個人開発で 賃貸物件の検索サービス Comfy を作りました1。グラフや地図でサクサク絞り込める UI が特徴のサービスです。とにかく気持ち良い使い勝手を実現するために色々工夫しています。 既にリリースからは 4 ヶ月以上経っているのですが、改めてサービスの概要や、システム構成及び使用した技術・サービスをご紹介しようと思います。2。 サービスの概要 Comfy は日本全国の賃貸物件を検索できる Web サービス です。画面 UI は上の GIF 画像のような感じです。 こだわったポイントを色々書くよりも実際にさわって頂いた方が新感覚の UI や気持ちよさを体感頂けるかと思いますので、 実際のサービス をぜひお試し頂ければ幸いです！ システム構成 図の通り、システムは大きく 3 つに分けられます。 フロントエンド バックエンド データ基盤 使用技術は図の通りではあるのですが、フロントエンドと
本当に使ってよかったOpenAPI (Swagger) ツール | フューチャー技術ブログ
サードパーティ製のツール本家からは上述のツールが提供されていますが、サードバーティ製の様々なツールが世の中には存在します。 エコシステムが成熟しているのもSwaggerを利用するメリットの一つですね。 https://openapi.tools/ 冒頭のとおり、このサードパーティ製のツールの中で実際に利用して良かったツールを3つご紹介したいと思います。 Stoplight Studiohttps://stoplight.io/studio/ 1つ目のツールは「Stoplight Studio」というAPI仕様を記載するためのGUIエディタとなります。 今までSwagger Editorを利用してYAMLを書いていたそこのみなさん、YAML筋力はもう必要ありません。 Design APIs 10x faster の謳い文句どおり、Stoplight Studioを使えばGUIで直感的に、高速
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
Python 製 Web フレームワークを Flask から FastAPI に変えた話｜NAVITIME_Tech
こんにちは、けんにぃです。ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 今回は Python 製の Web フレームワークとして FastAPI を導入した話をしようと思います。 Python 製の Web フレームワークPython には代表的な Web フレームワークが 2 つあります。 ・Django: フルスタックフレームワーク ・Flask: マイクロフレームワーク Django は大規模開発向け、Flask は小中規模開発向けと言われますが、今回開発したサーバは小規模なサーバだったため、以前は Flask で開発していました。 しかし、どちらのフレームワークを使う場合でも下記のような機能を使おうとするとプラグインやサードパーティの助けを借りる必要があります。 ・OpenAPI ・JSON Schema ・GraphQL ・We
目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか？」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機
Pythonでお仕事する前提で、現在のところで自分が最適と考えるチーム開発のための環境整備についてまとめてみました。今までももろもろ散発的に記事に書いたりしていたのですが、Poetryで環境を作ってみたのと、過去のもろもろの情報がまとまったものが個人的にも欲しかったのでまとめました。前提としては次の通りです。 パッケージ管理や開発環境整備でPoetryを使う 今時はコードフォーマッター、静的チェックは当たり前ですよね？ コマンドでテスト実行、コードチェックとか実行とかができる（CI/CD等を考えて） VSCodeでもコマンドで実行しているのと同じコードチェックが可能(ここコンフリクトすると困る） デプロイはDockerイメージ コンテナのデプロイ環境でコンテナに割り当てられたCPU能力を比較的引き出せて、スケールさせたら線形にパフォーマンスアップできるようなasyncioを前提とした環境構
PyCon JP 2021 発表資料です。
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
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
NiceGUI
NiceGUI is an easy-to-use, Python-based UI framework, which shows up in your web browser. You can create buttons, dialogs, Markdown, 3D scenes, plots and much more.
