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はじめに 最近話題のMCP（Model Context Protocol）記事です。MCPに関しては、同僚の李さんが素晴らしい記事を書いてくださいましたので、MCP自体の概要に関しては以下記事参照ください（お約束）。 今回は、LLMの代表的なユースケースとも言えるRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。RAGはドキュメントから関連情報を検索し、AIの回答生成に活用する技術で、専門知識や最新情報を必要とするタスクに使われます。以前にTanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築という記事でローカルRAGの構築について説明したので詳しくはそちらを参照してください。簡単なRAGの構成図としては以下となります（記事より引用）。 今回は、このRAGをMCPを使って実現します。つくるMCPサーバの中身としてはPostgreSQLでベクトル
※公式サイトのデモ映像です。これがPythonのコード1行で作れます。 https://leafmap.org/ データ確認ってめんどくさくないですか GISデータってよくわからないな、なんだそれ。っていう方がいきなり上司に「いろんなデータが蓄積されてきたから、地図上に可視化して分析してみよう。」とか「誰でも手軽に閲覧できるように、Web上にサイトを構築しよう」なんていう話をされたら多分キレますよね？ GISデータを日常的に利用していてもそれはさほど変わらず… GISデータを取り扱う中で、主にデータの前処理などを行っている方は同じような悩みを抱えているんじゃないかなと思うんですが、データの可視化ってめんどくないですか？ いや、QGISとかデスクトップGISでデータ処理しているならサクッと見れちゃいますし、実際頻繁に使うんですが、サーバーで定期的に行うバッチ処理のためにローカルでプログラミン
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
「公式ドキュメントを読め」というのが急に話題になっていたので自分なりに整理してみました。 注意: そんなに真面目に推敲していません。フィーリングで書いているので実態に即してない部分もあるかも…… 公式ドキュメントとは何か あなたが使おうとしている道具 (ライブラリ、フレームワーク、プログラミング言語、ミドルウェア、コマンドラインツール、etc.)[1] は必ず誰かによって作られています。ある程度成熟した道具であれば通常、その作った人・組織自身によって公開されているドキュメントがあるはずです。これが公式ドキュメントです。 公式ドキュメントは、OSSにおいてはソースコードと双璧をなす最も信頼できる資料のひとつです。ソースコードが非公開の場合は通常、公式ドキュメントが最も信頼できる資料でしょう。 (以降はOSSを主に想定して説明します) たとえば…… Python のソースコードはGitHub上
【2020年新人研修資料】 ナウでヤングなPython開発入門
チームでReactを使って開発していると、コードレビューをする際に、「この書き方はしない方がいいが、それを説明するには800文字くらい必要。図も描きたい。でもそれらを準備する時間はない。」ということが度々ありました。 また、フレームワークやライブラリの技術選定をする際、マネージャに「どうして技術選定が必要なのか」を説明する必要がありました。ROUTE06のマネージャはエンジニアリングへの造詣が深い方が多いので、対立構造になることはありませんが、説明するためには1000文字くらい必要で、やはり図も描きたい。時間はない。と同じ気持ちになることがありました。 参考情報として紹介できる情報がないか探してみると、「とりあえずこうすればOK」というベストプラクティスについては検索エンジンやSNSですぐに見つかります。ただ、どうしてその方法がベストプラクティスなのか、仕組みや原理を説明している情報は少な
Developers Summit（デブサミ） 9-B-9 02/09 17:45 ～ 18:25 「満を持して始めるRust」kenkoooo RustはC++の代替となることが期待されていることから、低レイヤ向け言語という印象を持っている方も多いかもしれません。しかし、Rust 1.0のリ…
Next.js と microCMS と Vercel が面白い。それぞれ面白いし、組み合わせるとさらに面白い。なにせ、メディアサイトがデプロイも含めて 2 時間で出来る。 Next.js + microCMS + Vercel すごいな。メディアサイト（中身スッカスカだけど）がものの 2 時間でデプロイまでできた。 https://twitter.com/yusukebe/status/1435708770705760256 ということで、メディアサイトを作りながら、Next.js と microCMS と Vercel の面白さをまとめる。 2 時間で作るメディアサイト 例として「ラーメンまとめ！」というメディアサイトを作ってみる。このサイトには ラーメン屋 ラーメン屋のまとめ記事 の 2 つの種類のコンテンツがある。「ラーメン屋」が「名前」「場所」「ラーメン写真」というプロパティを持
