X(旧Twitter API)を使って自動ツイートする必要があり、Twitterの開発者(Developer)登録とApp登録をしました。(※便利上XはTwitterと表記しています)
![X(旧Twitter API)を利用する方法〜Developer登録〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9d0a01c168de4dc42df7079f4651f8f829df99bf/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Futeee.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F04%2Fimg_1030.webp)
はじめに この記事は以前作成した競艇予想のモデルをAWS Lambda上で使用し、 競艇予想APIを作成したときのお話です。 やっていることは単純ですが、これを実現するために私の夏休みをすべて費やしました(泣) ですので、私のようにAWS Lambdaで自身が作成した機械学習モデルを使用したいと 考えている方の助けとなれるように記事を書きました。 アジェンダ 1.使用したライブラリ、実行環境について 2.処理内容について 3.アーキテクチャ図について 4.競艇予想APIを作る上で困った点について 5.Serverlessについて 6.ServerlessによるAWS Lambdaのデプロイ方法について 7.競艇予想APIのつくり方について 8.最後に 1.使用したライブラリ、実行環境について ・Python 3.6 ・TensorFlow 1.14.0 ・Numpy 1.15.4, 1.1
1. Getting Started Installation Basic usage Builds and modules 2. Troubleshooting Getting Help Common problems 3. Configuration Options Global defaults data-* attributes 4. Appearance 5. Options 6. Data sources The Select2 data format Ajax (remote data) Arrays 7. Dropdown 8. Selections 9. Dynamic option creation 10. Placeholders 11. Search 12. Programmatic control Add, select, or clear items Retri
結論 先人によって既に作られてないか、いったん確認してみましょう。 keithrozario/Klayers 使い方 なぜかAWS公式でLayerが提供されていないライブラリ、pandasを例として使います。 (Numpy + Scipyがあるなら、pandasもあってくれていい気がしています) 0. 前準備 AWS Lambdaにアクセスして、[関数の作成]を押し、適当な名前の関数を作ります。 「ランタイム」はPython3.8を選びます。「アクセス権限」はノータッチでOKです。 1. pandasをインポートし、テストを作成 import pandasを追加し、[保存]を押します。 [テスト]を押し、「イベント名」に適当な名前を入れます。 下のJSONは特にいじらなくてOKです。 この時点でもう一度[テスト]を押すと失敗します。pandasが無いよと言われています。 それはそうという感
はじめに AWSでサーバレスの開発をするにはSAMを使うという記事や話を聞いたことがある人は多いと思います。じゃあ、自分もSAMでやってみようと思ってやってはみたものの、SAMのテンプレートが書けない!って挫折した人が少なからずいると思います。私もその一人でした。おそらく、そのような人は、AWS CloudFormation のテンプレートを書いたことがない人だと思います。 実は、SAMのテンプレートは、CloudFormationテンプレートの拡張です。AWS SAM Template Basicsに、このように書かれています。 AWS SAM templates are an extension of AWS CloudFormation templates. That is, any resource that you can declare in an AWS CloudForma
同バケット内でファイルをフォルダ間でコピー line/diagonal/hoge.csvを新たにlineフォルダ下にstraightフォルダを作成しそこにコピー import os import boto3 BUCKET_NAME = 'your_bucket' # バケット名 COPY_FROM = 'line/diagonal' # コピー元ディレクトリパス COPY_TO = 'line/straight' # コピー先ディレクトリパス] FILE_NAME = 'hoge.csv' # ファイル名 s3 = boto3.client('s3') copy_from_path = os.path.join(COPY_FROM, FILE_NAME) copy_to_path = os.path.join(COPY_TO, FILE_NAME) s3.copy_object(Bucke
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