初心者でも使いやすいPythonのフレームワーク「Flask」で物体検出アプリを作成するWebアプリ開発の入門書。 Webアプリの作り方からAPI化、デプロイメントまで エンジニアとデータサイエンティストのためのFlask入門 Pythonのフレームワーク「Flask」によるWebアプリ開発の入門書です。 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、 認証機能と段階的に作成しながら、Flaskによるアプリ開発の基礎を習得します。 その後、画像データ（写真）から物体を判別する物体検知アプリを作成しながら 実践的なアプリの作り方、その機能をWeb API化する方法について解説します。 また、物体検知機能（手書き文字認識をする分析コード）を題材に、 どのように機械学習をアプリに組み込んでいくかについても詳しく解説します。 【本書の主な内容】 ●Flaskと開発の基礎 　◯問い合わせフォーム／DBアプリの作成 　◯認証機能の作成 　◯物体検知アプリの作成 ●API化／デプロイメント 　◯物体検知アプリのWeb API化 　◯Web APIとして外部公開 ●機械学習APIの開発 　◯分析コードから機械学習APIを開発する工程と方法 【主な対象読者】 ●Pythonで簡単にWebアプリ開発を始めたいエンジニア ●機械学習に興味のあるWebエンジニア ●Pythonを分析用途でしか使ったことがない人 ●自分でもアプリやWeb APIを作りたいデータサイエンティスト 【章構成】 ●第0部 イントロダクション 　Flaskの概要と環境構築 ●第1部 Flask入門 　最小限のアプリを作る――Flaskの基礎 　データベースを利用したアプリを作る 　認証機能を追加する ●第2部［Flask実践1］物体検知アプリの開発 　アプリの仕様と準備 　画像一覧画面を作る 　サインアップとログインの画面を作る 　画像アップロード画面を作る 　物体検知機能を作る 　検索機能を作る 　カスタムエラー画面を作る 　ユニットテストを作る ●第3部［Flask実践2］物体検知機能のAPI化／デプロイメント 　Web APIの概要 　物体検知APIの仕様 　物体検知APIの実装 　物体検知アプリのデプロイメント ●第4部機械学習APIの開発 　機械学習の概要 　機械学習APIの開発工程と実践 ■第0部　イントロダクション 第0章　Flaskの概要と環境構築 0.1　Flaskの設計思想 0.2　なぜFlaskを使うのか 0.3　Python製Webフレームワークの比較 0.4　環境構築 ■第1部　Flask入門 第1章　最小限のアプリを作る——Flask基礎の基礎 1.1　MVT（Model、View、Template）モデル 1.2　最小限のアプリを作成する 1.3　問い合わせフォームを作成する 1.4　クッキー（Cookie） 1.5　セッション 1.6　レスポンス 第2章　データベースを利用したアプリを作る 2.1　ディレクトリ構成 2.2　アプリを起動する―Blueprintの利用 2.3　SQLAlchemyをセットアップする 2,4　データベースを操作する 2.5　データベースを使ったCRUDアプリを作成する 2.6　テンプレートの共通化と継承 2.7　コンフィグを設定する 第3章　認証機能を作る 3.1　作成する認証機能とディレクトリ構成 3.2　アプリに認証機能を登録する 3.3　サインアップ機能を作成する 3.4　ログイン機能を作成する 3.5　ログアウト機能を作成する ■第2部　Flask実践（1） 物体検知アプリの開発 第4章　アプリの仕様と準備 4.1　物体検知アプリの仕様 4.2　ディレクトリ構成 4.3　物体検知アプリを登録する 第5章　画像一覧画面を作る 5.1　UserImageモデルを作成する 5.2　画像一覧画面のエンドポイントを作成する 5.3　画像一覧画面のテンプレートを作成する 5.4　SQLAlchemyのテーブル結合とリレーションシップ 第6章　サインアップとログインの画面を作る 6.1　サインアップ画面のエンドポイントを更新する 6.2　共通ヘッダを作成する 6.3　サインアップ画面のテンプレートを更新する 6.4　ログイン画面のエンドポイントを更新する 6.5　ログイン画面のテンプレートを更新する 6.6　サインアップ／ログイン画面の動作を確認する 第7章　画像アップロード画面を作る 7.1　画像アップロード先を指定する 