Nuxt.js＋Firebase＋GAEで作った個人サービスが半月で2万PV超えたので実績値を全て公開する - Qiita
こんなサービス作りました 【#拡散希望】 🙌🎉🎊サービス開始🎊🎉🙌 ボケをツイートして 「いいね❤️」「リツイート🔁」 の数でランキング！ Twitter連動型 大喜利サイト 「ついぎり」 サービス開始しました‼️#ついぎりhttps://t.co/bkXfzHyVSs — ついぎり@公式アカウント (@twigiri_app) August 14, 2019 Twitterで大喜利するサービスです。 ８月中頃にローンチしたのですが、有難いことに半月で約2.5万PVいきました。 開発に至ったポエム記事はCrieitに投稿しています。 なぜ大喜利サービスを作ったのか この記事について やっぱり公開直後は怖かったです。 そう、クラウド破産。 Firebaseの設定を間違えて72時間で300万円以上請求されてしまったウェブサービス BigQueryで150万円溶かした人の顔 上記以
Pixelaを支える技術 - えいのうにっき
Pixelaの技術的な話（といっても高度なことは殆どしてないんだけど......）とか、あと今回の個人的な頑張りポイントである利用規約・GDPR対応といったところは、後日別エントリとしてまとめたいな〜と思っています。そのうち書くので、よろしかったらそちらも楽しみにしてやってくださいっ。 commit以外の数値でも草を生やせる、PixelaというAPIサービスを作った！ - えいのうにっき blog.a-know.me などと書いておきつつ、3週間ほど経ってしまった。ということで、今回はこの点に関して書く。あと、過大なタイトルについてはすみません。これ以外もう何も思いつかなかった。 思い当たる限りで、ざっと箇条書きにしていく。この記事に限らないことだけど、なにか間違ってることとか、もっといいやり方あるよ、というところがあれば、ぜひ教えて欲しい！ サーバーサイド GCP（Google Clou
ミリシタを支える GAE/Go
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
Datastoreへのアクセスを楽してMemcacheアクセスに置き換えるライブラリ作った
1. Datastoreへのアクセスを楽して Memcacheアクセスに置き換える ライブラリ作った in GAE/J appengine ja night #24 @v vakame Wednesday, April 10, 13 2. 自己紹介 わかめ まさひろ @v vakame GAE/J TypeScript AngularJS Wednesday, April 10, 13
Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
非エンジニア女子による、15分間でできるfacebookアプリデビュー：GAE（Python編） : ゼロスタートの広報ブログ
2011年05月20日21:33 [GAE][Python][facebook] 非エンジニア女子による、15分間できるfacebookアプリデビュー：GAE（Python編） カテゴリやってみたfacebook Tweet みなさん、お元気ですかこんにちは！ ゼロスタートの広報もりのです。 今回は、週末にチャレンジしてみるのに丁度いい塩梅の記事をお届けしようかと思います。 まず前提ですが、今回は非エンジニアのためのエントリです。 「非エンジニアなんだけど、 facebookアプリとか登録したい！ Pythonで、いじってみたい！！ でも全部英語だし、 コードとかもよく分かんない！！」 という、そこのあなた！ 食わず嫌いなあなたにこそ読んでいただきたい。 だいたい15分くらいで、facebookアプリ動かせます。 キャプチャ付きでご紹介しますので、この通りやれば出来
［Google App Engine編］大量データの処理はかかる時間に注意
Google App Engineで大量データを処理する場合、特別な配慮が必要になります。処理時間の制限など、独特の制約に引っ掛かる恐れがあるからです。 大量データを扱うケースとして、テーブルのスキーマ変更、検索結果のダウンロードなど、データの一括処理という三つについて、それぞれの設計ノウハウを解説します。 スキーマのバージョンをフィールドに持つ 一つ目の設計ノウハウは、テーブルのスキーマを変更する際に効果があるものです。 稼働中のシステムにおいて、機能を追加・変更する際、テーブルのスキーマ変更が必要になる場合があります。スキーマの変更に備えて、Google App Engineでは、RDBベースの場合とは違った設計が必要になります。「スキーマのバージョンをフィールドに持つ」というものです。 Datastoreはそもそも、同じテーブル内で、異なるスキーマのレコードが混在していてもかまわない
GAE/Pythonでサービス作ろう！ « python練習帳
