Posts

こんにちは、ナナオです。 以前antidote + starshipで環境を整えたのですが、その後zshを使っていたら突然以下のようなエラー（？）になりました。 zsh-syntax-highlighting: unhandled ZLE widget 'menu-search' zsh-syntax-highlighting: (This is sometimes caused by doing `bindkey <keys> menu-search` without creating the 'menu-search' widget with `zle -N` or `zle -C`.) zsh-syntax-highlighting: unhandled ZLE widget 'recent-paths' zsh-syntax-highlighting: (This is sometimes caused by doing `bindkey <keys> recent-paths` without creating the 'recent-paths' widget with `zle -N` or `zle -C`.) なんだこれー？と思って調べてみたら、どうやら読み込み順が悪かった模様。。 unhandled ZLE widget · Issue #951 · zsh-users/zsh-syntax-highlighting · GitHub 私の.zsh_plugins.txtは以下のように定義していました。 ohmyzsh/ohmyzsh path:plugins/magic-enter ohmyzsh/ohmyzsh path:plugins/kubectl ohmyzsh/ohmyzsh path:plugins/terraform hlissner/zsh-autopair marlonrichert/zsh-edit zsh-users/zsh-completions marlonrichert/zsh-autocomplete zsh-users/zsh-autosuggestions zsh-users/zsh-history-substring-search zsh-users/zsh-syntax-highlighting どうやらzsh-syntax-highlightingはzsh-autocompleteよりも前に定義していなければいけない模様。 ...

こんにちは、ナナオです。 ここ5年ほどpythonを触ってきて、Webバックエンドを中心に、良いところも悪いところも一通り踏んできました。 そんな中、新規プロジェクトでpythonを導入する一番のメリットが何かと言われたら何でしょうか？ チームメンバーがpythonを使っているから？社内の既存プロジェクトがpythonばかりだから？ たしかにそれも理由の一つにはなるでしょう。ですが、プロジェクトのことを考えたときにメンバーが使っているからというのがメリットになるでしょうか？ 新しい言語のラーニングコストと、プロジェクトそのもののコスト（運用、パフォーマンスなど）を天秤にかければ、ラーニングコストはそこまで大きなコストではないです。 pythonを採用する最も大きなメリット、それは実装速度です。 とにかくすぐ実装できる コードの制約があまりなく、すぐ実行可能なのはpythonです。これはスクリプト言語の強みでもあります。 バックエンドは以下のように数行で実装できます。 FastAPI from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} pythonになじみのない方向けに説明すると、@はデコレーターといって、簡単に言えばラッパー関数を端的に表現したものになります。 https://zenn.dev/ryo_kawamata/articles/learn_decorator_in_python ただ、Rustでも数行で書くことはできます。 GitHub - actix/actix-web: Actix Web is a powerful, pragmatic, and extremely fast web framework for Rust. use actix_web::{get, web, App, HttpServer, Responder}; #[get("/hello/{name}")] async fn greet(name: web::Path<String>) -> impl Responder { format!("Hello {name}!") } #[actix_web::main] // or #[tokio::main] async fn main() -> std::io::Result<()> { HttpServer::new(|| { App::new().service(greet) }) .bind(("127.0.0.1", 8080))? .run() .await } 型情報があるというのはいいことです。スレッドセーフなのも最高。Rustは最高の言語のひとつだと思います。 ...

どうも、ナナオです。 実は今私が使っているノートPC、容量が128GBしかないんです。 それなのにDockerとかk8sとか入れているもんだから、とにかく容量が不足してしょうがない。。 流石にそろそろ増設しようとは思っていますが、それまでの間容量を減らすためにWizTreeというアプリで何が容量を食っているのか観察したところ、hiberfil.sysというファイルで10GB近く容量を食っていることに気づきました。 今回はこのファイルの正体と、削除する方法を備忘録として書いておきます。 hiberfil.sysの正体 結論から言えば、コンピュータを休止状態にするために必要なファイルです。 メモリの内容を休止状態後も保持するためにあるみたいですね。 hiberfil.sysを削除する このファイル、単に削除してもすぐ復活してしまうので、休止状態を一度オフにしてあげる必要があります。 管理者権限でコマンドプロンプトを立ち上げ、以下のコマンドを実行します。 powercfg.exe /hibernate off 再度有効にする場合はonで実行すればいいだけです。 powercfg.exe /hibernate on 参考 休止状態を無効にして再び有効にする方法 - Windows Client | Microsoft Learn

