Streamlit設計方針: 効果的なアプリケーションの構築を考える
はじめに 初めまして。 都内IT企業で、データアルゴリズムチームのエンジニアをしております、Noraです。 機械学習やデータサイエンスプロジェクトに関わる際、デモプロダクトを作りたい状況は多いと思います。 その際、Streamlitという、PythonのみでWebアプリケーションを作成できるフレームワークが有用です。 今回の記事では、「運用保守が容易で開発コストを下げる」ディレクトリ設計方針を解説していきます。 「Streamlitプロジェクトの、最適なディレクトリ設計方針を考えたい」という、チームで開発しているエンジニアにおすすめの記事となっております！ こちらの記事内容は個人の経験がベースになっておりますので、未熟な点も多いかと思います。 ご意見あればコメントいただけますと幸いです🙆♀️ 🙆 では、ぜひご覧ください！ 設計の考え方 今回、ディレクトリ設計を考える上で、以下2つのポ
API 設計ガイド | Cloud APIs | Google Cloud
フィードバックを送信 API 設計ガイド コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 変更履歴 はじめに これは、ネットワーク API の一般的な設計ガイドです。2014 年以来 Google 内部で使用され、Cloud API やその他の Google API を設計するときに Google が従うガイドです。この設計ガイドは、外部のデベロッパーへの情報提供と、互いの連携作業の効率化のためにここで共有されています。 Cloud Endpoints のデベロッパーには、このガイドは、gRPC API を設計するときに特に役立つことがあり、そのような場合にはこれらの設計原則を使用することを強くおすすめします。ただし、このガイドの使用は必須ではありません。Cloud Endpoints と gRPC はガイドに従わなくても使用できます。 このガイドは、gR
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