「天ぷら定食 まきの」が新宿に登場。旬の魚介、野菜、鶏の天ぷらを、注文を受けてから揚げる“揚げたて”スタイルで提供。食事にも飲みにも使えるのが魅力です。
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プラットフォームとツール – Codepen
昨年末、Googleはこのショーケースマイクロサイトを作成しました ウェブは何をすることができます！？。うまくできています！私はそれが多少ロック解除されたさまざまなロック解除されたユースケースについてどのように語っているのかが好きですが、それ自体があなたがウェブサイトでできる他のかなり印象的なことのショーケースです（粘着性セクションのクールな使用、遷移の表示など）。
GoogleはWebの進化に多額のお金を投資しており、そのことを行うことの一部は、その進化のおかげでどのようなことが可能かを開発者にマーケティングする必要があります。私は、Webが明らかに選択の開発プラットフォームであり、APIアクセスが存在しなくなったためにネイティブアプリが現在持っている利点である日を見るために生きたいと思います。ゴッドスピード。
公平を期すためには、Googleがそれが無責任に持っている力を振るうことがあるという議論をするのは難しくありません。私は、派手な新しいテクノロジーに関する開発者の感情が変わることがあるように時々言及しています。 Googleは早期採用者でした PassKeys、 例えば。私自身、私は積極的にそれについて興奮しようとしました。しかし、彼らはそれを提供するのに苦労しました。 PassKeyログインエクスペリエンスは、パスワードよりもさらに不器用なことがわかります。さらに、未知のものはユーザーのような心に残ります 「パスキーリセットフローは何ですか？デバイスを失うとどうなりますか？」 これは、私が今日、仲間の開発者によって議論したことを耳にしたものです。感情の変化を感じることができます ずっと のような投稿で ウィリアム・ブラウンのパスキー：粉砕された夢：
私はこの時点でそれを超えています、そして、私はそれがパスキーにそれを注ぐ時だと思います。
不足している技術ビットは問題の一部ですが、大まかに、別の問題は、プラットフォームのロックインを促進することです。
PassKeysは現在、ユーザーと視聴者をプラットフォームにキャプチャする方法と見なされています。すべての資格情報をプラットフォームにロックすることにより、さらに優れた資格を抽出またはエクスポートすることができない、より良いユーザーの長期的な閉じ込めを促進するより良い方法。
ウィリアムにはポイントがあります。私たちの多くは、壁に囲まれた庭を十分に持っています。
別のこと Googleのハイライト ファイルシステムアクセスAPIです。私は確かにこのようなAPIのファンです。そのキャンプでは、ウェブがネイティブアプリを完了できるようにしています。 APIに関するこの最新のテイクは、今のところChromeのみです。 ussseee chutmomを使用したJusssstt。ファイルシステムAPIの完全なストーリーは… それは非常に混乱し、複雑であること。スコットの記事の第2段落は笑に値します：
ファイルAPI、ファイルAPI（繰り返し）、ファイルシステムアクセスAPI（非公式としてマークされている）、ファイルシステム＆ファイルライターAPI（非公式としてマークされている）、Filleader API、ファイルシステムAPI、ファイルシステム、ファイルAPI：FileReader API（再び）、FileErtrysyncを使用しています。
ともかく。私はこれについてあまりにも盲目的に興奮したくない、またはあまりにも惨めになりたくない。彼らが私を呼んでいる真ん中のコイヤーのすぐ下。ベビーベアポリッジ、そのまま。
私はWebアプリに感銘を受けたのが大好きです。アドビが「ああ、そうだ、 Photoshopは現在、完全にウェブサイトとして機能しています、そして私たちはWebコンポーネントでそれをしました」。それはお金がかかるので、Ol ‘Adobe Suiteがあなたのために会社のクレジットカードに載っていない場合、あなたは興味があるかもしれません 強引。かなり素敵な写真編集ツールのように見えます（設計ツール 本当に、Photoshopは写真を編集するだけではありません）。私が最も印象的だと思うのは、それがあなたが開くことを可能にする形式です：.psd、.ai、.xd、.fig、.sketch、.pdfなど。私は彼らがおそらく読んでいるように感じます やるべき仕事 彼らがその仕事をしたとき。はい、私が今まで使用したことのない新しいツール、私はすでに持っているドキュメントをデザインしたいと思います。
私はウェブ上のクールなツールについて考えている間、私はあなたをもう少しhitりましさせてください私は印象的だと思います：
- urrot.link – 「プログレッシブエンハンスメントを使用して、unrot∙リンクはリンクの腐敗をリアルタイムで確認し、壊れたリンクを復元するためにインターネットアーカイブに戻ります。」ホームページでの1つの質問の調査のアプローチが好きで、使用を開始します。
- ffmpeg.app – FFMPEGは、エキゾチックなビデオ処理ワークフローのロックを解除するビデオを操作するためのかなり有名なコマンドラインツールです。このアプリは、すべてのものをWebサービスにもたらします。のようなことをするのがどれほど複雑かをチェックするように ループに優しいビデオを作成します コマンドラインで。
