サンプルコードで分かるGAE＆Twitter API開発 (1/5)
みなさんこんにちは。ふむふむソフトの飯島です。 前回の記事では、Twitter APIを利用するための手続きと、GAE（Google App Engine） SDKを使ってローカルの開発環境でWebサービスを動かす方法を説明しました。今回はいよいよ、サンプルコードの中身について解説したいと思います。 Twitter APIを使うと、たとえばこうなります！（その3） コードの解説に入る前に、今回も1つ、当社がTwitter APIで作ったサンプルをお見せしましょう。本連載のサンプルコードのカスタマイズ例として、第1回では「ついまん。創刊準備号」、第2回では「Lispeln α（リスペルン アルファ版）」を紹介しましたが、今回はちょっと毛色を変えてTwitter ボット（bot）を紹介します。 1年間かけてひっそりと1万ダウンロードを突破した、当社開発の人気Windows ガジェット「はとぽっ
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みなさんは日々の業務で、こんなことにお困りではないですか。 業務をIT化したいがどうすればいいのかわからない システム開発会社の選定や対応方法がわからない 導入済みのシステムを使いこなせない ITで社内コミュニケーションを改善したい リモートワークの環境をつくりたい IT関連を統括できる人材がいない IT を使って業務を改善しなければならないことは理解しているものの、実際にどうすればいいのか悩んでいる場合も多いかと思います。そんなお客様のために、手仕事工房はお客様に寄り添って、より良い IT 環境の構築をお手伝いします。手仕事工房を御社専属の IT 担当部門として活用してみませんか。 新しい IT システムを導入したいと思っても、どのように発注すればよいのかわからない．．．といったことはありませんか。社内システムの開発や導入において、御社と発注先ベンダーのやりとりを手仕事工房がサポートしま
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福岡市営地下鉄の駅構内で配布している「Subクリップ」の特集で紹介されていた「天使のカスタードソフトクリーム」がめっちゃ気になったので、仕事帰りに「UOVOキャナルシティ博多店」に行ってみた。 卵にこだわった店のカスタードソフトクリームは確かなコクを感じつつも、最初から最後までサッパリと食べやすかったのが意外。1個600円とかなりのお値段なのに、また食べても良いかもと思えた。よくある牛乳にこだわった高級ソフトクリームよりもこっちが好み。 夕方でも暑すぎるので、冷たいソフトクリームを摂取して少し生き返った。ただ、キャナルシティはテナント間の移動が屋外なのが微妙。今の気候には合っていない。七隈線が沿線して、櫛田神社前から博多駅に行けるようになったので、個人的には利用しやすくなったけど。 糸島ファームハウス UOVO キャナルシティ博多店 関連ランキング：スイーツ | 櫛田神社前駅、祇園駅、中洲
【libro】 PythonによるGoogle App Engine(GAE)プログラミング入門/複数モデルの連携処理/２つのモデルを設計する
では、実際に簡単なサンプルを作って、モデルの連携処理をやってみましょう。ここでは、メンバー制のメッセージ投稿システムを考えてみます。メンバーを登録し、それぞれがメッセージを投稿できる、というものです。 モデルとしては、メンバー情報のモデルと、メッセージのモデルの２つが必要となります。では、これらを用意しましょう。ソースコードは、以下のリストに掲載したようになります。 まずは、MemberDataから見てください。ここでは、「user」「name」「tel」「comment」といったプロパティを用意しました。最初の「user」は、ログインしているUserのインスタンスを保管するものです。メンバー登録をする際、個人の識別にGoogleアカウントを利用しよう、というわけです。他、ここでのメンバーの名前や電話番号、コメントなどを保管できるようにしています。 もう１つのMessageDataが、今回
Google App Engineで開発するスケールするアプリケーション（後編）
本稿の前編では、Google App Engineの特徴、スケールアウトの基本的な考え方、Google App Engineのインフラ・サーバ構成などについて説明しました。そして中編では、ミニブログサービスのTwitterとGoogle App Engineを連携させたアプリケーションの仕様概要と、設計について説明しました。後編となる本稿では、中編で説明したアプリケーションを実際にプログラミングしていきます。 はじめに Google App Engineは、開発したアプリケーションをGoogleのスケーラブルなインフラ環境上で公開できるサービスです。本稿の前編では、Google App Engineの特徴、スケールアウトの基本的な考え方、Google App Engineのインフラ・サーバ構成などについて説明しました。そして中編では、ミニブログサービスのTwitterとGoogle App
Google App Engine でアクセス者を制限する方法 - 暗号、数学、時々プログラミング
