Python 3系でFirebase Realtime Databaseの進化版のCloud Firestoreを触る - がじぇ
こんにちわ がじぇったー (@hackmylife7) | Twitter です。 PythonでRealtime DBをさわってごにょごにょしたいなぁと思い色々触って見ることにしました。 TL;DR(要約) Cloud Firestoreとは? ServiceAccountの作成 Cloud Datastoreの作成 cloud_firestore.pyの編集 データを読み取る 所感 TL;DR(要約) Cloud FirestoreはFirebase Realtime Databaseの進化版 Cloud Firestoreとは? みんな大好きFirebase Realtime Databaseの進化版です。 Firebaseの良さはそのまま引き継ぎ、弱点だった複雑で階層が深いデータ構造にも対応することができます。 Realtime Databaseはシングルリージョンでしたが、Clo
はじめに Flask（バックエンド）とVue.js（フロントエンド）を使ってSPAの開発を行ったので，そのときの環境や手順についてまとめていきます．FlaskではSPA用のWebサーバとREST APIを動かします．Vue.jsではVue CLI 3を使って環境を構築するのと，フロントエンド単体で開発を進められるようにRESTのモックサーバなどの環境を用意します． Flaskとは Python製の軽量なWebアプリケーションフレームワークです．通常はテンプレートエンジンとしてJinja2を使ってHTMLを返す仕組みが一般的かと思いますが，今回はVue.jsとの組み合わせでSPAで開発を行います．また追加のパッケージを利用してREST APIの実装も行います． http://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/ Vue.jsとは WebアプリケーションのUI
Lightweight Javascript Framework Review (For Django Developers)
Lightweight Javascript Framework Review (For Django Developers) Introduction Many developers are confused when they try to find a Lightweight Javascript Framework for the Django project because there are so many options. In this post, I will talk and compare lightweight javascript frameworks, and help you decide which one is the best for your Django project. If you want to: Render HTML in Django,
最近、製造業におけるPythonの導入が進んでます。自動化やアプリケーション制作に便利ですし、今後もこの勢いは止まらなそうです。 ところが、私は実務担当として工場でPythonを導入して5年になるのですが、近年はWeb技術を使用することが多くなりました。Pythonを使い始めた当初、Web技術と言えばHTMLとCSS？データ分析メインの俺にはあんまり関係ないよね？と思っていました。でも、実務を行う中でPythonとWeb技術の相性が非常に良いことに気付き、最近はWebとPythonを半分ずつ使っています。 記事の内容 この記事では、とある工場で働くエンジニアがWeb技術の重要性について発見したことを書きたいと思います。おそらく、最近の空気は、製造業でもPythonは役に立つが、Webは分野が違うので関係ないという感じだと思います。でも、私はWeb技術があってこそPythonが１００％生かせ
Python Asyncio入門 - Qiita
Asyncioは、大雑把に言えば、PythonでNodeのような非同期プログラムを行えるようにするモジュールです。Pythonでは、スレッド（concurrent.futures）を用いて並行プログラムを書くことができますが、Asyncioではもう少し軽量の並行プログラムを実現できます。 この辺は「Fluent Python」に詳しいですが、いかんせんAsyncioの箇所は最新のPythonのバージョンで大きく変更されています。以下の公式サイトが貴重な情報源になります。 Asyncio公式サイト ここでは、最も有名なAsyncioライブラリであるaiohttpを使ったソースコードを説明することで、Asyncioの概念を見ていきたいと思います。 aiohttp公式サイト 以下の関連記事を投稿しました (追加 2021/02/13) Django 3.1のAsync Views - Qiita
Microdot¶ “The impossibly small web framework for Python and MicroPython” Microdot is a minimalistic Python web framework inspired by Flask, and designed to run on systems with limited resources such as microcontrollers. It runs on standard Python and on MicroPython.
