Matcher APIはあるオブジェクトが登録したクエリーにマッチするかをスケーラブルにチェックしてくれるサービスです。クエリーが既に登録しているから、あるオブジェクトが一つ一つの登録したクエリーにマッチするかが他のクエリーに依存しないので、Map-Reduceで簡単に平行で処理を分担してスケールできる。 何に使うか これが少し分かり辛いところかもしれないので、少し説明します。クエリーを未然に登録するので、Prospective Search(プロスペクティブ検索、展望検索、予測検索?)と言います。みんな使っている、普段の検索は、Retrospective Search(遡及検索)です。クエリーが決まってないので、データをインデクスを作って、後でユーザーがデータをクエリーする形になっています。 プロスペクティブ検索は、未然にクエリーを決めて、そのクエリーにマッチするデータが出たら、ユーザー
連邦下院 州知事・副知事・司法長官・州務長官・その他州の要職 州上院 州下院 上記の選挙と同時に、州や自治体の条例に関する可否も投票する。カリフォルニアの場合以下の法案が挙がっている。 Prop 2 州予算安定化に関する法案 →州税の半分を債務返済に当てることを義務付ける法案。 Prop45 医療保険業者の料金改定に関する法案 →医療保険掛け金等の料金変更は事前に州による承認が必要とする法案。 Prop46 医師に対する薬物検査義務付け・医療過誤による賠償金上限引き上げ・濫用が懸念される薬物のデータベース化 →合わせ技法案なのでややこしい (1) 医療過誤に対する賠償金を現状の25万ドルから110万ドルに引き上げ、さらにインフレ調整を加える (2) 痛み止め等、濫用の可能性がある薬物の利用状況を州レベルでデータベース化し、処方箋を発行する前に医療保険会社がチェックすることを義務付ける (3
GAE Python環境でテストどうしよう、という話でGAEUnitを試してみた。簡単に方法と特徴をまとめておく。 使いかた gaeunit.pyをダウンロードして、他のコントローラと同じ場所に置く app.yamlに設定を追記する 内容はGAEUnitのページの先頭に書いてあるまんま HTTPでアクセスできるようにする dev環境ならdev_appserver.pyを起動する production環境ならappcfg.py updateする ブラウザで /test を開く ブラウザでページを開くと作成済みのテストが全部実行される。実行対象はgaeunit.py内に書かれている _LOCAL_TEST_DIR で指定するようだ。(デフォルトは /test)。テストのうち、どれを実行するとか選ぶような悠長なことはない。すべて実行される。 特徴 作りとしては各テストごとに対応するHTTPリクエ
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