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@app.route('/world/<string:value>', methods=['GET']) @multiple_control(singleQueue) def world(value): result = heavy_process(value) return(make_response(result)) # -*- coding: utf-8 -*- from flask import Flask, send_file, make_response, send_from_directory, jsonify from Queue import Queue import time import functools # flask app = Flask(__name__, static_folder=None) # ★ポイント１ # 多重実行用のキュー multipleQu

1. はじめに 今回はBean Validationを利用した入力チェックの方法について説明したいと思います。 Bean Validationの使い方 入力チェックの対象クラスにチェックに応じたアノテーションを付与する チェック対象となるインスタンスを生成する Validatorのvalidateメソッドにチェック対象のインスタンスを指定し、入力チェックを実行する 2. ライブラリの用意 必要となるライブラリを依存関係に追加します。 hibernate-validatorのメッセージ解決で必要となるためjavax.elも一緒に追加しています。 なお、Bean Validationのライブラリ（groupId:javax.validation、artifactId:validation-api）を記述していませんが、依存関係があるため自動で依存関係に追加されます。 <dependency>

1. はじめに 最近、PythonでExcelファイルを作成してPJメンバに配布していましたが、手間が掛ってきたのでFlaskでダウンロードできるようにしました。今回はその際に調べたダウンロードの方法について共有したいと思います。なお、Excelファイルの作り方については以下の記事を参照ください。 PythonでGitBucketのIssueをExcel出力する（Excel出力編） PythonでGitBucketのIssueをExcel出力する（その後） PythonのoepnpyxlでテンプレートファイルからExcel帳票を作成する 2. 方法１：send_file()を利用する ファイルをダウンロードさせる１つ目の方法はflaskのsend_file() を利用することです。 この方法はroot_path（デフォルトではflaskアプリが配置されたディレクトリ）からの相対パスで指定し

1. はじめに PythonのHTTPクライアントライブラリであるrequestsを利用して、普通のファイルダウンロードを行う方法について説明したいと思います。Rest API(json形式)によるファイルダウンロードについては次回説明する予定です。 なお、アップロードについては「Pythonのrequestsを利用してmultipart/form-dataのFormにファイルアップロードする方法」を参照ください。 2. ソースコード # -*- coding: utf-8 -*- import requests import os from datetime import datetime # ★ポイント1 # ex) set DOWNLOAD_SAVE_DIR=C:/Temp/flaskDownloadSaveDir DOWNLOAD_SAVE_DIR = os.getenv("DOW

1. はじめに 新人に悲観ロックによる排他制御を説明する際、実際にPostgreSQLを操作して見せたデモの評判がよかったため、今回Qiitaの記事にしてみました。排他制御は並列実行のイメージが掴めないと知識だけで理解するのは難しいので、体験してみると多少は理解しやすくなるかと思います。 なお、排他制御の説明については、他の方の良い記事やWebサイトがあるのでそちらを参照ください。 排他制御のあれこれ データベースさわったこと無い新人向けトランザクション入門 TERASOLUNA5.xのガイドラインの6.4. 排他制御 2. 悲観ロックを試してみる 2.1. 事前準備 今回は「PostgreSQL 9.3」を利用して悲観ロックを試してみます。 PostgreSQLのインストールについては他の方の記事を参考にしてみてください。 Windows環境でPostgreSQL 新人研修用（DB編）

1, はじめに 今回はPythonでデータサイズの大きなファイルのハッシュ値（チェックサム）を求める方法について説明したいと思います。 ハッシュ値を求めるには対象データのバイト配列が必要ですが、メモリに格納できないような巨大なファイルの場合はどうするのか疑問に思ったので調べてみました。 2. ソースコード # -*- coding: utf-8 -*- import hashlib import argparse # main if __name__ == "__main__": # ★ポイント1 parser = argparse.ArgumentParser(description='hashApp') parser.add_argument('input', help='Input file path') parser.add_argument('--alg', help='Inpu

1. はじめに Jacksonで簡単にJson文字列 -> Javaオブジェクトの変換処理（デシリアライズ）ができるのですが、どうしても一部のプロパティをJSON文字列のまま取得したい要件が発生しました。 何でも入る魔法のプロパティ（ここでは仮にpayloadとする）があって、別のプロパティに定義されているデータ型（FQCN）で復元したいというのが目的です。 JacksonにはJSON文字列を文字列のまま扱う@JsonValueがありますが、これはシリアライズの場合のみ有効なものです。残念ながらデシリアライズの場合は対象外です。 対処方法は独自のJsonDeserializerを実装して、@JsonDeserializeで個別にデシリアライズ処理を指定することです。といっても目的が「JSON文字列のまま取得したい」なのでJsonDeserializerの実装は非常に簡単です。 2. ソース