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
本記事は『Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方』（佐藤昌基、平田哲也）の「はじめに」と「第0章 Flaskの概要と環境構築」の一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 はじめに Flaskは、2010年4月1日にArmin Ronacher氏がエイプリルフールのネタとしてリリースし、そこからPython愛好家の間で人気になったPython製Webマイクロフレームワークです。2018年にはPython開発者調査で最も人気のあるWebフレームワークとして投票され、いまでも高い人気があります。 本書は、Flaskによる実践的なWebアプリケーション（以下、アプリ）の作成を通して、自力でアプリを作成できるようになることを目的としています。 まずは最小のアプリの作成から始め、問い合わせフォーム、データベースを使ったアプリ、認証機能と
はじめに FastAPIはPythonのWEBフレームワークで、同じ分類のフレームワークとしてFlaskやDjangoなどが挙げられます。FlaskとDjangoはよく比較され、Flaskが最小限のコードで書き始められるシンプルなマイクロフレームワークと呼ばれるのに対し、Djangoはログイン機能、データベース管理などが初めから備わっておりフルスタックフレームワークと呼ばれています。 FastAPIはFlaskと似ているマイクロフレームワークで公式ドキュメントでは次のように紹介されいます。FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するためのモダンで高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。[1] 本記事では、以下の内容を扱います。 特徴である型ヒントとそれにより実現できるAPIドキュメントの自動生成 SQLAlch
データ統括部AI基盤部の竹村( @stakemura )です。本記事では、このたびリリースされた、自分の声をキャラクターの声に変換できるWebサービス VOICE AVATAR 七声ニーナ を支えるバックエンド技術についてお話しします。 本サービスはDelight Boardという部署横断型のプロジェクトにて、1000人を超える社員投票により自分の案がまさかの採択となったことがきっかけとなります。幸運にも、百戦錬磨のプロジェクトメンバーに助けられ今日のリリースを迎えましたが、採択当時は人脈も信用貯金も何もない入社一年目の思いつきにすぎず、言い出しっぺである自分の力不足によりタイトなスケジュールでの開発となってしまいました。本記事では、その限られた開発期間の中で、自分が何を考えて実装したかを中心にお伝えします。 サービングに求められる要件 七声ニーナの音声変換はブラウザから受け取った入力音声
RESTful APIをシュッと作る技術 - PythonとFastAPIでバックエンドを5時間ちょいで作ってみた - Lean Baseball
久々に開発ネタです. 大晦日ハッカソン2019 #大晦日ハッカソンで, 野球のデータをシュッと見るためのDashboardを作る（理由は後ほど）. そんなDashboardのBackend APIをシュッと開発する. を目標に立て現在進行系でやってるのですが, 午後の進捗その2 Docker化が特に滞りなく完了. API Docも見れるとかFast API強すぎぃ 昨日の夕方から開発してたAPIはアッサリ1st Ver.できたので, 大晦日の買い物終わったらフロントエンドを除夜の鐘が鳴るまでになんとかするぞ #大晦日ハッカソン pic.twitter.com/wWMiSvQDKu— Shinichi Nakagawa (@shinyorke) 2019年12月31日 Backendを昨日（12/30）の18:00から着手して（実質作業時間）約5時間ちょいで完成させてしまいました. 本年最後
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 1 - RAKSUL TechBlog
はじめに この記事を読んで得られること 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 1. 開発環境の構築で使用したツール AWS Lambdaのコンテナサポートを採用 Poetry利用時に開発と本番環境の適切な管理でLambdaデプロイ問題を解決 Poetry利用時に起きた問題 Dockerfileを分けてデプロイできない問題を回避 Mutagen Composeを採用 Dockerの同期遅い問題 Mutagen Composeを利用 2. 開発で活用したPythonライブラリ パッケージ管理 Poetry Ryeも検討したものの採用せず ベースのライブラリ FastAPI Mangum Powertools for AWS Lambda リンター・フォーマッター Ruff Mypy 型アノテーション自動生成ツールの活用 Black テスト Pytest p
2023年 研究開発部 新卒技術研修 ~ 実践編 ~ - Sansan Tech Blog
