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API Blueprintで書いたWeb APIをdreddでテストする - Qiita
前々回：API BlueprintでWeb APIのドキュメントを生成する - Qiita 前回：API Blueprintとapi-mockでモックサーバを作成する - Qiita 概要 さて、今回はAPI Blueprintを使って作成したWeb APIがドキュメント通りに動作するかを、dreddを使ってテストします。 dreddとは dreddはAPI BlueprintをベースにしたWeb APIのテストフレームワークです。"Language-agnostic"と謳っているだけあってテストのフックにはnode.js以外にもgoやPython、Rubyなど多様な言語が利用でき、またCircleCIやJenkinsCIなどのCIのサポートもあります。 このように、API Blueprintのエコシステムに乗っかることによって、API Blueprint形式で書いた仕様からaglioを使
【Python】🍜機械学習で「隠れた名店」を探してみた。（そして実際に行ってみた）🍜 - Qiita
１.簡単な概要 この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを使って隠れた名店をレコメンドで発掘するやり方を解説していきます。 私自身🍜が大好きで昔は年間100杯以上食べ歩いてきた自称ラーメンガチ勢です。しかしながら、直近の健康診断にひっかかり、医者からドクターストップをかけられてしまいました。。。 行き場をなくしたラーメン熱を発散すべく**機械学習でラーメンレコメンド（隠れた名店をレコメンドで発掘）**に挑戦してみることにしました。 今回は、集大成として、Word2vecでモデリングしたmodelを使って隠れた名店をガチで発掘し、実際にそのお店に行って確かめるところまでやります！ 有名店のラーメンに対して類似度が高いラーメン店を探すイメージです。 techgymさんのブログに掲載いただきました！ありがとうございます。 【人工知能の無駄遣い?】AIプログラミングの面白記事をまとめてみました
【Python】🍜ラーメンガチ勢によるガチ勢のためのWord2vec（食べログ口コミコーパスの威力を検証してみた）🍜 - Qiita
#１.簡単な概要 この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを使ってWord2vecでモデル構築するをやり方を解説していきます。 私自身🍜が大好きで昔は年間100杯以上食べ歩いてきた自称ラーメンガチ勢です。しかしながら、直近の健康診断にひっかかり、医者からドクターストップをかけられてしまいました。。。 行き場をなくしたラーメン熱を発散すべく機械学習でラーメンレコメンド（隠れた名店をレコメンドで発掘）に挑戦してみることにしました。 今回は、スクレイピングで取得した口コミを学習データとしてWord2vecでモデル構築を行います。 世の中に食べログ口コミデータでモデリングする記事はいくつかありましたが、 ラーメン屋の"名店の口コミのみ"でモデル構築 をやっている前例が見当たらなかったのでやってみました。 本記事ではword2vecでおなじみの 「王様」ー「男」＋「女」＝「女王」 を**ラーメン
画像処理100本ノックを作ったった - Qiita
画像処理が初めての人のための問題集をつくったりました。（完成！！） 研究室の後輩用に作ったものです。 自然言語処理100本ノックがあるのに、画像処理のがなかったので作ってみました。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい 画像処理の基本のアルゴリズム理解につながると思います。 pythonのnumpyの練習にもなると思います。(2019.3.8 C++もつくってますーー） ぜひぜひ下のgitをやってみてください。 [HP]https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/ [Git]https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock ★追記 2020.5.8 環境構築の手間をなくすために、Google Colabに修正
脱・とりあえず動く[DRF JWT編] - Qiita
課題 「業務で使っているけど、よく知らない。けどとりあえず動いている」ということが非常に多いので、調べたこと、試したことをまとめていこうと思います。 今回はDjango REST framework JWT編です。 そもそもJWTって？ 参考 https://tools.ietf.org/html/rfc7519 https://jwt.io JSON形式で認証・証明するための仕様 Header.Payload.Signatureからなる Headerにはトークンの情報と暗号化の情報、Payloadにはエンティティ(ユーザー)の情報、Signatureには署名が入っている これらをくっつけて暗号化したものを渡す 流れとしては、 ログイン成功するとサーバーからJWTが返される 以降、リクエストのAuthorizationに受け取ったJWTを含めると、制限されている処理が許可される DRFでど
![脱・とりあえず動く[DRF JWT編] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/06426c373c5466e76ae66bcd381eb9412b8f815e/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMjkyNTAwJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTM5MTA2NDIyP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1hODlmMGYwNTA1YzVjNzRjYjViNjRkNTA0Zjc3ZGNiNw%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D8deac1a33dcb0cb1c3b64c2b090f922b%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JUU4JTg0JUIxJUUzJTgzJUJCJUUzJTgxJUE4JUUzJTgyJThBJUUzJTgxJTgyJUUzJTgxJTg4JUUzJTgxJTlBJUU1JThCJTk1JUUzJTgxJThGJTVCRFJGJTIwSldUJUU3JUI3JUE4JTVEJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9YjRkZWIzNTBlOGI3ZTgxOGFmZGE0NTIzYTI2OGU2NmU%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBrYXJpbnRvdSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTU1ZTM3NDg4OTM3N2FjMWNkOTRkZWMwNzZhMWUzMGZi%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da7d7eaafaebe38da1f6b95954481bdc7)
pytestによるテストをCircleCIで実行する - Qiita
