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git stash -u で.gitignoreに記述されているディレクトリやファイルが消えてしまうケースがあるようです。

git stash -u

新規作成されたファイルなどuntrackedなファイルも
まとめてstashしてくれる-uオプションですが、
挙動に注意する必要があるとのことです。
　

ローカル環境でrailsを使っていて、
知らないうちにbundlerが使えなくなってることがあり、
しばらく謎＆困っていたのですが、
どうやらpre-pushで走らせていたシェルスクリプト内で
git stash -uを使っていたのが原因のようでした。
　

bundle install もエラーが出て、
よくみるとvendor/bundler配下のrubyのファイル群がごっそり消えていました。
　

調べてみると.gitignoreの記述の仕方によって
ここに書かれているディレクトリやファイルが消えてしまうとのこと。

結局スナップショットからvendor/bundler配下のファイルを復元して事なきを得ましたが
git管理外にしたファイルが消えてしまってはたまったもんじゃないないですね。。
　

git stash を使うときは、一度addしてから

git stash save "コメント"

とした方がよさそうです。
皆さんもご注意ください。
　
　

参考
https://i-beam.org/2015/11/12/124405/
https://qiita.com/yamamoto_hiroya/items/f4d6922e823291e6e790

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クローラーとはWEB上に掲載されているテキストや画像や音声データを収集するロボットのことをいいます。

クローラーとは

クローラーとはWEB上に掲載されているテキストや画像や音声データを収集するロボットのことをいいます。html上のaタグをもとにクロールするURLを取得し情報を取得するのでクロールさせる場合はページ上のどこを取得するか指定する必要があります。

heritrixとは

クローラーするソフトはたくさんありますが、今回はheritrixを使います。heritrixはspringをもとに作られているオープンソースのクローラーです。ブラウザ上で設定や実行などができるので割と便利です。現在バージョン3系まで出ており、動かすためにはjava6以上が必要です。

導入

ホームーページの導入ガイドは3.1ですが、バージョン3.2が出ているので今回はそちらを使います。
環境:
Vagrant + VirtualBox
OS:CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)
java:1.7.0_80

ソースの取得

まずはこちらから環境にあったものを持ってきます。

wget http://builds.archive.org/maven2/org/archive/heritrix/heritrix/3.2.0/heritrix-3.2.0-dist.tar.gz
tar zxvf heritrix-3.2.0-dist.tar.gz

パスやメモリの設定

適宜設定を行います。

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_80
export HERITRIX_HOME=/home/vagrant/heritrix-3.2.0
chmod u+x $HERITRIX_HOME/bin/heritrix
export JAVA_OPTS=-Xmx1024M

起動

仮想環境の場合は、-bオプションでipを指定します。
自分はvagrantなのでゲストのipを設定

$HERITRIX_HOME/bin/heritrix -a admin:admin -b 192.168.XX.XX

※javaのバージョンが新しすぎると以下のようなエラーが出るようです。自分はjavaのバージョンを下げることで対応しました。

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: sun/security/tools/KeyTool
  at org.archive.crawler.Heritrix.useAdhocKeystore(Heritrix.java:438)
  at org.archive.crawler.Heritrix.instanceMain(Heritrix.java:319)
  at org.archive.crawler.Heritrix.main(Heritrix.java:189)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: sun.security.tools.KeyTool
  at java.base/jdk.internal.loader.BuiltinClassLoader.loadClass(BuiltinClassLoader.java:582)
  at java.base/jdk.internal.loader.ClassLoaders$AppClassLoader.loadClass(ClassLoaders.java:185)
  at java.base/java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:496)
  ... 3 more

クロールの実行

ブラウザにアクセス

https://192.168.XX.XX:8443/enginebasic認証を聞かれます。ユーザー：adminパスワード：admin

↓の画面が開きます

jobの作成

クロールをするためのジョブを作成します。
↓の赤枠の部分に名前を入れてcreateボタンを押します。

job画面へ遷移

↓の赤枠の部分が作成されるのでクリック

↓の画面が開きます

編集

最低限クロールを実行するために、xmlファイルを設定しなくちゃいけない箇所があります。
画面上部のConfigurationをクリック
↓の画面が開きます

metadata.operatorContactUrlの編集

クロールしたページでなにかトラブルが起きた用に、ページの管理者がクローラーの管理者にコンタクトをするためのページを指定します。
↓の赤枠の部分

beanタグ(id=”longerOverrides”)の編集

クロールのシード（開始地点）になるURLです。
↓の赤枠の部分を編集

実行

ジョブのトップ画面で
build→checkpoint→launchの順番で実行すれば実行は可能

結果

実行結果は↓に出力されます。

おわりに

データを取得するためにはまだまだ設定をする必要がありそうです。今後調べていきます。

参考

・ホームページ
https://webarchive.jira.com/wiki/spaces/Heritrix/overview

・Webクローラ「Heritrix」を使ってみる
https://qiita.com/megu_ma/items/26ae5937ca4362ad767b

・国立国会図書館 インターネット資料収集保存事業
http://warp.da.ndl.go.jp/contents/reccommend/mechanism/mechanism_heritrix.html

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Micro Hardeningの記念すべき第一回開催に参加して全13チーム中 4位だったのでHardeningをダイレクトマーケティングしていきたい。

TL; DR

Micro Hardeningは楽しいので参加しよう。

ハードニングって？

Hardening ProjectはWASForum主催のセキュリティに関する実践対応力を総合的に競うコンペだ。参加者は架空のECサイト運用者となって延々と押し寄せるインシデントに対応する。つまり、攻撃者が様々な方向から攻撃し、複数のサーバがダウンし、各種のプロセスは停止し、トップページは改竄され『Hacked 🙂 』とか書かれ、帯域はサチり、顧客からの問い合わせメールが山と積もる。

参加者はチームとなってこれに対応し、攻撃を検知し、対応策を講じて、改竄されたページを発見しては戻し、ダウンしたサーバを復旧させ、いつの間にか入ったウィルスにも負けず、有料セキュリティソフトの導入を検討し、障害の報告書を書いて提出し、記者会見を開いて状況を説明しなければならない。ちなみにどれも本当にやる。

