Financial systems communicate by sending and receiving vast numbers of messages in many different formats. When people use terms like "vast" I normally think, "really..how many?" So lets quantify "vast" for the finance industry. Market data feeds from financial exchanges typically can be emitting tens or hundreds of thousands of message per second, and aggregate feeds like OPRA can peak at over 10

みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー PyMOTWをメンテしてるDoug HallmannさんがPython 2.6(および3.0)から導入された，分散コンピューティングを強力にサポートするmultiprocessingモジュールを使ってMapReduceを実装しているのを発見した。MapReduceはGoolgeが使っている並列処理システム。multiprocessingモジュールのサンプルとしても，Pythonを使ったMapReduceの実装としても面白いし，勉強になると思うのでエントリを翻訳してみた。Pythonを覚えることの利点はいくつかあるけど，こういう上質なリソースにリーチする権利を得られる，のも大きな利点の一

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Intro to C Pointers and Dynamic Memory Memory is the oxygen of a C program. Doing anything constructive in C involves using memory. As we saw last time, memory for stack variables is cleaned up automatically. More advanced C programing requires using dynamic memory allocation, which you have to manage yourself. Dynamic memory allocation allows you to get blocks of memory of any size (within reason

Getting Started: Python This tutorial describes how to develop and deploy a simple project with Google App Engine. The example project, a guest book, demonstrates how to use several App Engine services, including the datastore and the Google user service. This tutorial has the following sections: Introduction The Development Environment Hello, World! Using the webapp Framework Using the Users Serv

New to SQLAlchemy? Start here: For Python Beginners: Installation Guide - basic guidance on installing with pip and similar For Python Veterans: SQLAlchemy Overview - brief architectural overview New users of SQLAlchemy, as well as veterans of older SQLAlchemy release series, should start with the SQLAlchemy Unified Tutorial, which covers everything an Alchemist needs to know when using the ORM or

Stateful programmatic web browsing in Python, after Andy Lester’s Perl module WWW::Mechanize. mechanize.Browser and mechanize.UserAgentBase implement the interface of urllib2.OpenerDirector, so: any URL can be opened, not just http: mechanize.UserAgentBase offers easy dynamic configuration of user-agent features like protocol, cookie, redirection and robots.txt handling, without having to make a n

これまでWeb上に地図を表示するには、商用の地図配信業者に依頼したり、限定されたライセンス制約のもと、Google MapsなどのWeb サービスを使う以外に有効な選択肢はありませんでした。この連載では、上記よりもより柔軟でカスタマイズ性に富むMapServerソフトウェアを使った、WebGISアプリケーションの構築手法について学んでいきます。 突然ですが、Google Mapsを見たことがあるでしょうか。もしないというのであれば、この記事を読む前にご覧になってください。この記事で紹介するMapServerはGoogle MapsのようなWebGISといわれるシステムを作成する際に絶対に必要となる技術です。 MapServerをどの部分で使用するのかというと、ベクトルデータといわれる点や線、面の数値情報を画像データに変換するために使用します。地図画像の作成なんて専門の会社でなければできない

方針 Rubyを知っている前提です(前回の勉強会の資料 http://dev.ariel-networks.com/articles/workshop/ruby/) RDBの基礎知識が前提です なるべく手を動かして目に見える形で説明を進めます Ruby on Rails(以下、Rails)全体は巨大なので、ActiveRecord(ORM層)に話を限定します(Web層は次回) Webから切り離してirb or コマンドラインでActiveRecordを使います

MySQLユーザはmysqlデータベースの user テーブルによって管理されます。 ユーザ権限に関する操作は、GRANT文で行います。 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE のみが実行できるローカルユーザを追加を行う場合は次のSQL文で行います。 mysql> GRANT SELECT , INSERT , UPDATE , DELETE ON *.* TO ユーザＩＤ@"localhost" IDENTIFIED BY "パスワード"; mysql> FLUSH PRIVILEGES;

MySQLを インストールして、セットアップしたら、 まずはデータベースを作り、そしてそれを利用するユーザーを作成します。 コマンドラインの起動 MySQLの操作は、コマンドラインを使います。 スタート → すべてのプログラム → アクセサリ → コマンドプロンプト を起動します。（Windowsの場合） ※ > の後の部分がキーボードからの入力です。 データベースの作成 ユーザーが使うためのデータベースを作っておきます。 データベース名： user_db　とします。 C:\> C:\mysql\bin\mysql -u root -p Enter password: 設定したパスワード mysql> create database user_db; mysql> exit Bye C:\> exit ※ ここで作ったのは、箱としてのデータベースであ

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