手軽に負荷テストができるツール「Taurus」がスゴい
modules: jmeter: version: 5.4.1 # ここに書いてあるバージョンを勝手にダウンロードしてくれる properties: log_level.JMeter: WARN log_level.JMeter.threads: WARN system-properties: org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.http: WARN 既存ツールのラッパーとして動作 デフォルトでは内部的にJmeterが実行されますが、以下のようなツールで作成されたスクリプトを流用することが可能です。 JMeter Gatling Locust Selenium Vegeta つまり、さきほどはYAMLでシナリオが記述可能とは言いましたが、もちろん既存のスクリプトを流用できるってことです。 いままで作り上げてきたスクリプトや
C++/Java/Ruby/Pythonの並列I/O用ファイルインターフェイス - 豪鬼メモ
ファイルの読み書きをマルチスレッドで並列に行うための仕組みを、各種プログラミング言語（C++、C、Java、Ruby、Python）で利用できるようにライブラリを整備した。メモリマップI/O、通常I/O、ダイレクトI/Oを同じインターフェイスで利用できる。Tkrzw-0.9.38からこの機能が利用できる。メモリマップI/Oと通常I/Oは全ての処理系で、ダイレクトI/OはLinuxとMacとWindowsで利用できる。 データベースライブラリTkrzwはマルチスレッド環境での並列処理性能を重視して開発しているが、そこで利用しているファイル層の機能を直接利用できるようにAPIを整備した。データベースとしてではなく、単なるフラットなファイルとして利用するためのAPIである。テキストにもバイナリにも利用できる。 C++ API C API Java API Python API Ruby API
Benchmarking low-level I/O: C, C++, Rust, Golang, Java, Python
This post is a continuation of Measuring network service performance. When my computer doesn’t have an Internet connection, I find that there is not much I can do with it. Indeed, we mostly use our laptops and smartphones to access information stored or generated somewhere else. It’s even hard to imagine the utility of non-user facing apps without network communication. While the proportion of I/O
JVM上で動くPython 3処理系「cafebabepy」の仕組みと実装 Pythonの深くて美しい言語仕様 - ログミーTech（テック）
2018年9月17日から18日にかけて、日本最大のPythonの祭典、PyCon JP 2018が開催されました。「ひろがるPython」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、様々な知見を共有します。プレゼンテーション「JVM上で動くPython3処理系cafebabepyの実装詳解 」に登壇したのは株式会社エフ・コード澁谷典明氏。講演資料はこちら写真提供：PyCon JP JVM上で動くPython3処理系cafebabepyの実装詳解 澁谷典明氏：では、cafebabepyというJVM上で動くPython3処理系の実装詳解というかたちで話させていただきます。 注意！ 言語処理系の実装詳解というだいぶ無茶なことをやるので、スライドが多めです。気になったところがあれば、個別に質問したり、あとでスライドを公開するので見てください。 こんなニッチ
Programming Languages - Google Code University - Google Code
Programming Languages Google's Python Class This is a complete online introduction to Python programming, including writen materials, lecture videos, and coding exercises. The class is geared for people with a little bit of programming experience, and is used within google to introduce Python. Below are video-taped lectures from Google Video on various technology areas. These videos are great oppo
Google App Engine入門：実践編
今週に入って、Tiny Message に続く二つ目の Google App Engine ベースのサービスをリリースした。３日ぐらいで試験的に作った Tiny Message とは異なり、今回のものは、丸二ヶ月間寝る間も惜しんで作った力作である。 米国向けのサービスな上に招待制のSNSなので、ここではサービスそのものは公開しないが、いくつかこだわって作った部分があるので、それについて語ってみようかと思う。 1. 対象となるユーザーの絞り込み FacebookやTwitterのような巨人が存在している中で、それにまっこうから対抗するようなソシアル・ネットワーク・サービスを作ったところで無謀なだけである。そこで、逆に対象にするユーザー層を究極にまで絞り込んで、彼らのライススタイルに徹底的にマッチしたサービスを作ることにより差別化をはかる、という戦略を選択。対象は「LAに住む２０〜３０代の社交
appengine ja night #5終わりました！ - スティルハウスの書庫の書庫
appengine ja night #5が終わりました！今回はひがさんと松尾さんという東西横綱な感じで内容も重量級セッションでした。ひがさんは資料なしでSlim3ソースを解説するスタイル、松尾さんはカッコいいpreziによるプレゼンでした： tmatuoさん：Google App Engine Anti Patterns 松尾さんのセッションでは、インデックスの構築失敗や爆発等の微妙な振る舞い、遅延ロードの技法、1.3.1の新機能など、App Engineを実開発に使う人にとってはありがたいtipsがまとめられていて、これぞajn！って感じの実践的内容でした。一方、ひがさんのGlobal Transactionは、これまたロードオブザリングで言うと第1部って感じでこれは第2部と第3部が必要ですw Slim3 gtxに関する私のつぶやきはこんな感じ： #slim3 のgtx、 @ashig
Google App Engineで開発するスケールするアプリケーション（前編）
はじめに ｢人類が使うすべての情報を集め整理する｣ この壮大なミッションを掲げ設立されたGoogleは、そのミッションを遂行するべく、マシン・ネットワークなどのインフラ環境に莫大な金額を投資し、独自の技術を開発し続けています。Googleは検索エンジンだけにとどまらず、Gmail、Google Calendar、Google Maps、Google Analystics、Youtube、Google Apps、Google Earthなど、いまや全世界のユーザーが使用するサービスをリリースしており、その扱うデータ量、アクセス数は天文学的な数になることが予想されます。Googleはそれらのデータ量、アクセス数を高速にさばき、なおかつ耐障害性の高いスケーラブルな大規模分散システムを構築しています。 そんな中、2008年4月にGoogle App Engineがリリースされました。Googleが
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PythonでPDFファイルのテーブルデータを読み取る - Qiita
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