VOICEVOX | 無料のテキスト読み上げ・歌声合成ソフトウェア
オープンソースVOICEVOX は OSS（オープンソース・ソフトウェア）版 VOICEVOX をもとに構築されています。 製品版と OSS 版の違いやモジュール構成は VOICEVOX の全体構成 をご参照ください。 ソフトウェア部分は Electron + Vue 、音声合成エンジン部分は Python + FastAPI です。 追加したい・改善したい機能があれば、ぜひ開発にご参加ください。
オープンソースVOICEVOX は OSS（オープンソース・ソフトウェア）版 VOICEVOX をもとに構築されています。 製品版と OSS 版の違いやモジュール構成は VOICEVOX の全体構成 をご参照ください。 ソフトウェア部分は Electron + Vue 、音声合成エンジン部分は Python + FastAPI です。 追加したい・改善したい機能があれば、ぜひ開発にご参加ください。
2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、Streaml
- はじめに - 9月くらいから趣味でフロントエンド周りをやっていたので、その勉強過程のまとめ。 何が良かった悪かったとか、こうすればよかったとか、所感とか。 - はじめに - - 前提 - - どんな感じで進めたか - 最初の開発 TypeScriptとNext.jsを使った開発 アプリ手伝いから自分のアプリ開発まで - できてないこと - - 所感 - - おわりに - - 追記 - - 前提 - 前提として9月頭くらいの私のフロントエンドに対する理解と技術的な知識はこんな感じ。 5年程前まではjQueryで謎のWebサービスや動きモリモリのプロフィールページを作ったりDjangoで研究室のWebサイトを作ったりしてた Railsチュートリアルはやったことある 仕事では普段機械学習モデル作ってるが、機械学習のデータやモデルの変更が及ぶ場合に既存のPHP、Railsアプリの改修をしたり、
私はUdmeyに年間50万??ぐらい教材に投資して常に、Udemyに貼り付いて良い講座ができるのを監視しています。その中で、最後まで講座を受講してその講座の感想を書きたいと思います。私は、優良だと思わない講座は即返金処理を行うので、ここに紹介される講座は、とてもわかりやすいものしか基本的に載せてありません。この記事は更新されていきますので、ご興味ある方はいいねとストックをお願いします。(よかったやつ証明書とかコピペしてここに貼るの正直まじでめんどくさいので、更新するモチベーションに繋がります)。下記に書いてあるものは全部、優良のものだが、中でも個人的に良いなと思ったやつは、右バーのindexと題名に「👍」をつけておいた。下までスクロールするのがめんどくさい人は「👍」まで。 どうやら、この記事がUdemy Advent Calender 2023に参考記事になったようです。 ちょくちょく
個人開発で 賃貸物件の検索サービス Comfy を作りました1。グラフや地図でサクサク絞り込める UI が特徴のサービスです。とにかく気持ち良い使い勝手を実現するために色々工夫しています。 既にリリースからは 4 ヶ月以上経っているのですが、改めてサービスの概要や、システム構成及び使用した技術・サービスをご紹介しようと思います。2。 サービスの概要 Comfy は日本全国の賃貸物件を検索できる Web サービス です。画面 UI は上の GIF 画像のような感じです。 こだわったポイントを色々書くよりも実際にさわって頂いた方が新感覚の UI や気持ちよさを体感頂けるかと思いますので、 実際のサービス をぜひお試し頂ければ幸いです！ システム構成 図の通り、システムは大きく 3 つに分けられます。 フロントエンド バックエンド データ基盤 使用技術は図の通りではあるのですが、フロントエンドと
達人出版会:技術系電子出版・電子書籍
徹底攻略 応用情報技術者教科書 令和7年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 CAE活用のための不確かさの定量化 ガウス過程回帰と実験計画法を用いたサロゲートモデリング 豊則 有擴 はじめてのNeRF・3DGS 基礎から応用までの実践ガイド 岩﨑 謙汰, 﨑山 皓平, 片桐 敬太, 進士 さくら, Aster Pythonライブラリによる因果推論・因果探索［概念と実践］ 因果機械学習の鍵を解く Aleksander Molak(著), 株式会社クイープ(訳) 徹底攻略Java SE 17 Silver問題集［1Z0-825］対応 志賀 澄人 JavaScriptによるプログラミング講座 河村 一樹 データ分析実務スキル検定 シチズン・データサイエンティスト級 公式テキスト 株式会社ピープルドット 「どんくり」で楽しく学ぶ 共通テスト用プログラム表記完全ガイド 兼宗 進, 本多 佑
マイクロサービスにおけるWeb APIスキーマの管理 ─ GraphQL、gRPC、OpenAPIの特徴と使いどころ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
マイクロサービスにおけるWeb APIスキーマの管理 ─ GraphQL、gRPC、OpenAPIの特徴と使いどころ マイクロサービスにおける通信方式の選択について、おおた（ota42y）さんが、GraphQL・gRPC・OpenAPIといった主なWeb APIスキーマの管理の利点と使い分けを解説します。 近年流行しているマイクロサービスアーキテクチャにおいては、「どういった通信方式を選ぶか」が開発の効率やサービスの信頼性、パフォーマンスを大きく左右します。この記事では、GraphQL・gRPC・OpenAPIそれぞれの利点と適切な使い分けについて解説します。 マイクロサービスにおけるWeb API管理の重要性 Schema First DevelopmentとWeb API 人ではなくプログラムが処理できるよう管理する Web APIのインタフェース定義手法の比較 OpenAPI ─ R