Infosys leaked FullAdminAccess AWS keys on PyPi for over a year
Infosys leaked FullAdminAccess AWS keys on PyPi for over a year You can check out their website for a lot of buzwords, but it’s clear from all the stock photos that they take security Very Seriously Indeed ™️. However, from what I’ve found recently, it seems that Infosys use the following Comprehensive Management-Endorsed Proficiently Driven Cybersecurity Strategy and Framework items: Don’t use AW
So you want to build an embedded Linux system? - Jay Carlson
A primer on how embedded Linux systems are developed, plus an exploration of the hardware and software ecosystems of ten different commonly-available CPUs After I published my $1 MCU write-up, several readers suggested I look at application processors — the MMU-endowed chips necessary to run real operating systems like Linux. Massive shifts over the last few years have seen internet-connected devi
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: 
Amazon MemoryDB for Redis の紹介 – Redis 互換で耐久性に優れたインメモリデータベースサービス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon MemoryDB for Redis の紹介 – Redis 互換で耐久性に優れたインメモリデータベースサービス インタラクティブなアプリケーションは、リクエストを処理して迅速に対応する必要があり、この要件はアーキテクチャのすべてのコンポーネントにまで及んでいます。マイクロサービスを採用し、アーキテクチャが相互に通信する多数の小さな独立したサービスで構成されている場合、これはさらに重要です。 このため、データベースのパフォーマンスは、アプリケーションの成功に不可欠です。読み取りレイテンシーをマイクロ秒に減らすために、耐久性のあるデータベースの前にインメモリキャッシュを配置できます。キャッシュのために、多くの開発者はオープンソースのインメモリデータ構造ストアである Redis を使用しています。実際、 Stack Overflow
TL;DR, For CPU bounded apps increase workers and/or cores. For I/O bounded apps use “pseudo-threads”. Gunicorn is a Python WSGI HTTP Server that usually lives between a reverse proxy (e.g., Nginx) or load balancer (e.g., AWS ELB) and a web application such as Django or Flask. Gunicorn architectureGunicorn implements a UNIX pre-fork web server. Great, what does that mean? Gunicorn starts a single m
入門 Python 3 第2版
データサイエンスやウェブ開発、セキュリティなど、さまざまな分野で人気を獲得してきているPython。本書は、ベストセラー『入門 Python 3』の6年ぶりの改訂版で、プログラミング初級者を対象としたPythonの入門書です。プログラミングおよびPythonの基礎から、ウェブ、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用まで、実践を見据えたPythonプログラミングをわかりやすく丁寧に説明します。Python 3.9に対応し、f文字列などの新機能も追加され大幅にボリュームアップしました。Pythonの機能をひと通り網羅し、リファレンスとしても便利です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ペ
こんにちは。倉内です。 初めてプログラミングを学ぶとき、どのプログラミング言語を選ぶといいでしょうか？ とりあえず体験してみたいだけであれば学習コストが低いものを選ぶのがいいと思います。また、やりたいこと（たとえば、Webサービス作りたい、機械学習やりたい、ゲーム開発したいなど）があるなら、もちろんそれを実現するのに適した言語やフレームワーク、周辺技術を学ぶほうがいいでしょう。楽しく学び続けるためには大切なことです。 しかし、プログラミングを学習して未経験からITエンジニアを目指そうと考えているなら、「そのプログラミング言語は業務において需要があるか？」つまり「未経験でも応募できる求人が多いか？」という視点を持ってみてもいいかもしれません。特に、新卒や第二新卒ではなく中途採用で未経験からITエンジニアになる場合、実務経験を売りに転職できるわけではないので、需要が極端に少ないものを学んでもそ
もはや何度もプロンプト入力するのも不要、指示出し一発で仕事を完遂してくれる「Auto-GPT」とは - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
CC0 Публичен домейн via Pxhere Microsoft、Google、Baidu（百度）が相次いでジェネレーティブ AI アプリケーションを発表したのは今年3月のことだ。 誰もがまだ新機能を使いこなそうとしている中、アメリカのゲーム開発者 Toran Bruce Richards 氏が3月末、Github で実験的に「Auto-GPT」を公開し、1～2週間で多くの技術者から、ChatGPT を打ち破るかもしれないツールとして注目を集めた。 Auto-GPT は GPT-4 モデルの AI アプリケーションだが、GPT-4 に勝手に仕事をさせることができる。何度もチャットボックスでプロンプトをを与える必要はなく、仕事内容を伝えれば、AI がニーズに合わせて自己開発を続けるのだ。 Web サイトの構築から、フィクション小説の執筆まで Sully という Twitter