7.2　画像を表示するエンドポイントを作成する 7.3　画像一覧画面に画像アップロード画面への導線と画像一覧を追加する 7.4　画像アップロード画面のフォームクラスを作成する 7.5　画像アップロード画面のエンドポイントを作成する 7.6　画像アップロード画面のテンプレートを作成する 7.7　画像アップロード画面の動作を確認する 第8章　物体検知機能を作る 8.1　UserImageTagsモデルを作成する 8.2　物体検知機能のフォームクラスを作成する 8.3　物体検知機能のライブラリをセットアップする 8.4　物体検知機能のエンドポイントを作成する 8.5　画像一覧画面にタグ情報を表示する 8.6　画像一覧画面に［検知］ボタンとタグ情報を表示する 8.7　物体検知機能の動作を確認する 8.8　画像削除機能を作成する 第9章　検索機能を作る 9.1　画像検索機能のエンドポイントを作成する 9.2　画像検索機能のテンプレートを作成する 9.3　画像検索機能の動作を確認する 第10章　カスタムエラー画面を作る 10.1　カスタムエラー画面のエンドポイントを作成する 10.2　カスタムエラー画面のテンプレートを作成する 10.3　カスタムエラー画面の表示を確認する 第11章　ユニットテストを作る 11.1　pytestを使ってみる―pytestの基礎 11.2　pytestのフィクスチャ 11.3　物体検知アプリのテストを作成する ■第3部　Flask実践（2）物体検知機能のAPI化／デプロイメント 第12章　Web APIの概要 12.1　World Wide Web（WWW）とAPIの意味 12.2　リソースの場所を示すURIの役割 12.3　HTTPメソッドによるリソースのCRUD操作 第13章　物体検知APIの仕様 13.1　物体検知APIの処理の流れ 13.2　PyTorchのインストールと学習済みモデルの保存 第14章　物体検知APIの実装 14.1　物体検知APIのディレクトリ構成とモジュール 14.2　実装の準備 14.3　［実装1］API起動コードの実装 14.4　［実装2］データの準備／前処理／後処理コードの実装 14.5　［実装3］学習済みモデルの実行コードの実装 14.6　［実装4］ルーティングの実装 第15章　物体検知アプリのデプロイメント 15.1　Dockerの概要 15.2　Cloud Runの概要 15.3　Dockerの利用準備 15.4　Cloud Runの利用準備 15.5　［手順1］Google Cloudのconfiguraionの初期設定 15.6　［手順2］Dockerfileの作成 15.7　［手順3］Dockerイメージをビルド 15.8　［手順4］DockerイメージをGCRにプッシュ 15.9　［手順5］Cloud Runにデプロイ ■第4部　機械学習APIの開発 第16章　機械学習の概要 16.1　機械学習にまつわる概念 16.2　機械学習で扱うデータ 16.3　機械学習が扱うタスク 16.4　数式とコードによるアルゴリズムの表現方法 16.5　機械学習で利用するPythonライブラリ 16.6　Pythonライブラリによるロジスティック回帰の表現方法 第17章　機械学習APIの開発工程と実践 17.1　最適な機械学習アルゴリズム／モデルの選定 17.2　機械学習アルゴリズム／モデルの実装 17.3　機械学習APIの仕様 17.4　開発の準備 17.5　［実装工程1］分析コードをプロダクションコードにする 17.6　［実装工程2］プロダクションコードをAPIにする 17.7　正常動作の挙動確認 17.8　［Future Work］機械学習APIから機械学習基盤とMLOpsへ

Python（パイソン）は初心者が比較的修得しやすく、AI（人工知能）やパターン認識などの先端技術に活用されている優れたプログラミング言語です。 本書では、初心者を対象に、Pythonを使ったプログラミングの勘所をやさしく解説しました。 例題に取り組むことで、プログラミングとはどういうものかを理解し、プログラミング的思考を身につけてもらうことを目的に執筆しました。 読者の皆さんが、楽しみながらPythonの素晴らしさやプログラミングの醍醐味を感じていただけたら、著者として望外の喜びです。

