Python: Pykka でアクターモデルについて学ぶ - CUBE SUGAR CONTAINER
アクターモデルというのは、並行処理のプログラミングモデルの一つだ。 並行処理という言葉からは、まずマルチスレッドとかをイメージすると思うけど、それよりも抽象度の高い概念となっている。 つまり、アクターモデルというのはマルチスレッドなどを用いて構築することになる。 どちらかといえばプロセス間通信 (IPC) の技法であって、共有メモリやロック、RPC と比較するものかもしれない。 そんなアクターモデルは、概念とか使ったときの嬉しさを理解・実感するのがなかなか難しいモデルだとも思う。 理由としては、使い始めるまでに必要なコード量が多かったり、それなりの規模のアプリケーションで使わないとメリットが分かりづらい点が挙げられる。 ただ、これはあくまで主観的なものだけど、アクターモデルをベースに組まれたアプリケーションは規模が大きくなっても並行処理をしているコードが読みやすい。 共有メモリやロックを使
オープンソースの脆弱性スキャナ OpenVAS を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER
今回はオープンソースの脆弱性スキャナである OpenVAS を使ってみることにする。 脆弱性スキャナというのは、ホストに既知の脆弱性が含まれないかどうかを自動でスキャンしてくれるツール。 注意: 脆弱性スキャンはポートスキャンやペネトレーションを含むため外部のサーバには実行しないこと 使った環境は次の通り。OS は Ubuntu 16.04 LTS にした。 $ lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 16.04.3 LTS Release: 16.04 Codename: xenial $ uname -r 4.4.0-89-generic セキュリティ用途だと Kali Linux を使うことも多いみたい。 インストール Ubuntu で OpenVA
Python: pandas で数の少ない項目を「その他」にまとめる - CUBE SUGAR CONTAINER
pandas で集計した内容をグラフにするとき、数の少ない項目がたくさんあるとごちゃっとしてしまう。 今回は、そんな数の少ない項目を「その他」としてまとめる方法について。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.6 BuildVersion: 16G29 $ python --version Python 3.6.3 下準備 まずは pandas をインストールしておく。 $ pip install pandas $ pip list --format=columns | grep pandas pandas 0.21.0 サンプルとなるデータ サンプルとしては各国の GDP を使うことにした。 以下は 2016 年の GDP 上位 10 ヶ国を示している。 >>> columns = ['coun
Docker: データボリュームとデータボリュームコンテナ - CUBE SUGAR CONTAINER
Docker を使っているとデータの永続化が問題になる。 例えばデータベースのアプリケーションを動作させるとして、どこにデータを残せばいいだろう。 通常のファイルシステム上に置いてしまうと、コンテナが終了すると使えなくなってしまう。 そんなときに便利なのが今回使うデータボリュームとデータボリュームコンテナのようだ。 これを使うと Docker ホスト上のファイルをコンテナでマウントできるようになる。 データボリューム まず、データボリュームから使ってみる。 コンテナにデータボリュームを接続するには docker run コマンドに -v オプションをつける。 もちろん Dockerfile で指定することもできて、そのときは VOLUME 命令を使う。 例えばコンテナの /mydata にデータボリュームをマウントしてみよう。 イメージには CentOS7 を使った。 $ docker r
Docker イメージをファイルでやり取りする - CUBE SUGAR CONTAINER
基本的に Docker イメージは Docker リポジトリからダウンロードしたりアップロードするものだと思う。 とはいえ、インターネットに疎通がなかったりすることもあるし、自前でリポジトリを運用するのもつらい。 そんなときは Docker イメージを、そのままファイルでやり取りしたいなと思うときがある。 結論から先に言ってしまうと、そんなときは docker save コマンドと docker load コマンドを使うと良い。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.6 BuildVersion: 16G29 $ docker version Client: Version: 17.09.0-ce API version: 1.32 Go version: go1.9 Git commit: af
