rabbit2goのブックマーク / 2018年9月2日

rabbit2go id:rabbit2go

2018年9月2日のブックマーク (5件)

Node.jsでDynamoDBを操作するためのチートシート[DynamoDB.DocumentClient][AWS] - Qiita
パラメータ書くのが大変なのでモジュール作ってみました nodejs dyqun dynamodbのqueryパラメータを楽に書くツールを作ってみた調べた分色々追記しています何がしたかったのか DynamoDBものすごい使ってるんですが、生のSDK操作すると {S: 'hogehoge'}だったり数値なのに{N:'10'}だったり書かなきゃいけなくてつらすぎるので色々調べました。色々試したんですが、SDKで提供されてるDocumentClientに戻って来てこいつが一番使いやすかったのでnodeでDynamoいじるなら絶対使ったほうがイイよってお話です。 Dynamo使うならここに書いて有ることだけでかなりのことがイケるはず動作はLambdaでいじってるのでLambda動かしたときのソースをそのままサンプルとしています。前提説明で使用するDyanamoDBのテーブル定義について書
rabbit2go 2018/09/02
DynamoDB

Node.js
リンク
【詳解】JavascriptでDynamoDBを操作する - Qiita
ややこしいドキュメントを何度も挫折しそうになりながら突き進んでみて、（なんとなく）分かったことを備忘録がてらまとめます。前提：DynamoDB.DocumentClientを使う JavascriptでDynamoDBを操作するには、AWS.DynamoDBを使う方法と、AWS.DynamoDB.DocumentClient（以下、"docClient"）を使う方法の２つがあります。後者のdocClientを使うと、ネイティブなJavascriptのデータ型を自動的にDynamoDB上の型に変換してくれるので、コードが簡潔になります。この記事ではこのdocClientを使うことを前提にします。例）AWS.DynamoDBを使う場合 var dynamodb = new AWS.DynamoDB(); var params = { TableName: 'DogTable', It em:
rabbit2go 2018/09/02
DynamoDB

JavaScript
リンク
「さようなら ImageMagick」の考察 - Qiita
はじめにサイボウズさんの ImageMagick の利用をやめる記事について少し思う所を書きます。否定というよりアシストのつもりです。(2018年08月26日投稿) さようなら ImageMagick 自分のスタンスを3行でまとめると、 policy.xml で読み書き出来るファイル形式を絞れば、いうほど怖くはないただ、ImageMagick に限らずサーバサイドで動かすのは手間と覚悟が要る Yahoo bleed の件でコード品質が信用ならないと言われたら、ごめんなさい「ImageMagick を外した理由」サイボウズさんのブログでは、2017年の ImageMagick 脆弱性報告数が多いので駄目との事です。脆弱性 ImageMagick には脆弱性が大量に存在します。 2017 年に報告された ImageMagick の脆弱性は 236 件でした。大量にある上にリモートコ
rabbit2go 2018/09/02
ImageMagick

画像処理

セキュリティ
リンク
Python: concurrent.futures を使った並行・並列処理 - CUBE SUGAR CONTAINER
Python の concurrent.futures はバージョン 3.2 で追加された並行・並列処理用のパッケージ。似たようなパッケージにはこれまでにも threading や multiprocessing があったんだけど、これはそれよりも高レベルの API になっている。デフォルトでスレッド・プロセスプールが使えたり、マルチスレッドとマルチプロセスがほとんどコードを変えずに使い分けられるメリットがある。下準備使う Python のバージョンが 3.2 未満のときは PyPI にあるバックポート版のパッケージをインストールする必要がある。 $ pip install futures ただし、今回使う環境は Python 3.5 なので関係ない。 $ python --version Python 3.5.1 $ sw_vers ProductName: Mac OS X P
rabbit2go 2018/09/02
Python

マルチスレッド
リンク
concurrent.futures使い方メモ - Qiita
Python3.2で新たに標準となったパッケージで、マルチスレッド、マルチプロセスによる並列タスク処理を簡単に実装できる。 Executorという基底クラスを継承する形でThreadPoolExecutor、ProcessPoolExecutorが実装されており、どちらを使ってもほぼ同じインタフェースで書ける。インストール Python3.2では標準パッケージなのでインストールの必要無し。 2.6以上向けにBackportが提供されている。 import concurrent.futures import hashlib def digest(t): # 適当にCPU資源を消費するための関数 hash = hashlib.sha256() for i in range(t*1000000): hash.update('hogehoge') return hash.hexdigest()
rabbit2go 2018/09/02
Python

マルチスレッド
リンク
- 2018年9月3日
- 2018年9月2日
- 2018年9月1日