Google App Engineで開発するスケールするアプリケーション（後編）

Google App EngineとTwitterの連携アプリケーション構築

オススメユーザー一覧表示処理

　_disp_recommendメソッドはレコメンドユーザの一覧をHTMLで表示する処理です。ソースを以下に示します。

リスト18　main.py _disp_recommendメソッド

def _disp_recommend(self,tw_user,rec_user):

    # オススメユーザの集合を取得する
    rec_users = TwitterUser.get_by_key_name(rec_user.screen_name_list)

    # オススメユーザの集合を一覧表示する

    friends_set = set(tw_user.friend_ids)
    for rec_user in rec_users:
        # matchした数をエンティティに設定し、画面に表示する
        rec_users_friends = rec_user.friend_ids
        match_cnt = len(tw_user.friend_ids) - len(friends_set-set(rec_users_friends))
        rec_user.match_cnt = match_cnt

    # テンプレートパラメータにオススメユーザの集合を渡す。
    template_values = {
        'rec_users': rec_users,
    }
    path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'recommend_list.html')
    self.response.out.write(template.render(path, template_values))

　引数で渡されたrec_userはRecommendUserエンティティで、属性としてオススメユーザのscreen_nameの文字列集合を保持しています。db.Modelクラスのget_by_key_nameメソッドは引数にkey_nameもしくはKeyのリストを受け取ることができ、キーが該当するエンティティの集合を返します。ここでは、TwitterUser.get_by_key_nameメソッドに文字列集合を渡し、オススメのTwitterUserエンティティの集合を取得しています。この取得したエンティティ集合をtemplate_valuesという辞書に「rec_users」という名前で格納し、またテンプレートファイル（recommend_list.html）に渡して一覧表示しています。画面を以下の図2に示します。

図2:オススメユーザ表示画面

まとめ

　本稿では、Google App EngineとTwitterを連携したユーザレコメンデーションアプリケーションのプログラムコードについて説明しました。Google App Engineを使用してサイトを構築した事例としては、アメリカではアメリカの大統領選挙用サイトの事例などが有名ですが、日本でもmixiアプリのプラットフォームとして用いられ、多くのリクエストを処理した事例などが紹介されはじめています。Google App Engineは、いままで当たり前にかかっていたインフラ調達コストを大幅に削減する可能性を秘めたプラットフォームです。本稿がGoogle App Engineを使用してシステムを構築してみようと思うきっかけとなれば幸いです。