FastAPIの概要｜FastAPI入門
Documentation — AWS Chalice
[full example] from chalice import Chalice app = Chalice(app_name="helloworld") @app.route("/") def index(): return {"hello": "world"} @app.schedule(Rate(5, unit=Rate.MINUTES)) def periodic_task(event): return {"hello": "world"} @app.on_s3_event(bucket='mybucket') def s3_handler(event): print(event.bucket, event.key) Focus on writing your application code Focus on writing your application code ins
What's new in Svelte: December 2020 Better tooling, export maps and improvements to slots and context Dani Sandoval Dec 1 2020 It's the last "What's new in Svelte" of the year and there's lots to celebrate! This month's coverage includes updates from rollup-plugin-svelte, Sapper and SvelteKit and a bunch of showcases from the Svelte community! New features & impactful bug fixespermalink $$props, $
One of the common difficulties I’ve seen with new Data Scientists coming into industry is getting their machine learning models interacting with production systems - that is, making the jump from their research environment (usually developing in a Jupyter notebook or similar) to a broader code ecosystem. Putting the model behind a REST API ensures that we can serve predictions to consumers on the
はじめに こんにちは、山本です。APIを実装するとき、個人的には認証が一番難しいと思っています。しかし、FastAPIでは簡単に認証が実装ができるような仕組みがあります。本記事では、私が公式ドキュメントを読んで学んだ認証の方法を実装を動かしながら紹介します。 認証とは 認証はAPIを特定のユーザしか利用できないようにする技術です。APIはエンドポイント(URL)を知っていれば基本的に誰でもアクセスでき、個人情報などの流出につながる恐れがあります。そこで、アクセスするユーザが誰なのかを認証(authentication)し、そのユーザがどの情報(resource)にアクセスできるかを認可(authorization)します。 はてなブログでのGoogleによるソーシャルログインを例として説明します。Googleのメアドとパスワードの入力が認証にあたり、はてなブログがGoogleのアカウントの
intdashを介してRMF WebとGazeboシミュレーションを実行している様子（詳細な動画は最後の方にあります） 本記事の内容 こんにちは、Aptpodのエンジニアの影山と申します。普段はintdash CONTROL CENTER関係の開発を担当しています。 昨年のROSCon JPでも基調講演がありましたが、フリートの群制御のためのプラットフォームとして、オープンソースで開発が進められているOpen-RMFの名前を聞くことが近頃増えている気がします。 本記事では、話題のOpen-RMFと弊社製品のintdashを使って、クラウドを介してフリートを管理することを目的として、AWS上にOpen-RMF検証のためのシミュレーション環境を構築する手順を紹介したいと思います。 intdashを用いた事例の紹介とはなっていますが、内容はOpen-RMFを試してみたいという方へ向けて、Open
マイクロソフトがLobeというツールを公開しました。 このツールを使うことでとても簡単に画像分類の機械学習モデルを作ることができます。 Lobeの画像分類には「ResNet-50 V2」と「MobileNetV2」の２つのmodelを使用することができます。 それぞれのmodelには特徴があり目的や実行環境に合わせて使い分ける必要があります。 ResNet-50 V2を使用すると高い予測精度を達成できますが、予測時間が長くなりより多くのメモリが使用されます。 MobileNetV2は予測速度が速く、メモリ使用量は少ないですが、予測精度は高くありません。 ある程度のマシンパワーがある環境で高い精度が必要なときはResNet-50 V2を使用し、 スマホやRaspberry PiなどではMobileNetV2を使用することになると思います。 どちらのmodelを使用しても転移学習を用いることで
現在対応している言語はPython・Java・TypeScript・.NETです。この記事のサンプルコードは全てPythonになります。 ちなみにYOLOでは、メイン機能である音声認識まわりをLambdaに移行するタイミングでPowertoolsを導入しました（2023年3月、下記記事もご覧ください）。 導入して感じたメリットはざっとこんな感じでしょうか。 構造化ログが簡単に生成される バリデーションを自前で実装しなくて良くなる API Gatewayとの統合がいろいろ楽になる それぞれ後ほど紹介したいと思いますが、とにかくよしなにやってくれるのです。 インストール方法と使い方導入はとても簡単で、Lambdaレイヤーかpipから使えます。 AWSコンソールでサクッと使う「AWSレイヤー」にPowertoolsのレイヤーが用意されています。使いたいLambda関数でこのレイヤー追加するだけで
