pytest＆Docker outside of Docker(DooD)を利用してDBアクセスのテストを副作用なく軽量に実現する
前書き アプリケーション開発において大変重要となるのがテストです。既存のアプリケーションに様々な変更が入る度に、既存の機能に新たなバグを潜めてないか確認するために、多くのエンジニアが苦汁を舐めた経験があることでしょう・・・。（そこでバグが見つかればいいが、忘れたころに発見すると・・・） そんな面倒なテストを自動化するために、最近はテストコード、あるいはテスト自動化が流行ってきていると思います。 ただし、オンプレミスでテストを行っていると、すぐにテスト用のDBなんて用意出来ないです。そのため、開発用で利用しているDBをそのまま使うパターンがままあると思います。 しかし、そうなると次に問題になるのがDBの状態です。様々な開発及びテストによってぐちゃぐちゃになったDB内部のデータを利用すると、その状態に応じて、結果は変わってきます。このような状態になってしまうと、本来確認したい観点を確認すること
はじめに｜FastAPI入門
求職活動においては、ある業務やスキルの「経験年数」が重要な項目であり、実際に多くの求人が経験年数を要件としています。そんな経験年数を「業務やスキルが誕生してからの年数」以上に求めてしまう事例が少なからず存在しているとThe Registerが報じています。 IBM job ad calls for 12 years’ experience with Kubernetes – which is six years old • The Register https://www.theregister.com/2020/07/13/ibm_kubernetes_experience_job_ad/ Cloud Native Infrastructure Engineer / Architect at IBM | intellijobs.ai https://intellijobs.ai/job/
PythonでFirebase Authenticationのトークン取得とFastAPIでトークン検証 - Qiita
やること FirebaseとFastAPIを用いて、クライアント側でトークンを取得し、自前のAPIを叩くときにヘッダーに貼り付け、サーバーサイドで検証することでログインしているかどうかを判断します。ここではGoogle謹製のfirebase_adminを用いてトークンを検証します。 トークンを取得する FirebaseコンソールのAuthenticationでパスワードログインを有効にし、以下のような適当なアカウントを作ります。ここではこれを用いてログインします。もちろんTwitterなどの認可でも大丈夫です。
安全なGraphQL API開発が出来るって本当？ FastAPI+GraphQL+テストで安全なAPI開発 - Qiita
安全なGraphQL API開発が出来るって本当？ FastAPI+GraphQL+テストで安全なAPI開発PythonテストGraphQL型定義FastAPI はじめに この記事はZOZOテクノロジーズ アドベントカレンダー#2 16日目の記事です！ TL;DR REST上でGraphQLを使用するメリットを説明 ORMを使用してPostgresを操作 GraphQLで用いられるスキーマ、ミューテーション、クエリについて説明 Grapheneを使用してGraphQLをFastAPI上で使えるようにする Grapheneとpytestを使用してGraphQL APIをテストする なぜREST上でGraphQLを使用するか RESTは、WebAPIを構築するためのデファクトスタンダードです。CRUD操作ごとに複数のエンドポイント（GET、POST、PUT、DELETE）を設計します。これらの
GitHub - kyrolabs/awesome-langchain: 😎 Awesome list of tools and projects with the awesome LangChain framework
GPTCache: A Library for Creating Semantic Cache for LLM Queries Gorilla: An API store for LLMs LlamaHub: a library of data loaders for LLMs made by the community EVAL: Elastic Versatile Agent with Langchain. will execute all your requests. Auto-evaluator: a lightweight evaluation tool for question-answering using Langchain Langchain visualizer: visualization and debugging tool for LangChain workfl
