OpenAIのプロンプトジェネレーターで至高のプロンプトを生成する - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 食欲の秋ということでサツマイモやキノコが美味しい季節ですね。 さて今回は、生成AIを使おうと思ってもプロンプトの書き方がよく分からず、生成AIから思ったような回答を得られない...なんて方におススメのOpenAIのプロンプトジェネレーター機能を紹介します。 1. プロンプトジェネレーターとは 使い方 2. ユースケースごとのプロンプトと結果比較 Pythonコードのリファクタリング プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 API設計 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 ブログ作成 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 3. まとめ 1. プロンプトジェネレーターとは プロンプトジェネレーターとは、その名の通り、AIに対する指示文（プロンプト）を自動的に
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
FastAPI SQLModel 入門 - Qiita
SQLModel はPythonコードから SQL databases と会話するためのライブラリです。ここでは FastAPI での使われ方を見ていきますが、FastAPIとは独立したものとして設計されています。 SQLModelはFastAPI の作者が自ら作成しており、SQLAlchemy と Pydantic の両方との互換性を保っています。Pydantic はデータ検証のためのPythonライブラリです。Pythonのtype hintが使われます。ですからPydanticクラスはAPIの入り口であるパスオペレーション関数で使われることが一般的です。 過去記事「FastAPI と SQL Databases(SQLAlchemy)」でFastAPIで SQLAlchemy を使ってSQL Databaseを扱う方法を述べましたが、SQLAlchemy と Pydantic の2重
SQLAlchemyを何となくで使用していたのでこの機会に入門してみました。 Flask-SQLAlchemy を用いてRDBをORMとして扱い、REST APIを作成します。 ORMとは ORM（Object-Relational Mapping）とは、データベースとオブジェクト指向プログラミング言語とのマッピングを行うことを指します。 ただこれだけ聞くと、イメージしづらいですが、簡単に言うと、SQL文を直接記述せずに、通常のオブジェクトを扱うようにデータベースを扱うことができるということです。 Pythonでは、ORMモジュールの1つに SQLAlchemy があります。 SQLAlchemy SQLAlchemyは、Pythonでポピュラーに使用されているORMライブラリの1つのようです。 SQLite、Postgresql、MySQL、Oracleなどさまざまなエンジンにも対応して
SQLAlchemyの基本的な使い方 - Qiita
SQLAlchemyとは SQLAlchemyとは，Pythonの中でよく利用されているORMの1つ． ORMとは，Object Relational Mapperのことで，簡単に説明すると，テーブルとクラスを1対1に対応させて，そのクラスのメソッド経由でデータを取得したり，変更したりできるようにする存在． ORMの利点とは 1. 異なるDBの違いを吸収してくれる DBの種類によらず，同じソースコードで操作できるので，複数のDBを併用する場合や，DBを変更する場合にも，コードの書き換えの必要がない． 2. SQLを書かなくてもよい MySQLや，SQLite，PostgreSQLなどのDBを操作するにはSQLを使うが，SQLAlchemyを使うと，SQLを直接記述することなしに，DBを"Pythonic"に操作できる． SQLAlchemyの使い方 簡単な流れとしては，どのDBにどうやって
SQLAlchemyの基本的な使い方 - Qiita
SQLAlchemyとは SQLAlchemyとは，Pythonの中でよく利用されているORMの1つ． ORMとは，Object Relational Mapperのことで，簡単に説明すると，テーブルとクラスを1対1に対応させて，そのクラスのメソッド経由でデータを取得したり，変更したりできるようにする存在． ORMの利点とは 1. 異なるDBの違いを吸収してくれる DBの種類によらず，同じソースコードで操作できるので，複数のDBを併用する場合や，DBを変更する場合にも，コードの書き換えの必要がない． 2. SQLを書かなくてもよい MySQLや，SQLite，PostgreSQLなどのDBを操作するにはSQLを使うが，SQLAlchemyを使うと，SQLを直接記述することなしに，DBを"Pythonic"に操作できる． SQLAlchemyの使い方 簡単な流れとしては，どのDBにどうやって
【SQLAlchemy】sessionの作成はどの方法がいいのか？考えてみた - とりあえずの独り言
概要 sessionクラスを使う session_markerクラスを使う scoped_sessionクラスを使う（オススメ) session のクローズについて 補足(auto_flush, auto_commit設定について) 補足(トランザクションについて) 概要 SQLAlchemyでは、sessionの作成方法が複数あって結局どれがいいの？っていうのをいろいろ考えてみた。 ちなみに、Flaskなどのフレームワークを利用している場合はSQLAlchemyをラップしたFlask-SQLAlchemyなどがあるのでここら辺を利用するとsession周りは良しなにやってくれます。 フレームワークを使わないような、ツールやバッチ系などではSQLAlchemy単体で使うことも多いと思うのでそういう人向けです。 参考： SQLAlchemyのSession生成方法 - Qiita 【Pyth
SQLAlchemyとは SQLAlchemyは、PythonのORMの1つで、Pythonでは一番有名なORMでもあります。ORMとしては、SQLインジェクション対策が標準でサポートされています。ただのORMとしてではなく、テーブル設計を行うのにも非常に便利です。 ここではSQLAlchemyの使い方について紹介します。DBはPostgresqlやMySQLではなく、簡易的なはSQLiteを使用します。 ORMとは Object-Relational Mappingの略です。 オブジェクト志向言語のクラスとRDBとのマッピングを行ってくれるのがORMです。SQLをオブジェクト指向で書けるようになります。 ORMの利点をまとめると主に以下の2つの点があります。 異なるDBの違いを吸収する MySQLやPostgresqlといったデータベースの種類によらず、同じソースコードで操作できます。
