こんにちは、 @kz_morita です。 今回は，『いかにして問題をとくか』という本をよんで面白かったのでその感想などを書きます． 本の紹介 『いかにして問題をとくか』| 丸善出版 ↓ Amazon リンク いかにして問題をとくか-G-ポリア この本は，原著が 1945 年に観光されたかなり歴史のある本で，数学の問題を解く際にどのような考え方をすればよいのかという問題解決に焦点を当てた本になっています． きっかけとモチベーション 問題解決に取り組む際のフォーマットを自分の中に作りたいという思いがこの本を読むきっかけでした． 今までの自分がやらかしたときの行動を振り返ると，以下のような傾向がありました． よさそうな解決策にすぐに飛びつき手戻りが発生する 解決はしたもののそれが暫定的なもので別の問題を引き起こす 似たような解決策が既存にされていて車輪の再開発になる 実際に何かの問題を解決する際に，どのような方法で問題に取り掛かるのかといったことを自分の中でフォーマット化することにより未知の問題に対してスムーズに取り掛かれるようになるべく読み始めました． 読んだ感想 この本は全体的に，数学の問題に対してどのように取り組むべきかということについて書かれていますが，内容はそれ以外の日常の (特にエンジニアの業務) に応用できるものだと思いました． 未知の問題に対してどのように取り組むか，どのように問題を深く理解するかについてが書かれています． 問題に慣れ，より深く理解し，計画を立て，実行し，振り返るといった各プロセスで何を行うのかという点が非常に参考になりました． 一番参考になったところは問題を深く理解するという点で，未知なものは何か？与えられているデータは何か？条件は何か？といった問いかけが非常に重要なことを学べます． 読もうと思った自身の課題についても解決できそうに感じていて，特に 第 Ⅱ 部の対話という章では，まさに自分が求めていた問題解決のフォーマットが得られる形式でかかれていました． また，第 Ⅲ 部は辞書的な使い方ができるようになっているため定期的に読み返したくなります． 自分は，よさそうな解決策にすぐに飛びつき手戻りが発生する ということを特に良くやりがちなのですが，対象の問題を深く理解する方法について学べたので実務にも活かせそうです． まとめ 今回は，『いかにして問題をとくか』という本を読んだ感想を書きました．個人的にかなり刺さった本でかなり実用的だなというのが率直な感想です． これからも定期的に読み返したい一冊でした．

こんにちは、 @kz_morita です。 普段 vscode をテキストエディタとして使用しているのですが、グラフィカルな図をメモとして書きたいと思ったときに、vscode 上でかけるプラグインがいくつかあったのでメモです。 draw.io draw.io は、グラフをかける web サービスですが、vscode プラグインがあったので紹介します。 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=hediet.vscode-drawio 一番上の、Draw.io Integration をインストールします。 拡張子を、.drawio, .dio でファイルを作成すると、drawio の画面が開けるようになります。 以下のように基本的な図形を描画できるので便利そうです。 詳しい図形の書き方などは、draw.io と同じなので使ったことがあればかけるかなと思います。 操作自体も直感的なので触ってくうちにわかるとは思います。 mindmap マインドマップなどもかけないかなと思って探してみたところ良さそうなものがありました。 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=pmcxs.vscode-mindmap 日本語対応している i18n バージョンをダウンロードします。 拡張子 .km でファイルを作成すると mindmap を開くことができます。 この mindmap ですが、基本的にキーボードで操作でき、Enter で 兄弟ノード追加、Tab で子ノード追加のようになっているためとても便利です。 まとめ 今回は、vscode 上で図がかける、draw.io の plugin と mindmap 用の Plugin を紹介しました。 どちらも良い点としては、ファイルの実態は text ファイル (drawio は xml 形式, mindmap は JSON) なので、github などでドキュメントのバージョン管理がしやすいです。