November 24, 2021 Users can now specify the theme an image is displayed for in Markdown. Appending #gh-dark-mode-only or #gh-light-mode-only to the end of an image url will define whether it's only shown to viewers using a light or a dark GitHub theme. For example: The GitHub logo in the above screenshots uses the following Markdown to specify the theme context: 
FastAPIは: 主な特徴: 高速: NodeJS や Go 並みのとても高いパフォーマンス (Starlette と Pydantic のおかげです)。 最も高速な Python フレームワークの一つです. .... FastAPI は巨人の肩の上に立っています。 Web の部分はStarlette データの部分はPydantic と、ドキュメントで謳っています。 肩の上に立つって何？という疑問がわいたので、どのように使われているか調べました。 StarletteとPydanticについて、以下の流れで紹介します。 ASGI server ASGI Framework/Toolkit Data validation/serialization ASGI server まず、FastAPIの「Web」に関する特徴のひとつである「ASGI」についてみていきます。 ASGI serverは、
# FastAPIを使ったAPIサーバ作り FastAPIを使ったAPIサーバ作り はじめに 演習環境 0. 事前準備 FastAPI概要 1. FastAPIのインストール 2. FastAPIを使ったAPIサーバの開発 2.1 トップページの作成 2.2 API(FastAPI)の起動 Ex1. コンテナの外からアクセスを可能にする コンテナの外から FastAPIを起動する コンテナの外からもアクセスできるようにする 3. swagger によるAPIドキュメントの自動生成 Ex2. 解説 4. FastAPIでWebアプリケーションを作る 4.1 パスパラメータ 解説 4.2 クエリパラメータ 解説 4.3 リクエストボディ Pydantic によるモデルの定義 解説 リクエストボディを処理するメソッドの定義 Ex3. より本番環境らしくFastAPIを起動するために Gunico
次のレベルにステップアップ可能な業務自動化・API・Flutter・React・ECサイト構築などの知識が動画でサクッと身につく「Udemy」ブラックフライデーセール
ITブームが到来しており、IT技術者は各業界から引く手あまたな状況の中、「今のうちにもう少しスキルレベルを上げておきたい」と考える人も多いはず。そんな人に役立つのがオンライン学習プラットフォーム「Udemy」で、ちょうど年末商戦の幕開けとなるブラックフライデーセールが11月26日(金)まで開催されており、対象の講座が1200円～という非常にコスパの良い価格になっているほか、さまざまなトピックの新講座が続々と公開中とのこと。多数の良質な講座の中から、次のレベルを目指すステップアップに良さげな講座を5つピックアップしてみました。 オンラインコース -世界最大級のオンライン学習プラットフォーム- Udemy https://www.udemy.com/ ・目次 ◆1：面倒な定型作業を簡単に自動化するツール「Power Automate」解説講座 ◆2：APIを自由自在に作成・利用することで高機能
AIチャットボットの回答にガードレールを用意する！NVIDIA製OSSツール「NeMo Guardrails」を試してみた | DevelopersIO
AIチャットボットの回答にガードレールを用意する！NVIDIA製OSSツール「NeMo Guardrails」を試してみた 2023年4月25日、NVIDIA社が「NeMo Guardrails」というOSSのツールを公開しました。 ひとことでいうと「ChatGPTなどのLLMベースのチャットボットにガードレールを追加できる」ツールのようなのですが、一体どういうものなのだろう？と気になったので触ってみました。以下、簡単にご紹介していきます。 公式のドキュメントをもとに試してみたのですが、ドキュメント上では英語でのチャットのやり取りが使用することが前提となるので、今回はとりあえず私もチャットでのやり取りなど英語ベースで試してみています。その点をあらかじめご了承ください。 概要 NeMo Guardrailsは要するに以下のようなツールです。 ChatGPTなどのLLMを利用するチャットボット
GitHub - mjhea0/awesome-fastapi: A curated list of awesome things related to FastAPI
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Next.js(最新version)でChatGPTのCloneアプリを作成してみた。(Gitで確認できます) - Qiita
