aws cli で DynamoDB を使う - Qiita
aws dynamodb create-table --table-name 'cities' \ --attribute-definitions '[{"AttributeName":"key","AttributeType": "S"}]' \ --key-schema '[{"AttributeName":"key","KeyType": "HASH"}]' \ --provisioned-throughput '{"ReadCapacityUnits": 5,"WriteCapacityUnits": 5}' TABLE='cities' aws dynamodb put-item --table-name $TABLE --item '{ "population": { "N": "38164" }, "date_mod": { "S": "1950-6-22" }, "key"
AWS SDK for Goとgobotを使ってAmazon Kinesisにデータ投入する | DevelopersIO
はじめに 先日からAWS SDK for Goが(僕の中で)盛り上がってます。今回はAWS SDK for Goとgobotを使って、Intel Edisonからセンサーデータを取得し、Amazon Cognitoで認証した上でAmazon Kinesisにデータ投入してみます。 やってみた Amazon Cognitoのセットアップ Amazon Cognitoはまだ東京リージョンで使えないため、us-east-1でセットアップします。AWS管理コンソールからCognito画面を開きます。[Get Started Now]ボタンをクリックします。 [Create New Identity Pool]画面で、[Identity Pool Name]に今回使うアイデンティティプールの名前を入力します。また未認証のゲストユーザーとしてアクセスするために、[Enable Access to Un
【Pythonステップアップ！】高階関数filterの便利な使い方 | 侍エンジニアブログ
を参考にして下さい。 このとき、filterに渡す「条件」が関数なので、一般に高階関数と呼ばれている機能の一つに数えられます。 高階関数、聞き慣れない方も多い用語だと思います。 LispやHaskellといった「関数型言語」を勉強していると出てくる概念なのですが、要するに関数を受け取る関数か返り値として関数を返す関数の事を指します。 普通、関数の引数には何かしらの値を持ったオブジェクトを渡しますね。 しかし中には関数を受け取る関数もあるんです！ この記事で説明しているfilterもこの高階関数に含まれる機能なんです。 この他にはmapなどの名前がよく挙げられますが、これについてはまた別の記事で説明しましょう。 filterの使い方 filterとは何か、高階関数とは何かについて理解できたでしょうか？ 仰々しい名前と裏腹に、意外と簡単な機能であることがわかっていただけたら嬉しいです。 基本的
【Pythonステップアップ！】高階関数mapの便利な使い方 | 侍エンジニアブログ
filter関数と同じく、いろんなプログラミング言語で実装されている機能の一つにmap（マップ）というものがあります。これはリストのようなオブジェクトに含まれる各要素に対して、何かしらの変換を行った別のオブジェクトを作る操作になります。 やはりfilterと同じく、Pythonだけでなく他の様々な言語でも役に立つ機能です。是非とも使ってみてください！この記事では などの基本的におさえておきたい内容から、リスト内包表記との比較などのPythonを勉強している方が気になる内容についても説明していきます。それでは見ていきましょう！ ※ この記事のコードはPython 3.7で動作確認しました。 本記事を読む前に、Pythonがどんなプログラミング言語なのかをおさらいしておきたい人は次の記事を参考にしてください。 → Pythonとは？特徴やできること、活用例をわかりやすく簡単に解説 なお、その他
【Python】Pythonのmap関数とreduce関数でちょっとしたリスト操作を楽にする - 歩いたら休め
SoftwareDesign8月号に関数型プログラミング特集があり、その中に『Pythonで見る関数型言語の本質』という素晴らしい特集があります。 ソフトウェアデザイン 2015年 08 月号 [雑誌] 出版社/メーカー: 技術評論社 発売日: 2015/07/18 メディア: 雑誌 この商品を含むブログ (1件) を見る スクリプト言語であればRubyとかRとかのほうが関数型っぽい気がしますが、Pythonはシンプルでとっつきやすく、マルチパラダイムな言語なので関数型の考え方も勉強しやすいのかもしれません。 あと関連する記事としてコレも良かったです。 qiita.com ぶっちゃけこれらの記事を読めばOKなのですが、せっかくなのでちょっとしたデータ解析やってみましょう。 map関数でリスト（連想配列）からデータを取り出す 日本全国の郵便番号が取得できる以下のAPIを使って、日本中の"大手
Python3 辞書型⇔文字列(JSON)の相互変換 - lisz-works
辞書型→文字列(JSON)にしたい 文字列(JSON)→辞書型にしたい この2つの型変換についてです。 すぐ忘れるのでメモ。 辞書型→文字列(JSON) 文字列(JSON)→辞書型 辞書型→文字列(JSON) このような辞書型を定義したとします。 >>> di = {"xxx":"123","yyy":"456"} >>> di {'xxx': '123', 'yyy': '456'} >>> type(di) <class 'dict'> コレを文字列に変換する場合 「json」をインポート 「json.dumps()」で文字列化 とします。 >>> import json >>> text = json.dumps(di) >>> text '{"xxx": "123", "yyy": "456"}' 文字列(JSON)→辞書型 このようなJSON形式の文字列を定義したとします。 >>
「君、今日からクラウド担当ね」 未経験者が1人で始めた、ファミマのAWS移行の舞台裏
「君、今日からクラウド担当ね」 未経験者が1人で始めた、ファミマのAWS移行の舞台裏（1/2 ページ） 国内に約1万6000店舗、海外に約7300店舗を構える、コンビニ大手のファミリーマート。商品の在庫管理、宅配便の受発注管理、決済といった店舗システムを長年オンプレミスで運用してきたが、2017年末から段階的にクラウド（Amazon Web Services）に移行している。 ファミマで移行の責任者を務める土井洋典さん（システム基盤構築部 クラウド推進グループ マネジャー）は、当時クラウドは専門外だったが、上司から突然このミッションを任され、試行錯誤しながら業務に当たってきた。 当初は部下もおらず、たった1人でのスタートだったが、社内外を巻き込みながら移行に取り組んできた土井さん。その舞台裏ではどんな苦労があったのか。アマゾン ウェブ サービス ジャパンがこのほど開いたイベント「AWS S
「君、今日からクラウド担当ね」 未経験者が1人で始めた、ファミマのAWS移行の舞台裏
「君、今日からクラウド担当ね」 未経験者が1人で始めた、ファミマのAWS移行の舞台裏（1/2 ページ） 国内に約1万6000店舗、海外に約7300店舗を構える、コンビニ大手のファミリーマート。商品の在庫管理、宅配便の受発注管理、決済といった店舗システムを長年オンプレミスで運用してきたが、2017年末から段階的にクラウド（Amazon Web Services）に移行している。 ファミマで移行の責任者を務める土井洋典さん（システム基盤構築部 クラウド推進グループ マネジャー）は、当時クラウドは専門外だったが、上司から突然このミッションを任され、試行錯誤しながら業務に当たってきた。 当初は部下もおらず、たった1人でのスタートだったが、社内外を巻き込みながら移行に取り組んできた土井さん。その舞台裏ではどんな苦労があったのか。アマゾン ウェブ サービス ジャパンがこのほど開いたイベント「AWS S
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