こんにちは、 @kz_morita です。 2023 年が始まり、仕事はじめも無事したので今年の抱負などを書いていこうかなと思います。 2022 年の振り返り 2022 年の年始にも今年の抱負についてブログを書きました。 2021年の振り返りと2022年の抱負とか その中で以下のような目標を掲げてました。 分散処理の知識をつける 情報検索、自然言語処理の知識 英語を使えるようになる 健康に気をつけ 10 kg 痩せる 今振り返ってみるとどれも中途半端だったかなという印象です。 分散処理の知識については、業務をしていくなかで少しづつ理解が深まってはいますが、体系だてて学んだわけではなく業務で必要な知識をその場で身につけるような形でした。 必要に迫られて知識の習得をすること自体は素晴らしいことですが、あまり深掘りできなかったなと反省していて、その知識の裏にある背景や文脈などあんまり理解せずに場当たり的だった気がしています。 情報検索、自然言語処理や英語に関しても同様であまり学習が進んでいないです。 健康に気をつけという点に関しては、1 年間大きな病気もせずに暮らせたのでまぁ良かったと思いますが、体重に関しては達成せずなので今年も引き続きかなと思います。 2023 年に向けて 以下のようなことを目標というか指針としたいなと思います 本を読む コードを書く 引き続きOutputをつづける 運動する習慣をつける 本を読む 去年も色々と本を読みましたが、積読は増えていく一方なので定期的に読んでいこうと思います。 本を積んでいくこと自体は別に悪いとは思わないのですが、さすがに読んでない本が家にたまり続けてきたので読み勧めたいなと思います。 いろいろと好奇心のまま本を読んでいこうと思います。 コードを書く 去年は、仕事以外であまりコードを書いてなかったので色々と面白そうなところを見つけてコードを書いていきたいなと思います。 本が Input とするのであれば、コードは Output となると思うので色々と書きたいなと思います。 引き続きOutputをつづける 2022 年もこのブログをつづけることができましたが、今年も続けていければと思います。 ブログもそうですが、勉強会など他の形での Output も積極的にできればと思います。オンラインになってからあまり勉強会参加してなかったのですが機会があれば参加して発表などをしていきたいです。 運動する習慣をつける 30 超えて健康にもより一層気をつけないといけないと思うので、運動する習慣をつけて体力をつけたいと思います。 去年の目標だった、10kg 減も引き続きで。 まとめ 今年も健康に気をつけつつ、自分の興味ある分野などについて色々学んだりできたら良いなと思います。 1 年後振り返るときに良い 1 年だったと思えるようにしていきたいなと思います。 今年もよろしくお願いいたします。

こんにちは、 @kz_morita です。 2022年も年の瀬になりました。 今年も一年間週一でブログを書き続けることができ、この記事を入れて合計で52記事を書くことができました。 そこそこ書けたので毎年恒例の word cloud で振り返ってみます。 word cloud 手法は過去の記事と同様です。 word cloud で今年のブログを振り返る 今年は以下のような結果になりました。 今年は、Scala が多かったように思います。また Windows PC を購入していろいろな環境構築をしたので、インストール などの単語も含まれていそうです。 今年書いた scala タグ がついている記事は以下のとおりです。 Scala の並列コレクションで処理を高速化する scala-uri で角括弧を含む文字列が Parse Failed する件の調査ログ scala-redis を使ってみる Scala で Duck Typing を使ってコードを共通化する Scala の 型パラメータによる抽象化 Scala で shapeless を使ってみる Scala で List から Mapに変換する Scala で既存の型を拡張する WSL 上にScala の環境を構築する Scala の Regex で全角半角を無視して match する方法 Scala で case class をソートする Scala から Parameter Store のデータにアクセスする Scala で Retry 処理を実装する Mockito でメソッドの呼び出し回数のテストをする 14記事書いていたみたいです。 去年は入門記事だったのに対し、今年は実際に開発してみて躓いたところやライブラリについてなどより一歩深いところの記事がかけたんじゃないかなと思います。

