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Send feedback Python on Google App Engine Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. App Engine offers you a choice between two Python language environments. Both environments have the same code-centric developer workflow, scale quickly and efficiently to handle increasing demand, and enable you to use Google’s proven serving technology to build your web
金くれを App Engine から heroku に引っ越した。 App Engine が値上げをするのでそれに対応した。 Twitter で App Engine の値上げの話で盛り上がっていて、課金履歴から新料金での課金額が分かるよという話だったので、見てみると金くれの場合新料金では一日 $1.5 ほど取られるとのことらしい。 話にならない。金が欲しくて作ったのに毎月 $45 も持っていかれるのは狂気の沙汰だ。 そこで App Engine から heroku に移行することにした。 App Engine 版のソースコードは紛失してしまっているのでスクラッチで作り直した。そもそも残っていたとしても App Engine に様々な部分が最適化されており(JRuby を使ってはいたものの)再利用は難しかったと思う。 データを標準の機能でエクスポートした。なかなか再利用の難しいデータがエク
はじめに 本稿では、JavaやPythonによるサーバー側コーディングを一切必要とせずにGoogle App Engineによる開発を実現するツール「jsonengine」について紹介します。 対象読者 Google App Engineに興味はあるが経験のない方。JavaScriptやActionScriptによるクライアント開発、またはiPhoneやAndroidによるスマートフォン開発の経験のある方。JavaやPythonの開発経験は不要です。 必要な環境 最低動作環境は次のとおりです。 Java SE 5 jsonengineって何? 「jsonengine」は、JavaやPythonによるサーバー側コーディングを一切必要とせずにGoogle App Engineによる開発を実現するオープンソースのツールです。このツールは、昨年開催された「Mashup Awards 6」において「
Running Yahoo! Pipes on Google App Engine 2010-10-24 Yahoo! Pipes is an excellent tool for processing data. It provides a visual way to aggregate, manipulate, and mashup content from around the web. It's very much like plumbing with data and is a great metaphor. I'm convinced that this approach is just the beginning, and look forward to connecting systems using pipes in a three-dimensional virtual
App Engineで使える言語は基本的にはPythonとJavaです。それでは、どちらを選ぶのが良いのでしょうか。 それ以外の言語の人向けの話は後から出てくるのでしばらくこのままお読みください。 趣味ならば単に好きなものを選ぶだけでいいのですが、仕事で使うためには、長所と短所をきちんと把握した上で選ぶ必要があります。また、ここでの話は言語としての一般的な話ではなくApp Engineで使うとき限定の話としてお読みください。 まず安定度ですが、インフラ部分の安定度は、どちらも基本的に同じです。もしかすると、まったく同じものを使っているのかもしれません。 その上で動くAPIの部分は、インフラと直接結びついている低レベルな部分と低レベルなAPIの上に構築された高レベルな部分とに分けて考える必要があります。 低レベルなAPIはLLAPIと呼ばれたりしますが、安定度は、PythonとJavaも同じ
DevFestの私のセッション 「Task QueueはMapReduceの夢を見るか?」の資料です。 Do Task Queues Dream of MapReduce? Tips and tricks about Google App Engine's Task Queue service and parallel processing with it. (by @kazunori_279) 1. What is Task Queue 2. Parallel Query Demo 3. The App Engine Parallelism 4. Concurrency Control on TQ まあ要するに「MapReduceほど大規模な並列処理にはならないけど、順次処理より数倍は速くなるよ」という趣旨です。 また、このセッションで使用する並列検索デモのコードはこちらで公開しています
Google App Engine SDK for Python には、単体テスト用に各サービスのスタブが提供されています。このスタブと unittest を使えば、ローカル環境で GAE 用アプリの単体テストが可能です。 GAE/Python で unittest を使って、単体テストを行うサンプルは次の通り。 #!/usr/bin/env python #encoding: utf-8 import os import sys # 環境設定 # これをしないと GAE のモジュールをインポートできない。 # テスト対象のクラスも同様。 # ここを自分の環境に合わせて書き変えます GAE_HOME = 'Google App Engine SDK ディレクトリのパス' PROJECT_HOME = 'アプリケーションのルートディレクトリのパス' # テストで使う GAE のモジュールのパ
