React NativeをWeb IDEで試せるExpo Snackしゅごい - ナカザンドットネット
本来ならばAndroid StudioやXcodeを導入しなければWorldにHelloすることも難しいReact Nativeですが、create-react-native-appを使うことでnpm/yarnのみで実行できる環境が構築できます。 この魔法のような環境づくりの立役者がExpoなわけですが、実はExpoにはWeb IDEがあることをご存知でしょうか。その名をExpo Snackと言います。 ↓こんな感じでブラウザ上でコードを書くと、すぐに動作を確認することができます。 組み込みプレビューはappetize.ioが使われています。これも大概謎の技術なんですが、DeviceFarmとかRemote TestKitに類似の技術を使ってるんですかね。React Native for Webのようなイミテーションではなく、本当にネイティブのシミュレータや実機で動かしている画面をストリー
iDeCoに騙されないで！！金融機関が説明しない不都合な真実【永久保存備忘録】
世間ではiDeCoに入りましょう！という銀行や証券会社からのダイレクトメールがよく来ます。 私もあけて中を見て、なるほど確かにいいことづくめだな～という印象を持ちましたが、契約は正しい知識を持って慎重に行うべきです。 はじめに言っておきますと私自身はiDeCoに加入していますし、そのメリットを最大限享受していますが、それは正しい知識を持って決断をしたからです。 今日は少なくても金融機関の人が教えてくれなかった、いいことばかりじゃないiDeCoについて書きたいと思います。 そもそもiDeCoとは？iDeCoは個人型確定拠出年金というもので、個人が老後の貯蓄をしていくための年金制度です。 少子高齢化がすすむ日本では国の年金制度は崩壊しつつあり、それを補完するために個人での積立を年金として進めることを推し進める狙いがあります。 え、自分で貯金するのと何が違うの？というところですが。一般的にはiD
よく使うpsqlの便利技10選
1. メタコマンドとSQLを一緒に使う 実行例 2. SELECT結果の値だけを取得する 実行例 3. SQLでSQLを作り実行 (9.6~) 実行例 4. サーバに応じて実行するSQLを変える (10~) 実行例 5. 忘れたDDLのシンタックスを確認する 実行例 6. SQLファイルの内容を一行ずつ確認しながら実行する 実行例 7. 特定のコマンドを定期的に実行したい 実行例 8. psqlを起動した時に実行されるコマンドを設定する 実行例 9. .psqlrcを一時的に使わない 実行例 10. SELECTの結果をCSV形式で出力 実行例 普段よく使っているpsqlで便利だと思う使い方を10個紹介します。運用で使うシェルスクリプトとかでもpsqlは使う事があると思うので、psql派でない人にも多少は役に立つはず。 特に最近のバージョンで追加された機能は、利用できるバージョンを記載して
PySpark のスクリプトファイルで引数を扱う - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は Apache Spark の Python インターフェースである PySpark について。 PySpark では定型的な作業についてはスクリプトファイル (*.py) にまとめて spark-submit コマンドで実行することになる。 その際に、動作に必要な引数をさばく方法について。 結論から先に書いてしまうと spark-submit コマンドでスクリプトファイルの後ろにアプリケーション用の引数を渡せば良いだけ。 使った環境は次の通り。 Apache Spark は YARN を使って分散環境を構築してある。 $ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) $ uname -r 3.10.0-693.17.1.el7.x86_64 $ pyspark --version Welcome to __
Python: pandas で特定の値がいくつあるか数える - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は pandas で特定の値がいくつ数える方法について。 結論から先に書いてしまうと value_counts() という専用のメソッドがあるよ、という話。 使った環境は次の通り。 $ python -V Python 3.6.4 $ pip list --format=columns | grep -i pandas pandas 0.22.0 まずは pandas をインストールして Python の REPL を起動しておく。 $ pip install pandas $ python 続いて、サンプル用のデータフレームを作っておく。 何かのグレードが英字一文字で格納されたデータのようだ。 >>> import pandas as pd >>> data = [ ... "A", ... "B", ... "B", ... "C", ... ] >>> columns = ['g
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