[FastAPI] Python製のASGI Web フレームワーク FastAPIに入門する - Qiita
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
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FastAPI
FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production Documentation: https://fastapi.tiangolo.com Source Code: https://github.com/tiangolo/fastapi FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python 3.8+ based on standard Python type hints. The key features are: Fast: Very high performance, on par with NodeJS and Go (thanks to
Web 技術の調査方法 | blog.jxck.io
Intro 「新しい API などを、どうやって調べているのか」「仕様などを調べる際に、どこから手をつければ良いのか」などといった質問をもらうことがある。 確かにどこかに明文化されていると言うよりは、普段からやっていて、ある程度慣れてきているだけなものであり、自分としても明文化していなかったため、これを機に解説してみる。 やり方は一つではない上に日々変わっていくだろうが、頻繁にこの記事を更新するつもりはない。また、筆者は実務で必要になるというよりは、ほとんどを趣味でやっているため、このやり方が合わない場面は多々有るだろう。 スコープとしては、ライブラリ、ツール、フレームワークなどではなく、 Web プラットフォーム関連の標準やブラウザの実装状況などに限定している。 Scope 従来からあり、広く認知された API については、情報も多く調査の敷居はそこまで高くないため、今回は議論が始まって
初めてのGraphQL
今日では多くのWebサービスがRESTアーキテクチャスタイルで実装されています。RESTは2000年にフィールディングの論文で提唱された後に爆発的に普及し洗練されてきました。一方で、本書で紹介するGraphQLは2015年にFacebookによって公開されたRESTとは異なるアプローチのアーキテクチャです。GraphQLの最大の特徴はクエリ言語を用いてデータを操作する点です。クエリ言語の表現力の高さによりクライアントは本当に必要なリクエストを送ることができます。本書ではGraphQLの概要とGraphQLを用いたWebサービスの開発方法を実装例に沿って紹介します。認証やファイルアップロードといった実践的なトピックまで踏み込んだGraphQLの実用的な入門書です。 関連ファイル サンプルコード 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
GraphQLの入門書を翻訳しました
ソフトウェアエンジニアの尾崎です、最近は新規事業を立ち上げるべく色々やっています。この度、弊社2名（私とあんどう）が翻訳したGraphQLの入門書『初めてのGraphQL』がO’Reilly Japanから出版されます。（2019年11月13日（水）発売予定です。）今回はこの書籍について紹介します。 表紙の鳥はタカ目タカ科のボネリークマタカです GraphQLとは GraphQLは公式ドキュメントに “A query language for your API” とある通りAPIのためのクエリ言語です。GraphQLは2015年にFacebookによってOSSとして公開されました。2017年にGitHubの公開APIがGraphQLに移行されたことを契機に採用事例が増えてきています。 GraphQLのAPIはこれまでのAPIとはパラダイムが大きく異なります。現在主流のWeb APIはRoy
GraphQL入門 - 使いたくなるGraphQL - Qiita
本記事は Livesense Advent Calendar 2016 - Qiita の24日目の記事になります。 公開から1年ほどたち、当初はRESTの次の潮流か！？みたいな感じになったものの、イマイチ盛り上がってる気配のないGraphQL。 ただ、気になっていた技術だったので、気にせず2016年が終わる前にざっと調べてみました。 ここ2日ほどでざっと調べたもののまとめなので、理解や解釈に誤りや言ってる意味がわからないところがあればご指摘いただければ幸いです。 TL;DR 内容をコンパクトにしきれず（Queryにばかり集中して、Mutationについては全然触れてないのに！）かなり長くなってしまいました。実際は、 GraphQL | A query language for your API のTOPページを読んで雰囲気を掴み、 The GitHub GraphQL API | Git
「GraphQL」徹底入門 ─ RESTとの比較、API・フロント双方の実装から学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
scalar型を新しく定義するためにはscalarキーワードを使います。例えば、Date型を新しく定義するには次のようにします。 scalar Date スキーマではこれだけですが、実際に使う際はGraphQL処理系に対してさらにシリアライズとデシリアライズを定義することになります。 GraphQL組み込みのscalar型は先にあげたものだけなので、例えばバイナリ、日付と時刻、HTML/XML、BigIntなどを必要に応じて追加することになるでしょう。ただしその場合、サーバーサイドとクライアントサイドでシリアライズ・デシリアライズの実装を一致させる必要があります。 Enum enum（イナム）はscalar型の一種で、特定の値のみを持つ型です。例えば、組み込みscalar型であるBooleanをenumで宣言すると次のようになるでしょう。 enum Boolean { true false