Micro Hardening

自分が今回参加しに行ったハードニングはMicro、つまりフルのハードニングに対するミニ・ミニ版だ。フルのハードニングは二日間ほどフル日程で競技を行うが、それより小規模なMini Hardeningは3-4時間ほど。そして更に小さいMicro Hardeningは1時間未満で終わる。ちなみにMicroは今回が初の開催らしい。

もちろん、せっかく土日にやってきて1時間だけで終わるのは寂しいので繰り返し何度も行う。なお、攻撃パターンは毎回同じなので敵が出てくるパターンを死にながら覚えるタイプのアクションゲームと大体同じだ。

また、競技時間の短さ以外の特徴としてMicro Hardeningでは技術以外の対応はしなくてもいい。つまり、他のハードニングとは違って障害報告書を書いたり顧客のメールに返信したり記者会見はしなくていい。こういうところでも参加するハードルは非常に低い競技だといえる。(我々は障害報告書のテンプレートを見るだけで色々思い出して複雑に気持ちになれる)

さて、実際にどんなことをやるのかというと、まず構築済みの環境がぽいっと渡されるのでポートフォワーディングなどしながらSSH接続する。

それぞれの環境ではECサイトが稼働しており、このECサイトへボットが定期的にアクセスして何かしらを買っていく。そして、この受注金額がスコアとして加算されていくので我々はボット様がお買い物に不自由されないよう保守していればいい。

しかし順調だったグラフの伸びも突然止まる。ページ改竄、DoSアタック、SQLインジェクション。プロセスは落ちるわ、不思議な力(脆弱性)によって見知らぬファイルが作られるわで忙しい。時間こそ僅かに45分だが、この間に５，６回ものの攻撃を受けるのでその度に対処して復旧しなければならない。

なお仮に購入操作に問題はなくとも復旧までの間はボットも買い物をしない。Hacked 🙂 と書かれたトップページのECサイトで買い物をする豪の者はいないのだ。

面白いところ

まず、この競技の良いところは「理解/把握したらすぐ次のセットで対応を試せる、改善できる」ところだ。普通のハードニングでは「あぁ〜あの時こうしていればぁ！」と悔しい思いをしてもすぐにリトライはできないがMicro Hardeningならすぐにリトライ出来る。

スコアが常に可視化されてスクスクと伸びていくのを見るのも楽しい。何故か止まったらすぐに原因を調べて対処だ。あまり他の参加者と競う雰囲気ではなく、前回の自分たちのスコアを乗り越えられるかどうかという達成感に重点が置かれる。

ひとくちレポート

チームは会場入りした順番にランダムで決定され初対面のメンバー同士だったものの、Slackや口頭で適宜コミュニケーションを取って各自が得意な部分を受け持ちながら競技を進められた。ISUCONなど高速化系の競技でMySQLやアクセスログ周りがいくらか明るくなったのでもっぱらその辺をやっていた。

結果は序文にも書いた通り13チーム中の4位とまぁまぁの高得点を達成。特に最終セットでは全てのインシデントをきっちり対応しきったつもりだったが、いくつかのボーナス得点を獲得できていなかったらしくトップとはいくらか差の付いた結果になった。

とまぁ残念ながらインシデントや他の参加者について詳細なことは書けないが、とりあえずMicro Hardeningはハードニングの雰囲気をつかむにはとても良い入り口なので是非みんなも参加してみてほしい。

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ベジェ曲線というものをご存知でしょうか。
ゲームなど、コンピュータ上できれいな曲線を表現することができる式です。
この記事ではそのベジェ曲線をゲームに利用してみます。

＊ベジェ曲線は、その線（軌道）を描くのに開始地点と終点以外の制御点を1つ以上使うのですが、この記事では個人的な扱いやすさと動きから開始と終点含めて計4つの座標を使用します。

実際の計算式と動き

下記の式でTimeを0.0f ~ 1.0fまで動かすことで表現できます。

position = (1.0f - Time) * (1.0f - Time) * (1.0f - Time) * 開始地点 +
            3.0f * (1.0f - Time) *(1.0f - Time) * Time * 制御地点1 +
            3.0f * (1.0f - Time) * Time * Time * 制御地点2 +
            Time * Time * Time * 終了地点;

＊このgifでは左下の地点から時計周りに 開始地点,制御地点1,制御地点2, 終了地点です。

実用

シューティングの弾や取得したアイテムの取得演出などに使えると思います。
線形補間とかでオブジェクトの座標を設定してもいいですがベジェを使うと自然に不規則な感じが出てかっこいいです。

制御地点を変えるだけでも動きにかなりのバリエージョンが出せますし、
この記事では2次元的な動きしかお見せしていませんが当然1次元、3次元の動きにも使えるので色の変化やカメラの動きなどに使ってもいいかもしれません。

おわりに

ベジェ曲線について軽く調べると..
・N 個の制御点から得られる N − 1 次曲線である。
・2次ベジェ曲線 (Quadratic Bézier curve)、3次ベジェ曲線 (Cubic Bézier curve)などがある
.etc

どうでもいい上によくわかりませんが、ゲームのオブジェクトの動きに使おうとしてる自分的には周りに伝わる呼び方と結果を得られる式だけ理解できればそれでいいです。
仕組みがわからなくても一度使ってみると直感的に使えてとても便利だと思うので一度使ってみてはいかがでしょうか。

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検索アナリティクスから検索クエリの一覧表を見ると、そのワードで検索した際のGoogle検索画面にリンクする機能になっています。ですが、データポータルではテキスト状態がデフォルトなため、このリンクがなくなってしまいます。今回はHYPERLINK関数などを駆使することで同様のリンクをデータポータルレポートに反映可能にする方法をご紹介します！

この記事でまとめられていること

こんにちは。株式会社アピリッツでアナリストをしているssekiです。
前回の記事で、「データポータルを使ってサーチコンソールの検索クエリデータを1,000件以上取得する方法」をご紹介いたしました。
もちろん、ご紹介した方法で十分に使えるのですが、一点だけ気になるところが残ってしまうのです。
検索クエリが直接Google検索へリンクできなくなってしまうという点です。