- clickwheeljs.com – 主にただのlolzしかし、私はそれがどれほどうまく機能するかが大好きです。明らかにそれ jQueryとReactの両方が必要です。
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Python の async/await を徹底解説！コルーチンの仕組み #Django
Leapcell: サーバーレスWebホスティングの最適選択
Pythonの非同期プログラミング
Pythonには、コルーチン、マルチスレッディング、マルチプロセッシングなど、複数の非同期アプローチがあります。さらに、いくつかの従来の方法やサードパーティの非同期ライブラリもあります。この記事では主にコルーチンに焦点を当て、マルチスレッディングとマルチプロセッシングについても簡単に紹介します。
async/await
Pythonでは、asyncで宣言された関数は非同期関数で、しばしばコルーチンと呼ばれます。例えば：
import asyncio
async def hello():
await asyncio.sleep(1)
print("hello leapcell")
呼び出し方法
非同期関数の呼び出し方法は通常の関数と少し異なります。例えば、通常の関数の呼び出し方法は次の通りです：
def hello():
print("hello leapcell")
hello()
そして、非同期関数の呼び出し方法は次の通りです：
import asyncio
async def hello():
await asyncio.sleep(1)
print("hello leapcell")
h = hello()
asyncio.run(h)
非同期関数を呼び出すとき、まずh = hello()を使うとコルーチンオブジェクトが返され、関数内のコードは実行されません。asyncio.run(h)関数またはawait h文を使った後で初めてコードが実行されます。次の例を見てください：
import asyncio
async def async_function():
print("This is inside the async function")
await asyncio.sleep(1)
return "Async function result"
# 正しい使い方
async def correct_usage():
print("Correct usage:")
result = await async_function()
print(f"Result: {result}")
# awaitを使わずに呼び出す
def incorrect_usage():
print("\nIncorrect usage:")
coroutine = async_function()
print(f"Returned object: {coroutine}")
# 注意: "This is inside the async function"はここでは表示されません
# 待機されていないコルーチンを処理する
async def handle_unawaited_coroutine():
print("\nHandling unawaited coroutine:")
coroutine = async_function()
try:
# asyncio.run()を使ってコルーチンを実行する
result = await coroutine
print(f"Result after handling: {result}")
except RuntimeWarning as e:
print(f"Caught warning: {e}")
async def main():
await correct_usage()
incorrect_usage()
await handle_unawaited_coroutine()
asyncio.run(main())
非同期関数の一般的な呼び出し方法
asyncio.gather()
gatherを使うと、複数のタスクを同時に開始し、並行して実行できます。すべてのタスクが完了して結果が返された後、その後のコードが続けて実行されます。例えば：
import asyncio
async def num01():
await asyncio.sleep(1)
return 1
async def num02():
await asyncio.sleep(1)
return 2
async def combine():
results = await asyncio.gather(num01(), num02())
print(results)
asyncio.run(combine())
出力:
上記には2つの非同期関数があります。ここでasyncio.gatherを使ってこれら2つの関数を並行して実行し、awaitを使って結果を待ちます。返された結果はresultsに格納されます。
直接awaitを使う
上記のgatherメソッドは複数の非同期関数をまとめて並行して実行します。この方法以外にも、直接awaitキーワードを使うこともできます。次の例を見てください：
import asyncio
async def hello():
await asyncio.sleep(1)
return "hello leapcell"
async def example():
result = await hello()
print(result)