Next.js(最新version)でChatGPTのCloneアプリを作成してみた。(Gitで確認できます)PythonJavaScriptVue.jsReactChatGPT ChatGPTをゼロから作ってみた 作成したアプリの画像 下記でアプリを実際に動かせるのでよかったら確認してみてください。 ChatGPT-Clone-AppのURL プロジェクトはGitで管理してますので、クローンして使ってみてください。 chat-gpt-clone-appのGithubリポジトリのURL 自己紹介 お久しぶりの投稿です。本業と個人の仕事で忙しく1年振りの投稿になります。 株式会社DYMのエンジニアをしております、永松です。 普段はインフラはAWSを使い、Python(FastAPi), Golang(net/http), PHP(Laravel), TypeScript(Nuxt.js or
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…
概要 本記事では、Next.jsにおける環境変数について解説しています。環境変数の基礎だけでなく、本番環境とステージング環境で異なる環境変数を読み込ませたい場合の対処方法も掲載していますので、ぜひ参考にしてもらえればと思います。（需要があるかは諸説） Next.jsの環境変数周りは少し複雑で公式ドキュメントを読んでも理解しきれないこともあると思います。この記事ではできる限り、初見さんでも理解できるぐらいに噛み砕いて書いていこうと思います。 本題の前に 前回の記事が初投稿でしたが、予想より多くのいいねをいただき、驚きを隠せてないです。（本当にありがとうございます🙏） 今後も定期的に投稿できるように頑張っていこうと思っています。しばらくはNext.jsの記事が多いと思いますが、その後はNest.jsやFastAPIの記事を書いていければと考えています。 Next.jsにおける環境変数 Nex
FastAPI+SQLAlchemyで非同期WebAPI
少し前にSQLAlchemy 1.4がリリースされました。 このSQLAlchemy 1.4には大きな特徴として次の2点があります。 SQLAlchemy ORMでこれまでの記法(1.x Style)に加えて、2.0 Styleと呼ばれる新しい記法に対応 CoreとORMの両方でイベントループを使った非同期処理に対応 今後のロードマップでは、SQLAlchemy 2.0では2.0 Styleのみがサポートされます。 また、イベントループを使った非同期処理もこの数年で一気に広まってきました。 SQLAlchemyが対応したこともこの流れをさらに加速させると思います。 そこで最近よく利用しているFastAPIと組み合わせて、SQLAlchemy 2.0 Styleを使った非同期Web APIのサンプルプロジェクトを用意しました。 コードはrhoboro/async-fastapi-sqlalc
はてなブログ独自の集計による人気記事のランキング。6月6日（日）から6月12日（土）〔2021年6月第2週〕のトップ30です*1。 # タイトル／著者とブックマーク 1 なぜ淫獄団地の怪人は人妻なのか - 本しゃぶり by id:honeshabri 2 日本政府の発信する情報を"正しく"理解すれば新型コロナは実は大したことはない - 斗比主閲子の姑日記 by id:topisyu 3 fastlyのCDNで発生したシステム障害についてまとめてみた - piyolog by id:piyokango 4 Netflixでしか観れないNetflixオリジナル映画ランキング2020 - アノ映画日和 by id:hagane-mk 5 日本政府が台湾を「国」と認めた日 - 黒色中国BLOG by id:blackchinainfo 6 長男と女性は大学に行かせないことが常識だった、1965年ご
はじめに TL;DR システム概要図 フロントエンド TypeScript Next.js Chakra UI Jest × Firebase Local Emulator Suite バックエンド Firebase Firebase Authentication GCP (Google Cloud Platform) GKE を採用していない理由 悩んでいること データ分析基盤 / BigQuery 開発/コミュニケーションツール おわりに はじめに こんにちは、キカガク CTO の祖父江です。本記事ではキカガクの技術スタックとその選定理由を書いていこうと思います。これまで他社の記事を拝見し、大変参考にさせてもらっているので私たちも次の方へ貢献しようという想いで執筆しています。 これから技術選定フェーズの方が少しでも参考になれば嬉しいですし、キカガクに興味を持っていただけるキッカケになっ
概要 FastAPIではPydanticというライブラリを利用してモデルスキーマとバリデーションを宣言的に実装できるようになっている。 ここではその具体的な方法を記述する。 確認したバージョンは以下の通り。 * FastAPI: 0.68.1 * Pydantic: 1.8.2 使い方 モデルの記述と型チェック モデルの定義 のように書けばHogeモデルが作成される。 Hogeモデルは整数(int)のidが必ず存在し、文字列(str)のnameが必ず存在する。この条件を満たさない場合、バリデーションエラーとなる。 型 型はPythonの型ヒント(type hints)を使って記述する。 一般的なものを以下に示す。 型 説明 JSON schema type
