Githubリポジトリ検索ツールを作った
動機
成果物
使い方
検索ボックスにワードを打ち込むと、非同期で30件検索する。
使用API:
Search | GitHub Developer Guide
検索条件:
- リポジトリ名から検索する。
- スター数で降順ソート。
https://api.github.com/search/repositories?q={{ 検索ワード }}+in:name&sort=stars
表示する情報
- リポジトリ名(
full_name) - リポジトリURL(
html_url) - スター数(
stargazers_count) - フォーク数(
forks_count) - ウォッチ数(
watchers_count) - 説明(
description) - ホームページ(
homepage)
使ったものたち
今後の改善案
- ソート条件を指定できるように(スター数、フォーク数、最終アップデート等...)
- 単体テスト追加
- lodashのモック化が出来ず断念した
- アカウント認証追加
- GitHub API v3 | GitHub Developer Guide
- 認証しない場合、60回/hourしかリクエスト出来ない
参考
Computed Properties and Watchers — Vue.js
Preact: Fast 3kB alternative to React with the same modern API. Components & Virtual DOM.
ポートフォリオサイトを作った話
動機
- 自分のスキルや成果物を公開できる場を作りたかった
- Vue.js使ってみたかった
- github.io使ってみたかった
URL
githubはこちら
使ったもの
FW, ツール系
- Vue.js
- vue-loader
- Sass
- PostCSS
- とりあえずautoprefixerだけ
- yarn
- webpack
ライブラリ
- Animate.css
- iTyped.js
- Vueでうまく動かせないため一旦保留
- wow.js
- Skeleton.css
- Devicons
- Smooth Scroll
今後
- Sass -> PostCSS移行する
- デザインを定期的にアップデートする
- Workに載せられるアプリ等を作る
Pythonの内包表記について調べた話
動機
近頃、業務でAWS(特にLambda)を使っている。
Lambdaで「EC2インスタンスのAMIを定期取得」するためのスクリプトをPythonで組もうと思い、色々と調べていた時の事。
上記記事で見慣れない表記を発見。
return sum([ [instance for instance in reservation['Instances']] for reservation in reservations ], [])
sum()関数は、イテレータブルなオブジェクトの総和を求める関数。
見慣れないのはこの部分。
[instance for instance in reservation['Instances']] for reservation in reservations
リスト内包表記とは
公式ドキュメントは以下。
5. データ構造 — Python 3.6.5 ドキュメント
リスト内包表記はリストを生成する簡潔な手段を提供しています。
主な利用場面は、あるシーケンスや iterable (イテレート可能オブジェクト) のそれぞれの要素に対してある操作を行った結果を要素にしたリストを作ったり、ある条件を満たす要素だけからなる部分シーケンスを作成することです。
基本的な記法
通常のリスト生成はこんな感じ。
list = [] for i in range(10): list.append(i) list # >>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
一方、リスト内包表記を使うとこうなる。
list = [i for i in range(10)] list # >>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
リスト内包表記の基本的な記法は以下。
[i for i in iterator]
if節の使用
リスト内包表記は、括弧の中の 式、 for 句、そして0個以上の for か if 句で構成されます。 とある。
通常記法:
list = [] for i in range(10): if i % 2 == 0: list.append(i) list # >>> [0, 2, 4, 6, 8]
リスト内包表記:
list = [i for i in range(10) if i % 2 == 0] list # >>> [0, 2, 4, 6, 8]
複数のfor節の使用
2つのリストから要素を操作することが可能。
以下のコードでは、2つのリストからそれぞれ値の違うもの同士をペアにしている。
[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] # >>> [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
パフォーマンス
iPythonの%%timeitで計測してみる。
通常記法:
