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
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}
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
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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[Python]SQLAlchemyのよくやる使い方まとめ
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