これは何 「Rails Wayに沿って〜」とはReview欄などでよく言われるが、定義が人によってぶれている気がするので俺のRails Wayを示した記事です。 もはや本来のモノとは別物かも知れませんが、俺はこういう観点でRailsをみて、コードを書いているよ、ということを知ってもらう意味でもこの記事を公開することにしました。 前提として、「数人以上のチームでプロダクトを実際に開発して運用する」場合の自分のスタンスを示したものです。（私も仕事では独自DSLは書きませんが自由研究用途なら自分も独自DSLを書いたりします。） それでは、いってみましょう。 Model層 データベースの操作およびビジネスロジックを記述する。 テーブルの属性は原則NOT NULLにするべき。どうしても要件上NULLを許容しなければならない場合のみNULLを許容する。 Controllerからparamsを無思考で渡
burikaigi 2023 の懇親会で発表したセッションの資料です。 日本では明治6年(1873)よりグレゴリオ暦が採用されましたが、それ以前の年代での和暦の扱いについて注意点をまとめたものです。
先日、Qiitaに投稿された一つの記事が注目を集めました。 元記事では、htmxというJavaScriptライブラリが英語圏で認知を獲得しているとして、インストールの仕方から使い方について公式のドキュメントの全体にわたって簡単に説明が行われています。 さまざまなプラットフォームでこの記事に対する反応を観察してみると、どちらかというと懐疑的な見方のほうが優勢のように見受けられます。ただ、多くのコメントは誤解に基づいているように見受けられました。「JSが要らない」といった元記事のミスリードによるところも大きそうですが1、なぜhtmxが大きく支持を得つつあるのかを理解するには、背景情報を含めて理解することが必要です。 htmxは、最近の複雑化するフロントエンド技術に対する単なる逆張りではありません。これまで30年ほどのあいだウェブ上のシステムを支え続けた「ハイパーメディア」の持つ強力さに今一度目
本をよく読むエンジニアであれば、ライブラリの導入には慎重になるべきだということは共通の認識になっていると思う。しかし、どういったライブラリを導入すべきかという選定基準は自分の中ではまだ言語化できてないことに最近気がついた。絶対的な基準を設けるのではなく、ある程度柔軟に考えるべきだと思うが、自分がどう考えて選定するかを考えてみる。 品質 テストが書かれているか 自分のプロダクトでテストを書いているのであれば、ライブラリにもテストを求めるべき 長い間継続してメンテナンスされている（いた）か 急に出てきてセンセーショナルな売り文句で注目を浴びるライブラリは怪しむべき コードの品質は悪くないか 導入する前にライブラリのコードは読むべき 効果 その後の実装効率をどれだけ上げるか 導入しない場合と大して変わらないのであれば不要 自分でそれを書いた場合と比べてどうか 短時間で同じようなものを書けるのであ
from onnxocr.onnx_paddleocr import ONNXPaddleOcr def sample(): ocr = ONNXPaddleOcr(use_gpu=False, lang="japan") result = ocr.ocr("sample.png") for data in result: for box, (text, score) in data: print(f"text: {text}, score: {score}") ONNXとは OnnxOCRを紹介する上でONNXとは何ぞやということも軽く解説します。 ONNX（Open Neural Network Exchange）とは、機械学習モデルを異なるフレームワーク間で共有・運用するためのオープンなフォーマットです。 このフォーマットに従うことで、PyTorch、TensorFlow、Sciki
エンジニア同士の情報共有を目的としたコミュニティ「ふわふわエンジニアタイム」が主催する「Markup Meetup」。3回目の今回は、フロントエンドエンジニア、マークアップエンジニア、コーダー、デザイナーの垣根なく、HTML / CSS / JavaScript に関わるナレッジを共有する場として開催されました。ここで登壇したのは、株式会社ゆめみの佐々木祥晶氏。導入事例を交えながら「Three.js」の魅力、メリット・デメリットを語りました。 株式会社ゆめみ所属・新人フロントエンドエンジニア佐々木祥晶氏：それでは発表いたします。題目は、「Three.js の魅力を語る」です。 目次ですね。最初に軽く自己紹介をして、本編で「『Three.js』とは何ぞや？」とか、そういったことをいろいろ話していき、最後に軽くまとめをしていければなと思っています。 では、軽く自己紹介を。初めまして、佐々木祥晶
