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Evernote APIのライブラリとサンプルはAPIのページからダウンロード可能です.サンプルはJava,Perl,PHP,Python,Rubyが用意されています.Rubyのサンプルはsample/ruby/EDAMTest.rbです.まず,EDAMTest.rbの13-16行目を,取得したAPI key,secret,開発サーバのユーザ名,パスワードで置き換えます. consumerKey = "your-api-key-here!" consumerSecret = "your-api-secret-here!" username = "your-username" password = "your-password"
Evernote は去年から開発者向けのAPIを提供しています.Evernote APIは,Facebookが開発したThriftで書かれています.Thriftは多言語間を接続するためのRPCフレームワークで,現在はApacheのプロジェクトとしてオープンソースとして公開されています.Thriftは現在C++,Java,Python,PHP,Ruby,Erlang,Perl,Haskel,C#,Cocoa,Smalltalk,OCaml用のコードを生成できるようです.Thriftを用いることで,資源管理をC++,並列処理をErlangといったように,得意な分野ごとに言語を分けるといったことが可能になります.Thriftについては,CyDN - フレームワーク 「 Thrift 」 調査報告やKansai.pm#10 での発表資料 (Thrift について)が参考になります. Evernot
EvernoteにアクセスするAPIが公開されていたので、早速アクセスしてみる。 ちょっとわかりにくいのだけど、Evernoteのblogにリンクが張られてあって「http://www.evernote.com/about/developer/api/」でアクセスする事ができる。 アクセスすると以下のページになる。 ここにAPIのリファレンスが用意されているので、まずはここから資料を取り込んで読む。ちょっと茶目っ気を出して、ダウンロードしたPDF資料をevernoteに取り込んで移動中でも読めるようにしておいた。ディフォルトでそういうサービスがあっても楽しいのに。 読んでみるとやっぱりAPIキーの登録が必要とのこと。さっきのページ下方に「API Key request to 云々」というリンクがあるので、そっちにアクセス。 すると以下のページになるので、とりあえず適当なコメントを入力してお
API Keyくださいとお願いしたらすぐに発行してもらえたので、試しにEvernote APIを触ってみました。 ■準備 http://www.evernote.com/about/contact/support/?application=EvernoteAPI&summary=API+Key+Request#inquiryからAPIキーくださいとお願いする http://www.evernote.com/about/developer/api/からSDKみたいなのをダウンロードして解凍 http://blog.lilyx.net/2008/11/03/evernote-api/を見ると発行するときに手間がかかったとの記述がありましたが、私の場合は半日で発行されました。まぁ1年たってますし、状況が良くなったのかもしれませんね。申請時にアプリの詳細を事細かに書いたのが良かったのかもしれません
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少し古い話だが、元SunのCEOであるジョナサン・シュワルツ氏が自身のブログで「スティーブ・ジョブズに訴えると脅された」と語った。これは先日、AppleがHTCを提訴したことを受けて語った内容であるが、その辺のいきさつについてはZDNetの記事やITMediaの記事、シュワルツ氏のブログエントリなどを見て頂きたい。(ZDNetの記事がよくまとまっている。) ジョナサンが放ったカウンター元記事でも語られているが、いずれの場合もジョナサン・シュワルツ氏は、サン・マイクロシステムズが保有していた特許で対抗した。以下はZDNetの記事からの引用だ。まずはAppleから。 Appleに対して、Schwartz氏はAppleのプレゼンテーションソフト「Keynote」と、Schwartz氏が設立に関わりSunが買収したLighthouse Designの「Concurrence」との間の類似点を持ち出
KVS を使って Web アプリケーションを作ることについて KVS を使って Web アプリケーションについて、一般論。 従来 KVS は、キャッシュや特に更新が激しいデータを保存することに主に用いられて、メインのストレージには RDBMS を使うことが多かったけど、 KVS をメインのストレージとするアプローチも最近いくつかある。 KVS にデータを保存するという場合、 Value にシリアライズしたデータをぶちこむというケースが多いのではなかろうか。そうすると、標準状態では、キーでしか検索出来ないので、インデックスを転置するということになる。 インデックスの転置先としては、 Facebook や SimpleResource でやっているように、 RDBMS に転置するというやり方や、 Cassandra 採用前の Twitter のように KVS に転置するというやり方があ
Inside Google, MapReduce is used for 80% of all the data processing needs. That includes indexing web content, running the clustering engine for Google News, generating reports for popular queries (Google Trends), processing satellite imagery , language model processing for statistical machine translation and even mundane tasks like data backup and restore. The other 20% is handled by a lesser kn
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