にゃみかんてっくろぐ

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Raspberry Piでダッシュボードを作る(7) -時刻表-

f:id:no_clock:20171016214958j:plain

Raspberry Piとミニディスプレイ,各種センサを使ってダッシュボードを作ります.


今回のゴール

  • 通勤に使っている最寄り駅の時刻表を表示させる.

いちいち最寄り駅の時刻表を調べるのは面倒です.ダッシュボードに常に表示させておきましょう.

時刻表の抽出

今回は Yahoo!路線情報 を利用します(※個人利用に留めましょう).例として 日比谷駅(東京メトロ日比谷線)の時刻表 を使ってみます.

情報の抽出には, Nokogiri ライブラリを用います(スクレイピングとも言います).使い方は他所に譲るとして,下記スクリプトparse.rb といった名前で用意します.

#!/usr/bin/env ruby
require 'net/http'
require 'nokogiri'

data = Nokogiri::HTML.parse(Net::HTTP.get(URI.parse(ARGV[0])))

data.css('table.tblDiaDetail > tr').each do |node|
  hour = node.css('td:first-child').text.rjust(2,"0")
  node.css('td:last-child > ul > li').each do |train|
    next if train.text !~ /(\d+)/
    minute = $1.rjust(2,"0")
    puts "#{hour}:#{minute}"
  end
end

実行してみましょう.

$ gem install nokogiri # Nokogiriライブラリをインストール
$ chmod +x ./parse.rb # 実行権限を付与
$ ./parse.rb "https://transit.yahoo.co.jp/station/time/22951/?gid=3301&kind=1&done=time"
05:07
05:26
05:38
05:46
05:54
06:02
(省略)

無事に取得できました.ダッシュボードで表示するために,ファイルに出力しておきます.

$ ./parse.rb "https://transit.yahoo.co.jp/station/time/22951/?gid=3301&kind=1&done=time" > hibiya.txt

ダッシュボードへの表示

今回はかなりゴリ押しです.「むこう60分間の時刻表をいい感じに表示する」ようにします.

          <div class="card">
            <h4 class="card-header">時刻表</h4>
            <div class="card-body">
              <%
                data = File.read("hibiya.txt")
                train_data = data.split(/\n/).map{|e| e.chomp}.select{|e| e>Time.now.strftime("%H:%M") && e<(Time.now+60*60).strftime("%H:%M")}
                             .group_by{|e| e[0,2]}.map{|k,v| "<strong>#{k}</strong>#{"&nbsp;"*3}#{v.map{|e| e[3,2]}.join(" ")}"}.join("<br>")
              %>
              <p><%= train_data %></p>
            </div>
          </div>

これで,「次の電車何分だっけ?」というときにスマートフォンを操作せずに確認出来るようになりました.

f:id:no_clock:20180916224413p:plain

補足

今回,土休日や種別(急行など)は考慮していません.


今日はここまで.

Xamarin.iOS: Storyboard上のアイテムとC#のクラスとをリンクさせる

Xamarin.iOSの日本語文献が少ないので,記録も兼ねてアウトプットしていこうと思います.

Storyboard上のアイテムをC#のクラスとリンクさせる

結論: Storyboardのプロパティ Class にクラス名を書けば,対応する.csファイルが自動的に作成される.

Storyboard上に配置したViewControllerや他アイテムに対してコードを書きたいとき,C#のクラスとリンクさせる必要があります.
このとき,Storyboard上でクラス名を指定すると,対応する .cs ファイルが自動的に作成されます.

例えば,右側の Page View Controller をリンクさせたいときは,Page View Controller を選択した状態でクラス名を入力します.

f:id:no_clock:20180909234001p:plain

クラス名に対応する.csファイルが自動的に作成されます.

f:id:no_clock:20180909234009p:plain

環境

参考

RF-killされたBluetoothデバイスをオンにする

Raspberry Pi Zero WでBluetoothを使って遊ぼうとしたものの,RF-kill,つまり電波を出さないようになっているご様子.