こんにちは、研究開発部 Architectグループの藤岡です。 4/26（水）〜 4/28（金）で研究開発部内の技術研修を行ったので、その内容を公開します。 目次 目次 研修の目的 研修の概要 実践編の概要 アプリケーションを作成 バッチを作成 gokartとは パイプラインを実装 APIを作成 FastAPI とは APIを実装 ディレクトリ構成 実行 Webアプリを作成 Streamlitとは Webアプリを実装 Docker化 デプロイ ECRにイメージをプッシュ アプリケーション基盤 Circuitについて アプリのマニフェストを作成 研修終了後 終わりに 研修の目的 この研修の主な目的は、新卒社員がスムーズに業務に入れるようにすることです。 研究開発部にはさまざまなバックグラウンドを持つ研究員が入社するため、チーム開発の経験がない方もいます。 そのため、Gitの操作やプルリクエス
新刊『動かして学ぶ！Python FastAPI開発入門 』発売、Web APIの作り方とAWS・GCPへのデプロイ方法まで
本書はエンジニアのための情報共有コミュニティ「Zenn」で中村翔さんが公開されている人気コンテンツ「FastAPI入門」を元に書籍化。Python3.11への対応、コラムの追加、本番環境での運用を想定したAWS・GCPへのデプロイ方法について追記するなど、大幅にパワーアップした内容となっています。 FastAPIはDjangoやFlaskに並んで人気が高いPythonのWebフレームワークです。コードを書くとSwagger UIが自動生成される、型安全、高速という優れた特長もあって実際の開発現場で利用されることも増えています。 本書ではそんなFastAPIの使い方を、ToDoアプリの作成を通じて学べます。特に、以下の点にこだわって解説しています。 DB接続にもasync/awaitを利用 Dockerによるクリーンな環境構築 スケーリングを考慮したディレクトリ構成 FastAPIが気になっ
サーバーサイドで動的にOGP画像をシュッと作る方法 - FastAPIとCairoSVGで作る画像生成API - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニア・エンジニアの@shinyorke（しんよーく）です. 最近は色んなエンジニアリングをしつつ, イベントの司会業をしています（詳細は最後の方を見てね）. 開発しているサービス・プロダクトの要件で, TwitterやLINE, FacebookでシェアするOGP*1コンテンツ（タイトル・本文・画像）が欲しい コンテンツはユーザーさんの操作で動的に変わる テキストだけじゃなくて, 画像も変えたい←これ なんて事は非常によくある話だと思います. 私はちょっと前に開発したAIワクチン接種予測でそれがありました. こういうやつです 例えば上記画像のテキスト（地域・年齢・接種可能時期）は予測の結果を動的に画像テンプレートに入れて都度作っています. 上記のOGPを生成するために必要なことはこういう感じだろうなー, と以下の絵の通り整理し, やったこと 結果的に, OGPを生成するためのサ
【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
【徹底解説】FastAPIの特徴と課題点
はじめに 今回の記事では、PythonのWebフレームワーク「FastAPI」の特徴・課題点を簡潔に解説する。本記事の読者は主に以下のようなものを対象とする。 FastAPIを知らない人 FastAPIを実務で活用したい人 技術選定でFastAPIを選ぶ理由を検討している人 PythonでWebアプリケーションを開発したい人 すでにDjangoやLaravelなどの他のフレームワークに着手していて、別のフレームワークに関する情報を収集している人 FastAPIとは FastAPIとは、Djangoと同様にPythonのWebフレームワークである。主にWeb APIを開発するために利用される。 FastAPIの特徴 FastAPIの特徴は以下の通り。 Node.jsやGo言語に匹敵する高速なアプリケーションを開発できる。Pythonフレームワークの中では最も高速。 少ないコード量で実装できる
Nuxt.js + FastAPIを使ったデータエンジニアリングなデモ作り - 社内勉強会でデブサミのデモをしました - JX通信社エンジニアブログ
（今更ですが）新年あけましておめでとうございます！ JX通信社でシニア・エンジニアをしています, @shinyorke（しんよーく）と申します. 最近は週に2, 3回, ジムで10kmちょい走っています.*1 JX通信社のエンジニアチームでは, 月に一度みんなが集まる月次勉強会というイベントがあります（基本的に第2金曜日開催）*2. tech.jxpress.net ※過去の開催レポです 2020年初（かつ, 飯田橋オフィス最後*3）の勉強会は, 「普及したいことや年末年始に勉強したことなどを発表するLT大会」 ということで, 私は デブサミ2020登壇時に披露するデモアプリを披露 弊社プロダクトでも使っているFastAPI僕もやりました&Nuxt Core UI ええやで！っていう布教 （ちょっとだけ）野球選手の評価指標を紹介 という発表をさせてもらいました. このエントリーではそんな発
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
