よく使うコードのメモです。
Excel などで、あるフォルダ以下のファイル一覧を出力したいときに使うコードです。 言語は VBA です。
VBA は オブジェクト指向的 に書くこともできるのですが、 急遽必要だったので、「とりあえず動けばいい！」というスタイルで作りました。
私が開発サーバ内のファイルをローカルマシンで簡単に編集・保存できるようにした方法を紹介します。 ついでにそれ以外の方法も紹介します。
私の転職した会社では、開発サーバの中で開発を行うというスタイルでした。 黒い画面の Unix系 サーバ、 エディタは vim しかない、外部に接続できないからツールがほしければ WinSCP でコピー。
ローカルマシンで開発環境を構築するにも、いろんなチームが開発した多様なライブラリがないと動かないようになっていたため、ローカルマシンの環境を構築するのは困難な状況でした。 ファイアウォールの接続制限なんかもあって。
そこで思い付いたのが、ローカルマシンからリモートのファイルを直接編集することでした。 ローカルマシンなら外部に接続できるから、ローカルのリッチなエディタでやっていこうと。
ここからは、リモートのファイルを(擬似的に)直接編集できるエディタを紹介していきます。
まずは、インストールさえすれば編集可能になるエディタを紹介します。 プラグインなどの追加インストールは不要です。
IDE なら簡単にできるんじゃないかと思って トライしてみたのが NetBeans です。実際のところ、とても簡単に思い通りのことができました。
保存時に自動でリモートマシンに保存してくれます。シンタックスチェックもやってくれます。
既存のリモートマシンのファイルを元にプロジェクトを作成して進めていくこともできますし、新たにプロジェクトを作ってそこからリモートマシンにアップロードすることもできます。
やりかたは、 NetBeans のページで紹介されていますので、そちらをご覧ください。
Edit, Preference と進むと、 リモートサーバの設定があります。 そちらから設定することで リモートファイル の編集が可能になります。
参考: Komodo Editをとりあえず使ってみるための基本的な設定 (リンク切れ: http://shimz.me/blog/editor/148)
設定によってできるようになります。
参考: Use Gedit as Remote File Editor via FTP and SSH (Ubuntu) (リンク切れ: http://thecodecentral.com/2010/04/02/use-gedit-as-remote-file-editor-via-ftp-and-ssh-ubuntu)
ここから下は 別途プラグインなどのインストールをすることで、リモートファイルが編集可能になるエディタです。
プラグインを使うと NetBeans と同じようなことができます。 プラグインは General Purpose Tool – Dynamic Languages Toolkit -Remote Development Support 。
SFTP というプラグインを使えばリモートファイルを編集できます。
参考: Sublime text SFTPをつかってリモートファイルをローカルで快適に編集
rsub というプラグインを使うことでもリモートファイルを編集できます。 ただ、サーバ側でもインストール作業が発生します。
参考: リモートサーバー上のファイルをローカルのSublime Text 2で編集する (削除されました)
NppFTP というプラグインを使って、リモートファイルを編集できます。
geany はサポートしていません！ ……が、 gnome だったら fuse を使えば ローカルマシンのようにリモートファイルを扱えるそうです。 これだと、 geany でなくても gnome なら どんな エディタ 使っても OK ですね。
参考: Does Geany support editing files remotely through FTP or SSH?
