2018年3月時点のスキルセット

学習フェーズ

• 狭く深く <-- 今ここ
• より速く
• 深淵から横へ
• 堅実に強く
• 天元突破

Computer Langage

Python

最もよく使う言語。WEBアプリケーション、ツール開発などさっさと使いたい時に用いる。 wxpythonでGUIの基本的な部分は学んだ。

読んだ本 / もっている本

• 入門 Python 3
• 退屈なことはPythonにやらせよう
• (バイブル) 実践 Python 3
• (読書中) エキスパートPythonプログラミング改訂2版

自作ライブラリ

• https://pypi.org/project/hakka/
• https://pypi.org/project/OrderedFormat/

遊んだもの

• MHWの被ダメージ計算

直接利用したことのあるpipライブラリ

• airflow
• alembic
• anyjson
• APScheduler
• bcrypt
• celery
• certifi
• click
• cookiecutter
• Django
• django-admin2
• django-braces
• django-celery-beat
• django-celery-results
• django-extra-views
• django-filter
• django-model-utils
• djangorestframework
• docutils
• flake8
• Flask
• Flask-Admin
• Flask-API
• Flask-Cache
• Flask-Cors
• Flask-Login
• Flask-RESTful
• Flask-Session
• Flask-SocketIO
• flower
• google
• gspread
• gunicorn
• h5py
• ipython
• Jinja2
• jupyterlab
• lxml
• Markdown
• markdown-include
• matplotlib
• mkdocs
• mkdocs-material
• mkdocs-windmill
• mock
• mockredispy
• mysqlclient
• nose
• notebook
• numpy
• pandas
• pipenv
• psycopg2
• pygame
• pymongo
• pytest
• python-socketio
• pytz
• PyYAML
• pyzmq
• redis
• requests
• scipy
• Scrapy
• scrapy-djangoitem
• scrapy-splash
• scrapyd
• scrapyd-client
• selenium
• six
• SQLAlchemy
• tornado
• Twisted
• wxpython

Ruby

リハビリが必要

• (読了) 改訂2版 パーフェクトRuby

参考

• https://github.com/Himenon/BookMaker

使ったことのあるgem

• rails==4.2.3
• sqlite3
• sass-rails
• uglifier
• coffee-rails
• jquery-rails
• turbolinks
• carrierwave
• mini_magick
• remotipart
• seed-fu
• slim-rails
• pandoc-ruby
• htmlbeautifier
• font-awesome-rails
• quiet_assets
• wkhtmltopdf-binary-11
• wicked_pdf
• rubyzip
• bower-rails
• jquery-turbolinks
• compass-rails
• byebug
• meta_request
• web-console
• spring
• rspec
• rspec-rails
• shoulda-matchers
• factory_girl_rails

Julia

研究室にいた時、数値計算用として利用。 constと@parallelを利用して、Matlabで7日間かかっていた計算を7分にしたのはいい思い出。 (Matlabの使い方がよくわからなかったのが原因でもある) 現在はほとんど利用していないので、リハビリが必要。

C

ふつうのLinuxプログラミング 第2版を写経したレベル。 Socketプログラミングや、LINUXユーザー管理、パーミッション、シグナルなど、 WEBを取り扱う上での基礎の基礎を学んだ。

積本: Linuxプログラミングインタフェース

Swift

アルバイトで教えていた経験あり(2年くらい)。 iOS/macOSのアプリケーショの作成経験があるが、どっちかというとmacOSのアプリケーション作成のほうが好き。 iOSのリリースはしていない。macOSに関してはGithubからダウンロードできるものもある。

以下の本は読んだ

• MAC OS X COCOAプログラミング 第4版

Realmも使える。

参考リポジトリ

• ios
  • https://github.com/Himenon/iosWorkspace
  • https://github.com/Himenon/MusicButton
• macOS
  • https://github.com/Himenon/VideoStreaming
  • https://github.com/Himenon/Timer: Releaseからダウンロードできる
  • https://github.com/Himenon/Seal2Imag