SQLAlchemy 2.0 - Major Migration Guide — SQLAlchemy 2.0 Documentation
Note for Readers SQLAlchemy 2.0’s transition documents are separated into two documents - one which details major API shifts from the 1.x to 2.x series, and the other which details new features and behaviors relative to SQLAlchemy 1.4: SQLAlchemy 2.0 - Major Migration Guide - this document, 1.x to 2.x API shifts What’s New in SQLAlchemy 2.0? - new features and behaviors for SQLAlchemy 2.0 Readers
How to get started DDD & Onion-Architecture in Python web application
I've also written a git of it on README. But in some ways, DDD is too difficult for us to understand; I would like to explain this architecture. Motivation My day job is to develop apps for smartphones using Flutter. In this development, I've adopted DDD with Onion architecture. This approach has worked well so far. On the other hand, the requirements of a native application are more complex than
AWS App Runner × FastAPI で作る REST API パターン 3 選 - サーバーワークスエンジニアブログ
こんにちは。アプリケーションサービス部の河野です。 アプリケーションサービス部では、週に一回、技術発表会という形で、発表者が興味がある技術について自由にプレゼンテーションしています。 その中で「App Runner で REST API 開発するの良いぞ」っていう話をしたので、本ブログでも紹介したいと思います。 導入 コールドスタート問題 デプロイ容量問題 serverless.yaml 書くのツラい問題 ローカルのテストしづらい問題 App Runner とは？ FastAPI とは？ 環境 パターン①: データストアなし パターン①: 実践 ローカルで動作確認 ECR を作成 イメージをビルド&プッシュ App Runner デプロイ 上手くいかない場合は？ パターン②: DynamoDB パターン②: 実践 ローカルで動作確認 fastapi コンテナ localstack コンテナ
こんにちは！ 僕は普段趣味としてプログラミングをぼちぼち勉強しています。 その中で学んだことや感じた事などを素人なりにまとめて、備忘録的な感じも含めてnoteに投稿させていただいてます。 僕が書いたこの記事が誰かの役に立てば嬉しいなと思います。 今回はPythonの『Flask』と『SQLite（Flask_SQLAlchemyを利用）』を使ってデータベースを構築してWebアプリで利用するやり方を少し勉強したので、簡単なToDo管理アプリを作成しながら説明しようと思います。 flaskでアプリを作るやり方を調べるとメインのプログラムやデータベース、テーブルのモデルなどでファイルを分けてアプリを作成している説明が多いと思います。 なので今回はテンプレート以外は１つのファイルにまとめて、できるだけ全体像がイメージ出来るような形で書いてみました。 まずはじめにFlask_SQLAlchemyって
Azureにコンテナで作ったWebアプリを公開する
この記事中の金額は、執筆時のものです。実際に使われる方は、公式をご確認ください。 Azure側の価格改定や価格レートの変動により、金額が実際と乖離している可能性があります。 はじめに Azureで比較的モダンなアーキテクチャでWebアプリを公開します。 下記のマインドで書きます。 Azureは世の中の情報が少なすぎるので、少しでも情報を残したい。 VMを立ち上げて自力でサーバー構築とか今どきのクラウドでやることではないので、モダンな方法でアプリを構築したい。 しかし、Azureでサーバレスはあり得ないレベルで難易度が高いので死ねる。 なので、間を取って(?)コンテナで開発する。 シリーズもの第１回になる予定です。 この記事でやること コンテナで作ったWebアプリをAzureで公開します。 最終的に目指すもの 下記の思想で設計しています。 それなりの柔軟性を持たせつつ、それなりのセキュリティ
はじめに こんにちは。Acompanyの田中(@tkrk_p)です。本記事はAcompany5周年アドベントカレンダー19日目の記事となります。 1日前の記事はこちら↓ 本記事では、先日ベータリリースされたデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2を紹介します。 Pydanticとは Samuel Colvin氏によって2017年に開発されたPythonのデータパース・変換ライブラリです。Pythonの型アノテーションを使用してデータモデルを定義し、入力データの検証や型変換、データのシリアライズ（シリアル化）およびデシリアライズ（逆シリアル化）などの便利な機能を提供しています。 2023年6月現在で月間 7,000 万件以上ダウンロードされていることから、ここ数年で非常に注目されていることがわかります。（ちなみにDjangoのダウンロード数は月間約950万件） PyPIでのDjango
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Flask SQLAlchemy で REST API を作ってみた | DevelopersIO
SQLAlchemyでテーブル設計とORMの操作
PythonのFlaskでデータベースを利用する方法(Flask-SQLAlchemy)｜Junya
FastAPIを支えるデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2がベータリリースされたので使ってみた