『現場のPython』を読んでPythonでWeb Appを作るために必要なものが大体わかった気になった - プププなテクブ
書籍はこちら。 現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで Web＋DB PRESS plus 作者:altnight,石上 晋,delhi09,鈴木 たかのり,斎藤 努 技術評論社 Amazon 元々WEB+DB PRESS plus で連載されていた内容をまとめた本。連載期間は2020年6月〜2023年8月のものだったらしいけど、書籍化にあたって加筆されているらしい。 初版の発行は2024年9月と最近である。 この本を読もうと思った経緯 仕事で少しだけPythonを使うことになったから。作るものは簡単なツールだったんだけど、それにあたって環境周りやらLinter、Formatterとかは最近は何を使うといんだろう？っていうのをキャッチアップしたかった。 こればっかりはとっかかりがないことにはドキュメントを見に行くこともできないので、いい感じにまとめられてる情
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
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
Pythonの非同期処理でasync/awaitがつらい人はWoveを使ってみてはどうだろう? #こまPy｜Atsushi Shibata
Pythonの非同期処理でasync/awaitがつらい人はWoveを使ってみてはどうだろう? #こまPy みんなのPython 第5版発売中です！Pythonで非同期処理というと標準のasyncioを使ってasync / awaitなコードを書くことを思いつく人が多いと思います。ただasyncioには独特の「つらみ」があって、嫌いな人がいるのです。私もあんまり好きじゃない。この「つらみ」を解消しうるライブラリWoveを紹介します。最近バージョン1.0がリリースされたので、紹介したいと思います。なお、はてブでホットエントリ入りしたので(ブックマークしてくれたみなさん、ありがとうございます！)、他のasyncio様のライブラリを比較表を追記しました。 asyncはなぜつらいのか？Pythonのasyncioは、I/O待ちの多いプログラム（WebアクセスやDB通信など）を効率化する強力な仕組み
はじめに FastAPIはPythonのWEBフレームワークで、同じ分類のフレームワークとしてFlaskやDjangoなどが挙げられます。FlaskとDjangoはよく比較され、Flaskが最小限のコードで書き始められるシンプルなマイクロフレームワークと呼ばれるのに対し、Djangoはログイン機能、データベース管理などが初めから備わっておりフルスタックフレームワークと呼ばれています。 FastAPIはFlaskと似ているマイクロフレームワークで公式ドキュメントでは次のように紹介されています。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。[1] 本記事では、以下の内容を扱います。 特徴である型ヒントとそれにより実現できるAPIドキュメントの自動生成 SQLAlc
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
よくわからないで使っていたFastAPIの復習
この記事中のサンプルコードはあくまで実験目的のためのものです。 排他制御とかしないでグローバル変数やクラス変数やシングルトンなどを使用すると不整合がおきるので実際のコードではやらないでください。 学習リソース FastAPIを学習する前提としてPythonの型ヒントや非同期処理についての前提知識がないと難しいかもしれません。 実際は同期処理だけでつくることもできますが、FastAPIを使う場合は非同期処理で書いた方がパフォーマンス対応で取れる選択肢が広がります。 公式のチュートリアル 素晴らしいチュートリアルで、多くのケースではこれを読むだけで十分。 機械翻訳済の日本語ページも存在する FastAPI: Modern Python Web Development by Bill Lubanovic. BOOK 上記コード Pythonの型ヒントや非同期の説明もあり、初学者を取りこぼさない構
9月3日、Anthony Shaw氏（通称 Tony Baloney）が「Python has had async for 10 years -- why isn't it more popular?」と題したブログ記事を公開した。この記事では、Pythonにおける非同期処理（async/await）が導入から10年経っても広く普及しない理由と、Python 3.14で正式に加わる並行・並列実行の新機能（Free-Threading と Multiple Interpreters）の意味について詳しく紹介されている。以下に、その内容を整理する。 背景――Python 3.14で進む並行・並列化 2015年のPython 3.5でasync/awaitが導入されてから10年が経過した。間もなくリリースされる3.14では、表面的にはカラフルなREPL機能などが注目されているが、実は並行処理に関
Check Point Software Technologiesは6月16日(米国時間)、「PyPI Suspends New Registrations After Malicious Python Script Attack」において、PyPI (Python Package Index)リポジトリに悪意のあるパッケージが複数あることを伝えた。「DreamyOakXTimmywag」と呼ばれる作成者により、44もの不正なパッケージがリポジトリに追加されていたことが明らかになった。 PyPI Suspends New Registrations After Malicious Python Script Attack 特定された44の不正なPyPIパッケージは次のとおり。 sys-scikit-learn 17.8.18 sqlalchemy-requests 7.1.1 sqlalc
I often come across developers who know the mechanics of Python error handling well, yet when I review their code I find it to be far from good. Exceptions in Python is one of those areas that have a surface layer that most people know, and a deeper, almost secret one that a lot of developers don't even know exists. If you want to test yourself on this topic, see if you can answer the following qu
