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本記事では、Python の with 文を起点に、多言語の with に相当する概念を横断的に比較し、 リソース管理という "地味だけど重要" なテーマ を一気に理解できるように整理しました。 「〇〇をしたら必ず △△ する」 をコードで保証する ── リソース管理とは? A. 「そのタスク終わったら Slack で私に連絡してくださいね!」 B. 「はい、わかりました!」 (数日後...) A. 「あれ、Slack で連絡来てないな。」 B. 「違う仕事していたら、Slack で連絡するの忘れてました!」 そんな経験、ありませんか? 「〇〇をしたら絶対にこれをやる」ということを強制する。 それを実現するのが、Python の with 文です。 〇〇をしたら絶対にこれをやるというのは、 例えばファイルを open したら必ず close をするなどのリソースに対して行うことは特に多く、
カーネルにDBMSを載せた分散OS「DBOS」の特徴と利点は? サーバレスでTypeScriptとPythonの実行に対応 マサチューセッツ工科大学(MIT)とスタンフォード大学の研究者によって考案された分散OS「DBOS」が、TypeScriptに加えてPythonの実行に対応したことが発表されました。 DBOSはOS内部にデータベースが組み込まれており、OSやアプリケーションのすべての処理や状態をデータベースが記録します。そのため、アプリケーションやOSが何らかの原因で終了したとしても、処理や状態を失うことなく終了したところから再開できるなどの利点を備えています。 これによりTypeScriptやPythonで耐久性の高いアプリケーションの構築を容易にしています。 DBOS is coming to #Python! Development of the DBOS Transact f
Posted by EditorDavid on Sunday May 23, 2021 @12:34PM from the language-barriers dept. Python's creator Guido van Rossum shared his opinions on other programming languages during a new hour-long interview with Microsoft's principle cloud advocate manager. Some of the highlights: Rust: "It sounds like it's a great language — for certain things. Rust really improves on C++ in one particular area — i
この記事はGWアドベントカレンダーの「なにか新しいことにチャレンジするカレンダー」の5/6記事です。 APIを策定し、SDKを作る側になると、どの言語に対応するかという悩みが出てきます。 SDKを作る労力は最小限にしたいので、できればどれか一つの言語で作ったらそれを他の言語に自動変換したいですよね。 自動変換できる!!とまでは行かないものの、結構惜しいところまで出来てるんじゃないかなというライブラリをまとめてみました。 ※どのライブラリも惜しい!もう一歩! というところで、完全に自動変換は難しそうでした。9割自動変換→のこり1割手動で治す みたいなやり方であればうまくいきそうです。 JavaScript -> TypeScript Javascriptの6割の人はTypeScriptも使ったことがある・・・みたいな話もありますが、旧いライブラリはまだJavaScriptですよね。移行コスト
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
cdk(TypeScript)とPythonを使って、Layerを使ったLambda関数を実装開始するまでの過程をまとめてみました。 はじめに cdkを使い始めて、AWSのリソース設定が柔軟に行える魅力を実感し始めました。ですが、複数の言語を利用する場合、動作に問題のないディレクトリ構成が必要となります。 今回はTypeScriptとPythonにて、試行錯誤した結果を備忘録含めて書き出してみました。 ファイル・ディレクトリ構成 作業用ディレクトリルートのappにはビルド用のスクリプト等を置いています。 - app ├ Pipfile ├ deploy.sh ├ cdk/ # cdk用ファイル一式 └ lambda_function/ # python実装 初期設定 mkdir app/ cd app/ export PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1 pipenv --py
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