Storageにコピーできるので便利です。巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。僕は約150万円分使いました。関係各位に改めてお詫びを。|Pythonから扱う場合いろいろな方法はあると思いますが、個人的にBigQuery-Pythonを使うことが多いので簡単にメモしておきます。|おそらく、まともなプロジェクトであればコードのフォーマットについて規約を設けているところがほとんどだと思います。Requestの際にロジックではなくコードフォーマットについて指摘するのは、レビューする側にとってもされる側にとっても非生産的です。できる限りコミット前に自動的に整形するツールを利用したいです。ここにまとまっていました。Storageにアクセスする場合、s3との互換運用アクセスを有効にすることでアクセスキーとシークレットキーでアクセスすることが可能です。この方法にはひとつ問題があります。互換運用アクセスで発行できるアクセスキーはGoogleユーザーアカウントにリンクされるため、複数人で行うプロジェクトでは不便です。Storage(以下GCS)を経由するのが便利です。GCSはS3と互換性を持たせることが可能なので、それを利用してS3からGCSへの移行、またはその逆を行うことができます。この記事はPythonとbotoを使ってそれを実現する方法について書いています。|Pythonでスクレイピングというネタはすでに世の中にもQiitaにもたくさん溢れていますが、なんとなくpyqueryが使いやすいという情報が多い気がします。Soupを使っていきたいと思います。Soup4のドキュメントの要約です。詳しい情報が知りたい場合はドキュメントをご覧ください。Python・Django製のCMSです。Typeのようなものです。サードパーティや自作のDjangoアプリとの連携が容易で、柔軟なサイト運営が可能です。日本での情報があまり無いのでひとまず導入部分を書いていきたいと思います。今回はPythonの開発環境があることを前提としますので、virtualenvやpyenvなどで環境を用意しておきます。|自分は普段ソーシャルゲームの開発に関わっていますが、群雄割拠のグリモバ全盛期にその開発を効率化するために社内ではいろいろな取り組みがなされました。そのひとつにアプリ別ではなく機能別のチームを作るということがありました。結果としてそれは失敗だったと言えるのでそのことについて書いていきます。当時のソーシャルゲームの主流はカードゲームで、クエスト・レイドをこなしつつガチャで引いたカードを合成して強化していくスタイルが一般的でした。元の記事へ«1234itkr.github.iofacebooktwitterRSS。