[アップデート]AWS SAMのデプロイが簡単になりました | DevelopersIO$ aws s3 mb s3://(バケット名) $ sam package --s3-bucket (バケット名) --output-template-file out.yaml $ sam deploy --template-file out.yaml --capabilities CAPABILITY_IAM --stack-name (CFnスタック名)
![[アップデート]AWS SAMのデプロイが簡単になりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/de1c08c8c629a54525f721846a0a99bd275fc7d7/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F11%2Faws-sam.png)
サーバレース環境で「カオスエンジニアリング」が実装できる aws-lambda-chaos-injection を試してみた | DevelopersIO
こんにちは。コンサル部のテウです。 カオスエンジニアリングの主なターゲットとしては Server-based のことが多いですが、Serverless 環境でのカオスエンジニアリングが簡単にできる python ベースのライブラリーが公開されています。今回はこのライブラリーを試してみたのでの紹介記事となります。 目次 Chaos Lambda (Chaos Injection for AWS Lambda) とは 先日AWSJで開催された Chaos Engineering Recap 2019 のセッションの一つで紹介されたこの Chaos Lambda というライブラリーはAWSで Principal Evangelist として働いている Adrian Hornsbyさんが開発したライブラリーです。Githubで公開されたライブラリーですが、Lambda環境で簡単にカオスエンジニアリ
「Pythonスキルアップ教科書」発売に寄せて : 新刊ピックアップ | 技術評論社
「Pythonスタートブック」のその後 2010年5月に「Pythonスタートブック」の初版を出版して以来、多くの方々にご愛読いただきました。これは、Pythonが世界的に人気を拡大する流れにうまく乗れた面も大きいので、まさに幸運だったと感じています。ここ数年は読者の方と直接お話しできる機会も多くあり、「わかりやすかった」という感想をいただけると嬉しく思う一方で、「次に何を読んだらいいですか？」という質問になかなかよい答えを見つけられずにいました。そんな状況の中で2018年の秋ごろ「Python 3スキルアップ教科書」の企画に関わることになりました。 編集を担当してくれた技術評論社の青木さんと相談し、Pythonの入門書を読み終えた読者層に対し、プログラミングスキルをさらに磨くための本を目指すことになりました。具体的には、1つの話題を4ページから6ページ程度の節でまとめ、最後に問題を付
初心者が機械学習をできるようになるための全て - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事は僕がインターン志望先で課題として出された、「機械学習をするために必要な知識」として提示されたものをこなしつつ、機械学習をできるようにするというための記事です。 この記事の全てを行うことで初めて見習い機械学習エンジニアとなることができるでしょう。 逆に、この記事の全てを行うだけで簡単に機械学習の基礎をさらうことができます。 自分用としての性質も含むため、完璧な解説ではありません。 開発環境 色々言う前にまずは私の開発環境から参りましょう。 OS ・Windows ・Windows Subsystem for Linux
人気プログラミング言語の変遷、1965～2019年（Python視点）
人気プログラミング言語の変遷、1965～2019年（Python視点）：気になるニュース＆ネット記事 息抜きできる小ネタとして「Most Popular Programming Languages 1965 - 2019」というYouTube動画を紹介。1965年～2019年までの人気プログラミング言語ランキングの変遷を、約5年ごとで、さかのぼりながら見ていく。
[初心者向け]言われるままにFargate初めて触ったので、忘れないための記録 | DevelopersIO
こんにちは、平野です。 先日、部内の進捗報告のSlack部屋で 15分制限に引っかかりそうなのでLambda → Fargateへの変更作業 という文言を見かけました。 先日GlueのPython shellを使ってLambdaの15分の壁を越えようとした記事を書きましたが、 15分の壁を越えろ！GlueのPython shellでVPC Lambdaもどきの長時間ジョブを動かしてみた Fargateでも同じようなことができるのか、と思い、早速試してみようとしました。 （が、今回の記事ではそこまで達成できてません！） しかし、Fargateのこと何も知らないマンだったので、まずどこから触ったらいいのかまったく不明でした。 Fargateの入門記事を調べても、既存のECS環境からFargateへの移行記事などが多く Fargateがある時代にECSデビューする私にとってはツライものがありまし
![[初心者向け]言われるままにFargate初めて触ったので、忘れないための記録 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b6f361f3ee8728c6842ae104992fa3df666e5032/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-fargate.png)
