IntelliJでスネークケースとキャメルケースの切替
IntelliJで、変数のsnake_case⇔CamelCaseの切替(Eclipseだとctrl+alt+kで出来る)をどうやってやればよいか調べたのでメモ。
Plugin入れないとダメらしい。
試した環境は、IntelliJ IDEA 12.1.6、Windows7 Professional。
導入手順
- JetBrains Plugin Repository :: CamelCaseをインストールしてIntelliJ再起動。
- 切替する単語にカーソルのせて、Shift+Alt+uで切替。押す度に切り替わる。
is_readable という単語を切り替えてみると、
- IS_READABLE
- IsReadable
- isReadable
- is_readable
というように切り替わる。
Pythonのデフォルト引数にハマった
Python初心者がハマるポイントにしっかりハマってしまったので記録残しとく。
Pythonの関数引数にはデフォルト値が指定できる。
時刻指定する関数で、引数省略時は現在時刻を取得する関数を作ろうとした。
import time def tim(t=time.time()): print(t) if __name__ == "__main__": tim() time.sleep(1.25) tim() time.sleep(1.4) tim()
が、このtim関数を実行すると、同じ時間しか取得されない。
C:\>python.exe time_func_test.py 1414077198.46061 1414077198.46061 1414077198.46061
このデフォルト引数の値はモジュール評価時に決まるようで、一度関数を実行すると、後は決まった値が使用され続けるらしい。
上記の関数ではやってないけど、デフォルト引数にリストなどの可変オブジェクトを渡して、処理内でリストを更新すると、次の関数コール時は更新したリストが渡されてしまう。
元々やりたかった処理は、以下のような処理で実現した。
import time def tim(t=None): if t is None: t=time.time() print(t) if __name__ == "__main__": tim() time.sleep(1.25) tim() time.sleep(1.4) tim()
実行結果。毎回値が変わるようになったのでやりたいことは出来たっぽい。
C:\>python.exe time_func_test.py 1414078025.345443 1414078026.595514 1414078027.997595
ExpectedExeptionを使ってみる
JavaでExceptionが発生する事を検証するテストは以下のように書く事が出来る。
@Test(expected = IllegalArgumentException.class) public void Exceptionの検証() { throw new IllegalArgumentException("このメッセージは検証できない"); }
ただ、このテストケースでは、意図したExceptionが発生する事は検証できるが、そのExceptionの内容の検証を行う事が出来ない。
Exceptionの検証にExpectedExceptionクラスが使えるという情報を貰ったので使い方を確認。
使い方
サンプル
import org.junit.Rule; import org.junit.Test; import org.junit.rules.ExpectedException; import static org.hamcrest.Matchers.endsWith; public class ExpectedExceptionTest { // @Ruleを付加するフィールドはpublicフィールドとする @Rule public ExpectedException expected = ExpectedException.none(); @Test public void ExpectedExceptionを使ったException検証() { // 検証する内容を設定 expected.expect(IllegalArgumentException.class); expected.expectMessage("sample"); // 部分一致検証 expected.expectMessage(endsWith("exception")); // Exceptionが発生する処理を実行 new SampleClass(null); } static class SampleClass { SampleClass(String str) { if ( str == null ) { throw new IllegalArgumentException("sample exception"); } } } }
このコードで、Exception#getMessage()の内容を検証する事が出来る。
なお、ExpectedException#expectMessage(String)メソッドは部分一致の検証である事に注意。
JUnit実践入門にも載ってた。
JUnit実践入門 ~体系的に学ぶユニットテストの技法 (WEB+DB PRESS plus)
- 作者: 渡辺修司
