新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
一休の現在と、ここまでの道のり
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
SNSのアカウントを見つけてくれるツール「Blackbird」のレビュースライドです。Read less
AWSは、AWSのサービスを活用した実践的なハンズオンコンテンツを多数公開しており、 日本語化もされています。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) の実践的チュートリアル https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/ 社内向けにコンテナやAPI Gateway初学者向けのハンズオン教材を探していたところ、 ちょうどいいチュートリアルをみつけました。 現代的なウェブアプリケーションの構築 https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/build-modern-app-fargate-lambda-dynamodb-python/ このチュートリアル、 ECS/Fargateを活用したコンテナアプリケーションの公開 Codeサービスを活用したCI/CDパイプラインの構築 Ama
Python 製 Web フレームワークを Flask から FastAPI に変えた話｜NAVITIME_Tech
この記事は Retty Advent Calendar 2019 の20日目です。 昨日は、平野さんの『Retty データ分析チーム - 立ち上げ2年目の振り返り 〜データプラットフォーム/データ民主化/統計モデル〜』でした。 はじめまして。20卒エンジニアとして現在 Retty でインターン中の幸田です。 とりあえず参加登録して何を書こうか迷いましたが、通っている大学の研究室で運用している入退出管理システム(電子錠)を自作したので、その話をしようと思います。 補足 はてなブックマークなどでたくさんの意見をいただきました。ありがとうございます。 一部の方からご指摘のあった通り、「夜間に室内から出られなくなった」という問題が発生した時の Slack 上でのリアクションは不適切であった為、削除させていただきました。 こういった内容を、ブログで取り上げたこともふさわしくないことだったと反省してお
さよならFlask ようこそFastAPI / goodbye Flask, welcome FastAPI
DeNA社内の技術共有会でFastAPIの便利さについて語った資料です。 ▼ 要点 ・機械学習の推論API立てる用途ならFastAPIが便利 ・型定義で開発UXばっちり ・ドキュメント自動生成でつなぎこみも円滑 ▼ ソースコード https://github.com/amaotone/fastapi-example
久しぶりのPython環境をRyeで整える
PythonのWeb開発フレームワーク「Flask」とは？ Django、Bottle、FastAPIの特徴と合わせて解説
Flask実践入門 - 基本的なアプリ構成を問い合わせフォームをつくりながら学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
コンフィグ設定 まずはapps/config.pyを作成し以下のコンフィグを追加しましょう。実践的なアプリでは開発環境の他にstaging環境、本番環境、テスト環境などが存在するのでそれぞれ専用のコンフィグ設定を行います。 from pathlib import Path basedir = Path(__file__).parent.parent class BaseConfig: """ BaseConfigクラス """ SECRET_KEY = os.environ["SECRET_KEY"] WTF_CSRF_SECRET_KEY = os.environ["WTF_CSRF_SECRET_KEY"] class LocalConfig(BaseConfig): """ BaseConfigクラスを継承してLocalConfigクラスを作成する """ SQLALCHEMY_DA
なんかいけそうな気がしたので Code Interpreter でシュッと Web アプリつくってもろた｜bbz
ちゃっす(/・ω・)/ 今日も ChatGPT Code Interpreter さんと戯れていましたの。 で、タイトルの通りなのだけれど、仕様書書いて渡したら Web アプリシュッと作ってくれんじゃね？( ・ω・) という闇の遊戯をした。 という話。 目標実行や指示はすれどもワタクシは一切コードを書かぬ！！ 普通にエラー修正とか自分でやった方が早いけどやらぬ！！ 全てを ChatGPT への指示で完結する！！ で、納品されたもの(/・ω・)/ 納品物 トップページ 登録画面 ログイン画面 Activity 一覧 Activity 修正 レポート画面 すごない？( ・ω・) やったこと～ChatGPT との対話を残すでござる( ・ω・) ※ ChatGPT Code Interpreter Plugin が使えないと同じ事はできないぞ☆ 仕様書を提供しますので、 仕様にそった Flask
Re: ゼロから理解するFlask生活
【徹底解説】Flask VS FastAPI
はじめに 今回の記事では、PythonでWeb開発を進める際に使われるWebフレームワークである「FastAPI」と「Flask」について、両者それぞれの特徴と強みを具体的なソースコードを用いて解説する。 この記事の対象とする読者 これからPythonでWeb開発を進めることを検討している人 APIを開発したいものの、どのような技術を使うべきが迷っている人 FlaskとFastAPI両方とも、あるいはどちらか一方に興味を持っている人 社内あるいは個人開発の技術選定で、FastAPIあるいはFlaskの導入を検討している人 Flaskとは FlaskはPythonで開発された軽量のWSGI(Web Server Gateway Interface)製のWebフレームワークである。 Flaskの説明に入る前に、WSGIについて簡潔に説明させてほしい。WSGIを完結に説明すると、Pythonにお