asyncio.run(example())
出力:
上記のexample関数では、awaitを使って非同期関数の結果を待ちます。結果が返された後、それをコンソールに表示します。この方法は実際には逐次的に実行されます。なぜなら、コードはawait文で結果が返されるまで待機し、その後のコードを続けて実行するからです。
ここで待たない場合はどうなるでしょうか？result = hello()を使うと、hello()内のコードは実行されず、返されるresultはコルーチンオブジェクトになります。
asyncio.create_task()
上記の方法以外に、もっと柔軟な方法があります。それはasyncio.create_task()を使う方法です。このメソッドはタスクを作成し、すぐにバックグラウンドで実行します。このとき、メイン関数は他の操作を行うことができます。非同期タスクの結果を取得する必要があるときは、awaitを使って取得します。次の例を見てください：
import asyncio
async def number():
await asyncio.sleep(1)
return 1
async def float_num():
await asyncio.sleep(1)
return 1.0
async def example():
n = asyncio.create_task(number())
f = asyncio.create_task(float_num())
print("do something...")
print(await n)
print(await f)
asyncio.run(example())
出力:
上記の出力からわかるように、create_taskはまずタスクを作成して開始します。このとき、メイン関数はブロックされず、その後のコードを続けて実行します。非同期関数の結果が必要になったら、await nを呼び出して結果を取得します。このように、時間のかかるタスクを非同期コードに入れて実行し、必要なときにこれらの非同期関数の結果を取得することができます。
注意: create_taskを使って非同期関数を呼び出す方法は、通常の関数の呼び出し方法とは異なります。通常の関数呼び出し方法number()を使うと、関数は実行されません。しかし、create_taskを使って非同期関数を呼び出すと、関数はすぐに実行されます。awaitを使って結果を取得しなくても、関数はメイン関数が終了する前に実行を完了します。
セマフォ
asyncio.SemaphoreはPythonのasyncioライブラリにある同期プリミティブで、共有リソースへのアクセスを制御します。非同期プログラミングで非常に役立ち、特定のリソースに同時にアクセスできるコルーチンの数を制限できます。次のコードを見てください：
import asyncio
import aiohttp
async def fetch(url, session, semaphore):
async with semaphore:
print(f"Fetching {url}")
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
urls = [
"http://example.com",
"http://example.org",
"http://example.net",
"http://example.edu",
"http://example.io",
]
semaphore = asyncio.Semaphore(2) # 同時リクエスト数を2に制限
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [fetch(url, session, semaphore) for url in urls]
responses = await asyncio.gather(*tasks)
for url, response in zip(urls, responses):
print(f"URL: {url}, Response length: {len(response)}")
asyncio.run(main())
上記のコードでは、asyncio.Semaphore(2)を作成して同時リクエスト数を2に制限しています。非同期関数fetchでは、async with semaphoreを使ってセマフォを取得および解放しています。入る前には自動的にacquire()メソッドが呼び出されてセマフォを取得し、withブロックを抜けるときにrelease()メソッドが呼び出されてセマフォを解放します。Semaphoreを使うことで、同時リクエスト数を制御でき、サーバーに過度の負荷をかけることを防ぐことができます。データベース接続などの制限されたリソースを扱うときに非常に役立ちます。同時に、システムパフォーマンスを最適化し、並行性のバランスを見つけることができます。
セマフォの原理
内部的にはカウンターを維持しています。カウンターがゼロより大きいときはアクセスが許可され、ゼロに等しいときはアクセスが禁止されます。カウンターを取得および解放するメソッドはそれぞれacquire()とrelease()です。初期化時に初期カウンター値を指定する必要があります。その後、コード内でカウンター値を制御することで、同時リクエスト数を制御します。
マルチスレッディング
マルチスレッディングは従来の並行タスク実行方法で、I/Oバウンドタスクに適しています。次の例を見てください：
import threading
