RESTful APIをシュッと作る技術 - PythonとFastAPIでバックエンドを5時間ちょいで作ってみた - Lean Baseball
久々に開発ネタです. 大晦日ハッカソン2019 #大晦日ハッカソンで, 野球のデータをシュッと見るためのDashboardを作る（理由は後ほど）. そんなDashboardのBackend APIをシュッと開発する. を目標に立て現在進行系でやってるのですが, 午後の進捗その2 Docker化が特に滞りなく完了. API Docも見れるとかFast API強すぎぃ 昨日の夕方から開発してたAPIはアッサリ1st Ver.できたので, 大晦日の買い物終わったらフロントエンドを除夜の鐘が鳴るまでになんとかするぞ #大晦日ハッカソン pic.twitter.com/wWMiSvQDKu— Shinichi Nakagawa (@shinyorke) 2019年12月31日 Backendを昨日（12/30）の18:00から着手して（実質作業時間）約5時間ちょいで完成させてしまいました. 本年最後
韓国の領内ではGoogle Maps APIのカスタムスタイル機能が適用されない
Google Maps APIにはベースマップのスタイルを動的に変更する機能がありますが、それがなぜか韓国の領内には適用されません。 発見した時にはバグかと思って開発者ツールで色々調べて見たりしたのですが、ググってみたところ技術的な問題というよりは法律上の問題でした。 参考： 구글 자바스크립트 style 한국 적용에 대해서 질문드립니다. – Google プロダクト フォーラム 以下、機械翻訳 韓国では国内法上の地図データを海外のデータセンターにエクスポートすることができない制約があって、Googleマップで提供される一部の機能が動作しておらず、地図画像を動的に変更する機能も含まれます。韓国の地図は、国内サーバーを介して制限的なスタイルの指導のみサービスしており、その他のAPIなどを通じた地図画像の変更は、現時点では困難です。今後、より多くのGoogleマップサービスの機能をサポー
機械学習で作成したモデルをREST APIとしてdeployする[python] - データナード
モデルを運用する方法の一つとして、REST APIがあります。これは、予測したいデータをWebベースのAPIに送信することで、予測値のレスポンスを取得する方法です。ここでは、pythonでflaskを用いて試します。 joblib.dumpでモデルを保存する 作成したモデルをjoblib.dumpを用いてファイルとして保存することができます。 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pandas as pd iris = datasets.load_iris() X = pd.DataFrame(iris.data, columns=["sepal_l
![機械学習で作成したモデルをREST APIとしてdeployする[python] - データナード](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5e2d30ff875f12a759f0d5588563ad3629215e1e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F8599973812286868474%2F8599973812294041100%2F1504332957)
Nginx by examples: reverse proxy
Nginx is primarily designed as a reverse proxy and can add a lot of value if placed in front of your applications: HTTPS termination HTTP2 termination WAF protection DOS protection Caching Basic/Digest Authentication Let’s see how we can setup a basic Java API webapp behind Nginx server { # custom virtual host root folder root /var/www/mydomain.com/web/; # index file (when a folder URI is matched)
開発以外の仕事でやってるちょっとした自動化の紹介 - Qiita
こんにちは、Misocaのとよし（@toyoshi)です。 この記事は、Misoca Advent Calendar 2017 の9日目の記事です。 年末ですね。今年1番驚いた話は、グルテンフリーをやってみようと思ってお米＋専用の粉でパンが作れるホームベーカリーを買ったところ、専用の粉というのがグルテンパウダー（例えばこういうの）だったことです。ホームベーカリーを買って箱を開けたときに本当に恥ずかしい気持ちになりました。 さて、私の苦手なものに、手順が曖昧であったり、何かを思い出すストレスというものがあります。なので、繰り返し発生する作業は「自動化できないか？」「そもそもやらなくていいのではないか？」ということを考えてるようにしています。そして、自動化できるものは自動化し、それが難しくてもマニュアル化することで次回以降に自分が記憶喪失になっていても作業ができるようにしています。 今回はそん
メルカリのCRMツールをKaizenした話 | メルカリエンジニアリング
