Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 業務自動化といえばRPAとかPython等が良く使われるが、これらは基本的に判断が多い複雑な業務の自動化には向かず、やったとしても自動実行→手作業→自動実行→手作業…と言ったように人の判断が居るところで業務プロセスが分断されてしまうのが悩みどころ。 そこで「GUI上で自動実行前に手作業」＋「バックグランドで自動実行」と両方の機能を持ち、業務を分断する事なく作業できるアプリを作ろうと考えた。 結論から言うと「Flet」を採用した。以下経緯説明。 お手軽なGUIライブラリを探す旅 Pythonはデスクトップアプリ開発には不向き？

Google Cloudのデータエンジニアをしています、はんざわです。 今回はSQLのリンターであるSQLFluffを触りながら理解を深めたいと思います。 検証環境 macOS： 13.3.1 Python： 3.9.5 SQLFluffとは SQLFluffとは、SQLのフォーマットを自動で問題点の指摘や修正をしてくれるオープンソースサービスです。 さっそくインストールして使ってみたいと思います。 インストール SQLFluffをインストールするにはPython3が必要です。 $ pip3 install sqlfluff 正常にインストールできているか確認します。 $ sqlfluff version 2.0.7 インストールが完了しました。実際にクエリを用意し、使ってみたいと思います。 さっそく使ってみる sqlfluffには大きくlintとfixの2つの機能があります。 まずはli

LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May

Reactコンポーネントの開発時、データフェッチは欠かせません。 SPAで開発を行う時、あなたも含めてuseEffect()を使ったことがあるはずです。 あなたがSWRやReact Queryの代わりにuseEffect()を使う理由は、いくつかあるのでしょう。 そんな方のために、Reactが提供する<Suspense>を使ってデータフェッチを行う方法を紹介します。 追記: Suspenseではウォーターフォール問題を解決できないとの指摘について 「Suspenseの実装」に記載のコードを見た限り、ウォーターフォール問題を解決できないとの指摘がありました。 実装の章では問題を解決することではなく、<Suspense>をどのように使うかに焦点を当てました。 具体的な実装方法に踏み込むとテーマから大きく外れてしまう可能性があったためです。 読みやすさを優先した結果、解決のための実装については割