$ sudo hciconfig
hci0:   Type: Primary  Bus: UART
        BD Address: B8:27:EB:xx:xx:xx  ACL MTU: 1021:8  SCO MTU: 64:1
        DOWN
        RX bytes:654 acl:0 sco:0 events:33 errors:0
        TX bytes:419 acl:0 sco:0 commands:33 errors:0
$ sudo hciconfig hci0 up
Can't init device hci0: Operation not possible due to RF-kill (132)

うーん,CUIでなんとかしたいな? と思ったら,rfkillというそのまんまのコマンドがありました.

bluetooth hci0 soft blocked if not turned on before arch boot / Laptop Issues / Arch Linux Forums

$ rfkill list
0: phy0: Wireless LAN
        Soft blocked: no
        Hard blocked: no
1: hci0: Bluetooth
        Soft blocked: yes
        Hard blocked: no

$ sudo rfkill unblock bluetooth
$ rfkill list
0: phy0: Wireless LAN
        Soft blocked: no
        Hard blocked: no
1: hci0: Bluetooth
        Soft blocked: no
        Hard blocked: no

$ sudo hciconfig hci0 reset
$ sudo hciconfig hci0
hci0:   Type: Primary  Bus: UART
        BD Address: B8:27:EB:xx:xx:xx  ACL MTU: 1021:8  SCO MTU: 64:1
        UP RUNNING PSCAN
        RX bytes:5025 acl:0 sco:0 events:293 errors:0
        TX bytes:5265 acl:0 sco:0 commands:291 errors:0

機内モードのオンオフ的なイメージですね.

manコマンドで調べると分かるのですが,unblock hci0とデバイス名で指定するのではなく,wifi bluetooth wimax などと種類を指定する必要があります.ちょっと分かりにくい.

「Visual Studio IntelliCode」早速使ってみた.

Visual Studio IntelliCodeが発表されました.

詳細は上記記事に譲るとして,既にVisual Studio 2017でC#向けにプレビュー版が使えるようになっています.早速使ってみます.

インストール

  1. Visual Studio IntelliCodeのサイトを開きます.
  2. ページ下部の「Try it out today for C#」のリンクを選択し,Visual Studio Marketplaceに飛びます.
  3. 「Download」からダウンロード. f:id:no_clock:20180508214648p:plain
  4. ダウンロードしたファイルを開くと,Visual Studioにインストールされます.

使用方法

特に設定などせず,普通にコーディングをするだけです. サジェストで「★」が出てきます.

使用例(アニメーション) f:id:no_clock:20180508215455g:plain

参考:IntelliCode不使用時は単にアルファベット順だった f:id:no_clock:20180508220236p:plain

アニメーションだと分かりづらいのですが,オーバーロードのあるメソッド(ここだとConsole.WriteLine)でも,最適と思われる定義が選ばれるようです.

プレビュー版はここまで.

プレビュー版の機能はこれだけ.正直なところ「使う頻度の少ないクラスに触れるときは嬉しいかも?」という程度です.

ただ,IntelliCodeのサイトには,潜在的なバグの検出・修正だったり,コーディングスタイルをソースコードから学習したり,といったことも記載されています.

潜在的なバグの検出に関しては,従来の静的コード解析よりも良いものが出せるのかどうか気になります.大いに期待したいところです.

Spring Fest 2017に参加しました&資料リンク

(11/29追記: 「これから始めるSpringのWebアプリケーション」「Yahoo! JAPANのコンテンツプラットフォームを支えるSpring Cloud Streamによるマイクロサービスアーキテクチャ」の資料リンクを追加)

2017/11/24に開催されたSpring Fest 2017に参加しました.

冷めないうちに,発表資料のリンクと感想をアウトプットしておきます.

(発表者敬称略)

発表資料リンク

Twitter #jsugで見つけたものを可能な限りリンクしました.