こんにちは、 @kz_morita です。 普段、openapi 形式の yaml ファイルで API 仕様書を管理していますが、それを見やすい形にドキュメントする方法について書きます。 普段は、openapi 仕様形式の yaml を Stoplight Studio を使って編集しています。 その yaml ファイルから generator を使って、API が返すモデルを自動生成しています。 Stoplight Studio でも見れますが、編集用ということもあり若干見にくいのとどこかのサーバーにホスティングできないかと調べたところ方法があったのでメモです。 HTML でAPI ドキュメントを表示する 結論からいうと、以下のような HTML を書くと API ドキュメントを Web ページとして見ることができます。 <html lang="ja"> <head> <meta charset="utf-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no" /> <title>API Docs</title> <script src="https://unpkg.com/@stoplight/elements/web-components.min.js"></script> <link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/@stoplight/elements/styles.min.css" /> </head> <body> <elements-api apiDescriptionUrl="openapi.yml" router="hash" /> </body> </html> 詳しくはこちらの 公式ドキュメント にも記載があります。 HTML ファイルなのであとは、S3 や GitHub Pages など何らかの方法でホスティングすることで API ドキュメントを見ることができるようになります。 公式のドキュメントを見る限り、React や GatsbyJS、Angular なども対応しているそうです。

この記事は スタンバイ Advent Calendar 2022 の 19 日目の記事です はじめに これまでに、Kotlin や Scala などの JVM 言語を使用して開発を行ってきました。 そのため JVM にはお世話になってきたのですが、恥ずかしながらちゃんと中の仕組みなどをあまり把握できていません。 特に、パラメータのチューニングやデバッグなどまだまだ感覚的にやっているところも多く、この辺りの理解を深めたいというモチベーションがありました。 今回は、Advent Calendar で良い機会なので今回は jdk のソースコードを読んでいこうかなと思います。 対象のソースコードは、OpenJdk で 12/11 時点の master ブランチを読んでいこうと思います。 https://github.com/openjdk/jdk/tree/a37de62d9ddadf1490ee59bd03224e8cea70a75b 筆者の環境は、intell の macbook で、macOS Big Sur になります。 読むための準備 いきなり読み始めても良いのですが、手元で動かせるようにしておきたいためまずは build していきます。 公式の buildng.md に JDK のビルド方法が書かれているためこちらに沿って準備していきます。 手順としては以下の通りです ソースコードの取得 configure実行 make 実行 ソースコードの取得 まずソースコードの取得ですがこちらは repository から clone してきます。 $ git clone https://git.openjdk.org/jdk/ configure 実行 次に、configure ですがクローンしてきたディレクトリで以下のコマンドを叩きます。

こんにちは、 @kz_morita です。 普段持ち歩き用の PC として，thinkpad に ubuntu を入れて運用しているのですがデスクトップにあるアイコンを削除できないかなーとふと思い立ち調べてみたところ，cli からそのあたりの設定が変更できそうだったのでメモです. TL;DR 以下で desktop icon の非表示化が出来ます． $ gsettings set org.gnome.desktop.background show-desktop-icons false gsettings デスクトップアイコンですが，gsettings コマンドで設定が可能らしいので見ていきます． $ gsettings Usage: gsettings --version gsettings [--schemadir SCHEMADIR] COMMAND [ARGS…] Commands: help Show this information list-schemas List installed schemas list-relocatable-schemas List relocatable schemas list-keys List keys in a schema list-children List children of a schema list-recursively List keys and values, recursively range Queries the range of a key describe Queries the description of a key get Get the value of a key set Set the value of a key reset Reset the value of a key reset-recursively Reset all values in a given schema writable Check if a key is writable monitor Watch for changes Use “gsettings help COMMAND” to get detailed help.