ある検索クエリが実際にどんなニーズで検索されているのかを知るために、検索結果を見ることは重要です。
でも、わざわざ検索窓にコピペして調べるのは億劫ですよね・・・。

ということで、今回はデータポータルレポートでも検索クエリをGoogle検索にリンクするテキストリンクに変更する方法をご紹介いたします。

サーチコンソールにおける検索クエリリンク

すでによく使われている方には今更になってしまいますが、冒頭で伝えた検索クエリリンクとはどういうものなのかを説明します。

※情報保護のため、検索クエリを黒塗りしています。
左の画像はサーチコンソールの検索クエリ表です。情報保護のため黒く塗りつぶしてある部分に検索クエリが表示されます。この検索クエリGoogle検索結果へのテキストリンクとなっており、クリックすると右図のような画面に移動します。

冒頭で述べたように、キーワード毎にどんなニーズがあるのかを知りたいときには役に立つ機能ですが、データポータルではテキストとして表示されるためデフォルトでは機能が失われた状態になります。

データポータルで検索クエリをリンクにする方法

それでは、実際にハイパーリンク化する方法を見ていきましょう。
まずは検索クエリがディメンションに設定された表を用意します。

デフォルトで用意されている「Query」はテキストデータのためリンクしません。
そのため、計算フィールドを使って新しいディメンションを作成します。
今回使う関数は「HYPERLINK」と「CONCAT」です。実はこの関数、以前の記事でご紹介しています。
なので、今回は細かい説明は省略して実際の計算式だけ紹介します。

HYPERLINK(CONCAT("https://www.google.com/search?q=", Query), Query)

はい。これで新しいディメンションができました。
あとは、今作ったディメンションに切り替えて表示するだけです。


無事テキストリンク化し、サーチコンソールの時と同様にGoogle検索結果へハイパーリンクさせることができます。

番外編：Yahoo！およびBingの検索結果にリンクさせる方法

先ほどの計算式を応用すると、Googleのみならず様々な検索エンジンの検索結果にリンクさせることも可能です。
例えば、Yahooの検索結果にリンクさせたい場合は計算式をこのように変更します。

HYPERLINK(CONCAT("https://search.yahoo.co.jp/search?p=", Query), Query)

同様にBing検索結果の場合、計算式はこのようになります。

HYPERLINK(CONCAT("https://www.bing.com/search?q=", Query), Query)

お判りいただけたでしょうか。CONCAT()の中身がリンク先になるように「Query」の先頭につけるURLを、各検索エンジンのURLに変更しただけです。
技術としては簡単ですが、YahooやBingの検索結果にワンクリックでリンクできるのは便利ですよね！

なお、クリック数などはサーチコンソールデータのためGoogle検索のデータしか表示されませんのであしからず・・・。

まとめ：この機能はどんな人におすすめか

今回はHYPERLINK関数とCONCAT関数を用いて、検索クエリをテキストリンク化する方法をご紹介いたしました。
前回の検索クエリを1,000件以上取得する方法と合わせて、ウェブマスターに有用な機能かと思います。

また、番外編でも扱ったようにYahooなどの他検索エンジンにおいても応用できるのは便利ですが、この他にも自社のサイト内検索結果に応用するなど様々な使い方がありますので、必要に応じてご活用してみてください。

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ウェブサイトの自然検索流入において、ユーザーがどんな検索クエリを利用しているかを知ることはユーザーニーズを理解する第一歩です。その検索クエリを調べる方法がサーチコンソール（旧ウェブマスターツール）の検索アナリティクスにありますが、機能制限として1,000件までしか取得できない仕様となっています。実は、Googleデータポータルはこんなところでも活躍するんです。

この記事でまとめられていること

こんにちは。株式会社アピリッツでアナリストをしているssekiです。
今回の記事では、Googleデータポータルを用いることで、サーチコンソールの機能「検索アナリティクス」の検索クエリを『簡単』かつ『最速で』1,000件以上取得する方法についてご紹介いたします。

サーチコンソールとは

突然ですが、あなたはどんな方法でこのDorubyのサイトを訪問しましたか？

TwitterやFacebookなどのSNS、他社サイトからの外部リンク、はたまた事前に登録したお気に入りなど、様々な流入元（チャネル）が考えられますが、おそらく多くを占めるのはGoogleやYahooの検索エンジンを使った自然検索流入かと思います。

同様に多くのサイトでは自然検索による訪問が主となっているため、SEO（検索エンジン最適化）と呼ばれる検索順位を上げる施策がセッション数を増加するために重視されています。

ところで、訪問してくれたユーザーがどんなニーズを持ってページを見つけてくれたのか・・・、気になりますよね。

ユーザーのニーズは検索に用いたキーワード、つまり検索クエリに表れます。その検索クエリを調べる方法がGoogleの提供するサーチコンソール（の検索アナリティクス）です。

サーチコンソールの制限

検索クエリを知ることのできるすごいツール！と感じるかもしれませんが、サーチコンソールはそこまで万能ではありません。
検索クエリを調べるための機能である検索アナリティクスだけに関しても、次のような制限があります。

• フィルタなどカスタムした内容を保存しておけない。
• 用意されているフィルタ以外で、自由にフィルタリングすることができない。
• 一回に1000件以上の検索クエリを取得することができない。

下の画像では、「999行中」となっている通り、1000件以上の検索クエリを表示できていません。もちろん、ダウンロードしても999件しか取得できません。

そのため、必要な検索クエリを調べるために膨大な時間が必要になったり、そもそも取得するのが不可能だったりするというのがサーチコンソールの面倒なところです。

Googleデータポータルで制限を解除

これらの制限ですが、Search Consoleで用意されたAPIを用いれば制限を超えて検索クエリを取得可能です。
しかし、APIを利用するにはプログラミング知識やツール開発をするための工数が必要になるため、技術的・時間的に難しい側面があります。

それでは、簡単に制限以上の検索クエリを取得する方法はないの？ということですが、
実は、GoogleデータポータルではSearch ConsoleのAPIからデータを取得しており、かつ連携することを想定した設計がされているため、Googleデータポータルを使えばとても簡単に解決することができるんです！