はじめに こんにちは。 最近、業務で脆弱性診断はほぼ行っておらず、プライベートでもバグバウンティしていない。微妙な脆弱性なのか判断しづらいものを報告したりはしているのだが、反応はない。 何もしてないように見えるのも良くない気がしてきたので、プライベートで受理されやすそうな脆弱性を探して、IPAに報告しようかと思ったのだが、普通に探すのも面白くない。同じようなことをやる気はなかなか起きないのだ。 何か目先を変えるべく、脆弱性スキャナーを使って探すことにした。Burp Proを使えばいいのだが、プライベートの一円にもならないもののために貴重な金は一円たりとも使いたくない。毎年のように報奨金をもらったお金でBurpのライセンスを買うと言ってたものの、結局一度も買わずじまいだ。 ということで、脆弱性を探すのに脆弱性スキャナーを自作してみることにした。車輪の再生産だ。すでにChatGPTに課金してい
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。
Python on the Edge: Fast, sandboxed, and powered by WebAssemblyWe are excited to announce full Python support in Wasmer Edge (Beta) With AI workloads on the rise, the demand for Python support on WebAssembly on the Edge has grown rapidly. However, bringing Python to WebAssembly isn't trivial as it means supporting native modules like numpy, pandas, and pydantic. While projects like pyodide made st
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
はじめまして、株式会社 neoAI というところでソフトウェアエンジニアをしている Moriyasu といいます。 今回は弊社として初めてのソフトウェアのブログを担当させていただくことになりました。 さて、年末年始はみなさんいかがお過ごしでしたか？ 僕は暇だったので、自社プロダクトを Flask から FastAPI に移行するコーディングをずっとやっていました。FastAPI を"完全に理解"したので、今回は FastAPI での Dependency Injection (依存性の注入) について解説します。 前提 今回出てくる技術について先にさらっておきます。 FastAPI: 高速でモダンな API を構築するための Python フレームワーク SQLAlchemy: Python の ORM ライブラリ Injector: Python の Dependency Injecti
Introduction Tutorial Series Contents Optional Preamble: FastAPI vs. Flask Beginner Level Difficulty Part 1: Hello World Part 2: URL Path Parameters & Type Hints Part 3: Query Parameters Part 4: Pydantic Schemas & Data Validation Part 5: Basic Error Handling Part 6: Jinja Templates Part 6b: Basic FastAPI App Deployment on Linode Intermediate Level Difficulty Part 7: Setting up a Database with SQLA
G-genの西田です。当記事では、Gemini CLI での対話だけで、To Do タスクを管理するWebアプリケーションの開発手順を紹介します。 はじめに 当記事について 開発ステップ Gemini CLI の起動 要件定義と開発計画の決定 アプリケーションの開発 開発の開始 動作確認 アプリケーションの修正 はじめに 当記事について 当記事では、Webアプリケーションの開発経験が無い方でも、Gemini CLI を利用して To Do タスクを管理するWebアプリケーションを開発する際の進め方をご紹介します。 前編では、アプリケーションの基本的な動作や画面を確認できるプロトタイプを作成することを目的として、Gemini を利用した要件定義から始めて、ローカル環境で動作確認を行うレベルの開発を実施していきます。 この記事では、Gemini CLI や Cloud Shell などを活用し
はじめに 今回の記事では、Web開発でPythonを学ぶ上で絶対に確認するべきGitHubリポジトリを18個、私の独断と偏見で解説する。 対象とする読者 これからPythonをWeb開発で導入したい人 Pythonを使ったWeb開発に興味がある人 Pythonに関連した情報収集している人 タイトルでなんとなく気になった人 Django DjangoはPythonで開発されたWebフレームワークである。最大の特徴は、バックエンド開発に必要な機能がデフォルトで搭載されている点にある。手軽に、簡単なWebアプリケーションを開発したいなら選択肢に入る。 Flask シンプルで軽量なWebフレームワークであり、初学者にとって学びやすいためです。Flaskを学ぶことで、ルーティング、テンプレート、リクエスト/レスポンスの処理など、Web開発の基本的な概念を理解できる。 FastAPI FastAPIは
Intro This guide is intended for people who are already familiar with Python 3 and looking to start a new project. This guide comes from experience building api backends for a variety of startups in different industries, it serves as a starting point for what the state of “best practise” is for how I think about organising Python projects, structuring code, testing, and common libraries I’ve reuse
