初めに 前回投稿の続きで、Nuxt.js + Django REST frameworkで動くアプリケーションをnginxに乗せていきます。 構成イメージ 下記4つのコンテナがあります。 前回投稿からnginxコンテナを加えています。 ・初回ページ表示 ①nginx経由でnuxtコンテナにアクセス ②nuxtコンテナでSSRする。この際APIを叩きdjangoからDBの情報を取得する。 ③レンダリングしたページをユーザに返す ・ページ中でAPIを叩いた場合 nginx経由でdjangoコンテナにアクセス、結果をユーザに返す。 環境 Window10 Pro Docker desktop v2.1.0.5 Python 3.6.9 django 2.2.7 djangorestframework 3.10.3 Nuxt.js v2.11.0 nginx 1.13.12 ディレクトリ構造 .

はじめに 勉強していて、DjangoをリモートホストにデプロイしたあとのNGINXとgunicronの設定回りがよくわからなくなったので、自分用にメモ やりたいこと 必要な作業の流れ 1. NGINXがDjangoサイトを呼び出す用の設定ファイル作成 2. Djangoを呼び出す設定ファイルへのシンボリック・リンク作成 3. NGINXとgunicornを再起動 やりたいこと Djangoで作ったアプリケーションをクラウド上にデプロイし、静的ファイルを表示するだけなどの軽い処理はウェブサーバー(NGINX)で処理し、Djangoでの動的な処理など重い処理はAPサーバー(gunicron)で行いたい。 まとめると、以下のようなイメージ nginx 主に静的ファイルを表示するウェブサーバー 自分自身は重たい仕事はしない（ngninxにさせるのはHTMLの表示くらい） ロードバランサー的に振る舞

Parts 1 and 2 are found here and here From one perspective, categories are just another algebraic structure, like groups, monoids and rings. They are these abstract things that have some abstract equational axioms and operations. They are the next stop on our magnificent category journey. A monoid is a thing that has an associative operation with a unit. Addition and 0 make numbers a monoid. Multi

なお、distrolessのイメージは2種類（3通りの名前）がありますが、Python 3.5はバグ修正はせず、セキュリティ修正のみでサポート期限が2020/9/13というステータスなので、本エントリーでは3.7の方のみを扱います。 gcr.io/distroless/python3: Python 3.5.3 gcr.io/distroless/python3-debian9: Python 3.5.3(上のイメージと同一) gcr.io/distroless/python3-debian10: Python 3.7.3 一応サンプル等もありますが、どれも1ファイルで構成されたサンプルスクリプトばかりです。前回のsite-packagesにコピーする方法を軽く試したところうまく動かず、シェルもpipもensurepipもないため、ビルドイメージにすることもできません。いろいろ調べた結果、

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FROM centos/python-36-centos7:latest USER root RUN yum -y install java-1.8.0-openjdk RUN pip install flask pandas tabula-py uwsgi WORKDIR /src ENV PYTHONUNBUFFERED=1 FROM centos/python-36-centos7:latest Docker Hubのこのイメージをベースに使う USER root rootになる RUN yum -y install java-1.8.0-openjdk tabula-pyに必要なJavaをインストール RUN pip install flask pandas tabula-py uwsgi 必要なモジュールをインストール(flask,uwsgiは現時点では必要なし。後々利用) WO

本記事では、データサイエンティスト、AIエンジニアの方がPythonでプログラムを実装する際に気をつけたいポイント、コツ、ノウハウを私なりにまとめています。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ（本記事） その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ 2020年4月に書籍を、出版しました。 【書籍】 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 本投稿は、上記の書籍に書ききれなかった 「AIエンジニアが、Pythonでプログラムを実装する際に気をつけたいことのまとめ」 です。 本記事の内容は、あくまで筆

はじめに Djangoでユーザー登録・認証・ログイン機能周りを整備したいと思い、進めていたら詰まったので記録を残しておきます。 結論 Djangoでアプリ開発をする際はprojectを立ち上げる前に要件定義と設計は済ませておくこと 設計等で織り込み済みでない限り、基本的には1project、1アプリを守るほうがDjangoの開発になれるまではベター。 勉強で開発をしているときもめんどくさがらずにprojectを再度立ち上げること、使い回さない。 何が起きたか Djangoチュートリアルも終わったので、こちらの記事 と こちらの記事 を元に、 Djangoでユーザー登録・認証・ログイン機能周りを整備したTODOアプリの雛形のようなものを作ろうと色々とやっていたのですが、面倒くさがりでチュートリアルのprojectを流用していたところUserモデル及びSuperUserの仕様周りで詰まってしま

はじめに(全体の流れ) どうも，授業が始まらず家でニートしている大学生です．今はニートで暇だし簡易的なサーバーでも作って見ようかなと思い，サーバー構築するまで寝れないという制限を自らに課し，1日で出来る範囲で実際に作ってみました．初心者なので1から作るとさすがに1日では出来そうになく，今回はPythonでsocketserverという標準のサーバー構築用ライブラリ(というかフレームワーク)を使って実装してみました．サーバー立ち上げまでの流れは以下のとおりです． どのようなデータを通信するか考える データ送受信のプロトコルを考える 考えたプロトコルのパーサーを作る リクエストハンドラを作る 実行ファイル(サーバーを立ち上げるファイル)を作る 記事を投稿した経緯 実際にこの「サーバー構築チャレンジ」を行っているときはこのような記事を書くことは考えていませんでした．しかし今回このように記事として