データポータルで検索クエリを1000件以上取得する方法

方法は簡単です。サーチコンソールをデータポータルに連携し、検索クエリをディメンションに設定した表を作成するだけ。
まずは、サーチコンソールとの連携からやってみましょう。

上の画像のように、データソースの追加からSearch Consoleを選択すると、連携可能なサイトが表示されます。
サイトを選択すると、「サイトのインプレッション」と「URLのインプレッション」という表を選択できます。
今回はどちらを選んでも検索クエリを取得することが可能ですが、この２つの違いは以下の通りです。

– サイトのインプレッション：サイト全体を見るデータ。平均掲載順位を評価可能。
– URLのインプレッション：URL単位で見るデータ。ランディングページのURLを評価可能。

表を選んで接続が完了したら、次にレポート画面で表を作成します。ここでディメンションにQuery（検索クエリ）、指標にClicks（クリック数）を選ぶと検索クエリごとのクリック数を取得できます。

上の画像をみると、右下に「/23653」とありますね。これは23,653件の検索クエリを取得したということを表しています。

以上のようにデータポータルを使ってサーチコンソールの検索クエリを簡単に1,000件以上取得することができました。

まとめ：この機能はどんな人におすすめか

ウェブサイトを運営している方々にとって、サーチコンソールはなくてはならないツールです。
そのため、今回の機能を用いることで、これまでサーチコンソールでの検索クエリ探しに時間をかけていたウェブマスターの業務を大幅に短縮でき、より多くの検索クエリを見つけることでロングテールなニーズにこたえるサイト運営がしやすくなると考えられます。

また、今回は検索クエリの1,000件制限に焦点を当てましたが、Googleデータポータルを用いることでフィルタリングのかけ方などを保存しておくことも可能です。

サーチコンソール連携で有用なフィルタリングについて、今後記事にまとめていこうかなと考えていますのでご期待ください。

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Oracleに標準で備わっている日本語検索機能をRailsから使ってみましょう

データベース内のテキストから特定の語句が含まれるレコードを検索する必要がある場合、通常は弊社の提供する AdvantageSearch というサービスをお薦めしています。

しかし、OracleにはOracle Textというテキスト検索のための仕組みが標準で備わっているので、今回はそちらを使って検索機能を実装してみます。
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/oracle-text-v5

Oracle Textとは

Oracle Database本体に標準でバンドルされている、テキスト検索機能です。

欧文に対応したBasic Lexserのほかに、JAPANESE_VGRAM_LEXERと呼ばれる日本語に特化したトークン処理のエンジンを持っており、分かち書きのない日本語テキストに対して高速な部分一致検索を行うことができます。

V-GRAMとは

2文字単位で文字を区切っていくBIGRAM（2-GRAM）を、日本語の特性に合わせて拡張したアルゴリズムです。文頭に置いてはいけない禁則文字がトークンの先頭にこないように、トークンの長さを基本の2文字から伸ばしていくことから 可変gram という意味でV-GRAMと名付けられたようです。

詳しくはこちらが参考になります。
http://otndnld.oracle.co.jp/products/oracle8i/intermedia/htdocs/imt.htm

Railsからの利用

下準備

下準備として、DBユーザーに権限を付与したり、JAPANESE_VGRAM_LEXERのプレファレンスを作成したりする必要があります。こちらを参考に各自の環境に合わせて作業して下さい。
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/oracle-text-v5

マイグレーション

マイグレーションファイルを作成して、検索を提供したい VARCHAR2型, CLOB型のカラムにOracle Text用のインデックス（Context Index）を付与します。

add_index :users, :address, options: "INDEXTYPE IS ctxsys.context PARAMETERS ('lexer jp_lexer sync (on commit)')"

ここでは、前述の下準備で作成したプレファレンスに jp_lexer という名前を使用しています。

また、sync (on commit) というオプションによって、データベースにコミットした時点でインデックスの更新を行うように指定します。通常のインデックスとくらべて更新コストが重いため、文字量が多いカラムの場合は別のタイミングを選択する必要があるかも知れません。

今回使用しているOracle enhanced adapterには、もともとContext Indexを作成する add_context_index というメソッドが用意されているのですが、デフォルト以外のレクサーを指定することができないため、 add_index にオプションを渡すという方法をとっています。

ActiveRecordからの検索

Oracle TextLは独自の CONTAINS() という関数を使って検索するため、Oracle enhanced adapterには専用のメソッドが用意されてます。

class User
  has_context_index
end

この has_context_index というクラスマクロを記述することで contains というクラスメソッドがミックスインされ、

User.contains(:address, '大井町').order(:created_at).limit(10)

といった検索ができるようになります。

ただしこのメソッドには、別のテーブルと joins して検索したときにカラム名が重複していると正常に検索できないというバグがあるため、例えば

Corporation.joins(:customers).merge(Customer.contains("customers.address", '大井町'))

のように、contains メソッドにテーブル名も含めた名前を文字列で渡してあげる必要があります。

CONTAINS関数の注意点

CONTAINS() の検索式の中で使える独自の文法や予約語があるため、一般ユーザーの入力をそのまま渡すとSQLエラーになる場合があります。
意図して複雑な検索式を使用しない場合は、下記のドキュメントに記載されている予約語を { と } でエスケープするような処理が必要です。
http://otndnld.oracle.co.jp/document/products/oracle10g/102/doc_cd/text.102/B19214-01/cqspcl.htm

日本語以外の検索について

JAPANESE_VGRAM_LEXER を使ったインデックスでは、いわゆる英数文字で書かれたテキストは、空白区切りでトークンとして分解されるため、「目的の単語が含まれるレコードを検索する」という動作になります。

hogehoge fugafuga という文字列が格納されたレコードにヒットする検索語は hogehoge と fugafuga だけで、 hoge や fuga ではヒットしないことに注意して下さい。

まとめ

RailsからOracle Textを使ったテキスト検索機能を利用する方法について紹介しました。
AdvantageSearch にはかないませんが、なかなか便利な検索エンジンですのでみなさんも利用してみて下さい。