時刻 KFC Hall KFC Hall Annex Room 113 Room 115
10:00-10:45 What's New in Spring - Dave Syer (Pivotal) - - -
11:00-11:45 エンタープライズ開発で利用するSpring Boot - 廣末 丈士(株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング Introduction to Spring WebFlux - 槙 俊明 (Pivotal) これから始めるSpringのWebアプリケーション - 土岐 孝平(日本Springユーザ会) SpringFrameworkを用いた社内ライブラリ開発について - 朏島 一樹(リクルートライフスタイル)
12:00-12:45 - Wagby R8 と Spring の関係 - 贄 良則(株式会社ジャスミンソフト - -
13:15-14:00 Spring Security 5 解剖速報 - 岩塚 卓弥、堅田 淳也(NTTソフトウェアイノベーションセンタ) Spring Data RESTを利用したAPIの設計と、作り直しまでの道のり - 高橋 勲(楽天株式会社) これから始めるSpringのWebアプリケーション 〜ハンズオン編〜 - 大野 渉 (Starlight & Storm) Yahoo! JAPANのコンテンツプラットフォームを支えるSpring Cloud Streamによるマイクロサービスアーキテクチャ - 鴨志田 智弥(ヤフー株式会社)
14:15-15:00 ドメイン駆動設計のためのSpringの上手な使い方 - 増田 亨(有限会社システム設計 / ギルドワークス株式会社) 事例で知る!Spring/Angularによる大規模エンタープライズ開発 - 岩佐 歩(株式会社野村総合研究所 Struts -> Spring 移植のテクニックとノウハウを公開 - 鈴木 健夫(株式会社スタイルズ) 脆弱性の探し方 ~発見と対応のノウハウ in NTTDATA~ - 浅原舜平(株式会社NTTデータ
15:30-16:15 Quick start Spring Boot on OpenShift (demo sources) - Kamesh Sampath (Red Hat's) 日本一やさしく説明する予定のマイクロサービス入門 - 長谷川 裕一(Starlight&Storm / 日本Springユーザ会) Pivotal認定講師が教える!Spring Data JPAによるデータアクセス徹底入門 - 多田 真敏(株式会社カサレアル) 2017年のLINEのマイクロサービスを支えるSpring - 井出真広(LINE株式会社)
16:30-17:15 The Road to Serverless - Dave Syer (Pivotal) Spring と TDD - 小川岳史、古家優(株式会社タグバンガーズ) ついに来たリアルタイムSpark~ビッグデータ処理の新常識・SnappyDataの実力~ - 山河 征紀(ウルシステムズ株式会社) Spring エンジニアが理解すべきフロントエンド入門 - Angular編 - 佐川 夫美雄(アシラス株式会社)
17:30-18:15 Spring BootとSpring Cloudで始めるマイクロサービス - 谷本 心(Acroquest Technology株式会社 / 日本Javaユーザーグループ) - 実践JHipster - こざけ(株式会社第一コンピュータリソース) SpringでOAuth 2.0・OpenID Connect 1.0を使う - うらがみ

以下,感想

10:00~ What's New in Spring? (Dave Syer (Pivotal))

  • Thinkpad + Linux + Jekyll + Google Chrome でプレゼンテーション.完成されている
  • 英語+同時通訳だったが,通訳前にリアクションする参加者が多かった.英語力が試される
  • 「これJavaなの?」と思うくらいの隠蔽具合
    • Spring Initializr (またはSpring Tool Suite)で簡単に新規プロジェクトが作成できるうえ,わずかなコーディングで動作する
    • 正直,Ruby on Rails最強だと思っていたので怯えている
  • 「サーバレスに向かっていくのかな?」と感じた
    • WebFlux, Router Functionsなどを用いた "Reactive", "Non-blocking" の説明が強かった

11:00~ Spring Frameworkを用いた社内ライブラリ開発について (朏島 一樹(リクルートライフスタイル))

