私たちがAmazon Web ServicesからGoogle Cloud Platformに乗り換えた理由 | POSTD
https://flic.kr/p/os8Taq 要約：AWSは素晴らしいが、Googleはその グーゴル 倍素晴らしい。 AWS re:Invent （参加料は1,600ドル）に参加したり、チーフ･エバンジェリストの Jeff Barr をフォローしたりすれば、あなたはたちまち、Amazon Web Servicesのとりこになるでしょう。 毎年何百もの新機能が登場しており、食べ放題・融通が利く・運用担当者不要の、オンデマンドサービスのビュッフェのようです。まあ、実際に食べてみるまでは、の話ですが…。 Amazonは素晴らしいです。しかし、Google Cloudは「開発者によって、開発者のために構築された」ものであり、それが一目で分かるのです。 移行した理由 App Engine GAE はきちんと機能し、オートスケーリング機能も持ち、ロードバランサや無料のmemcacheも備えていま
Google App Engine製のHacker Newsクローン·Appengine Socialnews MOONGIFT
Appengine SocialnewsはGoogle App Engineで作られたHacker Newsクローンです。 Hacker NewsはY Combinatorが運営するソーシャルニュースサイトで、とてもシンプルなUIが特徴です。そんなHacker NewsをGAEを使ってクローンしたのがAppengine Socialnewsです。 トップページです。このシンプルさがたまりません。 詳細です。コメントがつけられます。 新しいURLの投稿画面です。こちらもまたシンプルです。 Appengine SocialnewsはHacker Newsのシンプルさをそのままに誰でも手軽にソーシャルニュースサイトが構築できます。Google App Engineで動いているので、最初は無料ではじめられるのも魅力かも知れません。 Appengine SocialnewsはPython/Googl
[1] NDB Tutorial
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remote_api_shell.pyの使い方 - たごもりすメモ
手元の端末からGAE production環境のデータストアに接続する GAE/pythonのSDKについているDatastoreモドキ(datastore_file_stub)は実に機能が貧弱で、トランザクションの衝突を手元でシミュレートしたりできない。これは本物のDatastoreの理解には割と困る。 で、本番環境のDatastoreに手元のコンソール(Pythonの対話実行環境)から繋ぎたいよね、と誰しも思うはずだ。思うよね。 この方法はGAE Python SDKに用意されている。自分で作ってみようと思うと色々面白いけどけっこう大変だし完璧に車輪の再生産なのであまりやらない方がいい。(と思う。自分は後悔した。) ただしWebのドキュメントには使い方がないし、SDK内にもない。該当のスクリプトのコメントを見ればわかるがそれもアレなので、ここに一応書いておく。ていうか「remote_a
GAE/P DataStore vs Memcached « python練習帳
csv2table この結果から、Memcachedの性能は、DataStoreと比べてReadで3倍程度、Writeで8倍程度高速であることが分かる。Memcachedのキャッシュヒット率が50％を超えるようなサービスであれば、Memcached導入によるパフォーマンスアップが期待できそうだ。 測定用プログラム 測定に用いたプログラムを掲載しておく。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 #!/usr/bin/env python from google.appengine.e
クックパッド人気エントリー
カテゴリ： 期間 ： 表示順 ： ブクマ数順 つくれぽ数順 新着順 簡単☆チキンカレー（中毒性あり) by スガシカコ 2637 users 1157 tkrps [今日の献立] (ごはんもの) 2008/07/20 普段､家にありそうな材料で出来るカレーです｡簡単ですが本格的で､中毒性があります^^; 鶏肉をﾖｰｸﾞﾙﾄに浸す事でﾎﾛﾎﾛｯと柔らかくなります｡ 2007.5.10発売「大絶賛おかず」に掲載して頂きました♪ ガス代節約！ ゆでたまごの作り方 by ルイくん 898 users 178 tkrps 2008/07/23 沸騰後12分も火にかける必要なんてないんです！水にさらすこともなくツルっと皮も剥けちゃいます！黄身もとてもキレイでしょ？ 【激ウマ！豚バラ丼】 by kiki rin 833 users 167 tkrps 2010/04/21
YJL: Using Djangos I18N in Google App Engine
1 Setting Up We need to use Django Settings to make I18N work. The reason of using Setting was due to Djangos gettext helper will require Settings module and decide location of message files by the location of Settings module. If we want to use Django Setting, we must run the following code: from google.appengine.ext.webapp import template os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'conf.settings' f
DatastoreのDump/RestoreをGoogle Spreadsheetで実現するツール - 市中弾き語りの刑
Google App Engineをお使いの方はご存知の通り、 Datastoreのデータの出し入れには、都度プログラムを書く必要があり非常に面倒です。 そこで、以下のようなものを作りました。 http://gobo-tools.googlecode.com/ Google SpreadsheetにDatastoreのデータを出力し、 そこからまたDatastoreに取り込む、というツールです。 デモはこちら。 http://gobo-tools.appspot.com/ Dumpをクリックして（AuthSubの認証があります）「Test2」を選択して実行するのがお勧めです。 GData APIのタイムアウトによく遭遇するため500エラーになるかもしれませんが、その時はリロードしてください。 うまくいった場合は、開いたSpreadsheetにもりもり書き込まれるのが面白いです。 Sprea
djangoappengine - Django App Engine backends (DB, email, etc.)
