ミリシタを支えるGAE/GoをミリシタP向けに翻訳してみた - うしろのこの本ください
良いスライドなのに肝心のミリオンPからしたらちんぷんかんぷんな内容だったので未来ちゃに説明するつもりで噛み砕いていこうと思います。そこそこ長くなってしまった。 件のスライド ミリシタを支える GAE/Go from Google Cloud Platform - Japan www.slideshare.net 既に目を通したPも多いかと思いますが、４ページ目で一般人バイバイです。テクニカルタームの嵐です。 ミリシタの話をするのならせめてフリガナを振ってくれよな！カタカナにも！ GAEってなんだろ〜(●・▽・●) Googleとあるように、天下のGoogle様が提供する「アプリケーションを運営するためのプラットフォーム」です。 本来何らかのサービスを運営するためには、アプリ本体を置くサーバーやそれを配信するためのインフラ環境、大量アクセスへの対応、セキュリティ対策、データ解析、そしてアプリ
物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
Eureka EngineeringLearn about Eureka’s engineering efforts, product developments and more.
GAE/Pyでの日付型 - いしだ日記
Google App Engineで現在の日付時刻を取得するとUTC時刻が返ってくる。 しかもこの日付にはタイムゾーン情報が入ってない。 from datetime import datetime now = datetime.now() now.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S%z') # '2011/04/03 15:01:22' # ↑実際の日本時間より9時間前の時刻 # タイムゾーンなし dateutilとかを使ってタイムゾーンを指定してあげれば、日本時間を取得することができる。 from datetime import datetime from dateutil.tz jst = dateutil.tz.gettz('Asia/Tokyo') now = datetime.now(jst) now.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S%z
Google App Engine での Python | App Engine Documentation | Google Cloud
フィードバックを送信 Google App Engine での Python コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 App Engine で Python 言語を使用する場合、2 つの環境から選択することができます。どちらの環境も同じコード中心のデベロッパー ワークフローが採用されています。素早く効率的にスケーリングを行って増加するリクエストに対応し、Google の実績あるサービス技術で、オペレーション上のオーバーヘッドを最小限に留めながら素早くウェブ、モバイル、IoT のアプリケーションを構築できます。2 つの環境には多くの共通点がありますが、重要な違いがいくつかあります。
webtest を使った Google App Engine アプリケーションのテスト - present
Google App Engine (以下 GAE)アプリケーションの、Web API 部分のテストを自動化するために、webtest というツールを導入してみた。 webtest は WSGI アプリケーションをテストするための便利ツール。WSGI アプリケーションにダミーのリクエストを簡単に送る事ができる。webtest は easy_install を使ってインストール。 GAE アプリケーションは、中で Datastore API や Memcached API を使っている場合がほとんど。そのため、テストではスタブを登録する必要がある。以前紹介した GAETestBase を継承してテストクラスを作るといい。 webtest を使ったテストコードのサンプルがこちら。パスの設定と GAETestBase クラスの定義は、別ファイルに書いて import した方が、後々使い回せていい
Google App Engineでテスト駆動開発を行うための3つのTips | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
Google App Engineの開発ではPythonを使います。GAEを使ったWebアプリの開発でテスト駆動開発を行う際にも，Python的なユニットテストの文脈を活用できます。 ただし，GAEでユニットテストを行うためにはいくつかのツールやトリックが必要です。ここでは，そのテクニックを簡単に紹介します。 その1 : NoseGAEを使う Pythonのテスト用ツールにNoseがあります。このツールは，複数のディレクトリを渡り歩いて，複数のテストコードを一気に実行してくれる便利なツールです。 NoseのプラグインNoseGAEをインストールすることで，GAEアプリのテストを楽に行うことができます。「nose --with-gae」というようにオプション指定をすることでNoseGAEを利用できます。NoseGAEでは，テストコード上でGAEのモジュールやパッケージをインポートするために必
Google App Engine/Python で単体テスト - present
Google App Engine SDK for Python には、単体テスト用に各サービスのスタブが提供されています。このスタブと unittest を使えば、ローカル環境で GAE 用アプリの単体テストが可能です。 GAE/Python で unittest を使って、単体テストを行うサンプルは次の通り。 #!/usr/bin/env python #encoding: utf-8 import os import sys # 環境設定 # これをしないと GAE のモジュールをインポートできない。 # テスト対象のクラスも同様。 # ここを自分の環境に合わせて書き変えます GAE_HOME = 'Google App Engine SDK ディレクトリのパス' PROJECT_HOME = 'アプリケーションのルートディレクトリのパス' # テストで使う GAE のモジュールのパ
Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
appengineで食材事典サービスを作る (1)
appengineでpythonを使う練習として、食材辞典サービスを作ってみます。ある程度汎用的なCMSも意識しつつ、appengineとpythonの基本を習得する題材とします。 食材事典 これまである程度作ってきたものを、公開します。 食材事典 mioga - foods database サービス名は、日本特有の食材である茗荷から。ネイティブでもなしに英語のまともなサービス名を付ける自信がないので、いつも日本語やオノマトペから決めてます。 当面無課金で動かすので、もしかしたらクォータで引っ掛かって停まってるかも知れません。 目標は「あらゆる食材を紹介する」という壮大でGAE向きなものですが、サービス作りの練習が目的なので、食材登録よりもシステムの改善を重視してます。 利用する基本的なモジュール appengine/pythonで一般的なWebアプリケーションを作る場合の、基本になりそ
Google App Engine ～ データストアＡＰＩで簡単CRUD | R-Labs
本日はGAE/Jによるデータストア(Bigtable)の簡単なCRUDについて解説します。 ＲＤＢとＢｉｇｔａｂｌｅ（キーバリューストア） 本題に入る前にRDB(Relational Data Base)とBigtable(Key Value Store)の違いについて簡単に説明します。 １．テーブル結合、集約関数(sum,max,min etc)、Group byなどが使えない 多くのRDBがサポートするテーブル結合や集約関数、Group byが使えません。 KVSは原則として「キーを指定して値を読み書きする」という単純な操作のみします。 ２．クエリの制限 以下のようなことがBigtableではできません。 Likeによる部分一致(前方一致は可) OR、NotEqualが指定できない 不等式条件(<,<=,=>,>)を同時に複数のプロパティに指定できない(コンポジットインデックスの使
GAE/Python - DataStoreの使い方をまとめてみた
DataStoreとは 本記事内のDataStoreは、GoogleAppEngineのデータストアのことを指す。GoogleAppEngineは、ファイルの書き込みが一切できないため、DataStoreを使う以外にデータを永続化する方法はない。短期であればmemcachedに保存することもできるが、memcachedに保存されたデータは保存期間が保証されないため、一時データをキャッシュして高速化(or 負荷軽減)以外には実質つかえない。 DataStoreの特徴 DataStoreの特徴は、スケーラブルであること。データ数が1万件でも1億件でもほぼ同じ時間で結果が返ってくる（らしい）。ただし、通常のRDBでは簡単にできる操作がDataStoreでは非常に重い処理だったり、不可能だったりするので注意。 苦手な処理 件数のカウント ⇒件数のカウントは、データ全体を取ってくる処理に近いだけの処
Curl＋JRuby＋Google App EngineでTwitter風アプリを作る ～GAE編～
はじめに 今回は、前回作ったTwitter風アプリをGoogle App Engineで動くように改造していきます。 Google App Engineは単なるサーバ環境の提供ではなくデータ管理等も含む独自環境です。そのため、Ruby on Railsのアプリケーションを動かす上で大きな問題点になってくるのは、データ管理機構がRDBではないことです。 GAEのデータ管理機構「Datasotre（BigTable）」は基本的には Key-Value ストアです。一応、RDBのようにテーブルや行列という概念を持っており、RDB同様に行単位でデータの読み書きを行え、上位ライブラリではSQL風言語もサポートしています。しかし、基本はKey-Value ストアであり検索で指定できる条件は限られています。リレーション（join）等もありません。 Ruby on Railsの高生産性を支えている大きな要
GAEのデータストアをjQueryで操作可能にする「gaedirect」、バージョン3.0からOSS化
有限会社サイバースペースは5月31日、Google App Engine（以下、GAE）のデータストアをjQueryで操作可能にするツール「gaedirect」のバージョン3.2をリリースした。バージョン3.0からGPLv2のオープンソースソフトウェアとして提供されている。 gaedirectを使うと、PythonやJavaによるサーバーサイドコーディングを行うことなく、JavaScriptでGAEの分散キーバリューストアを扱えるため、PythonやJava、GAEに精通していなくても、高いスケ―ラビリティと可用性を持つデータストアを活用することができる。 データのCRUD（登録・参照・更新・削除）処理、基本的な条件参照を行うことができ、バージョン2.0でChannelサービス、Blobstoreの格納・検索、連想配列やオリジナル関数での非同期通信に対応した。 バージョン3.0で、ユーザ名
GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ
if ( $blog == " Webエンジニアのためのライフハック " ) { print " 1-byte.jp "; } ホーム1-byte.jpとは 書いてるヒトは 最近、とても気になっていることがあります。 それが”Google App Engine + Python”です。 元々、Pythonには興味がありました。 オライリーのPython入門も読破しました。 10日でおぼえる Python 入門教室も5日まではやりました。 しかし、そこで終わりました…。 CakePHPという慣れ親しんだ言語とフレームワークがあったので、そちらに走ってしまいました。 ですが、私はPythonistaに憧れるPHPerです。 ここいらで一つ、重い腰を挙げてPythonの勉強を始めることにしました。 Pythonを勉強する一つの強い理由付けとして、”Google App Engine“の存
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Google App Engineの昔と今 (16:9)
tachibanakikaku.com: GitHubに置いたGAE/PythonアプリのテストをTravis CIで行う
NDB - A new datastore API
GAE開発の落とし穴