「FastAPI + htmxが最強説」- AIエンジニアがモック作るならReactは不要、Streamlitも捨てよう
FastAPI + htmxが最強説 - Pythonエンジニアがモック作るならReactは不要、Streamlitも捨てよう この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の12日目の記事です。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追ってみてください。 本題 どうも、LivetoonCTOのだいちです。 今回はスタートアップでプロトタイプ開発する時の技術選定について書きます。結論から言うと、FastAPI + htmxという組み合わせがモック開発において最も効率的で効果があると思います。 モックごときでReactを
Jupyterよりも marimoが使いやすい理由
みなさん、marimoってご存じですか？ 最近marimoを触ってみたんですが、これが思った以上に便利でびっくりしました。 このツールだけで完結できる場面が多くて、しかもUIがリアルタイムに反応してくれるので、作っていてすごく楽しいんです🎶 驚くほど簡単で直感的に使えますし、「試してみたい！」と気持ちがどんどん湧いてきました。 というわけで、この記事ではそんなmarimoの魅力や、基本的な使い方について紹介していきたいと思います。 ちょっとでも「面白そう」と思ってもらえたら嬉しいです。 はじめに Pythonでデータ分析や機械学習をするとき、まず思い浮かぶのが Jupyter Notebook という人も多いんじゃないでしょうか。 定番ツールとして長く使われてきたJupyterですが、実際に使ってみると「セルの実行順がバラバラになって混乱する」「どこで何が定義されてるか分かりづらい」「G
uv × DockerでのPython開発環境構築方法
松尾研究所では、Python開発における標準ツールとしてuvを推奨しています。uvはPythonのパッケージ管理ツールで、依存関係の管理や仮想環境の構築を自動化し、高速で再現性のある開発を可能にすることが特長です。 Pythonパッケージだけでなく、Node.jsやブラウザ周りのツールなど他の依存も扱うときには、uvとDockerを併用するケースもあるかと思います。Dockerのコンテナ上でuvを使用する方法について社内で話題になったとき、調べたところいくつか方法があることが分かったので、それぞれの方法の違いと松尾研究所推奨の環境構築方法についてまとめました。 推奨方針まとめ Python開発はuvを標準とする Docker運用はAstral公式のuv+pythonイメージの使用を推奨 Astral公式のuvイメージ、または公式インストーラ（install.sh）によるuvの直接インストー
httpxのパフォーマンス問題について - methaneのブログ
前回の記事でhttpxの検討を進めた後にこんな気になる記事を見かけたので現状を調査しました。 gfx.hatenablog.com 結論から言うと、これは httpx を async で利用する時の問題で、現状ではまだ解決されていません。同期APIを使っていれば問題ありません。 原因は、httpxの低レイヤーライブラリであるhttpcoreがanyio.Lockを使っていたのですが、その実装がasyncio.Lockよりも大幅に遅いことです。httpcoreに提案されている解決策は3つあります。 anyio依存排除 https://github.com/encode/httpcore/pull/922 anyioに追加された fast_acquire を利用する https://github.com/encode/httpcore/pull/953 コネクションプールの実装見直し http
Pythonのhttpx (async) はサービスに支障が出るほど遅い、ただしコネクションプールを切ると速くなるかも - Islands in the byte stream
httpxはものすごく遅いから使うべきでないかもしれない…という話を書こうと思ったんですが、検証してみたら、確かにaiohttpよりは2倍以上遅いんですが、設定次第で多少はマシかもしれない、という結論です。 前提として、async modeです。いまどきのAPI serverは全部asyncかなとは思います。今回はsync modeには興味がないので検証してないですが、sync modeではまったく違う結果かもしれません。 あと文脈としては httpx を推しているブログを読んで、いや httpx はパフォーマンスに問題があるんだよな、ということを周知したかったというのもあります。 note.com ことの起こりは Python の openai library が 0.x から 1.x になったときにものすごくパフォーマンスが劣化したという問題があったことです。 github.com い
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
FastAPI on Dockerがかなりシンプルになった(2025年版) | フューチャー技術ブログ
5 年ほど前に Python のコンテナ化について 2 つの記事を書きましたが FastAPI 側も Docker 側もアップデートがあり、当時よりもかなりシンプルになってきたのを感じたので少し調べてまとめてみました。 書き方の部分は別として Python におけるコンテナイメージ選択の考え方とかは 2020 年に書いたときとは変わっていませんので、適宜そちらを参照してください。 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (1): オールマイティ編 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (2): distroless 編 (1)の方からのアップデートとしては Debian のバージョンですね。stretch(9), buster(10)はすでに EOL です。その次に出た bullseye(11)は 2026 年 8