こんにちは、ナナオです。 今回は、前回作ったhugoの予約投稿ツールをtauriでUI作って見やすくしようよ、という記事になります。 Githubはこちら↓ GitHub - satodaiki/hugo-local-cms: hugoの予約投稿管理 tauriのインストールと起動まで まずはプロジェクトにtauriを入れます。 やり方はこちらを参考にします。 プロジェクトの作成 | Tauri フロントエンドのビルドにはviteを利用します。 ❯ npm create vite@latest . > npx > "create-vite" . │ ◇ Current directory is not empty. Please choose how to proceed: │ Ignore files and continue │ ◇ Select a framework: │ React │ ◇ Select a variant: │ TypeScript │ ◇ Use rolldown-vite (Experimental)?: │ No │ ◇ Install with npm and start now? │ Yes │ ◇ Scaffolding project in /home/nanao/Project/personal/hugo-local-cms... │ ◇ Installing dependencies with npm... added 175 packages, and audited 176 packages in 14s 45 packages are looking for funding run `npm fund` for details found 0 vulnerabilities │ ◇ Starting dev server... React + TypeScriptで実装することにしました。 ...

こんにちは、ナナオです。 ドメイン駆動開発しているとデータモデルを作る機会は多いと思いますが、Pythonではどのようにデータモデルを表現すればいいのか、というところを軽くまとめました。 とりあえず使うなら -> dataclasses 個人開発などでとりあえずデータモデルを定義したいだけならdataclassで事足りると思います。 dataclasses --- データクラス — Python 3.13.11 ドキュメント import uuid from dataclasses import dataclass @dataclass class User: id: uuid.UUID name: str # 使い方 user = User( id=uuid.uuid4(), name="nanao", ) なんといっても標準ライブラリで、かつ使いやすいのが特徴ですね。 特にDB連携なんかもしないならこれでいいと思います。 データベースと連携するなら -> SQLAlchemy DB連携を考えるなら外せないのがSQLAlchemyですね。 SQLAlchemy - The Database Toolkit for Python from typing import List from typing import Optional from sqlalchemy import ForeignKey from sqlalchemy import String from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase from sqlalchemy.orm import Mapped from sqlalchemy.orm import mapped_column from sqlalchemy.orm import relationship class Base(DeclarativeBase): pass class User(Base): __tablename__ = "user_account" id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True) name: Mapped[str] = mapped_column(String(30)) 本番利用も考えるなら -> pydantic こちらのライブラリはバリデーションの豊富さなどの観点から、さながらdataclassesの進化版といったところでしょうか。 ...

こんにちは、ナナオです。 最近、128GB -> 500GBにディスクを増設したのですが、ディスククローンまではいつもこれを使っていて問題なかったのですが、Cドライブの拡張にちょっと手こずったので備忘録として残しておきます。 なんで手こずった Cドライブの拡張にはwindowsでは「ディスクの管理」というユーティリティがあるので、ここからディスクの拡張などはできるはずなのですが、図のようになっていました。 図のように、Cドライブの隣の隣に拡張された未割当の領域があります。 「なんだ、拡張できそうじゃん」となりますが、未割当領域はCドライブに隣接していないと拡張できないのです。。 「じゃあ隣まで持って来ればいいじゃん！」となりますが、このユーティリティからだとその操作ができないんですよね。なんでやねん。 じゃあどうするか ということで、diskpartコマンドを使って解決します。 管理者権限でコマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行します。 diskpart 実行するとdiskpartツールが実行されます。 ここでlist diskを実行して、ディスクを選択します。 私の場合ディスクは一つしかないので、0を選択します。 DISKPART> list disk ディスク 状態 サイズ 空き ダイナ GPT ### ミック ------------ ------------- ------- ------- --- --- ディスク 0 オンライン 476 GB 357 GB * DISKPART> select disk 0 ディスク 0 が選択されました。 次にlist partitionでパーティションの一覧を見ます。 DISKPART> list partition Partition ### Type Size Offset ------------- ------------------ ------- ------- Partition 1 システム 200 MB 1024 KB Partition 2 予約済み 16 MB 201 MB Partition 3 プライマリ 118 GB 217 MB Partition 4 回復 783 MB 118 GB 大体さきほどのディスクの管理の画面で見た情報と変わらないですね。 ...

