PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
2024.9.7：Anvilについて追記しました。 2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出て
今話題の「Dify」でコントリビューターになったお話
はじめに 自社開発企業のAI部門でインターンしている25卒のエンジニアです。 趣味と仕事で生成AIのチャッチアップをしていると、 LLMアプリ開発プラットフォーム「Dify」というOSSが盛り上がってることを知りました。 (2023/5/14に最初のコミットがされ、2024/5/4のStar数は26kを超えています) ローカルにクローンして使ってみた LLMのチャットボットやプロンプトのフローをGUIで作れて、LambdaとStepFunctionでを実装していた自分にとっては衝撃でした。良くも悪くも今までの実装がひっくり返される気がしました笑 OSSのコードをちゃんと読むのが初めてで、「ふ〜ん中身のコードこんななってるんだ〜」と眺めていると。。。。 あれ？？？ writeOpnerの所にニョロニョロが見えるぞ？？スペルミス？？ 他のファイルもwriteOpnerの変数でニョロニョロを発見
Data Wrangler Extension for Visual Studio Code がGAになったよ | DevelopersIO
最近GAになったData Wranglerの使い方として、ファイルから起動する方法について備忘録としてまとめていきたいと思います。 はじめに データアナリティクス事業本部の大谷(おおや)です。 ついにData Wrangler Extension for Visual Studio Code(以降Data Wrangler)がプレビュー版から正式版になりました！ この記事では、前回紹介できなかった、ファイルからData Wranglerを起動する方法についてまとめていきたいと思います。 Data Wrangler とは VSCode および VSCode Jupyter Notebook で、データの表示や分析を直感的に行うことができるようになる VSCode の拡張機能です。 セットアップ インストール方法や、ランタイムの設定などは前回記事をご確認ください。 実践 ファイルから Data
LLMをWebフレームワークにしたら、未来が見えた #2024
最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ
クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
サービスメッシュを活用して、クラウドアプリケーションのオブザーバビリティを高める | gihyo.jp
Google Cloudで実践！ クラウドネイティブな開発 サービスメッシュを活用して、クラウドアプリケーションのオブザーバビリティを高める 本連載は、Google Cloudのアプリ開発とDBプロダクトにおけるスペシャリスト達が、Google Cloudプロダクトを利用した、クラウドネイティブな開発を実践する方法を解説しています。 第6回では、サービスメッシュについて紹介します。 主に対象となる読者は、クラウドを利用してアプリケーションを開発するエンジニア、またはその基盤を構築するエンジニア、サービス開発に携わるプロダクトマネージャーを想定しています。 マイクロサービスアーキテクチャの課題 これまでの連載ではクラウドネイティブなアプリケーションの開発について紹介しました。小さい独立して動作するサービスが連携するマイクロサービスアーキテクチャは、スケーラビリティ、独立した開発の容易さ、
Svelte v5 で導入された Runes によるリアクティビティシステム
Svelte v5 で導入された Runes によるリアクティビティシステムについて解説します。従来の Svelte は純粋な JavaScript のコードのみを使用してリアクティビティを実現していましたが、アプリケーションが大規模になると複雑性が増すという問題がありました。Runes は Svelte のリアクティビティシステムをより柔軟にし、アプリケーションの規模が大きくなってもシンプルさを保つことを目指しています。 従来の Svelte は純粋な JavaScript のコードのみを使用してリアクティビティを実現したのが特徴でした。 <script> let count = 0; function handleClick() { count += 1; } $: doubled = count * 2; </script> <button on:click={handleClick
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