  • 標準化はどこも苦労しているな~ と思った.地味だけど難しい活動
  • 方針がはっきりしていて良いと感じた
    • フレームワークではなく,あくまでライブラリ』(小分け)
    • 『「汎用性」「実装難易度」の2軸を指標としてライブラリ化』
  • プロダクト(開発プロジェクト)から「これライブラリ化しない?」という話が上がってくる,という話は正直うらやましい
  • 「ボイラープレートコード」(Boilerplate code - Wikipedia (英語版) 初めて聞いた

13:15~ Spring Data RESTを利用したAPIの設計と、作り直しまでの道のり (高橋 勲(楽天株式会社))

  • 貴重な失敗談.「Spring Data RESTは使わない」というオチに笑ってしまった
  • 「簡単なモノを簡単に作るのには向いているが,実際に適用するのは大変」
    • ちょっと触って「これ便利じゃん!」というのは結構危ないなと反省

15:30~ 2017年のLINEのマイクロサービスを支えるSpring (井出真広(LINE株式会社))

  • "Recent apps are Java/Spring applications",意外.勝手な偏見でRubyやらPHPやらゆるふわWeb系なのだと思っていた
  • 技術要素としてHTTP/2が(違和感なく)入っているあたりが眩しい
  • 良いものは使っていく,使ってみる,という空気感がありそうな気がした
    • 『みなさんもぜひ地雷を踏んでいってください』 (ツールのバグに対して)
  • 非同期サービス化するのは大変そう.でも既にだいぶ洗練されている様子だった

16:30~ ついに来たリアルタイムSpark~ビッグデータ処理の新常識・SnappyDataの実力~ (山河 征紀(ウルシステムズ株式会社))

  • Springと全く関係なさそうだ,という理由だけでセッション参加
  • ビッグデータ処理,「要素が多くてとっつきにくそう」という懸念を見事に破ってくれそうな感触
    • 『テーブルとSQLなら出来ると思うんです』 確かに出来そうな気がしてしまう
  • とりわけSynopsis Data Engineが興味深かった
    • 精度を抑える代わりに高速なクエリ処理を実現.信頼度も指定ができる
  • まっったく無関係だが Apache Spark のロゴがスパークかわいい

17:30~ Spring BootとSpring Cloudで始めるマイクロサービス (谷本 心(Acroquest Technology株式会社 / 日本Javaユーザーグループ))

  • やはり使い所は相当限られる,という感覚は間違っていない様子
  • 「学ぶと視野は広がるので,学んでおくことは重要」.どうせ使わないと思っていたけど触ってみてもいいかなと思えた
  • "Start simple, not small"
    • 小さすぎると苦しみは味わえない.確かに,サンプルページ表示しただけでは「ふーん」で終わる…
  • Spring Cloud Netflix Eureka (ユリーカと発音されていた)
    • わずかな設定で勝手にマイクロサービスを管理・探索・ロードバランシングされる.とても気持ち悪い(いい意味で)
  • トランザクションをマイクロサービスにまたがって行うのは難しい(実質不可能)」
  • 非同期処理で流す,サービスのインスタンス増減に自然に対応できる,のがポイントのよう

Raspberry Piでダッシュボードを作る(6) -鉄道遅延情報-

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Raspberry Piとミニディスプレイ,各種センサを使ってダッシュボードを作ります.


今回のゴール

  • 通勤に使っている路線の遅延情報を表示させる.

"鉄道遅延情報のjson"

今回は,鉄道遅延情報のjsonというサイトを利用します.このサイトでは,Tetsudo.com(鉄道コム)が提供する運行情報のRSSフィードJSON形式で返してくれます.

f:id:no_clock:20171112102424p:plain

JSON第4回の天気予報でも扱いましたが,Rubyから簡単に読み取ることが出来ます.

まずはirbで解析

まずはirbを使って,対話型でデータを解析しましょう.