djangoappengine - Django App Engine backends (DB, email, etc.) Deprecation notice: This project has been dead for quite some time. Djangoappengine contains all App Engine backends for Django-nonrel, e.g. the database and email backends. In addition we provide a testapp which contains minimal settings for running Django-nonrel on App Engine. Use it as a starting point if you want to use App Engine
coreblog3に関連するページを表示します
お探しのページは見つかりません Traceback (most recent call last): File "./fallback.py", line 447, in fallback_mui response.write(jt.render(tpath, tvar)) File "./jinja_template.py", line 82, in render template = template = env.get_template(path) File "/home/ats/.local/lib/python2.7/site-packages/jinja2/environment.py", line 883, in get_template return self._load_template(name, self.make_globals(globals)) File "/h
Google App Engineで動くBlogツールcoreblog3のアルファをリリース | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
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。 みんなのブロックチェーンは，ブロックチェーンの入門書。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。 いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 みんなのIoTは，モノのインターネットと呼ばれるIoTの入門書です。IoTの基本について，読者に寄り添って優しく解説しました。裏テーマは一番とっつきやすいPython入門書。サポートページはこちら みんなのPython 第四版は，より分かりやすい入門書を目指し，機械学習やデータサイエンスの章も追加して第三版を大幅に書き換えました。Python 3.6にも華
GAE/Python で HTTPリクエストを並列化 « Stop Making Sense
August 2011 (1) July 2011 (1) June 2011 (2) April 2011 (2) March 2011 (2) February 2011 (2) January 2011 (6) December 2010 (6) November 2010 (5) October 2010 (8) September 2010 (2) August 2010 (3) July 2010 (9) June 2010 (4) March 2010 (1) February 2010 (7) January 2010 (2) はじめに GAE/Python ではスレッドや子プロセス等による並列化が出来ないので、タスクキューを使うのが一般的です。 しかし、URLフェッチについては、非同期リクエストを利用することで、タスクキューを使わずに複数のHTTP通信を同時実行出来ます。
Appengine Matcher API
Matcher APIはあるオブジェクトが登録したクエリーにマッチするかをスケーラブルにチェックしてくれるサービスです。 クエリーが既に登録しているから、あるオブジェクトが一つ一つの登録したクエリーにマッチするかが他のクエリーに依存しないので、 Map-Reduce で簡単に平行で処理を分担してスケールできる。 何に使うか これが少し分かり辛いところかもしれないので、少し説明します。クエリーを未然に登録するので、 Prospective Search (プロスペクティブ検索、展望検索、予測検索?) と言います。 みんな使っている、普段の検索は、Retrospective Search (遡及検索) です。クエリーが決まってないので、データをインデクスを作って、後でユーザーがデータを クエリーする形になっています。 プロスペクティブ検索は、未然にクエリーを決めて、そのクエリーにマッチするデー
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
google appengine に関してひと言
ここ数日、Twitter上で appengine に関する発言をたくさん目にする。それを見る限り、「注目をされてはいるが、手を出しかねている人が多い」というのが現状だろう。そこで、私からもひと言。 App Engine は純粋なソフトウェア・エンジニアにとっての天国 私自身、色々な開発環境を試して来たが、私のようにプログラミングが大好きで、新しい言語や環境を学ぶのが楽しくて仕方が無いエンジニアにとっては、「App Engineは天国」というのが正直な感想。SQLやRailsのように一見開発効率を良くしてはくれるが、直感的に実行効率とかが把握できない「補助輪付きプログラミング」と違い、App Engine上でのプログラミングは、ちょっと手を抜くとすぐに実行効率の悪さとして跳ね返ってくる「一輪車プログラミング」。 新しい言語を学ぶのが苦ならApp Engineは避けた方が良い 現時点で、Pyt
GAE+Django+GAEUnit (Part-II) - masayang's diary
承前 ということで、GAEUnitを使いながらGAE+DjangoでTDD開発していくメモ二回目。作るものはStatというエンティティにデータを書き込む・読み出すアプリを書いてみる、ということにする。 アプリケーション作成 なぜかDjangoはコントローラとモデルの組み合わせをアプリケーションと呼ぶらしい。アプリケーション名はstatにする。 python manage.py startapp stat→statというディレクトリが生成される。中身は__init__.py, views.py, models.py unit_tests.py まずはStatというクラスの実体を生成し、そいつがNoneではないことを確認。 import unittest import logging from google.appengine.ext import db from gaetest.stat.m
GAE/Python 入門者向けTips « Stop Making Sense
August 2011 (1) July 2011 (1) June 2011 (2) April 2011 (2) March 2011 (2) February 2011 (2) January 2011 (6) December 2010 (6) November 2010 (5) October 2010 (8) September 2010 (2) August 2010 (3) July 2010 (9) June 2010 (4) March 2010 (1) February 2010 (7) January 2010 (2) はじめに この数ヶ月、GAE/Python の勉強を兼ねて幾つかのGAEアプリを作りました。 その過程で気づいたこと／ハマったことをまとめました。 Tips一覧 今回取り上げる Tips は次の通りです。 開発環境 Python2.5 を使う 最新の
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