[備忘録] StreamlitでExcelのようなデータ編集機能を実装する - Qiita
Streamlitで簡単にExcelライクなデータ編集機能を実装する方法をQiitaに投稿しました。Pythonの勉強備忘録として、データ操作をブラウザ上で直感的に行う方法をまとめています。初心者の方にもわかりやすく解説しているので、ぜひご覧ください！📝 はじめに 最近Pythonを勉強していく中で、データ操作のためのウェブアプリを手軽に作成できるStreamlitというフレームワークに出会いました。特に、st.data_editorという機能を使うとExcelのようなインタラクティブなデータ編集が可能になることを知り、備忘録として共有します。 Streamlitとは？ Streamlitは、データサイエンス・機械学習のプロジェクトを簡単にウェブアプリ化できるPythonのフレームワークです。コードを書くだけで、インタラクティブなウェブアプリを作成できるのが特徴です。 環境構築 まずは必
![[備忘録] StreamlitでExcelのようなデータ編集機能を実装する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/892d1fdb514c462addb1acd253f4a55814ea462b/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYyNjQ4MDY5JTJGOGVjY2M1MjQ5ZDQ3YmJhYzNmOTYzMzIyZGY0MTUwZTJjYWZiNGVjZSUyRnhfbGFyZ2UucG5nJTNGMTc2NDg2MjYxNT9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9MjAwNjAzNmZlYTMzNDM4OWYyYjA3MmRmN2IyNDdkY2Y%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dfe03bef855b37ceb3e27eac1a259790a%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU1JTgyJTk5JUU1JUJGJTk4JUU5JThDJUIyJTVEJTIwU3RyZWFtbGl0JUUzJTgxJUE3RXhjZWwlRTMlODElQUUlRTMlODIlODglRTMlODElODYlRTMlODElQUElRTMlODMlODclRTMlODMlQkMlRTMlODIlQkYlRTclQjclQTglRTklOUIlODYlRTYlQTklOUYlRTglODMlQkQlRTMlODIlOTIlRTUlQUUlOUYlRTglQTMlODUlRTMlODElOTklRTMlODIlOEImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz01NWY5YjRhZjY5OTliNzBmNWQwMjEwZTM1YzgxOWI0NA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBUYWRhdGFrYV9UYWthaGFzaGkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz01YWM4MmFhMTM4Y2ZkZDI1MzAyNzNkMmI1YzJiNDBhMQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D214a76cc9ea8ae67cc33da88f019132a)
みてねにおけるRuff導入までの道のり
はじめに これは、MIXI DEVELOPERS Advent Calendar 2024 の16日目の記事です。 みてねプロダクト開発部 Data Engineeringグループの 鶴田 です。 この記事では、「家族アルバムサービス みてね (以下みてね)」における、Python系リポジトリへのRuff導入までの数年にわたる取り組みを説明します。 2021年前半 (入社当時): コーディング規約だけの世界 2021年 (私の入社当時)、みてねには以下のようなPythonコーディング規約が存在しました。 コーディングスタイルはpep8に準拠しましょう docstringを書きましょう 極力型ヒントを書きましょう ただし、ルールとして存在するだけで強制力はなく、実際には様々なスタイルのコードが混在していました。 2021年後半: エディタ設定の共有 このような状況を改善すべく、まずはチーム内
AWS Lambda SnapStart for Python and .NET functions is now generally available | Amazon Web Services
AWS News Blog AWS Lambda SnapStart for Python and .NET functions is now generally available Today, we’re announcing the general availability of AWS Lambda SnapStart for Python and .NET functions that delivers faster function startup performance, from several seconds to as low as sub-second, typically with minimal or no code changes in Python, C#, F#, and Powershell. In November 28, 2022, we introd