PythonのListとTupleの違いとTupleはなぜ早いのかを調べてみた | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部＠札幌の佐藤です。 ListとTuple使いこなせてますか？ 私はPythonをやる前はTupleの存在しない世界の住人だったため、なにこのカッコは……た、Tuple……？？？って感じでした。 同じような方もいらっしゃるのかなと思いますし、あの頃の自分に教えてあげたいというのもありますのでそんな意味も込めてListとTupleの違いとTupleはなぜ早いのかについて書きたいと思います。 そもそもListとTupleとは そもそもListとTupleは共にシーケンス型です。いわゆる配列ができる型になります。 上記のほかにはstrやrangeもシーケンシャルに値を取得できます。 基本的なシーケンス型は 3 つあります: リスト、タプル、range オブジェクトです。バイナリデータ や テキスト文字列 を処理するように仕立てられたシーケンス型は、セクションを割いて解説
C++やPython向けのコード可視化ツール「Sourcetrail」がオープンソースに
Sourcetrailは、開発者が他人の書いたソースコードを理解し、生産的にコーディングを行えるよう支援する。開発者は既存のソースコードを理解することに多大な時間を費やすが、一般的なコードエディタは、こういった作業にはほとんど役に立たない。 Sourcetrailの主要開発者であるEberhard Gräther氏は、「Google Chrome」のグラフィックスチームにインターンシップとして参加した2012年時点の経験を次のように語っている。 「割り当てられた単純に見えるタスクに着手し、具体的なコードの改善に取り組み始めるとすぐに、Chromiumの巨大なアーキテクチャを理解する機会が全くないことに気付いた。ドキュメントはあまり役に立たず、開発チームのメンバーは非常に友好的だったが、コードベースについて質問するインターンに邪魔されることを好まないことも分かった。そこで、ソースコードを読ん
CloudWatch Logsにカスタムメトリクスを埋め込める、Embedded Metricsが追加されました！ | DevelopersIO
オペレーション部 江口です。 CloudWatch Logsが、カスタムメトリクスを埋め込んで送ることができるフォーマット"Embedded Metrics Format"に対応しました。 https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2019/11/amazon-cloudwatch-launches-embedded-metric-format/ ログにこのフォーマットで情報を送ることで、カスタムメトリクスとしてCloudWatchで集計してくれるようになります。 これまでもCLIやAPIでカスタムメトリクスをPushすることは可能でしたし、CloudWatch Logsでフィルターを作成してマッチした文字列の数を数えるメトリクスを作成することはできました。ですが、アプリケーションでカスタムメトリクスを出力したいのであれば、そのためにPus
技術者440人が「学びたくない」言語ランキング、不名誉な首位はあの言語
ITエンジニアは今後どんなプログラミング言語を学びたいと思っているのだろうか。またもう学ぶ必要はないと感じているプログラミング言語は何か。これを探るため、日経 xTECHでは「プログラミング言語実態調査」のアンケートをWebサイト上で実施した。調査では今後スキルを磨きたいプログラミング言語を複数回答で聞いた。 スキルを磨きたい言語の第1位は「Python」だった。回答者440人中321人がPythonを選んだ。実に7割を超える回答者がPythonを学びたいという状況だ。AIブームの到来で有望視するITエンジニアが多いとみられる。 第2位は「JavaScript」（221人）だ。半数以上の回答者がJavaScriptのスキルを磨きたいと答えている。同じくWeb技術である「HTML/CSS」（156人）も第3位に入った。こうしたWeb技術を用いたシステム開発が現場で増えているのだろう。 第4位
Python独学 プログラミング初心者がステップアップできる入門レベルの本と勉強法 - StayTune
Pythonは注目度が高く、初心者の方が最初に選ぶプログラミング言語として人気が上がっています。 未経験エンジニアが、独学でPythonを勉強してIT業界に就職・転職しているケースも増えてきました。 PythonはWEBシステムで使われることが多く、初心者でも学習しやすいプログラミング言語になります。 ですが同じWEB系のプログラミング言語であるPHPなどに比べると、学習コストはそこまで高くありません。 特にプログラミング未経験の初心者の方は、独学でどうやって勉強すれば良いかわからず挫折することも多いと思います。 今回はプログラミング初心者からPythonを使った簡単な仕事ができるレベルになれたエンジニアが、Pythonの独学勉強法を紹介します。 Pythonは独学でも勉強する時に気をつけるべきこと まずプログラミングをやったことがない人は、独学でプログラミング言語であるPythonを覚え
Pythonのネットワークプログラミングに必要なデータまとめ
Comparitechは11月13日(米国時間)、「Python Network Programming Cheat Sheet - Downloadable JPG & PDF」において、Pythonを使ったネットワークプログラミングに必要となるモジュールやライブラリ、コードサンプルなどをまとめたチートシートおよびテーブルの公開を伝えた。 公開されたチートシートには次のデータがまとめられている。 一般的に必要となるモジュール: PIP、IDLE ネットワークプログラミングライブラリ ネットワークフォレンジック: 必要なライブラリとスクリプト Pythonキーワード データ型、算術演算子 Pythonを使ったネットワーク分析 dnspythonライブラリ ソケットモジュール（Berkley APIインタフェース） ソケットタイプ、ソケット作成 ソケットサンプル スクリプトサンプル 解析モジ
Hey Siri! Autonomous Databaseを起動して！ - Qiita
■■■Oracle Cloudのウェビナーシリーズは→こちら■■■ こちらで紹介されていた内容をやってみました。 https://blogs.oracle.com/developers/hey-siri-create-my-oracle-autonomous-database 上のBLOGではAutonomous Databaseを作成していますが、ここではAutonomous Databaseの起動/停止/ステータス確認をしています。 iOS 12以降で実装されている、iPhoneの「ショートカット」機能を使っていますが、それ以外の部分は、Oracle Cloudを利用する際の一般的な手順となります（コマンドベースでの管理ツールであるoci cliからAutonomous Databaseを操作する場合の一連の手順）。 ちなみに、OCI Manager という便利なiPhoneアプリ(公