2022年のロゴデザインのトレンドはワードマークとタイポグラフィがより重要な役割を果たしています。特にジェンダーや環境配慮などはどのジャンルのデザインでも積極的に取り入れられています。 デザインの引き出しを増やすには、注目されているトレンドを押さえておくことが大切です。ロゴにはタイポグラフィ、カラー、形など、デザインの基本となる要素が詰まっており、最近のロゴデザインに使われているトレンド、デザインテクニックを紹介します。 2022 Logo Trend Report 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 2022年、ロゴデザインのトレンドの傾向 三角形を2つ使用したロゴ「BowTies: 蝶ネクタイ」 一滴の重要性がわかるロゴ「Uvula: 口蓋垂」 ライフラインを表現するロゴ「Rooters: 木の根」 圧力を反転さ
tsconfig.json を使うと、型チェックを緩く/強くしたり、また出力する JS の形式を変えたりできる。しかしいくつかの事情から、正しく書くのが難しい。 オプションの数が非常に多い その数なんと 133 個 *1 オプションの意味や役割が理解しにくい 公式ドキュメントは丁寧にかかれているが... JavaScript や TypeScript の仕様、型の知識、歴史的経緯などを知らないと理解しづらい 推奨されるオプションが変わっていく 言語やエコシステムの進化/変化によって変わる 最近だと Node.js の TypeScript サポートで変わった 「オプションの細かい意味とかは一旦いいから、モダンで最小限の tsconfig.json がすぐに欲しい！！！」。そうした声に応えて、id:mizdra がオススメする「4 ステップでモダンな tsconfig.json を作る方法」
前提clasp の制約、Script API の考え方、Google Drive の考え方に素直に従うその条件下である程度モダンな開発環境での開発を目指す 可能ならコードは VCS で管理する（pull-req など）ドキュメントベースで共同作業に向いた手法で開発を進める特にカジュアルに始めやすい Google Apps Script は悪い意味での属人化まっしぐらになりやすい。これが長期間の業務に影響しないような、ワンショットのものなら別にそれでもよいが、これが誰かに引き継がなければいけないような状況が生まれると一気に地獄みが増してしまうので、そうなってしまう前により良い開発手法を考えておきたい。 考慮したことGAS は素朴に作ると Script 本体の構造がそれを利用する container （例えば Spreadsheet）のデータ構造などと密結合になってしまう。この状態のままコード
この記事では、2021年に公開された便利なWebオンラインツール・ベスト100個+をまとめてご紹介します。 定期的にリストアップしている最新オンラインツールまとめ記事では、2021年にかけて合計338個の新しいツールやサービスを紹介してきました。 その中でも、特にWebデザイン制作に便利なツールを選りすぐったコレクションで、「無料で利用できるツール」を揃えています。 これらのツールやサービスを活用すれば、Webデザイン制作をより快適に進めることができるでしょう。 カテゴリごとに整理しているので、目的にあったお気に入りツールを探してみましょう。 コンテンツ目次 1. CSSツール（11個） 2. パターンツール（3個） 3. イラスト系ツール（9個） 4. デザインツール（17個） 5. 配色ツール（7個） 6. グラデーションツール（12個） 7. SVGツール（9個） 8. スクリーンシ
概要 最近、pythonでUI部分も含めたWebアプリ作成ツールがいろいろ出てきているので、知っている限りでまとめてみようと思います。 mesop FastUI Taipy ReactPy Solara Reflex Flet Streamlit Dash Panel NiceGUI Gradio 各ツールの紹介 Mesop Google製 ページ毎に関数を作ってデコレートするような感じで書く LLM関係のデモがいくつか用意されており、LLMアプリ作るのに良さそう Cloud RunとかHugging Face spacesにデプロイできる FastUI FastAPIのエンドポイントを定義する関数内にUIを定義する感じで書く Taipy 書き方としてはマークダウンっぽいテンプレート用いてUIを作成する感じ DAGツールを簡単に作れるScenarioという機能がある ReactPy その名
