現状、 App Store からのアプリのダウンロード数は App Store Connect API を含む App Store Connect 上からでのみ取得が可能になっており、外部への公開等が難しい状況にありました。
自分も個人アプリを開発をしておりショボい開発者並みにとっさに月のダウンロード数などを答えたいっていう場面がたまにあります。（もちろん MAU とか別の指標も大切だと思うよ）
そこで個人開発者向けに使ってくれる人がいればいいなぁというという淡い期待で CLI を作成しました。
発売されてから1年以上が経過しましたが、いろんなメディアが言っているように M4 搭載モデルの Mac Studio は来年まで出ない*1ということを信じて M2 Ultra Mac Studio を購入しました。
Mac デスクトップ機の購入は、約7年前の Mac Pro 以来となりました。
スペックや実際のベンチマーク（？）などを書こうと思います。
*1:https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-08-08/mac-mini-m4-apple-plans-to-release-smallest-desktop-computer-yet
以前から実装されていた StreamingHTTPResponse ですが、 Django 4.2 からは ASGI で提供された Django において async イテレーターによる実装が可能になりました。*1
以前より、大きな CSV などの大きなデータをレスポンスにする際に使用されるなど *2 で使われていたようです。
私自身、数ヶ月前まで iOS アプリエンジニアをずっとやっていて（今も傍らでやってるんだけれども） Django 2 系あたりで新機能について学習がストップしていました。
近年、生成 AI がブームとなり ChatGPT を始め Claude やなにならたくさんありますね。その中ですごい大量のデータを扱うことが増えてきていると思います。 *3
例に挙げた ChatGPT を使用する際に AI が返してくるときに少しずつ文字が表示されることと思います。
そういう実装をする場合に Django の StreamingHTTPResponse が使用できるとのことなので実装をやってみようという記事です。
*1:https://docs.djangoproject.com/en/5.0/releases/4.2/
*2:https://docs.djangoproject.com/en/5.0/howto/outputting-csv/#streaming-csv-files
*3:生成 AI の話は一切しません。悪しからず。
先日ようやく旧居の退去立ち会いを完了しました。
部屋の掃除はいつも割りときれいにしてたのですがお風呂場の鏡だけはなぜかすっぽ抜けてしていませんでした。
立会業者の方からも「キレイに使ってましたね」と言われたのですが、お風呂の鏡だけは指摘されました。「鏡のうろこ落としはお金かかるね...」と。
まぁ仕方ないね。
ということでちゃんとお風呂の鏡を磨こうという戒めの記事です。
