プログラマー必見！FastAPI-MCPでAI時代のAPI開発を加速する方法（初心者向けコード付き） - Qiita
はじめに みなさん、こんにちは！最近、API開発の現場で「これマジですごい！」と思わず叫んでしまったツールを見つけたんですよ。それが「FastAPI-MCP」です！ FastAPI使ってる人なら絶対に知るべきツールです。だって、あなたのAPIをAIモデル（GPTやClaudeなど）に簡単に操作させることができるんですから！私みたいな初心者でも数分で設定できちゃいました。 FastAPI-MCPって何がすごいの？ まず、FastAPI-MCPの核となる機能を紹介します： 認証機能が標準装備：FastAPIの依存性注入（Depends()）をそのまま使えるから、セキュリティ面も安心！ FastAPIとの相性抜群：単なるOpenAPI変換ツールじゃなく、FastAPIのASGIインターフェースを直接使うから超効率的！ 設定ほぼゼロ：FastAPIアプリを指定するだけでMCPツールが自動生成される
Python Coding Best Practices for Researchers
Skip to the content. 2025/03/06に公開 Set up virtual environments Management tools How to use uv (a simple introduction) Manage Python versions Manage Python package dependencies Project code structure Keep readable Follow coding regulations Type hinting ArrayLike Objects 3rd party tools Static type checking install usage Formatter and Linter install usage Pre-commit file checking install usage Keep
Python のコードを美しく保つには｜しゅんけー
はじめに機械学習やウェブ開発など、さまざまな分野で利用される Python。コードを書いていて「ひとまず動けばいい」という段階を超えると、「このコード、もう少し読みやすく書けないだろうか？」という疑問にぶつかることはないでしょうか。読みやすく美しいコードは、単に見た目が良いだけでなく、多くの大きなメリットをもたらします。 まず何より、コードを読む人のストレスが減り、理解やレビューがスムーズになります。例えば、インデントや命名規則が統一されたファイルなら、変更点を差分で確認するだけでも意図が読み取りやすくなり、大きな設計ミスを事前に見つけやすくなります。また、チームメンバー全員が同じスタイルで書かれたコードを扱うと、誰が書いた部分でも素早く修正や拡張に着手でき、開発の生産性が格段に上がります。 さらに、美しく整えられたコードというのは「引き算」がしやすいという利点も見逃せません。不要なロジッ
MCP Run Python - PydanticAI
MCP Run Python The MCP Run Python package is an MCP server that allows agents to execute Python code in a secure, sandboxed environment. It uses Pyodide to run Python code in a JavaScript environment with Deno, isolating execution from the host system. Features Secure Execution: Run Python code in a sandboxed WebAssembly environment Package Management: Automatically detects and installs required d
【PythonでつくるTUI（Text User Interface）】cursesで作るTUIアプリの作り方
[業務アプリ開発] Pythonで、画像から文字データを取り出す方法（Tesseract、PyOCR）
Python仮想環境ツール多すぎ！ 一番ベーシックな「venv」から再入門しよう - Qiita
現代のPython開発環境はpyenv + Poetry（もしくは最近ならuv）を使って管理することが多いと思います。 名前が似ていてややこしいvenvは、これらと違ってPythonに標準搭載されているベーシックな仮想環境ツールです。色々ありますが、まずはこいつを改めて学びましょう。 venvとは？ こういう、みんなが使う開発ツールは巷にユーザー記事が溢れていますが、こういうものほど最初は公式ドキュメントを読んでみましょう。 venvとは：Pythonのモジュールの一つ 軽量な稼働環境の作成を行う。ようは、色んなバージョンのPythonを同じPCの中で混在させて、プロジェクトによって使い分けられる インストール済みのPython（ベースPython）の上に仮想環境が作成される 仮想環境の中でpip installを行うと、仮想環境内にパッケージが追加される しかしvenvは公式ページが結構
A web framework for building products with Python · Plain
Leverage the world's most popular programming language Plain is a fork of Django, bringing new ideas to established patterns in the Python landscape. Build a new business, an internal tool, or something for yourself. Entrepreneurial Plain was forked inside of PullApprove — a revenue-generating SaaS with Fortune 500 customers.
