新しく案件でGoを使うことになったので使えそうなドキュメントをリンクしていく 随時更新予定 追記予定： デプロイ周り Unity連携 gRPC-web Goダウンロード・インストール 公式サイト ダウンロード 確認 エディタ VSCodeやAtomなどにプラグイン入れる方法もあるが、すぐ始められて多機能なJET BRAINSのGoLandが一番いいと思う（有料だけどその価値はあった チュートリアル A Tour of Go 初学者は一通りこれを見ればいい、ポインタ、Goroutineだけ理解を深めるため他のサイトも見た。 メモ 以下、Go特有だったのでメモ Defer 遅延処理 try-cath-finalyのfinaly的に使う https://go-tour-jp.appspot.com/flowcontrol/12 Array スライスはデータ格納していない、単に元の配列の部分列を指

AWS Organizationを使ったアカウントの整備とスイッチロールの導入 したいこと 一つのAWSアカウントに本番環境や検証環境のサービスを同居させたくない 本番環境、ステージング環境、検証環境等を完全に分離させたい 検証環境は開発エンジニアがEC2等インスタンスを作成、削除を許容したいが本番環境はインフラエンジニアだけ許可などの制御がしたい 環境ごとにIAM発行する手間をなくしたい スイッチロールを使用しIAM１つだけで済むようにしたい AWS Organizationを使い環境ごとのグループ・アカウントを作成 グループ・アカウントを環境ごとに作成 それぞれのアカウントは独立するので検証アカウント内は本番アカウント内のサービスは表示されないので間違ったサーバー変更は起き得ない アカウントイメージ アカウント 内容

docker_lamp/ |-- mysql | |-- dump | | `-- setup.sql | |-- logs | |-- mount | `-- settings | `-- my.cnf |-- php | |-- logs | |-- settings | | |-- php.dev.ini | | |-- php.prod.ini | | |-- www.dev.conf | | `-- www.prod.conf | `-- Dockerfile |-- project | `-- html | `-- public | `-- index.php |-- redis | `-- mount |-- web | |-- logs | `-- settings | |-- default.conf | `-- nginx.conf `-- docker-compose

WEBサービスを公開する場合、Docker、EC2を準備して開発を進めることが多いが課題やミニマムサービスの場合、AWSのVPS（Lightsail） + PhpStormを使うとサクッとLAMP環境が構築でき最適解と感じた。 Amazon Lightsail（LAMP）インスタンス作成 所要時間：１分 コンソール画面よりLightsailを選択 インスタンスの作成をクリック プラットフォームの選択 → Linux/Unix を選択 設計図の選択 → LAMP(PHP7) を選択 オプション SSH キーペアの変更 → 新規作成し新しいキーペアを作成 インスタンスプランの選択 → 1GB/1CPU プランを選択 ※ 512MB/1CPU だと稀にメモリエラーになる。 インスタンスの作成をクリック 作成後、接続IPアドレスが表示される。 静的IPアドレス 所要時間：30秒 今のままだとIPア

Python DashでCSSを使う場合には大きく２パターン dash_html_components style指定 styleをDict追加することが可能 ドキュメントなどはこちらが使われていることが多い import dash_html_components as html app.layout = dbc.Container( [ html.H1("BootStrap Sample", style={"font-size": 100, "color": "red"}), html.Hr(), ], )

サンプルとしてApp Store ドランゴンクエストタクトのランキングを取得しリスト表示する apptweak用のPythonパッケージが存在するのでインストール import apptweak apptweak.API_KEY = "XTz" def main(): app_id = "1516559313" params = {"country": "jp", "start_date": "2021-03-01", "end_date": "2021-03-10", "device": "iphone"} json_response = apptweak.Ios.rankings(app_id, params) print(json_response) if __name__ == '__main__': main() {'content': {'ranks': {'6014': [5