Windows マシン から、 PuTTY と連携して scp を使えるようにしようとしましたが、あえなく失敗。リモートマシンからファイルの一覧すら取得できませんでした。やり方を紹介しているサイトは多いのですが。
興味のある方は是非。
会社で groonga を使うことになりました。 groonga でないと取得できないデータがあったんです。
groonga も含め 全文検索エンジンを使うのは初めてだったので、 公式ドキュメントを見ながら探っていきました。 データベースで使用する SQL と groonga のクエリを比較してみると次のようになりました。 もともと別物なので参考程度に見ていただければと思います。
データを取得するときは、 Database でも groonga でも SELECT を使います。 でも、構文の構成はだいぶ違います。 groonga では、次のような命令になります。
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1 |
select --table Site --query title:@test --output_columns _id,_score,title --sortby -_score,_id |
簡単に比較すると次の表のようになります。
| Database | groonga | |
|---|---|---|
| 表示カラム | (select の後ろに羅列) |
––output_columns |
| テーブル | from |
––table |
| 検索条件 | where |
––filter, ––query, ––match_column, ––scorer |
| 順序指定 | order by |
––sortby |
| オフセット | offset |
––offset |
| 件数指定 | limit |
––limit |
| グループ化 | group by |
––drilldown (drilldown したときの件数指定などは下の説明を参照) |
| 論理演算子 | and, or |
&&, || |
検索結果に表示するカラムを指定する。カンマで区切ることにより、複数カラムを指定できる。
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1 |
select --table Site --output_columns column1,column2 |
全文検索を行う。
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1 |
select --table Site --query title:@this |
title カラムについて 文字列 “this” の全文検索を行う。
検索結果に含めるカラムを指定する。複数指定もできる。
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1 |
select --table Site --match_columns title --query this |
––query と一緒に使い、 title カラムについて 文字列 “this” の全文検索を行う。
条件を指定する。 javascript など のように、 “==”, “<=“, “>” などを使うことができる。 AND, OR は &&, || で表現できる。
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1 |
select --table Site --filter "_id <= 1" --output_columns _id,_key |
バージョン4.0.1 の資料を見るかぎり、 drilldown に指定したそれぞれのカラムについてグループ化した結果が表示される。 column_1 と column_2 を指定していれば、 column_1 だけでグループ化した結果と、 column_2 でグループ化した結果が続けて表示される。 ORDER BY column_1, column_2 のようなことはできない。
drilldown の結果に対する件数指定(オフセットなど)は下記のように、 通常の ––sortby, ––offset, ––limit の頭に drilldown をつけて指定する。 drilldown した結果だけがほしければ、 ––limit に 0 を指定して出てくる通常カラムを制限する。
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1 |
select --table Site --limit 0 --drilldown country --drilldown_sortby _nsubrecs --drilldown_limit 2 --drilldown_offset 2 |
| カラム名 | 説明 |
|---|---|
| _id | 検索時に groonga が割り当てるID。 |
| _key | 主キーを格納するカラム。 |
| _score | (Oracle DB でいう ROWNUM のような) 検索結果に含まれる仮想カラム。全文検索の条件に合致するレコードほど高い数値が入る。 |
| _nsubrecs | drilldown を使った場合に、 drilldown した結果件数が格納されるカラム。 SELECT COUNT(1) FROM … に似ている。 |
python のスクリプト(.py) を作って、スクリプト内で自分自身のファイル名を種痘する場合のお話です。
abc.py ファイル を実行した場合に、 abc.log のようなログファイルを作る際に使えます。
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1 |
__file__ |
ここからは、次のようにしてモジュールを読み込む必要があります。
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1 |
from os import path |
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1 |
path.basename(__file__) |
ディレクトリに対してこれを実行すると、ディレクトリ名が取得できます。
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1 |
path.splitext(path.basename(__file__))[0] |
“.” で文字列を区切ってリストにします。 “a.b.c” のように “.” が2つ以上ある場合は 最後の “.” で区切って (“a.b”, “c”) を返します。
path.basename(__file__)[0] をファイルの存在するディレクトリで実行した場合も同じ結果になります。 (crontab などで実行すると思わぬ結果になります。 “a/b.py” が (“a/b”, “.py”) になります。)
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path.abspath(__file__) |
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path.dirname(__file__) |
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1 |
path.abspath(path.dirname(__file__)) |
上の相対パスを path.abspath で絶対パスにしています。
お米1合はいくら(値段)になるでしょうか。茶碗1杯のお米はいくらになるでしょうか。 毎日弁当を持って行っているのですが、果たしてどれくらい節約になっているのか気になりました。
一般的な数字で計算します。 今回は次のようにします。
お米 10kg を 3,000円 で買う場合を想定します。 茶碗1杯のお米は 75g なので 3,000(円) ÷ 100,000(g) × 75(g) = 2.25(円) になります。 もうちょっとお米のブランドを上げて 1kg 4,000円 にすると、 茶碗1杯で 3円 になります。 1度にどれだけ炊飯するかによりますが、 炊飯にかかる電気代を含めても 茶碗1杯 あたり 13円 です(電気代は関東電気保安協会の値を使用)。
お弁当、是非持っていきましょう。 ごはんだけでも。
コンビニのおにぎりはいくらのお米を使っているのでしょうか。 計算のため、次の前提をおきます。
コンビニのおにぎりは 100(g) × 150(g) ÷ 340(g) = 44g のお米に相当します。 先ほどの 10kg 3,000円 のお米では 44g は 3,000(円) ÷ 100,000(g) × 44g = 1.32(円) になります。
