しゃちの備忘録

プログラミングを中心とした技術関連の備忘録です(今のところ)

nginx-unitで作ったAPサーバ上でResponderが動くDocker環境を作る

前回 teru0rc4.hatenablog.com

サーバは動くようになったのでここからResponderが動くように変更する。 合わせてpipenvを使ったライブラリ管理も始めた

できたもの

  • nginx-unitで作ったAPサーバでResponderが動くDockerコンテナが起動できる
    • curlでリクエストを送ってレスポンスが返ってくる
    • 簡単なルーティングをResoponderで実装
    • ついでにpipenvでのパッケージ管理を開始

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Python用のnginx-unitをDockerで起動した

webアプリを作ってみたいなーとおもったので。

とりあえずAPサーバを立ち上げるところまでやってみました。

できたもの

  • Python用のnginx-unitをDockerコンテナ上で起動できる
    • curlでリクエストを送ってレスポンスが返ってくる
    • ルーティングみたいなことはまだ

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dockerのコンテナ&イメージ 個人的まとめ

イメージとコンテナの違い、それぞれを作成するコマンドのまとめ。

そのうちちゃんと表やオプションもまとめるつもりですけど、現時点での覚書をまとめておく。

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New York City Taxi Trip Durationに挑みたかった

やった問題

www.kaggle.com

つくったkernel

www.kaggle.com

ポイント・感想など

  • pd.read_csvって、圧縮ファイルも読めるのすごい。知らなかった。
  • pandasのメソッドがとにかく便利、もっと知って使うべきなと思った。
  • データの間引きの際、もう少し根拠を持って消して行けたらいいなと思った
    • 外れ値の判断が、これまでの経験による勘になってしまっている。よくない。
    • ちゃんとプロットすべきなのかな
  • 楽しいけど前処理検定になってしまっている
    • いろんな問題にちょっとずつじゃなくて、いろんなブログの前処理方法をしっかりまとめるべきなのでは??

Kaggleなどでcsvファイル以外の圧縮ファイルなどをcsvで読み出す方法

状況

Kaggleでは多くの場合、Dataのインプットとして様々な形式のデータが与えられます。

csvであることは多いのですが、 この問題のように、DataSourceがzipであたえらることもあります。

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csvの場合、

import pandas as pd
train = pd.read_csv(f'/kaggle/input/folder_name/train.csv')

のようにpandas.read_csvを使うことで、csvは読み込めるのですが、zipなどの場合どうすればいいのか…と悩んだのと、Kaggle以外でも使えそうだったので、その備忘録。

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Predict Future Salesに挑みたかった

久しぶりにKaggleをしました。

といっても前はすぐに挫折したので実質初めてです。 一週間でどこまでできるかを、しばらくやり続けてみます。

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