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2012/11/21
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
- 購入: 14人 クリック: 273回
- この商品を含むブログ (67件) を見る
TDDBC仙台 4thに行ってきた
昨年に続きTDDBC仙台に参加してきました。
@t_wadaさん、スタッフ、および参加者の皆さん、どうもありがとうございました。
当日のtogetter
TDDBC仙台 4th - Togetterまとめ
基調講演
@t_wadaさんによる基調講演。
講演資料は後日SlideShareにアップするとの事。
TDDの目標
動作するキレイなコードがTDDの目標。
テストコードが存在することで、改善が可能になる。
ソフトウェア工学は予測性が低い。コードを書き始めることで初めて問題に気がつくことが多い。
なので、完璧な設計をしてから実装を始めるのではなく、とりあえず実装し、きれいなコードにするのはその後にする。TDDはその手助けをしてくれる。
TDDのサイクル
- 目標を示すテストコードを書く
- テストを成功させるプロダクションコードを書く
- プロダクションコードをリファクタリングする
このサイクルが重要。
納期等の理由でリファクタリングされなくなる事があるけどちゃんとやりましょう。
テストコードのメンテナンスコストが高いと、「テストコード修正が大変だからプロダクションコードの改造はしない」という本末転倒な事になる。
なので、テストコードにもリファクタリングが必要。
プロダクションコードと同じく、テストコードもDRYにする。コピペしまくったりとかやってはいけない。
TDDを導入することで、実装時間は2割弱増えるが、その後の不具合検出数が減るため、トータルでの開発工数は減る。
TDDの対象範囲
テストの目的は対象によって異なる。
TDDはDeveloper Testing。開発者の開発促進が目的。
TDDの"T"はTestというよりCheckingに近い。(TDDはプロダクションコードが動作する事の確認でしかないため)
要件のテストとして、BDDという方法も出て来ているが、RSpecを使用したBDDとScenarioを使用したBDDの二派に別れているのが現状。
テストを動かすだけでは品質は上がらない。テストは品質を明確にするだけ。
品質を高めるのはリファクタリング。
体重計に乗っただけでは体重は減らないのと同じ。
なぜTDDをするか
「動いているコードは触るな」とは今は言えない。
コードを触らなくても周り(OS、フレームワーク等)が変わっていく。直さざるを得ない。
何もしなければコードは腐っていく。
テストコードがあることで、コードへのフィードバックが即座に得られ、書いたコード、これから書くコードに自信が持てる。
TDDライブデモ
@135yshrさんと@nnasakiさんによるgo言語によるライブデモ。
go言語は全く知らなかったけど、@135yshrさんのIDE(Sublime text)の使いこなしに感心したり、「テストコード書くのにコピペは使わないようにしてる」の発言になるほどと思ったりしながら見させて頂きました。
昼飯
はらこめし。うま。
ペアプロ
昨年に続きJavaで参加。
Pythonやりたかったけどペア居なかった。。
課題と自分らのチームで実装したソース
QAとか
和田さんへの質問と回答。
Q) 基調講演の中で、プロダクションコードとテストコードの比率が同じになるような例が出ていたが、テストコードはそんなに減らせるものなのか?
A) プロダクションコードとテストコードの比率が1:1になるようにリファクタリングし、プロダクションコードとテストコードの比率が1:1~1:2の範囲に収まるようにする。
この比率を超えるようならテストコードの見直しが必要。
Q) テストコードで、Mockは使うべきか、使わないべきか?
A) Mockは使う派と使わない派がいるが、@t_wadaさんはMock使わない派。
実物のコードが使えるなら、出来るだけ実物を使うようにしている。実物のコードを使うことで時間がかかるのは仕方ないと考えている。
最後に
テスト書きましょう。
pipのインストール(Python3.3 Windows7)
Windows7の環境でpipをインストールしたときのメモ。
参考:python - How to install pip on windows? - Stack Overflow
手順
get-pip.pyをダウンロード
https://raw.github.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py
からget-pip.pyをダウンロードして保存する。拡張子は.pyで。
コマンドプロンプトからget-pip.pyを実行
なお、Pythonのインストール先をProgram Files配下にしている場合、コマンドプロンプトは管理者権限で起動する必要がある。
C:\>python C:\Downloads\get-pip.py Downloading/unpacking pip Downloading/unpacking setuptools Installing collected packages: pip, setuptools Successfully installed pip setuptools Cleaning up...