というようなプロンプトを与えて、画像を作ります。ここで重要なのが"アイソメトリック プロジェクション"というキーワードです。これを入れることで、なるべく遠近のない画像にします。ちなみに、オブジェクトが多すぎるのも後の作業が大変なので気をつけましょう。 以下の作業では、ChatGPTで実際に生成したこちらの画像を使います。 この画像に対して、さらにChatGPTで という指示を出します。すると、以下のように絵の中の「部品」をバラバラにして、一枚の絵にまとめてくれます。 部品同士が重なってしまうなら、「お互いが重ならないよう、アイテムとアイテムの間には空白を確保してください。」など、プロンプトを追加しましょう。大きいアイテムがあると重なりやすいので、それは別に出力しても良いでしょう。 本当なら、ここで部品ごとの画像にしてくれれば良いのですが、ChatGPTは一度に1枚しか画像を出せないので、部
自分が使ってるやつを紹介します。 GitHub Star History 指定したGitHubリポジトリのスターの増加数をグラフで見れるサイトです。 たとえば、👇の3つのReactのUIライブラリを例に見てみます。 mui chakra-ui shadcn-ui ▲https://star-history.com/#shadcn-ui/ui&chakra-ui/chakra-ui&mui/material-ui&Date こんな感じで、一目でライブラリの人気度合いをざっくり比較できます。 使い方 テキストボックスに、比較したいライブラリのGitHubリポジトリURLを入力するだけです。 また、「Align timeline」にチェックを入れると、グラフのスタートを揃えれます。 たとえば、Prisma ORMとDrizzle ORMを比較するとPrismaの方が圧倒的に見えますが、スタート
こんにちは、かすたーど先生です。 セキュリティ業界を目指している学生さんとお話しする機会がたまにあるのですが、「セキュリティエンジニアの方は、どうやってセキュリティ技術に関する情報収集しているんですか？」と聞かれることがよくあります。 情報収集の方法って、学生さんももちろん、セキュリティエンジニアの方同士も「他の人はどうやっているんだろう？」と思っているネタなのではと思いまして、今回ブログのテーマにすることにしました。 ということで、私と同じデジタルペンテスト部に所属している一部のセキュリティエンジニア約30名に協力してもらい、セキュリティ技術の情報収集に関するアンケートを実施しました。結果をご紹介します。 １：セキュリティ技術の情報収集は何を使って実施していますか（複数回答可） 1位：Twitter 2位：ニュース系サイト 3位：書籍・ブログ（同数） 4位：脆弱性情報データベース 5位：
年4回ある番組改編期がやってきました。2020年12月～2021年2月ぐらいの間に始まるアニメの本数は60本弱。新型コロナウイルス感染症の影響で放送が延期されていた作品が放送される事例もあるため、一概に「制作本数が増えている」とはいえないものの「減っていない」のは確かなので、どの作品を見るのか、事前にしっかりチェックしておかないと、見たかった作品のスタートに気付かないことも……。ただ、配信でカバーできる作品も少なからずあるので、希望は捨てずに、ぜひ1本でも多くの作品を追いかけてみてください。 以下、リストは放送・配信が近いものから順に並んでいます。作品名の頭には◆をつけています。また、記事内容は情報解禁などに合わせて随時更新していきます。 ◆OBSOLETE(EP7-EP12) ・放送情報 YouTube：12/1(火)～ ・作品情報 2021年。アメリカ合衆国をはじめとした先進工業諸国に
はじめに 今回の記事では、学習・開発でPythonを使うプログラマーが必ず確認するべきGitHubリポジトリを10個紹介する。本記事の対象は主に以下の通り。 実務でPythonを使っているプログラマー Pythonの情報収集に困っている人 Pythonの学習・開発の効率をアップさせたい人 Pythonのフレームワーク・ライブラリを確認しておきたい初心者 Pythonは1991年にリリースされてから今年で30年以上も経過している歴史のあるプログラミング言語なので、情報量が非常に多くどのように開発を進めればよいかわからない人も少なくないだろう。 そこで、本記事では個人の独断と偏見で学習・開発でPythonを使うなら必ず確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。Pythonで実装できるプロダクトは多岐に渡るので、本記事では分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 必見 awe