Python 3.13で更新された機能の紹介 | gihyo.jp
門脇（@satoru_kadowaki）です。2025年2月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.13でアップデートされた機能について紹介します。 ご存知のように、Python 3.13は2024年10月にリリースされ、多くの改善と新機能が追加されています。 What’s New In Python 3.13 (公式ドキュメント) 本記事では、具体的にどのような点がアップデートされているのか、主な機能をピックアップして紹介していきます。 新しい対話型インタプリタとエラーメッセージ 今回のリリースにおける最も大きな変更点の1つとして、新しい対話型インタプリタがあります。また、エラーメッセージはPython 3.10以降継続的に改善されており、バージョンが上がるごとにエラー内容が理解しやすくなり、プログラム修正が効率的に行えるよう進化してきました。 最初にこの2
第850回 UbuntuにおけるシステムPythonと、Pythonの仮想環境を使い分ける方法 | gihyo.jp
バージョンについては2025年2月時点での数字です。UbuntuのシステムPythonの場合、同じリリースでもマイクロバージョン（X.Y.Zの「Z」の部分）についてはアップグレードされることがあります。 UbuntuではもともとPython 2を使っていました。その後、Python 3へと段階的に移行し、2017年10月にリリースされた17.10からデスクトップ版でもPython 2が標準ではインストールされなくなりました。それからもPython 2のパッケージ自体は存在したのですが、2024年4月の24.04までにPython 2関連パッケージはすべてインストールできないようになっています。 ちなみにリリースによっては、「複数のバージョンのPython」を提供していることもあります。たとえばUbuntu 22.04 LTSのシステムPythonのバージョンは3.10.6ですが、「py
Pythonのパフォーマンス最適化Tips 必須知識 - Qiita
Pythonコードのパフォーマンス最適化の総合ガイド Pythonは動的型付けのインタープリタ言語として、Cのような静的型付けのコンパイル言語と比較すると、実行速度が遅い場合があります。しかし、特定の技術と戦略を通じて、Pythonコードのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 この記事では、Pythonコードを最適化して、より高速かつ効率的に実行させる方法を探ります。Pythonのtimeitモジュールを利用して、コードの実行時間を正確に測定します。 注意: デフォルトでは、timeitモジュールはコードの実行を100万回繰り返して、測定結果の精度と安定性を確保します。 def print_hi(name): print(f'Hi, {name}') if __name__ == '__main__': # print_hi('leapcell')メソッドを実行する t = t
Pythonの引数はこう使う！お菓子のオーダーで楽しく理解しよう - Qiita
プログラミングの世界では、関数という便利な道具があり、私たちの命令を正確にこなしてくれます。でも、その関数たちに「何を」「どうしてほしいか」を伝えなければ、ただの無口なロボットになってしまいます。そこで登場するのが 「引数」 です！ 引数とは、関数に渡す情報であり、まるで「お菓子の注文票」のようなものです。適切に使えば、関数はあなたの意図どおりに動いてくれます。 例えば、カフェで「チョコレートクッキーを5個、ストロベリー味で」と注文する場面を考えてみましょう。 店員：「どんなお菓子をご注文ですか？」 あなた：「クッキーを5個、ストロベリー味で！」（←これが引数） このように、関数に渡す引数をうまく活用することで、必要な情報を適切に伝え、プログラムの動作をコントロールできます。 では、一緒に引数の世界を楽しく探検していきましょう！ そもそも引数って何？ 引数とは、関数やメソッドに渡す情報（デ
【Python3.14】getoptとoptparseが非推奨でなくなった - Qiita
Pythonにはコマンドライン引数をパースする標準モジュールがgetopt・optparse・argparseの3種類あります。 このうちoptparseは14年も前の2011/02/20にリリースされた3.2から非推奨になっています。 そしてgetoptは先日2024/10/07にリリースされた3.13で非推奨になりました。 従って、今後はargparseに一本化されます。 となるはずだったのですが、一本化されるどころか逆に3.14でoptparse・getoptの非推奨が外されました。 すなわち、argparse・optparse・getoptいずれも同列で使用してかまわない機能であるということになりました。 optparseなんか14年経ってから復活です。 どうしてこんなことが起きたのでしょう？ ソフトな非推奨 Pythonの非推奨には通常のDeprecationとSoft Depr