これで、Pythonインストールディレクトリ下のScriptsディレクトリにpipコマンドがインストされる。
PATH環境変数にこのディレクトリを追加しておけば、コマンドプロンプトからpipコマンドが実行出来る。
(後日追記)
Proxy配下でのpipインストール
Proxy配下の環境では上記手順だとインストール出来なかった。
公式のPythonの代わりにnimicondaをインストールした環境で、以下手順でProxyの設定を行ってインストールした。
C:\>set HTTP_PROXY=http://ID:PASS@PROXY-HOST:PROXY-PORT C:\>conda install pip Fetching package metadata: .. Solving package specifications: . Package plan for installation in environment C:\Programs\Miniconda3: The following packages will be downloaded: package | build ---------------------------|----------------- conda-3.7.1 | py34_0 201 KB pip-1.5.6 | py34_0 1.3 MB requests-2.4.3 | py34_0 607 KB setuptools-5.8 | py34_0 738 KB ------------------------------------------------------------ Total: 2.9 MB The following NEW packages will be INSTALLED: pip: 1.5.6-py34_0 setuptools: 5.8-py34_0 The following packages will be UPDATED: conda: 3.7.0-py34_0 --> 3.7.1-py34_0 requests: 2.4.1-py34_0 --> 2.4.3-py34_0 Proceed ([y]/n)? y Fetching packages ... conda-3.7.1-py 100% |###############################| Time: 0:00:01 160.19 kB/s pip-1.5.6-py34 100% |###############################| Time: 0:00:04 328.15 kB/s requests-2.4.3 100% |###############################| Time: 0:00:01 501.35 kB/s setuptools-5.8 100% |###############################| Time: 0:00:08 84.44 kB/s Extracting packages ... [ COMPLETE ] |#################################################| 100% Unlinking packages ... [ COMPLETE ] |#################################################| 100% Linking packages ... [ COMPLETE ] |#################################################| 100%
pip実行する時もproxy指定が必要。
C:\>pip install pycrypto --proxy=http://ID:PASS@PROXY-HOST:PROXY-PORT
参考:
Windows & プロキシ配下でPythonを開発する君へ - Qiita
Installing Python's easy_install using ez_setup.py from behind a proxy server - Stack Overflow
pythonメモ proxy下でのpip、easy_install - Qiita
Java8 lambda式の復習
桜庭祐一さん(@skrb)のlambda式 ハンズオンの復習を兼ねてまとめ。
ハンズオンの教材:
skrb/LambdaDojo · GitHub
lambda式を使うメリット
lambda式を使用する意味は、処理のパラレル化。
処理を複数CPUで並列に処理することで、高速化を図る事が出来る。
Functional Interface
lambda式はfunctionを書くもの。
stream apiはiteratorを書くもの。
lambda式は、Functional Interfaceのメソッドをimplementsする。
Interface | method |
---|---|
Runnable | void run() |
Callable |
T call() |
Comparator |
boolean compare(T t1, T t2) |
メソッド名を覚えておく必要はあまりなく、引数と戻り値さえ覚えておけばOK。
他にも、java.util.function packageに色々ある。
Functinal Interfaceを自作する場合は、@FunctionalInterfaceアノテーションを付与すると、コンパイラがFunctionalなInterfaceになっているかをチェックしてくれる。
演習
Functional Interfaceの実装
基本的なlambda式の書き方から。
Comparator<Integer> comparator1 = new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer x, Integer y) { return x - y; } };
ComparatorはFunctinal Interface。
このComparatorの無名クラスの定義は以下のように書き換えられる。
Comparator<Integer> comparator1 = (x, y) -> x - y;
なお、引数の型省略は、片方のみ(例えば(x, Integer y)のような)は出来ない。型省略時は両方の引数の型を省略する。
余談として、Intellijでは、特に操作しなくてもラムダ式に書き換えられる。
引数がない場合のlambda式の記述方法。引数指定がない場合でも()は省略不可。
Callable<Date> callable1 = () -> new Date();
下記のような記載も可。(コンストラクタリファレンス)
Callable<Date> callable2 = Date::new;
ループ処理
List<String> strings = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e"); StringBuilder builder = new StringBuilder(); for (String s: strings) { builder.append(s); }
forループは、forEachメソッドでのループに置き換える。
List<String> strings = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e"); StringBuilder builder3 = new StringBuilder(); strings.forEach(t -> builder3.append(t));
メソッドコールをメソッドリファレンスの形式にすると、引数の記載も不要。