こんにちは、 @kz_morita です。 Mockito で メソッドが呼ばれるかどうか、何回呼ばれるかをテストするコードを書いたのでメモです。 Mockito | github mockito.org Mockito document Test したい処理 今回は以下のようなメソッドをテストしたいとします。 class ItemService(itemRepository: ItemRepository) { def getItems(user: User): Seq[Item] = { if (user.isLoggedIn) { itemRepository.getUserItems(user.id) } else { itemRepository.getAllItems() } } } 仮ですが、ユーザークラスを渡して Item のリストを取得するといったシチュエーションです。ログイン済みであればそのユーザーに関連するアイテムを取得し、未ログインであれば全アイテムを取得するといった内容です。 mock しつつテストを書く まずは必要そうなメソッドやクラスを mock します。 // ItemRepository を Mock val itemRepository: ItemRepository = mock[ItemRepository] // getAllItems, getUserItems の戻り値を設定. 両方とも空リストを返すとする when(itemRepository.getAllItems()).thenReturn(Nil) when(itemRepository.getUserItems(anyInt())).thenReturn(Nil) val itemService = new ItemService(itemRepository) when で実際のメソッドをmock します。

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala で retry 処理を実装する必要があったのですがライブラリを使って簡単に実装できたのでメモです。 retry 処理を実現するライブラリ Scala で retry をするためのライブラリをいくつかありますが、今回は以下を使用しました。 https://github.com/softwaremill/retry 使い方は簡単で、retry するポリシーを定義し、成功とする条件を定義し、apply をします。 retry する対象のメソッドは以下とします。 def now(): LocalDateTime = LocalDateTime.now(ZoneOffset.UTC) var start = now() var execCount = 0 def exec(num: Int): Future[Int] = { Future { //////// ロギング用 execCount += 1 val elapsed = ChronoUnit.MILLS.between(start, now()) / 1000 println(s"### exec ${execCount}times. ${elapsed}s") //////// ロギング用 num % 2 } } 与えられた数を2で割った余りを返すメソッドです。

こんにちは、 @kz_morita です。 MySQLのクエリチューニングの一環で、うまく index が聞かずにパフォーマンスが出なかったときに index hints 構文を使用したのでメモです。 index hints 構文 通常のクエリであれば、MySQL のオプティマイザで適切な index が選択され利用されますが、インデックスを選択する方法についてクエリでオプティマイザに提供することができます。 MySQL の公式サイト によると、以下のような構文でオプティマイザにインデックスの情報を提供することができます。 tbl_name [[AS] alias] [index_hint_list] index_hint_list: index_hint [, index_hint] ... index_hint: USE {INDEX|KEY} [FOR {JOIN|ORDER BY|GROUP BY}] ([index_list]) | IGNORE {INDEX|KEY} [FOR {JOIN|ORDER BY|GROUP BY}] (index_list) | FORCE {INDEX|KEY} [FOR {JOIN|ORDER BY|GROUP BY}] (index_list) index_list: index_name [, index_name] ... そもそも使おうとしたきっかけとしては、データ量の多いテーブルに対して SELECT を投げた時にクエリが遅く返ってこない問題が起きた時の調査でした。 調査の過程で explain で実行計画を見たときに、想定していたのと違う index が使用されていたため使用する index をオプティマイザに伝えることで改善しました。 インデックスを指定するためには、USE INDEX や、FORCE INDEX を利用します。

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala から AWS の パラメータストアのデータを読むために実装したのでメモです。 前提 Scala から AWS のリソースにアクセスするために aws-sdk を使用します。build.sbt に以下のように依存を追加します。 libraryDependencies ++= Seq( "software.amazon.awssdk" % "ssm" % "2.17.196" ) また、Scala を ECS などで動かす場合には、SSM Parameter Store にアクセスできる IAM Policy を付与する必要があるので事前に追加しておきます。 以下のような Policy が必要となります。 { "Effect": "Allow", "Action": [ "ssm:GetParameter" ], "Resource": [ "arn:aws:ssm:{REGION}:{ACCOUNT_ID}:parameter:/example/parameter" ] } 実装 awssdk に、SSMClient があるのでそちらを使います。 SsmClient には同期的なバージョンと、非同期用のバージョンの２つがあります。 SsmClient SsmAsyncClient Scala で Future を使って非同期処理をするのであれば、後者の SsmAsyncClient を使用します。 両方の Client には、builder が用意されているので、それを利用します。

