Pythonで理解するMCP（Model Context Protocol） | gihyo.jp
動作環境 Python 3.12 ライブラリの使用バージョン gradio 5.34.2 anthropic 0.54.0 mcp 1.9.4 python-dotenv 1.1.0 仮想環境とライブラリインストール % cd mcp-host-with-gradio % python3 -m venv venv % source venv/bin/activate (venv) % pip install gradio anthropic mcp dotenv .envファイルの設定 AnthropicのAPIキーが必要です。APIキーの作成は以下を参考にしてください。APIの利用には料金がかかりますが、API従量課金であれば5ドルから始めることが可能です。 Claudeを使い始める -Anthropic .env ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxx
GitHub - cirospaciari/socketify.py: Bringing Http/Https and WebSockets High Performance servers for PyPy3 and Python3
WebSocket with pub/sub support Fast and reliable Http/Https Support for Windows, Linux and macOS Silicon & x64 Support for PyPy3 and CPython Dynamic URL Routing with Wildcard & Parameter support Sync and Async Function Support Really Simple API Fast and Encrypted TLS 1.3 quicker than most alternative servers can do even unencrypted, cleartext messaging Per-SNI HttpRouter Support Proxy Protocol v2
Building modern Python API backends in 2022
Intro This guide is intended for people who are already familiar with Python 3 and looking to start a new project. This guide comes from experience building api backends for a variety of startups in different industries, it serves as a starting point for what the state of “best practise” is for how I think about organising Python projects, structuring code, testing, and common libraries I’ve reuse
PythonでAPIを爆速で構築してみた - Qiita
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
Slack Python SDK でチャンネルにファイルをアップロードしよう - Qiita
slack-sdk を使おう 「Python で Slack API や Webhook を扱うなら公式 SDK（slack-sdk/slack-bolt）を使おう」シリーズの記事です。公式 SDK についての概要、他にも記事がリンクされていますので、こちらのエントリーページにもアクセスしてみてください。 この記事では slack-sdk PyPI パッケージを使って Slack にファイルをアップロードするコーディングについて解説していきます。 files.upload API を使うだけ と言っても、実は files.upload という API の使い方を理解するだけですので、とても簡単です。英語のみとなりますが、API ドキュメントは以下の URL です。 この記事では Python SDK でどのようにこの API を使うかをコード例とともに紹介していきます。 Slack アプリ
Flask 2.0 vs FastAPI in REST API development
Python Conference Talk 2021 at Japan
Netflixにおける実用的なAPI設計: gRPCとFieldMask | pyspa
Netflix Tech BlogのgRPC APIに関する以下の２つの記事に感銘を受けたので、ここにその概要を日本語で記します。 (めんどくさかったので)翻訳の許可は取ってませんが、再構成してますし元のJavaではなくPythonで書き直していますので、容赦して下さい… Practical API Design at Netflix, Part 1: Using Protobuf FieldMaskPractical API Design at Netflix, Part 2: Protobuf FieldMask for Mutation OperationsまとめgRPCでは、FieldMaskをうまく使うことで、必要な情報だけ取得したりあるいは与えたりしたりできまっせ第一部まずField Maskをどのように使うかを述べています。 背景Remote Callというものは、そもそもコ
HTTPX
>>> import httpx >>> r = httpx.get('https://www.example.org/') >>> r <Response [200 OK]> >>> r.status_code 200 >>> r.headers['content-type'] 'text/html; charset=UTF-8' >>> r.text '<!doctype html>\n<html>\n<head>\n<title>Example Domain</title>...' Which now allows us to use HTTPX directly from the command-line... Sending a request... Features HTTPX builds on the well-established usability of reques
闇の Slack 魔術に対抗する Python 防衛術 - JX通信社エンジニアブログ
この記事は、Slack Advent Calendar＆JX 通信社 Advent Calendarの最終日です。 メリークリスマス！ 素敵なクリスマスをお過ごしでしょうか。取締役の小笠原(@yamitzky)です。 突然ですが、みなさん、ダークモードは好きですか？ ダークモードは昨今のソフトウェアのトレンドで、Slack のデスクトップ版も今年の 9 月にダークモードに対応しました。 slackhq.com しかし Slack をダークモードに設定すると、透過背景・黒文字なカスタム絵文字が見づらいという問題がありました。Slack が仕事のワークフローの中心にある JX 通信社にとって、これは死活問題です。 そこで、Slack の闇の魔術(ダークモード)に Python で対抗し、これらの絵文字が見えるようにしたいと思います！ 方針 基本方針は簡単です。黒背景に黒文字だと見づらいのが原因
Types for Python HTTP APIs: An Instagram Story
And we’re back! As we mentioned in the first part of our blog post series, Instagram Server is a Python monolith with several million lines of code and a few thousand Django endpoints. This post is about how we use types to document and enforce a contract for our Python HTTP APIs. In the next few weeks, we’ll share details on more tools and techniques we’ve developed to manage our codebase’s quali
Choosing a Fast Python API Framework
Posted on May 17, 2018 | 6 minutes | Fotis Gimian This post attempts to highlight my thought process in selecting a suitable stack for developing an API in Python for our current project at work. Although I have personally benchmarked various combinations, I haven’t documented the results for this article, instead merely mentioned which frameworks and WSGI servers were found to be fast or slow.
