Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)Python だけで作る Web アプリケーション第一弾です。HTML/CSS/JSを使わずに、PythonだけでUIを含むWebアプリケーションを作ります。
【Python】Flaskの本番環境構築（Flask + uWSGI + Nginx） - 7839
前回の記事で、PythonのWebアプリケーションフレームワークであるFlaskでHello Worldをローカル開発環境で確認するまでを紹介した。 serip39.hatenablog.com 今回、Raspberry Pi 3 Model B 上にWebサーバーを構築して、FlaskのWebアプリケーションを本番環境に公開するまでを紹介する。 Flaskの本番環境に関して This launches a very simple builtin server, which is good enough for testing but probably not what you want to use in production. Flask公式 Flaskには組み込みサーバーがあり、特別な環境構築を行うことなく、Webサーバーを立ち上げることができる。ただし、この組み込みサーバーを本番環
[第一部]これならわかる！Flask+Nginx+uWSGIをAWSに丁寧にデプロイ
はじめに タイトル通り、Flaskで作った簡単なWebアプリをAmazon Linux2に上げてNginx+uWSGIを使ってとりあえず外部から見れるようにします。 AWSに関してはVPCの作成から載せています。(補足でCloudWatchを設定して請求金額のアラート通知も出来るようにするのでお金の面も安心！) かなり丁寧に解説を挟みますので、下に挙げる前提知識を持っている方であれば問題なく理解し実践出来る内容になっています。 また、今後「第二部」「第三部」では「DNSの設定」や「DB(RDS)やストレージ(S3)との連携」、「HTTPS化」等についても記事にまとめていくので一覧のシリーズを読んでいけばとりあえず個人開発でFlaskアプリを作ってデプロイ出来る知識を素早く身に付けられるように作っています。 最低限必要な前提 AWSは登録済みかつIAM作業用ユーザー作成済み(もしくは独力で登
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GoogleログインでFlaskアプリケーションを作成する
おそらく、さまざまなWebサイトでGoogle Loginのオプションを見たことがあるでしょう。 一部のサイトには、Facebook LoginやGitHub Loginなどのオプションもあります。 これらすべてのオプションにより、ユーザーは既存のアカウントを利用して新しいサービスを使用できます。 この記事では、FlaskWebアプリケーションの作成について説明します。 アプリケーションでは、ユーザーは新しいアカウントを作成する代わりに、Google IDを使用してログインできます。 このユーザー管理方法には、多くの利点があります。 従来のユーザー名とパスワードの組み合わせを管理するよりも安全でシンプルになります。
PythonのWeb開発フレームワーク「Flask」とは？ Django、Bottle、FastAPIの特徴と合わせて解説
本記事は『Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方』（佐藤昌基、平田哲也）の「はじめに」と「第0章 Flaskの概要と環境構築」の一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 はじめに Flaskは、2010年4月1日にArmin Ronacher氏がエイプリルフールのネタとしてリリースし、そこからPython愛好家の間で人気になったPython製Webマイクロフレームワークです。2018年にはPython開発者調査で最も人気のあるWebフレームワークとして投票され、いまでも高い人気があります。 本書は、Flaskによる実践的なWebアプリケーション（以下、アプリ）の作成を通して、自力でアプリを作成できるようになることを目的としています。 まずは最小のアプリの作成から始め、問い合わせフォーム、データベースを使ったアプリ、認証機能と
Pythonならわかるシステムプログラミング - Qiita
pyspa Advent Calendar 2021のエントリーです。昨日は@kuenishiさんでした。 どんなプログラミング言語でも、最終的にはOSへのシステムコールとなってプログラマーがやりたいことを実現しています。文字列をコンソールに出したり、ファイル入出力、ネットワーク入出力などなど。Goの場合Goならわかるシステムプログラミングという本がありますね。もちろん、みんな一人10冊ずつぐらいお買い上げのことだと思いますが、せっかくなので他の言語でも見てみましょう。 ここで扱うのは先日、TIOBEインデックスでプログラミング言語の人気No.1になったPythonです。 ただし、Pythonでメインの処理系のCPythonではなくてPyPyで見ていきます。理由は後から説明します。 PyPyのコードは次の場所でホストされています。 早速、次のコードの中身を見ていきましょう。 print()
朝飯前に学べる！便利なPythonのヒント100選【前編】 - Qiita
本記事は、Fatos Morina氏による「100 Helpful Python Tips You Can Learn Before Finishing Your Morning Coffee」（2021年5月10日公開）の和訳を、著者の許可を得て掲載しているものです。 #朝飯前に学べる！便利なPythonのヒント100選【前編】 Photo by Jexo on Unsplash ##はじめに Pythonは、主にそのシンプルさと習得のしやすさから、最近では非常に人気があります。 データサイエンスや機械学習、ウェブ開発、スクリプト記述、自動化など、幅広い分野で利用することができます。 この記事はかなり長いので、すぐ始めましょう。 ##1. forループのelse条件 今までにPythonのあらゆるコードを見てきたとしても、次のfor-elseは見逃している可能性があります。私も数週間前に
米ハーバード大学のプログラミング授業「CS50x」日本語訳が無料公開
米ハーバード大学がオンラインで無料公開している、PythonやJavaScriptのプログラミング学習とコンピューターサイエンスの入門講座の日本語訳ページ「CS50.jp」が無償公開されました。2022年8月31日に2022年度最新版の日本語化が完了しました。講義動画の日本語字幕の翻訳化を順次すすめています。学生向けですが、年代にかかわらず、コロナ禍で学習環境やキャリアに悩んでいる誰もが学ぶことができます。 ハーバード大学のCS50xとは ハーバード大学のCS50xとは、日本語翻訳ページ「CS50.jp」によると、コンピューターサイエンスとプログラミング技術を紹介するオンラインコースです。この講義がオンライン上で無償公開されており、世界で282万人が履修登録しています。 edX - CS50s Introduction to Computer Science 学べる内容はPythonのプロ