Developing Python projects in local environments can get pretty challenging if more than one project is being developed at the same time. Bootstrapping a project may take time as we need to manage versions, set up dependencies and configurations for it. Before, we used to install all project requirements directly in our local environment and then focus on writing the code. But having several proje
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…
Amazon Web Services ブログ ECS 外部デプロイコントローラーを使用したブルー/グリーンデプロイ はじめに 継続的インテグレーション (CI) と継続的デリバリー (CD) は、現代のソフトウェア開発における重要なプラクティスです。それによりソフトウェアの配信を合理化して、ビジネス価値を迅速に提供できます。迅速な配信に加えて、現在のビジネス環境では、アプリのダウンタイムもほぼゼロであることが求められます。ブルー/グリーンデプロイが提供するソリューションは、チームが迅速に提供できるようにするだけでなく、機能のリリースに不可欠と考えられていた「メンテナンスウィンドウ」を排除するのにも役立ちます。大まかに言うと、このアプローチでは、新しいアプリケーションスタック (グリーン) を本番バージョン (ブルー) と並行してデプロイする必要があります。最初に、このグリーンスタックは生
データサイエンティストでもできるサーバーレスなWebフォーム開発｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 前回の記事は「GoogleColabで統計的因果探索手法BMLiNGAMを動かしてみた」でした。 Advent Calendar 14日目となる本記事では、AWSでサーバーレスなWebフォーム開発を行うための方法について紹介します。 データサイエンティストの日常 データサイエンティスト業務に従事してる多くの方は以下のような経験をしたことがあるのではないでしょうか？ 依頼者がエンジニア職であれば、作成したテンプレートクエリなどを渡して「パラメータ部分を適宜修正して使ってください」というコミュニケーションで完結しますが、大抵の場合は非エンジニア職のため都度手を動かす必要があります。 こんなとき、パラメータ入力用のWebフォームを作成すれば依頼者の入力に応じて自動集計されるようなシステムがあればいいなと思うことでしょう。 入力用UIだけであれ
Amplify CLIを使い、労力ゼロでGraphQL/REST APIやウェブホスティング用にコンテナをデプロイする | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amplify CLIを使い、労力ゼロでGraphQL/REST APIやウェブホスティング用にコンテナをデプロイする この記事は、Zero-effort Container deployment for GraphQL and REST APIs and Web Hosting with Amplify CLIを翻訳したものです。 AWS Amplifyを使うことで、最速かつ簡単に、AWSでクラウド対応のモバイルアプリケーションやウェブアプリケーションを構築することができます。Amplifyは、フロントエンドのウェブ開発者やモバイル開発者が AWSの豊富なサービス群を活用して、革新的で多機能なアプリケーションを構築できるよう、ツール類や各種サービスを一通り備えています。 本日リリースしたAmplify CLIをお使いになることで、フロントエ
Where Programming, Ops, AI, and the Cloud are Headed in 2021
In this report, we look at the data generated by the O’Reilly online learning platform to discern trends in the technology industry—trends technology leaders need to follow. But what are “trends”? All too often, trends degenerate into horse races over languages and platforms. Look at all the angst heating up social media when TIOBE or RedMonk releases their reports on language rankings. Those repo
Whisperでのリアルタイム文字起こしの手法は「Whisperを使ったリアルタイム音声認識と字幕描画方法の紹介」を参考にした。 mlxのwhisperセットアップは前回の記事を参考ください。 本題 ストリーミング処理を行うには音声の無音検知が必要となるので調べたところ、faster-whisperでもVAD(Voice Activity Detector)にSilero VADを使っている。 それのJS版であるricky0123/vadで書かれているコードがあったのでmlx用に一部書き直して試してみた。 ファイル構成 import os import time from flask import Flask, request, render_template import whisper import threading UPLOAD_FOLDER = 'uploads' ALLOWED
Python+Flask+Blueprintを使ったAPIサーバ構築 ① 〜構成とサンプルプログラム編〜｜【MENTA】No1.メンターサービスでプロに直接相談しよう！
はじめに バックエンドのAPIサーバとして、Python + Flask + Blueprintの構成のサンプルプログラムを共有します。 Flaskというのは、Pythonで提供されるWebフレームワークです。 Blueprintは、Flaskの中で使われる部品で、アプリを分割することができ、プログラムの保守性を向上させることができるライブラリです。 本記事では、Python + Flask + Blueprintという構成で、テスト環境と本番環境の切り替えがしやすく、モジュールの分割もされ運用しやすい構成をするにはどうすれば良いか、サンプロプログラムを提供することで共有します。 環境 本記事では、以下の環境で動作確認を行いました。 Mac OSX Mojave（10.14.3） Python 3.7.2 Flask==1.0.2 Flask-API==1.1 Flask-Cors==3.
