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新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です!」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく!」 新人: 「よろしくお願いします!」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな?」 新人: 「はい!大学の研究で Python 書いてました!PyTorch でモデル作成もできます!」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね?」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間?厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
はじめに よくAWSの仕事をするので、開発環境をAWS Cloud9(以下Cloud9)で用意することがある。 IAM Roleが使えるのでAWS内の開発は便利なのだが、そのままPythonで開発しようとすると、2023年05月27日時点でこう表示されるので、ちゃんと開発環境作らなくちゃね。という気持ちになる。 久々にLangChainやLlamaIndexやらで盛り上がってるし、Python環境でも作るか! と思い立った筆者。じゃあ何を準備すればいいんだっけ、と軽く調べただけでもpip, venv, pyenv, pipenv, poetryなどの選択肢がありすぎて、もうこの時点でげんなりする。Pythonのパッケージマネージャの周辺事情はずっと混沌としていたんだった...... ただ最近は比較的よさげなプロジェクトのRyeがあるので、今回はこれで環境を整えてみる。 Ryeとは 上で書いたような「
本記事は『Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方』(佐藤昌基、平田哲也)の「はじめに」と「第0章 Flaskの概要と環境構築」の一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 はじめに Flaskは、2010年4月1日にArmin Ronacher氏がエイプリルフールのネタとしてリリースし、そこからPython愛好家の間で人気になったPython製Webマイクロフレームワークです。2018年にはPython開発者調査で最も人気のあるWebフレームワークとして投票され、いまでも高い人気があります。 本書は、Flaskによる実践的なWebアプリケーション(以下、アプリ)の作成を通して、自力でアプリを作成できるようになることを目的としています。 まずは最小のアプリの作成から始め、問い合わせフォーム、データベースを使ったアプリ、認証機能と
コンフィグ設定 まずはapps/config.pyを作成し以下のコンフィグを追加しましょう。実践的なアプリでは開発環境の他にstaging環境、本番環境、テスト環境などが存在するのでそれぞれ専用のコンフィグ設定を行います。 from pathlib import Path basedir = Path(__file__).parent.parent class BaseConfig: """ BaseConfigクラス """ SECRET_KEY = os.environ["SECRET_KEY"] WTF_CSRF_SECRET_KEY = os.environ["WTF_CSRF_SECRET_KEY"] class LocalConfig(BaseConfig): """ BaseConfigクラスを継承してLocalConfigクラスを作成する """ SQLALCHEMY_DA
ちゃっす(/・ω・)/ 今日も ChatGPT Code Interpreter さんと戯れていましたの。 で、タイトルの通りなのだけれど、仕様書書いて渡したら Web アプリシュッと作ってくれんじゃね?( ・ω・) という闇の遊戯をした。 という話。 目標実行や指示はすれどもワタクシは一切コードを書かぬ!! 普通にエラー修正とか自分でやった方が早いけどやらぬ!! 全てを ChatGPT への指示で完結する!! で、納品されたもの(/・ω・)/ 納品物 トップページ 登録画面 ログイン画面 Activity 一覧 Activity 修正 レポート画面 すごない?( ・ω・) やったこと〜ChatGPT との対話を残すでござる( ・ω・) ※(注記) ChatGPT Code Interpreter Plugin が使えないと同じ事はできないぞ☆ 仕様書を提供しますので、 仕様にそった Flask
はじめに 今回の記事では、PythonでWeb開発を進める際に使われるWebフレームワークである「FastAPI」と「Flask」について、両者それぞれの特徴と強みを具体的なソースコードを用いて解説する。 この記事の対象とする読者 これからPythonでWeb開発を進めることを検討している人 APIを開発したいものの、どのような技術を使うべきが迷っている人 FlaskとFastAPI両方とも、あるいはどちらか一方に興味を持っている人 社内あるいは個人開発の技術選定で、FastAPIあるいはFlaskの導入を検討している人 Flaskとは FlaskはPythonで開発された軽量のWSGI(Web Server Gateway Interface)製のWebフレームワークである。 Flaskの説明に入る前に、WSGIについて簡潔に説明させてほしい。WSGIを完結に説明すると、Pythonにお
PyCon JP 2021「実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトのプロトタイピングから本番運用までをいい感じにするPythonicなやりかた」登壇資料 # 「AIオオタニサン本塁打予測」のサンプルコード https://github.com/Shinichi-Naka...