Oracle無料ティアでDjango+Nginx+uWSGIでサーバを立ててみる - Qiita
Oracle Cloudで常時無料サービスが開始されたので使ってみた。 構成は、Django+nginx+uWSGI+Oracle Database+Oracle Linux 以下の3つの環境を作ってみたので、その時の備忘録。 ローカルの開発環境 ローカルでDockerを使った開発環境 コンピュート・インスタンスでの本番環境 とりあえず、Djangoの雛形アプリにアクセスできるまでの簡易なので、 SSL対応などは省いてます。 Oracle Cloudの常時無料サービス(無料ティア)について 新しく常時無料で利用できるようになったサービスたち。 ・Oracle Cloud無償ティア | オラクル | Oracle 日本 利用できるのは、以下のようなもの。 データベース ... 20GBを2つまで コンピュート ... 仮想マシン。1/8 OCPU・1GBを2つまで ストレージ ... 合計1
「Python」アプリを簡単にパッケージ化できないのは大きな問題 - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます プログラミング言語「Python」は開発者の間で高い人気があるかもしれないが、Pythonアプリを平均的なコンピューターユーザーと共有するのは、今も容易ではない。 Pythonアプリを簡単にパッケージ化できないという問題は、同言語の未来に対する脅威である、とBeeWareの共同創設者のRussell Keith-Magee氏は2019年の「Python Language Summit」で指摘した。 「どうすればプログラマーではない友人に自分のコードを渡せるのか、という基本的な質問に対する明確な答えがないのに、どうしてPythonを学ぼうなどという気持ちになるだろうか」とKeith-Magee氏は述べる。 （本記事は、TechRepubl
AWS Cloud Development Kit(CDK)でURL短縮サービスを作ってみた | DevelopersIO
サーバーレスなURL短縮サービスを Python 版 AWS CDK で作るウェビナーを見つけたので、動かしてみました。 最終的には下図のようなサーバーレスなインフラを構築します。 ※図はウェビナーから引用 構築された URL 短縮サービスを触ってみます。 targetUrl に URL を渡し、短縮 URL を生成します。 $ curl https://go.example.info?targetUrl=https://aws.amazon.com/cdk/ Created URL: https://go.example.info/4692efec $ curl -I https://go.example.info/4692efec HTTP/2 301 date: Wed, 09 Oct 2019 10:03:35 GMT content-type: application/json
Python を高速化する Numba, Cython 等を使って Julia Micro-Benchmarks してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Python は遅いとよく言われます。そのときによく引用されるものに一つに、Julia Micro-Benchmarks のページがあります。Python は C と比較すると、recursion_fibonacci だと 100倍ぐらい遅く、テスト 8 項目のうち 5 項目で 10 倍以上遅いという結果になっています。これを見ると Python は激遅だという印象を持つことは間違いありません。 しかしながら、Python は Numpy を始めとして、高速化のためのツールが充実しているので、Python で作成したアプリケーションが遅
rust.tokyo のまとめ・感想 - mizchi's blog
このブログを書いてる経緯 rust.tokyo 楽しみ！絶対行く！といってたのに申込みを忘れたところ、じゃあスタッフとしてブログを書けという話になったので、ブロガー枠？らしく感想を書きます。とはいえ書けるのは見たやつだけです。 https://rust.tokyo/sessions# 前提 自分は低レベルプログラミングは詳しくないです。年に3日ぐらい思い出したように Rust 勉強することがある。 wasm 周りのエコシステムはずっと追ってる。 会場の雰囲気 組み込み勢とブロックチェーン勢が多そうな気配を感じた。 Visualization of mechanical CAD drawings using WebAssembly and WebGL Aki / CADDi (発表資料見つからず) 概要 Computer aided design (CAD) models used in m
自動化と時短を目的にCircleCIで暫定のCICD環境を作成した記録 | DevelopersIO
CircleCIにて暫定のCI/CDを行った際の設定過程です。常時実行が不要なbuildとdeployに対してManual Approvalを挟むことでリソース浪費防止を試みました。 はじめに 手作業によるbuild・deployのヒューマンエラー防止として自動化を検討する際に、ぶつかる壁として考えられるものに 手順をCI/CDに落とし込めるか 処理時間が肥大化しないか CI/CD設定作成が困難ではないか の3点があります。 今回、それらの課題を抑えつつも「既に出来上がっている手順を大きくは崩さない」前提でCircleCIの設定へ落とし込みをしてみました。 前提 本運用にて用いるプラットフォームの選定が完了していないものの、プラットフォームを変える選択肢有りでとりあえず自動化を済ませたいという目論見があります。既にCircleCI上でpytestの実行だけは行っており、その延長としてCI/
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