FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
Diagrams - システム構成図をコードで書く
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました 開発者であっても図を描く機会は多いです。仕様書のようなドキュメントであったり、システム構成図の中に書いたりといった具合です。ドローソフトウェアを使ったり、スライド作成ソフトウェアを使ったりしまうが、操作やメンテナンスが面倒でストレスです。 そこで使ってみたいのがDiagramsです。開発者らしく、コードで図を描けます。 Diagramsの使い方 コードで書いた内容で図が書けます。 シンプルな例。 k8sなどの構成にも使えます。 GCP用。 DiagramsはAWS、GCP、k8s、AzureそしてAlibaba Cloud向けにアイコンが用意されています。これらのサービスを作ったシステム構成を考えた時に、Diagramsを使えばメンテナンスもしやすい図が描けます。 Diagrams
【もう迷わない】Pythonでスプレッドシートに読み書きする初期設定まとめ
Google Cloud Platformの設定 Google Cloud Platform プロジェクトを新規作成する まずAPIを取得するプロジェクトを作成しないと何も始まらないので、プロジェクトを作成します。 STEP1：プロジェクトを選択 STEP2：新しいプロジェクトを選択 STEP3：プロジェクト名を入力 プロジェクトの名前を入力します。 今回はわかりやすく『spreadsheet-test』としました。 これでプロジェクトの作成が終了しましたので、次にGoogle DriveとGoogle SheetsのAPIを有効にします。 Google Drive APIを有効にする 外部（※今回はPython）からスプレッドシートを操作する場合は、Google DriveのAPIも有効にしなければいけません。 STEP1：サイドバーのライブラリを選択 STEP2：検索フォームでdriv
API Test ライブラリ Tavern のご紹介 - 一休.com Developers Blog
こんにちは。 一休.comの開発基盤を担当しています、akasakasです。 今回は、Tavern という API Test ライブラリ を紹介したいと思います。 一休でAPI Test が必要になった背景 API Test を導入する上で考えたポイント 開発者フレンドリー CI連携 Tavernのご紹介 Tavern のいいところ YAML でテストを記述できる 前のテストの結果を保存できる・次のテストに使える CI連携 Tavern の実運用にまつわる細かい話 まとめ 参考 一休でAPI Test が必要になった背景 前回のブログでも少し触れましたが、APIのテストを無理やりSeleniumを使ってテストを続けた結果、E2Eが破綻しました。 適切なレイヤーで適切なテストをしようということで、APIに関してはちゃんと API Test ライブラリ の導入を決めました。 user-firs
Python 割と使うライブラリ集 - Qiita
背景 Pythonでよく使うライブラリ集です。 簡単なソースと学習に役立つサイトのリンクを記載しています。 GitHubで公開されているものに関してはライブラリ名にリンクを貼っています。 基本的には趣味レベルのみでの利用なので専門的情報が欲しい方は戻るボタン推奨。 標準ライブラリ 公式ドキュメントにありますのでこちらをご参照ください。 https://docs.python.jp/3/library/index.html 数学系 NumPy ベクトルや行列計算を行うためのライブラリ 内積、フーリエ変換。行列計算などプログラミング知識が少なくても簡単に使用できるのが特徴。 少ないコード量で効率よく高速に数値計算 学習サイト：https://qiita.com/jyori112/items/a15658d1dd17c421e1e2 # -*- coding: utf-8 -*- import
さようならPython、こんにちはGo | Yakst
以前はPythonで書いていたようなタスクを、最近ではGoで書くようになったという筆者による、Pythonと比べたGoの良さ、あるいは足りない部分のまとめ 私は、以前はPythonで書いていたようなたくさんの処理でGo言語を使っています。たとえば下記のような処理が挙げられます。 Amazon S3に保存されているCloudfrontのログの処理 S3内外への巨大な（テラバイト級の）ファイルを移動する処理 データベースとS3間において同期済ファイルのマッチングする処理 ほんとんどが一度きりの処理であり、そのためスクリプト言語で書くことが理想的です。そのプログラムは、すばやく書く必要があり、すぐに捨てられる可能性が高いです。いつもこれらのタスクは新しくユニークなものだから、再利用できるコードは最小限となります。 以下に、Pythonの代わりに、Go言語を利用することの優位点を挙げます。 コンパ
Python + Selenium で Chrome の自動操作を一通り（ログイン、ダウンロード、他）
はじめに Python + Selenium + Chrome で、要素の取得、クリックなどの UI系の操作、待機、ページ全体のスクリーンショットなど、一通り試してみます。 PhantomJS はもう更新されないということなので、ブラウザは Chrome にします。 この記事には、Selenium の API に関する情報と Chrome に特化した情報がありますが、前者の Selenium の使い方に関する情報は Firefox など別のブラウザでも使えます。 注意事項 ウェブの自動テストやスクレイピングで使われる技術です。特にスクレイピングでは、著作権の問題や、サーバー側の負荷、各種規約（会員としてログインする場合の会員規約等）やマナーなどを考慮する必要があります。 たとえば、Twitter など利用規約で明示的にスクレイピングが禁止されていることや、robot.txt などでクローリ
Jupyterで広がるPythonの可能性 - Jupyter Notebook Viewer
%%HTML <link rel="stylesheet" type="text/css" href="./static/css/custom.css"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="./static/css/highlight.css"> %matplotlib inline %load_ext tsumiki import datetime import this import time from io import StringIO import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from IPython import display from ipywidgets import FloatSlider, IntSlider, i