$ irb
irb(main):001:0> require 'uri'
=> true
irb(main):002:0> require 'net/http'
r=> true
irb(main):003:0> require 'yaml'
=> true
irb(main):004:0> data = Net::HTTP.get(URI.parse("https://rti-giken.jp/fhc/api/train_tetsudo/delay.json"))
=> "[{\"name\":\"\xE4\xB9\x85\xE5\xA4\xA7\xE6\x9C\xAC\xE7\xB7\x9A\",\"company\":\"JR\xE4\xB9\x9D\xE5\xB7\x9E\",\"lastupdate_gmt\":1510449602,\"source\":\"\xE9\x89\x84\xE9\x81\x93com RSS\"},
(省略)
irb(main):005:0> json = YAML.load(data)
=> [{"name"=>"久大本線", "company"=>"JR九州", "lastupdate_gmt"=>1510449602, "source"=>"鉄道com RSS"}, {"name"=>"豊肥本線", "company"=>"JR九州", "lastupdate_gmt"=>1510449602, "source"=>"鉄道com RSS"}, 
(省略)

第4回の天気予報と同じやり方で,JSONを解釈しました.companyに会社,nameに路線が入っています.

そのままダッシュボードに載せると不要な情報も入ってしまうため,欲しい路線だけに絞り込みます.Enumerableモジュールのselectメソッドを使うと,条件にマッチする要素だけに絞り込めます.

irb(main):006:0> json.select { |item| item["company"] == "JR東日本" }
=> [{"name"=>"東北本線", "company"=>"JR東日本", "lastupdate_gmt"=>1510449902, "source"=>"鉄道com RSS"}, {"name"=>"羽越本線", "company"=>"JR東日本", "lastupdate_gmt"=>1510449902, "source"=>"鉄道com RSS"}, {"name"=>"白新線", "company"=>"JR東日本", "lastupdate_gmt"=>1510449902, "source"=>"鉄道com RSS"}]
irb(main):007:0> json.select { |item| item["name"] =~ /京浜東北線|山手線/ }
=> []

最初に「会社: JR東日本」,次に「路線: 京浜東北線か山手線(※正規表現を使用)」で絞り込んでみました.何もマッチするものがなければ,空っぽの配列が返ってきます.

データの操作がイメージ出来たところで,ダッシュボードに載せましょう.

ダッシュボードへ

views/index.erbのカードを編集しましょう.ざっとこんな感じです.

<div class="card">
  <%
    require 'uri'
    require 'net/http'
    require 'yaml'
    data = Net::HTTP.get(URI.parse("https://rti-giken.jp/fhc/api/train_tetsudo/delay.json"))
    json = YAML.load(data)

    json = json.select { |item| item["name"] =~ /京浜東北線|山手線/ }
    output_message = json.map { |item| item["name"] }.join("<br>")
  %>
  <h4 class="card-header text-white bg-danger">電車遅延情報</h4>
  <div class="card-body">
    <p class="card-text"><%= output_message %></p>
  </div>
</div>

f:id:no_clock:20171112102425p:plain

表示ができました.

遅延がないときの表示をいい感じにする

表示はできましたが,このままですと,遅延情報がないときの表示が残念なことになります.

f:id:no_clock:20171112102426p:plain

そこで,遅延情報がないときは「タイトルを赤くしない」「『遅延はありません』と表示する」としてみます.

(省略)
    json = json.select { |item| item["name"] =~ /京浜東北線|山手線/ }
    output_message = "遅延情報はありません。"
    output_class   = ""
    if !json.empty?
      output_message = json.map { |item| item["name"] }.join("<br>")
      output_class   = "text-white bg-danger"
    end
  %>
  <h4 class="card-header <%= output_class %>">電車遅延情報</h4>
  <div class="card-body">
    <p class="card-text"><%= output_message %></p>
  </div>

f:id:no_clock:20171112102427p:plain

視覚的にわかりやすくなりました. 

今回はここまで.

Raspberry Piでダッシュボードを作る(5) -温度・湿度(センサ)-

f:id:no_clock:20171016214958j:plain

Raspberry Piとミニディスプレイ,各種センサを使ってダッシュボードを作ります.