List<String> strings = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e"); StringBuilder builder4 = new StringBuilder(); strings.forEach(builder4::append);
filterメソッド
List<Integer> numbers = Arrays.asList(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); for (Integer x : numbers) { if (x % 2 == 0) { System.out.print(x); } } System.out.println();
forはforEachに、elseを持たないifはfilterに置き換え。
numbers.stream(). filter(x -> x % 2 == 0). forEach(System.out::print); System.out.println();
数値計算
List<Integer> numbers = Arrays.asList(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); double ave = 0.0; for (Integer x : numbers) { ave += x; } System.out.println(ave / numbers.size());
forEachメソッドを使用して置き換え。
なお、無名クラスと同様に、finalでないローカル変数にはラムダ式からはアクセス出来ない。ave2変数はクラス変数とする必要がある。
// ave2はクラス変数 numbers.forEach(x -> ave2 += x); System.out.println(ave2 / numbers.size());
数値の合算をreduceメソッドに置き換え。(reduceは値を集約するメソッド。第一引数に初期値、第二引数に値集約を行うラムダ式を指定する)
int ave3 = numbers.stream() .reduce(0, (x, y) -> x + y); System.out.println(ave3 / numbers.size());
Integer<->intのオートボクシング回数を削減するため、mapToIntでintに置き換えを行い、Integerへのオートボクシングを抑止。
int ave4 = numbers.stream() .mapToInt(x -> x) .reduce(0, (x, y) -> x + y); System.out.println(ave4 / numbers.size());
単純な合計値計算は、sumメソッドで出来る。
int ave5 = numbers.stream() .mapToInt(x -> x) .sum(); System.out.println(ave5 / numbers.size());
指定回数分の実行
// 乱数のリストを作成 Random random = new Random(); List<Double> numbers = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 100; i++) { numbers.add(random.nextDouble()); }
forループをIntStream.range関数に置き換え。range関数は、指定した数値の範囲(回数)だけ処理を行う。
List<Double> numbers2 = new ArrayList<>(); IntStream.range(0, 100) .forEach(i -> numbers2.add(random.nextDouble()));
予め空リストを作って値を追加しくていくのではなく、collectメソッドでコレクションに変換する。collectメソッドの引数にList変換関数を指定する事で、Listへの変換を行う。
List<Double> numbers3 = IntStream.range(0, 100) .mapToObj(i -> random.nextDouble()) .collect(Collectors.toList());
桜庭さんのIT Proの連載。
Java技術最前線 - Java技術最前線:ITpro
Pacemaker+Heartbeatを試してみる(起動編)
Pacemaker+Heartbeatを試してみる(インストール編)の続き。
サーバの構成は以下。
ノード名 | 外向けIPアドレス | インターコネクト1 | インターコネクト2 |
---|---|---|---|
ha1.localdomain | 192.168.56.10(eth1) | 172.35.10.10(eth2) | 172.40.20.10(eth3) |
ha2.localdomain | 192.168.56.20(eth3) | 172.35.10.20(eth4) | 172.40.20.20(eth5) |
それぞれのサーバでha.cfを設定。
ha.cfは雛形になるファイルがあるので、そのファイルをコピーして使用する。
必要な部分のみコメントアウトを外していく。
ucast、nodeは環境に合わせて設定。nodeは、uname -nで出力される名前を指定する。
auto_failbackはoffに変更した。(系切替後に故障サーバが復旧したとき、自動で切り戻る事を防止する)
「pacemaker on」は自分で追加。
両方のサーバの違いはucastの指定部分のみ。
[root@ha1 /]# cp -p /usr/share/doc/heartbeat-3.0.5/ha.cf /etc/ha.d/ha.cf [root@ha1 /]# vi /etc/ha.d/ha.cf [root@ha1 /]# cat /etc/ha.d/ha.cf | egrep -v '^#' | egrep -v '^$' debugfile /var/log/ha-debug logfile /var/log/ha-log logfacility local0 keepalive 2 deadtime 30 warntime 10 initdead 120 udpport 694 ucast eth2 172.35.10.20 ucast eth3 172.40.20.20 auto_failback off node ha1.localdomain node ha2.localdomain pacemaker on
[root@ha2 /]# cp -p /usr/share/doc/heartbeat-3.0.5/ha.cf /etc/ha.d/ha.cf [root@ha2 /]# vi /etc/ha.d/ha.cf [root@ha2 /]# cat //etc/ha.d/ha.cf | egrep -v '^#' | egrep -v '^$' debugfile /var/log/ha-debug logfile /var/log/ha-log logfacility local0 keepalive 2 deadtime 30 warntime 10 initdead 120 udpport 694 ucast eth4 172.35.10.10 ucast eth5 172.40.20.10 auto_failback off node ha1.localdomain node ha2.localdomain pacemaker on
authkeysの設定。こちらは両方のサーバで共通。
コピー後にファイルの権限変更が必要なので注意。
今回はsha1アルゴリズムを使用している。