タイトルがチープにだが要はミラーリングしたい スマホ画面をパソコン画面に表示する方法はいくつがあるがVysorを使う方法が一番簡単だった ダウンロード Vysorをダウンロード、Windows、Mac両方で使うことが出来る。 Android、iOS両方に対応している。 https://www.vysor.io/ Android接続 今回はサンプルとしてAndroid画面をパソコンに転送 先にAndroidのUSBデバッグを許可する。 https://support.vysor.io/technical/notfound/ USBデバッグを許可しAndroidとパソコンをUSB接続 Android Devicesに端末が表示される。 実行ボタンを押すとAndroid画面が表示される。 パソコン画面でAndroid操作も出来る。 いいね！と思ったら LGTM お願いします 【PR】プログラミン

Python PyAutoGUIとOpenCV画像認識を使いクリッカーゲームのBOT作成 やりたいこと自作のクリッカーゲームの自動化 ※ サンプルではCookie Clicker の自動化を行った→ http://orteil.dashnet.org/cookieclicker/ クッキーを自動でクリック 一定回数クリック後にCursurが購入可能かチェックし可能な場合、買う 1〜2を繰り返し行う PyAutoGUIとopencv-pythonをインストール PyAutoGUIドキュメント opencv-pythonドキュメント

dash/ |-- apps | |-- app1.py | |-- app2.py | `-- __init__.py |-- app.py |-- Dockerfile |-- index.py `-- requirements.txt FROM python:3.7.4 WORKDIR /app ADD . /app RUN apt-get update && apt-get install -y locales && locale-gen ja_JP.UTF-8 && apt-get clean; RUN pip install --upgrade pip RUN pip install -r requirements.txt ENV TZ Asia/Tokyo ENV LANG ja_JP.UTF-8 ENV LANGUAGE ja_JP:ja ENV LC_ALL ja_JP.

from google.cloud import logging client = logging.Client() logger = client.logger("pronichi") ログ用の関数 severityはログレベル（INFO,NOTICE,ERROR etc...） ログは環境変数、URI、任意メッセージを保存することにした ensure_ascii=False を設定しないとコンソール表示が文字化け def log_write(severity: str, uri: str, message: str): tmp = {"env": APP_ENV, "uri": uri, "message": message} tmp_json = json.dumps(tmp, ensure_ascii=False) logger.log_text(tmp_json, severit

はてブのエントリーはRSSを使って取得する 公式 ... http://developer.hatena.ne.jp/ja/documents/bookmark/misc/feed RSS パラメーター q ... キーワード sort ... ソート（新着順：recent, 人気順：popular） threshold ... 最低はてブ数 date_begin ... 開始日 {YYYY-MM-DD} date_end ... 終了日{YYYY-MM-DD} キーワード https://b.hatena.ne.jp/search/text?q=PHP&mode=rss&date_begin=2021-02-01&date_end=2021-02-01 タグ https://b.hatena.ne.jp/search/tag?q=PHP&mode=rss&date_begin=2021-

Qiita API ドキュメント https://qiita.com/api/v2/docs アクセストークンの取得 設定 > アプリケーションからアクセストークンを発行 https://qiita.com/settings/applications 検索クエリ page ... ページ番号(1~100) per_page ... 1ページあたりに含まれる要素数 query ... 検索クエリ 検索オプション ... https://help.qiita.com/ja/articles/qiita-search-options 例：PHPタグを含み作成日付2021-02-09の投稿を取得 注）日付検索条件はUTC時刻を元に行われる模様 https://qiita.com/api/v2/items?page=1&per_page=100&query=tag:PHP+created:>=202

HTMLファイルをPythonでPDF、イメージ出力 ソフトウェア、パッケージのインストール wkhtmltopdf ... https://wkhtmltopdf.org/ wkhtmltopdf ... https://github.com/qoda/python-wkhtmltopdf pdfkit ... https://github.com/JazzCore/python-pdfkit imgkit ... https://github.com/jarrekk/imgkit Dockerイメージ作成 wkhtmltopdf pdfkit imgkit は pip install xxx しバージョン指定して requirement.txt に追加 apt-get install -y wkhtmltopdf wkhtmltopdfをインストール そのままだとPDF、イメージ出力で

