Gradio vs Streamlit vs Dash vs Flask | Towards Data Science
Photo by Cesar Carlevarino Aragon on Unsplash Introduction Machine learning models are exciting and powerful, but they aren’t very useful by themselves. Once a model is complete, it likely has to be deployed before it can deliver any sort of value. As well, being able to deploy a preliminary model or a prototype to get feedback from other stakeholders is extremely useful. Recently, there has been
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理イ
Pythonローカル開発環境構築テンプレート【Flask/Django/Jupyter with Docker + VSCode】 - Qiita
概要 ローカル環境を構築することには、それなりのコストを伴います。もちろんここで多少苦労したほうがよいという意見はすごく分かります。が、それで気持ちが削がれてしまうのももったいないと思う次第です。 そこで、Flask/Django/JupyterNotebook向けの Python開発環境構築を3コマンドで完了 させられるようなテンプレートを作成しました。(cdを除く) 前提条件 MacOSであること gitおよびmakeコマンドが有効であること(デフォルトで有効なはず) ※condaがインストールされている場合は、pipとのバッティングが発生し中途で失敗する可能性があります。 ローカル構築イメージ Dockerコンテナ上でアプリを動かすことになります。よく分かっていなくても、Dockerコンテナを使って開発していると言うことができます。 bind mountによってホストPCからコンテナ
PythonのWeb frameworkのパフォーマンス比較 (Django, Flask, responder, FastAPI, japronto) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 以下のPython Web frameworkを使って単純なAPIを立てて、負荷試験をしてみました。 Django (2.X) Flask FastAPI responder japronto 結果的に、ざっくりと以下が分かりました！ performanceは「japronto >>> FastAPI > responder >>> Flask ~ Django」だと言えそう FastAPIとresponderはsingle workerだと秒間100~1000程度のrequestであればpython界で圧倒的なperformanceを
Pythonの推薦システム向けライブラリSurpriseとFlaskでレコメンデーションエンジンを作成する - Qiita
import json from collections import defaultdict from surprise import SVD from surprise import Dataset def get_top_n(predictions, n=10): ''' 予測セットに基いて各ユーザにトップN件のレコメンデーションを返す。 ''' # まず各ユーザに予測値をマップする。 top_n = defaultdict(list) for uid, iid, true_r, est, _ in predictions: top_n[uid].append((iid, est)) # そして各ユーザに対して予測値をソートして最も高いk個を返す。 for uid, user_ratings in top_n.items(): user_ratings.sort(key=lambda
PythonでDI+モックを使いながら、Clean Architectureでアプリケーションを構築する - Qiita
PythonでDI+モックを使いながら、Clean Architectureでアプリケーションを構築するPythonFlaskDIPython3CleanArchitecture 業務でPythonを使ってウェブアプリケーションを実装する際、レイヤー毎に関心の分離を行いながら開発するために、Clean Architectureを導入することになりました。 チームメンバーへのナレッジ共有を兼ねて、漸進的型付けとDependency Injectionを用いながら、テスタビリティの伴ったアプリケーションを開発するためのプラクティスをまとめました。 今回はPythonを用いたサンプルを目的としているため、Clean Architectureの解説は簡易に済ませます。 (The Clean Architectureより引用) Clean Architectureはロバート・C・マーティンによって2
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Introducing Badsecrets
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GitHub - yuri-otms/sksk_ko
GitHub - halftion/discern: “谛听”（discern）资产识别分析平台，一个简化版的物联网设备信息安全搜索引擎，IOT—Scanner的迭代优化版本。目前集成了主机发现、端口扫描、设备识别、漏洞匹配、poc验证等功能。
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ネットストーカー御用達OSINTツールBlackBirdを触ってみた.pptx
GitHub - benbusby/whoogle-search: A self-hosted, ad-free, privacy-respecting metasearch engine
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GitHub - j0lly/Odin: Open Dns Resolvers Crawler
Best Practices to Mitigate JSON Interoperability Vulnerabilities
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GitHub - ustayready/CredSniper: CredSniper is a phishing framework written with the Python micro-framework Flask and Jinja2 templating which supports capturing 2FA tokens.
GitHub - Martlark/flask-ipban: Flask module to allow banning of ip addresses that spam a flask python web site