実装の参考の当たり 前口上: オープンソースの実装を読もう 普段Web開発をしているとこの書き方は普通か、実装の方向性はよさそうか不安になることがあります。そういった際、同じリポジトリの既存実装や会社の他のリポジトリ、技術ブログや本、過去の経験、他のメンバーの意見などを参考にしつつ当たりをつけるわけですが、リファレンスが増えるに越したことはないです。 有名な言語、フレームワークではオープンソースのWebサービスがGitHub、GitLab上などにあがっていることがあり、参考になります。 それぞれライセンスがあり、とりわけGPL汚染などは要注意ですが、収集した一覧が溜まってきたのでまとめておきます。ある程度有名なものメインでスクリプト言語+Go。 Ruby Ruby on Railsは有名なので採用しているWebサービスが多数あります。 Redmine イシュー、プロジェクト管理ソフトのRe
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
なんかいけそうな気がしたので Code Interpreter でシュッと Web アプリつくってもろた｜bbz
ちゃっす(/・ω・)/ 今日も ChatGPT Code Interpreter さんと戯れていましたの。 で、タイトルの通りなのだけれど、仕様書書いて渡したら Web アプリシュッと作ってくれんじゃね？( ・ω・) という闇の遊戯をした。 という話。 目標実行や指示はすれどもワタクシは一切コードを書かぬ！！ 普通にエラー修正とか自分でやった方が早いけどやらぬ！！ 全てを ChatGPT への指示で完結する！！ で、納品されたもの(/・ω・)/ 納品物 トップページ 登録画面 ログイン画面 Activity 一覧 Activity 修正 レポート画面 すごない？( ・ω・) やったこと～ChatGPT との対話を残すでござる( ・ω・) ※ ChatGPT Code Interpreter Plugin が使えないと同じ事はできないぞ☆ 仕様書を提供しますので、 仕様にそった Flask
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. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
はじめに おはもに～。id:utgwkk です。最近の京都は夏のような日もあって、計算機にはつらい季節になりつつありますね。 今日は、部員向けWebサービスを部内Kubernetes (以下、k8s) クラスタに移設した話をします。 部内k8sクラスタについて KMCでは、サークルの部内サーバーでk8sクラスタを運用しています。KMCの部員であれば誰でも自由にアプリケーションをk8sクラスタ上で稼動させることができます。k8sクラスタを構築した経緯や技術的な詳細については、以下の記事をごらんください。 blog.kmc.gr.jp 移設したWebサービスについて 今回移設したWebサービスは、部員向けのイラスト投稿サービス (通称 God Illust Uploader、以下では神ロダと呼びます) です。KMCでは毎年お絵描きプロジェクトという勉強会・練習会を開催しており、課題を提出する場
まもなく『ポケットモンスター スカーレット・バイオレット』が発売しますが、先日、iPhone/iPad/Mac向けのポケモンパーティー構築管理アプリ、『PokeBox』をリリースしました。 ポケモンパーティー構築アプリの「PokeBox」をバージョン1.1にアップデートしました。ポケモン新規作成時の挙動改善や、わざ周りのインターフェイスがわかりやすくなっています。SV対応もしていくぞ https://t.co/p8E1GjvCeq pic.twitter.com/kbzDw885WY— giginet (@giginet) October 16, 2022 PokeBox - 構築管理ソード・シールド gigi-net.netユーティリティ無料 『ポケモン剣盾』以来、ランクマッチなど、いわゆるポケモンガチ対戦にハマり、自分の需要から開発したアプリです。 『剣盾』環境では、100体近いポケモ
最近は勉強会での登壇や書籍の出版などアウトプットが色々重なりました (昨年は一度もプロポーザルを書かず登壇依頼もなかったので随分増えました)。 そのたびにツイートもしてきましたが、ほとんど流れてしまって少しもったいない気がしたのでブログにまとめておこうと思います。 登壇資料 PyData.Tokyo Meetup #23「サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み」 Optuna Meetup #1「CMA-ESサンプラーによるハイパーパラメータ最適化」 World Plone Day「Web パネルディスカッション（Python Webと非同期）」 CA BASE NEXT「サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み」 書籍 実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発（翔泳社：7月19日発売） エキスパートPythonプログラミング改訂3版
はじめにこんにちは。 今年の夏ごろにAWSからAIを搭載したIDEであるKiroがリリースされました（プレスリリース）。 AWSから提供されていることもありAWSとの連携は強いのですが、最大の特徴としては単なるAIによるコード補完や生成にとどまらず、仕様駆動開発 (Spec-Driven Development)を核としているところにあります。 開発のアイデアを日本語などの自然言語でAIに与えることで、AIが要件定義、システム設計、実装タスク等を作成してくれます。それを基にコードを含む成果物を生成することで、短時間で開発のアイデアを動くモノとしてアウトプットすることが可能になります。 実際に下記のようなWebページをKiroを用いて開発しました。 インストール公式ページからダウンロードが行えます。リリース当初はウェイトリストがあったのですが、現在はウェイトリストは終了しているとのことです。
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】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。
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
はじめに こんにちは、山本です。APIを実装するとき、個人的には認証が一番難しいと思っています。しかし、FastAPIでは簡単に認証が実装ができるような仕組みがあります。本記事では、私が公式ドキュメントを読んで学んだ認証の方法を実装を動かしながら紹介します。 認証とは 認証はAPIを特定のユーザしか利用できないようにする技術です。APIはエンドポイント(URL)を知っていれば基本的に誰でもアクセスでき、個人情報などの流出につながる恐れがあります。そこで、アクセスするユーザが誰なのかを認証(authentication)し、そのユーザがどの情報(resource)にアクセスできるかを認可(authorization)します。 はてなブログでのGoogleによるソーシャルログインを例として説明します。Googleのメアドとパスワードの入力が認証にあたり、はてなブログがGoogleのアカウントの