BigQueryでSendGrid Activityをセキュアに管理する仕組みを構築した - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 今回はBigQueryでSendGrid Activityをセキュアに管理する仕組みを構築したのでその紹介をします。SendGridを使い始めた方や、今後メール送信データを活用していきたい開発者の方は必見です。 SendGridのActivityを管理したい SendGridでActivityを保管するアーキテクチャ SendGridのEvent Webhookの基本 SendGridのEvent Webhookをセキュアに受け取る仕組み Signed Event Webhook Requests カテゴリの付与 メール送信後にすぐにイベントをチェックする まとめ We are hiring !! SendGridのActivityを管理したい 弊社
「DjangoCongress JP」は日本で開催されるDjango Webフレームワークのカンファレンスです。参加する全ての人がDjangoについて交流し、出会い、学び、楽しみ、深い理解を得ることを目的にしています。福田氏は、Django 3のASGI対応について発表しました。全2回。前半は、ASGI対応の概要とasyncioの基礎について話しました。 Django 3の目玉の1つ「ASGI対応」 福田隼也氏：「Django 3.2 ASGI対応 - こわくないasyncio基礎とasync viewの使い所」ということで、今日お話しします。福田です、よろしくお願いします。 まずお前誰だよというところで、福田隼也と申します。「Twitter」は@JunyaFffといいます。長野県の会社の株式会社日本システム技研に所属しています。 Webエンジニアをしていて、弊社の運営する「GEEKLAB
はじめに こんにちは！NFLabs. 研究開発部の林です。普段はセキュリティ教育プラットフォームの開発をしています。 今回はセキュアコーディングの重要な要素である「バリデーション(入力検証)」に関連して、PythonのPydanticライブラリにフォーカスしてお話します。 Python界隈では、昨今、型ヒントやFastAPIの普及に伴い、型の重要性や有用性が徐々に認識されつつあるかと思います。 それに伴い、バリデーションライブラリのデファクトスタンダードの一つであるPydanticの注目度も上がってきたと感じています。 Pydanticは実行速度の速さを特長として挙げていますが、Pydanticがもたらす安全性・Immutable(不変)性は、開発速度向上にも一役買っています。 本稿ではPydanticがいかに開発速度・開発体験に寄与するか考察します。 ちなみに、タイトルの「イミュータブル
人事異動のデータ化の取り組み 〜 CamelotによるPDFの表データ抽出 - Sansan Tech Blog
DSOC サービス開発部 GEES/JES/COEグループの松本です。 最近はコロナの影響で巣ごもりをしており、家の庭で芝生を育てています。 色々と手抜きをしてしまったがために生え揃いがまばらで、かわいい反面、芝生の上を裸足で歩けるようになるにはまだまだ時間がかかりそうです。気長に待ってみようと思います。 今日はSansanの機能の一つである、人事異動ニュースを支えるデータ化の取り組みについてご紹介したいと思います。 JES とは Sansanの機能の中に、人事異動ニュースと呼ばれる機能があります。 sin.sansan.com これは、所有する名刺に紐づく人物の人事異動が公開されたときにそれをニュースとして配信し、交換前に所有名刺の情報を最新情報に更新できるという機能です。 ニュースとして提供するために人事異動情報のデータ化を行っていますが、そのシステムがJESと呼ばれるもので、DSOC
はじめに 今回の記事ではデータベースを使わずに、1時間でFastAPIでGraphQL APIを開発する方法を解説する。 対象とする読者 FastAPIを使っているひと これからPythonでGraphQL APIを開発したいひと タイトルを見て気になったひと 開発環境 Windows 11 Python 3.10.2 FastAPI Strawberry 0.196.2 Visual Studio Code 1.80 Strawberryとは Strawberryとは、Pythonで開発されたGraphQL APIのサーバを開発を補助するためのライブラリである。Pythonの型ヒントを使ってGraphQLのスキーマを定義し、APIの開発を助けるためのツールを提供している。 公式サイトによると、FastAPIでGraphQL APIを開発するうえでStrawberryを使うことを推奨してい
目次 完成イメージ バックエンド(FastAPI)の実装 フロントエンド(Next.js)の実装 成果物 完成イメージ ChatGPTのようにレスポンスを1文字ずつ表示する仕組みを作りたい。 バックエンドの実装 app/routers/chatai.py ファイルを作成し、streamレスポンスを返すプログラムを書く。 以下のファイルを作っただけではもちろん動かないので、main.pyでインスタンスを書いてあげよう。 import openai from fastapi import APIRouter, Request from fastapi.responses import StreamingResponse router = APIRouter() def chatgpt_streamer(msg: str): openai.api_key = "ここにはあなたのopenaiのap
