Raspberry Pi Pico W で Httpサーバ(microdot)とセンサーによるHTTPリクエスト機能を同時に稼働させる
Raspberry Pi Pico W で Httpサーバ(microdot)とセンサーによるHTTPリクエスト機能を同時に稼働させる Raspberry Pi Pico W が発表されました。日本ではまだ未発売ですが、技適は取得されたようですので近いうちに国内販売がされそうです。 試しに、Webサーバ ( Microdot )とWebクライアント(urequest) を uasyncio で並列実行するコードを書きましたので、紹介します。 今回作成したコードや動作している動画は、Github で公開しています。 ytyng/rpi-pico-w-webserver-and-client: Raspberry Pi Pico W webserver and client sample code Raspberry Pi Pico W とは コストパフォーマンスが高いマイクロコントローラです
WSGIアプリケーションとプロセス数、スレッド数の関係を見る - CLOVER🍀
これは、なにをしたくて書いたもの？ 先日、WSGIサーバーとして、GunicornやuWSGIを動かしてみました。 uWSGIを試してみる - CLOVER🍀 Gunicornを試してみる - CLOVER🍀 この時に、これらのサーバーには起動時にプロセス数やスレッド数を与えることができるとわかりました。 ところで、複数プロセスや複数スレッドにした時に、アプリケーションから見たらどういうことを気にした方が よさそうなんでしょうかね？ WSGIから見る まずは、仕様であるWSGIから見るのが筋でしょう。 幸い、日本語訳もあるようですので。 PEP 333: Python Web Server Gateway Interface v1.0 — knzm.readthedocs.org 2012-12-31 documentation ちなみに、あまり重厚な仕様でもなさそうなので、割と読める
Flask-Caching で Flask の View をキャッシュする
ISUCON12 に向けて flask のキャッシュについて調べたメモ。 Flask-Caching とは？ Flask-Caching は Flask の View やその他関数にて容易にキャッシュ機能を実装するためのライブラリです。 キャッシュのバックエンドとして、Redis や Memcached、UWSGICache など、さまざまなミドルウェアを指定することができて、それぞれを統一したインターフェイスとして扱えるという特徴があります。 Flask の公式ドキュメントでも紹介されているので、Flask でキャッシュを使う際の第一選択肢として考えて良いと思います。 セットアップ 本記事では Redis でのセットアップを紹介します。 Flask の環境を作ったら、pip でライブラリをインストールします。Redis をバックエンドとして使うため redis-py も合わせて追加します
実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトをいい感じにする技術 / Service development with Streamlit and Flask
PyCon JP 2021「実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトのプロトタイピングから本番運用までをいい感じにするPythonicなやりかた」登壇資料 # 「AIオオタニサン本塁打予測」のサンプルコード https://github.com/Shinichi-Nakagawa/streamlit-sample-ohtani-san # 参考文献 ## JX通信社エンジニアブログ - https://tech.jxpress.net/entry/data-app-for-streamlit - https://tech.jxpress.net/entry/vaccine-gae - https://tech.jxpress.net/entry/ogp-generator ## Lean Baseball - https://shinyorke.hatenablog.c
Python: Streamlit を使って手早く WebUI 付きのプロトタイプを作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Streamlit は、ざっくり言うと主にデータサイエンス領域において WebUI 付きのアプリケーションを手早く作るためのソフトウェア。 使い所としては、ひとまず動くものを見せたかったり、少人数で試しに使うレベルのプロトタイプを作るフェーズに適していると思う。 たとえば、Jupyter で提供すると複数人で使うのに難があるし、かといって Flask や Django を使って真面目に作るほどではない、くらいのとき。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.3.1 BuildVersion: 20E241 $ python -V Python 3.8.9 もくじ もくじ 下準備 基本的な使い方 基本的な書式 プレースホルダー プログレスバーを使った処理の進捗の可視化 基本的な可視化 組み込みのグラフ描画機能
Introducing Sqlcommenter: An open source ORM auto-instrumentation library | Google Cloud Blog
Introducing Sqlcommenter: An open source ORM auto-instrumentation library Object-relational mapping (ORM) helps developers to write queries using an object-oriented paradigm, which integrates naturally with application code in their preferred programming language. Many full-stack developers rely on ORM tools to write database code in their applications, but since the SQL statements are generated b
FastAPI has Ruined Flask Forever for Me
FastAPI Logo — https://fastapi.tiangolo.comWhat do you like best about being a data scientist? It’s definitely modeling and fine-tuning for optimal results. But what does it mean to be a good model if it’s never used or never deployed? To produce a machine learning model, the typical approach is to wrap it in a REST API and use it as a…
Python 製 Web フレームワークを Flask から FastAPI に変えた話｜NAVITIME_Tech
こんにちは、けんにぃです。ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 今回は Python 製の Web フレームワークとして FastAPI を導入した話をしようと思います。 Python 製の Web フレームワークPython には代表的な Web フレームワークが 2 つあります。 ・Django: フルスタックフレームワーク ・Flask: マイクロフレームワーク Django は大規模開発向け、Flask は小中規模開発向けと言われますが、今回開発したサーバは小規模なサーバだったため、以前は Flask で開発していました。 しかし、どちらのフレームワークを使う場合でも下記のような機能を使おうとするとプラグインやサードパーティの助けを借りる必要があります。 ・OpenAPI ・JSON Schema ・GraphQL ・We
Flask + SQLAlchemy でテストごとに DB を rollback する - Qiita
Flask アプリのテストで、簡単なものなら sqlite のメモリDBを使えば良いですが、複雑なアプリだと本番環境と同じ RDBMS を使って実行したいことが多いです。 その際、テストごとにDBを初期化すると遅いので、コミットせずに毎回ロールバックで対応したいのですが、 Flask.test_client や WebTest などを使って複数のHTTPリクエストを行うテストでは、リクエストをまたいでデータを引き継ぐ必要があります。 これを実現するために、 テスト中は session.commit() を session.flush(), session.expire_all() に置き換える リクエスト終了時、通常は session.remove() し、テスト中は session.expire_all() する テストごとに session.remove() する。 というカスタマイズ
GitHub - flasgger/flasgger: Easy OpenAPI specs and Swagger UI for your Flask API
Flasgger is a Flask extension to extract OpenAPI-Specification from all Flask views registered in your API. Flasgger also comes with SwaggerUI embedded so you can access http://localhost:5000/apidocs and visualize and interact with your API resources. Flasgger also provides validation of the incoming data, using the same specification it can validates if the data received as a POST, PUT, PATCH is
Flask-Security — Flask-Security 3.0.0 documentation
Flask-Security¶ Flask-Security allows you to quickly add common security mechanisms to your Flask application. They include: Session based authentication Role management Password hashing Basic HTTP authentication Token based authentication Token based account activation (optional) Token based password recovery / resetting (optional) User registration (optional) Login tracking (optional) JSON/Ajax
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Microdot — Microdot documentation
User guide - pyinstrument 4.6.1 documentation
Quart documentation — Quart 0.19.5 documentation
GitHub - python-restx/flask-restx: Fork of Flask-RESTPlus: Fully featured framework for fast, easy and documented API development with Flask
GitHub - logan-markewich/llama_index_starter_pack: This repository provides very basic flask, streamlit, and docker examples for the llama_index (fka gpt_index) package
さよならFlask ようこそFastAPI / goodbye Flask, welcome FastAPI
hikifune.fm/ep/006.md at main · yoheikikuta/hikifune.fm
Django vs. Flask in 2024: Which Framework to Choose
Welcome to Flask-RESTX’s documentation! — Flask-RESTX 1.1.1.dev documentation