FastAPIを用いたAPI開発テンプレート - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに FastAPIはPythonのWEBフレームワークで、同じ分類のフレームワークとしてFlaskやDjangoなどが挙げられます。FlaskとDjangoはよく比較され、Flaskが最小限のコードで書き始められるシンプルなマイクロフレームワークと呼ばれるのに対し、Djangoはログイン機能、データベース管理などが初めから備わっておりフルスタックフレームワークと呼ばれています。 FastAPIはFlaskと似ているマイクロフレームワークで公式ドキュメントでは次のように紹介されています。FastAPI は、Pythonの標準である型
AWS上にVSCode対応の開発環境を簡単に構築できるOSSのCoderがすごい！ - Qiita
使い方 Coderは様々なクラウドサービスで利用できますが、AWSでの使い方について紹介します。 詳細は公式サイトに詳しく記載されているので簡単に紹介します。 1.Coderが提供しているAMIからインスタンス(管理サーバー)を起動する Coderを使うためには、管理サーバーが必要になります。 ブラウザで管理サーバーに接続し、開発環境を立ち上げたりアクセスできるユーザーを管理したりすることができます。 2.管理サーバーにログインする 3.テンプレートを作成する デフォルトでDocker, AWS EC2, AWS ECSなどのテンプレートが用意されています。今回はEC2を選択しました。 4.ワークスペースを起動する。 ワークスペースが実際に開発を行うための環境になります。 5.開発環境に接続する 起動が成功するとVSCode Desktopとcoder-serverが選択できるようになりま
AWSの最新アップデートを楽しく追いかける方法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? クラウドサービスのAWS、毎日のように多数の機能アップデートがあり、追いかけるの大変ですよね！ そもそも最新情報なんてずっと追わなくてよくない？ そんなことないんです！ アップデートを毎週追っているとメリットも多数。 常に最新機能に詳しくなれる。業務にも生きる 最新情報をきっかけに普段触れていないサービスにも詳しくなってくる 同僚やコミュニティの仲間と毎日ワイワイ盛り上がれる。大きなアプデ時はお祭り！ 昨日まで案件で悩んでいた技術制約が、今朝のアップデートでめでたく解消…みたいなサプライズもあったりするのがクラウドの面白いところでもあり
VPNにつなぐとWSL2でインターネットに繋がらない問題を解決する - Qiita
$ sudo apt-get update Ign:1 http://archive.ubuntu.com/ubuntu jammy InRelease Ign:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security InRelease Ign:3 http://archive.ubuntu.com/ubuntu jammy-updates InRelease Ign:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security InRelease Ign:4 http://archive.ubuntu.com/ubuntu jammy-backports InRelease Ign:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security InRelease
ペペロンチーノで学ぶ非同期プログラミングによる並行処理 - Qiita
非同期プログラミングについて、イメージだけを超速で掴むための記事を書きました。非同期プログラミングが全くわからない人、具体的には、「async await ってなに……？」「for 文で実行していくのと何が違うの……？」レベルの人を想定しています。 非同期プログラングって何？ 同期的じゃないプログラミングです。同期的ということは、プログラムが上から下に順々に実行されるということです。つまり、普通のプログラムはだいたい同期的です。言い換えれば、非同期プログラミングは順番が入れ替わる（可能性）のあるプログラムです。なぜそんなことをするかについては後述します。 ペペロンチーノを作りたい あなたはペペロンチーノを作りたいとします。以下のタスクが必要です。 パスタを茹でる（5 分） ニンニクを切る（1 分） ソースを作る（4 分）、ただしニンニクを切っている必要がある 盛り付けをする（0 分）、ただ
Cloudflare スタックを駆使してQBハウスの待ち人数推移を眺める - Qiita
