Python:Web サービス個人開発に関する 2021 年 8 月の学べるエンジニアニュース

• 作成：2021/08/12
• 更新：2021/08/16
• Python >

先月話題になった Python 系ニュースの中から、個人的に気になった学びがある情報をまとめました。個人開発した Web サービスに使っているフレームワークの紹介、PyPI、マルチスレッドに関する情報など。

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個人開発した賃貸物件検索サービスのシステム構成と使用技術

サービス停止に伴い記事が削除されるかもしれないとのこと。サービスを公開するときに、どういった言語やフレームワークを使えばいいのか参考にしたい。システム構成は以下。

フロントエンド:

• Next.js
• Preact（軽量版 React）
• JavaScript
• TypeScript
• Char.js（棒グラフ）
• Leaflet（地図の表示）

バックエンド：

• Python3
• SQLite
• FastAPI

デプロイ

• Cloudflare Pages

フレームワーク

• Next.js
• Preact

個人開発した賃貸物件検索サービスのシステム構成と使用技術

「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦

Google Colaboratory を使ってプログラムを実行する方法やライブラリについて。Colaboratory（略称: Colab）は、ブラウザから Python を記述、実行できるサービス。環境構築が不要なので、すぐに試すことができます。データ分析を行う場合は「Numpy（数値計算）」「Pandas（データ解析）」というデータ分析用の 2 つの外部ライブラリを利用。

「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦：「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは（1） - ＠IT

テキストから日付や時間を抽出する Python パッケージ ja-timex を作りました

「日付や時間などが書かれたテキストを Parser に入力すると、時間表現を持った TIMEX というクラスとして抽出できます」とのことで、日本語の中に含まれる日付・時間を取得して、プログラムで利用できる形に出力します。

インストール

pip install ja-timex

ja-timex · PyPI

テキストから日付や時間を抽出する Python パッケージ ja-timex を作りました

PyPI における潜在的な任意コード実行

PyPI は、Python Package Index の略でパッケージを PyPI からダウンロードしてインストールする機能を持っています。pip install でインストールできるようになります。以下、脆弱性についての有益な記事。

PyPI における潜在的な任意コード実行

multiprocessing と threading と asyncio の違いとはなんだろう？

マルチプロセスやマルチスレッドなソースコードを書くときに、上のどれを使うといいのか。マルチプロセスやマルチスレッドについても解説されています。

• CPU 負荷の高い処理 → multiprocessing を利用し、マルチプロセスに書きましょう
• I/O 待ち時間が大きいもの → threading（マルチスレッド）か asyncio（非同期 I/O）を利用しよう

Python multiprocessing vs threading vs asyncio - JX 通信社エンジニアブログ

Python の Web フレームワーク「Django」の HttpRequest オブジェクトを徹底解説

書籍「実践 Django Python による本格 Web アプリケーション開発」の中から、HttpRequest オブジェクトの役割について紹介されてあります。

• curl -v http でリクエストやレスポンスの詳細が確認できる
• HTTP リクエストの 1 行目はリクエストラインと呼ばれるなど

Python の Web フレームワーク「Django」の HttpRequest オブジェクトを徹底解説：CodeZine（コードジン）

Python の高速化技術。JavaScript,C++にも負けてない

Python の主流を PyPy へ移して C 言語との連携を早めれば高速化できるという考察。

• 遅い Python コードを PyPy で実行
• Pypy3 > 約 44 倍も高速に
• .pyx ファイルは Pycharm Pro でデバッグできる

Python の高速化技術。JavaScript,C++にも負けてない - Qiita

Python おすすめ本

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