####　パッケージ管理

cocoapodsとcarthageは利用できる。 Realmが利用したことがある。 React Nativeのエラーの時にこの知識が活躍した。

Xcode

Xcode(>=9.2)のインタフェースはちょくちょく触ります。

PHP

• PHP >= 7.0
• Laravel 5.4

Laravelは良かったです。

JavaScript

VanilaJS

すごく昔に作った作品。物理の研究で、電磁波の挙動をアニメーションした時に作った。

• https://codepen.io/Himenon/pen/wzApRb

LaravelのValidation->afterの実装パターンを見て、 Toggle系のイベント発火うまくできるんじゃないかと実装したやつ

• https://gist.github.com/Himenon/e65ea464b1ea53f1d8f781bd66da94e0

Virtual DOM

VDOMの仕組みはpicodomの作者の発表(Node学園2017)と、 実際にソースコードを読んでコードレベルで理解した。

• vue.js
• React
• Ultradom(旧picodom)

vuexを用いた状態管理はWebsocketの実装と相性が良く、気持ちよく書ける。

NodeJS

Cloud Functionで利用。 WEBアプリケーションをこれで作成したことはない。 ツールとして利用することは度々あるので、ちょっとしたことはかける。

いまはZappierやIFTTT、Cloud Functionと遊んでます。

作ったもの

• Himenon/web2pdf - Github
• web2pdf - npm

Markdownで提出したらPDFを要求されたときの緊急避難対応用に作成した。 せっかくなので、npmでインストールできるようにリリースもしておいた。 リリースするならテストしろよってことで、jestでテストをちょこっと書いてtravis-ciにツッコんだ。 初めてnpmに登録したりしたので、2時間かかったけど、次はもうちょっと早く行けそう。

Web Application Framework

Bottle

プラグインを登録

https://github.com/bottlepy/bottle/blob/master/bottle.py#L916-L932

からの、発火。

https://github.com/bottlepy/bottle/blob/master/bottle.py#L815-L825

わかりやすい。

Django

バージョンは2.0を利用。（開発途中まで1系だったが、v2に切り替えた。一部Modelだけ変更したが、それ以外はテスト落ちず）。 データ基盤の中核として利用した。 APIはDjango REST frameworkを利用。 Task Queueに関しては、Celeryを導入し、 Celery 4系をDjango 2系に組み込んだ記事はなかったので、 [記事]../python/django/Introduction-of-Celery-Django/)にした。

Flask

Fixtureの使い方がうまい

Fixtureを生成

https://github.com/pallets/flask/blob/master/tests/conftest.py#L61-L64

setUp, tearDownを使わずにテストを作成。

https://github.com/pallets/flask/blob/master/tests/test_basic.py#L28-L35

賢い

Laravel

Version 5.4を半年ほど。 一本記事を書いてます（本サイトに移植中）。

http://www.archiveknow.com/2017/10/fw-laravel-validator-after.html

この辺のコード賢いなぁと。

https://github.com/illuminate/validation/blob/fd94fb74ae3aec60c745d2a537e766c18eedbab6/Validator.php#L243-L250

Sintra

最近鈍っている。

Ruby on Rails

Active Recordは優秀。最近鈍っている。

Database

RDBMS

• MySQL
• PostgreSQL

基本的にはORM任せにしている。最低限のCRUDとストアドプロシージャなどの操作はできる。 チューニングはほとんどやっていない(Cloud任せ)。 Slow Queryを見つけるぐらいはできる。

NOSQL

以下の本は抑えている。なので「NO」になっている。

• 【読了】NOSQLの基礎知識 (ビッグデータを活かすデータベース技術)
• 【辞書的に利用】RDB技術者のためのNoSQLガイド

Redis

RedisはTask Queueでだいぶお世話になっている。 クラスター化はまだしたことがないが、k8sのStatefullSetの勉強がてらそろそろやる。

• (辞書) Redis入門 インメモリKVSによる高速データ管理

Scala

下記のページのScala程度ならやった

http://docs.scala-lang.org/tour/basics.html

mongoDB

Twitterのデータなどを放り込むときなどに利用。 pubsub機能が公式でサポートされていればな、とか思っている。 クエリは叩けます。

Infrastructure

Nginx

ごく普通のレベル。 oatuh2をNginxにツッコんだぐらい。

• https://github.com/Himenon/oauth2_proxy

Ansible

• Golang / C++の計算機サーバーを作成経験あり
• ユーザー管理

直接実験した記事

• http://www.archiveknow.com/2017/04/ubuntu-server-1604hddunix.html
• http://www.archiveknow.com/2017/04/ubuntuufwiptables.html