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音楽にリズムがあるように、文章にもリズムがあります。
心地よく頭の中に入ってくる文章には、いいリズムが不可欠です。

5つのポイント

注意すべきポイントは以下の5つです。
・句読点を適切に使っているか
・接続詞を意識しているか
・文末表現が連続しすぎていないか
・一文の長さ
・改行のタイミング

これらを守っていれば、途中でつっかかることなくスラスラと読める文章が出来上がるはずです。

リズムを整える

例として、以下の文章を用意してみました。

今日はとてもいいことがありました。近所の雑貨店の閉店セールで掘り出し物をたくさん見つけました。

短い文章ですが、少し読みにくいです。
前述の5つのポイントを使って、直してみましょう。

今日はとてもいいことがありました。
近所の雑貨店の閉店セールで、掘り出し物をたくさん見つけたのです。

読点を打ち、文末表現を変えて改行をしただけでも、だいぶ声に出して読みやすい文章になったかと思います。
読み手にも気持ちよく文章を読んでもらうためには、こうした少しの工夫が重要になります。

リズムのいい文章になったかどうかは、実際に声に出して読んでみると分かりやすいです。

おわりに

自分の文章の癖を理解しておくと、後で見返した時にどこを重点的にチェックすればいいのかが分かります。
まずは自分の素の文章と向き合ってみるのもいいかもしれません。
私の癖は、副詞を置く位置がおかしくなってしまうことです。気を付けたいですね。

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awesome_printというコンソールの出力を見やすくしてくれるgemの紹介をしたいと思います。

普通にhashのデータを出力

awesome_printを使用したhashのデータを出力

パッと見わかりにくい配列の場合でもインデントを綺麗に揃えてくれるのでとても見やすいです。

インストール方法

• Gemfileにawesome_printのGemを追加

# Gemfile
gem 'awesome_print'

• Bundlerを実行

bundle install

おわりに

自分はrails consoleでpryを使っているのでawesome_printを使わなくてもある程度綺麗に表示されますが、irbの場合は出力がかなり見にくいと思うのでawesome_printを使うことをお勧めします。

*この記事内で使用しているユーザーデータは疑似個人情報データ生成サービスというサイトを利用して生成したものです。
https://hogehoge.tk/personal/

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Unityでできる自動ビルドについて調べてみました。

はじめに

Unityで複数プラットフォームに対してビルドを行うときにいちいち手作業でやることは面倒だと思いませんか？特にiOSのビルドはとても面倒ですよね？なので、Unityの自動ビルドについて調べてみました。調べてみたところ、以下の二つほど方法がありました。
・Uintyを使って外部コマンドからビルド
・CloudBuildを使用してビルド

今回は外部コマンドからUnityを起動してビルドすることについて書いていきたいと思います。使用した環境は、Unity 5.4.3 を使用しました。

コマンドライン上からビルド

コマンドライン上からビルドする方法についてお話しします
Unity上でのビルド方法は、BuildSettingsからビルドする方法があります。それをAndroid,iOSともに手作業やるのは結構大変なので自動化します。Unityのマニュアルを読んでみるとそのためのドキュメントが用意されていました。
URL https://docs.unity3d.com/ja/current/Manual/CommandLineArguments.html

macOSだと

/Applications/Unity/Unity.app/Contents/MacOS/Unity

でUnityをコマンドライン上から起動できます。ここに引数として様々な項目が設定できますのでそれらの項目を見ていきましょう。

-buildTarget buildTargetName

buildTargetNameにビルドしたいターゲットを入れてビルドするプラットフォームを切り替えることができます。

-executeMethod ClassName.MethodName

これはあるクラスの特定のメソッドを実行する引数でこれを使ってビルドを実行させます。例えば、BuildBatchクラスを作り、そこにBuildメソッドを作りBuildPipeline.BuildPlayerを実行することでビルドを実行することができます。

-projectPath pathname

Unityを開くときに指定するプロジェクトのパスです。これでどのプロジェクトを開くか指定することができます。

-quit

コマンドを実行した後 Unityを自動で閉じてくれる引数です。

上記に挙げたように様々な引数で設定できます。

まとめ

今回はUnityをコマンドライン上から呼び出してビルドする方法を紹介しました。
次回はUnityCloudについて調べてみます。

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パンくずリストを比較的簡単に作成できる、gretelというgemが便利そうだったので使ってみました。

導入や使用方法は、配布しているgitページのREADMEを参考にしています
lassebunk/gretel

環境

macOS High Sierra(バージョン 10.13.1）
Ruby 2.4.1p111

Rails 5.1.4

前準備

パンくずリストを表示するページを作成しておきます。
今回は、ユーザ一覧ページに表示するようにしたいと思いますので、generateしておきます。

$ rails generate scaffold User name:string mail:string

導入

Gemfileにgretelを追記してインストール

gem 'gretel'

パンくずリスト用の設定ファイルを作成

rails generateを利用することで、設定ファイルを生成出来ます。

$ rails generate gretel:install
  Running via Spring preloader in process 17601
    create  config/breadcrumbs.rb

今回はUserページへのパンくずリストを表示させたいので、breadcrumbs.rbを編集します

# config/breadcrumbs.rb
crumb :root do
 link 'Home', root_path
end
# ユーザ一覧ページヘのパンくずリスト
crumb :users do
  link "ユーザ一覧", users_path
end
# ユーザ個別ページへのパンくずリスト
crumb :user do |user|
  link user.name, user_path(user)
  parent :users
end

サンプルを見ながら追記してみました。parentを指定することで、階層構造を表現出来るようです。

viewページへの導入

設定ファイルだけではもちろん表示までは出来ないので、viewファイルをいじることになります。
まずは、app/views/layouts/application.html.erb にbreadcrumbを使用するように記述します。

# app/views/layouts/application.html.erbの任意の場所に、以下を追記
<%= breadcrumbs pretext: "You are here: ", separator: " &rsaquo; " %>

先頭に記述するテキストやリストのセパレータなど、用意されているオプションを利用することで比較的自由にカスタマイズ出来るようです（今回は、サンプルをそのまま使っています）