PythonとFlaskの魔法：Webアプリ開発を効率化するFlaskとの連携 - ITエンジニアが仕事に対して思うこと
### PythonのWebアプリケーションフレームワークとして広く利用されているFlaskは、シンプルで柔軟な構造により、開発者に優れた自由度を提供しています。この記事では、PythonとFlaskの連携に焦点を当て、具体的なコード例を交えつつ、Flaskを使用したWebアプリケーションの開発手法や豆知識を掘り下げていきます。 Flaskとは何か FlaskはPythonの軽量なWebアプリケーションフレームワークで、マイクロフレームワークの一種です。シンプルながらも強力で、必要最低限の機能を提供しつつ、拡張機能を導入することで柔軟に機能を拡張できます。これにより、小規模なプロジェクトから大規模なアプリケーションまで、幅広い開発ニーズに対応できます。 Flaskの基本的な機能 Flaskが提供する基本的な機能を理解することで、開発の初めての一歩を踏み出すことができます。以下に、Flask
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
はじめに ユーザーがアプリケーションにログインできるようにすることは、Webアプリケーションに追加する最も一般的な機能の一つです。この記事では、Flask-Loginパッケージを使用してFlaskアプリケーションに認証を追加する方法を説明します。 ログインしていないユーザーは見ることができない保護されたページに、ユーザーがログインしてアクセスできる、サインアップとログインページを構築します。ユーザーモデルから情報を取得し、ユーザーがログインした時にプロファイルがどのように見えるかを保護されたページに表示してシミュレーションします。 この記事では、次のことを説明します。 セッション管理に Flask-Login ライブラリを使用 組み込み Flask ユティリティを使用して、パスワードをハッシュするときに使用 ログインしているユーザーのみがアクセスできる保護されたページをアプリケーションに追
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 実務の現場では、DBを使わないAPIはほとんど存在しません。ユーザー情報、商品データ、ログ情報など、ほぼすべてのAPIが何らかの形でデータベースと連携しています。一方で、DBを含めたテストは「環境構築が難しい」「テストデータの後始末が大変」「実行時間が長くなりがち」といった理由で、後回しにされやすいのも事実です。 そこで本記事では、SQLModel + SQLite（テスト専用） + Pytest を組み合わせることで、 本番DBに一切影響を与えない テストごとに状態がリセットされる 高速かつ安定して実行できる といった、実務でも安心して使えるテスト構成を、コード例を交えながら段階的に解説していきます。 🧩 使用技術と前提知識 本記事では以下の技術スタックを使用します。 FastAPI：高速で型安全なPython製Webフレームワーク SQLModel：Pydanticと
SQLAlchemyはPythonでよくつかわれるORマッパー。DjangoのORマッパーは使ってたけどSQLAlchemyは最近よく使うようになったのでDBからのデータ取得やCRUDなどをまとめます。 以前の関連記事。Flaskで Flask SQLAlchemyを使ったDBデータ取得、作成、更新、削除を行ってます。 Djangoで同じような記事書いてたので一応リンク載せます。 今回のSQLAlchemyとはORMと言うだけであまり関係ないですが、Django ORMでもSQLAlchemyでもどちらかできればそれほど違和感なく使えるようになるかと思います。 ついでに、SQLAlchemyの方がSQLの書き方に近い感じはします。 環境 この記事の最後に補足に今回使うSQLAlchemyの環境構築書いてますのでそちらを参照。 db_sessionと言う名前に意味はないので記事や書き方によっ
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
SQLAlchemy の Session や scoped_session、トランザクションに関して理解していきます。 用語おさらい セッション（Session） SQLAlchemy の Session オブジェクトは、ORM マッピングされたオブジェクトの永続化に関する操作を管理するオブジェクトです。 sqlalchemy.orm.Session を直接インスタンス化しても良いですが、実環境では sessionmaker を使うことが一般的です。sessionmaker は Session オブジェクトを作るためのファクトリで、任意の設定をした Session オブジェクトを生成することができます。 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create_e
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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アーキテクトがチェックすべきオープンソースのWebサービス一覧
部内Kubernetesクラスタに部員向けWebサービスを移設しました - KMC活動ブログ
ポケモンガチ対戦用パーティー管理アプリ『PokeBox』をリリースしました - 5.1さらうどん
最近の登壇資料と出版予定の書籍、インタビュー記事 - c-bata web
AWS発のAI搭載IDE「Kiro」を使って爆速開発してみた | iret.media
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
FastAPIでの認証の実装が簡単すぎた！【コード有】 - HapInS Developers Blog
Flask-Login を使用してアプリケーションに認証を追加する方法 | DigitalOcean
🚀 FastAPI × SQLModel × Pytest 実践入門：DBありAPIを安全にテストする
【SQLAlchemy】PythonでQueryデータベースから取得,【CRUD】 - Qiita
PythonのFlaskでデータベースを利用する方法(Flask-SQLAlchemy)｜Junya
SQLAlchemyのセッション・トランザクションを理解する - Sogo.dev
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