あたりを見て、
をやって、
sbt を brew install して、 sample_project ディレクトリ内を sbt で初期化して、
をやってみた。
まだ、 object とか、小難しい書法は試してない… とりあえず sbt の初期化処理にすんごい時間がかかることは分かった…
リファクタリングツールあれこれ — pyconjp2014 1 documentation
を読んでいて、
pip sarch flake8 したら出てくるコーディングスタイル支援ツールの数々あたりに、現状のプロジェクトへの使用に希望を抱いたが、保守性を向上させることが大事にされなさそうで非常に苦しい。 保守性でロースコア (保守が困難) のコードがいくつか出てきたので、なんとかしたいが…。
ビジネスミッション優先なのはそれはそうだと思うけど、 それが進めるとしても競合の1/2の速度なのであれば、足場を固める時間を稼働の30%でも取るようにすると健全なのではないか、ひいては、健全なチーム、健全なエンジニアリングセクションになるのではないか、そう思うのだが、 試算は試算でしかなく、実績をどこかから引っ張ってくるのが一番なのだろうけど、どこにあるのだろう (詰んだ)
Atom.
前に試した時はバージョンアップ時やアンインストール時に ~/.atom が変に残ったりして、使用を中止した。
今回、 Atom に乗り換えるまでは SublimeText3 + Python-flake8-Lint だった。これはよく動いた。 しかし、Python-flake8-Lint の方は、 PyCharm ほど警告が厳しくなく、 例えば、 import 挿入箇所や順序についての警告が出なかった (設定次第？)
で、表題の通り SublimeLinter の方を期待してスイッチを試みたが、動かないことがわかった (SublimeText2なら動くらしい)
なので、軽量モダンエディタとして今まで大変 SublimeText にお世話になってきたのだが、これからは Atom を試していきたいと思う。
Vim の設定は相変わらず、前にマシンを再セットアップした際に vimrc を捨ててから進んでない。 が、そのうち、充実させて github に反映したい心算なり也。
El Capital 以降の System Integrity Protection という仕組みのアレらしいので。
brew install する前は↓だったみたい (本当か？)
$ pip freeze altgraph==0.10.2 bdist-mpkg==0.5.0 bonjour-py==0.3 macholib==1.5.1 matplotlib==1.3.1 modulegraph==0.10.4 numpy==1.8.0rc1 py2app==0.7.3 pyobjc-core==2.5.1 pyobjc-framework-Accounts==2.5.1 pyobjc-framework-AddressBook==2.5.1 pyobjc-framework-AppleScriptKit==2.5.1 pyobjc-framework-AppleScriptObjC==2.5.1 pyobjc-framework-Automator==2.5.1 pyobjc-framework-CFNetwork==2.5.1 pyobjc-framework-Cocoa==2.5.1 pyobjc-framework-Collaboration==2.5.1 pyobjc-framework-CoreData==2.5.1 pyobjc-framework-CoreLocation==2.5.1 pyobjc-framework-CoreText==2.5.1 pyobjc-framework-DictionaryServices==2.5.1 pyobjc-framework-EventKit==2.5.1 pyobjc-framework-ExceptionHandling==2.5.1 pyobjc-framework-FSEvents==2.5.1 pyobjc-framework-InputMethodKit==2.5.1 pyobjc-framework-InstallerPlugins==2.5.1 pyobjc-framework-InstantMessage==2.5.1 pyobjc-framework-LatentSemanticMapping==2.5.1 pyobjc-framework-LaunchServices==2.5.1 pyobjc-framework-Message==2.5.1 pyobjc-framework-OpenDirectory==2.5.1 pyobjc-framework-PreferencePanes==2.5.1 pyobjc-framework-PubSub==2.5.1 pyobjc-framework-QTKit==2.5.1 pyobjc-framework-Quartz==2.5.1 pyobjc-framework-ScreenSaver==2.5.1 pyobjc-framework-ScriptingBridge==2.5.1 pyobjc-framework-SearchKit==2.5.1 pyobjc-framework-ServiceManagement==2.5.1 pyobjc-framework-Social==2.5.1 pyobjc-framework-SyncServices==2.5.1 pyobjc-framework-SystemConfiguration==2.5.1 pyobjc-framework-WebKit==2.5.1 pyOpenSSL==0.13.1 pyparsing==2.0.1 python-dateutil==1.5 pytz==2013.7 scipy==0.13.0b1 six==1.4.1 wheel==0.26.0 xattr==0.6.4 zope.interface==4.1.1
pip コマンドスタイル
pip install -e "git+ssh://git@github.com/hoge/fuga.git#egg=hoge.piyo&subdirectory=hoge.poko"
requirements.txt スタイル
-e git+ssh://git@github.com/hoge/fuga.git#egg=hoge.piyo&subdirectory=hoge.poko
TakesxiSximada/sximada.boilerplate
"setup.pyを記載してpackagingしたほうが良いです。" とのこと。 他、 "Dockerfileを置いてあげると親切かも" とも。
ディレクトリ構成として、
"こんな感じで" とのこと。
see: いまさら聞けないDocker入門（3）：Dockerfileとdocker buildコマンドでDockerイメージの作成 (1/2) - ＠IT
「Dockerfile」ファイルは、プログラムのビルドでよく利用されるmakeツールの「Makefile」ファイルと同様に、Dockerコンテナーの構成内容をまとめて記述するシンプルなテキスト形式のファイルです。
とのこと。
つまり、こいつを使って、Docker (よくわかってないけど) コンテナを自動作成できるっぽい。
自動作成に使うコマンドが docker build コマンド。
Mac の Homebrew でやるの事前準備としてはとりあえず
$ brew cask install virtualbox docker-machine
$ docker-machine create --driver virtualbox default # default という名前で仮想マシンを作る
$ docker-machine env default
export DOCKER_TLS_VERIFY="1"
export DOCKER_HOST="tcp://192.168.99.100:2376"
export DOCKER_CERT_PATH="/Users/peketamin/.docker/machine/machines/default"
export DOCKER_MACHINE_NAME="default"
# Run this command to configure your shell:
# eval "$(docker-machine env default)"
$ echo 'eval "$(docker-machine env default)"' >> ~/.bash_profile # (or .bashrc)
# 上記の export 群も .bash_profile に入れる
$ docker-machine start
$ docker run hello-world
Unable to find image 'hello-world:latest' locally
latest: Pulling from library/hello-world
b901d36b6f2f: Pull complete
0a6ba66e537a: Pull complete
Digest: sha256:8be990ef2aeb16dbcb9271ddfe2610fa6658d13f6dfb8bc72074cc1ca36966a7
Status: Downloaded newer image for hello-world:latest
Hello from Docker.