Google App Engine | 08:25 | いわゆる大人の事情があって、アプリの公開についてちょっと問題が発生したので、取り合えずBASIC認証と同等レベルのアクセス制限を設けてるぜ！と主張出来るようにサーバ側の仕様を変更してみようと思ってコードに手を入れてみた。ちょっと躓いたところもあったので、役に立つと思う人もいるかと思い情報共有。 まず、基本的にUser APIでGoogleのユーザとして認証されている限り、基本的に誰でもアクセス出来てしまうのがGAEアプリの良いところなのだけど、今回みたいに大人の事情が入ると途端に話がややこしくなり、「そもそもそんな誰でもアクセス出来るようなサーバにアプリを置くとは何事か！？」と小一時間問い詰められるような羽目に陥るワケ（いや、本当に問い詰められたワケじゃないけど）。 で、普通の試験サービス設置用のサーバの場合、さすがにSSLクライアン
Datastore に泣いたアナタに捧ぐ（前編） - Google App Engine - 暗号、数学、時々プログラミング
Google App Engine | 07:49 | 最近少しずつ当ブログにリンクを張って頂けるようになってきた。色々な人に読んでもらえるならば当然そっちの方が嬉しいワケで、実にアリガタイことだと思う。「まとめサイト」とかに入れて頂くと、これまで気づいて頂けなかったような人達にも読んでもらえるチャンスも広がるワケで。これがきっかけで何か面白いアプリが世の中に出るような事になるのであれば、これ以上に嬉しいことはない。そして、ここまできたら本家Google Japanよりも先に全ての日本語訳を完成させてやろうかしらん、なんて思ったり思わなかったり。（ただ正直なコトを言うと、これから先はリファレンス系の話が頻繁に出てくるので、いくら"超"訳するにしても全くのPython初心者が読んで理解出来る内容になるのかなー？って不安もある。翻訳完了より先にPython特別訓練が開始される可能性あるカモ。な
Google App Engineで開発するスケールするアプリケーション（前編）
はじめに ｢人類が使うすべての情報を集め整理する｣ この壮大なミッションを掲げ設立されたGoogleは、そのミッションを遂行するべく、マシン・ネットワークなどのインフラ環境に莫大な金額を投資し、独自の技術を開発し続けています。Googleは検索エンジンだけにとどまらず、Gmail、Google Calendar、Google Maps、Google Analystics、Youtube、Google Apps、Google Earthなど、いまや全世界のユーザーが使用するサービスをリリースしており、その扱うデータ量、アクセス数は天文学的な数になることが予想されます。Googleはそれらのデータ量、アクセス数を高速にさばき、なおかつ耐障害性の高いスケーラブルな大規模分散システムを構築しています。 そんな中、2008年4月にGoogle App Engineがリリースされました。Googleが
Android上でPython、Lua、JavaScriptなどを実行するスクリプティング環境が凄い
ASE (Android Scripting Environment)を使って簡単にPython, Perl, JRuby, Lua, BeanShell, JavaScript (Rhino), それにシェル(将来的にはさらにたくさんのスクリプト言語)をAndroid上で実行できるのはご存じだろうか。ASEのインストールからスクリプトの作成、実行まで、すべてAndroid単体でできる。もちろん、PC上でコーディングしたい場合は、USBで繋げてPC上のスクリプトをAndroid端末上で実行することもできるし、PC上のコードをAndroid端末にコピーすることもコマンド一発だ。さらに、各種センサー、位置情報、SMS、テキストの読み上げなどもスクリプト上で操作できるというのだからこれを使わない手はない。 そこで、試しにPythonスクリプトを書いてみた。Android端末のGPS機能で緯度経度
App Engine Python の概要 - Google App Engine - Google Code
App Engine Python ã®æ¦è¦ Google App Engine for Python ã¸ãããããApp Engine ã§ã¯ãPython ããã°ã©ãã³ã°è¨èªã使ç¨ã㦠Web ã¢ããªã±ã¼ã·ã§ã³ãä½æã§ãã¾ããã¾ããéçºè ãæé«ã¬ãã«ã® Web ã¢ããªã±ã¼ã·ã§ã³ã®ä½æã«ä½¿ç¨ãã Python ç¨ã®å¤æ°ã®ã©ã¤ãã©ãªããã¼ã«ããã¬ã¼ã ã¯ã¼ã¯ãå©ç¨ã§ãã¾ããä½æãã
仮想化:Google App Engine詳解 - builder by ZDNet Japan
勝つためのクラウド活用術 New Value on Azure ビジネスを次のステージへ！ サービスを止めない！ サイバーエージェントに聞く高可用性の実現 そこにピュア・ストレージが選ばれた理由 データ活用は次のステージへ トラディショナルからモダンへ進化するBI 未来への挑戦の成功はデータとともにある Kubernetes活用の最適解とは？ 今、注目のコンテナを活用した柔軟なIT基盤 運用、管理の課題を解決しメリットを最大化 いま求められるID管理：前編 有名コンサルが一堂に会し語り合う いま必要なサイバーガバナンスのありかた 本当のデータ活用できていますか？ データドリブンがあたりまえと言われる今あらためて考えたいデータ活用のありかた 電話営業・インサイドセールの革新 AIによる自動文字起こし・会話分析が 音声コミュニケーションの可能性を拓く 注目急上昇中のDaaS最新情報 コロナ禍を
Model ã¯ã©ã¹ - Google App Engine - Google Code