MeCabは 京都大学情報学研究科−日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所 共同研究ユニットプロジェクトを通じて開発されたオープンソース 形態素解析エンジンです。 言語, 辞書,コーパスに依存しない汎用的な設計を 基本方針としています。 パラメータの推定に Conditional Random Fields (CRF) を用 いており, ChaSenが採用している 隠れマルコフモデルに比べ性能が向上しています。また、平均的に ChaSen, Juman, KAKASIより高速に動作します。 ちなみに和布蕪(めかぶ)は, 作者の好物です。
###前提・実現したいこと Flaskで作ったWeb APIにDigest認証をかけた際、curlで正しいユーザー名とパスワードを指定したら認証できるようにしたい 発生している問題・エラーメッセージ Flaskで作ったWeb APIにDigest認証をかけた際、curlで正しいユーザー名とパスワードを指定しても認証されません。何故なのでしょうか? ブラウザでユーザー名とパスワードを入力した際はうまく認証され、正しいページが表示されます。 $ curl --digest -u a:a http://127.0.0.1:80 Unauthorized Access 1from flask import Flask, jsonify, abort, make_response, request 2from flask_httpauth import HTTPDigestAuth 3 4api =
Streamlit は、ざっくり言うと主にデータサイエンス領域において WebUI 付きのアプリケーションを手早く作るためのソフトウェア。 使い所としては、ひとまず動くものを見せたかったり、少人数で試しに使うレベルのプロトタイプを作るフェーズに適していると思う。 たとえば、Jupyter で提供すると複数人で使うのに難があるし、かといって Flask や Django を使って真面目に作るほどではない、くらいのとき。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.3.1 BuildVersion: 20E241 $ python -V Python 3.8.9 もくじ もくじ 下準備 基本的な使い方 基本的な書式 プレースホルダー プログレスバーを使った処理の進捗の可視化 基本的な可視化 組み込みのグラフ描画機能
前回の記事で、PythonのWebアプリケーションフレームワークであるFlaskでHello Worldをローカル開発環境で確認するまでを紹介した。 serip39.hatenablog.com 今回、Raspberry Pi 3 Model B 上にWebサーバーを構築して、FlaskのWebアプリケーションを本番環境に公開するまでを紹介する。 Flaskの本番環境に関して This launches a very simple builtin server, which is good enough for testing but probably not what you want to use in production. Flask公式 Flaskには組み込みサーバーがあり、特別な環境構築を行うことなく、Webサーバーを立ち上げることができる。ただし、この組み込みサーバーを本番環
Introducing Sqlcommenter: An open source ORM auto-instrumentation library Object-relational mapping (ORM) helps developers to write queries using an object-oriented paradigm, which integrates naturally with application code in their preferred programming language. Many full-stack developers rely on ORM tools to write database code in their applications, but since the SQL statements are generated b
Photo by Cesar Carlevarino Aragon on Unsplash Introduction Machine learning models are exciting and powerful, but they aren’t very useful by themselves. Once a model is complete, it likely has to be deployed before it can deliver any sort of value. As well, being able to deploy a preliminary model or a prototype to get feedback from other stakeholders is extremely useful. Recently, there has been
Microdot¶ "The impossibly small web framework for Python and MicroPython" Microdot is a minimalistic Python web framework inspired by Flask. Given its size, it can run on systems with limited resources such as microcontrollers. Both standard Python (CPython) and MicroPython are supported.