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ この記事執筆以降claude3 opus, GPT-4oの発表があり、ますます途中でOCRを入れる意味が薄くなったものと思われます 私もGPT-4oを早速試してみたいと思います！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の
はじめに 今回の記事では、個人の独断と偏見で2022年～2023年で必ず確認するべきGitHubのリポジトリを紹介する。私のTwitterでこれまで紹介したものもあれば、そうではないものもある。 GitHubはプログラマーにとって、普段の学習・開発を進めるうえでもっとも重要な情報源の１つである。本記事では、分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 なお、今回の記事で紹介するGitHubリポジトリの分野は以下の通り。内容はWeb開発に特化している。 確認必須 Web Python JavaScript TypeScript ちなみに、「確認必須」は分野を問わずすべてのプログラマーに役立つGitHubリポジトリを紹介している。 今回の記事を通して、年末年始の学習・開発に大いに役立ててもらえたら幸いだ。 確認必須 freeCodeCamp 世界最大規模のプログラミングメディア「f
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
自分プロジェクトを挫折せず続ける技術 - 個人開発をはじめよう！ - Lean Baseball
職業としてエンジニアをやりたい・やってるけど（サーバーサイド→アプリエンジニア, インフラ→機械学習エンジニア的な）ジョブチェンジをしたいという方は結構いらっしゃると思います（かつての私もそんな人達の一人でした*1）. エンジニアをやりたい, 別の領域のエンジニアにジョブチェンジしたいというときに, 仕事終わった後, 週末などに個人学習をする 勉強会やイベントに参加したりコミュニティーのメンバーになって仲間を増やす 一念発起?して自分でWebサイト・サービスやiOS/Androidアプリを作ってリリースする といった, 「自分プロジェクト」言い換えると「個人開発」をすると思いますが, これって中々続かない事多くないですか? 少なくとも私は上手く行かなかった時期がありましたし, 今は上手く行ってるものの, たまにこの手の相談を受けます. そんな中, 奇しくも今年の4月に「個人開発をはじめよう
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理イ
個人開発した賃貸物件検索サービスのシステム構成と使用技術
本記事で紹介している賃貸物件検索サービス Comfy は 2021/07/30 13:48 をもって閉鎖いたしました。使用していた物件データに関して、データの掲載元より利用許諾を得られなかったためです。本記事で紹介しているサービスが閲覧いただくことができなくなってしまい、大変申し訳ございません。本記事は、サービスに関する一部の内容を削除した上で、使用技術等に関する内容についてはいったんそのまま残しておきますが、近いうちに記事自体を削除するかもしれません。 ※ 2021/07/30 19:00 頃追記 こちらを見に来ていただいた方に、サービスが動いていた頃の動画を下記ツイートにアップロードしています。 サービスを直接お試しいただけない状態で申し訳ございませんが、少しでもサービスの雰囲気が伝われば幸いです。 下記、元の記事の内容です 個人開発で 賃貸物件検索サービス Comfy (上記サービス
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
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
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
目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか？」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機
「どうカーソルを動かしたか」「どこをクリックしたか」「どの部分をスクロールして読み飛ばしたか」などのアクセス情報を全て入手し解析・分析できるオープンソースのアプリ「highlight.io」を使ってみた
ウェブアプリの開発をする時、ユーザーに「どこが分かりにくかったか」や「どこでエラーが発生したのか」などの情報をフィードバックしてもらいたいものですが、そうしたフィードバックを送る作業はなかなかに面倒なもので、全然直接のフィードバックは来ないのにTwitterにはいろんな意見が書かれている……ということはよくあります。「highlight.io」はそうしたフィードバックを勝手にやってくれるツールということで、実際に使って試してみました。 highlight.io: The open source monitoring platform. https://www.highlight.io/ highlight.ioはオープンソースということでセルフホスト版が用意されていますが、今回はどんな機能があるのかについて確かめるためhighlight.ioの開発元が提供するSaaSを利用します。公式サイ
