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WingetUIはv3.1からUniGetUIに名称が変更されました
winget以外のパッケージ・マネジャーも多数サポートするようになってきたため、WingetUIをUniGetUIにちかぢか名称変更しますというアナウンスメントが2024/03/13に出ていました。
2024/07/03にバージョン3.1がリリースされ、リリース名が初めてUniGetUIになりましたので、名称変更が完了したものと思われます。
なお、バージョン3.0のリリースではWingetUIという名称でした。
activerecordでは、firstを使った方が実装とSQLが揃って可読性が上がる
こちらの記事によると、activerecordでlastを使った場合、指定したorderを逆にして"LIMIT 1"とするSQLが発行されるそうです。
一方で、firstを使った場合、指定したorderはそのままで"LIMIT 1"とするSQLとなるので、railsのコードとSQLの対応関係が分かりやすくなります。
したがって、lastよりもfirstを使った方が実装とSQLが揃って可読性が上がるということがこの記事で主張されていました。 ご参考まで。
WingetUIにおいてVCRedistのアップデート通知が繰り返される問題とその解決策
問題
WingetUIにおいて、Visual C++ 再頒布可能パッケージ(Microsoft.VCRedist.2015+.x64)がアップデート可能であると通知されるので、WingetUIからアップデート操作をして成功と表示されたにもかかわらず、すぐにまたアップデートが可能であると通知されることが繰り返されました。
どうやら、アップデート成功という表示は嘘のようで、実際にはWingetUIからこのVCRedistのアップデートには成功していなかった模様です。
解決策
コマンドプロンプトから以下のコマンドを実行したところ、アップデート通知が繰り返されることはなくなりました。
つまり、WingetUIからアップデートが上手く行かないときは直接wingetでアップデートすると問題が解決することがあるようです。
参考
本件と関係するかは分かりませんが、以前のコメントにあるように、かつてWingetUIのインストールにおいて"Microsoft.VCRedist.2015+.x64"に関連するエラーが存在していました。
LLMからJSON形式の出力を安定的に得るノウハウ
Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話
「TypeScriptをデータ出力例として与えると、かなり忠実に従ってくれるようになる」などのノウハウが示されている。
LLMからJSON形式の出力を安定的に得るノウハウ
ChatGPT(OpenAI)のAPIにはスキーマで指定したJSON形式の出力を確実に得るための機能であるStructured Outputsがありますが、他のLLMではJSONのためのこういった機能や設定がない場合もあるようです。
このTopicでは、LLMから安定したJSONを得るためのノウハウやLLMの出力したJSONが問題ないかチェックするためのノウハウを扱います。
Pythonライブラリの作成に関する公式情報
pyproject.toml
の[build-system]
の指定が、サンプルプロジェクトではsetuptools
である一方、チュートリアルではデフォルト扱いがhatchling
になっていて、両者で違いがあって興味深いですね。 公式(PyPA)としては、setuptools
がまだまだ現役であることを認めつつ、今後はhatchling
を推していきたいということなのかな?Pythonライブラリの作成に関する公式情報
なるほど、Pythonのパッケージングに関して、公式情報に相当する情報があるのですね。勉強になります。
それから、言及されているチュートリアルとサンプルプロジェクトのどちらも設定を書くのが
setup.py
ではなくpyproject.toml
なのですね。 自分でも少し調べてみたのですが、python.orgにあるガイドには、「(パッケージングの設定には)pyproject.toml
ファイルを使うのが標準的な慣習です。」と書いてあり、Zennの記事でも「現在でも歴史的経緯から setup.py のみで設定を行っているプロジェクトは多く存在しますが、このような構成は現在では非推奨」、「setup.py
を設定ファイルの一部として用いる場合であってもpyproject.toml
は配置するのが現在の標準的なセットアップ方法」と書いてある記事を見つけました。どうやら、Pythonパッケージには
pyproject.toml
を用意すべし、pyproject.toml
を起点にしてPythonパッケージをビルドすべし、というのが公式見解のようですね。コマンドラインからsetup.py
を直接実行するやり方はlegacy、つまり、廃止予定とのことですし。Pythonライブラリの作成に関する公式情報
Pythonのライブラリを自作するときに、フォルダ構成や設定ファイルの書き方について知りたくなることがあります。ライブラリを公開するかどうかやどの程度きっちり作るかなど状況は様々だと思いますが、ソフトウェアの規模が大きいときやあちこちから呼び出す関数を整備するときなどに、ライブラリやライブラリに準じるものを作成することはよくあることだと思います。そういうときにどういう作り方が行儀の良いやり方なのかを探していて見つけた情報が以下のものです。
Python公式サイトのパッケージングに関するチュートリアル
https://packaging.python.org/ja/latest/tutorials/packaging-projects/
Pythonの公式サイトである「python.org」に置いてある文書ですので、信頼できる情報なのだと思います。
PyPAのサンプルプロジェクト
https://github.com/pypa/sampleproject
Pythonでのパッケージングに関するとりまとめを行っている組織であるPyPAが出しているサンプルですので、信頼できるのではないかと思います。
コメントを利用してコマンドを再利用する方法
同じコマンドをパパッと使い回す方法として便利なときがあるかもしれませんね。
それから、
.bash_history
を後から見たり検索したりするなら、こういうコメントが残っていると実は便利なのかも。コメントを利用してコマンドを再利用する方法
よく使うコマンドはaliasやシェルスクリプトの形で保存し再利用するのが王道かと思いますが、
「#」」を使ったコメントをコマンドの後ろに付けることで、コマンドを手軽に再利用する方法もあります。
例えば、以下のようにコマンドの後ろにコメントを付けておきます。
すると今後は、このコマンドをそのまま再実行したいときには、
C-r
のあと#cfbb
と入力してEnterで再実行できます。ちなみに、コマンド全体が同じではなく、引数などの部分をそのときそのときで変えたい場合には、 先ほどの操作から続けて、
C-e
で行末に移動し、M-b
とM-f
で単語単位で移動して、M-d
かC-w
で単語単位で削除して、新たな内容を入力、といった形で対応することも出来はします。 もちろん、こういった操作がややこしい感じになるなら、素直にaliasかシェルスクリプトの活用の方が良いのではないかと思いますので、このコメントを利用した方法が活躍する場面は、全く同じコマンドを繰り返す場合だと思います。