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 アンビ（AMBI）
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
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
Python: Just write SQL
I have been writing a lot more Go this past year. For those not familiar, Go favours a non-ORM, non-query-builder approach to interacting with databases. This comes naturally due to the sql package: A common interface to be used alongside database drivers. It’s very common to see actual SQL in Go, even in large projects. On the other hand, Python does not have anything in the standard library that
最近では、PythonのWebアプリのバックエンドで使うことが多く、 そのRDBのDriverとして、SQLAlchemyを採用することが多いです。 （使っているDBはpostgreqlです。） 今回は、SQLAlchemyの実際によく使う使い方をまとめてみました。 どうやって実装したっけ？とよく昔のプロジェクトのソースコードを参照することが多かったので、自分向けのメモとしても残しておきます。 Model編 Base Class 以下のような基底クラスを定義しておき、それを継承させると便利です。 from sqlalchemy.ext.declarative import as_declarative, declared_attr @as_declarative() class Base: @declared_attr def __tablename__(cls): return cls.
![[Python]SQLAlchemyのよくやる使い方まとめ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/98b707ad6d5d298a86bd6f495719cf5bdf2147e2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.kumano-te.com%2Factivities%2F85%2Favatar.png%3Frev%3D244){kind=avatar}
SQLポケットガイド 第4版
現場で重宝するSQLリファレンス。ソフトウェア開発の現場では、「SQLの構文をすぐに確認したい」「データベースによって異なるSQLの書き方を知りたい」「久しぶりにSQLを使うので簡単に復習したい」といったことがよくあります。本書では、仕事でSQLを利用しているプロの開発者を対象に、主要な5つのデータベース――MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、SQLite――で使われるSQLの構文およびデータベースの基本を簡潔に解説します。PythonやRからSQLを利用する方法も解説しているので、データアナリストやデータサイエンティストなど、開発者以外のSQLユーザーにも有用でしょう。 まえがき 1章 SQL速修講座 1.1 データベースとは何か？ 1.1.1 SQL 1.1.2 NoSQL 1.1.3 データベース管理システム（DBMS） 1.2 SQLクエリーとは何
import json import os from pathlib import Path import pandas as pd from dotenv import load_dotenv from invoke import task from pyarrow import Table from pyarrow.parquet import ParquetWriter from sqlalchemy import create_engine, inspect, types from sqlalchemy.dialects import mysql from sqlalchemy.engine.url import URL load_dotenv() PROJECT_ID = os.environ["PROJECT_ID"] DATASET_ID = os.environ["DATA
当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 Cloud Armor は Google Cloud でセキュアな Web アプリケーションを構築するために欠かせないプロダクトです。 代表的なアプリケーションへの攻撃である SQL インジェクションを題材に、CloudArmor の機能を体験できるハンズオンを整備しました。 G-gen の片岩です。 当記事ではサーバレスな Web アプリケーションを構築し、SQL インジェクション攻撃から保護するまでの手順をご紹介します。 Cloud Armor はじめに Cloud Armor とは 当記事の概要 関連記事 構成図 作成するアプリケーション 事前準備 Google Cloud にアクセス プロジェクトIDの確認 Cloud Shell の起動 変数PROJECT_IDの設定
この記事の目的 Spannerはスケーラビリティに優れたデータベースであると説明されることの多いデータベースです。スケーラビリティの面が強調された結果、「Spannerは何か特殊なデータベースではないか」「名前は聞いたことあるけど、普通のアプリケーションでは使えないんでしょ」というイメージを持たれていると感じています。スケーラビリティに特長があるのは事実ですが、データベースとしてみるとテーブル定義とデータ型があり、トランザクションが実行可能で、SQLでクエリーや更新ないわば「普通のリレーショナルデータベース」としての側面もあります。 実際にSpannerを普通のリレーショナルデータベース（以下、RDB）として使うと、MySQLやPostgreSQLとどこがどのように違うのか、どこを意識すればアプリケーションの移植が可能であるかという解説をしたいというのがこの記事の目的となります。後半では普
前回の投稿ではリポジトリパターンの導入と依存性注入を行い、APIエンドポイントをPostgreSQLと接続させました。 今回の投稿では前回までに作成した構成でユニットテストを行うための土台作りをし、いくつかのテストケースを実装します。 方針として、テストで使用するPostgreSQLはテスト開始時に使い捨ての専用のコンテナを新規で立ち上げることにします。 過去の投稿はこちらから辿ることができます。 FastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その1FastAPIとDockerでHelloWorldFastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その2AlembicとPostgreSQLでDB MigrateFastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その3APIエンドポイントをPostgreSQLに接続FastAPI を使ってWEBアプリを作ってみる その4今ここ テストにつ
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