FastAPI入門
DjangoやFlaskを使っている方にもおすすめ、最近人気のPython製高速Webフレームワーク、FastAPIの入門書です。 FastAPIは 🔃 コードを書くとSwagger UIが自動生成される ✅ 型安全 💨 高速 という特長があります。 本書では、実用に耐えうるAPIを目指し、TODOアプリの作成を通して実践的な書き方を学ぶことができます。体系的に整理しつつも、チュートリアルのように読んでいただけると思います。特に以下のような点にこだわって「実践的」を目指していますので、少しでも参考になれば大変嬉しいです。 ・DB接続にもasync/awaitを利用する （非同期での書き方を紹介している記事はまだ少ない） ・dockerによってクリーンな環境構築 ・スケーリングを考慮したディレクトリ構成 ※本書は時期を見て有料に変更する可能性があります。お早めにどうぞ！ ※サポート頂ける
PythonのWeb frameworkで、Flaskのようなマイクロフレームワークにあたります。 パフォーマンスの高さ、書きやすさ、本番運用を強く意識した設計、モダンな機能などが強みです。 FastAPIはStarletteの肩に乗る形で書かれており、非同期処理が扱いやすいです。 特に、以下の様な特徴があります。 ASGI websocketのサポート GraphQLのサポート バックグラウンドプロセスが扱いやすい python type hintによる自動ドキュメント生成 (Swagger UI) pydanticをベースとしたdata validation 率直に言って、responderに非常に似ています。(でた時期も近いですし、responderもStarletteがベースなので) ですが、下の2つはFastAPIの方がよっぽど使いやすく設計されています。 以下の観点から総合的に
![[FastAPI] Python製のASGI Web フレームワーク FastAPIに入門する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d013e1977441113d06dd0aef1cf98cfbecd57336/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRmFzdEFQSSU1RCUyMFB5dGhvbiVFOCVBMyVCRCVFMyU4MSVBRUFTR0klMjBXZWIlMjAlRTMlODMlOTUlRTMlODMlQUMlRTMlODMlQkMlRTMlODMlQTAlRTMlODMlQUYlRTMlODMlQkMlRTMlODIlQUYlMjBGYXN0QVBJJUUzJTgxJUFCJUU1JTg1JUE1JUU5JTk2JTgwJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz0wYmM4MmFjM2VlNmE2NDMzZGU1ODlmOGE4NTA5OWZmNw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBiZWUyJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lMjMzMGZlMmI0YWE0NGQyZDQ5YjRlZGQzNTFkMmU1Mw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9efbb9f717aa9ad6aad0e5ba4894ec3c)
機械学習エンジニアの吉田です。 夏ですね。7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 です。 昨年バクラクOCRの機械学習モデルの検証から本番投入までの取り組みについて記事を書きました。 tech.layerx.co.jp その後、運用する中で新たな課題が生まれたり、負債を解消するために当初の開発環境を見直しアップデートしてきました。 今回は機械学習周辺の技術スタックに焦点を当ててその変遷について紹介したいと思います。 MLチームでは各サービスからのリクエストを処理するAPIやデータ基盤、社内のアノテーションツールなどの開発も行っており、これらは主にGo, TypeScriptで開発されていますが今回は対象外としています。 技術スタックの変遷 本番リリース時と現在の主な技術スタックの比較です。 リリース時 現在 言語 Python Python パッケージ管理 pip Poetr
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PythonでAPIを爆速で構築してみた - Qiita
サーバーアプリ開発環境(Python／FastAPI) | フューチャー技術ブログ
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FastAPIを用いたAPI開発テンプレート - Qiita
七声ニーナを支えるバックエンド技術 | BLOG - DeNA Engineering
[FastAPI] Python製のASGI Web フレームワーク FastAPIに入門する - Qiita
バクラクMLチームの技術スタックの変遷 - LayerX エンジニアブログ