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- 分散システム：スケーラブルなPythonバックエンドの設計
- 最新のWeb接続システムは、ほぼ普遍的に分散されています。 分散システムは、最適な機能のためにコラボレーションする複数のコンピューターまたはサーバーで構成され、重い負荷でもシームレスなユーザーエクスペリエンスを可能にします。 これをSIと対比します
- Python チュートリアル 549 2025-01-27 16:16:11
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- Pythonデコレーターの理解：例がある初心者向けガイド
- Python デコレーター: 初心者ガイドと例 Python デコレータは、関数またはメソッドの動作を変更するための強力で多用途のツールです。これらを使用すると、既存のコードの構造を変更せずに機能を追加できます。この記事では、デコレータについて詳しく説明し、デコレータを理解し効果的に使用するのに役立つ簡単な例を示します。 デコレータとは何ですか? Python のデコレーターは、本質的には、別の関数を引数として受け取り、その動作を拡張または変更する関数です。デコレータは通常、ロギング、アクセス制御、メモ化、検証などの機能を既存の関数またはメソッドに追加するために使用されます。 Python のデコレーターは、@decorator_name 構文を使用して関数定義に適用されます。 デコレーター
- Python チュートリアル 837 2025-01-27 16:12:11
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- [python] pytz, dateutil を使わずに異なるタイムゾーンの日時に変換する方法
- pytz や dateutil は必要ありません。Python は異なるタイムゾーンでの日付と時刻の変換をネイティブに実装します。 この記事では、サードパーティのライブラリ pytz や dateutil を必要とせずに、Python 3.6 以降で datetime モジュールとzoneinfo モジュールを使用して、異なるタイム ゾーンの日付と時刻を簡単に変換する方法を紹介します。 コア メソッド: datetime オブジェクトの astimezone メソッドを使用します。 簡単な手順: タイムゾーン情報を含む日時オブジェクトを作成します。 astimezone メソッドを使用して datetime をターゲット タイム ゾーンに変換します。 前提条件: Python >= 3.6 tzdata (風
- Python チュートリアル 531 2025-01-27 16:11:13
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- T4 を使用した Google Colab での Kokoro TTS 音声合成の探索
- Kokoro-82M: 高性能テキスト読み上げ (TTS) モデルの探索 Kokoro-82Mは、高音質を実現する高性能TTSモデルです。単純なテキストから音声への変換をサポートしており、音声ファイルに重みを適用することで音声合成を簡単に実行できます。 抱き顔のココロ-82M Kokoro-82Mはバージョン0.23から日本語にも対応しました。以下のリンクから簡単に試すことができます。 [ハグフェイススペースに関するココロTTS](ハグフェイススペースのリンクをここに挿入してください) ただし、日本語のイントネーションは
- Python チュートリアル 573 2025-01-27 12:12:09
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- Django でカスタム テンプレート タグを作成するには?
- Django テンプレート タグ: データ表示を簡素化し、コードの再利用性を向上させます。 Django 開発では、テンプレートを使用してデータを HTML ページに動的にレンダリングします。この記事では、Django テンプレート タグを使用してデータ表示ロジックを簡素化し、ビュー内でのコードの重複を避ける方法を紹介します。 Django テンプレートの基本的な例 単純なコース リストの HTML テンプレートがあるとします。 対応するビュー コードは次のとおりです。 ビューはコース データをテンプレートに渡し、最終的に次のように Web ページに表示されます。 質問: コースの合計数を表示してください ここで、Web ページにコースの合計数を表示する必要があるとします。 1 つの方法は、ビューに計算ロジックを追加することです。 def course_list(リクエスト): に
- Python チュートリアル 617 2025-01-27 08:10:10
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- Django 管理パネルで管理者の編集を無効にする方法
- Django 管理パネル: データ管理のための読み取り専用アプローチ Django 管理パネルは、モデル、データ、ユーザーを管理するための使いやすいインターフェイスを提供します。 内蔵の検索機能とフィルタリング機能は非常に便利です。ただし、場合によっては、
- Python チュートリアル 1035 2025-01-27 06:12:08
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- Cohere Command-RとRiremlitを使用して、コンテキスト検索を使用してチャットボットを作成する
- アイテムの概要 Chatishは、コンテキスト取得のために大規模な言語モデル（特にCohereのコマンドRモデル）を使用することの強力な機能を示す革新的な流線ネットワークアプリケーションです。このプロジェクトは、現代の人工知能がインテリジェントでコンテキストを認識する対話を通じてドキュメントインタラクション方法をどのように変えるかを示しています。 建築 このアプリケーションは、4つの主要なPythonモジュールを中心に構築されています。 App.py：メインアプリケーションエントリポイント chat_manager.py：管理チャットインタラクション cohere_client.py：AIインタラクションの処理 file_handler.py：アップロードの処理
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- A Day Weather ダッシュボード: API 統合とクラウド ストレージ用の Python プロジェクトを構築した方法
