Pythonとツールの進化
さて、今回はですね、あるポッドキャストの書き込みから、Pythonの最新情報とか、開発ツール、それからロボット、AIの話まで、結構盛りだくさんな技術トピックを、あなたと一緒に深掘りしていきたいと思います。
はい。これ、現場のエンジニアの方々のかなりリアルな声が記録されてますよね。
そうなんですよ。
Pythonがどうなっていくのかとか、ツールの移り変わり、AIとどう付き合うか、みたいな、あなたの知的好奇心をくすぐるポイントが結構あるんじゃないかなと。
きっと、「あ、なるほど。」って思うような発見があるはずです。じゃあ早速発見に迫っていきましょうか。
いきましょう。
まず、やっぱり気になるのは、Python本体の進化。バージョン3.13で、実験的にフリースレッティングが入るって話ですね。
ええ、長年の課題だったGIL、グローバルインタープレッターロックを外そうっていう試みですよね。
これ実現したら大きいですよね。
理論上はですけどね、CPUコアを複数使って、本当の意味での並列処理ができるようになると。
ただ、一方でスレッドの管理とか、そういうのがすごく複雑になって、バグのリスクも上がるっていう面もあるわけです。
ああ、なるほど。開発者が気にすることが増えちゃうと。
そういうことです。
ロボットみたいに、同時にたくさんの処理が必要な分野だと、すごく期待されそうですけど。
ええ、まさに。
でも、今までのヒート置き処理とかマルチプロセスで、まあ十分だよっていうケースも多いでしょうしね。
そうですね。なので、どういう場面でこの新しい機能が一番生きるのかっていうのは、これからの事例待ちかなという気はします。
単純な繰り返し処理とかでも効果はあるんですかね。
期待はできると思います。ただ、ライブラリー側がちゃんと対応しているかとか、逆にシングルスレッドの性能がちょっと落ちるんじゃないかなんて話もあって。
へえ。
だから、まあ導入は結構慎重にっていう感じになりそうですね。
なるほど、なるほど。で、Python本体もそうですけど、それを支えるツール、これも進化がすごいですよね。
ええ。
特にパッケージ管理ツールのUV。
ああ、UV来ましたね。
ラスト製で、とにかく早いっていう。
あれは本当に早い。開発元のアストラル社、リンターのラフでもすごく評価高いですし。
そうですよね。その新外観もあってか、なんかコミュニティでの広がり方がちょっと驚くほど早いですよね。
主要なプロジェクトもどんどん移行してるって聞きますし。
ええ。単に早いだけじゃなくて、開発体験全体が良くなるっていう、そういう流れを感じますね。
あと、スクリプトの頭にコメントで依存関係書いて、UVLANで直接実行できる機能。PAP723でしたっけ?
ああ、はいはい。ありましたね。
あれ、ちょっとしたツール作るときすごく便利そうじゃないですか。わざわざ環境作らなくてもいいっていう。
まさに。あの手軽さは大きいですよ。セットアップの手間がぐっと減るし、ドキュメントも分かりやすいし。
だから、今までポエトリーとかハッチとかコンダとか使ってた人も、UVのシンプルさと速さに惹かれて移行するってケース結構増えてるみたいですね。
開発の最初のハードルを下げてくれる感じありますよね。
ロボット技術とAIの活用
そう思います。
ソフトウェアの話だけじゃなくて、物理的な世界、ロボットの話も面白かったです。家族型ロボットのロボット。
ああ、ロボット。
触るとあったかいじゃないですか。あれ、実はCPUとかGPUの熱をわざと使ってるって。
へえ、それは面白い工夫ですね。
ですよね。なんかただの機能じゃなくて、人が心地よさを感じる部分をデザインに組み込んでるっていう。
うんうん。情緒的な繋がりみたいなところですよね。未来のデザインのヒントになりそう。
あともう一つ、研究室で使われているっていう搬送ロボット、カチャカ。
はいはい。
これがまた、なんとLLM、大規模言語モデルに指示出すと、中でルアスクリプトを生成して動く仕組みがあるとか。
えっ、LLMがルアを生成するんですか。それはすごいな。
ルアって組み込みとかでよく使われる軽い言語ですけど、LLMと組み合わせるっていう発想が、なんか新しいですよね。
うーん、自然言語で物理的なシステムを動かすっていう。
そうそう。
NVIDIAがLLMの次はフィジカルAIだって言ってますけど、まさにそういう流れが現実になってきてる感じがしますね。
ソフトウェアとハードウェアの境目がどんどん曖昧になっていくのかもしれないですね。
ええ、そんな感じがします。
そして最後に、AIによるコーディング支援、いわゆるバイプコーディングってやつですかね。
ああ、AIにコーディングさせるやつ。
これについて結構対照的な見方が紹介されてて、これもあなたにとって参考になるんじゃないかなと。
ほうほう。
あるエンジニアの方は、AIを優秀だけどまだ経験の浅いジュニア開発者みたいに考えてるって。
なるほど、ジュニア開発者。
アイディア出しの相手とか、最初のドラフト作りには役立つけど、最終的な品質とか設計の判断はやっぱり人間がやらないとっていう。
うーん、あくまで能力を拡張するツールっていう、まあ冷静な見方ですよね。
そうですね。でも一方で、簡単なツール作ったりとか、データの全処理みたいな定型的な作業は、AIに任せると開発スピードがもう劇的に上がる場面も絶対あると。
それはありますね。特に普段使わない言語、例えばラストとかでちょっとしたツールが必要になった時とか、
ああ。
AIに手伝ってもらえれば意外と作れちゃったりする。この手軽さはやっぱり魅力ですよね。
うん、確かに。生産性向上っていうメリットは無視できないですね。
そうなんです。だからなんていうか、プログラマーがいらなくなるっていう話じゃなくて、
プログラマーの生産性がどう変わるかとか、プログラミングしない人がどう技術を使えるようになるかみたいな、そっちの方向に議論が進んでる感じですよね。
なるほど。AIともっとうまく付き合っていく方法を探してる段階みたいな。
まさにそういう段階に入ったと言えるんじゃないでしょうか。
こう見てくると、Python自体の高速化の動きがあって、開発ツールもどんどん洗練されて、ロボットも賢くなって、AIが開発を手伝ってくれるっていう、
これらの技術が組み合わさることで、今まで想像もできなかったような新しいアプリとかサービスが生まれそうな、そんなろ感がしますよね。
本当にそうですね。今回深掘りしたこういう動きをふがえて、あなたはこれからどんなツールを使いこなして、どんな働き方、あるいは作り方をしていきますかね。
技術の進化をただ眺めてるだけじゃなくて、自分のスキルとかやりたいこととどう結びつけていくか、ちょっと立ち止まって考えてみるのも面白いかもしれないですね。
