PythonのWebフレームワーク「FastAPI」とTypeScript・OpenAPIで、型つきでWebアプリを作ってみる - 機械学習WebAppのための技術スタック - Qiita
Intro Pythonで実装した機械学習や画像処理をバックエンドにしたWebアプリをサクッと作るための技術スタックとして、FastAPI+TypeScript+OpenAPIを紹介します。 モチベーション PythonでサクッとWebサーバ（APIサーバ）を立てたい 今まではFlaskを使ってたような用途 「Pythonで」 機械学習・画像処理のサービスなので 「サクッと」 バリデーションとか楽したい サーバ、クライアント共に型の保証が欲しい 機械学習や画像処理のアプリはパラメータが多くなりがち・一貫した慣習が無いのでミスしやすい width or w 値の範囲は[0, w] or [0, 1] ? →型アノテーションでカバーしたい やりたいこと API endpoint公開 メディアファイルアップロード・ダウンロード Additional: 非同期通信、WebSocket 検討した選択
技術書を書く技術 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Intro こちらの技術書を執筆しました。15Stepで踏破 自然言語処理アプリケーション開発入門 本稿は書籍そのものの紹介ではなく、私が技術書を執筆するために利用した技術・用意した環境についての解説です。 私が執筆を始めた当時（2017年下旬）はWebを漁ってもあまり技術書執筆のノウハウがなく、本稿の内容も割と手探りでした。今ググってみると技術書展のおかげで大量に情報が出てきますね。それらと被る部分もありそうですが、自分が１冊書いてみて得たノウハウみたいなものをここに吐き出してみたいと思います。 執筆フォーマットの決定 まずは執筆に使
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
