今人気のPythonについて調べたことなどを書こうと思います。
Python pandas の apply の正体：for ループのラッパーだから遅い。その限界と代替手法
pandas の apply が遅い理由は、実は Python の for ループのラッパーだから。この記事では apply の内部動作、限界、高速化の代替手法、さらに Polars への移行までをわかりやすく解説します。
Python 📊 Pandas vs Polars：CSV書き込み速度を比較してみた（10万〜1000万行）
Pandas と Polars の CSV 書き込み速度を 10万・100万・1000万行で比較。Polars が最大 43 倍高速という結果に。前回の読み込み速度検証に続き、今回は書き込み性能を詳しくベンチマークします。ソースコード全文付き。
FastAPI 〜株価分析アプリ開発の第6回：FastAPI × yfinanceで移動平均・RSI・ボリンジャーバンド・MACD をまとめて返す株価特徴量 API を構築する
FastAPIとyfinanceを使い、MA5/25/75・RSI・ボリンジャーバンド・MACDなど複数のテクニカル指標を月末データとしてまとめて返す株価特徴量APIの実装方法を解説します。個別銘柄と主要指数を横結合した分析向けデータ生成も紹介。
FastAPI 📘 〜株価分析アプリ開発の第5回：FastAPI × yfinanceで個別銘柄と主要指数をまとめて返す API を作る
FastAPIとyfinanceを使い、個別銘柄の月末株価と移動平均、日経平均・S&P500・ダウ指数を同一日付で横結合して返す分析用APIの実装方法を解説します。
Python 📘 Pythonでpandas と Polars の CSV 読み込み速度を徹底比較
20,000,000 行 × 22 列の巨大 CSV を使い、pandas と Polars（eager / lazy）の読み込み速度とメモリ使用量を比較。Polars eager がメモリを多く使う理由や、lazy が最速になる仕組み、移行のポイントまで分かりやすく解説します。
FastAPI 📝 〜株価分析アプリ開発の第4回：FastAPI × yfinance で銘柄コードを株価を取得する API を作る
FastAPIとyfinanceを使って、銘柄コード（4桁）から日本株の過去5年分の月末株価を取得するAPIを構築する手順を解説。pandasの月末リサンプリング（ME）対応や、実務で使えるSafe設計のポイントも紹介。
Python 🚀 Python開発を加速する！uvコマンド徹底ガイド
Pythonの仮想環境や依存管理を爆速で！Rust製ツール「uv」の使い方を、init・add・sync・pip系コマンドまで徹底解説。現場で役立つコマンドの違いや活用シーンも紹介します。
FastAPI 〜株価分析アプリ開発の第3回：日経225の銘柄一覧を取得するAPIをFastAPIで実装する
FastAPIで日経平均株価（Nikkei 225）の構成銘柄を取得するAPIを構築。BeautifulSoupによるスクレイピング、SSL証明書エラーの回避、Bot対策、HTML解析の実装方法を詳しく解説します。
Python レガシーPythonコードにruffを導入してわかった改善ポイント
Pythonプロジェクトに静的解析ツール「ruff」を導入して見つかったエラーとその修正方法をわかりやすく解説。F403やE712などの代表的なエラーを例に、コード改善のポイントをまとめました。
Python 【Python×pandas】CSVファイルの差分チェック：追加列以外に差異がないかを検証する方法
CSVファイルに列を追加した後、他の項目に差異がないかをPython（pandas）とJupyter Notebookで簡単に検証する方法を解説。関数化せず、セルごとに実行できる実践的なコード付き！