こんにちは、しなもんと申します。 数カ月前に某高校の情報科に入学したこともあり、自分のプログラミング体験を話すことが増えました。 どうしてこの道に進んだのか、どのように知識を身につけたのかを語る機会が増えて、初心者の頃の勉強方法や戸惑いも思い出しました。 そこで、この記事では「プログラミングをどう学んでいけばいいか」「何から始めるべきか」、特に「サービス運営に必要なこと」など、分からない方々に向けて書きました。 ただし、アドバイスというより、「サービス運営を始めた初心者」としての実例を共有していきます。 はじめてのpython（2021年10月） 最初に触ったのは2021年でした。 そもそもプログラミングを触ったことすらなく、Pythonって何状態でした。 とあるコミュニティにて、ネ友がdiscordのbotを作っていたのを見て、「えっなにそれ作ってみたい」と思ったのが始まりです。 コード
【CI戦術編 その10】 Renovateで依存ライブラリのアップデートに負けない方法 - FJCT Tech blog
ネットワークサービス部の上野です。 今回はRenovate を使って、プロジェクトで利用している外部ライブラリの更新を管理する方法についてご紹介します。 なお、前回の記事は【CI戦術編 その9】自動生成しか勝たん openapi-typescript - FJCT Tech blogでした。 tech.fjct.fujitsu.com 外部ライブラリ詰め合わせ ソフトウェア開発では、超絶スーパーエンジニアでもない限り外部のライブラリを多用することになると思います。 例えば、Web APIを作るために、空のプロジェクトにFastAPIをインストールしたとします。 $ poetry add fastapi $ 明示的にインストールしたパッケージは1つだけですが、 6個の依存パッケージが見つかったため、合計7個のパッケージがインストールされました。 $ poetry show anyio 3.6
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
達人出版会
［令和6年度］基本情報技術者 超効率の教科書＋よく出る問題集 五十嵐 順子 徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 著 徹底攻略AWS認定SysOpsアドミニストレーター - アソシエイト教科書＆問題集［SOA-C02］対応 鮒田 文平, 長澤 美波, 日暮 拓也, 奥井 務, 渡辺 樹, 山下 千紗, 伊藤 翼 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション 第4版 第2巻 高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. … 問題解決の教科書 CITA式問題解決ワークブック 市岡 和之 はじめてのType-C電子工作 じがへるつ スッキリわかるJava入門 実践編 第4版 中山 清喬(著), 株式会社フレアリ
Amazon SageMaker、Amazon OpenSearch Service、Streamlit、LangChain を使った質問応答ボットの構築 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker、Amazon OpenSearch Service、Streamlit、LangChain を使った質問応答ボットの構築 エンタープライズ企業における生成系 AI と大規模言語モデル (LLM) の最も一般的な用途の 1 つは、企業の知識コーパスに基づいた質問応答です。Amazon Lex は AI ベースのチャットボットを構築するためのフレームワークを提供します。事前学習済みの基盤モデル (Foundation Models; FM) は、さまざまなトピックに関する要約・テキスト生成・質問応答などの自然言語理解 (NLU) タスクではうまく機能しますが、幻覚やハルシネーションと言われる不正確な情報を含まない回答を提供するのが難しい、もしくは、学習データに含まれない内容に関する質問へ回答することはできません。
昨年12月にCloudflare Worker + D1 + Hono + OpenAIでLINE Botを作るという記事を書いた。その時はJavascriptで書いていたが、この方面はPythonで物事を進めた方が何かと便利なので、今回はFastAPI + ChatGPTのAPIを使って似たようなLINE Botを作成してみた。また、Cloudflare WorkerではPythonのアプリを動かせない(しにくい)のでFly.ioで動かすのも試してみた。以下ではそのざっくりとした流れとコードとメモみたいなものを書いている。 ※ちなみに概ね詳細はCloudflare Worker + D1 + Hono + OpenAIでLINE Botを作ると被る部分が多いので色々と省略してる。 Echo Botを作る とりあえずはまずはLINEで動くEcho Botを作るところからやってみる。何事も最
ビザスク開発１グループ エキスパート/lite 開発チームのよしけーです！ もうすぐ風来のシレン6が発売されますね。自分は初代とアスカ見参！しか経験がないのですが、14年ぶりの新作ということで久しぶりに手を出してみようかと思ってワクワクしている今日この頃です。 にしても。自分は現在30代後半なのですが、スラムダンクが映画化したり、るろうに剣心が再アニメ化したり、幽☆遊☆白書が実写化したり、紅白でポケビブラビが出たりしたりで子どもと一緒にワイワイできるコンテンツが多くていい時代ですね！自分は子どもいませんけど！ 本記事について 弊社では現在、サービスの成長に伴いモノレポからのサービス分割に取り組んでいます。 サービスごとに技術スタックが多少異なるのですが、自分が担当しているサービスのバックエンドでは FastAPI を使用しています。 FastAPI のマニュアルでは SQL のツールキット