docopt—language for description of command-line interfaces
Command-line interface description language docopt helps you: define the interface for your command-line app, and automatically generate a parser for it. docopt is based on conventions that have been used for decades in help messages and man pages for describing a program's interface. An interface description in docopt is such a help message, but formalized. Here is an example: Naval Fate. Usage:
Pythonらしいコードの書き方 - Kesinの知見置き場
はてなブログに移行して最初の記事はやはりPythonネタにしました。 はてなブログいいですね。デザインの編集がやりやすくなったのと、Markdownで書けるのが素晴らしいです。 PyCon 2013の動画を見ていたら、素晴らしい"Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python"という発表を見つけたのでそのまとめです。 今どきのPythonコードのベターな書き方を紹介しています。 Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python ... スライドはこちらにありました 結構長くなってしまったので、知ってる項目は読み飛ばしてもらえばと思います。 ループの基本 整数のループ まずは基本のループ。 Cのfor int i=0; i<6; i++をPythonで単純に書くとこうなります。 for
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Pythonの環境構築を自分なりに整理してみる
機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python に… 私の立ち位置もともとは、数年前まで 年に一回Python3でNLTKやらscikit-learnやら機械学習や自然言語処理の環境を作ろうと試みては失敗してPython使うものかと思っていた人でした。それが、Anacondaで環境導入すると、面倒なことは何も考えずに済むということを知り、CookpadではAnacondaを前提に環境構築を勧めていました。 今は、ymotongpooに「郷に入っては郷に従え」と言われたため、pip+virtualenv/venvで全てをこなしていますが、これで困ったことは特にありません。macOS, Windows, Linuxそ
[ python/maya ] pythonpath.. – memlog
wxPythonが使いたいのでインストールしたのですが、 なんかトラブルがあったらしく、変なところにインストールされてしまいました。 仕方なく、そこにpythonpathを設定して使っていたのですが、 そしたらMaya.envに設定してあるpythonpathが無視されて、 システムで設定したpythonpathが優先されてしまっていました。 つまり、Maya.envとシステム環境変数では、システム環境変数の方が優先されてしまうということ。 かといってMayaで使う自分モジュールとかを いちいちシステム環境変数で設定するのは面倒すぎるということで 解決方法を探してみました。 1. MAYA_APP_DIR以下のscriptsフォルダにモジュールを入れる。 →例えば、win環境でデフォルトであれば、 C:\Documents and Settings\(user-name)\My Docum
Ruby-Pythonブリッジライブラリ「PyCall」を使ってRubyでデータ分析をしよう！
現在、Rubyはデータサイエンス分野では使いにくいプログラミング言語です。その主な理由として、実用的に使える環境が存在しないことが挙げられます。この状況を変えるには、データサイエンスの全工程をRubyで実施できる環境を整備しなければなりません。本稿ではデータサイエンスでよく利用されるPythonのツール群をRubyから使用するための仕組みである「PyCall」を紹介します。 PyCall（GitHub） 1 はじめに 株式会社Speeeで研究者をしている村田です。現在はRubyをデータサイエンスで使えるプログラミング言語にするための仕事に取り組んでいます。 これまでRubyはデータサイエンスの仕事では役に立たないプログラミング言語でした。仕事で実用に耐えられるツールが無く、ユーザが増えず、開発者も集まらない悪循環が原因です。こうした悪循環を解消するには、実用的な道具や環境を早急に整備して、
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
headless chromeをPythonのseleniumから動かして引数を考えた (Ubuntu 16.04) - Stimulator
- はじめに - Chrome 59が正式版となりheadless版も正式に動き始めました。めでたい。 New in Chrome 59 | Web | Google Developers headless chromeをUbuntuに導入してPythonから触ったという記事です。 Ubuntuへの導入から、実行時の引数となるargsの考察などを含みます。 スクレイピング関連記事です。 vaaaaaanquish.hatenablog.com - インストール - まずPythonからの起動に必要なchromedriverを取得しておきます。 apt-getでも入りますが最新版が欲しいので以下のように。 (記事書いた当時で最新版は2.29) wget https://chromedriver.storage.googleapis.com/2.29/chromedriver_linu
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess: データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）
How to install bpython in Windows – Izzatz.com
sivel/speedtest-cli: Command line interface for testing internet bandwidth using speedtest.net
Bond, Microsoft's cross-platform framework for working with schematized data -