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はじめに 過去の記事『淡路島発着の高速バス検索サービス「GO TO AWAJI」をリリースした話』で Python を用いて個人開発サービスのバックエンドを実装したことを紹介しました。 勉強のためにこのサービスのバックエンドの一部を Rust で書き換えたので、本記事で紹介させて頂きます。 クローラーサービス 今回 Python から Rust に書き換えを行ったのはクローラーと呼んでいるサービスです。 これは GCP の Cloud Run 上で動いており、 Cloud Scheduler から定期的に実行されて以下のことを行っています。 クローラーサービスのシステム構成 各バス会社の新着情報をスクレイピングする 取得した新着情報を DB (SQLite) に保存されている過去の新着情報と比較する 新しい新着情報が存在する場合DBに保存し、SendGrid で筆者宛にメールで通知する な
In the last several weeks, I have been building a toy browser based on an online book, Web Browser Engineering. As someone who spent a fair share of his career on web frontend, it was eye-opening and satisfying. It felt like I had been living on one side of a wall for years and finally visited the other side of the wall. I imagine other web frontend folks would like it as well. The book Web Browse
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です!」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく!」 新人: 「よろしくお願いします!」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな?」 新人: 「はい!大学の研究で Python 書いてました!PyTorch でモデル作成もできます!」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね?」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間?厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
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