TL;DR 素人基盤エンジニアがDockerでDjangoを触るシリーズ①:DockerでDjangoを作るの続き。 前回作ったdjangoにモデルを作成していく。 Django Girlsというdjangoのチュートリアルを掲載しているサイトがあるので、今回はそれの「Djangoモデル」以降の章に沿ってblogのサンプルを作成してみながら、djangoと戯れる。 （このサイトはとてもわかりやすくて、正直この投稿見るよりはそちらのほうがいいかもしれないが、あくまで素人が触ったときの学習の過程と調べたことを公開することで同じようなレベルの人の理解促進を狙って書いている。） Djangoの設計方針 Model - Template - View DjangoはMTV(モデル・テンプレート・ビュー)という考え方で設計されているらしい。MVC(モデル・ビュー・コントローラ)なら（名前だけは）聞いた

In this post, you’ll learn about the possible ways that you can use to connect or integrate Python with Node.js and Electron with simple examples. We’ll introduce Electron for Python developers, a great tool if you want to build GUIs for your Python apps with modern web technologies based on HTML, CSS and JavaScript. We’ll also see different ways to connect Python and Electron such as child_proces

はじめに MacBookを買いました。Air 2020 i7 16GBRAM 512GBSSDのモデルです。 これまで使っていためちゃくちゃ重い(物理)Windowsの2倍は余裕で超えるベンチマークが出るのでその性能ももちろん嬉しかったのですが、Macの一番惹かれていたのは画面内外のデザインとフォントレンダリングです。UIも綺麗で大満足です。せっかくなので環境構築ついでに最近ハマっているAtCoderの提出自動化をすることにしました。提出言語はPythonですが他の言語でも同様です。20/5/1追記：AtCoderの仕様変更について #準備 必要なもの まだ入っていない場合は以下を事前に入れておきます。ちなみにエディタはコンテスト用にVSCodeと普段のエディタ用にAtomとで兼用しているので、以下適宜読み替えてください。 Hyper MacのターミナルはWindowsに比べてだいぶマシで

#0. さいしょに Python初心者です。 タイトルの通りWindowsでPythonを動かすにあたり、いろいろな試行錯誤を経てVSCodeでの環境に落ち着いたので、その手順を記録しておきます。 OSはwindows10です。 #1. PythonとVSCodeのダウンロードとインストール ##1-1. Pythonをダウンロード www.python.orgへアクセス。 Python > Downloads > Windowsと進む。 ダウンロードリンクの一覧がずらっと並んでるので、バージョンの新しいものを探す。 インストーラーの種類が複数ある中で、Windows x86-64 executable installerを選択。 この記事では3.8.2をダウンロードしました。 Pythonをインストール インストーラー（.exe）を実行。 とくに問題ないと思うので省略します。 ##1-2

はじめに 初心者向けにpythonでのデータ前処理から機械学習モデル構築までを解説したいと思います。 機械学習には勾配ブースティングを使用します。 ソースコード https://gitlab.com/ceml/qiita/-/blob/master/src/python/notebook/first_time_ml.ipynb #本記事の内容 目次 1．データの前処理 1-1．データの読み込み 1-2．データの結合 1-3．欠損地補完 1-4．特徴量作成 1-5．データ分割 2．機械学習 2-1．データセット作成とモデルの定義 2-2．モデルの訓練と評価 2-3．特徴量の重要度を確認 データセットについて ・提供元：カルフォルニア工科大学 ・内容：心臓病患者の検査データ ・URL :https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+Disease

Twitterへの投稿、1日30ツイートとか難しい。 せめて早朝とか深夜の分を自動化できないか。 Python使えばできるんじゃないだろうか。 Twitterで定期的に発信を行うために、投稿を自動化したいと考えたことはないだろうか。 半分手動の予約ツイートはWEB上のサービスを利用すれば可能だが、自動化できるサービスは無い。 しかしPythonを使えば自動化可能だ。 本記事ではTwitterの投稿自動化ついて、Pythonのサンプルコードを交えて紹介する。 PythonからTwitterを扱うにはアプリ登録が必要 PythonからTwitterを扱うにはアプリ登録が必要だ。 以下のページから「Create an app」をクリックしてアプリ登録を行おう。 https://apps.twitter.com/ 登録したら、「Keys and Access Tokens」のタブを選択して、 AP

月末だし(？)、ニッチそうな「いらすと」を探してみました。 ▲ 穴の開いたブロックは「透かしブロック」と言うそうです。知見！ こんにちは。AWS事業本部のShirotaです。 最近は打ち込み(音楽)と打ち込み(ドット)が捗る毎日なので、もう暫くは一人家に篭り続けられる自信がつきました。 今日は、月末だし(？)小ネタブログを書いていこうと思います。 AnacondaとMinicondaの名前だけでも覚えて帰ってね！と言う趣旨のお話をさせて頂きます。 「Anaconda」って何者？ タイトルで説明が完結しているのですが、Anacondaは科学計算において便利なパッケージの導入が簡単にできるようになっているPythonディストリビューションです。 日本のPython情報サイトでは、以下のように説明されていました。 Anaconda はデータサイエンス向けのPythonパッケージなどを提供するプラ