# cp -p /usr/share/doc/heartbeat-3.0.5/authkeys /etc/ha.d/authkeys # chown root:root /etc/ha.d/authkeys # chmod 600 /etc/ha.d/authkeys # vi /etc/ha.d/authkeys # cat //etc/ha.d/authkeys | egrep -v '^#' | egrep -v '^$' auth 2 2 sha1 secret
両系でheartbeatを起動してみる。
# service heartbeat start
で、起動してみたが、crm_monがいつまでも接続できない。
/var/log/ha-logを見ると、以下のようなエラーが。
Oct 07 17:23:52 ha1.localdomain heartbeat: [5107]: ERROR: glib: ucast: error binding socket. Retrying: Permission denied Oct 7 17:23:52 ha1 heartbeat: [5107]: ERROR: glib: ucast: error binding socket. Retrying: Permission denied Oct 07 17:23:53 ha1.localdomain heartbeat: [5107]: ERROR: glib: ucast: error binding socket. Retrying: Permission denied Oct 7 17:23:53 ha1 heartbeat: [5107]: ERROR: glib: ucast: error binding socket. Retrying: Permission denied Oct 07 17:23:54 ha1.localdomain heartbeat: [5107]: ERROR: glib: ucast: unable to bind socket. Giving up: Permission denied Oct 07 17:23:54 ha1.localdomain heartbeat: [5107]: ERROR: make_io_childpair: cannot open ucast eth2 Oct 7 17:23:54 ha1 heartbeat: [5107]: ERROR: glib: ucast: unable to bind socket. Giving up: Permission denied Oct 7 17:23:54 ha1 heartbeat: [5107]: ERROR: make_io_childpair: cannot open ucast eth2 Oct 07 17:23:55 ha1.localdomain heartbeat: [5111]: CRIT: Emergency Shutdown: Master Control process died. Oct 07 17:23:55 ha1.localdomain heartbeat: [5111]: CRIT: Killing pid 5107 with SIGTERM Oct 07 17:23:55 ha1.localdomain heartbeat: [5111]: CRIT: Emergency Shutdown(MCP dead): Killing ourselves. Oct 7 17:23:55 ha1 heartbeat: [5111]: CRIT: Emergency Shutdown: Master Control process died. Oct 7 17:23:55 ha1 heartbeat: [5111]: CRIT: Killing pid 5107 with SIGTERM Oct 7 17:23:55 ha1 heartbeat: [5111]: CRIT: Emergency Shutdown(MCP dead): Killing ourselves. Oct 7 17:26:59 ha1 heartbeat: [5179]: info: Pacemaker support: on
SELinuxが悪さをしているという情報があった。SELinux、iptablesを無効にしてみる。
# getenforce Enforcing # setenforce 0 # getenforce Permissive # iptables -L Chain INPUT (policy ACCEPT) target prot opt source destination ACCEPT all -- anywhere anywhere state RELATED,ESTABLISHED ACCEPT icmp -- anywhere anywhere ACCEPT all -- anywhere anywhere ACCEPT tcp -- anywhere anywhere state NEW tcp dpt:ssh REJECT all -- anywhere anywhere reject-with icmp-host-prohibited Chain FORWARD (policy ACCEPT) target prot opt source destination REJECT all -- anywhere anywhere reject-with icmp-host-prohibited Chain OUTPUT (policy ACCEPT) target prot opt source destination # service iptables stop
再度チャレンジ。
両方のサーバでheartbeatを起動。
# service heartbeat start
crm_monの内容を確認。
# crm_mon -1r ============ Last updated: Tue Oct 7 18:09:46 2014 Stack: Heartbeat Current DC: ha2.localdomain (8b5fa310-2ad6-6504-5874-35e498f88c61) - partition with quorum Version: 1.0.13-30bb726 2 Nodes configured, unknown expected votes 0 Resources configured. ============ Online: [ ha1.localdomain ha2.localdomain ] Full list of resources:
サーバ2台がOnlineになった。起動出来たっぽい。
SELinuxは特に要らないので、iptablesともどもOFFにする。
# vi /etc/selinux/config SELINUX=enforcing ↓ SELINUX=permissive
# chkconfig iptables off # chkconfig --list iptables iptables 0:off 1:off 2:off 3:off 4:off 5:off 6:off
(追記)
/etc/ha.d/ha.cfの内容を変更してpacemaker再起動を繰り返すと、crm_monの結果に
Node ha1.localdomain (994f9fdb-49d2-458f-a26f-3d7ace82063b): UNCLEAN (offline) Node ha2.localdomain (701f93e2-b2e2-4c22-b5e7-57f88fd864b6): UNCLEAN (offline)
のような出力が現れる。
これを削除するには、crm configure edit でcrm設定を開き、該当のnode定義を削除する必要がある。
参考:
OSごとコピーしてLinux-HA環境作りTai! « Linux-HA Japan