list = [] for i in range(10000): list.append(i) # >>> 1000 loops, best of 3: 1.08 ms per loop
リスト内包表記:
list = [] list = [i for i in range(10000)] # >>> 1000 loops, best of 3: 337 µs per loop
うむ。速い。
これらを踏まえて
もう一度こちらを見てみる。
[instance for instance in reservation['Instances']] for reservation in reservations
この記法は通常記法にすると
for reservation in reservations: for instance in reservation['Instances']: # instanceに対する処理
と読める。理解が深まった。
いろいろな内包表記
Pythonの内包表記には、リスト内包表記の他にも
- 辞書型内包表記
- ジェネレータ型内包表記
- 集合型内包表記
等があるらしい。奥が深い。
(友人の記事。感謝。)
ジェネレータや集合(set)については、Pythonに於けるイテレータを改めて学んだ後にまとめたいと思う。
(まだまだPython初心者のため、使ったことがない)
今回は使ったことのある辞書についてのみ記述する。
辞書型内包表記
任意のキー:値のペアを作ることが可能。
{key: val for key, val in zip(range(3), ['hoge','fuga','piyo'])}
# >>> {0: 'hoge', 1: 'fuga', 2: 'piyo'}
zip()関数と相性がいいみたい。どこかで使い所はありそう。
まとめ
↓いいところ
- ワンライナーで記述出来る
- 通常記法よりもパフォーマンスがいい
ifやif elseと併用出来、対応力が高い。
↓工夫次第なところ
- 可読性の担保
map()やfilter()との使い分け
PythonやRubyは使ってて刺激が多い言語だと改めて感じた。
これから色々試していきたい。
以上。
参考
AWSを使い始めた話
導入
Qiitaでこんな記事を見かけた。
かくいう私、4月に入って初めてAWSに触れた。
元々AWSアカウントを持ってはいたものの、触ったことがなかった。
AWSに持っていたイメージ
- とにかく色々出来る
- サービス感の連携が強い
- 低コスト
...これでもエンジニア(3年目)だ。何とも恥ずかしい。
使い始めたきっかけ
社内開発用のアプリケーション構築の為に使用を始めた(社用アカウント)。
コストについては余り気にしなくても良いとのことで、色々試している。
使ってみた感想
エンジニアには
- フロントエンド
- バックエンド
- インフラ
のような区分けがある(多分まだある)のだが、
そういった区分けに縛られる時代ではないのだなと感じた。
これだけ簡単にインフラ構築が可能な以上、
どのレイヤのエンジニアだろうと、何から何まで構築できる能力を
付ける必要があるなと、ひしひしと感じた。
どのサービスで何をやっているのか
- IAM
- カスタムロール、ポリシーの作成
- Amazon EC2
- アプリ用のインスタンス作成
- EBS
- AMI取得によるバックアップ
- Amazon S3
- CloudTrailによるログ、モニタリング情報収集
- AWS Lambda
- CloudWatch
- Lambda関数のスケジューリング(cron)
- CloudTrailによるAPI呼び出しからのイベント発火
- CloudTrail
- API呼び出しの監視
- Amazon VPC
- Route 53
- 独自ドメインの名前解決
とりあえず、この辺りは一通り基本を抑えた。
これから学びたいサービス
- Amazon S3
- Amazon API Gateway
- Lambdaと組み合わせ、サーバーレスアプリを構築したい
- Amazon DynamoDB
- Amazon Elasticache
- ELB
- Cognito
まとめ
この1ヶ月間ガッツリAWSを使ったことで、サーバー周りやネットワークの知識を付けることが出来た。
触れる前は「敷居が高いな」と感じていたが、触ってみると全然そんなことはなく、秒単位課金の料金体系や12ヶ月の無料期間も相まって非常に触れやすいサービスだと感じた。
今後も暫くAWSを活用して業務を行っていく為、様々な「知らない」から脱却すべく頑張っていきたい。
【解決】yarn addでwebpackを追加する時にエラーが出た話
概要
以下のページで学習中の話。 qiita.com
yarn add --dev webpack (以下略)の部分でエラーが発生。
upath@1.0.4: The engine "node" is incompatible with this module. Expected version ">=4 <=9"
原因
どうやらnode v10.0.0でwebpackをインストールする際に起こるらしい。
解決策
上記記事にあったコマンドを試すもダメ。
yarn intall --ignore-engines
エラーメッセージを読むに、nodeのバージョンを下げれば行けそう。
その為、nvmでnodeのバージョンをv8.11.1にダウン(v.9.0.0ではうまく行かなかった。要検証)。