ラズベリーパイを使ったIoTシステムに脆弱性があると指摘があったためセキュリティ対策を施した話 - West Gate Laboratory
Serverless Framework+mangum+FastAPIで、より快適なPython API開発環境を作る - JX通信社エンジニアブログ
はじめに 最近ハイボールにハマっているSREのたっち(@TatchNicolas)です。 昨日オンライン開催されたJAWS DAYS 2020にて、JX通信社もサーバレスをテーマとして発表をしました。（by 植本さん） 発表でもありましたように、上記プロジェクトにおいて開発当時はスピードを優先してプロジェクトメンバーの手に馴染んでいて分担もしやすいフレームワークとしてFlaskを採用しました。 一方で、JX通信社としてはFlaskよりもFastAPIを使うプロジェクトが増えてきており、今後もその傾向は続く見込みです。 そこで、特設ページ作成やAPI提供など初動としての開発が一段落したのを機に、JAWS DAYSで発表した仕組みを今後のために発展させる検証をしたので紹介します。 TL; DR; JAWSでは Serverless Framework+awsgi+Flaskな構成でスピーディに
実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトをいい感じにする技術 / Service development with Streamlit and Flask
PyCon JP 2021「実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトのプロトタイピングから本番運用までをいい感じにするPythonicなやりかた」登壇資料 # 「AIオオタニサン本塁打予測」のサンプルコード https://github.com/Shinichi-Nakagawa/streamlit-sample-ohtani-san # 参考文献 ## JX通信社エンジニアブログ - https://tech.jxpress.net/entry/data-app-for-streamlit - https://tech.jxpress.net/entry/vaccine-gae - https://tech.jxpress.net/entry/ogp-generator ## Lean Baseball - https://shinyorke.hatenablog.c
MeCabをPythonで形態素解析 + FlaskでAPI | Tech Blog | CRESCO Tech Blog
MeCabは 京都大学情報学研究科−日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所 共同研究ユニットプロジェクトを通じて開発されたオープンソース 形態素解析エンジンです。 言語, 辞書,コーパスに依存しない汎用的な設計を 基本方針としています。 パラメータの推定に Conditional Random Fields (CRF) を用 いており, ChaSenが採用している 隠れマルコフモデルに比べ性能が向上しています。また、平均的に ChaSen, Juman, KAKASIより高速に動作します。 ちなみに和布蕪(めかぶ)は, 作者の好物です。
PythonのWeb frameworkのパフォーマンス比較 (Django, Flask, responder, FastAPI, japronto) - Qiita
PythonのWeb frameworkのパフォーマンス比較 (Django, Flask, responder, FastAPI, japronto)PythonFlaskwrk2responderFastAPI 以下のPython Web frameworkを使って単純なAPIを立てて、負荷試験をしてみました。 Django (2.X) Flask FastAPI responder japronto 結果的に、ざっくりと以下が分かりました！ performanceは「japronto >>> FastAPI > responder >>> Flask ~ Django」だと言えそう FastAPIとresponderはsingle workerだと秒間100~1000程度のrequestであればpython界で圧倒的なperformanceを誇るjaprontoとほとんど同水準 （検
###前提・実現したいこと Flaskで作ったWeb APIにDigest認証をかけた際、curlで正しいユーザー名とパスワードを指定したら認証できるようにしたい 発生している問題・エラーメッセージ Flaskで作ったWeb APIにDigest認証をかけた際、curlで正しいユーザー名とパスワードを指定しても認証されません。何故なのでしょうか？ ブラウザでユーザー名とパスワードを入力した際はうまく認証され、正しいページが表示されます。 $ curl --digest -u a:a http://127.0.0.1:80 Unauthorized Access 1from flask import Flask, jsonify, abort, make_response, request 2from flask_httpauth import HTTPDigestAuth 3 4api =
【Chaliceに入門してみた】LambdaとAPI Gatewayを手動で構築して消耗していた過去の私へ | DevelopersIO