概要 最近、pythonでUI部分も含めたWebアプリ作成ツールがいろいろ出てきているので、知っている限りでまとめてみようと思います。 mesop FastUI Taipy ReactPy Solara Reflex Flet Streamlit Dash Panel NiceGUI Gradio 各ツールの紹介 Mesop Google製 ページ毎に関数を作ってデコレートするような感じで書く LLM関係のデモがいくつか用意されており、LLMアプリ作るのに良さそう Cloud RunとかHugging Face spacesにデプロイできる FastUI FastAPIのエンドポイントを定義する関数内にUIを定義する感じで書く Taipy 書き方としてはマークダウンっぽいテンプレート用いてUIを作成する感じ DAGツールを簡単に作れるScenarioという機能がある ReactPy その名
はじめに 今回の記事では、学習・開発でPythonを使うプログラマーが必ず確認するべきGitHubリポジトリを10個紹介する。本記事の対象は主に以下の通り。 実務でPythonを使っているプログラマー Pythonの情報収集に困っている人 Pythonの学習・開発の効率をアップさせたい人 Pythonのフレームワーク・ライブラリを確認しておきたい初心者 Pythonは1991年にリリースされてから今年で30年以上も経過している歴史のあるプログラミング言語なので、情報量が非常に多くどのように開発を進めればよいかわからない人も少なくないだろう。 そこで、本記事では個人の独断と偏見で学習・開発でPythonを使うなら必ず確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。Pythonで実装できるプロダクトは多岐に渡るので、本記事では分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 必見 awe
Pythonでお仕事する前提で、現在のところで自分が最適と考えるチーム開発のための環境整備についてまとめてみました。今までももろもろ散発的に記事に書いたりしていたのですが、Poetryで環境を作ってみたのと、過去のもろもろの情報がまとまったものが個人的にも欲しかったのでまとめました。前提としては次の通りです。 パッケージ管理や開発環境整備でPoetryを使う 今時はコードフォーマッター、静的チェックは当たり前ですよね？ コマンドでテスト実行、コードチェックとか実行とかができる（CI/CD等を考えて） VSCodeでもコマンドで実行しているのと同じコードチェックが可能(ここコンフリクトすると困る） デプロイはDockerイメージ コンテナのデプロイ環境でコンテナに割り当てられたCPU能力を比較的引き出せて、スケールさせたら線形にパフォーマンスアップできるようなasyncioを前提とした環境構
はじめに バックエンドエンジニアは、プログラミングの中で特にイメージがわきにくい分野である。簡単に言えば、バックエンドエンジニアはユーザから見えない部分にあるシステムである。(例えば、ユーザ認証やデータベース設計・操作・運用などが例として挙げられる) 例えば、ECサイトを運用する際に、ユーザから見えるUIだけを作っても作動しない。バックエンドになるシステムの構築も必要なのだ。 今回はバックエンド開発を理解する上で必要な10の知識を徹底解説する。その中で、個人の見解に過ぎないが初心者にオススメのバックエンドのフレームワークを3選紹介する。あくまで一個人の見解に過ぎないが、今回の記事を通してバックエンドの学習方法またはその魅力を十分に理解していただければ非常に幸いである。 本題に入る前に、本記事における「バックエンド」はあくまで認証やデータベースなどシステムやソフトウェアの裏側で動作しているも
はじめに Web技術は日進月歩で新しい技術が増えているが、実務でそれらすべてを触る機会はない。そこで、今回の記事では2023年下半期に赤の他人に勧めたいWeb技術を個人の独断と偏見で解説する。 対象者 これから何をすればいいのかわからないプログラマー 新しい技術に興味があるひと スキルセットを拡大したいひと タイトルでなんとなく気になったひと フレームワーク FastAPI FastAPIはPythonでAPIを開発するために開発された軽量のWebフレームワークだ。FastAPIでは、主に以下の特徴がある。 Node.jsやGo言語に匹敵する高速なアプリケーションを開発できる 構造が簡単(Flaskの影響を受けている) Pythonに型定義を含められる 環境構築がコマンド一つで終了する 非同期処理を簡単に実装できる Pythonで開発されているので、機械学習との相性が抜群 RESTとGra
FastAPI
FastAPI¶ FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production Documentation: https://fastapi.tiangolo.com Source Code: https://github.com/fastapi/fastapi FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python based on standard Python type hints. The key features are: Fast: Very high performance, on par with NodeJS and Go (thanks
