XHTML勉強会 - vol.2


第2会のXHTML勉強会を開催しました。今回は簡単なWebディレクションと、アクセシビリティについてのリーディングと今までのリーディングをふまえた、XHTMLのコーディング練習をしました。今回は、WAIは置いといて、コンテンツの配置に重点をおいたコーディングです（コーディング例）。一番伝えたい情報を先に、意味のあるマークアップを！次回は各自のマークアップを元にディスカッションする予定。

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Python から Win32 API 経由で印刷する

Win32 API から印刷をするためには、プリンタデバイスコンテキスト (Printer DC) を利用します。具体的には以下のような順序で印刷します。 プリンタドライバからハンドルを取得する プリンタドライバのステータス API から印刷可能か同かを取得する プリンタデバイスコンテキストを作成する ドキュメントを開始する 必要であればフォント等を設定し、印字、改ページ処理などをする ドキュメントを終了する (この時点でプリンタスプールサービスに登録されるようです) プリンタデバイスコンテキストを開放する プリンタドライバのステータス API を監視し、印刷が正常に終了したかを取得する プリンタドライバのハンドルを解放する 太字の手順 (3 - 7) は Win32 API で共通ですが、それ以外の手順 (1, 2, 8, 9) はプリンタドライバに依存しているため、Python から制御したい場合はライブラリを作成する必要があります。これについては、ドライバマニュアルとにらめっこしながら ctypes.windll でがんばります・・・。プリンタ接続、用紙切れ、ミスフィード等のプリントエラーを制御する必要がなければ、書く必要はありません (排他制御が必要なプリンタを除く)。プリンタドライバ毎に変わる部分は置いといて、太字の Win32 API の部分の覚書です。 プリンタデバイスコンテキストを作成する import win32ui import win32con PRINTER_NAME = '[コンパネ -> プリンタとFAX -> に登録しているプリンター名]' PIXELS_PER_INCH = 1440 # 1 インチ毎のピクセル数 INCH_PER_POINT = 72 # 1 インチ毎のポイント数 SCALE_FACTOR = int(PIXELS_PER_INCH / INCH_PER_POINT) #　わざわざ計算せず 20 と指定する場合が多い dc = win32ui.CreateDC() dc.CreatePrinterDC(PRINTER_NAME) # 指定したプリンタ名のプリンタデバイスコンテキストを作成する self.dc.SetMapMode(win32con.MM
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Django と Python 3 - #python_adv

Django-ja の方からきました。こんにちわ。さて、昨日の Ian 先生のブログ にも書いてある通り、ついに Django にも本格的に Python 3 の足音が近づいてきました。ただし現在 alpha 版が公開されている 1.5 では "実験的" なサポートで、1.6 以降で正式にサポートする予定となっています。あくまでも "実験的" であり、プロダクションでの利用は "非推奨" となっています。Django コミュニティでは、この 1.5 でサポートをテストしてもらい、そのフィードバックを呼びかけています。なのでプロダクションでの利用は 1.6 まで待ちでしょうね。また Python 3 サポートと同時に、Django 1.4 では Python 2.4 がサポートから外れ、1.5 では Python 2.5 がサポートから外れます。これで 1.7 以降から django.utils 配下が軽くなっていくんでしょうかね (現在は 3 サポートのためにさらに増えてる)。 バージョン 下位互換 Python サポート 2.5 2.6 2.7 3.2 3.3 Django 1.4 > 1.2 ○ ○ ○ - - Django 1.5 > 1.3 - >= 2.6.5 ○ >= 2.7.3 △ 実験的 △ 実験的 Django 1.6 > 1.4 - >= 2.6.5 ○ >= 2.7.3 ○ ○ Python 2.5 系を利用している場合は、1.6 のリリースまで (2013 後半ぐらい?) に Python 2.6.5 以上 (2.7.3 以上を強く推奨) への移行が必要です。1.5 は今月 (2012/12) 中にリリース予定とのことなので、今のうちに Python 3 へ移行方法を抑えときたいなと。以下 Django ドキュメントの翻訳作業がてら " Porting to Python 3 " を元にご紹介。さすが
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Disqus のスケール - Django 編

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やり直し。2010 年の Django Con のスライド より。 Disqus は多くのサイトに組み込まれているサービスのため、メンテナンスによる停止が難しい。 >>> サーバの構成 エッジロードバランサーに HAProxy: heartbeat 構成。レポートが素敵。 HTTP ゲートウェイキャッシュに Varnish Django サーバとして Apache + mod_wsgi: 30 台ぐらい。メモリリークを防ぐために maximum-requests をセット。Ganglia で監視 キャッシュに memcached: 25 台ぐらい PostgreSQL ロードバランサーに HAProxy/ PgBouncer : コネクションプール用。 PostgreSQL: 10 台ぐらい。 Slony-I で非同期レプリケーションとフェイルオーバー。 ログは syslog-ng: pgFouine でスロークエリーをロギング。 全部でサーバ 100 台ぐらい。他にユーティリティサーバ 15 台、後は HAProxy と heartbeat 用に 20 台ぐらいの構成。Varnish と syslog-ng を除けば Django のデプロイ手順に掲載されているような教科書通り (良い意味です) の構成です。(なんで Apache なの？nginx + gunicorn 速いよって突っ込まれてますね >>> データベースのパーティショニング Django はアプリケーションレベルで簡単に 垂直 パーティショニングができます。アプリケーションごとに DB 分けたり、DB をアプリケーションレベルでルーティングできます ( ドキュメント )。 水平パーティショニング (a.k.a シャーディング) もアプリケーションで 書ける (なるほど・・・)。 >>> キャッシュの削除 Django は QuerySet の結果をキャッシュするけど、それがかなりメモリを消費する。なので SkinnyQuerySet を作った (たぶん Johnny Cache の方が有名？
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