venvを使ってAWS CLI（v1）とAWS CLI v2を使い分ける（Mac, Linux編） | DevelopersIO
AWS CLI version 1 と version2 には、一部互換性がありません。互換性が無いと言われてしまうと、使い分けて実行したくなります。 と、いうわけでPythonのvenvを利用して、AWS CLI v1とv2の環境を使い分ける方法を紹介します AWS CLI v2がGAされました！ [アップデート] リソース名の補完など強力な機能追加！AWS CLI v2 が GA されました！ ｜ Developers.IO が、気をつけないといけないことがあります。 AWS CLI version 1 と version2 には、一部互換性がありません。詳細は公式ドキュメントを御覧ください。 Breaking Changes – Migrating from AWS CLI version 1 to version 2 - AWS Command Line Interface 互換性
AWS Lambdaで動的サイトのwebスクレイピングをしてtwitterに投稿するbotを作った - Qiita
はじめに webページからスクレイピングをしたデータを簡単に加工して自動投稿するtwitterのbotを作りました。 完全に初見のLambdaとPythonでできました。 以下のサイトを組み合わせただけのほぼパクリ記事です。作業ログです。 【Python】Chrome headlessで動的サイトのスクレイピング on AWS Lambda AWS Lambda から Twitter に投稿する 無駄に面倒なAPI Keyとアクセストークンの入手の方法についてですが、以下の記事を参考にしてください。 登録ページ:https://apps.twitter.com/ https://qiita.com/tdkn/items/521686c240b0c5bc6207 https://syncer.jp/Web/API/Twitter/REST_API/ 追記(2019/12/23) Python
Locustを利用したMQTT over WebSocketの性能テスト - バスキュール技術ブログ
はじめまして。 バックエンドエンジニアの会津（@ido）です。 2016年に携わった案件「流星放送局」ではサイトを訪問している大量ユーザーにプッシュ通知を行う必要がありました。 Websocketサーバ実装といえばSocket.IOなどがありますが、昨今の流行りに乗って自前で開発はせずサーバレスでフルマネージメントなAWS IoTのMQTT over WebSocketを利用して実装しました。 疎通まではコンソールからAWS IoTの設定するだけの簡単なお仕事なのですが、大量のWebsocket接続へのプッシュ通知がどの程度遅延するかを計測するというなかなか骨の折れそうな性能テストをしなければなりません。 ただ流石にこんなニッチな性能テストができるサービスは存在していなかったので、Locustを利用してテストを行いました。 なぜLocustなのか 普段Pythonばかり書いているのでテスト
Amazon Linux上にPython3.5.2の環境を導入する - Qiita
目的 Amazon Linuxへ、システムに影響のないように、現時点で最新のPython3.5.2を導入します。 コンパイルはインスタンススペックによりますが、5分ぐらいの作業です。 （実際はAmazonLinuxに特化した部分はありません） 準備 Amazon LinuxインスタンスをLaunchし、sshログインできるようにしておきます。 手順 必要パッケージをインストール ソースからビルドするので必要パッケージをインストールします。 sqlite-develを入れておくと、ipythonのヒストリーを保持してくれます。 $ sudo easy_install virtualenv $ sudo yum groupinstall 'Development tools' $ sudo yum install openssl-devel $ sudo yum install sqlite-
Pythonで作るサーバーレスな顔認識API - Qiita
この記事はPython-AdventCalandar-2016の16日目の記事です。 こんにちは。Pythonしてますか？顔認識してますか？サーバーレスしてますか？ この記事はPythonで手軽に顔認識APIサーバーを立てたいという方に向けた記事になります。アドベントカレンダーでは学術的な話を書こうと思っていたのですが、色々とタイミングが良かったのでこの題目にしました。 最初に宣言しておきますが、今回はAWSをフルに使っていきます。 顔認識について OpenCVで行うことも非常に容易ですが、今回はAWSをフルに使っていく！ということで、今年のre:inventで発表されたサービス「Amazon Rekognition」を使っていきます。 一言で言えば、物体や顔を高精度に認識したり、検索したりできる凄いサービスです（雑 詳細は https://aws.amazon.com/jp/rekogn
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