NiceGUI is an easy-to-use, Python-based UI framework, which shows up in your web browser. You can create buttons, dialogs, Markdown, 3D scenes, plots and much more.
Serverless Framework DashboardのCICD機能を使ってデプロイパイプラインを構築する方法をご紹介します。 Serverless Frameworkのダッシュボードがあるのを最近知って使ってみました。 かなり使い心地が良くて画面上からサクッとCICD環境を作成できたので、この記事で手順を残しておきます。 今回はデプロイ先はAWSでブランチ毎にAWSアカウントを切り替える、ランタイムはPythonでpytestをデプロイ前に実行する、という構成にしていきます。 環境 Serverless Framework Framework Core: 2.2.0 Plugin: 4.0.4 SDK: 2.3.2 Components: 3.1.4 Python: 3.8.5 Pipenv: 2020.8.13 pytest: 6.0.2 moto: 1.3.16 セットアップ
Python Software Foundationは5月5日(米国時間)、「Python Software Foundation News: Python Developers Survey 2019 Results」において、2万4000名以上のPython開発者が参加した調査の結果を伝えた。 同調査は、Pythonがどのような用途で使われており、昨年と比較してどのように推移したのかなどがまとめられている。加えて、Python開発者が分野ごとによく使っているフレームワーク、ライブラリ、ツールなどについてもまとまっており、参考になる。 掲載されている主なフレームワークやライブラリ、ツールは次のとおり。
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python_Webフレームワーク比較」に登壇したのは、CMSコミュニケーションズ代表取締役の寺田学氏。講演資料はこちら フルスタックなオールインワンのWebフレームワークDjango寺田学氏(以下、寺田):「Webフレームワークの紹介」に移ります。Django、Flask、Pyramid、Zope、Tornado、aiohttp、Guillotina、Bottle、responderの9種類の紹介をしていきます。 まず、Djangoの説明です。Djangoの公式サイトはここ(https://www.djangopro
はじめに 最近ハイボールにハマっているSREのたっち(@TatchNicolas)です。 昨日オンライン開催されたJAWS DAYS 2020にて、JX通信社もサーバレスをテーマとして発表をしました。(by 植本さん) 発表でもありましたように、上記プロジェクトにおいて開発当時はスピードを優先してプロジェクトメンバーの手に馴染んでいて分担もしやすいフレームワークとしてFlaskを採用しました。 一方で、JX通信社としてはFlaskよりもFastAPIを使うプロジェクトが増えてきており、今後もその傾向は続く見込みです。 そこで、特設ページ作成やAPI提供など初動としての開発が一段落したのを機に、JAWS DAYSで発表した仕組みを今後のために発展させる検証をしたので紹介します。 TL; DR; JAWSでは Serverless Framework+awsgi+Flaskな構成でスピーディに
FastAPI PythonのWeb frameworkで、Flaskのようなマイクロフレームワークにあたります。 パフォーマンスの高さ、書きやすさ、本番運用を強く意識した設計、モダンな機能などが強みです。 FastAPIはStarletteの肩に乗る形で書かれており、非同期処理が扱いやすいです。 特に、以下の様な特徴があります。 ASGI websocketのサポート GraphQLのサポート バックグラウンドプロセスが扱いやすい python type hintによる自動ドキュメント生成 (Swagger UI) pydanticをベースとしたdata validation 率直に言って、responderに非常に似ています。(でた時期も近いですし、responderもStarletteがベースなので) ですが、下の2つはFastAPIの方がよっぽど使いやすく設計されています。 以下の
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供(要 Python 2.7+) あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
Welcome to Flask¶ Welcome to Flask’s documentation. Flask is a lightweight WSGI web application framework. It is designed to make getting started quick and easy, with the ability to scale up to complex applications. Get started with Installation and then get an overview with the Quickstart. There is also a more detailed Tutorial that shows how to create a small but complete application with Flask.
As we’re approaching 8 billion page views per month and 45k requests per second, we’ve learned a couple things about delivering comments to a lot of different people. Disqus is very well known for using Django for almost all of our web traffic, and that continues to be a thing today. As with any web framework, there are inherent trade-offs: rapid development vs performance, familiarity for new dev
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