目的 QBハウスがもたらす「省時間」効果を最大限に享受するには、QBハウスでの「待ち時間」を最小限にする必要があります。 QB HOUSEとは? | QB Lab | QBハウス "10分の身だしなみ" QB HOUSE が考える「省時間」とは、同じ社会的・経済的効果や便益を、 より少ない時間で得られるヘアカットサービスを提供することです。 このクオリティを高めていくために、私たちは多様な取り組みをスタートしています。 そのため、公式サイトでは店舗ごとの待ち人数を確認することができます。 ご利用案内 | QBハウス "10分の身だしなみ" 渋谷南口店 | 店舗検索結果 | QBハウス "10分の身だしなみ" ただ、もったいないのは「現在の」待ち人数しか確認できません。 QB PREMIUM では、アプリ予約ができるようですが、始まったばかりのサービスのため、QBハウスで待ち時間なく対応して
Twitterはタイムラインをどうやってキャッシュしているか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Twitterの内部構造を読解してみる 前口上 Twitterのようなマイクロブログサービスでは短時間で書き込みも多く、特にタイムライン周りは単にRDBのデータを出し入れるするだけではスケールしなくなります。 インターネット上に断片ながらTwitterの中の人がアーキテクチャについて解説した記事や動画がいくつか落ちていたので、Twitterがタイムラインをどうやってキャッシュしているかについてまとめてみたいと思います(推測を含みます)。 Twitterのテーブル構造 単純なTwitterのテーブル定義をRDBで定義すると以下のようになる
サンプルコードを作例するときに気をつけている6つのこと - Qiita
僕は現在、TypeScript入門書『サバイバルTypeScript』を書いています。この本を書く過程で、わかりやすくて効果的な学習体験を提供するため、サンプルコードの制作には特別な注意を払っています。 サンプルコードは教育的な文書で重要な役割を果たします。しかし、よく考えられていないサンプルコードは学習者を混乱させ、思考の妨げになることさえあります。そのため、以下の6つのポイントに基づいてサンプルコードを制作するように心がけています。 シンプルにする クリアにする コメントで解説する 未導入の機能を避ける 完全な動作を示す コードの長さに注意する 1. シンプルにする コードは学習者が取り組んでいる特定の問題を解決する最短・最も簡単な方法を示すようにします。無関係な要素は省いて、特定のコンセプトや機能に焦点を当てます。 例: TypeScriptのforループを解説したいとき ✅Do:
ちょっとした気配りで皆を幸せにする GitHub の使い方 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TL;DR 読むのが面倒な人は 私が一番訴えたい事： PR がレビューされない環境を作らない を読んでください。 その他のものは、周りの開発者体験をより良くするための手法について提示しています。 初めに この記事は GitHub での開発者体験をより良いものとするため、チームメイトにこの記事を見せて GitHub 上での開発手法を合わせたいという意図があります。 より良い開発体験を見つけたり躓いた部分があった場合は適宜更新されます。 また記事を見ている方の意見も募集しております 皆でより良い開発者体験を得られる環境を考えられたらと思いま
ChatGPTプロンプトエンジニアリングのコツ8箇条～OpenAI公式のベストプラクティスから学ぶ～ - Qiita
はじめに OpenAI API (ChatGPT含む) のプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスが公式から出ているのを知り、和訳しながら読んでいきたいと思います！ プロンプトエンジニアリング8箇条 (忙しい人向け) 最新のモデルを使用する 指示をプロンプトの最初に配置し、###または"""で指示と文脈を分ける 望む文脈、結果、長さ、形式、スタイルなどについて具体的で詳細に記述する 例を使って望む出力形式を明示する ゼロショットから始め、効果がなければファインチューニングを行う 曖昧で不正確な表現を減らす やってほしくないことだけでなく、代わりにやってほしいことも記述する コード生成には、特定のパターンに誘導する「leading words」を使用する How prompt engineering works (プロンプトエンジニアリングの仕組み) インストラクション・フォロー・モデ
今さら聞けないログの基本と設計指針 - Qiita
ログの出力場所 ログは、開発者や運用担当者が見つけやすい箇所に出力することを原則としましょう。ファイルに出力する場合は、logディレクトリなどを作成しておくことをお勧めします。基本的に、出力先は以下の4つが想定されます。 ・ファイルに出力する コンソール外で起動するアプリケーションに使用される方法です。 ・標準出力 コンソールから起動するアプリケーションで使用されます。途中経過などを出力するための出力方法です。 ・外部ログ管理ツールのファイルに出力 外部のログ管理ツールを用いることが可能な場合は、専用のログ記録場所に出力することを推奨しています。 ・外部システムへ出力 開発者・運用者の作業やコミュニケーションを円滑に行うために、Slackなどのチャットツールに出力するケースもあります。ただし、稼働率に注意する必要があり過度なログの出力は控えるようにしましょう。 基本的に、外部ログ管理システ
【15分で確認】AWSでクラウド設計する時に覚えておきたい設計原則・アーキテクチャ３選 - Qiita