続いて、パンくずリストを表示するそれぞれのページにも記載していきます。

・ユーザ一覧ページ
<% breadcrumb :users %>
・ユーザ個別ページ
<% breadcrumb :user, @user %>

以上で、パンくずリストを表示することが出来ます。
実際にアクセスした画像が以下になります。

無事パンくずリストを表示させることが出来ました。

おわりに

今回は、パンくずリストを作成できるgem,gretelについて紹介いたしました。
オプションや記述を工夫すれば、より便利になりそうなので時間のある時にもう少しいじってみたいなと思いました。

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よくCSVを読み込む時にファイルのエンコードが違っていて読み込めず例外が発生することが多々あります。そこで例外発生を抑える方法を記述します。

begin~rescueを使用してCSVを開く

例外が起こるたびに次の方法で開いていくスタイル。

def execute
  csv.each do |row|
    .
    .
    .
  end
end

private

def csv
  begin
    @csv = CSV.foreach(file_path)
    @csv.first # UTF-8で開けなかったらここで例外が起こる
    @csv
  rescue
    CSV.new(open(file_path, 'rb:Shift_JIS:UTF-8', undef: :replace)) # Shift_JISのCSVを開く
  end
rescue
  errors.add :base, '開けぬ...'
  raise
end

def file_path
...
end

この記事はアピリッツの技術ブログ「DoRuby」から移行した記事です。情報が古い可能性がありますのでご注意ください。

プロジェクトでバージョン管理にgit/GitLabを使っているのですが、そのgitの大文字小文字の扱いに落とし穴があって困った話です。

Gitは大文字小文字の違いを…

Gitはデフォルトでは大文字小文字の違いを無視する設定になっています。
なっているのですが、git mvを使わずにファイルの名前を変えたときは微妙におかしい無視のしかたをします。

今回はUnityエディタ上でImage.png を image.png にrenameしました。
(mvコマンドなどで名前を変えても同じ現象が起こります)

変えた後 git status でどういう状況になっているか確認してみましょう。

new file:   image.png

なんでやねん！！

違いを無視すると言っても Image.png と image.png を同じファイルだと思ってくれるわけではないようです。
これに気づかずにコミットしてpushすると、リポジトリ的には Image.png と image.png 両方存在することになります。

Image.png と image.png が存在するため、他の人が Image.png に対して変更をした場合、その変更は image.png には反映されません。
さらにImage.png と image.png が別のブランチで変更されてマージしようとしたときにさらなる悲劇は起こります。

コ ン フ リ ク ト

仕方ないな…と思ってgit statusで状況を見てみると

nothing to commit, working tree clean

こうなるともうどうしていいのかわかりません。
同じファイルなのか別のファイルなのかはっきりしてほしいです。

gitの外からmvコマンドなどで名前を変えても同じ現象が起こります。
git mvを使った場合、そもそも同じものだと認識されてrenameできません。

fatal: destination exists ...

解決策

なんとかしてマージしよう

こうなったときは問題のファイルを一旦どこかに退避させて消してコミットしてまた戻しましょう。
あるいは一旦まったく違う名前にしてコミットしましょう。

gitの設定を変えよう

Gitはデフォルトでは大文字小文字の違いを無視する設定になっています。

この設定のせいです。
大文字小文字の違いを認識させたい場合は設定を変えましょう。
git config -l で設定を見ると以下のような行があるはずです。

core.ignorecase=true

trueだと大文字小文字の違いを無視します。falseだと違いを認識してくれます。

まとめ

ファイル名変えた程度の変更の場合、手癖でついよく見ずにコミットしがちですが、よくよく確認しましょう。

[参考]
https://qiita.com/sawadashota/items/aa312a3b7e2403448efe

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mysqlでデータをバックアップするときや、テスト環境のデータをローカル環境にコピーする時にダンプ・リストアを使います。今回は、ダンプ・リストアの方法と実際にやってみて発生した問題と対処方法についてまとめました。

ダンプ

ダンプは、DBのテーブルやデータをsqlファイルに変換します。DBのバックアップなどに使用されます。

DB指定のコマンドは、指定したDBのテーブル全てに対して以下の処理を順番に行います。テーブル指定のコマンドは、指定したDBのテーブルに対して以下の処理を順番に行います。
DB指定：$ mysqldump -u ユーザ名 -p データベース名 > 出力ファイル
テーブル指定：$ mysqldump -u ユーザ名 -p データベース名 テーブル名 > 出力ファイル
1. テーブル削除
2. テーブル作成
3. データ作成

ダンプには、いくつかオプションがあり、オプションを指定することで上記の処理を細かく分けることができます。

-dオプション：$ mysqldump -u ユーザ名 -p データベース名 -d テーブル名 > 出力ファイル
データ作成を行わずに、テーブル作成・削除のみ行います。

-tオプション：$ mysqldump -u ユーザ名 -p データベース名 -t テーブル名 > 出力ファイル
テーブル作成・削除を行わずに、データ作成のみ行います。

参考ページ：https://qiita.com/PlanetMeron/items/3a41e14607a65bc9b60c

リストア

リストアは、ダンプで出力したsqlファイルからテーブルやデータを作成・更新・削除します。

$ mysql -u ユーザ名 -p データベース名 < 出力ファイル

ダンプ・リストアで発生した問題

テスト環境のテーブルをダンプして、ローカル環境にリストアした時に発生した問題
mysql version：5.6.39
エラー内容：ERROR 1118 (42000) at line 394: Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAMIC or ROW_FORMAT=COMPRESSED may help. In current row format, BLOB prefix of 768 bytes is stored inline.
１行に8126バイト以上のデータをリストアした為に発生した模様。エラーメッセージの通り、ROW_FORMATの設定をすることで解決することができます。

対処方法
/etc/my.cnfファイルに以下の設定を追加する。

innodb_file_per_table
innodb_file_format = Barracuda
innodb_file_format_max = Barracuda