Welcome to Click — Click Documentation (8.1.x)
Welcome to Click¶ Click is a Python package for creating beautiful command line interfaces in a composable way with as little code as necessary. It’s the “Command Line Interface Creation Kit”. It’s highly configurable but comes with sensible defaults out of the box. It aims to make the process of writing command line tools quick and fun while also preventing any frustration caused by the inability
Python: freezegun で時刻のテストを楽に書く - CUBE SUGAR CONTAINER
時刻周りの処理はバグが混入しやすい上にテストが書きづらくて面倒くさい。 今回は、そんな面倒な時刻のテストを楽に書けるようになる freezegun というパッケージを使ってみる。 この freezegun というパッケージを使うと Python の標準ライブラリの datetime から得られる現在時刻を指定したものに差し替えることができる。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.11.6 BuildVersion: 15G1108 $ python --version Python 3.5.2 時刻をテストするときの面倒くささ 時刻周りの処理をテストをするときは、当然ながら色々な時刻を使ってテストがしたい。 とはいえ、そのためだけにシステムの時刻を変更しながらテストを走らせるわけにもいかないだろう。
ソフトバンクのペッパーは結局失敗なのか 開発・販売元は300億円の債務超過
新しい価値づくりの「レンズ」で見る 2014年、世界初の感情を認識するヒト型ロボットとして誕生したソフトバンクグループの「Pepper（ペッパー）」。翌年には19万8000円で販売され、連日即時完売する様子が話題になりました。 ところが先日、ペッパーの開発・販売元であるソフトバンクロボティクスが、約300億円の債務超過だと報じられました。この事実は、従来の価値づくりの「レンズ」で見ると、失敗談に見えるかもしれません。しかし、新しい価値づくりの「レンズ」で見ると、将来の可能性が見えてきます。 私の専門である「サービス・マネジメント」という学問分野では、従来の価値づくりの「レンズ」を「グッズ・ドミナント・ロジック」（G-Dロジック）、新しい価値づくりの「レンズ」を「サービス・ドミナント・ロジック」（S-Dロジック）と言います。それぞれの違いに触れる前に、背景となる環境の変化を説明します。 SH
ホリエモンの弱点がよく分かる本
１つの仕事に囚われず興味のままにあらゆるジャンルの仕事をかけ持つホリエモンらしい本です。彼はライブドア時代からポータルサイトのみならず中古車販売や証券会社まで進出していました。まさに多動力という言葉がピッタリ。 ひとつの肩書きだけではその他大勢の一人にしかなれないが、複数の異なるキャリアが掛け算となり、オンリーワンの人材になれる。まさにその通り。これからの時代、行動力と勇気が大切です。 そんなバリバリの行動力を持つホリエモンは素晴らしい一方、ホリエモンの弱点もよく分かりました。 失敗を恐れずとにかく行動に移したり、人に嫌われる事を恐れず何でも本音で発言するホリエモンは、人が受け取る印象への想像力がまったく欠如しています。 新幹線の中で「堀江さんの本を読んで感動しました」と声をかけられて「だから何？」と返してしまうホリエモンらしいエピソードがありますが、たとえそれは本音だとしても、そのような
読みやすいコード（僕にとって） - Mitsuyuki.Shiiba
最近気づいたことがある。それは、僕はみんなみたいに複雑なことが理解できない、ってこと。 話をしてても「ごめんなさい。いまのわかんなかった。もう一回教えて欲しい。」とかよくあるし。ドキュメントも、ちょっと複雑なことが書いてあると、全然頭に入ってこない。 色んなルールがドキュメントに書いてあって、それをちゃんと守りながら開発してる人たちとか見てると、みんなすごいなぁって思うのであった。 なんだろうなぁ。こう・・・色んな想像が始まってしまって、考えが落ち着かないんよね。 そんな僕なのだけど、ここ数年はありがたいことに色んなコードを読む機会がある。読みやすいコードもあれば、パズルみたいに複雑なものもあって。そんな中で、たぶん、僕にとって読みやすいコード、というのは普通の人にとってはとても読みやすいコードなのかなぁって思って。書いてみる。 JavaでWebのアプリを開発してる。基盤とかフレームワーク