- この Python アプリケーションである 30-Day Weather Dashboard は、OpenWeather API を介して複数の場所の気象データを効率的に取得し、AWS S3 バケットに安全に保存します。 このプロジェクトでは、API インタラクション、クラウド リソースのベスト プラクティスを紹介します。
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- ストーリーを作成し、質問に答え、人間のテキストを模倣できる GPT-2 のような強力な言語モデルを、その機能を損なうことなく、よりスリムで高速なバージョンに圧縮することを想像してください。 これが量子化の約束です。
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- GenAI: LangChain を使用した RAG システムの構築
- 生成AIの時代には、検索された世代（RAG）は、インテリジェントなコンテキスト認識アプリケーションを構築するための強力なアプローチとして浮上しています。 RAGは、大規模な言語モデル（LLMS）の強度と効率的なドキュメント取得TEを組み合わせています
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- Djangoのフィールド検証の技術
- Djangoフォームデータ検証は、収集されたユーザーデータがアプリケーションのニーズを満たすことを保証するためのWeb開発の重要なリンクです。 Djangoは、さまざまなフィールド検証方法を提供します。これは、この記事を徐々に説明します。 フィールドパラメーターを使用します Djangoテーブルフィールドを定義する場合、通常、フィールドパラメーターを介して検証ルールを直接指定できます。 たとえば、First_Nameフィールドの最大長が100文字であることを確認するため。 Charfieldであるため、max_lengthパラメーターを使用できます。 Djangoのインポートフォームから クラスPersonalInfo（forms.form）： first_name = fo
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- Crewaiによるブログの自動化
- オープンソース フレームワークである CrewAI は、自律型 AI エージェント チームの作成と管理を強化します。 この革新的なツールは、複雑な目標を達成するために、ロールプレイングと自律型 AI エージェントの調整を容易にします。 CrewAI 内のエージェント
- Python チュートリアル 971 2025-01-27 00:13:08
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- SQLModelを使用してPythonでアクティブレコードパターンを実装します
- Python 開発者は、Ruby on Rails から Python に移行するときに、Active Record のエレガントなデータベース インタラクションを見逃すことがよくあります。 Python の SQLAlchemy (したがって SQLModel) はデフォルトで異なるアプローチを採用していますが、同様のパターンを実装して、型安全性を維持し、Python のベスト プラクティスに従いながら、Rails スタイルのモデルの利便性を Python アプリケーションにもたらすことができます。 アクティブレコードモード Active Record パターン (Ruby on Rails によって普及) は、データベース レコードをデータベース操作のメソッドを持つオブジェクトとして扱います。別のリポジトリ クラスを使用する必要がなくなります。
- Python チュートリアル 497 2025-01-27 00:12:09
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- FastAPI フルスタック テンプレートが最新の Web 開発に頼りになる理由
- Pythonは、最も近代的なプログラミング言語ではありませんが、今日では最も広く使用されている言語の1つです。古いペルシャ語のことわざ：「花のない花は天の贈り物です（گلبی覧）」は、世界のすべてには、プログラミング言語だけでなく、すべてに欠陥があることを思い出させます。 Pythonにはパフォーマンスの面でいくつかの問題があり（コンピレーション言語と比較して）、悪名高いギル（グローバルインタープレーターロック）がありますが、そのシンプルさ、巨大なコミュニティ、豊かな図書館のサポートがこれらの欠点を補っています。 Pythonのコアテクノロジーの最新の進歩は、タイププロンプトや並行性などの最新の特性への道を開いています。これらの機能はもともと欠落していました。 Python 3.5は、タイプのプロンプトを導入し、Inです
- Python チュートリアル 390 2025-01-27 00:11:14
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- WindowsのポータブルPythonバンドル
- Python アプリケーションとその環境を他のユーザーが使用できるように MS Windows にパッケージ化し、どのマシンでも「実行できる状態」にするのは、難しい作業です。このブログ投稿では、私の個人的なソリューションについて説明します。これは、私が Windows 用 Python バンドルと呼んでいるもので、仮想環境に似ていますが、マシン間で移植可能です。 Python バンドルは、仮想環境、通常の Python インストール、および PyInstaller や Py2exe などのツールによって作成されるスタンドアロン実行可能ファイルによって提供される価値とトレードオフの交差点に位置します。 このようなバンドルを作成するために新しいツールは必要ありません。これは単なる緩い軽量の規約であり、
- Python チュートリアル 988 2025-01-26 20:17:10
![[python] pytz, dateutil を使わずに異なるタイムゾーンの日時に変換する方法](https://img.php.cn/upload/article/001/246/273/173796547486830.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_100,w_220)
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2024-05-09
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2024-02-29
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2024-02-28