追加後に、mysqlサーバを再起動するとエラーが発生しなくなります。

参考ページ：http://sawara.me/mysql/2219/

マイグレーションでテーブルを作成して、マイグレーション前にダンプしたsqlファイルをリストア後、マイグレーションを実行した時に発生した問題
エラー内容：Mysql2::Error: Table 'テーブル名' already exists ...
リストアによってDBの状態がダンプファイル出力時の状態に戻ったが、マイグレーションで作成されたテーブルは、DBに残ったままなので、マイグレーション実行時に作成する予定のテーブルがすでに存在するとエラーが表示される。

対処方法
対象のテーブルを削除する。

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たまごです。 ここ半年ばかりダイエットをしています。経過は順調で現在23kg減です。以下、自分がダイエットするうえでやったことをまとめます。

ゴールの設定

半年間で20kg痩せる目標を立てました。無事当初の目標を達成したので、今は25kg減、その次の目標として30kg減を考えています。

マイルストーンの設定

月一でマイルストーンを設定し、目標体重を決めました。最初は落ちやすく体重が減ってくるにつれて減量しにくくなるはずなので、月ごとの目標体重もカーブを描くように設定しました。

具体的には、2ヶ月目までは-5kg、3ヶ月以降は-3kg、7ヶ月目以降は-2kgで目標を立てました。

進捗の記録

デイリーで進捗記録をしました。いわゆるレコーディングダイエットです。記録にはRecStyleというAndroidアプリを利用しました。シンプルで使いやすいダイエットアプリです。

マイルストーンに対して進捗が思わしくない場合は、改善策を打っていきました。また、あまりにも現実的ではない場合、それは当初の計画に無理があるということなので、マイルストーン側を変更する必要があると思います。期間を延ばしたり、目標値を下げたりです。

幸い、ほぼ進捗どおりか前倒しで痩せることができたので、最初に立てた計画はおおよそ妥当だったものと思われます。

定期報告

マイルストーンごとに定期報告することにしました。報告場所はクローズドなダイエットコミュニティです。報告の必要があるので、励みになります。

ダイエット施策

自分がとった施策はシンプルで、下記の施策を時期によって使い分けていきました。

・食べる量を減らす
・糖質量を減らす
・運動量を増やす

最初はとにかく食事制限によるダイエットでしたが、2～3ヶ月目くらいからそれだけではなかなか落ちなくなってきたので、運動を付け加えました。実施した運動は、腹筋・ウォーキング・自転車です。特に腹筋は、体重は落ちなかったとしても、お腹周りが鍛えられれば、それだけですごく痩せて見えるので、やってよかったなと思います。

栄養面のケア

食事制限していると、必須栄養素が不足しがちなので、補うためにサプリメントを常用するようにしました。ビタミン、ミネラルなどです。特にビタミンBは新陳代謝を活発にさせるためには欠かせないので、肉体改造するなら外せない栄養素です。

スキンケア

急激に痩せると、肌がたるみます。体重はすぐ落ちるけれど、皮膚の代謝には数ヶ月～半年程度かかるからです。そのため、急激に痩せると、肌がたるみ、結果老けて見えます。特に顔は顕著です。これを避けるためにスキンケアをする必要があります。

具体的には、

・上述したビタミン類を摂取して皮膚の代謝を早める
・筋肉を鍛え、その筋肉で皮膚のたるみを支える
・マッサージと保水

などです。

以上です。

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たまごです。 みなさんslack使ってますか。 今日は、個人的にslackで僕が便利だと思っている機能のご紹介です。

ユーザグループ

https://get.slack.help/hc/ja/articles/212906697-%E3%83%A6%E3%83%BC%E3%82%B6%E3%83%BC%E3%82%B0%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%97%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%99%E3%82%8B

全体周知をするためにhereやchannelを使う機会があると思いますが、それだと通知スコープが広すぎるケースがあります。複数チームで同チャンネルを使っていて、特定チームにのみ周知したい場合などです。

そういう場合、ユーザグループの作成が便利です。

これは、メールでいうメーリングリストのようなもので、ユーザグループ宛てにメンションを投げると、そのユーザグループに登録されているユーザにだけ通知がとぶというとても便利なものです。

here乱舞ですと、常に通知ランプが灯って、かえってチャンネル確認が滞ったりするものです。宛先範囲を適切に設定することで、必要十分な範囲に発言を届け、必要十分なメッセージのみチェックすることができます。

スレッド

https://get.slack.help/hc/ja/articles/115000769927-%E3%82%B9%E3%83%AC%E3%83%83%E3%83%89%E3%81%AB%E3%83%A1%E3%83%83%E3%82%BB%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%92%E6%8A%95%E7%A8%BF%E3%81%99%E3%82%8B

そして、やはり便利なのがスレッド機能です。

大人数のチャンネルが早いのでなかなか追いづらいですが、スレッドなら話題ごとに集約してくれるので、チャンネルの流れをゆるやかにすることができ、チェックしやすくなります。

なお、無闇にAlso send to #channel-nameでチャンネル全体に返信させるのはあまり好きなやり方ではありません。スレッドの意義が薄れるからです。それなら、スレッド内で対象ユーザ向けにメンションを飛ばした方がスムーズだと思います。

リマインダー

他、強力なリマインダー機能があって、労働時間帯が違うメンバーに出社後にメンションしたい場合などに便利なのですが、リマインダー文法が日本人にとって直管的ではなく、あまり使いこなせていません。

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引き続き短時間でイラストの印象を華やかにする方法についてまとめました。

はじめに

nocoです。
前回にも引き続き、時間をかけて塗り込まないでもひと手間でイラストを華やかに見せる方法についてご紹介します。
時短と手抜きは紙一重だなと思うのですが、ポジティブな方に捉えていただけましたら幸いです。

効果や背景を入れてイラストを華やかに見せる

模様やテクスチャを入れる

模様やテクスチャを入れるとデザイン的に見せられたり、塗りの密度が高くなることでベースがシンプルな塗りでも見応えが出ます。
オーバーレイや乗算などでサッと乗せるだけで全体の印象が大きく変わるため、つい色々試したくなってしまいます。
過剰な合成は元のイラストの良さを奪ってしまうので、全体ではなく部分的にかけるなど工夫すると良いかもしれません。
　