SQLAlchemyを何となくで使用していたのでこの機会に入門してみました。 Flask-SQLAlchemy を用いてRDBをORMとして扱い、REST APIを作成します。 ORMとは ORM(Object-Relational Mapping)とは、データベースとオブジェクト指向プログラミング言語とのマッピングを行うことを指します。 ただこれだけ聞くと、イメージしづらいですが、簡単に言うと、SQL文を直接記述せずに、通常のオブジェクトを扱うようにデータベースを扱うことができるということです。 Pythonでは、ORMモジュールの1つに SQLAlchemy があります。 SQLAlchemy SQLAlchemyは、Pythonでポピュラーに使用されているORMライブラリの1つのようです。 SQLite、Postgresql、MySQL、Oracleなどさまざまなエンジンにも対応して
Flaskへようこそ Welcome to Flask¶ Flaskのドキュメントへようこそ。インストールから始めて、それからクイックスタートで概要をつかみましょう。より詳細なチュートリアルでは、小さいけれども完成しているFlaskアプリケーションをどのように作成するか示しています。Flaskのパターンセクションでは一般的なパターンを記述しています。この文書のその他の部分ではFlaskの各コンポーネントについて詳細を記述しており、その完全なリファレンスはAPIセクションにあります。 Welcome to Flask's documentation. Get started with :doc:`installation` and then get an overview with the :doc:`quickstart`. There is also a more detailed :d
こんにちは、Masuyama です。 別な記事では、AWS App Runner を使って手軽にコンテナ式アプリをデプロイできることを学びました。 その時は確かに少ないステップでデプロイできることは分かっていただけたと思うのですが、別なサービス (ECS とか) でデプロイする時との違いが分かりにくかったかもしれません。 そこで、App Runner と ECS のそれぞれで同じコンテナアプリをデプロイし、App Runner がどれだけ簡単かを分かっていただこうかと思います。 前回は Workshop に従いましたが、今回は Python の軽量 Web フレームワークの一つである Flask を App Runner でデプロイしてみましょう。 0. 前準備 (共通手順) App Runner 版、ECS 版のどちらでも共通となる コンテナイメージの準備 だけは共通手順として実施します
完成図 この記事では、以下の順でアプリケーションを作成します。 Python アプリケーションで Hello World を実行 動的 Web サーバー(アプリケーションサーバー)で Hello World を実行 Web アプリケーションフレームワークで Hello World を実行 静的 Web サーバーで Hello World を実行 静的Webサーバ - コンピューター (ハードウェア) と HTTP サーバ (ソフトウェア) から構成されます。 - サーバが保持しているファイルをブラウザーへ「そのまま」送る 動的Webサーバ - 静的Webサーバと一般的にはアプリケーションサーバとデータベースからなります。 - 保持しているファイルを変更してから、HTTP サーバを通してブラウザーに送る https://developer.mozilla.org/ja/docs/Learn/
Usernames and passwords are not encrypted. Instead, the username and password are concatenated together using a : symbol to form a single string: username:password. This string is then encoded using base64. >>> import base64 >>> >>> auth = "username:password" >>> auth_bytes = auth.encode('ascii') # convert to bytes >>> auth_bytes b'username:password' >>> >>> encoded = base64.b64encode(auth_bytes)
Flaskとは インストール チュートリアル Hello world! デバッグモード ルーティング指定 @app.route() URL末尾のスラッシュ データを受け取る requestオブジェクト メソッド・パス情報 リクエストパラメータ その他のリクエスト情報 ファイルアップロード データを返却する レスポンスデータ HTTPステータス テンプレートファイル スタティックファイル レスポンスヘッダ Cookie リダイレクト URLを関数名で指定する その他ノウハウ エラーページのカスタマイズ JSONを扱う セッション ロギング 前処理・後処理 グローバルオブジェクト コンフィグ クラスメソッドを呼び出す 実装サンプル ログイン認証 REST-APIサンプル リンク Flaskとは 「フラスク」と呼ばれます。理科実験で使用する「フラスコ」と同じ単語です。 Pythonベースの軽量な