Source Trail : Solving programming and code problems for programmers
Python Browse all Python answers Django Flask Pandas NumPy PyTorch Javascript Browse all JavaScript answers Typescript jQuery React React Native
Webサービスの開発やWebサイトのスクレイピングから機械学習まで、様々なことができるプログラミング言語のPython。 Pythonは人気プログラミング言語ランキングの中でも上位に入っていて、プログラミング学習初心者の方からプログラミング経験が豊富なベテランエンジニアの方にまで人気な印象です。 今回は、プログラミング言語Pythonを学べるUdemyのPythonコースの中で、プログラミングを学ぶ目的別にオススメのコースを紹介していきます。 Udemyとは？Udemyの特徴 Udemyとはどんなサービスなのか？ Udemy とは、Google・Apple・FacebookなどIT有名企業が本社を置くアメリカのシリコンバレーで生まれたオンライン学習サイトです。 プログラミング言語のPython以外にも多くのプログラミング言語のコースや、Webデザインのコースなど、様々なプログラミングを学習
こんにちは！DA(データアナリティクス)事業本部 サービスソリューション部の大高です。 最近「データカタログ」について調べていたのですが、自治体のオープンデータサイト「自治体オープンデータ」でも「データカタログ」を利用していることを知りました。 「自治体オープンデータ」は，オープンソースソフトウェアのCKANを利用して，データカタログの機能を提供しております。 この「CKAN」というシステムが、どのようなものか興味を持ったので、調査して実際に少し触ってみたいと思います。 CKANとは？ CKAN(Comprehensive Knowledge Archive Network)はオープンソースのデータ管理システムです。Open Knowledge Foundationによって開発され、様々な国や自治体におけるオープンデータ公開サイトで利用されています。 利用例 CKANはカナダ、アメリカ、オ
Version 1.79 is now available! Read about the new features and fixes from May. Remote SSH with Visual Studio Code July 25, 2019 by Sana Ajani, @sana_ajani Remote - SSH: Easy, smooth, and (like) local In case you missed it, Visual Studio Code recently released the Remote Development extensions. The Remote extensions allow you to develop against a container, a remote machine or virtual machine (VM),
docker-composeでコンテナの内部IPアドレスを固定化してWebサイトを作る - sagantaf
はじめに docker-composeでDockerコンテナの内部IPアドレスを固定化し、nginx + uwsgi + flask を使ってWebサイトの環境を構築します。 サイトの中身自体は hello world するだけの超簡単な内容にしてあるので、正直nginxを挟む必要は無いですが、コンテナが内部IPアドレスで通信できることを確かめるためにnginxを使っています。 環境 全体構成 nginxコンテナ nginx.conf Dockerfile uwsgiコンテナ flask(app.py) uwsgi.ini Dockerfile docker-compose docker-compose.yml コンテナの起動とアクセス確認 ネットワーク構成を確認 最後に掃除 おわりに 環境 Ubuntu 16.04 docker 18.09.7 docker-compose 1.23.2
TL;DR Cloud Runでサイドカー機能が23/05/16にプレビューが発表されました サイドカーコンテナとしてdatpadog agentを並走させ、APMのトレースを取得を試しました About Cloud Runにサイドカーがプレビューとしてリリースされました。 モニタリングやプロキシなど、Cloud Runで対応が難しかったケースへの大きな選択肢になります。 今回はCloud Runのサイドカーとして、datadog agentを立てAPMのトレースを取得を行います。 いままでのトレースの取得方法 Cloud Run(やコンテナ実行環境)でdatadogのAPMは パブリックベータ として使用可能です。 どの様にdatadog agentのプロセスを扱うかと言うと、コンテナ実行時のコマンドを（ランタイムやバイナリではなく）datadogが提供するプロセスに対してキックする形で
ディープラーニング実践ガイド
本書では、ディープラーニングの研究で受賞歴のある3人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスをステップバイステップで丁寧に解説します。構築するのは、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けの実用的なディープラーニングアプリケーションです。一部の章ではその章で扱うトピックの専門家をゲスト執筆者に迎えてさまざまな手法を解説しているので、読者のニーズにマッチするアプリケーションがきっと見つかるでしょう。対象読者は、ディープラーニングの世界にこれから参入したいソフトウェアエンジニアやベテランのデータサイエンティストから、AIを搭載した独自のアプリを作りたいけれど何から始めればいいのかわからないホビーストまで。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 1章 人工知能の概観 1.1 おわび 1.2 ここからが本当のイントロダクション 1.3 AIとは 1.3.1 きっか