Query Parameters and String Validations¶ FastAPI allows you to declare additional information and validation for your parameters. Let's take this application as example: from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: str | None = None): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results from typing im
はじめての FastAPI 後編 - Qiita
はじめての FastAPI（前編） https://qiita.com/uturned0/items/9c3d19c1f846a07ec779 の続き Handling Errors¶ HTTPException http://0.0.0.0:8000/err/1 にいくと 404 が返る。raise するだけで json がレスポンスになるの最高。 from fastapi import FastAPI, Body, Query, HTTPException items = {"foo": "The Foo Wrestlers"} @app.get("/err/{item_id}") async def read_item(item_id: str): if item_id not in items: raise HTTPException(status_code=404, detail
I'm happy to announce the release of Textual 0.2.0. The headline feature of this version is CSS support, but frankly there are a lot more additional features and improvements than a minor version might suggest. The following video demonstrates a few of those features: We've been working in a Git branch since the beginning of the year because we didn't want to leave the main version in a state of f
こんにちわ alivelimb です。 FastAPI などで見える機会が増えたasyncioですが、本当に恩恵があるのかベンチマークテストしてみました。 はじめに 「そもそもasyncioって何？」という方のために簡単に紹介してみます。 詳細は公式ドキュメントまたは@JunyaFffさんのスライドが非常にわかりやすいです。 asyncio とは？ asyncio はその名の通り非同期(async) I/O の実装に活用できます。 ネットワーク通信を含む Input/Ouput の際は処理待ちが発生し CPU を持て余してしまいます。 File I/O の間 CPU を別の処理に割り当てることで CPU をフル活用させることができます。 フル活用と言ってもasyncio単体では 1 スレッドの CPU 使用率が 100%ということです。 multiprocessing, joblibなどの
Track Awesome List Updates DailyWe track over 500 awesome list updates, and you can also subscribe to daily or weekly updates via RSS or News Letter. This repo is generated by trackawesomelist-source, visit it Online or with Github. 📅 Weekly · 🔍 Search · 🔥 Feed · 📮 Subscribe · ❤️ Sponsor · 😺 Github · 🌐 Website · 📝 04/22 · ✅ 04/22 Table of Contents Recently Updated Top 50 Awesome List All Tr
AWS App Runner × FastAPI で作る REST API パターン 3 選 - サーバーワークスエンジニアブログ
こんにちは。アプリケーションサービス部の河野です。 アプリケーションサービス部では、週に一回、技術発表会という形で、発表者が興味がある技術について自由にプレゼンテーションしています。 その中で「App Runner で REST API 開発するの良いぞ」っていう話をしたので、本ブログでも紹介したいと思います。 導入 コールドスタート問題 デプロイ容量問題 serverless.yaml 書くのツラい問題 ローカルのテストしづらい問題 App Runner とは？ FastAPI とは？ 環境 パターン①: データストアなし パターン①: 実践 ローカルで動作確認 ECR を作成 イメージをビルド&プッシュ App Runner デプロイ 上手くいかない場合は？ パターン②: DynamoDB パターン②: 実践 ローカルで動作確認 fastapi コンテナ localstack コンテナ
FastAPIのBackgroundTasksを使用して重い処理をバックグラウンドで実行しつつタスクの状態を取得したい
今回やりたいこと API経由でバッチ処理とか重い処理を動かしておいて、UI側で状態を監視したい…なんてことあるよね。今回はそんな時の処理を書いていこうと思います。 APIからバックグラウンドで重い処理を起動したい バックグラウンド処理の状態を取得して画面側で表示したい 処理中でもAPIへのリクエストは止めたくない 今回はとりあえずAPI処理だけに留めようと思います。 APIが出来ちゃえば画面側はご自由にといった感じです。 環境 Python 3.9.2 FastAPI 0.68.1 各処理を書いていく FastAPIにはバックグラウンド処理用にBackground Tasksが用意されています。 公式を見ても分かる通りかなりシンプルに書けます。add_taskにバックグラウンド処理を入れるだけ。後はお任せ。素晴らしい。 #!/usr/bin/env python3 import time