PyCon JP 2021 発表資料です。
ずっとさぼっていたのですがインフラ周りを整備し、AWS SAMで構築できるようにしました。 下記が一番星はてのシステム構成図です。 一番星はてのシステム構成図 システム概要 はてのさんはLambda上におり、EventBridge経由で基本的に2時間に1回のスケジューリングではてなAPIやOpenAI APIと連携しブックマークを行います。 LambdaはコンテナイメージタイプでFastAPIで動いています。FastAPIのルーティングとLambdaを統合するためmangumを利用しています。 各インフラはAWS SAMによってコード管理されており、GitHub Actionsでpush時に自動ビルド、デプロイでAWS上のインフラが構築されます。 感想 これまでIaC化できてなかったが、すごくいい。 構成全体が把握しやすくなるし、変更や拡張が容易になる。 あとからやるのも面倒だし今後は最初
REST API開発に特化したWebフレームワークがもたらす生産性の向上 | IIJ Engineers Blog
皆さんはREST APIの開発にどのようなフレームワークをお使いでしょうか？ これまで、個人的には Flask 等の軽量なWebフレームワークを使って開発することが多く、REST API開発に特化したWebフレームワーク（以下、APIフレームワークと呼ぶ）を使った経験はありませんでした。 しかし先日、業務で Django REST Framework に触れる機会があり、REST APIの実装に必要な機能の多くが提供されていて、圧倒的に少ないコーディング量で開発が完了することを実感できました。例えば、フィルタリング（URLクエリストリングで検索条件等を指定し、取得する値を絞り込む）機能は、一から実装するとなると文字列をパースして、バリデーションして、クエリに渡して……、と結構面倒ですが、Django REST Frameworkではビルトイン機能として提供されているので、最小限のコードで実
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
さよならFlask ようこそFastAPI / goodbye Flask, welcome FastAPI
DeNA社内の技術共有会でFastAPIの便利さについて語った資料です。 ▼ 要点 ・機械学習の推論API立てる用途ならFastAPIが便利 ・型定義で開発UXばっちり ・ドキュメント自動生成でつなぎこみも円滑 ▼ ソースコード https://github.com/amaotone…
Pythonについて思うこと | 雑記帳
みなさん、Pythonは好きですか？ この記事では、私がPythonという言語とそのエコシステムについて思うところを書いていきます。全体を通したストーリーみたいなのはなくて、トピックごとに書いています。 私のPython経験は3年弱です。Pythonについてまだまだ新米だという自覚はありますが、そこは有り余る才能でカバーしてこの記事を書いています。 静的型 Pythonには静的型がありません。型ヒントはありますが、インタープリターにとっては飾りにすぎません。 mypyとかの型チェッカーはありますが、「それさえあれば万事ハッピー」なものではなく、既存のコードを適宜書き換えないと型チェッカーでまともな結果を得るのは難しそうです。型検査を念頭に書かれていない（型ヒント付きの）コードをそのままmypyにかけても大量のエラー・警告が出てくるでしょう（ちなみに、型ヒントなしの関数はmypyのデフォルト
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
米谷昂@FastAPIガチ勢 on Twitter: "話題になっている内定取消しの件 まず全ての就活生に言いたいのは、ホームページなんて見ても良いことしか書かないので、厚生年金の事業所検索をした方が良いということ。 被保険者数2、というのは社会保険加入者が2名しかおらず概ね役員、… https://t.co/1B4id1rbqo"
話題になっている内定取消しの件 まず全ての就活生に言いたいのは、ホームページなんて見ても良いことしか書かないので、厚生年金の事業所検索をした方が良いということ。 被保険者数2、というのは社会保険加入者が2名しかおらず概ね役員、… https://t.co/1B4id1rbqo
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
はじめに 実行環境 ディレクトリ構造 app migrations/model pyproject.toml ソースコードと簡単な解説 app/core app/core/abstract app/core/decorator app/core/exception app/core/interface app/core/middleware app/core/mixin app/ddd app/ddd/application app/ddd/application/schema app/ddd/application/schema/studnet app/ddd/application/usecase app/ddd/application/usecase/student app/ddd/domain app/ddd/domain/student app/ddd/infra app/ddd
DSAS開発者の部屋