Vagrant

今はもう使っていない。Docker以前の開発環境で利用。 ディストリビューションからVagrant用のBoxを1から作ったことがある。

関連記事：http://www.archiveknow.com/2017/04/vagrant-box.html

Kubernetes

メインのデプロイ環境。 入門 Kubernetesの 6,7割程度は実際にやったことが在る。

Helm Chartsを公開しているので、ぜひ使って欲しいし、 他の人も公開して欲しい。今の所4つホスティングしている。

• https://github.com/Himenon/charts<
  • node-red
  • redash
  • scrapy-splash
  • scrapyd

Kubernetesのプロジェクトで、GoogleCloudPlatform/agones をwatch中。

CI

Circle CI

Version 2.0以降が使える。 ドキュメントは一部修正PRを投げてマージされている。 KubernetesのDeployフローで利用したことがある。

• https://github.com/circleci/circleci-docs

Travis CI

PublicでCIを回す時はTravis CIを利用する。 自分で仕込める。

Werker

使ったことはあるが、Circle CIのほうが使いやすかった。

Fastlane

仕込まれているものを使っただけで、設定はしたことがない。

Cloud

酔いどれGCPUG 2018/03/02というイベントでLTしてきた事がある。 詳細は酔いどれGCPUG で発表してきましたに書いてある。

AWS

EC2とS3程度鹿利用したことがない。GCP民。 AuroraやDynamoDBに興味がある。

Google Cloud Platform

ざっと使えるかなというのもは次の通り。

• Kubernetes Engine
• Cloud Functions
• Cloud Storage
• Cloud SQL
• Persistent Volume
• Cloud Load balancing
• Cloud DNS
• BigQuery
• CLoud Pub/Sub
• Data Studio
• Stackdriver
• Container Registry
• Container Builder

2017年11月ぐらいから勉強を初めて使えるようになった。 情報収集に関してはGCPUGのSlack、GCPのアーキテクチャ実践レポート、 Twitterなどから逐次吸い上げ。

やったこと

• GKEのCI/CD設計
  • Github + Circle CI + Container Builder + Container Registry + GKE + Helm
  • マイクロサービスがsubmoduleの場合の設計を行った。
• GKEを含んだデータ基盤の構築
• GCFのCI/CD設計
  • Github + Circle CI

Tool

効率が上がるなら投資を惜しまない系です。

Adobe

• Lightroom (いまはほぼこれ)
• Photoshop (Ligtroomで物足りなくなったら)
• Illustrator (大学時代の図はほとんどこれ)
• Premiere Pro
• InDesign (本を作ったことがある)

Modeling

• Blender (大学院の修士論文発表のときの図作成ツール)

CAD

• DraftSight
• AutoCad (2D図面)

Mac Application

• Alfred
• Filedrop
• HyperSwitch
• Macs Fan Control
• Magnet
• MindNode
• OmniDiskSweeper
• Quiver
• Reeder
• Sketch
• Skim
• Yoink

次に学ぶことリスト

1. Streaming系
   • 動画配信したい
   • リアルタイム性を求めて
2. 速さを求めて
   • C/C++
   • Go
   • Scala
3. セキュリティ系
   • より堅牢に、強くなりたい。
4. マイクロサービス系
   • gRPC
   • Task Queue
   • Actor Model
   • 分散処理
5. ネットワーク系
   • 電子を感じたい(意訳: 物理レイヤーが向きだなるまでOSI層を掘り下げていきたい)
6. Event駆動プログラミング
   • Cloud FunctionとかPub/Subを時前で実装できるレベルになりたい
   • Nginxすぎょい