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「Create delivery stream」を押下 Kinesisから転送はしないので「Direct PUT」とし、流す先としてS3を選択 S3バケット名を指定 ここで指定したバケットへのアクセスを含めたIAMロールが自動生成される 他はデフォルトのまま、作成 数分後、作成されたことを確認 Python3.9にて作成 自動生成されたロールを選択 ロールにアタッチされているポリシーを以下のように修正 画像の取得元であるS3へのGetObjectを付与 今回は取得したバケットの別フォルダにアップロードする FirehoseへのPutRecordを付与 logsはデフォルトのまま { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "VisualEditor0", "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetO

LambdaでDropboxのアクセストークンを取得したときの個人メモ LambdaでS3にある画像をDropboxにアップロードするでは アクセストークンはコンソール画面から取得していた。 ただ、有効期間が4時間しかなく毎回手動で取得していたため処理に組み込んだ。 認証コード取得 App keyをコンソール画面から取得 以下URLにブラウザからアクセス ※token_access_type=offlineを付与しない場合、 リフレッシュトークンが取得できない https://www.dropbox.com/oauth2/authorize?client_id=（App key）&response_type=code&token_access_type=offline 「次へ」を押下 「個人」を押下 認証コードを取得 リフレッシュトークン取得 App secretをコンソール画面から取得

「AWS Black Belt Online Seminar Amazon Simple Notification Service (SNS)」の自分向けメモ SNS使ったことあるレベルの人向け 前提 背景 密結合の業務システム⇒疎結合のシステムにした場合 キューを保持する機能が必要 ポーリング処理の負荷が大きくなる 疎結合＋ファンアウト（一括送信）とすることで分散処理構成でもポーリングは不要 pub-sub メッセージの発行者と購読者をトピックを間に挟んで分離できる SNSの機能 Mobile Push（プッシュ通知） ユーザーに通知 モバイルアプリが起動していなくても通知可能 pub-sub 分散アプリの統合に利用可能 構成要素は以下 Topic Owner Topicの作成、管理者 Subscriber Topicから任意のメッセージを受け取る購読者 Publisher 任意のメッセ

元々JavaでAndroidアプリを開発していたが、flutterを使う機会がありインストールした。 Windowsへのインストールの情報があまりなかったので手順をまとめた。 環境 Windows7 SP1 64bit Android Studio 3.2 インストール済み 参考ページ Windows install flutterインストール 始める前に以下をインストール PowerShell Git for Windows ※参考ページからダウンロード可能 flutterを取得 参考ページからダウンロード C直下に解凍し、flutter.batを管理者権限で実行 環境変数のPATHに以下を追加 C:\flutter\bin コマンドプロンプトで依存関係を確認 flutter doctor ANDROID_HOMEがない………… ANDROID_HOMEを環境変数に追加 インストールして

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? （2018年11月8日追記） アイデミー代表の石川様よりコメントをいただきました。丁寧なご対応ありがとうございます。 ぜひこちらも一読ください。 先日、プログラミングの勉強を始めようとしている知人から「Aidemyをやってみようと思うんだけど、どう思う？」と相談されたので無料公開されている「Python入門」を試してみたところ、その内容があまりにも杜撰で驚きました。 最近炎上した侍エンジニア塾のブログ記事と、偶然やってみたAidemyの教材を見て、 プログラミングを勉強する人 プログラミング関連の記事を書く人 オウンドメディアを運営する

はじめに この記事ではQiita APIおよびScrapyによるクローリング、スクレイピングによってQiitaの記事データ（タイトル、「いいね」数、投稿日時など）を取得しCSVファイルとして保存する方法を紹介する。 基本的にはQiita APIを使うべきだが、「ストック」数ランキングに限ってはスクレイピングで取得するほうが簡単。 以降のQiita APIやQiitaのサイトについての記述はすべて2018年8月15日時点の仕様。 収集したデータの分析については以下。 Python, pandasによるデータ分析の実践 （Qiita記事データ編） ※普段は自分のサイトに書いているのですが、Qiitaのデータを使わせてもらった内容はQiitaに書くのが筋だろうと思いこちらに書くことにしました。 「いいね」と「ストック」 Qiitaには「いいね」と「ストック」がある。 もともとは「ストック」だけだ

はじめに この記事では、Qiitaの記事データを題材としたpandasによるデータ分析の実践例を紹介する。 Qiita APIを利用したデータの取得については以下の記事を参照。 Qiitaの記事データをQiita API, Scrapyで収集 対象とするのは2018年8月15日未明に取得した、それまでの全記事データ（32万件程度）。 以降のサンプルコードでは特定の列のみを読み込んで使う。 import collections import itertools import os import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns result_dir_path = 'results' df = pd.read_csv( os.path.join(result_dir_path, 'summary