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala で case class は非常に便利でよく使いますが，case class でソートしたい場合などに工夫が必要なのでまとめます． ソートする方法 以下のような UserId データを考えます． case class UserId(value: Int) val ids = Seq(UserId(1), UserId(5), UserId(10), UserId(2), UserId(4)) ids.sorted 上記のようにソートされた値を取得しようとすると以下のようなエラーが表示されます． No implicit Ordering defined for B where: B is a type variable with constraint >: UserId .. I found: scala.math.Ordering.ordered[B]( /* missing */summon[scala.math.Ordering.AsComparable[B]] ) But no implicit values were found that match type scala.math.Ordering.AsComparable[B] UserId クラスが Ordering トレイトが実装していないため，比較ができずにソートすることができないです． case class の配列である ids をソートしたいといったユースケースを実現するためにいくつか方法があるのでまとめます．

こんにちは、 @kz_morita です。 スクラム開発をしていて、Miro を使って Planning Poker をしたのが面白かったのでメモです。 Planning Poker とは Planning Poker は、チーム開発をしているときにストーリーポイントをチームで見積もるために行うアクティビティです。 ポーカーのように、ストーリーポイントが書かれたカードを裏向きで場に出し同時に表にしてその後妥当なポイントを話し合って決めるといった手法になるかと思います。 詳しい説明などは、下記のサイトなどを参考にしてみてください https://www.mof-mof.co.jp/blog/column/agile-estimation-planning-poker https://asana.com/ja/resources/planning-poker Miro で Planning Poker をする オンラインで、チームのコラボレーションに用いられる Miro ですが、こちらにも Planning Poker の Plugin があり使えました。 Miro アカウントはすでにある前提で話を進めます。 https://miro.com/marketplace/planning-poker/ にアクセスすると、Planning Poker の Plugin が見れます。 Connect ボタンを押して、Miro のアカウントと接続すると使用できるようになります。 Miroのメニューに Planning Poker が表示されるようになるので、それを押すと以下のような Poker の数字が表示されます。 自分の思うポイントを選択して、Miro のボードにドラッグ&*ドロップします。 すると以下のように、カードが裏向きで表示され、自分メニューには選択したポイントが表示されます。 この状態で変更したいときは、Swap ボタンを押すと再度選択できるようになります。 Reveal all ボタンを押すと全員分のカードをめくることができます。 Clear all ボタンで全員のカードを削除することができます。

こんにちは、 @kz_morita です。 時間のかかる処理などを自動化して実行するために Bash を使うことがよくあるのですが、ログなどに進捗を出しておかないとあとどのくらいで終わりそうかがわからずに計画がたてられないといったことがあると思います。 既存の公開されているスクリプト (特に Install Script など) はインストールの進捗がプログレスバーなどで表現されていると思います。 今回はそれをどうやって実現しているのか、調査して実装したので内容についてメモします。 成果物 さきに、今回作った成果物です。progress_bar 関数に、現在の進捗と全体の処理数渡したらいい感じにプログレスバー出してくれるように実装しました。 https://gist.github.com/foresta/1c2fd61c93faf08c17a0b423a2640b94 #!/bin/bash progress_bar() { current=$1 total=$2 progress=$(($current * 100 / ${total})) bar="$(yes '#' | head -n ${progress} | tr -d '\n')" if [ -z "$bar" ]; then bar='_' fi printf "\r[%-100s] (%d/%d)" ${bar} ${current} ${total} } echo "[Start]" total=100 for i in $(seq 1 ${total}); do progress_bar $i $total sleep 0.05 done echo "" 実行すると以下のような結果になります。それっぽい結果になったのではないかと思います。

こんにちは、 @kz_morita です。 curl で一定間隔おきに API を叩いてレイテンシーを確認したいといったときに、watch コマンドをつかうと便利だったのでメモです。 ワンライナー 先に結論です。 特定の API を一定間隔で叩きレイテンシーを CSV に書き出すためには以下のようなワンライナーで実現できます。 $ echo '"http_code", "time_total"' > result.csv && watch -n 1 'curl -s localhost:8080 -o /dev/null -w "%{http_code}, %{time_total}\n" >> result.csv' 以下のような CSV ファイルを吐き出すことができます。 "http_code", "time_total" 200, 0.000691 200, 0.000557 200, 0.000604 200, 0.000708 200, 0.000751 200, 0.000678 watch コマンド便利ですね。 以下上記のコマンドについて順を追って説明していきます。 APIを叩いてレイテンシーを確認する 例えば localhost:8080 に対してリクエストをしたいといったときには、以下のように Curl を用いるかと思います。 $ curl localhsot:8080 レイテンシーを計測する際には、以下のように結果を破棄しつつ、-w コマンドでAPIから結果が返却されるまでの時間を取得することができます。 $ curl -s localhost:8080 -o /dev/null -w "%{http_code}, %{time_total}\n" 結果を破棄するには -o /dev/null で。

こんにちは、 @kz_morita です。 python で文字列を指定した区切り文字で分割できる split 関数がありますが、空文字の時の挙動に気づかずバグを生んでしまっていたのでメモです。 空文字の時の挙動 split 関数は以下のような使い方をします。 >>> "a,b,c".split(",") ['a', 'b', 'c'] 環境変数からカンマ区切りの値を取得してそれを配列に展開する以下のようなコードを書いてました。 server_names = os.getenv("SERVER_NAMES").split(",") for server_name in server_names: # サーバーごとの処理 環境変数に何も渡さない (空文字を渡した) ときに、for 文の中身が実行されないことを期待していたのですが実際には期待せずに実行されてしまいエラーになってました。 これは空文字を split すると空文字が要素の配列を返すことによるものでした。 >>> "".split(",") [''] 空文字の配列を許したくなければ、リストを空文字以外でフィルタリングしてあげればよさそうです。 server_names = [i for i in os.getenv("SERVER_NAMES").split(",") if not i == ''] 上記はリスト内法表記を使ったフィルタリングですが、これで意図しない空文字が配列として登録されるのを防ぐことができます。 まとめ 今回は python の split 関数の空文字の時の挙動について書きました。 ちゃんと使用する関数の挙動を把握しておかないと思わぬところで不具合でがちです。特に普段あまり触らない言語などでは、ちゃんと仕様確認をすべきだなと反省したので戒めとしての記事を残しておきます。

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、Scala の正規表現まわりで全角半角を無視して match させる方法についてまとます。 基本的な使い方 Scala では、Regex クラスを用います。 https://docs.scala-lang.org/ja/tour/regular-expression-patterns.html https://www.scala-lang.org/api/2.13.4/scala/util/matching/Regex.html 以下に、jpg という拡張子を削除するような正規表現を示します。 import scala.util.matching.Regex val regex = """\.jpg""".r val replace = (str: String) => regex.replaceAllIn(str, "") println(replace("image.jpg")) // => image 一般的な正規表現で全角半角を無視するためには i という修飾子をつけます。 今回の例では /\.jpg//i のような感じです。 Scala の Regex ではこのような修飾子は以下のように正規表現の頭につけます。 val regex = """(?i)\.jpg""".r ためしに、以下のようなコードを実行すると期待した動きになります。 import scala.util.matching.Regex val regex = """(?i)\.jpg""".r val replace = (str: String) => regex.replaceAllIn(str, "") println(replace("image.jpg")) // => image println(replace("image.

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、OSS の ダッシュボード作成ツールの Re:dash を WSL 上のローカルで動かすための手順などのメモです。 手順 以下のハンズオンの資料を参考にして構築してみます。 https://github.com/kakakakakku/redash-hands-on README に書いてある通りに構築を進めていきます。 git clone $ git clone https://github.com/kakakakakku/redash-hands-on.git $ cd redash-hands-on Docker Docker を使用するので インストールしていきます。 Docker for Windows をインストールして、WSL2 用の設定を実施すればよさそうです。 Docker 公式サイト から Docker Desktop for Windows の Installer をダウンロードします。 Installer起動すると、以下のようなプロンプトが表示されるので、Use WSL 2 instead of Hyper-V (recommended) のチェックをつけたまま進めます。 インストールが完了し Windows をサインアウトして再度サインインすると wsl 上で docker コマンドが使用できるようになってます。 $ docker -v Docker version 20.10.17, build 100c701 $ docker-compose -v docker-compose version 1.

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、康熙部首 (こうきぶしゅ) という特殊な文字についてのメモです。 気になったきっかけ きっかけとしては、特定の文字列の中であるキーワードが含まれているかというよくあるプログラムの中で意図しない挙動をした際のデバッグでした。 具体的には以下のようなプログラムです。 def containMonth(txt: String): Boolean = { txt.contains("月") } val input_1 = "6月" val input_2 = "一⽉" println(s"input_1 = ${containMonth(input_1)}") println(s"input_2 = ${containMonth(input_2)}") 期待する結果は、２回 true が表示されることでしたが、結果は以下のようになります。 input_1 = true input_2 = false 原因 これは、input_2 に含まれる「つき」の漢字が通常の文字ではなく、康熙部首 と呼ばれる特殊な文字であったために起こりました。 一見ほぼ見分けがつかないですが、まったく別の unicode で異なる漢字だったために、判定の結果 false となります。 文字 unicode 月 \u6708 ⽉ \u2f94 康熙部首 の一覧は以下のサイトに記載されています。一般的な漢字も多いので注意が必要そうです。 KangXi Radicals unicode subset これらの文字の検出ですが、U+2F00〜U+2FDF の間に定義されているためそれらを検知できればよさそうです。

こんにちは、 @kz_morita です。 Rust でコードを書いているときに 不要な warning が出てきているのを抑制する方法についてメモします。 allow attribute を使って warning を抑制する コードを書いている最中に TDD ライクにテストコードから書くことがありますが、その際にテスト対象のメソッドは使用されていないため以下のような warning が表示されます。 combine を使った parser を書いてて以下のようなコードを書いていたとして、 fn whitespaces<Input>()-> implParser<Input,Output=String>whereInput: Stream<Token=char>,Input::Error: ParseError<Input::Token,Input::Range,Input::Position>,{many::<String,_,_>(space().or(newline()))}以下のような warning が出るイメージです。 src/css.rs|73 col 4 warning| function `whitespaces` is never used 本当に呼ばれていないコードであれば整理する必要がありますが、開発中で必要なためこのような warning はできるだけでないようにしたいです。 以下のよう allow attribute をつけることで抑制することができます。 #[allow(dead_code)]fn whitespaces<Input>()-> implParser<Input,Output=String>whereInput: Stream<Token=char>,Input::Error: ParseError<Input::Token,Input::Range,Input::Position>,{many::<String,_,_>(space().or(newline()))}default では Rust には以下のような Lints ルールが設定されています。 dead_code unused_imports unused_variables while_true すべての Lints ルールは以下のサイトにリストアップされているため参照してください。 https://doc.rust-lang.org/rustc/lints/listing/warn-by-default.html まとめ 今回は、Lint による warning の抑制として、allow attribute を紹介しました。また Rust でデフォルトで聞いている Lints ルールについても記載しました。 不要になったタイミングで外さないと適切に Lint が聞かないですが開発の初期段階など必要に応じてつけていくのがよさそうです。

