FastAPI on Dockerがかなりシンプルになった(2025年版) | フューチャー技術ブログ
5 年ほど前に Python のコンテナ化について 2 つの記事を書きましたが FastAPI 側も Docker 側もアップデートがあり、当時よりもかなりシンプルになってきたのを感じたので少し調べてまとめてみました。 書き方の部分は別として Python におけるコンテナイメージ選択の考え方とかは 2020 年に書いたときとは変わっていませんので、適宜そちらを参照してください。 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (1): オールマイティ編仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (2): distroless 編(1)の方からのアップデートとしては Debian のバージョンですね。stretch(9), buster(10)はすでに EOL です。その次に出た bullseye(11)は 2026 年 8 月で
FastMCP での MCPサーバ と MCPクライアント の構築を試す｜npaka
「FastMCP」での「MCPサーバ」と「MCPクライアント」の構築を試したので、まとめました。 1. FastMCP「FastMCP」は、「MCPサーバ」や「MCPクライアント」をシンプルかつ直感的に構築できるパッケージです。 「MCP」の実装には、サーバのセットアップ、プロトコルハンドラ、コンテンツタイプ、エラー管理など、多くの定型処理が必要です。「FastMCP」は複雑なプロトコルとサーバ管理をすべて処理するため、開発者はツールの構築に集中できます。 「FastMCP」の目標は次のとおりです。 ・高速 高水準インターフェースによりコードが少なくなり、開発が高速化 ・シンプル 最小限の定型文で MCP サーバを構築 ・Pythonic Python開発者にとって自然に感じられる ・完全 コアMCP仕様の完全な実装を提供することを目指している 「FastMCP v1」は、 MCPサーバを
【Python】非同期処理が何もわからなかったあの頃の自分に向けて
はじめに こんにちは。GMO アドパートナーズ新卒の樋笠です。 最近業務で、Pythonの非同期処理を書いているのですが、初めて非同期処理を学んだときに苦悶したことを思い出しました。 そこで、過去の自分に「こう伝えたら理解できるんじゃないかな」と考えながら記事を書きました。 非同期処理について学んだことがない人でも、これを読めば、「非同期処理がやろうとしていること」や「Pythonの非同期処理の基本的な書き方」が分かるようになる、というものを目指しました。 ぜひ最後までお読みください🙇🏻♂️ ※ わかりやすく説明するために、あえて言い切っている箇所があります。ご了承ください。 非同期処理ってなに？ まず、非同期処理ってなに？という話ですが、「非同期処理」を理解するために、その対になる「同期処理」を考えてみましょう。 たとえして、こんな状況を考えてみましょう。 AとBの2つのタスクがあ
FastAPIでの認証の実装が簡単すぎた！【コード有】 - HapInS Developers Blog
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による地理空間データ分析
地理空間データ分析は、地図や道路などのオープンな情報を分析することで、渋滞予測やナビゲーションなどの有用な情報を得る強力な手段です。さらに、衛星に搭載された各種のセンサーによる画像や国勢調査の情報などを組み合わせることにより、森林破壊や人種差別問題などの社会的課題に対する知見を得る「ロケーションインテリジェンス」として活用することができます。本書は、地理空間データ分析に必要な基本的な知識―GIS、データの種類、空間統計学、可視化技術などを紹介し、公開データとJupyter Notebookで提供されているさまざまな社会課題に関するサンプルコードと解説、QGISなどのオープンなツールを利用して実践的に理解を深めることができる一冊です。 はじめに 1章 地理空間データ分析入門 1.1 データの民主化 1.2 データに関する質問 1.3 空間データサイエンスの概念 1.3.1 地図の投影法 1.