欲しいものが無いからつくってみました。誰でも使えるオープンソースなネットワークアイコン集 - Qiita
概要 システム構成図などを作成しようとすると、ユーザーやサーバーの図形を使うことになりますが、ライセンスを気にせずに、タダで使えて、見た目がそれなりによくて、統一感があるものは、なかなか見つからないですよね。無いならつくるしかない、ということでつくってみました。 この図をつくっているパーツを含むPowerPointもGitHubに公開したので、ある意味オープンソースです。グループ化を解除すれば、各パーツに分解できます。 昨日から作り始めたので、まだ納得のいくものになっていませんが、これからクオリティを上げていきます。 ちなみにWindows 10のPowerPoint2013でつくっているので、LibreOfficeなどでは正常に表示されません。最初からMacかUbuntuで作図した方がもう少しマシなデザインになったと思いますが、職場はWindowsという人が多いと思うので、PowerPo
機械学習初心者が、素早く学べるコンテンツとライブラリ19選（Python編） - paiza times
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
Web サービスにパスワードは必要ない - Frasco
Web サイトを開発する際のアーキテクチャ設計において、ユーザーの認証にはメールとパスワードを利用するのが一般的でしょう。この設計は身に染み付いていて、なぜユーザーにパスワードを作成させるのか、考えもしないかもしれません。私たちは慣れてしまったのです。 しかし、ユーザーはパスワードを必要としない可能性があります。 一つの解決策は OAuth 2.0 ですが、すべてのユーザーがSNSのアカウントを持っているわけでもなく、あなたのサイトでそのアカウントを使用したいと考えているとも限りません。 では、あなたはどのようにしてパスワードを使わずユーザーを認証しますか？その回答はこの記事を読めばわかります。 何が問題か？ 最も安全なパスワードは、あなたが覚えられないパスワードです Troy Hunt そもそもパスワードそれ自体に問題があります。あなたや、あなたのユーザーにとっても良いものではありません
ロシア革命100年 声優・上坂すみれ「ソ連大好き」インタビュー#1 私とジダーノフ批判 | 文春オンライン
上坂 ズドラーストヴィチェ。よろしくお願いします。 ――さすがの発音ですね。今年はロシア革命から100年ということで、上坂さんにお話をお伺いします。 上坂 いいんですか、私で。亀山郁夫先生とかもっと詳しい方はたくさんいらっしゃると思うのですが……。 ――亀山さんでも、佐藤優さんでもなく、上坂さんなんです。 上坂 ありがとうございます。 ――そもそもなぜソ連がお好きなのか。その経緯からお話を聞かせていただけますか？ 上坂 高校1年生のときに、YouTubeでたまたまソ連の国歌「祖国は我らのために」を聴いたんです。それまでは恥ずかしながら、モスクワがどこにあるかも知らないくらいだったんですが、国歌を聴いて急に興味が湧いたんです。それで関連動画を次々に見ていって、ソ連にはまったんです。 ――どんな動画を見たり聴いたりしたんですか？ 上坂 レーニンの演説とか、プロパガンダ映画の一部とか、軍歌とか。
「プログラミングの常識」を時々見直す必要性について｜Rui Ueyama
自分の中のプログラミングの常識というものは、ときどき現実のハードウェアに合わせて調節しないといけない。ハードウェアが進歩し続けているので、コンピュータで簡単にできることと相対的に難しいことのバランスが変化し続けているからだ。ここでは特にストレージにフォーカスして書こうと思う。 昔はメモリが相対的にとても貴重な資源だったので多くのプログラマがメモリを節約することに血道を上げていた。例えばWindowsの初期の頃に設計されたデータ構造には、メモリをバイト単位ででもいいから節約したいという意図の痕跡がいまでも多く見受けられる。DRAMの次に速い記憶装置はHDDだったので、メモリが足りなくなればHDDにデータを保存せざるを得ないのだが、DRAMとHDDのランダムアクセスの速度差は、机の上の本の開いているページを見るのと、その本をAmazonで注文して到着するのを待つのと同じくらいのスケールで違うの
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英語で何だったっけ？再現方法、根本原因、回避策、、、 - Qiita
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