はじめに 個人開発で日記のWebサービスをリリースしました。ツール系のサービスとしてOAuth認証からStripe課金までひととおり実装したので、個人的には多くの技術的知見を得られました。ここでは一つの技術を深追いせず、利用したライブラリ等についてざっと紹介したいと思います。PythonでWeb開発を行う方やこれからの方も含めて、他の開発者がどのようなライブラリ等を選定してるのか参考になれば幸いです。 サービスの概要 日記をカテゴリごとに登録し、グラフで可視化することで振り返りを促すサービスとなります。 サービスに含まれる機能とその目的を大まかにリストアップします。 OAuthでSNS認証することでユーザーに煩わしいパスワードの管理をさせないこと PC・スマホを問わずどの端末からでも参照・登録できるよう、ブラウザのサイズを問わないレスポンシブ対応とすること 日記をグラフで可視化することで、
高度解析部アプリケーションセキュリティ課の金子です。 パストラバーサル(またはディレクトリトラバーサル)はXSSやSQLインジェクションに並んでWebアプリケーションに対する代表的な攻撃手法のひとつです。本記事では、パストラバーサルの中でもURL正規化によるパストラバーサルに焦点を当てて攻撃の発生原理やよくある事例について解説します。関連して、PHP向けのAWS SDKで発見したS3バケットに対するパストラバーサルの脆弱性CVE-2023-51651についても紹介します。 2種類のパストラバーサル パストラバーサルは../のような文字列を含んだ文字列の正規化処理(normalization)を悪用して、アプリケーションが予期しない"領域"に対してアクセスを行う攻撃です。正規化処理を行う対象によって分類することが可能で、次の2種類のパストラバーサルが代表的です: ファイルシステムに対するパス
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はじめに 最初に新しいUbuntu 20.04サーバを作成するときは、基本的なセットアップの一部として、いくつかの重要な設定手順を実行する必要があります。これらの手順を踏むことで、サーバーのセキュリティと使い勝手が向上し、その後のアクションに必要な強固な基盤を手にすることができます。 ステップ1 — rootとしてログインする サーバーにログインするには、サーバーのパブリックIPアドレスを知る必要があります。また、パスワード、あるいは認証用のSSHの鍵をインストールしている場合には、rootユーザーアカウントのプライベートキーが必要になります。まだサーバーにログインしていない場合は、このプロセスを詳細に説明しているSSHとDropletsに接続する方法のガイドを参照してください。 サーバーに接続していない場合は、以下のコマンドを使用してrootユーザーとしてログインしてください(コマンドの
WEBサーバーにFlaskを設定したけど、レスポンシブデザインを1から設計したくない。 PythonのWEBアプリケーションフレームワークであるFlask。 Flaskを使うことで動的なWEBサイトを作ることができる。 内部処理はFlaskで行うとして、WEBサイトを作る際に他にも気にしなければならないことがある。 それは見た目。 FlaskはWEBサイトをPythonで動かしてくれるが、見た目に関しては自分でHTMLのレイアウトを用意しなければならない。 そしてWEBサイトの見た目というものは侮れない。 WEBデザイナーという専門職が存在するくらい専門性が必要で、素人がゼロから作ると見れたものではないサイトができあがる。 しかし個人サイトではWEBデザイナーを雇うような予算は無い。 ではどうすればよいのかというと、手っ取り早く見た目を整えるには配布されているデザインテンプレートを流用する
やりたいこと Flask + uwsgi + Nginxの構成でAPIを動作させる 環境・MWのバージョン Ubuntu20.04 Python 3.8.10 Flask 1.0.2 Nginx 1.18.0 uwsgi 2.0.20 今回使用する技術の概要 Flaskとは Pythonの軽量フレームワークです。機能が少ない分リリース用のアーティファクトが軽量になる、習得が簡単であるなどのメリットがあります。 Djangoが中規模以上の開発に適しているのに対してFlaskは小規模な開発に向いています。(機能が限られたAPIをサブシステムとして構築する際に選択肢になるでしょう。) uwsgiとは Pythonのアプリケーションを動作させるためのアプリケーションサーバ用MWです。 機能が豊富で動作が速いことがメリットとして挙げられます。 uwsgiを使うにあたってはWSGIを理解しておく必要が