import time
def worker(name):
print(f"Worker {name} starting")
time.sleep(2) # 時間のかかる操作をシミュレート
print(f"Worker {name} finished")
def main():
threads = []
for i in range(3):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
print("All workers finished")
if __name__ == "__main__":
main()
マルチスレッディングのt.join()は、3つのスレッドの完了を待つために使われます。スレッドまたはプロセスオブジェクトでjoin()メソッドを呼び出すと、呼び出し元のスレッド（通常はメインスレッド）は、join()が呼び出されたスレッドまたはプロセスが実行を完了するまでブロックされます。
マルチプロセッシング
マルチプロセッシングはCPUバウンドタスクに適しており、マルチコアプロセッサを最大限に活用できます。次の例を見てください：
import multiprocessing
import time
def worker(name):
print(f"Worker {name} starting")
time.sleep(2) # 時間のかかる操作をシミュレート
print(f"Worker {name} finished")
if __name__ == "__main__":
processes = []
for i in range(3):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
print("All workers finished")
まとめ
上記の非同期方法以外にも、Pythonには他の非同期アプローチがあります。例えば、コールバック関数を使う方法やGeventなどのサードパーティライブラリを使う方法です。それぞれの方法には独自の利点と制限があります。例えば、スレッドはI/Oバウンドタスクに適していますが、GIL（グローバルインタープリターロック）の制限を受けます。マルチプロセッシングはCPUバウンドタスクに適していますが、メモリオーバーヘッドが大きいです。サードパーティライブラリは特殊な機能や最適化を提供しますが、プロジェクトの複雑さを増す可能性があります。これに対して、async/await構文はより現代的で読みやすい非同期プログラミング方法を提供しており、現在Pythonで非同期操作を扱うために推奨される方法です。
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『デビル メイ クライ 5』を747円で購入できる75%オフセールが開催
カプコンは4月3日、『デビル メイ クライ 5』の最安値を更新する75%オフセールを各プラットフォームにて開催した。
本作は、2019年に発売された『デビルメイクライ』シリーズ5作目となるスタイリッシュアクションゲーム。75%オフセールはNetflixアニメ『Devil May Cry』の公開に合わせて実施されている。
プラットフォームはPlayStation 4、Xbox One、PC（Steam）で、通常価格が2990円（税込）のところセール価格は747円（税込）。また、スペシャルエディション、デラックスエディションも75%オフセールの対象になっており、997円（税込）で購入することができる。
🌸CAPCOM SPRING SALEがアップデート🌸
Netflixアニメ「Devil May Cry」の公開に合わせて、『デビル メイ クライ 5 プレイヤーバージルパック』が75%OFFなど、「デビル メイ クライ」シリーズの各タイトルがSteam Storeのセールラインアップに追加！
詳細はこちらからhttps://t.co/RahesZLxf7 pic.twitter.com/nTdvZU09xr
— devilmaycry_jp (@devilmaycry_jp) April 3, 2025
『デビル メイ クライ 5』は、カプコンが2019年に発売したスタイリッシュアクションゲーム。操作するキャラクターの動きがスタイリッシュであればあるほど、戦闘中の曲調やテンポが盛り上がるシステムが特徴だ。
作中では前作『デビル メイ クライ4』から数年後を世界を舞台に、プレイヤーは悪魔狩人（デビルハンター）である「ネロ」、「ダンテ」、「V」を操作し、悪魔たちを殲滅していく。
また、『デビル メイ クライ』シリーズに登場する、ダンテの双子の兄である人気キャラクター「バージル」をプレイアブルキャラクターとして使用できる「バージルモード」も搭載されている。
スタイリッシュなアクション面、快適なゲームプレイ、カッコいいサウンドトラックなどから本作の人気は非常に高く、2024年9月時点で870万本以上も売り上げるほか、Steamでは9万件以上のレビューの中96％が高く評価する「圧倒的に好評」のステータスを獲得している。
（画像はSteamストアページより）
『デビル メイ クライ 5』を747円（税込）で購入できる75%オフセールは4月17日までSteam、PSストア、Microsoftストアにて行われる。
また、スペシャルエディションとデラックスエディションも75%オフセールの対象になっており、997円（税込）で購入可能だ。
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