AWSに対応！Pythonでサーバレスアプリを作ろう！ PythonとAWSで サーバレスアプリケーションを開発しよう！ 【サーバレスアプリケーションとは】 ユーザ自身でサーバを立てて運用するのではなく、 AWS に代表されるクラウドサービスを組み合わせて、 必要なときにだけクラウドサービスを呼び出し、 サービスを提供するアプリケーションのことです。 以下のような様々なメリットがあります。 ・常時可動させなければならないサーバに比べて費用がかからない ・サーバがダウンすることがないので可用性について気にする必要がない ・現状のPythonアプリケーションをそのまま利用できる 【本書の概要】 本書は、Pythonによるサーバレスアプリケーションの作成を通じて、 サーバレスアプリケーション開発に必要な知識を解説した書籍です。 サーバレスアプリケーション開発の基本から様々な日次処理まで 丁寧に解説しています。 【対象読者】 ・Webアプリケーション開発者 ・クラウド系エンジニア 【本書で利用するフレームワーク・クラウドサービス】 ・Flask ・Amazon Web Services（AWS） 【著者プロフィール】 本田崇智（ほんだ・たかとも） 1983年北海道旭川市生まれ。北海道大学大学院情報科学研究科卒業。 NTTデータへ新卒で入社しR＆D部門にて自ら設計から実装まで行いつつ、 グローバルでPMを担当。 freeeではフルスタックエンジニアとして様々な新規事業案件を開発しリリース。 その後自ら起業した会社のCTOやValuence Technologies取締役CTO等、 スタートアップから上場企業まで複数の会社でCTOを務める。 Prologue Chapter 1　サーバレスアプリケーションの完成イメージ 01　サーバレスブログアプリケーション 02　サーバレスKPI収集Bot 03　サーバレスSlack Bot 04　まとめ Chapter 2　サーバレスアプリケーションとは 01　サーバレスアプリケーションのメリット 02　サーバレスアプリケーションを実現するAWSサービス 03　まとめ Chapter 3　アプリケーションの環境構築を行う 01　アプリケーションの全体構成 02　Pythonをインストールする 03　pipをインストールする 04　Pipenvを導入する 05　Flaskを導入する 06　まとめ Chapter 4　アプリケーションを作成する準備 01　1ファイルでアプリケーションを作成する 02　起動ファイルを作成する 03　configファイルを作成する 04　まとめ Chapter 5　ビューを作成する 01　ビューとは 02　ビューファイルを作成する 03　最終的に必要なビューを追加する 04　まとめ Chapter 6　テンプレートを作成する 01　テンプレートファイルを作成する 02　ビューとテンプレートファイルを紐づける 03　staticファイルを作成する 04　投稿一覧画面を作成する 05　レイアウトファイルを作成する 06　新規投稿画面を作成する 07　投稿編集画面を作成する 08　まとめ Chapter 7　モデルを作成する 01　PynamoDBを導入する 02　PynamoDBモデルを作成する 03　ビューでモデルを操作する 04　DynamoDBローカルを導入する 05　スクリプトを作成する 06　ローカルでのアプリケーションの動作を確認する 07　まとめ Chapter 8　ログイン機能を導入する 01　ログインライブラリを導入する 02　ログインビューを作成する 03　ログイン認証後だけ既存のビューにアクセスできるようにする 04　ログインフォームのテンプレートファイルを作成する 05　ユーザモデルを作成する 06　ユーザローダを実装する 07　configファイルを設定する 08　アプリケーションファイルにログイン処理を追加する 09　flashを導入する 10　アプリケーションの動作を確認する 11　まとめ Chapter 9　アプリケーションをサーバレス環境にデプロイする 01　セッションをデータベースに保存する 02　AWS IAMを作成する 03　環境変数とConfigを利用して開発環境と本番環境を切り替える 04　サーバレスライブラリzappaを導入する 05　本番用テーブルを作成する 06　サーバレスアプリケーションをデプロイする 07　まとめ Chapter 10　Googleスプレッドシートに日次でユーザ数を記録するサーバレスBotを作る 01　Google APIサービスアカウントキーを発行する 02　Google Sheets APIを有効化する 03　Googleスプレッドシートを作成する 