googletrans
googletrans 4.0.2 An unofficial Google Translate API for Python Googletrans is a free and unlimited python library that implemented Google Translate API. This uses the Google Translate Ajax API to make calls to such methods as detect and translate. Compatible with Python 3.8+. For details refer to the API Documentation. Features Fast and reliable - it uses the same servers that translate.google.co
API初体験者がDjango Rest Frameworkでエロティックなサービスを作った - Qiita
23歳にしてAPI童貞を捨てました。 想定する読者 Djangoをかじったことがあり、APIについてもなんとなく知っている、あるいはAPIサービスをちょっと使ってみたことがあるレベル以上の方を想定しています。 18歳未満の方でも読む＆真似して実装するだけは大丈夫です。 目次 今回やったこと Django Rest Frameworkとは セットアップ Modelの作成 管理者画面設定 Serializerの作成 Viewの作成 URLの作成 ページネーションの設定 Webコンソールを確認 知見 最後に 参考 今回やったこと Django Rest FrameworkでAPIサービスを作りました。もととなるデータは、あるサイトからスクレイピングして取得しており、実際にHerokuサーバーの無料枠で一時的に運用しています。 テーブルは、女優、ジャンル、動画の3つを作成し、女優やジャンルから動画
【Python】asyncioの代替ライブラリtrioを調べてみた - 歩いたら休め
この記事はPython その2 Advent Calendar 2018の遅れてきた15日目の記事です。 最近、クローリング用のプログラムのasyncioを使った並行処理のプログラミングをしており、「asyncioのベストプラクティス」という趣旨の記事を書こうと思っていたのですが、自分自身感覚を掴めておらず、「あれ？これってasyncioのAPI自体も微妙なのでは？」「そもそもasyncioのドキュメントのドキュメントを読んでも、どの機能をどう組み合わせて使えばいいか分からない」と思ってしまっていて記事を書きかねていました。 ただ、知人から「trioというライブラリのAPI設計が素晴らしい」と薦めて頂いたのと、あまりにも待たせてしまうのも申し訳ないのでひとまず「調べてみた」レベルでアウトプットを出します。 私はまだ並列/並行/非同期処理に詳しいわけではないので、大きな思い違いをしている可能
REST API フレームワーク Connexion のススメとその作例 - (ひ)メモ
Python の Connexion というフレームワークとそのサンプルアプリケーションを書いたのでその紹介です。 https://github.com/zalando/connexion https://github.com/hirose31/connexion-tiny-petstore Connexion は「API (spec) First」を謳うフレームワークです。 「API First」とは、 ご存じ The Twelve-Factor App の追補として 2016 年に Pivotal 社が提唱したガイドライン Beyond the Twelve-Factor App の中のひとつです。 簡単にいうと、コードを書き始める前にまずAPIの仕様を定める。たとえば昨今のマルチデバイス対応のような複数チームで開発を進めるような現場で、お互いこのAPI仕様を拠り所とすることで、他方の
Django REST Framework で API サーバーを実装して得た知見まとめ(OAuthもあるよ）
本記事の流れ はじめに 読者の想定 この記事に書いてあること Codespot とは Codespot 全体のアーキテクチャ Django を使う理由 Django REST framework ( DRF ) も使う理由 具体的な Django + DRF の魅力 DRF のシリアライザに一工夫したこと DRF のシリアライザでデータを加工して保存や更新をする時の設計 DRF のパーミッションにクセがある me API のような REST でないものでも DRF に乗っかりたい時 モノリシックでない Web サービスでの OAuth と認証 django-allauth のクセ Twitter OAuth でメールアドレスの取得 元々いたページにリダイレクト あとがき はじめに こんにちは株式会社ピケのサーバサイド & インフラを主に担当している古内です。 私は主に Python を使っ
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GitHub - darrenburns/posting: The modern API client that lives in your terminal.
FastAPI Adminでデータ管理ツールを爆速で立ち上げてみた - Qiita
FastAPI を活用した オープンデータAPI の作成
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