Pythonの非同期処理: これだけは知っておきたい！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonコルーチンの開発プロセスと新旧コルーチンの深層分析 1. Pythonコルーチンの歴史的進化 Pythonの長い開発の歴史を通じて、コルーチンの実装はいくつかの大きな変更を経てきました。これらの変更を理解することは、Pythonの非同期プログラミングの本質をよりよく把握するのに役立ちます。 1.1 初期の探索と基本機能の導入 Python 2.5：このバージョンでは、ジェネレータに.send()、.throw()、.close()メソッドが導入されました。これらのメソッドの登場により、ジェネレータは単なるイテレータ以上のもの
Pydantic入門 – Pythonでシンプルかつ強力なバリデーションを始めよう - Qiita
はじめに この記事では、PythonのデータバリデーションライブラリであるPydanticを使って、簡単にかつ強力にデータのバリデーションを行う方法を解説します。 今回はGoogle Colab上でハンズオン形式で進めていきますので、ブラウザさえあれば実行環境を整えるのも簡単です。 1. Pydanticとは？ データのバリデーションや型の宣言を簡単に行えるPythonライブラリ Pythonの型ヒント(type hints)を活用して、データ構造の定義と検証を同時に実現 FastAPIなどの人気フレームワークでも広く採用されており、API開発・プロジェクト構成などで非常に便利 Pydanticを使うと、辞書やJSONで受け取ったデータが正しい形式になっているかどうかをPythonicに検証できるようになります。データの整合性を保つために煩雑なチェックを書かなくてよくなるので、とてもおすす
uv の使い方｜npaka
「uv」の使い方をまとめました。 1. uv「uv」は、高速なPythonパッケージ管理ツールです。 従来のpipに代わるツールとして、高速性と効率性を重視して設計されています。 特徴は、次のとおりです。 ・pip、poetry、pyenvなどを置き換える。 ・pipよりも10～100倍高速。 ・任意のバージョンのPythonのインストール・管理。 ・Pythonアプリケーションの実行・インストール。 ・インライン依存関係メタデータをサポートしたスクリプト実行。 ・ユニバーサルロックファイルで包括的なプロジェクト管理。 ・pip互換インターフェース。 ・Cargo-styleのワークスペース。 ・依存関係の重複排除のためのグローバルキャッシュ。 ・Rust・Pythonなしにcurlまたはpipを介してインストール可能。 ・macOS、Linux、Windowsをサポート。 2. インスト
Python Concurrency: Threads, Processes, and asyncio Explained
Python Concurrency: Threads, Processes, and asyncio Explained Jan 2025 Intro I recently needed to learn Python concurrency. I always thought I’d get to that topic someday. That someday arrived. The best resource I’ve found is David Beazley’s Python Concurrency From the Ground Up: LIVE!. Not only does he do live coding without mistakes, but he explains it very intuitively. This post is a summary of
Run Python in Your Browser Effortlessly
Microsoft recently open-sourced MarkItDown, a program that converts Office files to Markdown format. The project quickly climbed to GitHub’s trending list upon release. However, since MarkItDown is a Python program, it might be challenging for non-technical users to use. To address this issue, I thought of using WebAssembly technology to run Python code directly in the browser. Pyodide is an open-
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GitHub - mr-fatalyst/fastopenapi: FastOpenAPI is a library for generating and integrating OpenAPI schemas using Pydantic v2 and various frameworks (Falcon, Flask, Quart, Sanic, Starlette, Tornado).
Python基礎 100本ノック
GitHub - lexiforest/curl_cffi: Python binding for curl-impersonate fork via cffi. A http client that can impersonate browser tls/ja3/http2 fingerprints.