note.com を読みました。私自身も日本の住所の扱いを何とかしないと業務アプリケーションの運用に支障が出ると感じ、2003年に「住所正規化コンバータ」というソフトウェアをリリースし、20年が経過しました。現在は国際航業株式会社様に取り扱っていただいています。 www.kkc.co.jp このブログにあるような指摘にどこまで応えられただろうかということで、社内で試してみました。利用したバージョンは最新の R7.2.0 で、住所マスタは2022年秋版と組み合わせました。その結果を公開します。 住居表示 丁目表記と地番表記の混在に対応しています。 浦安市舞浜2-1-1 郵便番号 都道府県 市区町村 町域 小字・丁目 番地・号 マッチレベル 2790031 千葉県 浦安市 舞浜 2 1-1 号レベル 浦安市舞浜2-11 郵便番号 都道府県 市区町村 町域 小字・丁目 番地・号 マッチレベル 2
https://ryoppippi.com を MCP サーバーとしてClaudeから参照している様子 ウェブサイトの内容をまるごとAIに参照させたい、そんな願いを叶えるツールがあります。 その名も sitemcp です。 このツールを使うと、任意のサイトのページをfetchして、MCPサーバーとして立ち上げることができます。 MCP サーバーとは MCPは「Model Context Protocol」の略で、AIアシスタントが外部データにアクセスするための仕組みです。要するに、AIに「このウェブサイト読んでね」とか「このファイル見てね」と渡せるようにするプロトコルです。 使い方 詳しいインストールの仕方は GitHub の README を見てください。 ここではClaude Desktopから使う方法を紹介します。 ...と言ってもそんなに難しいことはありません。 例えば、Daisy
GitHubで注目をあつめているHTML, CSS, JavaScriptのライブラリ・リソースを紹介します。 当ブログでもよく紹介しますが、見逃していたものがありました。 1年間分、52個もあるので、時間のあるときにチェックしてみてください。 The 52 most popular projects from the last year of Trending Projects by Iain Freestone 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに 私を注目をあつめたプロジェクトをキュレーションしており、人気があるWeb開発プロジェクト10個を紹介するニュースレターを毎週、配信しています。この記事では、ここ1年間に配信した各ニュースレターから最も多くクリックされたプロジェクトをリストアップしました。 ニュ
Pythonでお仕事する前提で、現在のところで自分が最適と考えるチーム開発のための環境整備についてまとめてみました。今までももろもろ散発的に記事に書いたりしていたのですが、Poetryで環境を作ってみたのと、過去のもろもろの情報がまとまったものが個人的にも欲しかったのでまとめました。前提としては次の通りです。 パッケージ管理や開発環境整備でPoetryを使う 今時はコードフォーマッター、静的チェックは当たり前ですよね？ コマンドでテスト実行、コードチェックとか実行とかができる（CI/CD等を考えて） VSCodeでもコマンドで実行しているのと同じコードチェックが可能(ここコンフリクトすると困る） デプロイはDockerイメージ コンテナのデプロイ環境でコンテナに割り当てられたCPU能力を比較的引き出せて、スケールさせたら線形にパフォーマンスアップできるようなasyncioを前提とした環境構
はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です 対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している 機械学習を始めてみたい チュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。 何ができるようになるか 機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。 機械学習の目的 機械学
みなさん、こんにちは！私は株式会社ulusageで技術ブログを担当しているエンジニアです。最新の情報や、日々の開発で役立つTipsを皆さんと共有していきたいと思います。どうぞよろしくお願いします。（もしこのブログの仕組みやシステムフローに興味があれば、ぜひお知らせください。皆さんのご要望に応じて、詳細な記事を作成します！） Pythonでのデバッグ：print()からic()へ、革新の手法 はじめに Pythonで開発を進める中で、皆さんも一度は「なぜこのコードは期待通りに動かないのだろう？」と頭を抱えたことがあるのではないでしょうか。そのようなとき、print()関数を使って変数の値を出力し、デバッグを行うのは一般的な手法です。しかし、複雑なコードや大規模なプロジェクトでは、print()だけでは限界があります。今回は、そのデバッグ手法を一歩進めるためのライブラリ「IceCream」とそ