今回のゴール

  • 室内の温度・湿度を表示する.

センサの調達

Raspberry Pi本体にセンサはありませんが,GPIO(General Purpose Input/Output: 汎用入出力)用のピンが40ピン*1配置されています.このピンを使って,センサ類に電源を供給したり,通信したりすることが可能です.というわけで,センサを調達します.

(余談… これまでソフトウェアにしか縁がなく,センサなどの電子部品を扱うのは難しいと思っていました.が,やってみると案外難しくありませんし,「Raspberry PiでXXをやってみた」系の記事もたくさん見つかります.特に今回は工具不要で刺すだけ繋ぐだけです.心配はいりません!)

材料

(リンクはすべて秋月電子通商にジャンプします)

  • 温湿度センサ: AM2320
  • ブレッドボード: なんでも良い.例えばBB-801
  • ジャンプワイヤ(オス-メス): なんでも良い.例えば秋月C-08933

温湿度センサ 温湿度を測定するためのものです.I2Cという通信方式に対応していて,読み取りが比較的容易です.
ブレッドボード 電子部品の実験用パーツです.たくさん穴が空いていて,一定のルールで電気的に繋がっています.ここに部品やケーブルを繋いで,回路を組み立てます.
ジャンプワイヤ 電子部品どうしを繋ぐケーブルです.今回はRaspberry Piとブレッドボードを繋ぐために使用します.

配線

Raspberry Piの電源を切っておきます.Raspberry Piピン配置図AM2320のデータシート(秋月のページにPDFへのリンクあり)を参照しつつ,配線します.

f:id:no_clock:20171107220443p:plain

f:id:no_clock:20171107213520j:plain

I2C有効化

標準でI2Cが無効になっているため,まずは有効にします.設定はGUI/CUIいずれでも可能です.設定が終わったら,念のため再起動しておきましょう.

参考: 最近の Raspberry Pi で I2C を有効化 - Rabbit Note

読み取り

温度と湿度を読み取ります.I2Cは,複数の電子部品(デバイス)と通信できるように,「デバイスのアドレス」と「データ」をセットで通信します.データ(バイト列)の内容はデバイスによって様々です.

本当はデータシートをじっくり眺めるべきところですが,幸いAM2320は接続例が多数あります.そうした情報を活用しましょう.

参考: 温湿度センサAM2320をRaspberry Pi 3で使用する|wizqro.net

Pythonの登場

今回はRubyではなくPythonというプログラミング言語が登場します.Python 3系が新しいので,こちらをインストールしましょう.

$ sudo apt-get install python3 python3-smbus
$ python3
(Python 3.x系が起動する.quit()またはCtrl+Dキーで終了)

参考ページのスクリプトをファイルに書き込み,実行してみましょう.

(read_temphumid.pyとして作った場合)
$ python3 read_temphumid.py
59.0
20.8

1行目が湿度,2行目が温度です.読み取れました.

ダッシュボードへの追加

ダッシュボードはRubyスクリプト,温湿度の読み取りはPythonスクリプト

ここはちょっと無理矢理ですが,RubyスクリプトからPythonスクリプトを実行することで,温湿度をダッシュボード上に表示していきます.

先ほどのread_temphumid.pyは,ダッシュボードのapp.rbと同じディレクトリに置いておきます.そして,views/index.erbを編集します.

<div class="card">
  <h4 class="card-header text-white bg-success">温湿度</h4>
  <div class="card-body">
    <%
      data = `python3 read_temphumid.py`.split(/\n/)
      humidity = data[0]
      temperature = data[1]
    %>
    <p class="card-text">
      気温: <%= temperature %>℃<br>
      湿度: <%= humidity %>%
    </p>
  </div>
</div>

ダッシュボードを表示しましょう.温度・湿度が表示されました.

f:id:no_clock:20171107220442p:plain

今回はここまで.

*1:古いモデルは26ピン