1. はじめに 1.1. 本日ご紹介すること ChatGPT に出会ってしまった日から、何ができるのか、毎日毎日新しい発見が楽しすぎて、あまり眠れていません。皆さんおはようございます！ 今日は、ソフトウェアのマニュアル作りを楽にするために、ChatGPT-4 にソースコードからマニュアルを自動生成してもらいたいと思います。 本記事で言っている、ソフトウェアのマニュアルとは、GitHubなどの README.md をイメージしています。 エンジニア向けに、ソフトウェアの概要と、使い方がぱっとわかるものがあればいいなと思っています。 1.2. 経緯 いなくなってしまった先輩の、何の説明資料もないソフトウェア（大体の場合，そんなコードにはコメントもない）を引き継いで、血の涙を流しながら修正したことはないでしょうか...？ そんな愚行をおかさないように、後輩に自分の背中を見せつつ 「まずソフトウェ
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
Vue3 + vue-leaflet + Flask + Db2 Warehouse on Cloudで地図連携Webアプリを作成してDockerで動かす - Qiita
超長いタイトルですが、タイトル通り、地図を表示するフロントエンドはVue3 + vue-leafletで作成し、SQLAlchemyでDb2 Warehouse on CloudにアクセスするバックエンドとwebサーバーをFlaskで作成し、Dockerfileでコンテナ化できるようにしたものをgithubで公開したので、githubのソースからどうやってローカルで動かすか、コンテナ化するかの説明になります。 FlaskでDb2アクセスするモジュールをコンテナ化したい、とかいう時の参考にもなると思います(需要は不明ですが)。 図にすると以下のような感じです： ソースの説明はここではしませんが、 地図表示は 「Vue3 + vue-leaflet で地図表示」 Db2アクセスは 「Flask + SQLAlchemyでコネクションプールを使ってDb2に接続 & SQL実行(ORMなし)」 で
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
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
Litestar is worth a look
A few years ago at work, I had a project which offered an opportunity to look at the new generation of async-first, type-hint-driven Python web frameworks. For reasons which aren’t particularly relevant today, on that project I ended up choosing Litestar, which is the one that doesn’t have a ravenous all-consuming hype machine surrounding it. And I’m very glad I did, because today I’m more convinc
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
Irrational Exuberance
Hey folks, I’m Will Larson! I wrote An Elegant Puzzle, Staff Engineer, The Engineering Executive’s Primer, and Crafting Engineering Strategy. You might also be interested in my collection of popular blog posts over the years, or to read my writing as it’s published via my newsletter or my RSS feed. Early and late-stage hypergrowth. April 27, 2026 Agents as scaffolding for recurring tasks. April 12
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FastAPIを用いたAPI開発テンプレート - Qiita
【海外記事紹介】Pythonには10年前からasyncがあるのになぜ普及しないのか
不正なPythonパッケージをPyPIに44個発見、利用の有無の確認を
The Ultimate Guide to Error Handling in Python
Web脆弱性スキャナーをAIの力を借りて作って脆弱性を見つけてIPAに報告した - Qiita
AWS発のAI搭載IDE「Kiro」を使って爆速開発してみた | iret.media
Python on the Edge: Fast, sandboxed, and powered by WebAssembly · Blog · Wasmer
Flask SQLAlchemy で REST API を作ってみた | DevelopersIO
FastAPI の Dependency Injection (Depends + Injector )
The FastAPI Ultimate Tutorial
Gemini CLIだけでTo Doアプリを開発してみた（前編） - G-gen Tech Blog
PythonでWeb開発を学ぶ上で確認するべきGitHubリポジトリ 18選 2023年版
Building modern Python API backends in 2022
ChatGPT-4 でソフトウェアマニュアル作りを効率化！実践的なテクニックの紹介 - Qiita
Web アプリを作成して SQL インジェクションから保護してみた - G-gen Tech Blog
【SQLAlchemy】PythonでQueryデータベースから取得,【CRUD】 - Qiita
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