In May 2018, the Ambassador Labs team donated Telepresence to the Cloud Native Computing Foundation (CNCF) to give the fast-moving Kubernetes community more efficient development workflows so they could code faster. The early versions of Telepresence emphasized fast, local development for single Kubernetes developers working on services. Over the years since Telepresence’s initial release, however
この記事では、爆速でAPIを実装したい。また、FastAPIの文献少なすぎて、 MySQLとの連携ってどうやってやるの？と疑問に思っている方に向けて、 三分で環境を構築する方法を紹介しています。 前提 MySQLを触ったことがある。selectやwhereなどがわかる Pythonを少しは触ったことがある。 Dockerをインストールして使える状態 ※ まだ、Dockerをインストールしていない方は、以下のサイトでわかりやすく紹介しているので、 参考にしながら導入してみましょう！ https://qiita.com/scrummasudar/items/750aa52f4e0e747eed68 FastAPIとは??? Pythonを使ったAPI構築のためのフレームワークです。ちなみに、Python3.6以上で動作します。 Pythonを使ったAPIはFlaskやdjangoなどが有名で、
はじめに FastAPIとpostgresqlの環境構築を行いました。 LaravelやRailsのフレームワークに慣れていたのもあり、FastAPIを導入する際に少し面倒くさく感じたので、 備忘録を兼ねて環境構築の手順を書きました。 各コードの詳細については省いてます。 忙しい人のために最終的なソースです。 https://github.com/nonamenme/docker-fastapi-postgres こちらをdocker-compose up -dで立ち上げれば、とりあえずFastAPIの環境は完成します。 1. 準備 以下の構成でファイルを用意 ─── project ├── docker-compose.yml ├── Dockerfile ├── requirements.txt └── fastapi └── main.py version: '3.7' servic
Investigating a backdoored PyPi package targeting FastAPI applications | Datadog Security Labs
Introduction FastAPI is a highly popular Python web framework. On November 23rd, 2022, the Datadog Security Labs team identified a third-party utility Python package on PyPI related to FastAPI, fastapi-toolkit, that has been backdoored by a malicious actor. The attacker inserted a backdoor in the package, adding a FastAPI route allowing a remote attacker to execute arbitrary python code and SQL qu
Lambdaでコンテナを動かすLambda Web Adapterって実際どうなの？ ~NestJSのコンテナをLambdaにデプロイする~
Lambda Web Adapterとは？ 一言で言うと、「様々なWebフレームワークで作られたコンテナで動くWebアプリを、超簡単にLambdaで動かせるようにする」仕組みです。 この、超簡単にというところがポイントで、本当に超簡単です。 具体的には、Webアプリ用のDockerfileに以下の1行追加するだけでLambda Web Adapterが使えるようになります。 COPY --from=public.ecr.aws/awsguru/aws-lambda-adapter:0.7.0 /lambda-adapter /opt/extensions/lambda-adapter 以下の公式のドキュメントに記載のある通り、公式の実装例では以下のフレームワークが例として挙げられているようですが、基本的には任意のWebフレームワークで動作します。 Python : FastAPI, Fla
Updated on 2020-07-13: Fixed dealing with global configs Managing configurations in your Python applications isn’t something you think about much often, until complexity starts to seep in and forces you to re-architect your initial approach. Ideally, your config management flow shouldn’t change across different applications or as your application begins to grow in size and complexity. Even if you’
GitHub - long2ice/fastapi-cache: fastapi-cache is a tool to cache fastapi response and function result, with backends support redis and memcached.