Linuxではコマンドで簡単にファイルを結合（マージ）できますが、Windowsのコマンドで結合する方法は知らなかったので備忘録として記事にしました。 ファイルの結合はcopyコマンドで行いますが、ポイントは/bオプションを付与することです。 /bはバイナリファイルとして扱うためのオプションですが、テキストファイルの結合にもこのオプションを付与することで、文字コードや改行コードが弄られることなく結合することが可能です。 1. ディレクトリ配下の１つのファイルに結合するコマンド *が利用できるので、複数のファイルを結合する際に利用しましょう。

1. はじめに 前回の記事ではflask、cerberus、peeweeを利用したマイクロサービスのコンセプトアプリを作成しました。今回はその際省略したflaskによるContent-Typeのチェック方法について説明します。また、Content-Typeをチェックする関数デコレータの作り方についても紹介したいと思います。 1.1. 今回紹介する@content_type関数デコレータの仕様 flaskのroute()関数デコレータを付与する関数（つまりREST API）に対して付与する 許可するContent-Typeを関数デコレータの引数に指定する HTTPリクエストヘッダのContent-Typeと引数で指定された値を比較する 異なる場合はHTTPステータスの400エラーをレスポンスとして返却する # rest api @app.route('/questions', methods

1. はじめに 今回はflaskでmultipart/form-dataによるファイルアップロードの方法について説明したいと思います。わざわざmultipart/form-dataと書いているのはRest API(json形式)におけるファイルアップロードという選択肢もあるからです。こちらについては次回説明する予定です。 なお、クライアント側については「Pythonのrequestsを利用してmultipart/form-dataのFormにファイルアップロードする方法」を参照ください。 2. ソースコード # -*- coding: utf-8 -*- from flask import Flask, request, make_response, jsonify import os import werkzeug from datetime import datetime # flas

1. はじめに 今回はflaskで静的ファイルにアクセスするためのURLのパスと、格納ディレクトリの変更方法について説明します。また、通常REST APIでは静的ファイルは不要なため、これを無効にする方法についても説明したいと思います。 1.1. 検証環境 Python 2.7.13 Flask 0.12.2 2. 格納ディレクトリはstatic_folderで変更 flaskで静的ファイルを格納するディレクトリはstatic_folderで変更することができます。 デフォルトの設定はstaticディレクトリです。 2.1. ソースコード # -*- coding: utf-8 -*- import os from flask import Flask # flask # app = Flask(__name__) # 相対パスで指定 app = Flask(__name__, stati

1. はじめに 今回はflaskでRest API(json形式)におけるファイルアップロードの方法について説明したいと思います。一般的なファイルアップロードであるmultipart/form-dataを利用したファイルアップロードについては前回の記事を参照ください。 なお、クライアント側については「Pythonのrequestsを利用してRest API(json形式)にファイルアップロードする方法」を参照ください。 2. ソースコード # -*- coding: utf-8 -*- from flask import Flask, request, make_response, jsonify import os import werkzeug import base64 from datetime import datetime # flask app = Flask(__name_

チェックルール（つづき） 絶対分かるMyBatis！MyBatisで覚えるべきチェックルール25（前半） のつづきになります。本来は残りのチェックルール（13～25）について説明するつもりでしたが、予想以上に長くなってしまったので３部構成に変更しました。今回はチェックルール（13～20）まで説明したいと思います。 13. Mapperファイル内で引数のJavaのデータを参照する場合、バインド変数#{...}を利用すること MyBatisのデフォルトではJavaのPreparedStatementを利用してSQLを実行します。実はバインド変数#{...}はPreparedStatementのパラメータとして設定されます。つまりパラメータが利用できる箇所でのみ、利用することができます。 SELECT文のWHERE句における値 INSERT文のVALUES句における値 UPDATE文のSET句に

1. Spark Frameworkとは 非常にシンプルなWebアプリケーションのフレームワークで、公式サイトでは以下のように説明されています。 Spark - A micro framework for creating web applications in Kotlin and Java 8 with minimal effort githubで7199の評価がある(2018/3/4時点)ので、かなり使われているフレームワークのようです。 特徴としては、Webアプリケーションをラムダ式とstaticメソッドを使ってとても手軽に実装することができます。 以下は公式ドキュメントに掲載されているサンプルです。

