先日、 Tornado の使い方を解説しました。本日はその続きで、デプロイについて書きます。 Tornado で構築したアプリケーションを本格的にデプロイするためには、プログラムをデーモン(バックグラウンドプロセス)化する必要があります。 Tornado 自体にはその機能がないのでググってみると、どうやら Supervisor というプログラムを利用するのが一般的なようです。 この Supervisor がまた便利で、複数の通常アプリケーションをバックグラウンドで起動でき、その開始・終了を個別に管理できます。汎用的に作られているので Python 以外で構築されたアプリケーションも管理できますし、異常終了時の再起動やログのローテートの面倒もみてくれます。覚えておけばなにかと役に立ちそうですから、 Tornado アプリケーションのデプロイを題材にして使い方をまとめることにしました。 Sup
pythonbrewによるフレキシブルなPython環境の構築 Vimの設定とかはあまり関係ないですが最強を詠うために最強のPython環境が必要なので構築します。最強の環境とは インストールされているPythonのバージョンが違うことによって不可解なバグが発生しない インストールされているライブラリのバージョンが違うことに不可(ry インストールされているライブラリ同士が干渉して不可解な(ry だと思っています。これらを解決するために pythonbrew という素晴らしいソフトを利用します。 ただこのソフトはシェルが前提となっているのでWindowsをお使いの方は代わりに virtualenv をインストールして先に進んでください。 Pythonには大きく分けて2.x系と3.x系の大きなバージョンがあり、この二つは相容れないものとなっています。 2.x系はずっと使われてきたもので外部ラ
In the last post, I’ve been talking about the basics of garbage collection and the generational garbage collector. While the generational garbage collector brought huge performance benefits by getting the large, old generation memory area to be infrequently visited by the collector, it still wasn’t enough for the new era of faster processors and memory sizes which spawned larger applications with
One Pass Real-Time Generational Mark-Sweep Garbage Collection In One Pass Real-Time Generational Mark-Sweep Garbage Collection Joe Armstrong and Robert Virding talk about a very simple garbage collector used in Erlang*. Traditional mark-sweep garbage collection algorithms do not allow reclamation of data until the mark phase of the algorithm has terminated. For the class of languages in which dest
JavaScriptを直接記述するのはそれなりに骨が折れそうだった 解決するアプローチとしては JSLint JSHint CoffeeScript と3つあるとして、JSLintは厳しすぎる、JShintは悪くなさそうだけどなんかまぁ環境を整えるのが面倒そうなのでとりあえずCoffeeScriptに入門してみることにした。 Nodeのインストール MacならBrewではいるけど、いちおうバージョン管理とかしっかりやっておきたいので少し調べた。 Nodeをどれで管理するか このエントリが詳しい。 node.js の環境管理ツール nodebrew - Block Rockin’ Codes nvm, nave, n, nodeenvと比較して、さらにPerlで実装したnodebrewまで盛りだくさん。nodebrewがいいかなーとも思ったんですが、zsh使わないし*1まあnvmが資料がおお
教科書など 準備 数理論理学を習得するためには、その前に、数学の言葉を操り数学の考え方を駆使できるようになる必要があります。数理論理学は数学の一分野ですので、それについては数学の他の分野と変わることはありません。 幸い、数学の言葉と数学の考え方を学ぶことに特化して使える教科書が出版されています。目についたものを並べてみます。おそらく、他にもあるでしょう。 個人的に特に気にいっているもの 嘉田勝:論理と集合から始める数学の基礎,日本評論社, 2008. (版元による紹介) 鈴木登志雄:例題で学ぶ集合と論理, 森北出版, 2016. (版元による紹介) その他 渡辺治・北野晃朗・木村泰紀・谷口雅治:数学の言葉と論理, 朝倉書店, 2008. (版元による紹介) 中島匠一:集合・写像・論理—数学の基本を学ぶ—, 共立出版, 2012. (版元による紹介) 石川剛郎:論理・集合・数学語, 共立出版
最近Rubyを勉強していて、今日yield文というのに出会った。 忘れないようにメモ yield文はこんな感じで書く def foo ( name ) yield('おはよう' + name) yield('おやすみ' + name) end foo( 'sasakure' ) do | message | puts message end 結果はこのように表示される おはようsasakure おやすみsasakurefooというメソッドの中でyieldが実行されるたびに、 呼び出し元の後ろに書かれたdoブロックが実行される。 最初にこれ見た時は、 yieldが呼ばれる度に、doブロックを実行する処理が溜まっていって、 fooメソッドが終わった後で順番に実行されるのか、、、とか思ってたけど違った。 fooメソッドの中から、doブロックに飛び出してきて、 またfooメソッドの中に戻って、また
ActionBarSherlock is an extension of the support library designed to facilitate the use of the action bar design pattern across all versions of Android with a single API. The library will automatically use the native action bar when appropriate or will automatically wrap a custom implementation around your layouts. This allows you to easily develop an application with an action bar for every versi
2012年3月4日日曜日 SDカードを見分けるなんてもう無理じゃないか、という結論に至りましたorz (後編) Android絵空事: SDカードを見分けるなんてもう無理じゃないか、という結論に至りましたorz (前編)の続き。 ここからどんどん諦めの境地に入っていきます =)。 そもそも他の端末ではどう扱われているんだろう? という話になりますよね。纏めてみました。 Nexus One (Android 2.3.6) Androidの良識、Google基準端末。 この子が標準として日本で流行ればここまでAndroidがdisられることもなかったんじゃないかと思うのです。/proc/mountsとfstabは後で使うので今はスルー希望。 SD Card:/mnt/sdcard getExternalStorageDirectory() :/mnt/sdcard EXTERNA
a side-by-side reference sheet sheet one: version | grammar and execution | variables and expressions | arithmetic and logic | strings | regexes | dates and time | arrays | dictionaries | functions | execution control | exceptions | threads sheet two: streams | asynchronous events | files | file formats | directories | processes and environment | option parsing | libraries and namespaces | objects
Riak KV: flexible data model for many unstructured use cases including user, session and profile data Riak TS: for IoT & other time series data To address global audiences modern web and IoT applications must be built to be highly distributed. But this presents a few challenges. Distributed Systems Challenges: Data Availability Data Accuracy Cost of Scale At Riak, we are distributed systems expert
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