SQLAlchemyを何となくで使用していたのでこの機会に入門してみました。 Flask-SQLAlchemy を用いてRDBをORMとして扱い、REST APIを作成します。 ORMとは ORM（Object-Relational Mapping）とは、データベースとオブジェクト指向プログラミング言語とのマッピングを行うことを指します。 ただこれだけ聞くと、イメージしづらいですが、簡単に言うと、SQL文を直接記述せずに、通常のオブジェクトを扱うようにデータベースを扱うことができるということです。 Pythonでは、ORMモジュールの1つに SQLAlchemy があります。 SQLAlchemy SQLAlchemyは、Pythonでポピュラーに使用されているORMライブラリの1つのようです。 SQLite、Postgresql、MySQL、Oracleなどさまざまなエンジンにも対応して
日常 よく使うものを選ぶときに、ついつい緑色やカーキー色をわたしは選んでしまいます。 Roccoの水稲です。 出かけるときは必ず持参しています！！ amzn.to 夏は水筒を２本持ちで出かけます。 こちらのHydro-Flaskは数年前にハワイ島に行ったときに入手しました。 １ℓでサイズが大きいため車のジュースホルダーにははいりません。 https://amzn.to/3ihfAo6 つぎは茶碗です。やっぱりグリーンです。 Amazon CAPTCHA コーヒーカップも、、、、、、、、、、、 ハンカチもです！！ Among ハンカチにプリントされてる景色は八丈島の裏見ヶ滝です。 八丈島が大好きで毎年行っています。 このハンカチはAMONGというブランドです。 AMONGは他にもバックやストールなどの商品もあります。 www.among.jp/ ←で検索 こんな感じにミドラーです。 緑色が与
超簡単！Dockerを使ってサクッとAWS ECR + AppRunnerにPython + Flask環境 - Qiita
超簡単！Dockerを使ってサクッとAWS ECR + AppRunnerにPython + Flask環境AWSFlaskDockerAppRunner タイトルは昔の記事をパクりました。以下の記事でプロニチをGCP（Cloud Run）からAWS（App Runner）に移行するにあたりApp Runner周りをまとめてみました。所々、固有名詞でpronichiとなっていますが私のプロジェクト名になるので参考にする方は任意で変更してください。 事前準備 AWS Command Line 導入 DockerイメージとFlask作成 AWS Command Line 導入 既に導入済だと思いますが念の為記載 AWS Command Line をインストール・更新 $ curl "https://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2.pkg" -o "AWSCLIV2.
「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
データコンペサイトを作る DjangoRestFramework編 - nykergoto’s blog
この記事は atma Advent Calendar 2019 - Qiita 2019/12/21 の記事です。 今年自社のサービスとして オンサイトのデータコンペティション atmaCup をはじめました。 オンサイトデータコンペとは実際に会場に集まり、準備されたデータをテーマに沿って分析・予測を行い、その精度を競うイベントです。 データコンペで有名なのはKaggleですが、みんなで実際に集まり、かつ時間もその日の8時間と短いのが特徴で、 参加者のスキルがオンラインのデータコンペより強く結果に表れます。 このatmaCupですが当然やろうと思うとコンペ用のシステムも必要です。というわけで裏側のシステム 「ぐるぐる」 を僕が作っています。 この時記事ではそのバックエンド部分を担っている DjangoRestFramework についてその便利さとどういう機能を使ってぐるぐるを作っているか
VS CodeのPythonおよびJupyter拡張機能の2024年4月版リリース FlaskとDjangoのデバッグ設定など機能強化
VS CodeのPythonおよびJupyter拡張機能の2024年4月版リリース FlaskとDjangoのデバッグ設定など機能強化：Jupyterのセル間依存関係分析など各種機能が向上 Microsoftは「Visual Studio Code」のPythonおよびJupyter拡張機能の最新版を公開した。FlaskとDjangoのデバッグ設定フローの改善、PylanceによるJupyterのRun Dependent Cells機能の向上、Hatch環境の検出などの機能を強化した。
【LLM for NewsRec】大規模言語モデル(BERT)を活用したニュース推薦のPyTorchによる実装と評価
1. はじめに 世は大インターネット時代。「ニュースは紙ではなく、スマホで。」が当たり前。日々生み出される膨大なニュースの中から個人の嗜好に基づいた記事を抽出するニュース推薦システムの需要は高まり、Microsoft NewsやYahoo News、Smart Newsなど数多くのオンラインニュースメディアが、その分野に多大なる労力を割いています。そして、近年用いられる手法の多くは機械学習技術が用いられています。 ニュース推薦における推薦アイテムは、いうまでもなく「ニュース記事」。そしてその大部分はテキスト情報から構成されます。機械学習 x テキスト処理となると、今最もホットなトピックといえば、やはり大規模言語モデルの応用です。 大規模言語モデルは、膨大なコーパスによる事前学習を通して深い言語理解を獲得した大規模なニューラルネットです。文書分類や翻訳、対話応答など、様々な自然言語処理タスク
