クラウド時代に習得すべき言語10選
コンピュータ言語を1つ挙げろと言われたら、多くの人は広く知られた汎用手続き型言語を選ぶだろう。学校で教わる「C」「Java」「Python」などのはずだ。しかし、いつも名前が挙がるこれらの言語は、コンピュータ言語という氷山の一角でしかない。キーワードと構造を使って情報を伝達するものは言語と言える。ここでは、検討すべき10のクラウド言語を紹介する。 1. SQLデータ言語 誰もが認めるところだが、SQLは何十年にもわたってデータ言語の王者として君臨してきた。非リレーショナルデータベースサーバでさえも、何らかのSQLに対応する。クラウドでも、他のすべてのIT分野と同様、至るところでSQLが使われている。 2. XMLデータ言語 XMLは命令ストリームの実行でなく、文書の記述に使用される。通常、コンピュータに命令を出すことはないため、コンピュータ言語とみなされることはあまりない。 XMLは人気の
Python編集環境を整える: pytestとかvimのプラグインとか
B! 119 0 0 0 Python用の環境設定について最近更新したので経過メモ。 特にVimのプラグインとかについて。 外部コマンド Vim シンタックスハイライト等 インデント 補完 畳み込み 外部コマンド 文法チェックをしたり pep8 に準拠するような作法に整えたりするために Pythonスクリプトをチェックするコマンドとしては pytest が便利です。 pytest本体ではpep8までチェックできませんが、 pytest-pep8 も入れる事でpep8についてまでチェックできる様になります。 $ pip install pytest-pep8 で必要な物を全てインストールしてくれます(pep8やpytest等)。 使い方は $ py.test --pep8 target.py 等と、.pyファイルを与えるかディレクトリを与えると そのディレクトリ内の.pyファイル全てをチェッ
【初心者向け】MacユーザがAWS CLIを最速で試す方法 | DevelopersIO
こんにちは、虎塚です。 聞くところによると、最近 AWS コマンドラインインターフェイス（以下、AWS CLI）の人気が再燃しているそうですね。なんとAWS CLIがテーマのイベントまで開催されているではありませんか。これはすごい。 JAWS-UG CLI | Doorkeeper というわけで、今日はAWS初心者のMacユーザが最速でAWS CLIを試す手順を書いてみます。えっ、Windowsしか持ってない？ Get Mac or Linux! 以下の作業は、AWSアカウントをすでに持っていることが前提です。また、Mac OS 10.9.3 (13D65) で動作確認しました。 pipのインストール まず、pipをインストールします。pipとは、Pythonのプログラミング環境で使われるパッケージ管理システムです。 pipのインストールには、easy_installコマンドを利用します。
AWSで構築した環境にありがちなシェルスクリプトたち まとめ ｜ DevelopersIO
AWSでサーバを運用する際にはEC2からAWS CLIを使って他のAWSのサービスと連携したりすることがあると思いますが、AWS環境ならではのシェルスクリプトを集めてみました。AWS CLIのバージョンは1.7.13、Pythonのバージョンは2.6.9を使っています。私はAmazon Linuxで動作を確認しています。 目次 準備する AWS CLIのインストール AWS CLIのアップデート aws configureでセットアップする IAM roles for EC2 instancesに関して 監視系 CloudWatchでカスタムメトリクスを設定する ZabbixからCloudWatchの値を取得する プロセス監視する バックアップ系 AMIとEBSのバックアップを作成する RDSのスナップショットを作成する S3のフォルダを削除する 便利スクリプト系 Route53の自動登録
言語別 YAML用ライブラリ徹底解説 記事一覧 | gihyo.jp
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営業出身の30代おっさんがプログラミングで人生を変えた話
俺の半生大学の一般教養でPascalを習った程度。専門課程に入る前に文法はすっかり忘れた。専攻は都市工学だからその後プログラミングとは縁はなかった。卒業前に第一種情報処理技術者の資格だけはとれてたのでプログラミングの何たるかとかオブジェクト指向なんかも知識としては知ってた。 大学卒業後にデスクトップユーティリティーのメーカーで技術営業をやった。顧客に製品仕様を説明するのが主な仕事なのでパワポばかり使ってた。その会社ではLinuxのソフトも販売してたから、Linuxのコマンドは打てるようになった。そこでシェルスクリプトを習得しようと思ったがあえなく挫折。 その後ネットワーク機器のメーカーに転職。トラブルシューティングでLinuxをさらに使うようになった。そこではHTTPプロキシを主に扱っていたので、HTTPプロトコルについては一通り知識を身につけた。その知識を実際にLinux上でシミュレーシ
第3回 Python編 | gihyo.jp
インストール インストールは、LinuxやMac OS Xではリスト1の手順で行ってください。Windowsの場合は、http://pyyaml.org/download/pyyaml/にあるWindows installerを使ってください。 リスト1 PyYAMLのインストール $ wget http://pyyaml.org/download/pyyaml/PyYAML-3.05.tar.gz $ tar xzf PyYAML-3.05.tar.gz $ cd PyYAML-3.05/ $ sudo python setup.py install 使い方 PyYAMLの使い方はリスト2のようになります。日本語を含む場合は必ずUnicodeにデコードしなければならない点に注意してください。詳細はリファレンスマニュアルを参照してください。 リスト2 PyYAMLの使い方（ex-pyyam
Pythonで簡単自動化！PyAutoGuiが便利すぎて感動したのでご紹介
インストール方法 インストール方法は pip を使って行うのが手っ取り早くて便利です。 pip install pyautogui 残念ながら pip でインストールするだけでは Windows では画像処理系がちゃんと動かない様子。 IOError: decoder zip not available pngファイルを扱おうとすると上記エラーが頻発します。 そのため、PILというライブラリをインストールしましょう。 pip install Pillow 使い方 指定画像をクリック import pyautogui image_path = "#set your image file path here" location = pyautogui.locateOnScreen(image_path) buttonx, buttony = pyautogui.center(location)