こんにちは、ナナオです。 よく使っているノートPCでは完全にuvしか使っていないのですが、デスクトップではまだryeを使っていたのでもうuvに乗り換えてしまおうと思います。 （将来的に置き換えられるらしいからね。。） Rye and uv · astral-sh/rye · Discussion #1342 · GitHub ryeのアンインストール rye自身がアンインストールコマンドを用意しています。 rye self uninstall コマンドを実行後、Don't forget to remove the sourcing of $HOME/.rye/env from your shell config.と言われるので、言われるがままにこのディレクトリも削除します。 rm -rf ~/.rye また、.zshrcなどに定義したryeの設定も削除します。 # 以下の行を削除 source "$HOME/.rye/env" これでアンインストールは完了です！ uvのインストール 続けてuvをインストールしましょう。 せっかくなので前回入れたmiseを使ってインストールします。 ❯ mise install uv mise uv@0.9.25 ❯ mise use -g uv mise ~/.config/mise/config.toml tools: uv@0.9.25 インストールできました。 ryeを使っていたプロジェクトではどうするか uv syncを実行してください。 ❯ uv sync Using CPython 3.10.6 interpreter at: /home/nanao/.local/share/mise/installs/python/3.10.6/bin/python3.10 Creating virtual environment at: .venv Resolved 1 package in 2ms Built python-playground @ file:///home/nanao/Project/study/python-playground Prepared 1 package in 597ms Installed 1 package in 1ms + python-playground==0.1.0 (from file:///home/nanao/Project/study/python-playground) これで今まで通り問題なく動くはずです。 ...

こんにちは、ナナオです。 最近は寒いし乾燥するしで風邪が流行っていますね。気を引き締めていきましょう。 前回はznapのコミットが減ってきて大分下火になってしまった。。ということが分かりました。 ということで今回は新たにzshプラグインマネージャーのantidoteと、プロンプトのstarshipを使っていきましょう。 antidote Starship znapのアンインストールとantidoteの導入 まずはznapをアンインストールしていきます。 znapを導入した際とは逆の手順を踏めばいいです。 .zshrcに定義したznap関連のコマンドをコメントアウトします。 # znapの設定 # https://neer-engineer.com/525df03075fc272fc364d71a58b9f5a6/ # source ~/.znap/znap.zsh # リポジトリの設定 # これがないとホームディレクトリ上にプラグインなどのリポジトリフォルダが出来上がってしまう # zstyle ':znap:*' repos-dir ~/.znap/repos # プロンプトの設定 # ohmyzshのテーマを使いたい場合は以下のように実装する # znap prompt ohmyzsh/ohmyzsh random # znap prompt sindresorhus/pure # ohmyzsh関連の設定 # プラグインの設定 # znap source zsh-users/zsh-completions # znap source marlonrichert/zsh-autocomplete # znap source zsh-users/zsh-autosuggestions # znap source zsh-users/zsh-syntax-highlighting # znap source hlissner/zsh-autopair # znap source marlonrichert/zsh-edit そしたらznapを入れていたディレクトリを削除しましょう。 ...

こんにちは、ナナオです。 小ネタです。 最近、chezmoiを導入したことで.zshrcを普段開発に使っているデスクトップとノートで共有して使えるようになったのですが、ノートの方で以下のような問題が発生しました。 znap: unknown command: install znapのinstallコマンドが見つからない？？ なんだこれ？と思ってznapコマンドを叩いてみたのですが、確かにinstallコマンドがない！！ ❯ znap Usage: znap <command> [ <argument> ... ] Commands: clean remove outdated .zwc binaries clone download repos in parallel compile compile zsh scripts and functions eval cache & eval output of command fpath install command output as a function function create a set of lazy-loading functions help print help text for command ignore add local exclude patterns to repo multi run tasks in parallel prompt instant prompt from repo pull update repos in parallel restart (DEPRECATED) validate dotfiles & safely restart Zsh source load plugins status fetch updates & show git status For more info on a command, type `znap help <command>`. 調べてみると、現在のコミットからはごっそりインストールコマンドが抜けていました。 ...

こんにちは、ナナオです。 今回は小ネタです。 実装 streamlitでも、pandasのDataFrameのスタイルが証できるのでこれを使って以下のように実装します。 実装では特定のカラム（target）の値が10より大きい場合に赤い太字で表示するようにしています。 import pandas as pd import streamlit as st def highlight_overdue(row): # int64をpythonのint型に変換 target = row["target"].item() # targetが10より大きい場合に赤の太字で表示する if isinstance(target, int) and target > 10: return ["color: red; font-weight: bold"] * len(row) else: return [""] * len(row) df = pd.DataFrame([ {"target": 1}, {"target": 2}, {"target": 4}, {"target": 8}, {"target": 16}, {"target": 32}, ]) df = df.style.apply(highlight_overdue, axis=1) st.dataframe(df, width="stretch") 実行すると以下のようになります。 感想 streamlitでスタイルも楽々変更できました。