1. マイクロサービスアーキテクチャ マイクロサービスは、独立した小さなサービス群でソフトウェアを構築するアーキテクチャです。これにより、迅速なイノベーションと新機能の迅速な展開が可能となります。一方、モノリシックアーキテクチャは、全てが一つのサービスとして結合され、変更や障害が全体に影響を及ぼしやすいです。マイクロサービスは独立して動作するため、各サービスのアップデートやスケールが容易です。特徴として、自律性、特殊化、俊敏性、スケーリングの柔軟性、容易なデプロイ、技術的自由、コードの再利用、耐障害性が挙げられます。 マイクロサービスの概要に関しては以下の記事が非常にわかりやすくシンプルにまとめられているので、ぜひ読んで頂くのがベストです。なお、本記事ではマイクロサービス支えるアーキテクチャ・技術をAWSのリソースに絞って紹介します。 (1)API Gateway パターン API ゲート
リーダブルSQL[より良いSQLを書くためのシンプルで実践的なテクニック] - Qiita
はじめに 最近エンジニア界隈では「リーダブルコード」が話題なっていますね。 リーダブルコードでは、このような定理が紹介されています。 「コードは他の人が最短時間で理解できるように書かなければいけない。」 Dustin Boswell リーダブルコード P.3 より引用 皆さん、クソSQL1を読んだことがありますね？ クソSQLを書いたことがありますね？ 僕は、あります。 そこで、本記事ではどうしたらリーダブルなSQLが書けるかというアイデアを紹介します。 処理の流れの順に上から読めるようにする サブクエリを多用したSQLは複雑に絡み合った大きな複雑な塊になってしまいます。サブクエリを使ったSQLでは、処理の流れは上から下ではなく、ネストされた内側から始まります。しかも、必ず内側から読んでいけば理解できるかというとそうでもなくて、内側のクエリが外側のクエリの影響を受けていて、内側のクエリだけ
![リーダブルSQL[より良いSQLを書くためのシンプルで実践的なテクニック] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ed45a5389a83a997b046607726d58308cc2b6de3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB6YWNrZXkyJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xNWQ5ZDE5ODRhODljY2JhMGNmYWMzYmQxNmUxMzdkOA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-TSZB44Kv44Op44Km44OJ%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25231E2121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D0e7b4ec63f049a7d65fb81ad515337b0)
ArgoRolloutsによるBlue/Greenデプロイの動作検証メモ - Qiita
1. はじめに ArgoCDでBlue/Greenデプロイを実現するのはかなり面倒だなと感じていました。 なにかいい方法がないかを探したところArgo Rolloutsがどうやら便利そうとのことで、実際に自分のお遊び環境で動作検証てみました。 これはその検証内容と実施手順の備忘メモとなります。 2. kubernetes環境の準備 簡単にArgo Rolloutsの使い方を理解するためなので、minikubeを利用します。 いきなりArgo Rolloutを試すのではなく、まずはminikube上でアプリを動かします。 2.1 マニフェストファイルの準備 今回は自作のWebアプリのコンテナイメージを検証に利用します。 用意したDockerfileをdocker buildでビルドし、ローカルのレジストリにイメージを格納します。 格納したイメージはminikubeで利用できないため、mini
凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
チームで開発するならDev Containersで環境構築工程をスキップしませんか？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 読み飛ばしてください みなさまどうも。 限界派遣SESと言われて心が折れるnikawamikanです。 最近、学生さんと一緒になんやかんや開発することがあり、その中で使ってみてよかった技術の中にDev Cointanersと言われる技術があります。 VSCode限定ではありますが、開発環境の差異を可能な限り埋めてくれるスゴイやつです。 さらに言えば新たにチームに参加するメンバーに開発環境の構築を逐一説明する必要もなくなるので、入れ替わりの激しい限界派遣SESにこそ使う技術です。 本題 前提として以下の環境はインストールされているものとし
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