Suppose you want to write to a Google Spreadsheet from a Python script. Here’s an example spreadsheet that you might want to update from a script: I did some searching and found this page, which quickly led me to the Python Developer’s Guide for the Google Spreadsheet API. There’s a simple “Getting started with Gdata and Python” page. The upshot is 1) make sure you have a recent version of Python
Google Appengine 1.4.0 がリリースされました！！ このリリースはかなりでかい！！ チャンネルAPI, “Always On” (リザーブインスタンス)、タスクキューの正式リリース、スタートアップリクエスト、バックグラウンド処理の改善などなど、 チャンネルAPI まずは、一番重要なチャンネルAPI。チャンネルAPIでクライアントブラウザーにプッシュすることができるようになります。内部的には、Google Talk の XMPP インフラを使っているらしくて、それでスケールアウトしてくれます。チャンネルAPI は2つの部分がに分けています。 サーバー再度のチャンネルAPI と チャンネルAPI の Javascript ライブラリ。 チャンネルAPIはサーバー側から、クライアントの通信に使います。クライアントからサーバーへの通信は今までどおりのPOSTがGET HTTPリ
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 元記事 : Farewell To Microsoft IronPythonを開発していたJim Hugnin氏がMicrosoftを去り，Googleに行くようです。 彼はJava VM上でPythonの実行環境を実装したJythonの作者でもあります。Microsoftで氏は，IronPythonだけでなく，.NET上で軽量言語を走らせるためのDynamic Language Runtime (DLR)も作っていました。IronRubyなどもDLRの恩恵があって実装されています。 また，ほぼ同時に，MicrosoftがIronPython，IronRubyへの直接投資を打ち切ること
機械翻訳のWebサービスがないか探していたのですが、Google AJAX Language APIってのを見つけました。本来はJavascriptから使うみたいですが、Pythonからも使えたのでまとめときます。結果はJSONでかえってくるのでその解釈にsimplejsonというPythonライブラリが必要です。 #coding:utf-8 import urllib import simplejson def translate(query, frm="en", to="ja"): query = query.encode("utf-8") data = {"q":query, "v":"1.0", "hl":"ja", "langpair":"%s|%s" % (frm, to),} f = urllib.urlopen("http://ajax.googleapis.com/aja
I am quite convinced that Google AppEngine is a very significant piece of “cloud computing” technology. More than other cloud components, it has been designed to scale from small, low request count websites to the big suckers. That is, until you come across your first Loading Request in the world of the AppEngine Java (and friends – Scala, Groovy, etc). I found out about Loading Requests in AppEng
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
Google App Engine でBasic認証を実装 - すぎゃーんメモから少し改良してみた。 # -*- coding: utf-8 -*- import logging from base64 import b64decode from google.appengine.ext import webapp class BasicAuthentication(webapp.RequestHandler): def __init__(self): logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) def get(self): # Basic認証 if self.__basicAuth(): self.response.out.write('認証されたよ！') else: code = 401 self.error(code) self.respo
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
Nick Johnson さんの deferred についての記事では、簡単にバックグラウンドタスクを実行する方法が紹介されています。 Kay でも使用したいので専用のハンドラを用意しました。changeset: 8dff0f839164 以降の Kay で作成したプロジェクトであれば何も考えずにこのハンドラが有効になっているはずです。具体的には app.yaml の元々ある main.py より上に下記のように - url: /_ah/queue/deferred script: kay/main.py login: admin - url: /.* script: kay/main.py 追加しまた、プロジェクトディレクトリ直下の urls.py には下記のように def make_url(): return Map([ Rule('/_ah/queue/deferred', end
Google App Engine: 簡単にグラフ・チャートを作成する
ブログなどでちょっとしたグラフを表示させたい場合、Google Chart APIを使っていた。しかし、手作業で入力するのはかなり面倒だ。ウェブ上にはグラフやチャートを作成するサービスなどもあるが、登録が必要だったり、手順が面倒だったりと、個人的にはあまり手軽だと思えない。数値をコピー&ペーストしてクリック一つでグラフを作成したいのだ。そこで、使いたいサービスは自分で作ってしまえということで、Google App Engine (GAE)とGoogle Chart APIを使って簡単にグラフ・チャートを作成するウェブアプリを作ってみた。 即席で作成したウェブアプリなので不備な点もあるが、取り敢えず自分で使う分にはこの程度で十分なのでGAEに登録しておいた。気が向いたら機能を拡張していくかもしれない。 以下に使い方を示す。 使い方 まず、以下のデータをテキストエリアに入れてみる。 1.2 2
I had a need for an application that I am writing on Google App Engine for a way to store jobs and then process them all at once. I found the idea for a Memcached lockless queue and created an implementation of it: queue.py To write to it (I do this from a view where I want to store some stats about the data that was shown in the view): thisQueue=queue.Queue(QUEUE_NAME) def method(): thisQueue.wri
I’m working on a project that needs a simple server side lightweight, scalable message queue. I’m interested in Erlang and Yaws, but the learning curve seems to me incredibly high – not only on the code implementation front, but also the tool and management front. Moreover I have clients – in the people sense of the word – who may not be particularly interested in learning a new language, let alon
memcacheに対するロックを書かずに、リングバッファみたいなキューを作って値を受け渡しする方法が以下の記事で紹介されてました： Memcache lockless queue implementation 値を書き込むときはこんな感じ。例のincrementメソッドでアトミックに連番を取得して、それをキーに値を書き込みます。この連番がキューの先頭になります。 def __nextWriteCounter(self): counter = memcache.incr(self.writeCounter) if not counter: memcache.set(self.writeCounter, 0) counter = 0 return counter一方、値を読み込む時は、キューの最後を示す連番で値を読み、その後incrementメソッドで連番をひとつ増やします。 def read
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