TwitterとFediverseの現在と未来
TL;DR 日本以外の国はどんどんTwitterを辞めていって、とりあえずFediverseを始めることになるよ。 日本のTwitterユーザーもそこそこ減るけど、結構な人が残るので無理して辞める必要はないよ。 Twitterはどんどん制限が厳しくなっていくけど、Fediverseには自由があるよ。良くも悪くも。 Fediverseで最も広く使われているプロトコル、ActivityPubは銀の弾丸ではないよ。 MastodonはTwitterの代替だけど、FediverseはTwitterの代替ではないよ。 SNSは使う時代から作る時代になるよ。作れば問題は全て解決するよ。 Intro 黒ヰ樹です。 2017年4月13日頃Mastodonを知りmstdn.jpに登録した後、一度mstdn.jpのDBを爆破することになったため様子見していたのですが、数日後にfriends.nicoがサービス
はじめに こんにちは、機械学習の活用を加速させるために学習インフラの開発やワークフロー自動化に取り組むチームに所属している澁井です。今回は自動運転のためのデータ検索基盤を自作した話を書きます。 なお、ティアフォーでは「自動運転の民主化」をともに実現していくエンジニアを募集しています。今回ご紹介する機械学習だけではなく、様々なバックグラウンドをお持ちの方と開発を進めていく必要があります。下記ページから募集職種のリストをご覧いただき、興味を持った方はぜひお気軽にご連絡ください！ はじめに 課題 検索システムをどのように作るか どのくらいの期間で作ったか もっと検索できるようにしたいデータがあった まとめ さて、ティアフォーでは自動運転に機械学習を活用しています。主な機械学習の用途は画像や動画データを扱った認識技術への応用です。 機械学習では意味づけ（アノテーション）されたデータが大量に必要とな
CeleryによるPythonベース非同期タスク処理
はじめに 例えば機械学習モデルを運用する際に、WebAPI形式で予測を提供するのは一般的な方法と言えます。ここで推論処理に時間がかかる場合には、リクエストに対するレスポンスだけ先に返しておき、処理の本体はバックグラウンドで非同期的に実行するという選択肢が存在します。 本記事では、Pythonベースの分散タスクキューツールであるCeleryを用いて、WebAPIへのリクエストに対応したタスクを非同期実行し、結果を確認するまでを紹介します。サンプルコードは以下に配置しました。 Celeryとは 公式ドキュメントの冒頭には以下のように書かれています。 Celery is a simple, flexible, and reliable distributed system to process vast amounts of messages, while providing operation
FastAPI SQLModel 入門 - Qiita
SQLModel はPythonコードから SQL databases と会話するためのライブラリです。ここでは FastAPI での使われ方を見ていきますが、FastAPIとは独立したものとして設計されています。 SQLModelはFastAPI の作者が自ら作成しており、SQLAlchemy と Pydantic の両方との互換性を保っています。Pydantic はデータ検証のためのPythonライブラリです。Pythonのtype hintが使われます。ですからPydanticクラスはAPIの入り口であるパスオペレーション関数で使われることが一般的です。 過去記事「FastAPI と SQL Databases(SQLAlchemy)」でFastAPIで SQLAlchemy を使ってSQL Databaseを扱う方法を述べましたが、SQLAlchemy と Pydantic の2重
現状のアプリはアルファ版に位置し、まだバグが残っている可能性が高いです。それを許容できる方に公開し使ってもらいながら要望をいただき改良することで、さらに使いやすいものにしていければと計画しています。 https://chkarxiv.org 前置き最近arXivで論文をチェックするのが大変になっているように思えませんか？ 下の図は2014年から2019年のarXivのAI関係の投稿数を月ごとにプロットしたものです。2014年には月に約500本だった投稿数が、2019年には約3000本と6倍に増えています。AIの分野を広く追う場合に、日に17本だった投稿数が100本になったというとより大変さが伝わるでしょうか？ そんな中、皆さん普段はどのように論文をチェックされていますか。 私はarXivが提供しているRSSフィードをFeedlyで管理してみていましたが、アブストを確認するためいちいち開く煩
【Techの道も一歩から】第46回「CookiecutterでPythonプロジェクトを高速に開始する」 - Sansan Tech Blog