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
JavaのTimSortがバグってる件について | さにあらず
Python で実装され、その後 Java にも移植されたソートアルゴリズムである TimSort が盛大にバグっていることが発見されました。 このバグがどのようにして発生するのかについては、以下のドキュメントを精査して下さい。 TimSort fails with ArrayIndexOutOfBoundsException on worst case long arrays OpenJDK’s java.utils.Collection.sort() is broken: The good, the bad and the worst case どんなことが起こるのか 通常の利用では想定しえない場所でArrayIndexOutOfBoundsExceptionが発生します。 例えば、以下のようなスタックトレースになります。 Exception in thread "main" jav
Ansible + Mackerel APIによる1000台規模のサーバオペレーション - ゆううきブログ
Ansible と Mackerel API を組み合わせて、1000台規模のサーバ群に対して同時にパッケージの更新やその他のサーバオペレーションのための方法を紹介します。 タイトルに Mackerel とありますが、それほど Mackerel に依存しない話です。 (AnsibleとDockerによる1000台同時SSHオペレーション環境 - ゆううきブログに続編を書いています。) 背景 社内では、サーバ構成管理ツールとして Chef を使用しています。 Chef Server は運用が大変なので使用しておらず、knife-solo と Mackerel APIを組み合わせてホストと Chef role とのマッピングに Mackerel のロール情報を用いています。 また、Mackerel の Ruby クライアントを利用して recipe 内で API を叩いて、Mackerel か
関数型プログラミング入門 | POSTD
多くの関数型プログラミングに関する記事が教えてくれるのは、抽象的な関数型のテクニックです。つまり関数合成やパイプライン、高階関数などです。この記事では違います。ここでは、プログラマが毎日書く、命令型で非関数型のコードの例を示し、それを関数型の形式へ書き換えます。 最初のセクションでは、短いデータ変換のループを取り上げ、map関数やreduce関数に書き換えていきます。2つ目のセクションではより長いループを取り上げ、ユニットに分解し、それぞれのユニットを関数型に書き換えます。3つ目のセクションでは、連続した長いデータ変換のループを関数型のパイプラインに分解します。 ここではPythonでの例を取り扱います。というのも多くのプログラマはPythonを読むのは簡単だと思っているからです。多くの例では、mapやreduce、パイプラインなどの多くの言語に共通する機能を例示するため、Python的な
第35回 バージョン管理 ─プロジェクト管理ファイルについて［後編］ | gihyo.jp
はじめに 「プロジェクト管理ファイルについて」三部作の最後は、.ideaディレクトリについてです。無駄に長いので、もうオススメ設定を公開しておきます。 リスト1 オススメのHOME>/.idea/.gitignoreの例 *.xml !/codeStyleSettings.xml !/copyright/*.xml !/fileColors.xml !/encodings.xml !/gradle.xml !/runConfigurations/*.xml !/inspectionProfiles/*.xml /inspectionProfiles/profiles_settings.xml !/scopes/*.xml /scopes/scope_settings.xml !/templateLanguages.xml !/vcs.xml なぜ、こうしたかは本編のお楽しみです。 プロジェ
ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
「Azure Machine Learning」が正式版に、PythonやRのライブラリにも対応。誰でも機械学習を利用可能に
Azure Machine Learningを用いることで、利用者は機械学習のための大量の仮想マシンやHadoopのようなソフトウェアを用意する必要がなくなり、容易に機械学習による推論や予測、分析といったサービスを実現できるようになります。クライアントとしてExcelを利用することも可能。 モデルの作成には、Webブラウザからグラフィカルな操作が可能な「Azure Machine Learning Studio」が用意され、プログラミング不要で分析モデルを作成可能。そのモデルの中で行う計算や学習のためのライブラリとしてPythonとRにも対応ました。 あらかじめ機械学習を利用して構築されたレコメンデーション、アノマリー検出、テキスト分析などのサービスも「Azure Store」で提供され、すぐに利用可能です。コミュニティによるギャラリーも用意されています。いま見たところ「飛行機のエンジンの
第31回 番外編：sqlmapの紹介 | gihyo.jp
今回は「第29回 SQLインジェクションの復習」で紹介したSQLインジェクションツールのsqlmapを紹介します。開発者や運用管理者のセキュリティ意識が向上しない原因の一つは、脆弱性がどのようなリスクを持っているのか理解していないことが原因であることも少なくありません。今回はSQLインジェクションのリスクの一部である自動化された攻撃ツールを紹介します。 sqlmapとは？ sqlmapとはブラインドSQLインジェクション攻撃を実行するツールです。オープンソースで開発され執筆時点の最新版は2010年3月14日にリリースされたバージョン0.8です。 http://sqlmap.sourceforge.net/ 筆者は偶然、最初のリリースからこのツールを知っていたのですが、このツールの進歩には目を見張る物があります。 sqlmapの概要 記述言語：Python MySQL, Oracle, Po
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大型上場ゴール企業として話題をさらうgumiに“韓国子会社の従業員による数千万円規模の横領”イベントが発生 : 市況かぶ全力２階建
Pythonによる非同期プログラミング入門
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