OAuth 認証 Twitter API を操作するには OAuth認証が必要 Developerサイトで取得したAPI KEYを使い認証を行う。 import tweepy # 取得したAPI KEY、TOKENを入力 API_KEY = "" API_SECRET_KEY = "" ACCESS_TOKEN = "" ACCESS_TOKEN_SECRET = "" def twitter_api() -> tweepy.API: auth = tweepy.OAuthHandler(API_KEY, API_SECRET_KEY) auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_TOKEN_SECRET) return tweepy.API(auth) def get_search(api: tweepy.API, q: str, since_i

... from google.cloud import bigquery, storage from google.cloud.exceptions import NotFound ... class YahooDownload: def __init__(self): self.str_client = storage.Client() self.bq_client = bigquery.Client() ... def upload(self): bucket = str_client.bucket("weekend-hackathon-stock") for _, v in self.download_list.iterrows(): stock_no = v["stock_no"] blob = bucket.blob(f"yahoo-finance-download/{stoc

株価アプリは前回作成したものを使う → Streamlitを使って株価データをグラフ表示した デプロイ先はCloudRunを使う キャッシュ化 このままWEB公開するとBigQueryアクセスが多くなるのでキャッシュ化を行う @st.cacheデコレーターを付けることで返り値をキャッシュする @st.cacheは引数種類別にキャッシュする 2回目以降はキャッシュを使いBigQueryにアクセスしない allow_output_mutationをTrueにすると返り値が変わってもエラーにならない @st.cache(allow_output_mutation=True, suppress_st_warning=True) def _get_stock(stock_no: str, start_date: str, end_date: str): .... FROM python:3.7.4

StreamlitとはPandasのDataFrameやmatplotlibで作成したグラフを簡単にウェブアプリにすることが出来るサービス 株価データ取得の方法はこちら → Seleniumを使い株価データを自動取得 株価データをBigQueryに保存する方法はこちら → 自動取得した株価データをBigQueryに保存 Streamlit公式サイト はじめに パッケージをインストール pip install streamlit デモを起動 streamlit hello

... from google.cloud import bigquery, storage from google.cloud.exceptions import NotFound ... class YahooDownload: def __init__(self): self.str_client = storage.Client() self.bq_client = bigquery.Client() ... def upload(self): bucket = str_client.bucket("weekend-hackathon-stock") for _, v in self.download_list.iterrows(): stock_no = v["stock_no"] blob = bucket.blob(f"yahoo-finance-download/{stoc

webdriverをダウンロード 最新バージョンをダウンロード chromeも最新にアップデートする Yahooログインをパスワードに変更 プロフィールのログインとセキュリティよりログイン方法をパスワードに変更 ※ パスワードログインは推奨されていないので注意してくださいね ディレクリ構成 yahoo-finance-download/ |-- download | |-- 0000.T.csv | `-- 9999.T.csv |-- chromedriver |-- yahoo_download.csv |-- yahoo_download.py `-- requirements.txt import os import time import pandas as pd from selenium import webdriver from selenium.webdriver.sup

タスク管理方法は沢山あるが教えてもらうこともなく急にスケジュール管理をお願いされることも多い そんなときの突貫アジャイル（大事なポイントだけ） 1, ミーティングをして項目の洗い出しを行う。 依頼人より本スプリントで開発したいことをヒアリングする。 スプリント期間に収まるボリュームでヒアリングすることを心がける。 マインドマップなどを使用して整理するのがオススメ。 ※ 資料はサンプル 2, 項目より開発ポイントを算出する。 A, 開発ポイントは、開発メンバー数名と話し合い、開発ポイントを１～１０内で決める。 B, 担当者の割り当て。共通の開発項目をまとめ、A担当、B担当、C担当などとして担当者を決める。 ※ 資料はサンプル 3, 開発メンバーのベロシティ（開発速度）の算出する。 A, 前回のスプリントから開発メンバーのベロシティを算出する。（初回は想定ベロシティで良い。） B, 前回のベロ