FastAPI on Dockerがかなりシンプルになった(2025年版) | フューチャー技術ブログ
5 年ほど前に Python のコンテナ化について 2 つの記事を書きましたが FastAPI 側も Docker 側もアップデートがあり、当時よりもかなりシンプルになってきたのを感じたので少し調べてまとめてみました。 書き方の部分は別として Python におけるコンテナイメージ選択の考え方とかは 2020 年に書いたときとは変わっていませんので、適宜そちらを参照してください。 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (1): オールマイティ編仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (2): distroless 編(1)の方からのアップデートとしては Debian のバージョンですね。stretch(9), buster(10)はすでに EOL です。その次に出た bullseye(11)は 2026 年 8 月で
【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
Manim-Examples-Docker - Sun wood AI labs.2
Pythonベース Pythonの知識があれば比較的簡単にアニメーションを作成できます。Pythonは初心者にも学びやすい言語なので、Manimを使い始めるハードルが低いのが良い点です。 豊富な数学オブジェクト 数式、グラフ、ベクトル、行列など様々な数学オブジェクトをサポートしています。LaTeXを使って数式を綺麗に表示できるのも魅力的です。 柔軟なアニメーション オブジェクトの移動、変形、出現/消失など、様々なアニメーション効果を適用できます。カメラワークも自在にコントロール可能です。 高品質な出力 レンダリング品質が高く、滑らかで見栄えのする動画を生成できます。解像度やフレームレートなども細かく設定できます。 コミュニティの活発さ GitHubで公開されており、開発が活発に行われています。ドキュメントやサンプルコードも豊富で、コミュニティから情報を得やすいのも利点です。 初心者にとって
Open InterpreterをDockerで動かす
Open Interpreterのライセンス、バージョンアップのタイミングでMITからAGPL-3.0に変更されていますので注意ください。 Open Interpreterが凄い 凄いの出ちゃいましたね。Open Interpreterの凄さとか、可能性とかは、以下のshi3zさんのブログ記事で感じていただければと思います。こういうエモい文章はshi3zさん最高に上手ですね。 自分としては、Advanced Data Analysis（旧ChatGPT Code Interpreter）を触っていて「こりゃ凄いな」と思っていたものの、少し制約に窮屈さを感じていたところだったのでバッチリのタイミングでした。 Open InterpreterをDocker環境を動かす Open Interpreter凄いのですが、問題は凄すぎる点ですね。ガンガンコマンドを実行するので、ローカルで動かしたら凄い
【ポチポチだけ！！】VSCode+DockerでAzure Functionsの開発環境構築 - Qiita
Azure Functionsの開発環境 今回はVSCode+WSL+DockerでAzure Functionsの開発環境を構築するよ ボタンポチポチで作れちゃうのでめちゃ楽です さっそく構築 まずはVSCodeを開き「拡張機能」から「Azure Functions」をインストールします プロジェクトの作成 Azureロゴのアイコンを押してからFunctionsのボタンを押しましょう↓ 画面上にタブが出てくるので「Python」を選択↓ pythonを選択すると仮想環境が自動で作られますが、今回はDev Containerを使うのでSkipを押しましょう↓ Functionsの関数を作るように言われるので、とりあえず「HttpTrigger」を選んでおきましょう Dev Containerの作成 「ctrl + shift + p」を押したらコマンドパレットが表示されるので「Reopen
Dev Containerを使ってステップバイステップで作るPythonアプリケーション開発環境 - 電通総研 テックブログ
みなさんこんにちは、電通総研コーポーレート本部システム推進部の佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸いです。 はじめに 事前の準備 最小限のD
PythonでAPIを爆速で構築してみた - Qiita
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
DockerでSonarQubeを構築してPythonコードを解析する
DockerでSonarQubeを構築してPythonコードを解析します。 はじめに 先人たちの知恵をお借りするなどして解決できたことを、この場をお借りして感謝するとともに、大変恐縮ですが 自分のメモ として、こちらへまとめておきます。 0 検証環境 Windows 10 Pro 21H1 Docker 20.10.12 1 SonarQubeとは コード品質を継続的に検査するためのオープンソースで、ソースコードの静的分析により自動レビューを行うことができます。 機能としては、下記のようなものがあります。 バグの検出 bugs 重複コードの検出 duplications 脆弱性のあるコードの検出 vulnerabilities バグを誘発しそうなコードの検出 code smells カバレッジの計測 coverage また、コード品質の判定するために、自ら設定できる品質が良い状態かの閾値と
シンプルなPython3.9のDocker環境をマルチステージビルドしてスリムにする - Qiita