Webアプリ開発未経験者がFlaskとSQLiteとHerokuを使って1週間でサービス公開までする - Qiita
初めに この記事はWebアプリ開発未経験の筆者が1週間でWebアプリを開発してサービスを公開するまでにやったことのまとめです。MacOSでの開発を対象としています。実際にやりながら書いていったこちらの記事を校正したものになります。 この記事の想定読者層 筆者のスペックは 応用情報を持っているので「HTTP通信」とか「サーバ」とか「データベース」とかの存在は知っているが、詳細も使い方も全く分からない 競技プログラミングをちょっとだけやっているのでロジック部分の実装はちょっと得意 仕事はエンジニアとは全然関係無いことをやっているし、当然個人で何かを開発したことも無い という感じです。 恐らく「ProgateとかでPythonとかHTMLのチュートリアルはやったことがあって多少は書けるし、データベースとかサーバとかとうまいことちょちょっとやればWebアプリとか作れるんだろうなぁ、と思っているけど
[ これはなに ] 個人開発でWebサービスを作るときに、その作り手が何を考えているのかをまとめたものです。本職はPMの時代があった、現無職が書いています。 こんにちは。私はたまにひとりでWebサービスを作っているのですが、そのときに何を考えているのかについて聞かれることが多かったので、そんなことを簡単にまとめてみることにしました。 個人開発とチーム開発では考える観点が少し違うのですが、その違いも楽しみながら読んでいただけると嬉しいです。 今回作ったサービスはこちらです。このエントリではこのサービスを題材に、サービスを作るときに作り手（ひとり）が何を考えているのかを書いていきます。 ちなみにこのサービスは、検討開始〜実装やデータ生成〜リリースまでの流れを大体3週間くらいで終わらせています。 作りたいことが降りてくる私が何かのサービスを作るときは、特にこれといった理由がないことが多いです。な
Flaskへようこそ — Flask Documentation (2.2.x)
Flaskへようこそ Welcome to Flask¶ Flaskのドキュメントへようこそ。インストールから始めて、それからクイックスタートで概要をつかみましょう。より詳細なチュートリアルでは、小さいけれども完成しているFlaskアプリケーションをどのように作成するか示しています。Flaskのパターンセクションでは一般的なパターンを記述しています。この文書のその他の部分ではFlaskの各コンポーネントについて詳細を記述しており、その完全なリファレンスはAPIセクションにあります。 Welcome to Flask's documentation. Get started with :doc:`installation` and then get an overview with the :doc:`quickstart`. There is also a more detailed :d
Microsoftは米国時間2019年8月21日、Webアプリケーション開発を高速化するVisual Studio Codeの拡張機能「Web Template Studio(以下、WebTS)」が大きく進化したことを公式ブログを通じてアピールした。なお、WebTSのソースコードはGitHubで公開している。 新たなWebTSはコミュニティからのフィードバックに基づいて、AngularやVue.js、Flaskといったフレームワークを新たに追加。バックエンドフレームワークはFlaskを加えて、Node.jsとFlaskいずれかを選択できる。Webアプリケーション開発時のウィザードも再設計し、テンプレートの見直しや、クラウドホスティング用にApp Serviceを追加した。 新たにフロントフレームワークとしてReact.js、Vue.js、Angular、バックエンドフレームワークとしてFl
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FlaskとVue.jsでSPA Webアプリ開発 - Qiita
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Better performance by optimizing Gunicorn config
プログラミング学習、最初はどの言語を選ぶべき？未経験者向けに解説 - paiza times
Containerized Python Development - Part 1 | Docker
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mlxのwhisperでリアルタイム文字起こしを試してみる - Qiita
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オープンソースのデータ管理システム「CKAN」を試してみた | DevelopersIO
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Cloud RunサイドカーでDataDog APMを利用する - y-ohgi's blog
Flask SQLAlchemy で REST API を作ってみた | DevelopersIO
気が付くと緑色を選んでしまう。 - たかズblog
「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”
ひとりでサービスを作るときに考えていること｜きゅーい / koyo
MS、Webアプリケーション開発の「Web Template Studio 2.0」リリース