This message shows that your installation appears to be working correctly.
To generate this message, Docker took the following steps:
1. The Docker client contacted the Docker daemon.
2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
executable that produces the output you are currently reading.
4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
to your terminal.
To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
$ docker run -it ubuntu bash
Share images, automate workflows, and more with a free Docker Hub account:
https://hub.docker.com
For more examples and ideas, visit:
https://docs.docker.com/userguide/
ですかね？ (参考: Dockerのインストール - 74th)
分からない…。とりあえず Dockerfile なるものを使って、 AWS S3 のモックサーバーである jubos/fake-s3 を動かしてみることから始める。
Docker Hub を見ると
$ docker pull lphoward/fake-s3
と書いてあるので、それをする。ここからどうしたらいいんだろう… hello-world に倣う。
$ docker run lphoward/fake-s3 [2015-12-19 08:10:56] INFO WEBrick 1.3.1 [2015-12-19 08:10:56] INFO ruby 2.1.5 (2014-11-13) [x86_64-linux-gnu] [2015-12-19 08:10:56] INFO WEBrick::HTTPServer#start: pid=1 port=4569
おっ、起動したっぽい。 ipython を起動して boto からアクセスしてみる
In [1]: from boto.s3.connection import S3Connection, OrdinaryCallingFormat In [2]: connection = S3Connection("fake", "fake", is_secure=False, port=4569, host='127.0.0.1', calling_format=OrdinaryCallingFormat()) In [3]: conn = S3Connection("fake", "fake", is_secure=False, port=4569, host='localhost', calling_format=OrdinaryCallingFormat()) In [4]: conn.create_bucket('test_bucket') ... ... ...
例外吐いてタイムアウトした…。
Dockerについての調査まとめ、基本機能＋主な特徴＋Vagrantの連携 あたり にあるように -p オプションを使ってみる。
しかしそれでもダメっぽいので、更に、 MacでDockerを利用するときの初期設定 | Recruit Jobs TECHBLOG に従い、VirtualBox 上でポートフォワード設定をする。なるほど！ VirtualBox 経由だからそういうのが必要なのね。 (これも見た: Docker初心者が遭遇するエラーをまとめてみた | Recruit Jobs TECHBLOG)
$ docker run -p 4569:4569 lphoward/fake-s3
# 続き In [5]: conn.create_bucket('test_bucket') Out[5]: <Bucket: test_bucket> In [6]: # 通ったっぽい！
docker 側の出力
[2015-12-19 09:07:10] INFO WEBrick::HTTPServer#start: pid=1 port=4569 10.0.2.2 - - [19/Dec/2015:09:07:16 UTC] "PUT /test_bucket/ HTTP/1.1" 200 0 - -> /test_bucket/
おおっ！
…そして、 test_bucket はどこに作られた…？
コンテナにログインして見ればわかる？
^C # 一度落とした $ docker run -i -t -p 4569:4569 lphoward/fake-s3
… ジョブをバックグラウンドにもできない！だから ls も出来ないー！
doker --help してみると
exec Run a command in a running container
というのがあった。これで ls できそう…？
docker exec 672518ad092c ls bin boot dev etc fakes3_root home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
おあー！ fakes3_root ディレクトリあったたよー！じゃーこの中に test_bucket 作られてるハズ！
$ docker exec 672518ad092c ls fakes3_root
…なにも出ない…。あ、さっき、再起動したからか？そういうもの？ もう一度コンテナ起動 → ipython で テストバケット作成 → docker exec してみる。
$ docker exec 672518ad092c ls fakes3_root 127 $ docker exec 672518ad092c ls fakes3_root/127 test_bucket
なんか、127 っていうディレクトリはできているものの、作成出来ている！
なんとなくわかった！
コンテナを起動しただけで fakes3サーバーが立ち上がり、ファイルシステムにはファイル置き場のエンドポイントが出来ている。これを最初から定義してあるコンテナの定義ファイルが Dockerfile 、 という感じなのかな？
で、こういうのもパッケージに同梱してあげると、親切だという、そういうことですね…！？
pythonの修行
Python学びたての頃にお世話になったコンテンツのうちの一つが”The Python Standard Library by Example”だった。
— SHIMIZU Taku (@takuan_osho) 2015, 12月 5
The Python Standard Library by Example (Developer's Library)
あと
パッケージング mq
あとは
あ、関係ないけど
Team Geek ―Googleのギークたちはいかにしてチームを作るのか
会社にあるかな…？