MacBook-Pro-2016:react-spa USER$ nvm install 8.11.1 Downloading and installing node v8.11.1... Downloading https://nodejs.org/dist/v8.11.1/node-v8.11.1-darwin-x64.tar.xz... ######################################################################## 100.0% Computing checksum with shasum -a 256 Checksums matched! Now using node v8.11.1 (npm v5.6.0) MacBook-Pro-2016:react-spa USER$ node -v v8.11.1
めでたく解決。
MacBook-Pro-2016:react-spa USER$ yarn add --dev webpack babel-core babel-loader babel-plugin-transform-react-jsx babel-preset-react react react-dom yarn add v1.6.0 [1/4] 🔍 Resolving packages... [2/4] 🚚 Fetching packages... [3/4] 🔗 Linking dependencies... [4/4] 📃 Building fresh packages... success Saved lockfile. success Saved 271 new dependencies. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ✨ Done in 9.98s.
rbenvがrehash出来ないエラーを解決した話
環境
MacBook-Pro-2016:~ USER$ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.4 BuildVersion: ****** MacBook-Pro-2016:~ USER$ rbenv -v rbenv 1.1.1
事象
Railsで開発する為に、Homebrewでrbenvをインストールした。
MacBook-Pro-2016:~ USER$ brew install rbenv
今回はRuby2.5.1を使おうと思いインストール。
MacBook-Pro-2016:~ USER$ rbenv install 2.5.1 ruby-build: use openssl from homebrew Downloading ruby-2.5.1.tar.bz2... -> https://cache.ruby-lang.org/pub/ruby/2.5/ruby-2.5.1.tar.bz2 Installing ruby-2.5.1... ruby-build: use readline from homebrew Installed ruby-2.5.1 to /Users/USER/.rbenv/versions/2.5.1
すると、以下のエラーが発生。
rbenv: cannot rehash: /Users/USER/.rbenv/shims isn't writable
改めてrehashしてみてもダメ。
MacBook-Pro-2016:~ USER$ rbenv rehash rbenv: cannot rehash: /Users/USER/.rbenv/shims isn't writable
エラーメッセージから推察すると、書き込み権限がないらしい。
対処
chmodで権限を変更する必要があると予想。
rbenvの権限を見に行ってみたところ。
MacBook-Pro-2016:~ USER$ ls -la ~/.rbenv/ total 0 drwxr-xr-x 4 USER admin 128 4 12 10:27 . drwxr-xr-x 57 USER admin 1824 4 12 10:36 .. drwxr-xr-x 9 root admin 288 4 12 10:29 shims drwxr-xr-x 5 USER admin 160 4 12 10:43 versions
drwxr-xr-x 9 root admin 288 4 12 10:29 shims
...(ﾟДﾟ)
所有者がrootになってました。
別にsudoで実行してもいいのですが、Railsで開発進める中で不便に感じる部分(特にDB周りとか)が出てきそうなのでささっと所有者変更。
MacBook-Pro-2016:~ USER$ sudo chown USER ~/.rbenv/shims/ MacBook-Pro-2016:~ USER $ ls -la ~/.rbenv/ total 0 drwxr-xr-x 4 USER admin 128 4 12 10:27 . drwxr-xr-x 57 USER admin 1824 4 12 10:36 .. drwxr-xr-x 9 USER admin 288 4 12 10:29 shims drwxr-xr-x 5 USER admin 160 4 12 10:43 versions
無事にrbenv rehash出来ました。
MacBook-Pro-2016:~ USER$ rbenv rehash MacBook-Pro-2016:~ USER$ rbenv versions * system (set by /Users/USER/.rbenv/version) 2.5.1