Google App Engine上でアプリを作りはじめて約二ヶ月。いろいろと分かって来たこともあるので、自分へのメモも含めてまとめてみる。まずは、Datastoreの話から。 なによりも大切なのはデータベースの設計 あたりまえと言えばあたりまえの話だが、App Engine上でアプリを作る上でもっとも大切なこと(=頭を使うべきところ)は、データベースの設計である。特にリレーショナル・データベース(RDB)上でのアプリ作りに慣れた人には、大きな「発想の転換」が必要なので、ここは注意が必要。 特に絶対にやっては行けないのは、 将来RDB上へ移行できるようにレイヤーを作って、その上にアプリを作る RDB上に作ったアプリをデータモデルを大幅に変更せずにApp Engine上に移植する RDBを前提に設計されたフレームワークをApp Engine上に載せて、その上にアプリを作る など。App En
開発サーバとappspot.comで、アプリに返すURLを適宜変更する部分を書くのに手間取ったけど、なんとか簡単に使用出来るようになったので晒してみる。ツッコミ歓迎です。思いっきり公開先書くの忘れてた。 http://bitbucket.org/a2c/gaezoo/ 今動いているのは、gaezoo.appspot.comです。特にアクセスしても何も無いですけど・・・ サンプルは、http://gaezoo.appspot.com/4c7f4a666917d03fb0c7dac080103b23.png 追記:Twitterへのポストボタンつけました。 末尾のpngをpostに変えることで、挙動が変わります。 サンプルは、http://gaezoo.appspot.com/4c7f4a666917d03fb0c7dac080103b23.post ファイル構成 -- app.yaml --
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Quotas An App Engine application can consume resources up to certain maximums, or quotas. With quotas, App Engine ensures that your application won't exceed your budget, and that other applications running on App Engine won't impact the performance of your app. Note: The free quota levels described below changed on June 22nd, 2009. See Recent Changes to the Free Quotas below for more details. If y
先週末、ちょっとしたプログラムをGAE/Jで動かして実際に使ってもらってみたのですが、そうすると、いままでテストでちょこちょこやってたときには全部のDaily Quotaが0%だったものが、数%の数字を示すようになります。 これを、ちゃんとプロモーションして多くの人に使ってもらおうとすると、課金が発生したり制限にひっかかったりしそうです。 で、たとえばDatastore APIの呼び出し回数がヤバいとして、API呼び出しを減らすためにキャッシュしようとすると、MemcacheのほうのAPI呼び出し回数がヤバくなってきます。 で、じゃあということでデータストアにデータを置くようにすると、保存量の制約で課金がかかってきます。で、それならと、データストアに置くのはシリアライズしたデータにしてデータ量が最低限になるようにすると、今度はその処理をするためのCPU時間で課金がかかってきます。 コードを
Twitter API proxyをGoogle App Engine上で動かす方法 プロキシの必要性 プロキシを経由してAPIにアクセスすると何がいいのか TwitterのAPIはアカウント&IPアドレスでカウントされているので、APIの使用回数を増やせる。 グローバルIPアドレスをPCごとに変えられない環境で2台のPCから見るときに便利 Twitterへのアクセスが制限されている環境でも使用できる。 元々GFW(グレート・ファイアー・ウォール)を超えるために作られたっぽい ちゃんと確認してないけど、GAEはホワイトリストに入ってる気がするので、API回数が20000になったりする事もある。 要はAPI使用回数を増やせるよって話。 必要なもの Google App Engineのアカウント Google App Engine SDK とPython実行環境 birdnest 一式のファイ
41. 準備 PersistenceManagerFacoryを取得するコード Googleのドキュメントに書いてあるコード public final class PMF { private static final PersistenceManagerFactory pmfInstance = JDOHelper.getPersistenceManagerFactory("transactions-optional"); private PMF() {} public static PersistenceManagerFactory get() { return pmfInstance; } } 42. エンティティ定義 アノテーションでいろいろ指定 @PersistenceCapable(identityType = IdentityType.APPLICATION
ここが大変だよBigtableとGoogle App Engine:分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」(3)(1/2 ページ) RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 月間3000万PVの大規模サイトの運用費が月額4万円!? 月間3000万PV相当の膨大なトラフィックを楽々とさばく大規模サイトが、月額4万円弱で運用されている。 Google App Engine(以下、App Engine)が普及するにつれて、そんな驚愕の国内事例も登場しつつあります。GClueがApp Engine上で実装したmixiアプリモバイルモバイルには、1日100万PV以上のアクセスが集中している状態でもサービスのレスポンス低下やダウンは皆無
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