はじめに MIERUNEアドベントカレンダー22日目です！ いよいよ終盤ですね！ 今回はDockerのマルチステージビルドについてやっていきます！ いやいやGIS関係ないんかい！と思う方もいるかもしれませんが、そんなことはありません！ GISに関わるプログラミングをするときにPythonはもはや必須ですし、WebGISをやっていく上でDockerも必須です。 なのでまぁDockerの話題はほぼGISですね。 ということで早速やっていきましょう！ 作成するファイルはこちらに置いていますので、せっかちな方はご利用ください。 https://github.com/nokonoko1203/minimize-docker-image 必要なファイルを作成する まずは適当にディレクトリを作成しましょう！
DockerでPython実行環境を作ってみる - Qiita
使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う（行った）ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア
サーバーアプリ開発環境(Python／FastAPI) | フューチャー技術ブログ
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
VS CodeとPythonとDockerでWeb APIをコンテナ化！ (1/3)：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング - ＠IT
VS CodeとPythonとDockerでWeb APIをコンテナ化！：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング（1/3 ページ） 連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 前回は、Flaskアプリの構成方法について見た。今回は、ToDoリストを扱うWeb APIをDockerコンテナに展開するまでを見ていこう。最後に、コンテナで実行されるコードをリモートデバッグする方法も簡単に見る。ただし、Dockerについての解説はここでは割愛する。Dockerの概要を知りたいという方は「超入門Docker」などを参照されたい。また、本稿の内容はWindows版のVisual Studio Code 1.26.1（以下、VS Code）、Python 3.6.5の仮装環境（myenv）、Docker for Windows 18.0
Jupyter の Docker イメージを使ってみる - Qiita
【更新】Jupyter 5 系のアップデート版の記事が別にあります。 JupyterのDockerイメージまとめ - Qiita IPythonはバージョン4.0から Project Jupyter に統合されるようになりました。JupyterはPythonだけでなく、R, Julia, Scalaからも使えるようになり、データ分析の核となるツールと言えます。40を超えるプログラミング言語から使えるだけでなく、Jupyter Notebook Viewer を介して共同作業を促したり、Apache Spark と統合することも可能です。ちょっと SciPy Stack を試してみようかな、と思って IPython Notebook を使う世代とは一線を画すものになっています。 これまではNumPyやpandasと言えばインストールが大変な印象でしたが、Jupyterは複数のDockerイメ
AWS FargateとLambdaでサーバーレスなクローラー運用 - orangain flavor
これはWebスクレイピング Advent Calendar 2017の7日目の記事です。こんな感じでAWS FargateとAWS Lambdaを使ってサーバーレス（EC2レス）なクローラーを作ります。 この記事はFargateでのクローリング処理にフォーカスしており、クロールしたHTMLをS3に保存するところまでを主に解説します。Lambdaの方はおまけ程度の扱いで、スクレイピングしたデータの扱い（データベースへの格納など）はスコープ外です。 長くなったので目次です。 背景 AWS Fargateの登場 クローラーの構成 やってみる 1. ScrapyのプロジェクトでSpiderを作る 2. Scrapy S3 Pipelineをインストールする 3. Scrapy S3 Pipelineをプロジェクトに追加する 4. ScrapyのプロジェクトをDockerizeする 5. Amazo
VSCodeでのPythonのデバッグと、Dockerコンテナ環境に接続してリモートデバッグする方法 - Qiita
経緯 この記事はPyCon JP 2017 Development Sprintsでの取り組みと、 その後の勉強会(Nagoya.Swift+ 9月度勉強会 - connpass)での取り組みをまとめたものです。 注記 下記の内容は2017年当時のものであり、現在ではよりよい方法があります。下記の内容に従って環境構築を行うのは、次の観点でおすすめできません。 pyenv が必要になるケースはかなり限定される一方、環境の構成に与える影響が大きいので導入には慎重になるべき Docker Container への接続を行った後のデバッグ手法については Remote Development でより容易に実現できる 例えば次に従うことで、Docker Container を開発環境として利用できます。 下記の内容は 2017 年当時の環境を知るための資料として残しますが、現在でもこの手順に従うことを
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自動E2Eテストお試し体験記（Playwright）
DockerとPython(とSQL)で簡単なRPGゲームを作る Ⅰ~Docker+python3環境構築~ - Qiita
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Flask-RESTPlusでREST APIとSwaggerドキュメントを統合 - Qiita