この10日間ほど、地震のニュースばかり追いかける日々をすごしていないでしょうか？大勢の方が被災され、原発関連の二次災害も発生する中で落ち着きづらいというのも事実なのですが、心配しすぎてもしかたない。そう思いながらこの記事をまとめました。 GAEとは 多種多様なクラウド系サービスが登場しているが、大きくわけて3つの種類があります。 SaaS (Software as a Service) サービスそのものを提供 例) GoogleApps、SalesForce、Gmail PaaS (Platform as a Service) ソフトウェアの開発・運用基盤を提供するサービス 例) GoogleAppEngine、Azure、Force.com HaaS (Hardware as a Service) = IaaS (Infrastructure as a Service) サーバやネットワ
基礎から始めるPython | Python Japan | Python日本サイト
もう一つのクローラー（Crawler）実現ソースコード： 1 week 3 days ago うぇもと さん、ようこそ！ よろしくお願いしますね。 1 week 5 days ago よろしくお願いします。 6 weeks 3 days ago 確かにそうだと思いますよ。 C、CPP、Javaなどはちょ 9 weeks 4 days ago 文字処理の効率はどんな感じですか。 速いですか。 9 weeks 6 days ago こんばんは！ Pythonです。 9 weeks 6 days ago GAEのアプリケーションを探してみると、CMSでもBBSで 10 weeks 10 hours ago GAEにお掛け様で 10 weeks 10 hours ago 自然語見たいなんですから、勉強もしやすいようですね。 10 weeks 16 hours ago コメント欄のテストです。 10
GAE/PythonでOAuth « python練習帳
GoogleAppEngine / Python環境で、TwitterのOAuthを使ってみた。 1. TwitterのAPI利用申請 Twitterのアカウントを取得し、API利用申請をします。 Twitterのアカウントを取得します Twitterにログインします 以下のアドレスにアクセスします https://twitter.com/apps 新しいアプリケーションを追加をクリックします アプリケーションの情報を入力して登録します ※コールバックURLは、GAEのIDがXXXの場合は、http://XXX.appspot.com/oauth/twitter/callback とします。 以下の２つの値をメモします Consumer key pQcelwAEib60BhEoE52*** Consumer secret ******* 2. サンプルアプリをデプロイ すぐ動作するサンプル
GAE/Python - DataStoreの使い方をまとめてみた
DataStoreとは 本記事内のDataStoreは、GoogleAppEngineのデータストアのことを指す。GoogleAppEngineは、ファイルの書き込みが一切できないため、DataStoreを使う以外にデータを永続化する方法はない。短期であればmemcachedに保存することもできるが、memcachedに保存されたデータは保存期間が保証されないため、一時データをキャッシュして高速化(or 負荷軽減)以外には実質つかえない。 DataStoreの特徴 DataStoreの特徴は、スケーラブルであること。データ数が1万件でも1億件でもほぼ同じ時間で結果が返ってくる（らしい）。ただし、通常のRDBでは簡単にできる操作がDataStoreでは非常に重い処理だったり、不可能だったりするので注意。 苦手な処理 件数のカウント ⇒件数のカウントは、データ全体を取ってくる処理に近いだけの処
Google App EngineとPythonでの素直な開発環境の構築(TDDができるように) - Masatomo Nakano Blog
追記: 続編的なものを書いた。 今年は色々なことに手を出してみよう、ってことで少し前からGoogle App Engine(以下GAE)で、あるモノを作っている。モノ自体は近いうちに公表できると思う。 基本的に、Pythonと標準っぽいフレームワークだけでやってみている。作っているものがそれなりにシンプルなのと(だからこそGAE!)、GAEでそれなりの規模の開発をするのが自分自身初めてということもあり、あまり色々なレイヤーを重ねて手こずりたくなかった、ってのがその理由。 ただ、GAE初心者なので、「いやいやそれは今時ないよ」「XXの方が100倍いい」とかあったら教えてくれると嬉しいので今のところの環境を書いておくことにした。今ならスイッチ可能。 今作っているものがJSONファイルを入出力するだけのものなので、HTML生成パートみたいのはない。 1. フレームワーク 上にも書いたように、今回
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Nuxt.js v2とGAE/SE Node.jsでSPA×SSR×PWA×サーバーレスを実現する - DMM inside
【18-C-4】Google App Engine - 無限の彼方へ