Flaskへようこそ Welcome to Flask¶ Flaskのドキュメントへようこそ。インストールから始めて、それからクイックスタートで概要をつかみましょう。より詳細なチュートリアルでは、小さいけれども完成しているFlaskアプリケーションをどのように作成するか示しています。Flaskのパターンセクションでは一般的なパターンを記述しています。この文書のその他の部分ではFlaskの各コンポーネントについて詳細を記述しており、その完全なリファレンスはAPIセクションにあります。 Welcome to Flask's documentation. Get started with :doc:`installation` and then get an overview with the :doc:`quickstart`. There is also a more detailed :d
こんにちは、データAI部でPythonエンジニアをしている平田(@JesseTetsuya)です。普段は、PoCとデータをもってくる、というところ以外全部やる、というスタンスで開発業務を行っています。 日頃は、Flask1.1.4を利用していましたが、2021年5月11日にFlask2.0へのメジャーバージョンアップがありました。 メジャーバージョンアップということもあり、多くのアップデート項目がありました。そこで、特に日頃の業務に関わりそうなアップデートについて当記事にまとめていこうと思います。 Flaskとは? Flaskは、PythonistaのArmin Ronachertによって2010年に初回リリースされました。いまでは、 Armin Ronacherを筆頭にPalletプロジェクトと言う名前でFlaskを含む、Flaskに関連する各ライブラリのメンテナンスがPalletプロジ
Raspberry Pi Pico W で Httpサーバ(microdot)とセンサーによるHTTPリクエスト機能を同時に稼働させる Raspberry Pi Pico W が発表されました。日本ではまだ未発売ですが、技適は取得されたようですので近いうちに国内販売がされそうです。 試しに、Webサーバ ( Microdot )とWebクライアント(urequest) を uasyncio で並列実行するコードを書きましたので、紹介します。 今回作成したコードや動作している動画は、Github で公開しています。 ytyng/rpi-pico-w-webserver-and-client: Raspberry Pi Pico W webserver and client sample code Raspberry Pi Pico W とは コストパフォーマンスが高いマイクロコントローラです
エンジニアライフスタイルブログを運営しているミウラ(@miumiu06171)です。 普段はフリーランスでシステムエンジニアをしております。 今回は、こちらの記事に続いてPythonのFlask入門者向けにデータベースと連携したWebアプリケーションを作る流れを紹介していきます。 Webアプリケーションの例として、こちらのFlask公式ページのチュートリアルのようなブログ記事作成アプリを取り扱います。 FlaskでWebアプリを作成するためにVisual Studio Code (VS Code) を使用しているため、同様に確認したい方は、こちらの記事でVS CodeでPythonの開発環境を構築してみてください。 PythonのFlaskでDB(データベース)と連携しないWebアプリケーションを作成 ここでは、PythonのFlaskでDBと連携しないシンプルなWebアプリケーションの作
はじめに Falskは非常にシンプルなフレームワークな故に、ファイルやディレクトの配置に悩めます 機能のひとつBlueprintを利用すれば、URLルーティングやビジネスロジックを分けられるので、ここで整理します Flaskでルーティングを整理したい。ルーティング用のファイルにまとめたい。 アプリケーションを分割したい。 Laravelのweb.phpのようにルーティング用のファイルとアプリ(ビジネスロジック)を分割したい Flask2の新機能であるネストも試してみる 以前の続き EC2にPython/Flask2を構築 Flask2でGET/POSTの値を取得する Falskの公式ドキュメント https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/ 準備 起動用のファイルを作成。今回はrunコマンドではなく、app.run()で起動 from flask
SQLAlchemyとは SQLAlchemyは、PythonのORMの1つで、Pythonでは一番有名なORMでもあります。ORMとしては、SQLインジェクション対策が標準でサポートされています。ただのORMとしてではなく、テーブル設計を行うのにも非常に便利です。 ここではSQLAlchemyの使い方について紹介します。DBはPostgresqlやMySQLではなく、簡易的なはSQLiteを使用します。 ORMとは Object-Relational Mappingの略です。 オブジェクト志向言語のクラスとRDBとのマッピングを行ってくれるのがORMです。SQLをオブジェクト指向で書けるようになります。 ORMの利点をまとめると主に以下の2つの点があります。 異なるDBの違いを吸収する MySQLやPostgresqlといったデータベースの種類によらず、同じソースコードで操作できます。