こんにちは、こんばんは。 サーバーサイドエンジニア（社内ではAPIエンジニアとも呼称します）の@bravewoodと申します。一部の人からはウッディと呼ばれていて気に入っております。 キャリア初期にウノウラボに大変な憧れを抱いていた身としては、ウノウの流れをくむメルカリでこうしてBlogを書くことができ感動しきりです。 さて、本日はCRMツールについてお話しします。技術的な話は少なめで、CRM周りの開発やPlanningについてざっくりとお話しします。 APIエンジニアとは まず、メルカリ社内においてAPIエンジニアとは、商品や取引などの各種データや機能を各クライアントから呼び出すための「API」を開発することを主としたエンジニアを指します。 クライアントにはiOSやAndroidのアプリとWeb、その他複数のサブシステムがあり、各担当のエンジニアと密に連携を取り、高速かつ安定したAPIを
クローラー／スクレイピング本が充実 - プログラマでありたい
ふと気がついたのですが、ここ１〜２年で言語ごとのクローラー／スクレイピング本が出てきています。まとめがてらに感想と一緒に紹介してみます PythonによるWebスクレイピング 直近で出たスクレイピング本としては、PythonによるWebスクレイピングです。購入だけしてまだ読んでいないのですが、BeautifulSoupとScrapyを利用してスクレイピングしているようです。個人的にはrubyを使ってスクレイピングすることが多いのですが、BeautifulSoupはrubyのnokogiriより使いにくいと思っています。一方でrubyのクローラーフレームワークであるanemoneよりScrapyの方が優れた設計・特性をもっているかなぁと思っています。スクレイピングを始める前にrubyかpythonかの選択に悩んだのですが、BeautifulSoupよりnokogiriが良いやという理由でru
Pythonで楽天ウェブサービスを使って書籍情報を取得する - 武器商人＠Pythonのブログ
サンプルコード ポイント jsonのデータをロードするのは意外と簡単！ 実行結果 お勧め書籍 楽天ウェブサービスを使って情報を取得してみた。 今回使ったのは、書籍の検索のapi。著者情報を渡して、その著者の書籍を取得するというもの。要求はhttpで投げて、レスポンスはjsonで受け取りました。jsonの情報って複雑・・・。 サンプルコード #!/usr/bin/python2.7 # -*- coding: utf-8 -*- import urllib import urllib2 import json def Rakuten_BooksAuthorSearch(author,hits,sort): developerId = 'DEV_ID' affiliateId = 'AFF_ID' uri = 'https://app.rakuten.co.jp/services/api/Bo
Node.js(Express) と MongoDB で RESTful な API サーバを作る - Qiita
これは Heroku Advent Calendar 2014 の２１日目(12/21)の投稿です。 最近はクライアント(ネィティブアプリ、JavaScriptベースのWEBアプリ)とサーバを RESTful な WEB API でつなぐパターンが増えてきてる気がしています。エンドユーザ向けのサービスだけでなく、管理画面やツールなどでも。 今回は AngularJS Full-Stack（generator-angular-fullstack） を利用して Node.js(Express) と MongoDB ベースの RESTful な API サーバ を作り Heroku へデプロイするまでやってみます。（AngularJS の環境は、今回は使いません。フロントエンドは AngularJS をそのまま使ってもいいし、それ以外にしてもOK。） 『AngularJS Full-Stack』
キンセリ（Kindleセール情報まとめリストを1時間ごとに更新）
キンセリは、Kindle本のセール、キャンペーン情報のまとめサイトです。 主に Amazon Product Advertising API から情報を取得して表示しています。 セールのリストは1時間ごとに更新します。 RSS があるので、情報が出ると同時に通知も可能です。 SNS でも情報発信しています。 X (旧Twitter) にメインアカウントとセール開始・終了情報のみのアカウントがあります。 Bluesky にもアカウントあります。 キンセリへのご意見・ご感想・ご要望はこちらのフォームで随時承っております。 また、書籍・ネットメディア・動画配信等でキンセリを取り上げていただいた際は、ご一報いただけると嬉しいです。 可能な限りキンセリで紹介してまいります。 last-update: 2024-07-11 23:00:23
Rで解析：WHO公開のデータを取得！「WHO」パッケージ
WHO(世界保健機関)が公開しているデータをAPIを利用して取得するパッケージです。参考までに2008年のBMI30以上の男性データを取得し、世界地図にプロットする例を紹介します。 なお、世界地図へのプロットは「rworldmap」パッケージを利用しています。 パッケージバージョンは0.1。実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。 パッケージのインストール下記、コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("WHO")実行コマンド詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。 #パッケージの読み込み library("WHO") #利用できるデータの情報を取得:get_codesコマンド SummaryCodes <- get_codes() #CSVでデータを作業フォルダに出力 write.csv(Summary
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LINEからDMMのアダルト動画のサンプルを見れる、変態コンシェルジュ作りました！ - Qiita
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機械学習ライブラリ「Spark MLlib」で作る アニメレコメンドシステム