Flaskとは Flask(フラスコ/フラスク)とは、PythonのWebアプリケーションフレームワークで、小規模向けの簡単なWebアプリケーションを作るのに適しています。 Webフレームワークとは、ウェブサイトやウェブアプリケーションを作るための機能を提供し、ウェブフレームワークを使わない時よりもより容易にWebアプリケーションを作ることができるものです。 ちなみに、PythonにはいくつものWebアプリケーションフレームワークがあり、例えば、Djnago(ジャンゴ)やpyramid、bottleなど他にもありますが、この章では、学習コストの低いFlaskを扱って行きます。また近年では、Gradio(グラディオ)と呼ばれる機械学習モデルのデモを行うWebアプリケーションを簡単に作ることができるライブラリも人気です。Flaskの基本を学んだ後に、Gradioも利用してみてください。 Fla
Virtualenv を使うと、ひとつのシステム内に独立した複数の開発環境を構築することが可能になります。 なぜ専用の開発環境を用意するの? 実際にソフトウェアを開発していると、各種ライブラリの依存関係の都合があって、 特定のアプリケーションにはこのバージョンのこれこれライブラリを使いたいとか、そういう場合があります。 あるいは一旦リリースしたソフトウェアは、実際の運用環境のバージョンのライブラリで揃えておきたいでしょう。 こうした場合、例えば特定のライブラリをそのシステム全体に適用する形でバージョンアップすると問題が発生します。 その他、単純にそのシステムの管理者でない限り、システムワイドには何もインストールできず、使いたいライブラリが使えないということもあるでしょう。 Virtualenv はこうした問題を解決するツールです。ひとつのシステム内にそれぞれ個別の開発環境を作成できるように
Amazon Web Services ブログ [AWS Black Belt Online Seminar] Dive deep into AWS Chalice 資料及び QA 公開 先日 (2019/6/19) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Dive deep into AWS Chalice」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 発表内容に関しまして、該当箇所 に以下訂正がございましたので、併せて修正させていただきます。 訂正内容: – 誤: バイト型ではなくて文字列型 – 正: バイト型ではなくて dict 型 20190619 AWS Black Belt Online Seminar Dive Deep into AWS Chalice AWS クラウドサービス活用資料集(すべ
サーバーレスアーキテクチャを採用すると、これまでアプリケーションが稼働するプラットフォーム上の OS のパッチ管理やスケーラビリィ管理などのために割いていた時間を、ビジネスロジックの実装をするための時間に充てることが出来るようになります。これによって、よりビジネスを加速させることが期待できます。 しかし、単にアプリケーションコードだけを実装すればいいということではなく、異なるパラダイムには異なるパラダイムのための管理手法を取り入れる必要があり、そこには当然学習コストを含めて別のコストが発生することとなります。そのような課題に対するソリューションとして、フレームワークの採用が合理的となる場合があります。 そこで AWS Chalice はいかがでしょうか ? AWS Chalice は、AWS が提供するサーバーレスアプリケーションのためのフレームワークのひとつです。 AWS Chalice
AWS IoT Core とデバイスまたは MQTT クライアントの間で MQTT (MQ テレメトリトランスポート) メッセージを送受信できません。MQTT メッセージを AWS IoT Core にパブリッシュする方法を教えてください。 簡単な説明 AWS IoT モノが正しく設定され、証明書が正しく添付されていることを確認します。セットアップをテストするには、AWS IoT MQTT クライアントとこの記事で提供されているサンプル Python コードを使用できます。 解決策 MQTT パブリッシングをテストするためのディレクトリを設定する 1.開発環境に作業ディレクトリを作成します。例: iot-test-publish 2.新しい作業ディレクトリに証明書用のサブディレクトリを作成します。例:certificates 3.コマンドラインから、ディレクトリを新しい作業ディレクトリに変
CDKを最初に試して見るには非常に便利なCDK Workshopの紹介です。ぜひこれでCDKの奥深い新鮮な世界に入門いただければ。 「俺もそろそろ乗らなくては、この、ビッグウェーブに!!」 皆さん、CDK触っていますか?DevelopersIOにも、CDK | 特集カテゴリー で、既に20以上のブログがあがっていたり、その人気はうなぎのぼりです。 CDKとは一口で言えば「コードでインフラを定義する」ものです。「いやぁ、これ楽。素晴らしい」という声を同僚からよく聞くので、自分も早速試してみようとしたところ、CDK Workshopなるものを発見し、手を動かして学ぶには凄くわかりやすく良い教材だったので、その内容を紹介します。 CDK実行するための環境定義 LambdaとAPI Gatewayを利用した簡単なサービスの公開 モジュールの作り方 クラス構造の解説 デバッグ方法 モジュールの利用方
はじめに なぜPythonを選ぶか かなり独断と偏見が入っていますが、 シンプルな言語セット 某言語のように、呪文のように短く書けることが命ではない。 それでいて、書くコード量は少なく、すっきりしている。 某言語のように、記号を多用しない。 コードを書いている間Shiftキーを押しっぱなしにならない。 学習コストが低い。 言語セットとしての文法は、わりと平易で、直感で理解できる。 難しい書き方は、後から覚えればよい。 文法書を読むのは、後からでいいでしょう。まずこの講座をやってみましょう。 Djangoフレームワークや、各種Pythonパッケージのソースを読んでも、 言語仕様を駆使した難しい書き回しは少ない。 メンテナーでなくても意外と読める。 なぜDjangoを選ぶか Pythonで作られたフルスタック・フレームワークであるということ。 必要なものはすべて揃っている。 テンプレートはあれ
この記事は「Python その2」Advent Calendar 2015の14日目です。 何を書こうか迷ってましたが、今年学んだPython関係の技術で一番恩恵を預かったREST Frameworkについて書いてみようと思います。 はじめに APIを作るのは結構面倒 初めにAPIを作るということの難易度に触れておこうと思います。 実際に作った経験のある方も多いと思いますが、WebAPIはWebページと違ってロジックのみに集中して開発できるので、開発しやすいといえば開発しやすいです。デザインや利用環境気にしたり、HTMLやJavascriptような複数の言語を駆使する必要も全く無いです。レスポンスを正しく受け取って適切にレスポンスを返すだけ。 とはいうものの実際作ってみると面倒な事が多く出てきます。例えば入力された値が正しいのかどうかをチェックしたりだとか、複数の条件で結果をフィルタリング
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