グロー効果をかける

アニメの仕上げやイラストのテクニックとしてよく使われる効果です。
明るい色の部分を発光させることでふんわりと優しい印象になります。
シンプルな効果ですが、肌に透明感が生まれ人物が活き活きするように感じられます。
　

背景を追加する

塗りとは少し離れますが、元のイラストには一切手を加えず簡単な模様の背景を追加しました。
イラストの全体的な色調の補色にあたる色を入れると失敗しづらく感じます。
キャラクターだけでなく、他の要素でも簡単に印象を華やかにすることができます。

おわりに

前後編合わせて全6パターンご紹介させていただきましたが、いかがだったでしょうか。
どれも5分足らずでできる内容なので、サッとイラストの見栄えを良くしたいときぜひ試してみてください。

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短時間でイラストの印象を華やかにする方法についてまとめました。

はじめに

nocoです。
たくさんの時間を使ってひとつのイラストを描きたいと思っても時間は限られたものであり、いつもそうできるわけではありません。
そんな時、サッと描いたらくがきでも見栄えよく見せられないかと横着なことを考えたりもします。
なので今回は時間をかけて塗り込まないでもひと手間でイラストを華やかに(それっぽく？)見せるやり方についてご紹介します。

影や光の色に手を入れて華やかに見せる

アニメ塗りの女の子を用意しました。
ベースカラーはそれぞれベタ塗り、影色もグレー統一のシンプルなものです。
こちらのイラストの塗りにひと手間加えて、それぞれの印象の違いを見ていきましょう。
　

ベースカラーに合わせて影色を鮮やかにする

影色に彩度が高めの色を選ぶことで、ぱっと視認できる色数が増え華やかになります。
ベースカラーによって異なる3色を配置しています。
ベースカラーと影色の色相が離れすぎているとちぐはぐな印象になりやすいため、同系色を選ぶと元の印象を壊しません。
　

光と影の部分にオーバーレイのグラデーションを入れる

光部分に黄色、影部分に茶色のグラデーションをオーバーレイでざっくりとかけました。
塗りの一部にグラデーションが入るだけでイラストに空気感と透明感が生まれます。
イラスト全体の色調に合わせたオーバーレイの色を選んであげましょう。
光には明るめの色、影には暗めの色のグラデーションを入れると印象がまとまりやすいです。
　

影に思いきりビビッドカラーを乗せる

影色をビビッドカラーにすると一気にポップなイメージになります。
影色に合わせてベースカラーも色相を青系に振って爽やかなイメージに調整しました。
ビビッドカラーの主張がうるさすぎる場合は影の範囲を整理するとすっきりします。

おわりに

着彩においてありふれたテクニックかもしれませんが、ひとつひとつ分解していくとかなり量が多いことに気が付きました。
次回も引き続きひと手間のパターンをご紹介したいと思います。

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Windows SubSystem for Linuxの導入について調べました

はじめに

私は業務でmacOSを使っているのですが、プライベートではwindowsを使っています。ふとした瞬間にコマンドラインからいろいろしたい時にwindowsだとLinuxのコマンドが叩けなかったりします。
結構不便に感じていまして、どうにかしてLinuxコマンドが使えないか調べてみました。
するとWindowsがLinuxを仮想化して立てられるようになっていたのでそれを使ってLinuxコマンドを使える環境を構築してみました。

Windows SubSystem for Linux とは？

windows10のAnniversary Updateで追加された機能の一つで、WindowsでLinuxが使えるようになるという機能の事です。
Windows上にLinuxをおいて、それを動かせるようにするもので、これを入れることでLinuxのコマンドなどを使えるようになります。

導入方法

機能の有効化

スタートボタンから「アプリと機能」をクリックして、アプリと機能のウィンドウを開きます。次に右上にある関連設定の所にあるプログラムと機能をクリックしてください。では右の欄にあるwindowsの昨日の有効化または無効化をクリックします。そこでプログラム機能ウィンドウが出てきますので、そこで「Windows Subsystem for Linux」を探してチェックボックスにチェックを入れて「OK」を押してくださいこれでインストールが始まりますので少し待ちましょう。インストールが終わると再起動を求められるので再起動してください。

ストアからのインストール

次にストアからWSLをインストールします。Microsoft StoreからUbuntuを探してきて「入手」ボタンを押します。インストールが始まるので、インストールが終わったらスタート画面にUbuntuがあると思うので、それを起動します。起動するとユーザ設定を求められるので設定してやります。プロンプトに従っていれば間違えはしないと思います。

ここまででLinuxコマンドを使えるようになりました。これでWindowsでもLinuxのコマンドが使えるようになりました。

まとめ

WindowsでLinuxコマンド使いたい時はWSLを入れましょう。

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ビジネス向けチャットツールSlackは、仕事だけでなく日常生活にも使うことが出来ます。 今回はリマインダー機能について書いていきます。

リマインダー機能

/remindと入力してエンターを押してみましょう。するとヘルプが現れます。

試しに、以下のように入力してみましょう。
/remind me to 爪切り at 7PM today

リマインド成功です！これによりその日の午後7時にSlackから通知が飛んできて、爪切りをしなければならないことを思い出せます。

meのところを@hogeとしたり、#channelとすることで特定の人、チャンネルにリマインドすることが出来ます。

基本的には、/remind (人物・チャンネル) to (タスク) (いつ)という書き方です。

『いつ』の部分に関しては、everydayで毎日を指定したり、every Fridayで毎週金曜日を指定したり、at 9AM every Fridayで毎週金曜日の午前9時を指定したりできます。

要するに、atのあとに時間を、そのあとに曜日や毎日といった指定ができます。

ちなみに私の環境では、atを省いてevery Fridayとだけリマインド登録すると、自動的に午前9時に設定されました。

また、登録したタスクは/remind listで確認が出来ます。

Slackのリマインダー機能は、本来はおそらくミーティングなどの予定をリマインドするために使うのが正しいと思われますが、私は前回の記事で紹介したTrelloを使うまでもないタスクについては、Slackでリマインドするようにしています。

おまけ

/shrugと入力して送信してみましょう。