Python æ¦è¦ CGI ç°å¢ ãã¼ã¿ã®æ ¼ç´ æ¦è¦ ã¨ã³ãã£ãã£ã¨ã¢ãã« ãã¼ã¿ã®ä½æãåå¾ãåé¤ ãã¼ã¨ã¨ã³ãã£ã㣠ã°ã«ã¼ã ã¯ã¨ãªã¨ã¤ã³ããã¯ã¹ ãã©ã³ã¶ã¯ã·ã§ã³ åã¨ãããã㣠ã¯ã©ã¹ GQL ãªãã¡ã¬ã³ã¹ ãªãã¡ã¬ã³ã¹ Model Expando PolyModel Property Query GqlQuery ãã¼ é¢æ° ä¾å¤ ãµã¼ãã¹ Memcache æ¦è¦ Memcache ã®
hidemonのブログ
これはなにか ウェブブラウザ上でブラフィカルに機械学習パイプラインを構築し、モデルをデプロイすることのできるフレームワーク。 Azure Machine Learning と呼ばれていたものに、いつのまにかStudioがついた。たしかにMachine Learning だけだとあまりに何をやってるのかわかりにくかったから、この名前は妥当なのだろう。 マイクロソフト的にはCognitive Serviceはディープニューラルネット系、Machine LearningはSVMとか決定木とかのアルゴリズム、という切り分けになっているようだ。Machine Learningの方にもニューラルネットは一応あるみたいだけど。 Machine Learning Studio の機能 Machine Learning ではデータの前処理がそれなりに面倒なのだが、それをいろいろなモジュールを並べることで実現
プログラミングと暇つぶし Python リスト
リストの所でちょっと疑問がわいた。 リストの連結は「＋」を使う。 連結の条件は「＋」の両側が同じオブジェクトじゃないといけない。 >>>[1,2] + [3,4] ：数値 [1,2,3,4] >>>['a','b'] + ['c','d'] ：文字 ['a','b','c','d'] これはどうだろう？ >>>[1,2] + "34" Traceback (most recent call last): File "",line 1, in TypeError: can only concatenate list (not "str") to list リストと文字列の連結は出来ないのでエラーが出る。 なので「list」というビルトイン関数を使って文字列をリストに変換する。 >>>[1,2] + list('34') [1, 2, '3', '4'] これで出来た。 でも、出来れば1と2が
Python(lxml)でhtmlを処理する まとめ - Gentleちゃれんじ Tips
Python(lxml)でhtmlを処理する まとめ Pythonにはxml/htmlを取り扱うためのlxmlという便利なサードパーティモジュールがあります。 ここでは、lxmlを使ってhtmlを処理する際に、使えるメソッドなどを簡単にまとめています。 (例がHTML5を使ったものなので気をつけてください。) 初歩的なものを細かくまとめたものは、 「lxmlでhtmlを処理する」にあります。 また、 lxml にある全てのメソッドを紹介しているわけではありませんのでご注意を。 1. htmlの読み込み >>> dom = lxml.html.fromstring(html) >>> dom <Element html at 1967ed8> >>> dom2 = lxml.html.parse('python_tips_003.html') >>> dom2 <lxml.etree._El
Blog on Plone ! — Blog on Plone ! : coreblog.org
初学者にとってプログラミングを難しくしている理由の一つは，プログラムが動いている様子を想像しづらい，という点です。プログラムに，変数，ループや条件分岐があるので，状態によって実行結果が変わります。同じプログラムでも，与えられる条件や内部状態によって違った動きをします。 熟練したプログラマであれば，条件による挙動の変化や内部状態の境界値を巧みに脳内で想像しながら，すいすいとプログラムを作ってゆくことができます。しかし，初心者にはそのようなことが難しい。そのため，とりあえずプログラムを書いてみて動かしてみるのですが，内部状態の遷移による挙動の変化をうまくイメージできないので，間違えるし，また間違いの原因がどこにあるか理解できなかったり，結果として正しく動くプログラムを作ることができないのです。 4月19日(水)に開催される勉強会にお呼ばれして，お話をすることになった。10年間多くの方に読んで頂
PythonのUnicodeEncodeErrorを知る - HDEラボ
Pythonにはじめて触って、いつのまにか1年が過ぎたのですが、一番はまったのは、やっぱりunicodeの扱いだったと思います。 特に、 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-12: ordinal not in range(128) のようなエラーにはさんざん悩まされました。ここがたとえばrubyなど他の言語と比べてわかりにくいために、Pythonが取っつきにくい言語になっているのではないか、と個人的には思います。 そこで、このエラーに関係するはまりどころとTipsをいくつか列挙してみました。これからPythonに触れられる方の参考になればと思います。 なお、環境はUNIX上のPython 2.4, 2.5を想定しています。 u1はunicode型で、s1はstr型です。s1にどのよ
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