はじめに 今回は、CiecleCIを使ったPythonのテストについて解説します。 この内容に決めた理由は、2つあります。 1つ目の理由は、CircleCIは1ヶ月1,000時間分まで無料で利用できるので、この事実をいろんな人に知って欲しかったからです。尚、無料なのは1並列でLinuxの自動テストをクラウド上で実行する場合に限ります。リポジトリのGitHubは法人でもprivateなリポジトリでも無料ですが、テストを並列で行ったり、MacOSでテストする場合は有料となります。 CircleCIは、リモート上のGitHubへプログラムを更新すると、すぐにCIを実施します。後で説明しますが、この手順には、CircleCIのアカウントを登録して、GitHub上のリポジトリを選んで、簡単な設定ファイルを準備するだけです。それだけで自分のPCのリソースを使わず、テストを実施することができます。 私は
Django Restframework のテストコードを作成する - Qiita
はじめに Django Restframework で開発したAPIに対するテストコードを作成する。 そのために必要なノウハウやパッケージなどについてまとめる。 サンプルコード こちらに作成したコードを参考に以下の話を進めていく。 sampleapp.tests 配下にテスト用のコードを作成している。 使用したライブラリ等 Pythonは3.8.x Django 3.0.x Django Restframework 3.11.x factory-boy 2.11.x pytest 4.0.x pytest-django 3.4.x テスト向けのライブラリ説明 factory-boy テストデータを簡単に作成するためのライブラリ。 https://factoryboy.readthedocs.io/en/latest/ https://github.com/FactoryBoy/factor
Web系言語の浅い技術情報メモ - Qiita
ツール [Editor] Atom (Awesome Atom) [Git] gibo (.gitignore 自動生成ツール) [Git] tig (CLIクライアント) [Git] hub (CLIクライアント) [Git] GitHub Desktop (GUIクライアント) [静的解析(SQL)] SQLint (Ruby製) [静的解析(シェルスクリプト)] ShellCheck (Haskell製) [静的解析(テキスト校正)] RedPen [静的解析(テキスト校正)] textlint Online REPL (Read-eval-print loop) Online-REPs-and-REPLs repl.it - Online REPL, Compiler & IDE Vagrant (Discover Vagrant Boxes, awesome-vagrant) [
GitLab CI/CD vs CircleCI
はじめに GitLab CI/CDとCircleCIの違いを比較する記事です。 GitLab CI/CDって何？ GitLab has integrated CI/CD pipelines to build, test, deploy, and monitor your code Rated #1 in the Forrester CI Wave™ Forresterに認められたNo.1 CIサービス。 GitLab supports development teams with a well-documented installation and configuration processes, an easy-to-follow UI, and a flexible per-seat pricing model that supports self service. GitLab’s
NeovimでモダンなPython環境を構築する - Qiita
経緯 転職してPythonメインの会社で働いてます エディタハラスメントはなくなってVim使ってもいい会社です VimでPythonをゴリゴリかける環境を作ろう 追記 以前この記事を書いてからそこそこ経ちました。 いまだに、たまにイイねとかが飛んできて、ありがたい気持ちとともに、 記事作成当時とはだいぶvimrcも代わり、内容が古いままで申し訳ないなと思い追記をさせて頂きました。 各プラグインの設定も記載したので参考にしていただければ幸いです。 なお一通り設定するとこうなります。 必須 会社に入ってからvimの設定をすべてneovim用に書き直しました。 今環境構築するならサクサク動くneovimでやってやりましょう。 vim8のプラグイン対応状況が変わり、deoplete以外であればvim8で動きます。 しかし私はdeopleteが使いたいのでneovimです。 neovim 0.2.0
Python の Lint (文法チェッカ) まとめ - flake8 + hacking を使う - - Qiita
直すのが大変そうな時も pyformat や isort など補助してくれそうなツールがある。 2015-08-11 追記 (既に修正済み): PEP 257 周りの説明で事実の誤認があった。 hacking だけでは PEP 257 のチェックはしないようだ。 flake8-pep257 をインストールすることでチェックできる。 エディタの補助 可能な限りはやく気がつくため、エディタのプラグイン等で自動チェックできるなら、した方がいい。 以下は代表的なエディタでの flake8 でチェックするプラグイン。 これらの機能を取り込んだ IDE 化するプラグインもあるので、好きな方を使おう。 Vim ... vim-flake8 Emacs ... flymakes-python-pyflakes Sublime Text ... Python Flake8 Lint Atom ... lin
Nuxt - Django 準備メモ - Qiita
この記事について Nuxt と Django を Docker Compose で用意したときのメモ 開発環境 構成 インフラ Docker + Docker Compose アーキテクチャ Nuxt (フロント) + Django ( API ) + MySQL (データベース) Nuxt の準備 1: mkdir nuxt_django 2: cd nuxt_django 3: mkdir frontend 4: cd frontend 5: mkdir frontend 6: docker run --rm -it -v "$(pwd):/usr/src" node:8.11.1 bash 7: cd /usr/src/front 8: npm init 入力はすべて空 ( Enter 連打 ) 9: npm install --save nuxt インストール成功したら Thank
gensimによるニュース記事のトピック分類 〜後編〜 - Qiita
前回の記事、gensimによるニュース記事のトピック分類 〜前編〜では、livedoorのニュースコーパスをトピック分類するための前処理とgensimのLDAモデルで扱えるようにするための辞書とコーパス作成の手順について、クラス内の関数という形で説明してきました。 今回の後編では、実際にそのクラスを使ってlivedoorのニュースコーパスに適切な処理を施し、gensimのLDAモデルを使ってトピック分類を行ってみようと思います。 辞書とコーパスの作成 前回説明したユーザー辞書は、/usr/local/lib/mecab/dic内にuserdicというディレクトリを作り、その下にignores.dicとして保存しています。 tt = TextTransform(texts, ignores_path='./data/ignores.txt', userdic='/usr/local/lib/
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JupyterからShodanのAPIにアクセスする - Qiita
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