VOSK Models
Models We have two types of models - big and small, small models are ideal for some limited task on mobile applications. They can run on smartphones, Raspberry Pi’s. They are also recommended for desktop applications. Small model typically is around 50Mb in size and requires about 300Mb of memory in runtime. Big models are for the high-accuracy transcription on the server. Big models require up to
SpeechRecognition
Library for performing speech recognition, with support for several engines and APIs, online and offline. Unverified details These details have not been verified by PyPI Project links Homepage Meta License: BSD License (BSD) Author: Anthony Zhang (Uberi) Tags speech, recognition, voice, sphinx, google, wit, bing, api, houndify, ibm, snowboy Requires: Python >=3.9 Provides-Extra: dev, audio, pocket
退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 訳者まえがき まえがき 第I部 Pythonプログラミングの基礎 1章 Pythonの基本 1.1
人工知能を学ぶためのロードマップ（東京大学松尾・岩澤研究室公認）
人工知能を学ぶためのロードマップ このページでは、人工知能や深層学習を学んだことのない方を対象に、 それらを学ぶためのロードマップを紹介しています。 本ロードマップでは達成目標として、 「研究者」「データサイエンティスト」「エンジニア」「ビジネス」の 4つの職業ごとに4つのレベルを設けています。 まずはレベル0として、人工知能についての基礎的な知識を学びましょう。 技術に触れる（学習想定時間：1時間） まずは最新のAI技術に触れて，AIによってどのようなことができるのかを確認してみましょう． メジャーなサービスを含めいくつか紹介します． ・ChatGPT ChatGPT すでに利用したことがある方が多いかと思いますが、OpenAIが開発・運営する大規模言語モデル（LLM）チャットボットです。LLMでは他にGoogleのGemini、AnthropicのClaude、Mistral AIなど
Webブラウザ版VSCode、WebAssembly版PythonによるWeb上でのPythonコードの実行やデバッグが可能に
Webブラウザ版VSCode、WebAssembly版PythonによるWeb上でのPythonコードの実行やデバッグが可能に マイクロソフトは、WebAssembly版Pythonを用いることにより、Webブラウザ版のVisual Studio Code（以下VSCode）上でPythonコードの実行やデバッグを可能にする実験的な拡張機能「Python for the Web」のプレビュー公開を発表しました。 下記は実際にWebブラウザ版VSCodeに拡張機能「Python for the Web」を組み込み、Pythonコードを実行したときの画面です。 下部の「ターミナル」のペインで、実行結果の「6」が表示されているのが分かると思います。これはこのWebブラウザ上でPythonが実行された結果です。 Webブラウザ上でPython実行環境が自動的に用意される WindowsやMac、L
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Ansible の SSH の通信をデバッグする - 赤帽エンジニアブログ
レッドハットの杉村です。Ansible のテクニカルサポートをしています。 今回は以前のお問い合わせいただいた事例から、SSH (Secure Shell Protocol) について一つ紹介しようと思います。Ansible は Linux サーバを制御対象とするときは SSH で接続して処理を実行しますので、SSH の通信についてのトラブルは問題に直結します。 RHEL 8.6 + Ansible Core 2.13 で確認しています。 Ansible の基本的な動作原理 まずは Ansible はどうやって動いているのかというのを軽く振り返ってみます。 Ansible が動作するサーバをコントロールノード、制御対象をマネージドノードと呼びます。流れを大まかに説明しますと、この図のようになります。 ① YAMLで書かれたプレイブックからタスクごとに小さなプログラムを生成する ② ①で生成
オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある
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最新Raspberry Pi OS（Bullseye）のAI画像認識環境構築方法
ラズパイでAI画像認識環境構築 ひさしぶりにラズパイでディープラーニングしようと思ったら、色々変わっていたのでメモ。 追記：ラズパイ5に関しては以下記事参照ください。 前提 ハードウェアやソフトウェアの前提は以下です。 Raspberry Pi 4 Raspberry Pi OS(64-bit) with Desktop 2023-02-21(Bullseye) USBカメラ OSは64bitを使用します。32bitだとライブラリのバージョンが変わってくるのでこの記事のままだとインストールできませんので注意してください。 SDカードの書き込みやハードウェアのセッティングに関しては、以下記事参照ください。 また、上記記事では、カメラとしてRaspberry Pi カメラモジュールを使っていますが、Raspberry Pi OSがBullseyeになってから、使用するライブラリが変わった(Pi
The FastAPI Ultimate Tutorial
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
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VOSKを使って日本語でストリームでローカル音声認識する - Qiita