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Use caseSuppose you have a set of documents (PDFs, Notion pages, customer questions, etc.) and you want to summarize the content. LLMs are a great tool for this given their proficiency in understanding and synthesizing text. In this walkthrough we'll go over how to perform document summarization using LLMs. OverviewA central question for building a summarizer is how to pass your documents into t
Version 1.87 is now available! Read about the new features and fixes from February. October 2023 (version 1.84) Update 1.84.1: The update addresses these issues. Update 1.84.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the October 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this ver
FastAPIのアプリをAzure Web AppsとAzure Static Web Appsにデプロイ
↑ 今回用途では、十分なスペックですが、デプロイを繰り返すと、CPU 時間を超過して、QuotaExceeded になって、何もできなくなり、手探り段階の場合、きついです。（５分くらいすると回復します。） この後、Basic(B1)に変更する手順が出てきます。（無料プランでは、この記事の内容は実現しませんでした。） 構築中です。 こうなったら、成功です。 startup 設定Web App 起動時のスタートアップスクリプトを作成し、設定します。 backend/startup.sh を以下の内容で作成します。 https://portal.azure.com/ へアクセスして、App Service アプリ名 otamesi-backend をクリック → 構成 → 全般設定 スタートアップ コマンド：startup.sh とし、 保存 をクリックします。 スタートアップ コマンドのところ
JX通信社エンジニアブログ
JX通信社CTOの小笠原(@yamitzky)です。4月19日に「AIコンペティション」を社内勉強会として開催したので、その取り組みを紹介します。 開催の目的 JX通信社では、AIで世界中のリスク情報を解析する「FASTALERT」という製品を開発しています。ただ、普段からエンジニアの全員がAI開発に取り組んでいるわけではなく、フロントエンドやバックエンドなど、AI以外のコンポーネントを開発しているエンジニアも多くいます。 数年前まではDeep Learningなどの高度なAIを活用した製品開発は敷居の高いものでしたが、 近年ではAutoMLやAmazon SageMakerのようなマネージドなAI開発の仕組みや、生成AIの台頭など、AIを使ったサービス開発の難易度は日に日に下がっています。 そこで今回の勉強会では 「普段AI開発に関わってない人」をターゲットに、AIの分野や、AIを使った
少し方向転換を考えている 事情 職場の異動の話しが出てきた。これまでSTREAMLIT+FASTAPI+REACTで、アプリ開発を進めてきているが、やはり立ち上げの遅さを感じている。それよりも、やはりStreamlitで覚えたスキルは、あまり使い物にはならない気がする。 正直、Redmineを触っていても次の展開が見えず、調べてみるとopen projectと言うのがあるではないか・・・ このopen projectはredmineの開発プロジェクトから派生したものらしく、開発言語はやはりRuby on Railsだと言う。それだけでなくGitHub,GitLabもRubyであり、OSSの基盤ツールとして開発するうえで、実はRubyは強力な言語なのではないかなと思っている。 Ruby on Rails Rubyは多くの大規模で有名なWebアプリケーションやサービスで採用されています。以下に
前回の投稿ではリポジトリパターンの導入と依存性注入を行い、APIエンドポイントをPostgreSQLと接続させました。 今回の投稿では前回までに作成した構成でユニットテストを行うための土台作りをし、いくつかのテストケースを実装します。 方針として、テストで使用するPostgreSQLはテスト開始時に使い捨ての専用のコンテナを新規で立ち上げることにします。 過去の投稿はこちらから辿ることができます。 FastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その1FastAPIとDockerでHelloWorldFastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その2AlembicとPostgreSQLでDB MigrateFastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その3APIエンドポイントをPostgreSQLに接続FastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その4今ここ テストにつ
Red Hat OpenShift LocalでOpenShift Buildsを使ってHello worldを動かしてみる - Qiita
Red Hat OpenShift LocalでOpenShift Buildsを使ってHello worldを動かしてみるPythonredhatopenshiftMacbookProFastAPI はじめに 前回の記事でRed Hat OpenShift LocalをMacにインストールしたので、早速それを使ってみることにします。 と言っても、もうRed Hat OpenShift Localの新しいバージョン2.10.2が出ていたのでインストールし直しました。 前提環境 今回使用した手元のRed Hat OpenShift Localの環境はこちらです。 MacBook Pro (13-inch, 2020) MacOS Monterey 12.6 Red Hat OpenShift Localのバージョン 2.10.2 GitHubなどのGitリポジトリを別途用意してある前提です。