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
時系列モデル(ARIMA/Prophet/NNなど)を統一的なAPIで扱えるPythonライブラリ「Darts」がかなり便利 - フリーランチ食べたい
時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。 時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。 スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。 github.com Darts は現在、下記のモデルに対応しています。内側では statsmodels 、 Prophet(stan) 、 Pytorch などを使っていて、
Python実践入門を執筆しました
2020年01月24日発売の「Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める」を執筆しました。 お話をいただいたのが2017年の終わり頃1で、そこから2年をかけてじっくりと書きあげました。 その間、レビュアーの方々には何度も何度もレビューをしていただき、自分でも納得のいく書籍となりました。 そこで、ここで著者として本書を紹介しておこうと思います。 対象読者と本書の紹介 Python実践入門は、主な対象読者に次のような方々を想定して書いています。 Pythonの入門書をやりきった方 入門書は一通りやったけどまだ自信を持てない Pythonを業務利用するのはまだ不安 他言語でのプログラミング経験者でこれからPythonを始める方 業務利用の経験はないが転職先やこの先の案件でPythonが必要になる 普段は別の言語を書いてるけどPythonを始めたい すでにPythonを書いて
Visual Studio Codeの設定「虎の巻」：Python編
前回までは、Visual Studio Code（以下、VS Code）のIDEの全般的な設定方法や、ワークベンチやエディタの配色、構文ハイライトのカスタマイズについて見てきた。今回はVS CodeでPythonプログラミングを行う上で必須となるPython拡張機能と、その使い方と設定項目などについて取り上げる。 なお、ここではWindows版のVS Code 1.22.2と、Python.orgからインストールしたPython 3.6.5で動作を確認している（macOS版のVS Codeでも一応の確認はした）。 Python拡張機能 VS CodeでPythonを使ってコードを書こうという場合、Microsoft自身が提供しているPython拡張機能をインストールするのがお勧めだ。この拡張機能をインストールせずに、Pythonファイルを作成すると、VS Codeのウィンドウ右下にPyth
画像解析 | 機械学習など利用した画像解析とその応用
このページでは主に OpenCV などの機能を使った画像解析を中心に紹介する。 画像解析基礎 ブロックノイズ 画像を高圧縮率の JPEG 形式で保存すると、8×8 ピクセルからなるブロックノイズが生じる。 RGB 色空間 RGB 色空間は、デジカメやパソコンなどのディスプレイで色を表現する際に利用される。 HSV 色空間 色の種類が色相 Hue で表されるため、色に着目したオブジェクト検出などによく利用される。 L*a*b* 色空間 色情報を赤から緑 a*、青色から黄色 b* および明るさ L* の三要素で表している色空間である。 OpenCV インストール OpenCV をインストールする方法。 ファイル OpenCV で画像ファイルの読み込みと書き出しを行う方法。 テキスト 画像の中にテキストを書き込む方法。 基本図形 画像中に矩形・線・円などの基本図形を描き込む方法。 動画作成 複数
pythonでバッチスクリプトを書くときの雛形 - Qiita
仕事上Pythonでスクリプトをよく書くので、雛形コードを備忘録も兼ねて載せておきます。 python3系の雛形 python 3.3以降を対象としています。 概要 この雛形では以下のことをしています。 コマンドライン引数のパース(clickの利用) 設定クラスの読み込み ログ出力(loggingの利用) ライブラリ読み込み ライブラリの単体テスト ファイルの配置 import logging import os import sys from pathlib import Path import click # 親ディレクトリをアプリケーションのホーム(${app_home})に設定 app_home = str(Path(__file__).parents[1]) # ${app_home}をライブラリロードパスに追加 sys.path.append(app_home) # 自前のライ
Python at Netflix
By Pythonistas at Netflix, coordinated by Amjith Ramanujam and edited by Ellen Livengood As many of us prepare to go to PyCon, we wanted to share a sampling of how Python is used at Netflix. We use Python through the full content lifecycle, from deciding which content to fund all the way to operating the CDN that serves the final video to 148 million members. We use and contribute to many open-sou
Python環境構築ベストプラクティス2019
Python環境構築ベストプラクティス2019 Published at: 2019-02-18 / Updated at: 2019-05-14 Web上には新旧さまざまなPython環境の構築の方法が乱れており, 正しい情報にたどり着けない人がいて不憫なので2019年2月現在のベストプラクティスをPythonを使いたい人の属性ごとに紹介したいと思います. 自分がどのような環境を作ればいいかわかったなら公式ドキュメントというほぼ絶対的な1次資料を元に最高の環境を作っていきましょう. For Beginners とりあえずPythonを勉強してみたい, 手軽に手元にあるデータを解析してみたいという人はこちらです. プログラムをガリガリ書いていくのではない場合, 自分のPCに環境構築する必要はありません. Googleが提供しているColaboratoryを使いましょう. 苦労することなくP
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The Flask Mega-Tutorial, Part XVII: Deployment on Linux
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【Chainer】ディープラーニング初学者向けのチュートリアルを無償公開。Pythonの使い方から実装までの流れを学べる | Ledge.ai