# -*- coding: utf-8 -*- import requests # ★ポイント1 XLSX_MIMETYPE = 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet' # <form action="/data/upload" method="post" enctype="multipart/form-data"> # <input type="file" name="uploadFile"/> # <input type="submit" value="submit"/> # </form> # main if __name__ == "__main__": # ★ポイント2 fileName = 'demo01.xlsx' fileDataBinary = open(fileName, '

はじめに 今回はO/R MappingツールであるMyBatisの概要とその使い方について、初心者がよく間違えるポイントを踏まえ、チェックルールとして纏めてみました。 (2018/10/24 追記) つづきは「絶対分かるMyBatis！MyBatisで覚えるべきチェックルール25（中編）」を参照ください。 MyBatisとは？ JavaのDBアクセス用のOSSライブラリ（いわゆるO/R Mappingツール）です。 SQLをXMLファイルに記述し、Javaのインターフェースのメソッドを実行すると、メソッド名に対応するSQLが実行されます。 メソッドの引数や戻り値を、JavaのオブジェクトとSQL（PreparedStatement、ResultSet等）とマッピングしてくれます。 動的SQLという引数の状態に応じて異なるSQLを発行する便利な機能があります。 読み方、利用方法 チェックルー

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1. はじめに 前回はFlaskの拡張ポイントを利用して、全てのURLにPrefixを追加する方法について説明しました。今回も同様にFlaskの拡張ポイントを利用して、@app.route()関数デコレータが付与された関数の引数として、任意のデータを受け取る方法について説明したいと思います。 1.1. （おさらい）FlaskのURLパス変数について FlaskではURLの一部の値をパス変数として、引数で受け取ることができます。その際、Converterを利用してデータ型の変換を行うことも可能です。 Variable Rules To add variable parts to a URL you can mark these special sections as <variable_name>. Such a part is then passed as a keyword argume

1. はじめに 今回はajaxでマルチパートを使わずにファイルをアップロードする方法について説明したいと思います。 （ポイント） JQueryなどの外部ライブラリは利用せず、素のJavaScriptのみで実現する XMLHttpRequestとFile(Blob)を利用する multipart/form-dataではなく、ファイル種別に応じた任意のcontent-typeでデータを送信する HTTPリクエストのBODYはファイルデータそのもの（バイナリ）となり、multipart/form-data（たとえばbase64）のエンコード、デコード処理が不要となる サーバ側のアップロード処理がこの方法に対応している必要がある 2. ソースコード <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>upload</title>

1. はじめに Flaskのデフォルトでは複数のリクエストを同時に処理することができません。HTTPリクエストを並列処理するのではなくシングル（直列）処理で行うため、同時アクセスがあると最初のリクエストの処理が完了するまで待ちが発生します。 これは公式ドキュメントにも書かれています。 While lightweight and easy to use, Flask’s built-in server is not suitable for production as it doesn’t scale well and by default serves only one request at a time. Some of the options available for properly running Flask in production are documented here.

（依存関係について） レイヤ間の依存関係（ライブラリの依存関係）として、アプリケーション層はドメイン層に依存します。 アプリケーション層からドメイン層のコンポーネントを利用することができますが、反対にドメイン層からアプリケーション層のコンポーネントを利用することはできません。 3. 各コンポーネントとデータと処理の流れ 3.1. イメージ 3.2. データと処理の流れ 入力したデータはFormに格納される。 必要ならその際、入力チェックを実施する。 ControllerのメソッドでFormを引数として受け取る。 業務ロジックを実行するためServiceのメソッドを呼び出す。 トランザクション境界はServiceのメソッドである。 ServiceはRepositoryを利用してDBアクセスを行う。 Repositoryのメソッドを呼び出すと、Mapperファイルに記述したメソッドに対応するS

1 はじめに 最近、Lightweight Language(LL)を利用したマイクロサービス（いわゆるREST API）の開発について調べる機会がありました。 LLといってもRuby,Go,Python等々いろいろな言語がありますが、機械学習やIoTの界隈でPythonを利用している知り合いが多かったため、今回はPythonを利用してマイクロサービスを実装する方法について備忘録として残したいと思います。 なお、Pythonは今回が初めてとなる初心者ですので、そのつもりでお読み頂ければと思います。 1.1 検証環境 今回の検証で利用した環境は以下の通りです。 なお、今回はPythonの仮想環境は試していません。 （Windowsだと動作しないと言われているので） Windows 7 Professional SP1 (32bit) Python 2.7.13 PostgreSQL 9.3