クローラーに込めた「エンドユーザーファースト」の思い - LAPRAS NOTE
LAPRAS のプロダクトマネジメントをしています。鈴木です。 今回は、LAPRASの開発秘話として、GitHub クローラーのお話をさせていただきたいと思います。 LAPRAS の GitHub クローラーが新しくなりました。 先日、LAPRAS では GitHub の Organization に紐づくリポジトリがクロールされるようになりました。これにより、 オープンソースプロジェクトへの貢献が正しくポートフォリオやスコアに反映されるようになりました 。「何もしていないのにLAPRAS のスコアが伸びた」と驚かれている方もいらっしゃると思いますが、これまで考慮できていなかったアウトプットが正しく反映された結果ですので、ご理解いただけますと幸いです。 今回のLAPRAS NOTEでは、 LAPRAS の GitHub クローラーについて、 なぜこれまで Organization のリポジ
Text Suggest API | PRODUCT | A3RT
DETAIL Text Suggest APIはディープラーニングの技術を活用して生まれた、テキストの自動生成や入力補助を行うAPIです。 リクルートが持つサービスの多くは、ウェブサービスや雑誌などに原稿を掲載することで、利用者と企業とを結ぶメディアを展開しています。飲食店の料理情報や求人の募集要項、美容室の紹介などの多種多様な原稿が日々作られていくなかで、なんとか原稿を作る時間を短縮できないか、より多くの原稿を限られた時間内で書くことができないか、そういった要望から生まれたのがこのText Suggest APIです。決められた内容をもとに原稿を自動作成したり、原稿作成者のテキスト入力を補助する形で自動作成したテキストをサジェストすることで、そうした原稿作成の現場をサポートしています。 このAPIでは、選択した言語モデルを元にして、与えられたテキストの後に続く単語やフレーズ、センテンスを
Azure AI Language とは - Azure AI services
注意 2023 年 7 月時点で、Azure AI サービスには、以前 Cognitive Services および Azure Applied AI Services と呼ばれていたものすべてが含まれています。 価格に変更はありません。 Cognitive Services および Azure Applied AI という名前は、Azure の課金、コスト分析、価格表、および Price API で引き続き使用されます。 アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) または SDK に破壊的変更はありません。 Azure AI Language は、テキストを理解し分析するための自然言語処理 (NLP) 機能を提供するクラウドベースのサービスです。 このサービスを使用すると、Web ベースの Language Studio、REST API、およびクライアント ライブラ
一番分かりやすい OAuth の説明 - Qiita
はじめに 過去三年間、技術者ではない方々に OAuth（オーオース）の説明を繰り返してきました※1,※2。その結果、OAuth をかなり分かりやすく説明することができるようになりました。この記事では、その説明手順をご紹介します。 ※1：Authlete 社の創業者として資金調達のため投資家巡りをしていました（TechCrunch Japan：『APIエコノミー立ち上がりのカギ、OAuth技術のAUTHLETEが500 Startups Japanらから1.4億円を調達』）。Authlete アカウント登録はこちら！ ※2：そして２回目の資金調達！→『AUTHLETE 凸版・NTTドコモベンチャーズ・MTIからプレシリーズA資金調達』(2018 年 2 月 15 日発表) 説明手順 （１）ユーザーのデータがあります。 （２）ユーザーのデータを管理するサーバーがあります。これを『リソースサーバ
A3RT
DETAIL [Small Talk API] 完全自動の日常会話を可能にするAPIです。 例えばあなたの運用しているWebサイトでAPIを呼び出しサイト上でユーザとの会話を可能にします。 さらにユーザとの会話を学習していくことでより賢く・より自然な会話を実現します。 NOTES 個人情報について： 他人の名称・メールアドレス・住所・電話番号など個人を特定しうる情報はアップロードしないでください。 推奨ブラウザについて： 本ページはGoogle Chromeを推奨しています。 Google Chrome以外のブラウザでは正しく作動しないケースがあります。 DEMO DEMOの使用には、API KEYが必要になります。
自然対話API docomo Developer support NTTドコモ
docomo Developer support をご愛顧頂きまして誠にありがとうございます。docomo Developer supportは、ドコモやパートナー企業が持つ様々なアセットを「API」として汎用化して提供し、開発者へ展開して参りましたが諸般の事情を鑑み、2021年3月31日(水) をもちまして提供を終了させて頂きました。今までのご利用、誠にありがとうございました。
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艦これの仕様に関する雑多なメモ
GitHub - typicode/json-server: Get a full fake REST API with zero coding in less than 30 seconds (seriously)
キヤノン、カメラを利用するシステム開発用のSDK/APIを無償提供 対応機種に「EOS RP」や「PowerShot SX70 HS」
COTOHA API | NTTコミュニケーションズが開発した日本最大級の日本語辞書を活用した自然言語処理、音声処理APIプラットフォーム
GitHub - hkdnet/a3rt-talk
Postman | API Development Environment
