pydanticを1行の入力チェック関数として使う - Qiita
この記事について 入力ライブラリのPydanticで、（クラス定義を通さずに）関数で値をチェックする方法を紹介します 検証環境のバージョン Python 3.10 pydantic 1.10.7 pydanticって何？ 入力をチェックするPythonのライブラリです # ユーザー情報クラスを定義する class UserInfo(BaseModel): user_name: str password: str # もし入力パラメータが{"user_name": "文字列", "password": "文字列"}の形式でなければ例外を投げる UserInfo.parse_raw(input) BaseModelを継承したクラスの型ヒントから、値を入力チェックすることができます。 この記事で実現したいこと、実現すること 実現したいこと JSONのような入力チェックなら標準の使い方そのままでい
Pydanticのデータ定義をJSONで書く色々な方法 - Qiita
はじめに この記事では、JSON形式でスキーマを定義して、PyDanticのクラスを作成する方法を2つ紹介します。 型名と引数を書いたJSONをPyDanticのクラスに変換する JSONSchema形式で書いたJSONをPyDanticのクラスに変換する どういうメリットと、どういうメリットがあるの？ JSONで定義するメリットとしては、定義をアプリの外部に置くことができるので、 利用者の数が変わる昼と夜で閾値を変えたい クラウド側に定義ファイルを置きたい といった要望があった時に対応できることが考えられます。 デメリットとしては、IDEから定義が全く見えないせいで自動補完が効かず、ツールとしての恩恵を受けにくいことです。 型名と引数を書いたJSONをPyDanticのクラスに変換する この方法では、スキーマには、 型の名前(キー名: type, str型) Fieldクラスに渡す引数(
X-RayはpytestとFlameGraphを組み合わせると便利 - Qiita
この記事を3行で AWS X-Rayをpytestで使うと便利 関数の通過や例外の発生をassertでテストできる X-Rayの可視化にFlameGraphを使えば、各関数の実行時間が分かりやすい この記事を書く理由 AWS X-Rayが便利なので、AWS環境へのデプロイの前でも使える使い方を紹介したい。 完成後の挙動 この記事で作成する単体テストを、Pytestで実行すると、 単体テストが吐き出したX-Rayのデータをもとに、下のようなグラフがローカルのPC上に作成されます。 FlameGraphと呼ばれているグラフです。炎のように下から上に伸びていくことが特徴です。 グラフの縦の方向は関数の呼び出しを表しています。 たとえばこのグラフなら、下から上に読んで、lambda_handler関数がnetwork_process関数を呼び出して、そこからgoogle.co.jpへのリクエストを
Claude3でサイゼリヤの間違い探しを解いてみる - Qiita
この記事について 画像解析ができる強力な生成AI、Claude 3がAWSで使えるようになりました 現時点(2024/03/10時点)で、AWSではミドルクラスのSonnetしか使えないのですが、それでも十分な精度があります この記事では、難問と名高いサイゼリヤの間違い探しをClaude3にさせてみました 実施した環境 boto3(Python 3.12) AWS Bedrock Claude 3 Sonnet(バージョン：bedrock-2023-05-31) ※最上位のOpusはまだAWSで使えないため、Sonnetで検証します。 いまさらながら、サイゼリヤの間違え探しとはなんぞや サイゼリヤ（全国チェーンのレストラン）のキッズメニューにある間違い探しゲームです。 「大人が１５分かけてようやく解けるレベル」に設定されているのですが、その難易度がたびたびニュースに取り上げられます。 日刊
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