04　Googleスプレッドシートの共有設定を行う 05　GoogleスプレッドシートBotプログラムを作成する 06　Botプログラムのテストを行う 07　スケジューリング機能を設定する 08　サーバレスで動作確認をする 09　まとめ Chapter 11　KPI情報を毎日自動で投稿するサーバレスSlack Botを作る 01　SlackにBotsアプリを追加する 02　ローカル環境変数をアップデートする 03　Python Slackライブラリをインストールする 04　Botプログラムをアップデートする 05　zappa configをアップデートする 06　Botプログラムをテストする 07　サーバレス環境にデプロイする 08　まとめ Chapter 12　zappaの様々な機能 01　デプロイしたアプリケーションのステータスを確認する 02　デプロイしたアプリケーションをアップデートする 03　スケジューリングをアップデートする 04　デプロイした特定のプログラムを実行する 05　デプロイ済のアプリケーションを削除する 06　ログを確認する 07　アプリケーションのロールバックを行う 08　SSL証明書を導入する

Python用のフレームワークFlaskを使ってWebアプリ開発をするための解説書です。 Python用のWebアプリ用のマイクロフレームワーク「Flask」によるWebアプリ開発を学習するための解説書です。最小限の機能に絞ることで処理がわかりやすくコードの学習に最適です。さらに慣れてきたときには拡張ライブラリを使用することで自由にカスタマイズすることもできます。本書は基本編と応用編の2部構成で段階的に開発していくことができるようにしました。 第1章　Flaskで開発するための準備 第2章　Bootstarapを利用してトップページを作る 第3章　データベースを用意する 第4章　データベースと連携する 第5章　フォームからメールで送信する仕組みを作る 第6章　ユーザー登録の仕組みを作る 第7章　ユーザー認証の仕組みを実装する 第8章　ログイン後に表示する画像投稿アプリの開発 Python用のフレームワークFlaskを使ってWebアプリ開発をするための解説書です。 第1章　Flaskで開発するための準備 第2章　Bootstarapを利用してトップページを作る 第3章　データベースを用意する 第4章　データベースと連携する 第5章　フォームからメールで送信する仕組みを作る 第6章　ユーザー登録の仕組みを作る 第7章　ユーザー認証の仕組みを実装する 第8章　ログイン後に表示する画像投稿アプリの開発

Pythonのフレームワークの中でも、実用的な「Flask」について、実際にWebアプリを作りながら解説する入門書。 「Django」や「Bottle」などのPython系の「Webフレームワーク」の中でも、「Flask(フラスク)」は「機能性」と「簡単さ」をバランスよく併せもったフレームワークです。 　「コンパクトで学習コストが低い」「手軽かつスピーディに『Webアプリ』が作れる」「拡張性に優れている」といった特徴を有しており、小規模で簡単な「Webアプリ」を作るのに適しています。 本書は、「Flask」のセットアップの仕方といった基本的な説明から始めて、「Flask」での「Webアプリ」の作り方を、実際に「写真整理のためのアルバムアプリケーション」を作りながら解説。 「Webフレームワーク」に触れるのが初めての方でも、安心して学べる入門書となっています。 Pythonのフレームワークの中でも、実用的なWebフレームワーク「Flask」について、インストール方法や使い方などを実際にWebアプリを作りながら解説する入門書。｢Flask」の本はあまり売っていません！ ■第1章　「Flask」の始め方 「Flask」とは　「Flask」のセットアップ　はじめての「Flaskアプリ」 ■第2章　Webページを操作する 「Flask」の基本的な書式　「Flask」の「名前の規則」はかなり自由　もう1つのページとリンク ■第3章　Windows7 PCの完全処分と再活用法 テンプレートとスタイルシート　画像ファイルを読み込んで表示させる ■第4章　RESTfulなルーティングとフォーム ルーティングとは　読み込む画像をURLで指定　画像をアップロードするフォーム ■第5章　データベースに接続 画像の情報をデータベースに入力　情報を一覧表示　キーワードでアルバムの画像を検索