12/27 から年末年始をはさんだ5日間で、技術系インターン「KLabサーバーサイドキャンプ」を開催しました。 今春3月に第2回も企画しているので、 その宣伝も兼ねて開催報告をします。 （尚、エントリー最終締切日が1/24（月）に迫っているので興味を持って頂けた方はお早めにご応募ください） キャンプの目的 このキャンプは、主にこれから就職活動を始める学生を対象にサーバーサイド開発を体験してもらい、今後の進路を考える上で参考にしてもらうことを目的としています。 そのため、Pythonでのある程度のプログラミング経験は前提としつつ、SQLやSSHなどを触ったことがない方でも参加できるように講義や課題を準備していました。 キャンプの内容 題材として、実際に遊べるリズムゲーム（音ゲー）を用意しています。 このゲームにはユーザー登録機能と、複数人で同一曲を同時にプレイする機能があります。この2つの機
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 徹底攻略 AWS認定 クラウドプラクティショナー教科書 第2版［CLF-C02］対応 トレノケート株式会社 高山裕司 超楕円関数への招待 楕円関数の一般化とその応用 松谷 茂樹 手を動かしてわかるクリーンアーキテクチャ ヘキサゴナルアーキテクチャによるクリーンなアプリケーション開発 Tom Hombergs(著), 須田智之(訳) 詳解 AWS CloudFormation 潮村 哲 その決定に根拠はありますか？ 確率思
Pythonの3大Webフレームワーク「Flask」「Django」「FastAPI」で急成長しているのは？
Pythonの3大Webフレームワーク「Flask」「Django」「FastAPI」で急成長しているのは？：Pythonの年次開発者調査結果が公開 Python Software FoundationとJetBrainsは、共同で実施した年次Python開発者調査の結果をまとめた「Python Developers Survey 2021 Results」（2021年Python開発者アンケートの結果）を発表した。 Python Software Foundation（PSF）とチェコのJetBrainsは2022年6月3日、共同で実施した5回目の公式年次Python開発者調査の結果をまとめた「Python Developers Survey 2021 Results」（2021年Python開発者アンケートの結果）を発表した。 同調査は、Pythonとそれを取り巻くエコシステムの現状を
私がDjangoでWeb開発を行う理由
はじめに 今回の記事では、私がPythonのWebフレームワーク「Django」で開発を進める理由を独自の視点から徹底解説する。今回の記事の読者の対象は主に以下の通り。 個人開発でDjangoを使おうとしているプログラマー Djangoについて深く理解したいプログラマー Djangoを個人開発(Web開発)に採用するメリット・デメリットを把握したいプログラマー すでにRailsやLaravelなど他のWebフレームワークを使った開発を経験しており、他のWebフレームワークの特徴を把握しておきたいプログラマー Web開発の技術選定で困っているプログラマー Djangoとは DjangoはPythonで開発されたWebフレームワークである。フレームワークを簡潔に説明すると、開発に必要な機能をデフォルトで揃えているものを意味する。WebフレームワークはWebアプリケーションの開発を効率化させるた
寺田 学（@terapyon）です。2024年10月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitの基本的な使い方を紹介します。 2024年4月には、「Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ」と題し、Steamlitを使ってデスクトップアプリ化をする紹介を行いました。 今回はStreamlitにフォーカスを当てて、よく使う機能を紹介します。Streamlitにはたくさんの機能があり、公式ドキュメント APIリファレンスを見ても、どの機能から使って良いのかわからないという声がありました。今回は、筆者目線でよく使うであろう機能に絞って紹介します。 Streamlitとは StreamlitはPythonで構築できるWeb用のフレームワークです。Pythonのモジュールを定義することで、インタ
寺田 学（@terapyon）です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
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サーバーアプリ開発環境(Python／FastAPI) | フューチャー技術ブログ
バックエンド開発の基本を理解するために必要な10の知識 2022年版
2023年下半期に他人に勧めたいWeb技術まとめ
High Performance FastAPI
一番星はてのを支えるインフラを整備しました - 一番星はての開発ブログ
完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
Why, after 6 years, I’m over GraphQL
PythonでDDDやってみた💪 - techtekt
Python Web UIフレームワーク Streamlitの基本 | gihyo.jp
Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp