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This post aims to describe how to integrate Google Form and Slack through Google App Script. The goal is that when a user submits a response to a form, the result shows up in Slack immediately. Setup Slack App First of all, create a Slack App and let it authorized to be allowed to send chat me

In Rust, iterable objects have peek method to get the next value without advancing the iterator. [Peekable in std::iter - Rust](https://doc.rust-lang.org/stable/std/iter/struct.Peekable.html) This concept could be used to achieve the purpose. In merging 2 arrays with giving a certain order, peek

As I posted before, this blog is running on GCP Cloud Run and also is built with Next.js. https://blog.petitviolet.net/post/2021-12-28/running-a-blog-powered-by-next.js-on-cloud-run Previously, before migrating to Next.js from Gatsby, this blog used to get deployed automatically via GitHub Action

This blog had been built with [Gatsby](https://nextjs.org), but I decided to migrate to [Next.js](https://nextjs.org) just for learning it. This post is going to describe what the arcitecture is and how to deploy this blog to [GCP Cloud Run](https://cloud.google.com/run) which is a serverless platf

I've posted a couple of posts about oEmbed like https://blog.petitviolet.net/post/2020-03-06/oembed-expansion Needless to say, the above card is build via oEmbed. What Rehype Plugin is First of all, according to [the official repository(rehypejs/rehype)](https://github.com/rehypejs/rehype),

Almost two and a half years ago, I posted a post about how to build a GraphQL HTTP server using sangria-graphql library in Scala2. https://blog.petitviolet.net/post/2018-01-26/scala-sangriaを使ってgraphql-apiを実装する I've spent some time to refresh my knowledge and learn Scala3 features like contextural

tl;dr ruby allow(Thread).to receive(:new).and_yield What's the problem? In Ruby, Thread can be used for asynchronous processings that would take a while. However, the asynchronousity sometimes cause unexpected results in unit tests, like Rspec. Say, a class that uses Thread inte

Rspec is one of the most popular test framework in Ruby, and of course it offers lots of functionalities for being able to write various type of test cases, like mock, stub, matcher, etc. allow_any_instance_of is a powerful method, which is able to stub any instance of a class even though using i

Rust supports asynchronous programming with async and await syntax since Rust 1.39.0. https://blog.rust-lang.org/2019/11/07/Rust-1.39.0.html [Asynchronous Programming in Rust](https://rust-lang.github.io/async-book/) would be the best material to learn asynchronous programming in Rust. This

Some of web pages have RSS feed so that we can get notified when the pages updated through Feedly, Slack, etc. However, some of them don't have such useful features. This post describes how to _subscribe_ web pages that don't offer RSS feeds or something like that. HOW TO Use Google App Script

Recently I developed a tiny database system called rrrdb in Rust on top of RocksDB, which is a well-known Key-Value store. "rrrdb" came from Relational-database in Rust with RocksDB, though I'd not say rrrdb is a relational database since it doesn't support having relations between objects at all

RocksDB is an embeddable key-value storage that has been developed by Facebook. Many database products are using RocksDB as their low-level storage layer, such as MySQL, MongoDB, TiDB, etc. This post describes the basic usage of RocksDB from Rust. OSS community has been developing [rust-rocksdb](h

The last 2 posts described how to launch Apache Flink and run realtime streaming applications on it with Apache Kafka. https://blog.petitviolet.net/post/2020-12-14/getting-started-with-apache-flink https://blog.petitviolet.net/post/2021-01-15/apache-flink-with-apache-kafka In order to understand

This post describes how to utilize Apache Kafka as Source as well as Sink of realtime streaming application that run on top of Apache Flink. The previous post describes how to launch Apache Flink locally, and use Socket to put events into Flink cluster and process in it. Please refer to it to get

> Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. https://flink.apache.org/flink-architecture.html In my words, we can run stateful streaming applications on top of it that consume unbounded data come from wherever

Previously, I posted about how to deploy this blog via GitHub Actions to Google AppEngine. https://blog.petitviolet.net/post/2020-03-10/deploy-blog-via-github-actions However, because of recent updates, it started failing. This post describes how to update the GitHub Action configurations to fix

Sometimes we want to reuse a controller's action in another controller for some reasons. We know redirect is an answer of that, however, there is no way to touch the response when using redirect, and it might be necessary to modify the response, such as transforming response body to another format.

I've been learning Rust as posted previously. https://blog.petitviolet.net/post/2020-09-15/sorted-string-table-in-rust This project has a small amount of tests as well as benchmark. To enable running tests and benchmark to validate how recent changes affect both functionality and performance, I d

Recently, I've been learning Rust. Then, I started implementing sorted string table in Rust in order to learn Rust deeply and also understand SSTable architecture, which is used by underlying storage engines in various modern database softwares. I'm going to describe what I implemented as my first

This post is my reading note for the paper of Spanner. Distributed SQL database and also NewSQL are a kind of trends in our industry. I think that Spanner, Google's globally-distributed database, is the beginning of such era. The paper is available [here](https://research.google.com/archive/spanne

YugabyteDB is "The Leading High-Performance Distributed SQL Database". https://www.yugabyte.com/ It has been developed as an open source and called [Distributed SQL](https://blog.yugabyte.com/what-is-distributed-sql/). YugabyteDB is a Distributed SQL product, like Google Cloud Spanner which is

As a software engineer's habit, I've implemented a toy programming language in Ruby for my learning. GitHub repository is [petitviolet/9cc-ruby](https://github.com/petitviolet/9cc-ruby.git). What it looks like Almost *basic* syntax is supported, and only int type is available. - use number

A book about [Presto](https://prestosql.io/), "Presto: The Definitive Guide" has been published by Starburst. We can get PDF for free from here [O'Reilly Presto Guide Download – Starburst Data](https://www.starburstdata.com/oreilly-presto-guide-download/) The book covers a broader themes of [Prest

Previously, I wrote a post about that this blog has a capability to expand oEmbed articles using [raae/gatsby-remark-oembed](https://github.com/raae/gatsby-remark-oembed). https://blog.petitviolet.net/post/2020-03-06/oembed-expansion As it is embed here, this blog is also able to expand self post

Recently, I've listened a couple of podcast episodes about ksqlDB. - [kSQLDB： Kafka Streaming Interface with Michael Drogalis - Software Engineering Daily](https://softwareengineeringdaily.com/2020/04/07/ksqldb-kafka-streaming-interface-with-michael-drogalis/) - [Easier Stream Processing On Kafka

tl;dr Use require_matching_file: true for not 404, and wildcard routing for 404 to handle the other paths. yaml:title=app.yaml - url: /(.*) static_files: public/\1 upload: public/(.*) secure: always require_matching_file: true - url: /(.*) static_files: public/404.html upload

Ruby2.7 provides Pattern Matching feature as an experimental one. https://www.ruby-lang.org/en/news/2019/12/25/ruby-2-7-0-released/ I used to do pattern matching in Scala, so I'm excited to be able to use it in Ruby! tl;dr [Rstructural Gem](https://github.com/petitviolet/rstructural) what I'

I've developed a circuit breaker in Ruby, and published it as rcb gem in RubyGems.org. - GitHub: [petitviolet/rcb](https://github.com/petitviolet/rcb) - RubyGems: [rcb](https://rubygems.org/gems/rcb) What is CircuitBreaker? CircuitBreaker is a well-known pattern to make services stable that

Qiita began to provide a feature to show what types of articles I write and put +1. At that time, they made when I read public without opt-in. [ユーザーページをリニューアルしました - Qiita Blog](https://blog.qiita.com/user-page-renewal/) I'd like not to make my browsing histories public, so I was going to delete my

When I write a new blog entry, I'd like to schedule its publishing since usually write them at night and it's not a good time to make it open. As I write in [the last post](/post/deploy-blog-via-github-actions), this blog is running on GAE and deployed via GitHub Actions when PR is merged. Therefor

[The previous entry](/post/deploy-blog-via-github-actions) describes how to deploy static sites through GitHub Actions. As the next step, this entry is going to show how to manage new entries, and also how to publish entries based on schedules. Deploy preview versions triggered by pull requests

This blog(https://blog.petitviolet.net) is hosted on Google AppEngine(a.k.a GAE). GAE is super useful not only for dynamic WEB applications but also for static sites. To deploy applications and sites on GAE, it just needs to call gcloud app deploy command. Speaking of GAE deployments, it usuall

[oEmbed](https://oembed.com/) > oEmbed is a format for allowing an embedded representation of a URL on third party sites. The simple API allows a website to display embedded content (such as photos or videos) when a user posts a link to that resource, without having to parse the resource directly.

Created a new blog with using [GatsbyJS](https://www.gatsbyjs.org/) and [gatsby-starter-blog](https://github.com/gatsbyjs/gatsby-starter-blog). The end of the fiscal year is a good time to build something new. 1 year ago, I renewed my portfolio as well using Gatsby. https://petitviolet.hatenabl

これはなに？ 本記事では Kubernetes における Pod という形でアプリケーションを起動する際、どのように初期化処理を実行できるのかについて取り上げる。 なお終了処理は触れない。 lifecycle.postStart を使う spec.containers.lifecycle.postStartを利用すればライフサイクルにおける"起動"直後に何かしら処理を差し込むことが可能。 これは Pod の起動、ENTRYPOINT や CMD と同時(非同期)に実行される。 ドキュメント: [Attach Handlers to Container Lifecycle

Scala プログラマの観点から[GraalVM](https://www.graalvm.org)を紹介、使ってみる。 GraalVM? [GraalVM](https://www.graalvm.org)は、思い切り雑に紹介すると Scala(Java)プログラムを高速化することが出来る(ことがある)らしい。 このあたりを読むともう少し詳しく書いてある。 https://www.graalvm.org/docs/why-graal/for-java-programs 簡単にまとめておくと、特徴としては 1. Java を高速化 JIT コンパイルになにかしら改良が

GraphQL な API を実装するにあたって、認証をどうするか。 - GraphQL 内部で認証する - GraphQL の外で認証する - 認証とスキーマ 参考: - [A guide to authentication in GraphQL – Apollo GraphQL](https://dev-blog.apollodata.com/a-guide-to-authentication-in-graphql-e002a4039d1) - [Learn Sangria](https://sangria-graphql.org/learn/)の[Authentication a

[sangria-graphql/sangria](https://github.com/sangria-graphql/sangria/)を使って GraphQL な API を実装する時に interface をどうやって使うか、という話。 interface 自体は特に難しい話ではないが、地味に動かなくて困ったので残しておく。 まとめ - interface の実装自体はInterfaceTypeを使うだけ - Field.fieldTypeにInterfaceTypeを与えるだけだと Scheme がエラーになる - 解決策として - Schema.a

Scala 用 GraphQL フレームワークの[sangria](https://github.com/sangria-graphql/sangria/)でUpdateCtxを使って認証処理を実装する。 使い方に注意点がいくつかあるが、まずは普通に動かすための方法について。 UpdateCtx を使って実装する 認証処理に関するドキュメントは[Learn Sangria](http://sangria-graphql.org/learn)の[Authentication and Authorisation](http://sangria-graphql.org/learn/

この記事は何 タイトル通り。 kubernetes 上でコンテナな Web アプリを動かす時に必要になってくるヘルスチェックや起動時のデータ読み込みをどうやって設定するか。 ドキュメントはこの辺り。 [Configure Liveness and Readiness Probes | Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-probes/define-readiness-probes) コンテナのヘルスチェックには 2 種類

まとめ nginx.conf などの設定ファイルを kubernetes の ConfigMap で記述し、Volume としてマウントすることが出来る。 ドキュメントはこの辺り。 - [Configure a Pod to Use a ConfigMap | Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-configmap/add-configmap-data-to-a-volume) - [Volumes | Kubernetes](https://ku

タイトル通り。 [minikube](https://github.com/kubernetes/minikube)でローカルに kubenetes クラスタを構築してみる。 インストール Homebrew-Cask で簡単にインストール出来る。 $ brew cask install minikube 事前準備 $ minikube start して minikube を起動する。 そして、kubectlで認識されることを確認する。 $ kubectl config current-context minikube

この記事はなに？ Scala で gRPC なアプリケーションを作るためのやりかた。 具体的には 4 つの通信方式、 - unary - server straming - client streaming - bidirectional streaming それぞれについてサーバ/クライアントを Scala で実装する。 **参考** - [gRPC | Scala での Protocol Buffer](http://xuwei-k.github.io/scala-protobuf-docs/grpc.html) - [scala で gRPC する - Qiita](

この記事はなに タイトル通り。 主に sbt-native-packager のとりあえずの使い方紹介。 Akka-HTTP で Web アプリを実装し、sbt-native-packager を使って Docker イメージを作成、localhost で稼働させて HTTP リクエストを受け付けられるようにするまで。 環境 - Scala 2.12.4 - sbt 1.0.4 - [Akka-HTTP](https://doc.akka.io/docs/akka-http/current/) 10.0.10 - [sbt-native-packager](http:/

この記事はなに [Sangria](http://sangria-graphql.org)で GraphQL な API を実装するにあたって、公式のサンプルだけだと少し足りないためそれの補足というか tips 的な記事。 Sangria の導入にはこちらをどうぞ。 [[Scala]Sangria を使って GraphQL API を実装する - Qiita](https://qiita.com/petitviolet/items/e3e87c3f3e740b3c57ba) 複数のモデルにアクセスしたい [Ctx と Val についての補足](https://qiit

この記事はなに？ Scala で GraphQL サーバを実装するための[sangria/sangria](https://github.com/sangria-graphql/sangria)の導入。 [公式ドキュメント](http://sangria-graphql.org)および[Larning Sangria](http://sangria-graphql.org/learn/)を読むのが一番速い。 さらに公式がサンプルも用意しているので、そちらを参照するのが良い。 [sangria-graphql/sangria-akka-http-example](https://

Google AppEngine Standard Environment for Java8 に乗せたアプリケーションで非同期処理しつつログ出力すると、 ログがリクエストに正しく紐付かずに別のリクエストのログとして出力されてしまう、という細かすぎて伝わらない問題と戦った話です。 なお言語は Scala で、[Skinny Micro](http://skinny-framework.org/documentation/micro.html)を使用。 まとめ まず結論。 GAE では独自のスレッドではなくThreadManager.createThreadForCurrentR

この記事はなに Property Based Testing は何となく難しくて普通のアプリケーション開発におけるテストコードには使用しないイメージかも知れないが、単にテストデータ自動生成器くらいに捉えてカジュアルに使ってみてはいかがでしょうか？という紹介です。 言語には Scala を用いますが、他言語でも探せばライブラリやフレームワークは見つかると思います。 UnitTest って面倒くさいですよね JUnit とか ScalaTest で書いているテストは Example Based Testing と呼ばれるもので、いわゆる UnitTest が指しているもののはず

この記事は何？ scalaz の Task を使う上で知っておきたい tips とか注意点とか。 以前、こういう記事を書いた。 [[Scala]scalaz の Task は何が嬉しいのか - Qiita](https://qiita.com/petitviolet/items/18b1108ab904172baf61) > Scala の Future と同じようなこと出来る + 便利な API が生えているというイメージ。 と書いたが、実際に使っていく上ではもう少し知っておくべきことがあるのでまとめておく。 Task は遅延評価される 改めて、Task は遅延評

Task? [scalaz/scalaz](https://github.com/scalaz/scalaz)にあるクラス。 [scalaz/Task.scala](https://github.com/scalaz/scalaz/blob/473c99f0fe07bf51a36cf5a08fa334659422f7b3/concurrent/src/main/scala/scalaz/concurrent/Task.scala) これは[scalaz/Future.scala](https://github.com/scalaz/scalaz/blob/473c99f0fe0

この記事はなに？ case class を使いながらコンストラクタを隠蔽してファクトリー経由で生成するように強制したい。 ここでいう"コンストラクタ"はnewで生成する通常コンストラクタに加えて case class で自動生成されるapplyも対象としている。 まとめ - sealed abstract case classを使う - [こちらのコメント](https://qiita.com/petitviolet/items/b6af2877f64ebe8fe312comment-08e2ffe396177bf5a252)をご参照下さい(@aoiroa

こんな感じ sleep 3 ; echoの結果を最大 5 秒間キャッシュしている様子。  キャッシュの実装 実装は[このあたり](https://github.com/petitviolet/dotfiles/blob/71e0102270dfb424f4204a4cedb36b3020ac81ee/_zshrc.aliasL327-L369)に置

社内勉強会の資料をちょっと改変したやつ。 メタプロ & scala.meta の入門編。 メタプログラミングとは > プログラミング技法の一種で、ロジックを直接コーディングするのではなく、あるパターンをもったロジックを生成する高位ロジックによってプログラミングを行う方法、またその高位ロジックを定義する方法のこと。 [メタプログラミング - wikipedia ](https://ja.wikipedia.org/wiki/メタプログラミング) つまり プログラムを引数としてプログラムを出力とする関数、みたいなもの。 リフレクションも一種のメタプログラミングで、文字列から

scalameta は inline macro と呼ばれる macro annotation のためのツールキット。 型安全に macro 出来る。 公式とチュートリアルは以下。 - [scala.meta](http://scalameta.org/) - [A Whirlwind Tour of scala.meta](http://scalameta.org/tutorial/Part4-Macroannotations) setup まずは使えるようにするために build.sbt に追記。 sbt libraryDependencies += "org.sc

tl;dr 直接、annotation class の型パラメータやコンストラクタにはアクセス出来ない。 その代わりに、thisを用いてパターンマッチで取得することが出来る。 題材 mix-in injection とか minimal cake pattern と呼ばれる、DI 対象となる class を mix-in する macro annotation を実装した。 - Uses[MyService]とするとval myService: MyServiceがフィールドに追加される - MixIn[MyService](new MyServiceImpl)

とりあえず使えるようにする Akka-Persistence で Kryo をとりあえず使えるようにする設定については以前書いた。 [Akka-Persistence コトハジメserializer として kryo を使う](http://qiita.com/petitviolet/items/92826357bd10aace14f5serializer%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6kryo%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%86) serializer 選択について Akka-Persistence のPersistentActo

実装してみる理由 ReactiveSystem や Microservices 等の文脈で登場する CircuitBreaker について以前調べた。 - [[Akka]CircuitBreaker はどう動くのか - Qiita](http://qiita.com/petitviolet/items/777be810e3c5756a393d) - [Akka の CircuitBreaker と Netflix の Hystrix の違い - Qiita](http://qiita.com/petitviolet/items/f1975fba06655a95e3b0) Circu

この記事はなに？ マイクロサービス等の文脈で登場する[CircuitBreaker](http://martinfowler.com/bliki/CircuitBreaker.html)。 Scala で使えるものの代表(要出典)として以下の 2 つを比較する。 - [Circuit Breaker - Akka Documentation](http://doc.akka.io/docs/akka/current/common/circuitbreaker.html) - シンプルだが単機能 - [Netflix/Hystrix](https://github.com/Netf

CircuitBreaker とは 原典にあたるのは[Martin Fowler 氏の post](http://martinfowler.com/bliki/CircuitBreaker.html)になるはず。 リモートへのリクエストが失敗した時にうまいこと障害が伝搬しないようにするためのデザイン。 昨今の Microservice アーキテクチャな文脈だと考えやすい。 特定のサービスがダウンしてしまった時に、 それに依存するサービスが引きずられてダウンしてしまわないようにするもの。 Reactive なシステムを作る上で欠かせない存在になりそう。 CircuitBreak

[Akka-Stream](http://doc.akka.io/docs/akka/current/scala/stream/)でアプリケーションを実装する場合、 Source と Flow と Sink を組み合わせてRunnableGraphを構築し、runして実行する。 本記事では Akka-Stream の部品のメインとなる Source, Flow, Sink を、 [Akka-Actor](http://doc.akka.io/docs/akka/current/scala/actors.html)および[ActorPublisher](https://github.

この資料はなに？ Make の良さを伝えるものです - C とか C++の持ち物じゃない - 普段使うコマンドのショートカットみたいな - 2016 年でも Makefile は便利 ---  [頑張らないで Scala 〜VOYAGE GROUP におけるアドネットワーク開発の戦略〜 // Speaker Deck](ht

状態の保持/状態遷移に長けた[FSM](http://doc.akka.io/docs/akka/current/scala/fsm.html)と、その状態/状態遷移を永続化する[Akka-Persistent](http://doc.akka.io/docs/akka/current/scala/persistence.html)の組み合わせとして[PersistentFSM](http://doc.akka.io/docs/akka/current/scala/persistence.htmlPersistent_FSM)がある。 状態を持つ Actor でイベントを永続化したいケー

[Akka-Persistence](http://doc.akka.io/docs/akka/current/scala/persistence.html)は stateful な actor の内部状態を永続化することによって、生成時、再開時、migration 時などに状態を復旧することを可能とするもの。 内部状態に至るまでのイベント(メッセージ)を永続化しておくことで、そのイベントを再生すれば全く同じ状態を再現させることが出来るため、CQRS/ES の文脈で最近はよく出てきている(気がする)。 build.sbt まずは build.sbt に依存を追加する。 バージョンは

有限オートマトン？ Finite State Machine(FSM) ざっくり言うとイベントを受け取って状態遷移するステートマシン。 詳しくは[Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/有限オートマトン)参照 FSM を Actor で実装する まさにそのためのakka.actor.FSMがあるので、これを使って実装する。 FSM に必要な型を定義する 必要となるのは以下の 3 つの型 - State - FSM の状態 - Data - FSM が内部的に持つ情報 - Event - FSM の

Akka-HTTP で公式にサポートされている JSON ライブラリの[spray-json](https://github.com/spray/spray-json)の使い方。 [JSON Support — Akka Documentation](http://doc.akka.io/docs/akka/2.4.4/scala/http/common/json-support.html) Akka-HTTP と一緒に使いたいので、Marshaller/Unmarshaller として使用法も載せる。 tl;dr - クラスのフィールドに独自の型を使わない場合 or 独自の型に対応

akka.http.scaladslパッケージを import することで使えるようになる DSL が、 裏側でどのように実装されているか気になったので調べた。 題材 akka-http において、単純なルーティングについて考えてみる。 scala val route = path("ping") { get { complete("pong") } } localhost:8080/pingに GET リクエストを送ると期待通りにpongと返ってくる。 $ curl localhost:8080/ping pong

http リクエスト/レスポンスでやり取りする String な値をアプリケーションが期待する Scala の型に変換する方法について。 リクエストを型で縛る ユーザーからのリクエストをなるべくStringとして触らないようにする。 URL パラメータ 以下のルーティングを考える。 GET /message?id=&body=' URL パラメータのidとbodyをなるべくString以外で扱う。 まず、型を用意する。 scala sealed trait Content { val id: Long

標準で用意されていない独自のヘッダーを定義して使いたいケース。 大雑把に、文字列として扱う場合と型で扱う場合に分ける 文字列で扱う headerValueByNameで良い。 引数にSymbolかStringを渡せば、それにマッチするヘッダーの値が取り出せる。 scala val route = path("header" / "ping") { get { headerValueByName('Message) { msg: String => complete(s"pong: $msg") } }

Path を構築するための DSL であるDirectiveとPathMathcerについて。 ドキュメントは以下。 [The PathMatcher DSL — Akka Documentation](http://doc.akka.io/docs/akka/2.4.4/scala/http/routing-dsl/path-matchers.html) tl;dr 大体ここに書いてある。 [The PathMatcher DSL — Akka Documentation](http://doc.akka.io/docs/akka/2.4.4/scala/http/rout

Monadic で Reactive だと言われている Slick3.x を使ってみる。 本記事時点での最新はは 3.1.1 となっている。 公式のサンプルだと h2 を使っていたが、今回はローカルに立てた MySQL を使用する。 [Getting Started — Slick 3.1.1 documentation](http://slick.typesafe.com/doc/3.1.1/gettingstarted.htmlquick-introduction) 準備 事前にuserテーブルを作っておく sql Create Table: CREATE TAB

ここでの静的ダックタイピングは Scala の構造的部分型(Structural Typing)を用いて実現されるものを指しています。 構造的部分型については以下が参考になるかと思います。 - [構造的部分型について - Qiita](http://qiita.com/tacke_jp/items/657626a08a02b5ecd0a62-1) - [Scala School - Advanced types](https://twitter.github.io/scala_school/advanced-types.htmlstructural) - [Structural typ

ちょっとでも Java7 な Android を気持ちよくプログラミングしたい、 Java っぽい(?)ところがありつつもモダンなパラダイムが取り入れられている Scala が羨ましく見えたので、Scala っぽく書きたいという意志から書いています サンプルコードでは紙面の都合上、retrolambda で lambda 式使っています Scala の羨ましいところ 挙げればキリが無いですが、以下とします - 関数型プログラミング - 強力な式 関数型プログラミングっぽく これについては[Roppongi.aar 2 - connpass](http://roppon

やり方 read . returnを使って型を指定すれば良い haskell Prelude> let n = "123456789" :: String Prelude> n "123456789" Prelude> map return n :: [String] ["1","2","3","4","5","6","7","8","9"] Prelude> map (read . return) n :: [Int] [1,2,3,4,5,6,7,8,9] Prelude> map (read . return) n :: [Float] [1.0,2.0,3.0,4.

[React Native for Android: How we built the first cross-platform React Native app | Engineering Blog | Facebook Code](https://code.facebook.com/posts/1189117404435352/) [React Native | A framework for building native apps using React](http://facebook.github.io/react-native/) Setup Android S

元の解説はこちら [objective c - "sending 'const NSString _' to parameter of type 'NSString _' discards qualifiers" warning - Stack Overflow](http://stackoverflow.com/questions/6828831/sending-const-nsstring-to-parameter-of-type-nsstring-discards-qualifier) 起こったこと 以下のように constant な文字列を定義したとき、discard

最近知った AssertJ というテストライブラリを使ってみた [AssertJ / Fluent assertions for java](http://joel-costigliola.github.io/assertj/index.html) > Fluent assertions とあるように流れるような assertion が出来ると聞いてちょっと気になった AssertJ の導入 gradle の設定 [AssertJ / Fluent assertions for java](http://joel-costigliola.github.io/assertj

流行りの[h2o/h2o](https://github.com/h2o/h2o)をインストールして動かしてみた Apache がすでに動いていてその上で PHP とか uwsgi とか動いていたので、今回はリバースプロキシとして導入することにした 環境 さくら VPS $ cat /etc/redhat-release CentOS release 6.6 (Final) $ uname -r 2.6.32-504.3.3.el6.x86_64 インストール [Install - H2O](https://h2o.examp1e.net/install.

RxJava の Android バインディングである[RxAndroid](https://github.com/ReactiveX/RxAndroid)を使い始めて Backpressure ではまったので整理 [retrolambda](https://github.com/orfjackal/retrolambda)で lambda 式使っていますが、使っていなければ適宜newするコードに置き換えてください Backpressure [Backpressure · ReactiveX/RxJava Wiki](https://github.com/ReactiveX/Rx

OkHttp がサンプルとして用意している[Asynchronous Get](https://github.com/square/okhttp/blob/master/samples/guide/src/main/java/okhttp3/recipes/AsynchronousGet.java)レシピのように、OkHttp をバックグラウンド通信に使用した時、CallbackクラスのonFailuerとonResponseはどちらもバックグラウンドで実行される Android で OkHttp を使う場合、バックグラウンド通信しなければならない理由から、コールバックをメインス

新し目のバージョンの Android にしか無い View を使いたいが、xml をバージョンで分けたりしたくない そこで、そういった View をラップする CustomView を作る 今回、ICS 以上でTextureView、それ以下でSurfaceViewを使ったカメラを実装した リポジトリ https://github.com/petitviolet/MultiCamera 記事中のコードはこのリポジトリの一部抜粋となっています ライブラリとして使用 Github に aar をアップロードしたので、以下のように記述するとライブラリとして使用できます

Gradle を使って Android 開発しているとき、Gradle の task を選択することが多く、以前書いた内容で TAB 補完は出来るようになった [Android - Gradle を Zsh で補完する - Qiita](http://qiita.com/petitviolet/items/11ae1c7791e6343a6c1e) 今回は、task を TAB 補完ではなく peco で選択出来るようにした ![gradle_comp.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/280/5b09e355-75e7-7

sh function peco-tree-vim(){ local SELECTED_FILE=$(tree --charset=o -f | peco | tr -d '\|||-' | xargs echo) BUFFER="vim $SELECTED_FILE" zle accept-line } bindkey "^t" peco_tree_vim -fオプションでフルパスを表示しつつ--charsetオプションで罫線に使用する文字を変更して扱いやすくし、pecoで選択した行にある罫線をtrで除去してvimで開く

はじめに [R-Tips](http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html) 見たら全部わかる データの用意 ファイルの読み込み R > data <- read.csv('./plot_tfidf.csv', header=T, sep=",") > data a b 1 0.688 0.1930 2 0.701 0.7370 3 0.705 0.6860 4 0.732 0.0174 5 0.341 0.1390 read.csvの引数のheaderにT[RUE]

ruby の[guard/guard](https://github.com/guard/guard)を使ってファイルの変更を監視して、 裏で自動コンパイルする 準備 まずguardをインストールする 以下の様な Gemfile を用意する Gemfile source 'http://rubygems.org' gem 'guard' gem 'guard-shell' gem 'rb-readline' gem 'rb-inotify' そして sh gem install bundle bundle install でguard

この記事は[Vim Advent Calendar 2014 - Qiita](http://qiita.com/advent-calendar/2014/vim) 22 日目の記事です 21 日目の記事は @mitsuse さんの[非英語ネイティブでも Vim で快適に英語を書きたい](http://mitsuse.jp/2014/12/20/vim-ac-2014-writing-english/)でした Vim アドベントカレンダーですが、ちょっと趣向を変えて[Vimperator](https://addons.mozilla.org/ja/firefox/addon/vimper

内容 - shell でのバックグラウンド処理 - ジョブ制御フラグ - メタ文字による標準出力の管理 [Android - Gradle を Zsh で補完する - Qiita](http://qiita.com/petitviolet/items/11ae1c7791e6343a6c1e)という記事を書いた時に > なお、初回のみタスクの読み込みに時間がかかるが、2 回目以降はファイルキャッシュを読み込むため比較的速くなる と書いたが、初回の読み込み時の長さが気になるので読み込み中である indicator を表示することにした 参考 [Python でローディン

Qiita API v2 の Python ラッパーがなかったので作りました - Github: [petitviolet/qiita_py](https://github.com/petitviolet/qiita_py) - Pypi: [qiita_v2 0.1.0 : Python Package Index](https://pypi.python.org/pypi/qiita_v2) テストとかdoctestで適当に書いてるのしか無いので、バージョンは0.1.0としています インストール Pypi に登録しているのでpipで出来ます sh pip

快適な Android(Studio)ライフを送りたい 内容 Zsh でも Gradle コマンドを補完出来るようにした  参考 [zsh 補完関数を自作すると便利 - はこべブログ ♨](http://hakobe932.hatenablog.com/entry/2012/02/13/2

Android で Json を扱うライブラリとして有名な Gson ですが、 Proguard を有効にしたビルドだと問題が発生します 問題 普通だと java new Gson().fromJson(jsonString, Hoge.class); でjsonStringをHogeクラスに変換出来るはずです しかし Proguard を有効にしてあると、Hogeクラスのフィールド名が難読化されて例えばアルファベット 1 文字に変更されているため、 jsonStringにおける json のキー名とHogeクラスのフィールド名が一致しなくなり

この記事は[Python Advent Calendar 2014 - Qiita](http://qiita.com/advent-calendar/2014/python) 2 日目の記事です 前日は @kureikei さんの[Blender 関連](http://pronama.azurewebsites.net/2014/12/01/python-pronama-chan-blender-add-on/) でした 最近は golang でツールを作るのが流行っていますが、負けじと python ももっと盛り上がって欲しいですね ということで、コマンドラインツールを作る時に必要な引

- ActionBar メニューの表示/非表示を切り替える - Fragment にメニューを表示させる ActionBar メニューの表示/非表示を切り替える 概要 ActionBarActivityな Activity の ActionBar にあるメニュー(options menu)について、 java MenuItem item = menu.findItem(R.id.menu_id); item.setVisible(false); をしても消えてくれなかった options menu を何とかして消す やり方 java:ti

Android Studio でビルドした時に、 com.android.dex.DexIndexOverflowException: method ID not in [0, 0xffff]: 65536 っていうが出て困った。 なんとか解決したので、メモ 参考 - [Building Apps with Over 65K Methods | Android Developers](http://developer.android.com/tools/building/multidex.html) - [android - Unable to execute dex: met

頑張って書いた JavaDoc を Android Studio から生成する手順 環境 Android Studio 0.8.6 jdk1.7.0_60.jdk 手順 メニューの[Tools] -> [Generate JavaDoc...]を選択 

Fragment自身でActivityで言うところのfinish()を実行したい java getFragmentManager().beginTransaction().remove(this).commit(); で出来た 追記 backstack がある場合は以下の方がいいでしょう java getFragmentManager().popBackStack(); from: https://qiita.com/petitviolet/items/9a8302d1f08fbde1fc65

まとめ Ansible でローカルのファイル/ディレクトリをリモートに持っていくためには synchronizeではなくcopyモジュールを使えば良い synchronizeとcopy [ansible directory copy - Google 検索](https://www.google.co.jp/search?q=ansible+directory+copy)すると、copyとsynchronizeの 2 つのコマンドが出てくる![kobito.1411812903.512220.png](https://static.petitviolet

Flask で普通に logging をする場合、[Flask logging example](https://gist.github.com/ibeex/3257877)のように、 py:title=app.py app = Flask(__name__) app.logger.debug("test message") のようにすれば簡単に出来る。 しかし、loggingの外部ファイルから設定を読み込むfileConfig py:title=fileConfig import logging.config logging.config.fileConf

ざっくり概要 - [commonsguy/cwac-camera](https://github.com/commonsguy/cwac-camera)というカメラ用のライブラリを使う - Android で写真を撮る - 動作設定をする - 起動・撮影・保存する - 撮影した写真をあとで使う - イベントバスの[Otto](http://square.github.io/otto/)を使う カメラの動作設定 基本的には [cwac-camera/SimpleCameraHost.java](https://github.com/commonsguy/cwac-camera/b

まとめ header関数を使っている関数などをテストする際には、テストを走らせる前に ob_start()と書きましょう 問題 PHP でテストしようとして、何故か[SimpleTest - Unit Testing for PHP](http://simpletest.sourceforge.net/)を利用した テストを実行するとheader()によるエラーが出た > E_WARNING: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at ... よく

内容 - Mac - homebrew を使ったインストール - CentOS - ソースからコンパイルしてインストール ドキュメント ここ読み込んだら幸せになれそう http://vim-jp.org/vimdoc-ja/ Mac に homebrew でインストール sh brew install vim --with-features=huge --enable-multibyte --enable-pythoninterp=dynamic --enable-cscope --enable-fontset --disable-gui --without

概要 - 日本語で検索 - GET パラメータをキーワードとして検索 - PDO 使って MySQL に接続し、プレースホルダを使って SQL を構築する - 可変長な AND(OR)検索 ポイント 日本語対策 - mb_internal_encoding('UTF-8');をファイルの先頭に書く - 今回は特に関係ないっぽいですが、とりあえず書いてます - PDO作成の際にutf8を指定する - MySQL の設定を変更する - こうなってたら動いた >mysql> show variables like 'character_

やりたいこと - zsh でオリジナルな関数を実装したい - 自作関数にも補完を効くようにしたい - ファイル一覧を表示させたい - オプションも付けたい 参考 - [zsh の補完関数の自作導入編](https://gist.github.com/mitukiii/4954559) 自作関数 rmを~/.Trash/にmvするだけのコマンド(もらいもの)に置き換えており、rmfは/bin/rm/に置き換えている 以前は zsh function rmf() { for file in $* /bin/rm $file }

tips - データベースエンジンの指定 - 複数カラムに対するユニーク制約 - 外部キー制約 - NULL を許さない - unsigned int(MySQL) - 随時追加？ バージョンは 0.9.4 です データベースエンジンの指定 __table_args__で指定出来る python __table_args__ = {'mysql_engine': 'InnoDB'} ユニーク制約 単一カラムへは簡単だが、複数カラムにユニーク制約を貼るには sqlalchemy.schema.UniqueConstraintを使用する必

参照 http://stackoverflow.com/questions/4513380/scala-match-help 問題 こんなコードがある scala def flatMapSublists[A,B](ls: List[A])(f: (List[A]) => List[B]): List[B] = ls match { case Nil => Nil case sublist@(_ :: tail) => f(sublist) ::: flatMapSublists(tail)(f) } ん？sublist

要約 - Github クローンの[Gitbucket](https://github.com/takezoe/gitbucket)の導入 - ssh 経由で Gitbucket を利用する流れ Gitbucket の導入 1. ダウンロード Zsh wget https://github.com/takezoe/gitbucket/releases/download/1.13/gitbucket.war 1. openjdkのインストール Zsh sudo yum install openjdk-7-jre 1. t

sftp だと TAB 補完が効かないので不便だった でも ssh でファイル転送したかった 使い方 sh brew install lftp sftp hoge@example.com lftp sftp://hoge@example.com これだけで補完の効く sftp になる sftp だとllsだったのが!lsになったり、少しだけ違う getだとワイルドカードが展開できないのでmgetを使う mgetで上書きを許可するにはset xfer:clobber onと入力すれば OK Ctrl-rでインクリメンタルサーチ出来たり

Python でパッケージを作って、[PyPI](https://pypi.python.org/pypi)に登録した時の作業メモ なお、今回はコマンドラインツールを作りました PyPI に登録することによってpipでインストール出来るようになります ディレクトリ構成 ├── README.md ├── requirements.txt ├── setup.py └── src ├── __init__.py └── hoge.py ファイル詳細 - requirements.txt、src/**init**.py

なにかライブラリが無いかと思って[crawler4j](http://code.google.com/p/crawler4j/)に行き着きました。 使用準備 http://code.google.com/p/crawler4j/ のサイドバーにある[Downloads]から crawler4j-3.5.zip と crawler4j-3.5-dependencies.zip をダウンロードする。 html のパースには jsoup を使うので、[ここ](http://jsoup.org/download)からダウンロードしておく。 eclipse だと[ビルドパスの構成]>[ライ

Google の API を用いて Android 端末への PUSH とステータスバーへの通知の表示メモ クライアント(Android) Android で PUSH 通知をするための準備は[http://dev.classmethod.jp/smartphone/android/gcm/](http://dev.classmethod.jp/smartphone/android/gcm/)に書いてあります。 本当に参考になりました。 ここからは上のリンクからの変更点と追加点についてです。 - Google Developers Console での手順が多少変わっているので

これが正しい方法かどうかわかりませんが、アラームとして機能したのでメモ Android でアラームを鳴らすためには、 1. アラーム時に起動するサービスを PendingIntent を使って指定する 1. 指定されたタイミングで起動したサービスから sendBroadcast を利用してレシーバーを起こす 1. 起こされたレシーバーからアラーム時に起動する Activity を Intent によって指定、起動 というプロセスでいけるようです。 めんどくさいですが。 サービスとレシーバーを利用するためには権限が必要なため、Manifest に記載する 必要な部分のみ書いています。

sh:title=paper !/usr/local/bin/zsh find . -name '*.tex' -print0 | xargs -0 sed -i '' -e 's/、/，/g' find . -name '*.tex' -print0 | xargs -0 sed -i '' -e 's/。/．/g' そして zsh chmod +x paper sudo mv paper /usr/local/bin これでどこでも zsh paper とコマンドを打てば句読点が論文用になります！ from: https://qii

既にインストールされているパッケージをアップデートしたいが、sudo 権限がなく、 -I や--user だけでは permission エラーや ez_setup.py がない等で出来なかった。 手順 手元にダウンロードして解凍し、解凍後のディレクトリから pip で user 環境にインストールする zsh ./tmpにtar.gzをダウンロードする pip install [package] -I --user -d ./tmp tar zxvf ./tmp/[package].tar.gz pip install -e ./tmp/package --user

user テーブルと article テーブルがあり、article テーブルには user_id という user.id を参照する外部キーを持っている。 そして、article.user_id に on (delete|update) cascade を付け加えたかった テーブルの構造および外部キーの名前を確認する mysql mysql> show create table user \G *************************** 1. row *************************** Table: user Create Ta

Python の便利なマルチプロセスライブラリである multiprocessing と SQLAlchemy を組み合わせて使用するサンプル プロセス間のデータのやり取りは Queue で行い、DB には SQLALchemy の session を使ってアクセスする py from multiprocessing import (Process, Queue) from sqlalchemy import (create_engine, MetaData) from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from s

= python の networkx を使ってグラフを作ってみたのでメモ py:title=make_graph.py -*- encoding:utf-8 -*- import networkx import pylab from matplotlib import font_manager from itertools import combinations from random import randint ノードをkey、エッジをはるノードのlistをvalueとするdict vector = {} persons = [u"田中", u"鈴木", u"山田

以前、[OptParser の使い方](http://qiita.com/petitviolet/items/c2ba174a153bbdc5ad22)として記事を書いたが、どうやら argparse.ArgumentParser の方がなういらしい なので argparse.ArgumentParser の使い方のメモ py -*- coding:utf-8 -*- from optparse import OptionParser from argparse import ArgumentParser if __name__ == '__main__': """

python で疎な文書ベクトルの類似度や距離を計算をするメモ Scipy で疎行列を使う際の基本的な操作について 書いたのが昔なので、どっか間違ってるかも py:title=行列の計算 import scipy.sparse as sp import numpy as np a = sp.lil_matrix((1, 10000)) 1*10000の疎行列が作成される b = sp.lil_matrix((1, 10000)) a.shape => (1, 10000) for i in xrange(a.shape[1]): r = np.random.ran

py !/usr/bin/env python -*- coding:utf-8 -*- from optparse import OptionParser if __name__ == '__main__': """ コマンドエラー時に表示する文字列 """ usage = u'%prog [Args] [Options]\nDetailed options -h or --help' version = 0.1 parser = OptionParser(usage=usage, version=version) """ tes