GAE/Python - DataStoreの使い方をまとめてみた
DataStoreとは 本記事内のDataStoreは、GoogleAppEngineのデータストアのことを指す。GoogleAppEngineは、ファイルの書き込みが一切できないため、DataStoreを使う以外にデータを永続化する方法はない。短期であればmemcachedに保存することもできるが、memcachedに保存されたデータは保存期間が保証されないため、一時データをキャッシュして高速化(or 負荷軽減)以外には実質つかえない。 DataStoreの特徴 DataStoreの特徴は、スケーラブルであること。データ数が1万件でも1億件でもほぼ同じ時間で結果が返ってくる（らしい）。ただし、通常のRDBでは簡単にできる操作がDataStoreでは非常に重い処理だったり、不可能だったりするので注意。 苦手な処理 件数のカウント ⇒件数のカウントは、データ全体を取ってくる処理に近いだけの処
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
Handling downtime: The capabilities API and testing - Nick's Blog
Posted by Nick Johnson | Filed under python, tech, app-engine, coding, capabilities After the unfortunate outage the other day, how to handle downtime with your App Engine app is a bit of a hot topic. So what better time to address proper error handling for situations where App Engine isn't performing at 100%? There's three major topics to cover here: Handling timeouts from API calls, using the Ca
参考になりそうなオープンソースのGAEアプリ - present
GAE アプリを開発しているけど、Python と GAE の両方とも初心者なので、どう実装したらいいのか迷う。そこで、「オープンソースのGAE向けアプリを参考にすればいいじゃないか」と考え、ネットで探してみた。 kay-framework - A web framework made specifically for Google App Engine - Google Project Hosting GAE に特化して開発された Python フレームワーク。 アプリの開発に使ってもいいし、オレオレフレームワーク開発の参考にするのもアリ。 google-app-engine-oil - Yet another web framework on App Engine - Google Project Hosting Ruby on Rails を意識して作られた GAE/Python 向
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