【公式】レトロゲームエンジンPyxelを使わない理由が見つからない - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pyxel作者です。Qiita初投稿です。よろしくお願いします。 皆様、Python向けレトロゲームエンジンPyxelのご愛顧ありがとうございます。 「気軽に楽しくゲームプログラミング」をコンセプトに、2018年にGitHubで公開を始めたPyxelも、おかげさまで現在16,000スター、ダウンロード数は110万を超えることができました。 4億を超えるGitHubプロジェクトの中で、Python向けゲーム開発環境としてはダントツの1位（2位は7.5kスターのPygame）、全言語合わせたゲームエンジンの中でも8位にランクインしており、7
Pythonが遅い理由とその対策 - Qiita
はじめに Pythonは柔軟性が高く、初心者にも適したプログラミング言語ですが、その一方で速度面では他の言語に劣るとされています。本記事では、先月ピッツバーグで開催されたPyCon US 2024で紹介されたPythonの高速化技術について詳しく解説します。 Pythonの速度問題 「Pythonはランタイムにコストを払う」という古い格言が示す通り、Pythonは解釈型言語であり、実行時に多くの処理を行うため速度が遅くなることがあります。Pythonはソースコードを効率的なバイトコードに変換し、それを直接実行することで動作します。このプロセスには多くの間接処理が含まれ、単純な命令でさえも多数のCPU指示に分解されます。例えば、二つの数値を足すだけでも500以上の命令が実行されることがあります。 高速化のためのコンパイル技術 Cythonによる最適化 PyCon 2024でのSaksham
画像grepツールを作ってみた - Qiita
経緯 ごく稀に、プロダクト内に書かれた文言の修正をすることってありますよね。 htmlやテンプレートファイルに文字列が記載されていれば、普通にgrepするなり、sedで一括置換できたりします。 問題は画像です・・・！ 画像の中に置き換えなければいけない文字があることもあると思いますが、画像を目視で見ないと分からないですよね。 過去の経験的にも、あとから置き換えなければいけない文字を含む画像が見つかって、修正する・・・みたいなことを何度か経験したことがあります。 （本来は、画像内にあまり文字を書くのは良くないと思うのだけど・・・説明ページとかだと仕方ない場合もありますよね。） 画像内をgrepできたらいいのに、と思ったのでOCRを活用して画像内の文字列をテキスト化し、その中に調べたい文字列があるかをチェックするツールを作ってみたので紹介します。 OCRとは OCR（Optical Chara
ばんくしさんによる「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」がほんとよい！ 写経を積みます - nikkie-ftnextの日記
積ん読宣言エントリです。 ざっと一読した感想を述べています。 目次 目次 エムスリーテックブック5（技術書典15） 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 組合せてパッケージマネージャー 終わりに P.S. 最近のばんくしさん エムスリーテックブック5（技術書典15） 2023年11月に頒布されました 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 上記のエムスリーさんのエントリより この課題がどこから来ているのか、どのように解消されようとしているのか、そして開発者としてどのように貢献していけるのかを、実際にPackage Managerのlock、install、run、build、uploadのようなサブコマンドを実装して行くことで知っていく章になります。 ばんくしさんには2023年10月のみんなのPython
Python + VSCode の環境構築 20240604
作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
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【海外記事紹介】Python PandasがNumPyを捨て、より高速なPyArrowに移行 — 10倍以上の高速化を期待
Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門![Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/992695ba135ffb2534a49fc4aea6769cc24a452a/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F8e1ff1eaedc0427bbc88de937a2aa2f6%2Fslide_0.jpg%3F35132442)
「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」 - Qiita
sqlcを新規サービスに採用してみた！
GitHub - mesop-dev/mesop: Rapidly build AI apps in Python