ウェブフレームワークのシンプルな実装の背景 FlaskやFastAPIといったウェブフレームワークでは、以下のようにアクセスするエンドポイントのパスとその処理内容を一つの関数で実現したり、パスをパラメータ化して関数内部で利用することができます。 # FastAPIの事例 (公式ドキュメントより) @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello World"} @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id): return {"item_id": item_id} これまでは何気なく便利だなと思いながら利用していたのですが、内部ロジックやその実装背景をきちんと理解していませんでした。よくよく考えると、どういう方法でパスパラメータはデコレーター引数の文字列の一
普段 Python で Web サービスを制作するときは、 Google Cloud Functions や Google App Engine 上で Flask を利用しサーバ構築していましたが、久しぶりに Ubuntu 20.04 + Apache + Python3 でサーバを立てたので、今後のためにもメモとして残しておきたいと思います。 ただし今回の構築方法は 1 サーバ 1 システムを想定した簡易的な手法です。もし複数のシステムを載せたいのであれば、今回紹介する方法は適さないので注意してください。 システム構成 次のシステム構成を想定しています。あらかじめサーバの HTTP ポートは開放しておいてください。 Amazon EC2 Ubuntu 20.04 Apache 2 Python 3.8.10 Flask 2.0.2 初期設定 ここでは AWS に Ubuntu 20.04
gunicornで起動させる 実行させたいflaskのファイルがあるディレクトリで、以下のコマンドを実行します。 -wは、--workersの省略形で、ワーカープロセス数を指定できる。 -bは、--bindの省略形で、gunicornのアドレスと待受け(Listen)ポートを指定できる。 index.pyのappというアプリケーションを実行します。 # gunicorn -w 1 -b 0.0.0.0:80 index:app 2022年09月18日 15:52:49 +0000] [30] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0 [2022年09月18日 15:52:49 +0000] [30] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:80 (30) [2022年09月18日 15:52:49 +0000] [30] [INFO] Usi
はじめに Python で作成した Flask Web API に対して、JWT (JSON Web Token) 認証を組み込んでみました。 参考:Python + Flask + MongoDB を利用した Web API の作成と Azure VM + Nginx への配置(ホロライブの動画配信予定を収集 その3) 2023年1月30日 更新 Python 3.11系で Flask-JWT を利用できないため、あらためて投稿しました。 Python の Flask Web API に JWT認証(Flask-JWT-Extended)を組み込んだ JWT (JSON Web Token) とは JWT は JSON Web Token の略で、要求情報(Claim)を JSON オブジェクトとしてやりとりするトークンの仕様です。 仕様は RFC7519 で定められており、二者間の通信時
データアナリティクス事業本部のueharaです。 突然ですが、ChatGPT流行ってますよね。 特に、Pythonを使ってChatGPT (OpenAI)のAPIを叩くサンプルが多いので、Pythonを使って遊んでいる方も多いのではないでしょうか。 中でもPythonで記載した処理ロジックはそのままに、「ちょっと画面が欲しいな...」というケースがあると思うので、今回はPythonのWebアプリケーションフレームワークであるFlaskを用いて、画面側(HTML/JS)と非同期にやり取りする骨子部分を作ってみたいと思います。 Flaskのインストール方法 特に難しい手順はなく、以下のようにpipでインストールすることができます。 pip install flask まずはFlaskを使ってみる 今回は簡単ですが、以下のファイル構成を作成します。 . ├ main.py └ templates
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