こんにちは。 技術本部 研究開発部の高橋寛治です。 Python でプロジェクトを始める際に、ディレクトリ構成を考えたり、パッケージ方法を考えたり、もしくは何か参考になるものを見つけてコピペしたり、と意外と時間をかけていました。 これをコマンド一つで解決する Cookiecutter および社内での活用事例を紹介します。 Cookiecutterとは Cookiecutter とは、プロジェクトテンプレートからプロジェクトを作成してくれるコマンドラインツールです。 ここでのプロジェクトとは、ディレクトリとファイルおよびそれらの命名や記述されている項目を指します。 Cookiecutter には次の2つの側面があります。一つはプロジェクトテンプレートを利用すること、もう一つはプロジェクトテンプレートを作成することです。 インストール Cookiecutter は Python で書かれたライ
はじめに こんにちは、稲葉です。 前にテック系の記事を読んでいたら、FastAPIと言うものを見つけました。 気になり調べてみたら、名前の通り API を構築するための Python の Web フレームワークだと分かり。 Python の Web フレームワークなら少し触ってみたいと思い。 さっそく、FastAPI で簡単な WebAPIを作ってみました。 という事で,今回はFastAPI を使っての API の構築の仕方を紹介したいと思います。 インストール はじめにFastAPIをインストールします。 pip install fastapi また、サーバーとして動作するのに必要なuvicornをインストールします。 pip install uvicorn これでAPI 構築に必要な物のインストールは完了です。 構築 今回は簡単な税込み価格を出すだけの APIを作ります。 では早速、コ
Pythonは機械学習や統計だけではなくWEBアプリケーション開発にも広く使用されています。 Pythonを使用してWEBアプリケーションを開発するための手順や知っておくべきことを解説します。 Pythonは非常に人気のあるプログラミング言語であり、機械学習や統計だけではなくWEBアプリケーション開発にも広く使用されています。 フレームワークを活用することで、WEBアプリケーションを短期間で開発する事も可能です。 この記事では、Pythonを使用してWEBアプリケーションを開発するための基本的な手順や知っておくべきことを解説します。 以下のガイドに記載されている内容についてそれぞれ学習を深め、PythonでWEBアプリケーションを作成してみましょう。 Pythonのインストールや開発環境の準備 最初にPythonの最新バージョンを公式ウェブサイトからダウンロードしてインストールします。Wi
こんにちは、セーフィー株式会社の23卒、新卒エンジニア職入社予定の伊東です。 この記事はSafie Engineers' Blog! Advent Calendar 10日目の記事です。 私たち新卒一期生は入社前に５ヶ月間インターンシップを行ってきました。 このインターンシップの振り返りをしつつ皆さんにセーフィーという会社の教育環境や会社の雰囲気をお伝えしようと思います。 自己紹介 伊東 スキルセット セーフィーを選んだ理由 インターンで期待していたこと 土田 スキルセット セーフィーを選んだ理由 1.会社と事業のビジョンに共感できる 2.エンジニアとして成長できる環境 なぜインターンをしようと思ったか インターンで取り組んだこと Udemy講座 チーム開発 1. 仕様書作成(半月) 難しかった点 心がけた点 画面遷移図 ER図 2.開発環境構築(２週間) フロントエンド バックエンド ぶ
自己紹介 こんにちは，ZOZOテクノロジーズの内定者さっとです。 最近FastAPIをよく利用していますが、今回紹介するGraphQLやWebSocketがサポートされており、 便利すぎでは？と感じる今日この頃です。 ※本記事はZOZOテクノロジーズ#5の17日目です． 昨日は@e_tyuboさんが「Git for Windowsでautocrlfの設定を間違えちゃった時の対応」という記事を出しました． 他にもZOZOテクノロジーズでは5つのアドベントカレンダーを毎日更新しています！ ZOZOテクノロジーズ#1 ZOZOテクノロジーズ#2 ZOZOテクノロジーズ#3 ZOZOテクノロジーズ#4 概要 FastAPIを使ってGraphQLをさくっと構築する方法を紹介したいと思います。 以下、本記事の構成です。 FastAPI？GraphQLとは? FastAPI×GraphQLで楽々ハローワ
GitHub - zhanymkanov/fastapi-best-practices: FastAPI Best Practices and Conventions we used at our startup
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
新型コロナ感染箇所マップを作ってみる【FastAPI/PostGIS/deck.gl(React)】（データ加工編） - Qiita
新型コロナ…感染拡大が止まらないですね… 駆け出しGIS屋としては何かしらのデータを地図上に乗せて可視化したいなーとは思っていたんですが、公開されてるデータって大抵がPDFなんで収集するのめっちゃめんどいやん…と尻込みしていました。 が！！！！！！ 非営利目的であればデータの複製・引用・転載自由で素晴らしいデータを提供してくれているサイト様（https://gis.jag-japan.com/covid19jp/）を見つけたのでこのデータを使って地図上に表現していきたいと思います！！xf 今回は勉強がてらに多少冗長な構成（docker-composeでアプリケーションサーバーとDBサーバーを立ち上げて、わざわざGeoJSONをAPIで配信するなど）になっています。 データの取得 早速データを見てみましょう！ 上述のサイトにアクセスし、左上のcsvのリンクをクリックします。 すると以下のよう
