This package includes a number of utilities to help reduce boilerplate and reuse common functionality across projects: Class Based Views: Stop repeating the same dependencies over and over in the signature of related endpoints. Response-Model Inferring Router: Let FastAPI infer the response_model to use based on your return type annotation. Repeated Tasks: Easily trigger periodic tasks on server s
SQLModel, SQL databases in Python, designed for simplicity, compatibility, and robustness. Documentation: https://sqlmodel.tiangolo.com Source Code: https://github.com/tiangolo/sqlmodel SQLModel is a library for interacting with SQL databases from Python code, with Python objects. It is designed to be intuitive, easy to use, highly compatible, and robust. SQLModel is based on Python type annotatio
Pythonでお仕事する前提で、現在のところで自分が最適と考えるチーム開発のための環境整備についてまとめてみました。今までももろもろ散発的に記事に書いたりしていたのですが、Poetryで環境を作ってみたのと、過去のもろもろの情報がまとまったものが個人的にも欲しかったのでまとめました。前提としては次の通りです。 パッケージ管理や開発環境整備でPoetryを使う 今時はコードフォーマッター、静的チェックは当たり前ですよね? コマンドでテスト実行、コードチェックとか実行とかができる(CI/CD等を考えて) VSCodeでもコマンドで実行しているのと同じコードチェックが可能(ここコンフリクトすると困る) デプロイはDockerイメージ コンテナのデプロイ環境でコンテナに割り当てられたCPU能力を比較的引き出せて、スケールさせたら線形にパフォーマンスアップできるようなasyncioを前提とした環境構
データ統括部AI基盤部の竹村( @stakemura )です。本記事では、このたびリリースされた、自分の声をキャラクターの声に変換できるWebサービス VOICE AVATAR 七声ニーナ を支えるバックエンド技術についてお話しします。 本サービスはDelight Boardという部署横断型のプロジェクトにて、1000人を超える社員投票により自分の案がまさかの採択となったことがきっかけとなります。幸運にも、百戦錬磨のプロジェクトメンバーに助けられ今日のリリースを迎えましたが、採択当時は人脈も信用貯金も何もない入社一年目の思いつきにすぎず、言い出しっぺである自分の力不足によりタイトなスケジュールでの開発となってしまいました。本記事では、その限られた開発期間の中で、自分が何を考えて実装したかを中心にお伝えします。 サービングに求められる要件 七声ニーナの音声変換はブラウザから受け取った入力音声
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…
FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python 3.6+. It is one of the fastest Python frameworks available, as measured by independent benchmarks.It is based on standard Python type hints. Using them, you get automatic data validation, serialization, and documentation. Including deeply nested JSON documents. And you get editor completion and checks everywh
久々に開発ネタです. 大晦日ハッカソン2019 #大晦日ハッカソンで, 野球のデータをシュッと見るためのDashboardを作る(理由は後ほど). そんなDashboardのBackend APIをシュッと開発する. を目標に立て現在進行系でやってるのですが, 午後の進捗その2 Docker化が特に滞りなく完了. API Docも見れるとかFast API強すぎぃ 昨日の夕方から開発してたAPIはアッサリ1st Ver.できたので, 大晦日の買い物終わったらフロントエンドを除夜の鐘が鳴るまでになんとかするぞ #大晦日ハッカソン pic.twitter.com/wWMiSvQDKu— Shinichi Nakagawa (@shinyorke) 2019年12月31日 Backendを昨日(12/30)の18:00から着手して(実質作業時間)約5時間ちょいで完成させてしまいました. 本年最後
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