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、話題の Stable Diffusion を WSL 上の Ubuntu で動かしてみました。ところどころ詰まったところがあったのでメモを残していきます。 環境について 筆者のPC環境は以下の通りです。 Windows 10 Ubuntu 20.04 on WSL2 NVIDIA GeForce RTX 3060Ti (VRAM 8GB) 環境構築 Windows のバージョンを確認 後述しますが、Windows10 の 21H2 以降のバージョンじゃないと Cuda on wsl が動かないので確認します。 以下の公式サイトに詳細はありますが Windows 11 もしくは、Windows 10 の 21H2 のバージョンに更新します。 https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/directml/gpu-cuda-in-wsl Cuda のインストール Windows のバージョンを確認したら、WSL に Cuda をインストールします。 $ sudo apt-key del 7fa2af80 $ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin $ sudo mv cuda-wsl-ubuntu.

こんにちは、 @kz_morita です。 MySQL で変数を活用することができますが、LIKE に指定するときにちょっと工夫が必要だったのでメモです。 LIKE 句に変数を使う mysql では、SET 構文を使って変数を定義できます。 SET@WORD='test';以下のような LIKE 句に、変数を使用したいケースですがよくあるプログラミング言語のように文字列の中での変数展開などが MySQL では行われなさそうなため工夫が必要です。 SET@WORD='test';SELECT*FROMusersWHEREprofileLIKE'%@WORD%';上記はユーザーのプロフィール文から特定の文字列を含むユーザーを抽出するというようなサンプルのクエリになります。 以下の部分で、変数展開などが行われないためクォートのなかに変数を書く方式では期待した結果は得られません。 WHEREprofileLIKE'%@WORD%';-- 変数展開されないので意図した結果にならない LIKE 句で使うためには、CONCAT で変数をつなぐ必要があります。 SET@WORD='test';SELECT*FROMusersWHEREprofileLIKECONCAT('%',@WORD,'%');まとめ 今回は、MySQL のちょっとした Tips として、変数を LIKE 句で使う方法をまとめました。 普段の業務では、Presto (Athena) や MySQL など異なる種類の SQL を書くこともありこのようなちょっとした構文の書き方度忘れすることが多いので忘れ手もよいようにメモしておきます。

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、serverless framework で lambda を deploy している最中に、タイトルのとおり以下のエラーが発生しました。 Serverless: Generating requirements.txt from Pipfile... Error ------------------------------------------------ Error: Usage: pipenv lock [OPTIONS] Try 'pipenv lock -h' for helap. Error: No such option: --requirements Did you mean --quiet? 今回はその原因と対応方法についてメモします。 先に結論 Pipenv のバージョンを 2022.8.5 に固定することで 上記のエラーは解消できます。 pip install pipenv==2022.8.5 serverless-python-requirements の この Issue が解決されれば最新版を使えるようになります。 環境 環境としては、serverless framework を用いて lambda のデプロイをしていました。Pipenv を用いて各種ライブラリのバージョンなどの依存関係を管理していたため Pipfile から requirements.txt を作成する必要があり、serverless-python-requirments というライブラリを使用しています。 pipenv のバージョンは、2022.8.15 で serverless-python-requirements は 5.1.1 を使用していました。

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、wsl 環境の上に Scala の環境を構築したので内容をまとめます。 Javaのインストール 今回は、SDKMAN を用いて Java をインストールしようと思います。 https://sdkman.io 公式サイトの install の手順に沿ってインストールします。 その前に、zip / unzip コマンドが必要なので install します。 $ sudo apt install unzip $ sudo apt install zip 以下でinstall します。 $ curl -s "https://get.sdkman.io" | bash $ source "$HOME/.sdkman/bin/sdkman-init.sh" $ sdk version ==== BROADCAST ================================================================= * 2022-08-10: leiningen 2.9.10 available on SDKMAN! * 2022-08-10: jbang 0.97.0 available on SDKMAN! https://github.com/jbangdev/jbang/releases/tag/v0.97.0 * 2022-08-09: vertx 4.