参考
Javaを学ぶ -Java 8 Stream編-
背景
Streamとは
Java SE 8から実装された、コレクション(配列、リスト等)を扱いやすくするAPI。
参照: Stream (Java Platform SE 8)
それまで拡張for文等で煩雑になりがちだった、コレクションに対する操作を明快にしてくれる。
Streamでは同じくJava SE 8で実装された、これまた重要なラムダ式を用いている。
...が、今回はラムダ式に関する解説は省略する。後日また改めて記事でまとめる予定。
Streamの構造
Streamは以下のような構造を持つ。
collection.stream() // streamの取得 .filter() // 中間操作 .sum(); // 終端操作
上記の例で解説していく。
stream()...streamの取得
Collection.stream()メソッドによって、コレクションのストリームを作成する。 ここで作成したストリームに対して操作を行っていくことになる。filter()...中間操作
取得したストリームに対して、0個以上の中間操作を行う。
代表的なものはfilter(Predicate)で、あるストリームを別のストリームに変換する。sum()...終端操作
0個以上の中間操作を行った後、1つの終端操作を行う。
代表的なものにcount()やsum(),forEach(Consumer)等がある。
Streamのサンプル
サンプル1: リスト内の奇数を合計し、出力する
- Streamを使わない場合
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); Integer sum = 0; for(Integer i : integerList) { if (i % 2 != 0) { sum += i; } } System.out.println(sum); // 25
- Streamを使う場合
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); Integer sum = integerList.stream() .mapToInt(x -> x) .filter(i -> i % 2 != 0) .sum(); System.out.println(sum); // 25
Streamを用いた記述の方が圧倒的にシンプルな上に読みやすい。
サンプル2: 各要素を操作し、新しいコレクションを生成する
- Streamを使わない場合
List<String> langs = Arrays.asList("Java", "Ruby", "Go", "Python"); List<String> langWithBlacket = new ArrayList<>(); for(String lang : langs) { langWithBlacket.add("[" + lang + "]"); } System.out.println(langWithBlacket); // [[Java], [Ruby], [Go], [Python]]
- Streamを使う場合
List<String> langs = Arrays.asList("Java", "Ruby", "Go", "Python"); System.out.println(langs.stream() .map(s -> "[" + s + "]") .collect(Collectors.toList())); // [[Java], [Ruby], [Go], [Python]]
場合によっては新規の変数を準備する必要がなく、記述量が減る。
サンプル3: コレクション内の要素全てに判定をかける
- コレクション内の要素に空白が含まれていないか判定
List<String> names = Arrays.asList("John", "Mark", "Andy", "Judy"); System.out.println(names.stream() .allMatch(s -> !s.isEmpty())); // true
- コレクション内の要素に条件を満たすものがあるか判定
List<String> names = Arrays.asList("John", "Mark", "Andy", "Judy"); System.out.println(names.stream() .anyMatch(s -> s.startsWith("A"))); // true List<String> names = Arrays.asList("John", "Mark", "Andy", "Judy"); System.out.println(names.stream() .anyMatch(s -> s.startsWith("K"))); // false
個人的にこの機能はものすごく便利。
他にも、ラムダ式の強みを活かしてインタフェースを扱うことも可能。
まとめ
煩雑になりがちだったコレクションに対する操作を、シンプルに記述出来るStreamは非常に便利で、扱う機会が多いため学習した。
特に、少ない記述量で中間操作をチェーン出来る点が非常に良いと感じた。
だいぶ前にリリースされたJava SE 8だが、ラムダ式とともにまだまだ学習が足りない為、継続的に学習していく。