こんにちは。プロダクトグループの坂井です。 Pythonのフレームワークの一つであるFlaskを使う機会がありましたので、まずはローカル開発環境をDockerで構築してみました。 作業環境 macOS Mojave 10.14.6 Docker 19.03.1 Docker Compose 1.24.1 Dockerのインストールについては割愛します。 構築するローカル開発環境 Python 3.7.4 Flask 1.1.1 さっそく構築 Pythonの公式イメージがDocker Hubにありますので、公式イメージを利用してコンテナを作成します。 Dockerfile FROM python:3.7.4 ARG project_directory WORKDIR $project_directory RUN pip install flask 6行目で最新バージョン1のFlaskをインス
[前回の記事]({{ root_url }}/blog/2013/11/11/logging-system-with-fluentd-elasticsearch-kibana3/)に引き続きISUCONのために調べたことをまとめてみます． うちのチームは使用言語にPythonを選択していたので，ISUCON2やISUCON3の予選でも使われていたFlaskというフレームワークを使ったWSGI Application用のプロファイラを探したところWerkzeugのWSGI Application Profilerというものがあったので使ってみました． FlaskFlaskは，WerkzeugをベースにしてJinja2をテンプレートに使った軽量なWAFです． WerkzeugWerkzeugはWSGI Applicationのutility libraryで，フレームワークという程ではないです
Python: Streamlit を使って手早く WebUI 付きのプロトタイプを作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Streamlit は、ざっくり言うと主にデータサイエンス領域において WebUI 付きのアプリケーションを手早く作るためのソフトウェア。 使い所としては、ひとまず動くものを見せたかったり、少人数で試しに使うレベルのプロトタイプを作るフェーズに適していると思う。 たとえば、Jupyter で提供すると複数人で使うのに難があるし、かといって Flask や Django を使って真面目に作るほどではない、くらいのとき。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.3.1 BuildVersion: 20E241 $ python -V Python 3.8.9 もくじ もくじ 下準備 基本的な使い方 基本的な書式 プレースホルダー プログレスバーを使った処理の進捗の可視化 基本的な可視化 組み込みのグラフ描画機能
Webサイトを作る際に必要な機能が準備されているフレームワーク。 RubyならRails、phpならCakePHPやLaravelなどが有名だ。 PythonにもWEBフレームワークは存在する。 Pythonで有名なのはDjangoやFlask。 今回はFlaskの導入をしてみたので手順を紹介する。 Flaskとは FlaskとはPythonにもWEBフレームワークである。 軽量さに主眼を置いており、Pythonのもうひとつ有名なフレームワークであるDjangoに比べて機能が少ない分、シンプルで軽量となっている。 Flask（フラスク）は、プログラミング言語Python用の、軽量なウェブアプリケーションフレームワークである。標準で提供する機能を最小限に保っているため、自身を「マイクロフレームワーク」と呼んでいる。Werkzeug WSGIツールキットとJinja2テンプレートエンジンを基に
Flaskとは Flaskとは、Pythonのための軽量なウェブアプリケーションフレームワークです。 フレームワークとは アプリケーションソフトを開発する際に必要とされる機能をまとめて整えてくれている 枠組み・ひな形を簡単に構築できるパッケージのことを指します。 Rubyという言語でしたらRails PythonでしたらDjangoやFlaskが主流となっています。 Flaskというひな形にはめることでwebアプリケーションを簡単かつ軽量に開発することができます。 MNISTを用いた手書き文字識別アプリを制作していきます。 Flaskを用いてサーバとの処理を行い、HTML&CSSでアプリの見た目を作ります。 最小規模のFlaskアプリを実行 Flaskで何ができるかを体験していただくために、まずは最小規模のFlaskウェブアプリケーションを実行してみましょう。
Wait; isn’t Firebase Hosting just for static web pages?Nope! Back in 2017 Firebase integrated Hosting with Cloud Functions to allow you to dynamically generate content on the server and send it back through their Content Delivery Network (CDN). This allowed you two mix and match a strategy of serving dynamic pages and plain ol’ static pages. At the time, however, these functions were limited to a
Flask’s Latest Rival in Data Science | by S Ahmad | Towards Data Science
Streamlit Is The Game Changing Python Library That We’ve Been Waiting For Developing a user-interface is not easy. I’ve always been a mathematician and for me, coding was a functional tool to solve an equation and to create a model, rather than providing the user with an experience. I’m not artsy and nor am I actually that bothered by it. As a result of this, my projects always remained, well, pro