はじめに [2021/4/20 更新] 以前書いたものよりいい感じに書けたものがこちらです。 このリポジトリは、Kerasによる学習とMlflow RegistoryとFastAPIを組み合わせたものになっています。 普段Flaskをよく使いますが、「FastAPIはいいぞ！」と知人に進められたので簡単な画像認識APIを作って見ようと思いました。 しかし、あまりFastAPIとMLの日本語記事を見かけなかったので、メモ代わりに本記事を作成することにしました！ 本記事では、開発環境を整えた後、APIサーバとフロントエンドの簡単な説明を記載しております。 今回使用したコードはすべてGithubに公開しています。 （以下実装のフォルダ構成などはGithubを前提に記載しています。サンプルモデルのダウンロードについてもREADME.mdに記載しています。） FastAPIとは？ Flaskのような
GitHub - jina-ai/jina: ☁️ Build multimodal AI applications with cloud-native stack
Build multimodal AI applications with cloud-native technologies Jina lets you build multimodal AI services and pipelines that communicate via gRPC, HTTP and WebSockets, then scale them up and deploy to production. You can focus on your logic and algorithms, without worrying about the infrastructure complexity. Jina provides a smooth Pythonic experience for serving ML models transitioning from loca
そもそもFastAPIとは PythonのAPI frameworkです 公式ホームページはこちら 公式から引用すると、下記の特徴があるそうです 高速: NodeJS や Go 並みのとても高いパフォーマンス (Starlette と Pydantic のおかげです)。 最も高速な Python フレームワークの一つです. 高速なコーディング: 開発速度を約 200%~300%向上させます。 * 少ないバグ: 開発者起因のヒューマンエラーを約 40％削減します。 * 直感的: 素晴らしいエディタのサポートや オートコンプリート。 デバッグ時間を削減します。 簡単: 簡単に利用、習得できるようにデザインされています。ドキュメントを読む時間を削減します。 短い: コードの重複を最小限にしています。各パラメータからの複数の機能。少ないバグ。 堅牢性: 自動対話ドキュメントを使用して、本番環境で使
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誕生して6年のシステムを「12年以上」経験していることが応募要件の求人が出されてしまう
Specify theme context for images in Markdown
FastAPIでStarletteとPydanticはどのように使われているか - Qiita
FastAPIを使ったAPIサーバ作り | IIJ Bootcamp
【Node.js/Next.js】環境変数（.env）のチートシート｜2022年1月版
今週のはてなブログランキング〔2021年6月第2週〕 - 週刊はてなブログ
キカガクの技術スタックと選定理由 - キカガク プラットフォームブログ
FastAPIにおけるPydanticを使ったバリデーションのまとめ - Qiita
「Django Async Viewって何がおいしいの？」 知ってしまえば怖くない非同期IO処理“asyncio”
Pydanticで始めるイミュータブルクラス駆動開発 - NFLabs. エンジニアブログ
30分でFastAPIでGraphQL APIを開発するチュートリアル
ChatGPTライクなUIを実装する【FastAPI + Next.js】 - Qiita
自動運転データの検索システムを爆速で作った話 - TIER IV Tech Blog
arXivをチェックするwebアプリをReact+Firebase+FaunaDBで作った｜mygle｜note
PythonでWebAPIを作ろう! Fast APIでスピード開発体験を! | DevelopersIO
PythonでWebアプリケーションを開発してみよう - TECH PLAY Magazine
セーフィーで長期インターンシップを終えて - Safie Engineers' Blog!
うわっ・・・FastAPIでGraphQLの構築、楽すぎ・・・？ - Qiita
FastAPIとTensorflowで簡単な画像認識APIを作ってみた - Qiita
FastAPI (PythonのAPI framework) をGunicornで動かした話