Google App EngineとPythonでの素直な開発環境の構築(TDDができるように) - Masatomo Nakano Blog
追記: 続編的なものを書いた。 今年は色々なことに手を出してみよう、ってことで少し前からGoogle App Engine(以下GAE)で、あるモノを作っている。モノ自体は近いうちに公表できると思う。 基本的に、Pythonと標準っぽいフレームワークだけでやってみている。作っているものがそれなりにシンプルなのと(だからこそGAE!)、GAEでそれなりの規模の開発をするのが自分自身初めてということもあり、あまり色々なレイヤーを重ねて手こずりたくなかった、ってのがその理由。 ただ、GAE初心者なので、「いやいやそれは今時ないよ」「XXの方が100倍いい」とかあったら教えてくれると嬉しいので今のところの環境を書いておくことにした。今ならスイッチ可能。 今作っているものがJSONファイルを入出力するだけのものなので、HTML生成パートみたいのはない。 1. フレームワーク 上にも書いたように、今回
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にどんなアプリが向いているのかを知ろう - ひがやすを技術ブログ
AppEngineは、万能なプラットフォームではありません。むしろ、かなり使い道は限定されていると言ってもいいでしょう。 向いていないアプリで使うとかなりはまって、アプリが完成しないリスクがあります。 一方、向いているアプリで使うとこれまでよりかなり費用を節約できたりとか、儲けにつなげることができます。 AppEngineにどのようなアプリが向いているかというと、AppEngineがGoogleの既存のインフラをそのまま利用していることをまず知っておく必要があります。 Googleのインフラは、(極端に単純化すると)大量のデータを多くの人に同時に見せるために最適化されています。 AppEngineも同様で、大量のデータに大量にアクセスがあっても大丈夫なように、BigtableというKVSを使っています。また、自動でスケールアウトするWebのFront Endも既存のインフラをそのまま使って
JDO APIとLow-Level APIの違いと基本CRUD処理
1. Google App Engine Low-level API この連載では、「Google App Engine for Java」（GAE、GAEj）が用意しているデータ格納領域（データ・ストア）の使い方を解説します。 GAEjでは、データ・ストアにアクセスするための標準APIとして、JDO（Java Data Objects）を用意しています。標準APIには、このほかにJPA（Java Persistence API）もあります。ほとんどの場合は、JDOが使われます。 この一方で、標準APIとは別に、Low-level APIと呼ばれるAPIが用意されています。この連載では、このLow-level APIについて解説します。 JDOのような標準APIがある中で、なぜLow-level APIを用意しているのか。まずは、この理由と、Low-level APIのメリットを説明します
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