Products Communications Messaging Send and receive multichannel text and media messages in 180+ countries
SQLAlchemy1.2の基本的なクエリをまとめました！ python初心者以上向けの記事です。 改めて読み返してみると、直した方が良さそうな箇所や、この機能書かないんかいってのがあるので修正予定です。 記述内容 ORMについて、動かしてみるところまで、select, limit, orderby, distinct, join, leftjoin, in, insert, update, delete, union, unionAll, sql吐き出し, sqlを直接実行について また、flask-sqlalchemyでは実行を試していません。 SQLAlchemyとは pythonのORMモジュール。 session.query(User).all() このようにSQL操作ができる。 SQLをクラスとして扱えるようにしたもの。 使用する理由は、 ・SQLインジェクション対策がサポート
Introducing Sqlcommenter: An open source ORM auto-instrumentation library | Google Cloud Blog
Introducing Sqlcommenter: An open source ORM auto-instrumentation library Object-relational mapping (ORM) helps developers to write queries using an object-oriented paradigm, which integrates naturally with application code in their preferred programming language. Many full-stack developers rely on ORM tools to write database code in their applications, but since the SQL statements are generated b
PythonでDI+モックを使いながら、Clean Architectureでアプリケーションを構築する - Qiita
【Python】Flaskの本番環境構築（Flask + uWSGI + Nginx） - 7839
概要 2022年現在、Pythonで実装されたWebアプリケーションのフレームワークのOSSは多数あります。それらを様々な角度から比較してみましょう。 候補 2022年5月時点で、メジャーと思われるものは以下の通りです。対象はGitHubでソースコードを管理しているもので、Star数が1,000を超えているものに限定しています。READMEの最初などからOSSを最も端的に表している1文を抽出して、翻訳しています。 OSS名 ロゴ マーク 概要 フルスタック
IntroductionMachine learning models are exciting and powerful, but they aren’t very useful by themselves. Once a model is complete, it likely has to be deployed before it can deliver any sort of value. As well, being able to deploy a preliminary model or a prototype to get feedback from…
【無料サーバーのご紹介】Pythonanywhere
はじめに http通信が失敗した場合に、httpステータスとメッセージを返却してユーザにエラー時の動作を通知することが良くあります。 flaskはpythonのwebフレームワークで、httpステータスやメッセージの返却する方法をまとめます。 環境 python:3.6.5 flask:1.0.2 エンドポイントの関数からhttpステータスを指定する URLに紐づけた関数のreturn時にhttpステータスを追加することでクライアントに返却するhttpステータスを簡単に指定できます。 サーバ側 from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/hello') def hello(): return jsonify({'message': 'hello internal'}), 500 app.run()
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君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
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AWS公式『現代的なウェブアプリケーションの構築』ハンズオンのハマリどころ - Qiita
![[みんなのケータイ]ダイソーのUSB 3.0/USB PD 100W対応USB Type-Cケーブルを試してみた](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/227d48d9a391cf24dce8448515869dd7e581422c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1607%2F848%2F01.jpg)
研究室を IoT 化したら守衛さんを監禁してしまった話 - Qiita
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