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himenon.github.io

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

遊んだもの

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

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

####　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。

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

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

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。

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。

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

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。

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。

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