※この記事は「AI Agent Hackathon with Google Cloud」向けに開発したAIエージェントの説明のために作成したものです。 前書き 現代のソフトウェア開発組織では、素早く高頻度で機能追加・改善していくことが求められると同時に、LLMの時代においてはAIによる利活用を見据えて 「ドキュメンテーション」の重要性が高まってきています。 しかし、「包括的なドキュメントよりも動くソフトウェアを[1]」重視するアジャイル開発を実践する中で、 忙しない日々の中でどうしても残すべきドキュメントを残せない 過去に書いたドキュメントの古い内容がアップデートされず放置されていて当てにならない という組織も少なくないと思います。 きっと今日もどこかの組織のSlackでは、他の部署や開発チームから仕様確認の問い合わせが寄せられ、それらに人手で回答する努力が積み重ねられていることでしょう（
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
ChatGPTのおかげで非エンジニアでもコードが書けるようになるということを多くの人が言ってますが、すでにエンジニアである人にあてはめると、ChatGPTのおかげで専門分野以外のコードでも書けるようになるということで、つまりすべてのエンジニアがフルスタックになるってことじゃないかと思います。 ChatGPTにコードを書いてもらうと毎回びっくりする いや、ちょっとJavaで袋文字の描画ってどうやるんだったかなーと思ってChatGPTに問い合わせたら、ほぼ完全なコードをリテイク1回で生成したんですね。 こいういうコードが出きました。createGlyphVectorとか知らんわ！ // 文字の縁取り g2d.setColor(Color.BLACK); g2d.setStroke(new BasicStroke(5)); // 縁取りの太さを調整 g2d.draw(font.createGly
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？
コマンドラインツールのcurlを用いてHTTPによる通信のパフォーマンスを調べる方法を考えていこうと思います。 curlとは curlはURLを用いてデータをやりとりするためのコマンドラインツールもしくはライブラリです。 コマンドラインツールとしてはcurl、ライブラリとしてはlibcurlがあります。 HTTPだけではなくFTPやSMTPなど様々なプロトコルに対応しています。 自分は主にCLIからHTTPリクエストを送りたい時などに使っています。 使ってみたい方は以下の方法でインストールできると思います brew install curl apt install curl --write-outを使ってパフォーマンス測定 curlには様々なオプションが用意されていますが、今回、主に用いるのはこの-w, --write-outオプションです。 このオプションは指定したフォーマットを用いてコ
先日 フロントエンドの Monorepo をやめてリポジトリ分割したワケ というブログがバズっていた。そのおかげか、Twitter でもモノレポに関する言及がちょこちょこあった。一家言あるドメインなので書きたい。ただの一家言(a.k.a お気持ち)なのでぜひ皆さんの意見も聞いてみたい。 tl;dr 別に自分はどっち派とかではなく、どっちも選ぶ。強いて言うならリポジトリ分割派で、依存更新がしんどくなったら monorepo 派。 免責 モノレポに対する一家言を書きたいだけであって、内容自体はフロントエンドの Monorepo をやめてリポジトリ分割したワケ と全く関係なく、そのブログで述べられている施策については何も言及しません。ただ一つ言及するとしたら肉の部位がコードネームに採用されているのは良いと思いました。🍖🍖🍖 モノレポにしたくなる状態の前提にあるもの 前提は元記事と同じように
Webページやアプリの実装に役立つ、知っておくと便利なHTMLの属性を紹介します。すでに使用されているものあると思いますが、いくつはこんな属性もあったのか、と発見があるかもしれません。 24 Lesser-Known HTML Attributes You May Want to Use ✨📚 by Madza (@madzadev) 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに 私は少し前に、HTMLのタグについての記事を公開しました。今回はその続編として、知っておくと便利なHTMLの属性を紹介したいと思います。 この記事で紹介する属性はすべて簡単に使用でき、外部ライブラリを使用しなければできないようなタスクを実現するのに役立ちます。 HTMLで特に便利な各属性の使用例と構文を理解しやすいように、コードスニペット
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