こんにちは、街中で「あの文字のフォント何なんだろう？」と思うことよくありますよね。そんなときに役立つサイト「フォントピント（β）」を作りました。 fontpint.com 実際のところ、フォント関連で何か作りたいなと思ってフォント関連の論文を漁っていたところ、Adobeが出している「DeepFont: Identify Your Font from An Image」という画像から使われているフォントを予測する論文を発見しました。論文自体が2015年で方法自体は今からすると古めの印象を受けるのですが、学習データの作り方や予測のさせ方がめちゃくちゃ参考になりこれベースでいけそうだと感じ作ることにしました。3月からちょこちょこやっていたのですが、数日前に4月10日がフォントの日であることを知ってめちゃくちゃ焦って作りましたが、何とか形にはすることができました。 サービス的な部分 類似サービスと
ResponderとFastAPIの共通部分についてまずは、今回比較する2つのフレームワークについて、簡単にご紹介したいと思います。 実は、この2つのフレームワークは共通している部分がいくつかあります。 Starletteベース Responder と FastAPI は、Starlette (スターレット: フランス語で”小さな星”) がバックで動作しています。 つまり、どちらのフレームワークも Starlette をラップしたフレームワークということです。 Starlette は、あまり日本では流行っていませんが、このフレームワークは様々な機能が詰め込まれており、拡張性に長けています。 Responder と FastAPI を使う場合は、Starlette の機能も使おうと思えば使用可能です。 また、Starlette におけるサーバーの起動は、Uvicorn と呼ばれるフレームワー
FastAPIで作ったアプリをApp ServiceとAzure Database for MySQL上にデプロイする - Qiita
はじめに こちらの記事は求ム！Pythonを使ってAzureで開発する時のTips！【PR】日本マイクロソフト Advent Calendar 2020の16日目の記事です。 最近触り始めたFastAPI.このフレームワークで作成したサンプルアプリをAzure上にデプロイすべく手順をまとめてみます。 サンプルアプリと言いつつもHelloWorldだけだと少し味気ないのでDBが絡むような簡単なコードを実装してみました。 何ができるようになるのか 開発環境からAzureへのFastAPIを利用したアプリのデプロイ Python(SQLAlcemy)を利用してAzure Database for MySQLへのSSL/TLS接続構成 動作環境 以下のシステム要件を想定しております。 Docker最新版 ※ローカルで動作確認を行うため App Service on Linux（Python3.7系
Docker + Keycloak + FastAPIを用いたローカル OAuth2.0 Authorization Code Grant 検証環境構築 メモ - Qiita
version: "3" volumes: mysql_data: driver: local services: mysql: image: mysql:5.7 volumes: - mysql_data:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: root MYSQL_DATABASE: keycloak MYSQL_USER: keycloak MYSQL_PASSWORD: password keycloak: image: quay.io/keycloak/keycloak:latest container_name: "keycloak" environment: DB_VENDOR: MYSQL DB_ADDR: mysql DB_DATABASE: keycloak DB_USER: keycloak DB_PASSWO
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What's new in Svelte: December 2020
Porting Flask to FastAPI for ML Model Serving
FastAPIでの認証の実装が簡単すぎた！【コード有】 - HapInS Developers Blog
クラウドで動くOpen-RMFシミュレーション環境を作ってみた - aptpod Tech Blog
マイクロソフトが公開した機械学習モデルの訓練を容易にできる「Lobe」を試してみた。 - Qiita
【AWS】Lambda Powertoolsを布教したい！｜朝日新聞社 メディア研究開発センター
知識0の初心者が2年で1万鯖導入を達成したBotを作るまでに経験したこと - Qiita
FastAPI + ChatGPTのAPIでLINE Botを作成しFly.ioで動かす
SQLAlchemy 2.0 の Eager load 入門 - VisasQ Dev Blog
Query Parameters and String Validations - FastAPI
Textualize.io - Blog - We've released Textual 0.2.0
asyncioで並行処理すると本当に速くなるのか、実際にベンチマークしてみた
Track Awesome List Updates Daily
What’s New in Telepresence 2?
FastAPIをMySQLと接続してDockerで管理してみる - Qiita
dockerでFastAPIとpostgresql - Qiita
Pedantic Configuration Management with Pydantic
Summarization | 🦜️🔗 Langchain
Visual Studio Code October 2023
今更ながらRuby on Rails？ - Qiita
FastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その4 | nMoMo's
画像から日本語フォントを検索できるサイト「フォントピント」を作った - sola
ResponderとFastAPIを実際に使って比較してみた – 株式会社ライトコード