GitHub - gradio-app/gradio: Build and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Repository Pattern
It’s time to make good on our promise to use the dependency inversion principle as a way of decoupling our core logic from infrastructural concerns. We’ll introduce the Repository pattern, a simplifying abstraction over data storage, allowing us to decouple our model layer from the data layer. We’ll present a concrete example of how this simplifying abstraction makes our system more testable by hi
Cloud Run 用に Python アプリケーションを最適化する | Cloud Run Documentation | Google Cloud
フィードバックを送信 Cloud Run 用に Python アプリケーションを最適化する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このガイドでは、Python プログラミング言語で作成された Cloud Run サービスの最適化と、最適化の一部に関連したトレードオフの理解に役立つ背景情報について説明します。このページの情報は、Python にも適用される全般的な最適化のヒントを補完するものです。 これらの従来の Python ウェブベース アプリケーションのベスト プラクティスと最適化の多くは、以下を中心に展開されています。 同時リクエストの処理（スレッドベースと非ブロッキング I/O の両方）。 バックグラウンド タスクへのトレースや指標の送信など、重要性が低い機能に接続プールとバッチ処理を適用してレスポンス レイテンシを短縮する。 コンテナ
Pythonばっかり書いてたエンジニアがGoに入門して感動したこと - MicroAd Developers Blog
こんにちは。マイクロアドで機械学習エンジニアをしている大庭です。 マイクロアドの機械学習チームでは機械学習関連のメイン言語として長らくPythonを利用していました。 しかし最近は機械学習の成果物をAPIとしてリリースすることも多くなり、並列処理に強い言語のGoを利用することも多くなってきました。 私自身、Goは学び始めの段階で慣れない静的型付け言語に苦戦しているのですが、使えば使うほどGoの洗練された文法や機能が好きになり、最近ではPythonと同じくらいに好きな言語になっています。 今回の記事では、「Python ばっかり書いていたエンジニアGo に入門してみて感動したこと」と題して私が最近感じているGoの素晴らしさを何点か紹介させていただきます。 この記事で Go を学ぼうか悩んでる方に少しでも Go の魅力を伝えられれば幸いです。 テストが標準コマンドラインツールで行える Goはg
FastAPI (PythonのAPI framework) をGunicornで動かした話
そもそもFastAPIとは PythonのAPI frameworkです 公式ホームページはこちら 公式から引用すると、下記の特徴があるそうです 高速: NodeJS や Go 並みのとても高いパフォーマンス (Starlette と Pydantic のおかげです)。 最も高速な Python フレームワークの一つです. 高速なコーディング: 開発速度を約 200%~300%向上させます。 * 少ないバグ: 開発者起因のヒューマンエラーを約 40％削減します。 * 直感的: 素晴らしいエディタのサポートや オートコンプリート。 デバッグ時間を削減します。 簡単: 簡単に利用、習得できるようにデザインされています。ドキュメントを読む時間を削減します。 短い: コードの重複を最小限にしています。各パラメータからの複数の機能。少ないバグ。 堅牢性: 自動対話ドキュメントを使用して、本番環境で使
ASGIサーバーであるUvicorn・Hypercorn・Daphneの比較｜Tech Press | テックプレス
ASGIアプリケーションの実行には、候補としてUvicorn・Hypercorn・Daphneの３つがあります。 それぞれの概要と起動方法をみておきます。 ASGIアプリケーション それぞれの特徴を見る前に、確認用のASGIアプリを作成しておきます。 次のコードは、HTTPのレスポンスボディとしてurlのパスを送信します。 main.py async def app(scope, receive, send): headers = [(b"content-type", b"text/html")] await send({"type": "http.response.start", "status": 200, "headers": headers}) await send({"type": "http.response.body", "body": scope["raw_path"]})
hypothesis+panderaで始める、データフレームに対するProperty Based Testing - Sansan Tech Blog
技術本部 R&D研究員の前嶋です。梅雨の季節ですが、少しでも快適に過ごせるようにOnのCloud 5 wpを購入しました。水に強くて軽快な履き心地で最高ですね。(追記：この記事の公開作業をしている間に梅雨が終わってしまいました) 今回は、データフレームのテストについての記事です。 データフレームのテストをどう書くか データが中心となるサービスのネックになるのが テストをどう書くか です。というのも、データフレームは行×列の構造になっているため、入力あるいは出力値がデータフレームになるような関数が多いプログラムでは、テストケースを書くのが非常に面倒です。仕様の変更があった場合、それぞれのテスト用の疑似データに修正を加えることを考えると、より簡潔にデータフレームのバリデーションをする方法が欲しいところです。実は、データフレームのテストはProperty Based Testingという考え方と
Playwright for Python: ブラウザ操作を自動化しよう！ - kakakakakku blog
ブラウザ操作を自動化して，E2E (End to End) テストやスクレイピングをするときに使えるライブラリ Playwright を試す．Playwright の特徴としてまず「クロスブラウザ」があり，Chromium / Firefox / WebKit をサポートしている．また「複数言語」という特徴もあり，Node.js / Python / Java / .NET をサポートしている．今回は Playwright for Python を前提にする． playwright.dev Playwright の前に 過去の経験を思い出すと，Capybara + PhantomJS で E2E テストを実装していた（2015-2016年頃でなつかしい！）．また最近だと Puppeteer や Amazon CloudWatch Synthetics を使う機会も増えている．しかし，個人的
GitHub - fastapiutils/fastapi-utils: Reusable utilities for FastAPI
This package includes a number of utilities to help reduce boilerplate and reuse common functionality across projects: Resource Class: Create CRUD with ease the OOP way with Resource base class that lets you implement methods quick. Class Based Views: Stop repeating the same dependencies over and over in the signature of related endpoints. Repeated Tasks: Easily trigger periodic tasks on server st
OpenAPI GeneratorでPython Web API構築 | フューチャー技術ブログ
この記事はPython Advent Calendar 2022 カレンダー2の3日目です。昨日はtttakehさんのじゃんけん画像を分類してみたでした。 はじめにこんにちは。TIG DXユニットの村上です！ さて、私の所属しているプロジェクトではバックエンドシステムに主にGo言語を用いており、Go言語によるWeb APIを構築しています。 例えばLambdaとGoを使ったサーバーレスWebAPI開発実践入門など、Future Tech Blogには多くのノウハウが投稿されていますので是非ご覧になっていただければと思います。 今回はGo言語ではなくPythonでWeb APIを構築しました。その際にOpenAPI Generatorが便利だったのでご共有します。 OpenAPI GeneratorOpenAPI GeneratorはAPIリクエストやレスポンスの内容を定義し、それを元にプロ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Engineering Education
GitHub - PacktPublishing/Building-Data-Science-Applications-with-FastAPI: Building Data Science Applications with FastAPI, Published by Packt
GitHub - wkentaro/gdown: Google Drive Public File Downloader when Curl/Wget Fails
Targeted property-based testing — Schemathesis 3.39.5 documentation
GitHub - apiaryio/dredd-hooks-python: Python Hooks for Dredd API Testing Framework
Welcome to Schemathesis! — Schemathesis 3.39.5 documentation
pluggy — pluggy 0.1.dev94+gf8aa4a0 documentation
GitHub - sumerc/yappi: Yet Another Python Profiler, but this time multithreading, asyncio and gevent aware.
タスクランナーInvokeを使ってみよう - Qiita
GitHub - camelot-dev/camelot: A Python library to extract tabular data from PDFs
