Photo by Victor Dunn on Pexels.com

AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでも.

2025.06.22

Logging

おはようございます.AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでもなくローカルPCでそこら辺に落ちているLlamaモデルを持ってきてチューニングすれば何とかなるじゃねぇという思いに至った.

実はあなたの手元にあるPCと、そこら中に「落ちている」オープンソースのAIモデル、特にLlama 3があれば、十分記事が生成できるんです。


ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

「AIで記事生成」と聞くと、SFのような世界や、大企業だけが使える特権のように感じるかもしれません。しかし、今は違います。オープンソースの強力な言語モデル、特にMetaが公開したLlama 3の登場は、この常識を大きく覆しました。

Llama 3は、その性能の高さにもかかわらず、誰でも無料で利用できるという点が最大の魅力です。さらに、80億パラメータの8Bモデルであれば、最新のゲーミングPCとまではいかなくとも、ある程度の性能を持つPCであれば十分に動作します。これにより、高額なクラウドサービスを利用せずとも、自分のPCでAI記事生成の環境を構築することが現実的になりました。


なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか?

Llama 3がローカルPCでの記事生成に適している理由はいくつかあります。

  • 完全無料のオープンソース: 利用に費用がかからないため、予算を気にせずAIを試したり、本格的に導入したりできます。
  • 選べるモデルサイズ: Llama 3には様々なサイズのモデルがあり、PCのスペックに合わせて選べます。特に8Bモデルは、個人利用に最適なバランスを持っています。
  • 活発な開発者コミュニティ: 世界中の開発者がLlama 3を使った新しいツールや効率的なチューニング方法を日々共有しています。困ったときには助けを借りられる心強い味方です。
  • 「量子化」でさらに軽量に: モデルのサイズを大幅に小さくする「量子化」という技術を使えば、より少ないメモリでLlama 3を動かせるようになります。これにより、より多くのPCで利用の道が開けます。

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

もちろん、いきなりプロのライター並みの記事をAIに書かせるのは難しいかもしれません。しかし、ちょっとした工夫で「何とかなる」レベルの記事生成は十分に可能です。

  1. 少量のデータでファインチューニング: 大量の記事データは不要です。あなたが書きたい記事のテーマやスタイルに合った、質の良い記事を数十〜数百程度集めてLlama 3を学習(ファインチューニング)させれば、その分野に特化した記事生成能力が格段に向上します。
  2. プロンプト(指示文)の工夫: AIへの「指示の出し方」は非常に重要です。具体的で明確なプロンプトを与えることで、チューニングが完璧でなくても、驚くほど質の高い記事が生成できます。これはまるで、優秀なアシスタントに的確な指示を出すようなものです。
  3. 効率的な学習方法の活用: 「LoRA(Low-Rank Adaptation)」のような効率的なファインチューニング手法を使えば、少ないGPUメモリでも短時間でモデルを特定のタスクに最適化できます。

あなたの創造性が、今、AIで加速する

かつては一部の専門家や企業にしか手の届かなかったAIによる記事生成が、今やあなたのPCで実現できる時代になりました。これはまさにAI技術の「民主化」です。

とまぁそういう訳なので何とかしてみますが、ファインチューニングにどれぐらい時間がかかるのかが未知数だったりする.

ファインチューニングPythonコード

以下のPythonコードは、Llama 3モデルをロードし、提供されたテキスト記事でファインチューニング(LoRA使用)を実行し、結果を保存します。 上記の入力値は、このコードに自動的に反映されます。 このコードをPythonファイル(例: `finetune_llama.py`)として保存し、実行してください。

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training, TaskType

# GPUの利用可能性を確認
print("GPUが利用可能か確認中...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("GPUが見つかりません。Fine-tuningにはGPUが強く推奨されます。")
    # GPUがない場合は、ここでスクリプトを終了するか、CPUモードで続行するか選択できます。
    # exit("GPUがないため終了します。")
else:
    print(f"GPUが利用可能です: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# --- 1. モデルとトークナイザーのロード ---
# Llama 3モデルのパスを指定します。Hugging Faceのモデル名(例: "meta-llama/Llama-3-8B")
# またはローカルにダウンロードしたモデルのパスを指定してください。
MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3-8B" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"モデルとトークナイザーをロード中: {MODEL_NAME}")

# 4bit量子化設定 (GPUメモリの節約に役立ちます)
# bnb_4bit_compute_dtypeは、Ampere以降のNVIDIA GPUに推奨されるbfloat16を使用しています。
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", # NF4 (NormalFloat4) 量子化タイプ
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 
)

# トークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
# Llama 3はデフォルトでbos_tokenを付与しないことがあるため、明示的に追加。
# また、padding_side='right'はLlamaモデルに推奨される設定です。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# モデルをロードし、量子化設定を適用し、自動的にGPUにマッピングします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto", # 利用可能なデバイス(GPU)に自動的にモデルを分散
    trust_remote_code=True # リモートコードの実行を許可
)
print("モデルロード完了。")

# k-bit学習用にモデルを準備 (PEFTライブラリのため)
# gradient_checkpointingを有効にすることで、メモリ使用量をさらに削減できます。
model.gradient_checkpointing_enable()
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
print("k-bit学習用にモデルを準備しました。")

# --- 2. データセットの準備 ---
# あなたのテキスト記事ファイルが格納されているディレクトリを指定します。
# 例: 'your_article_data/' の中に 'article1.txt', 'article2.txt', ... と置かれている場合
DATA_DIR = "./your_article_data/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"データセットをロード中: {DATA_DIR}")

# 'text'形式でデータセットをロードします。指定されたディレクトリ内のすべての.txtファイルを読み込みます。
# 各ファイルが1つのエントリとして扱われます。
try:
    dataset = load_dataset('text', data_files={'train': os.path.join(DATA_DIR, '*.txt')})
    print(f"データセットのサンプル数: {len(dataset['train'])}")
except Exception as e:
    print(f"データセットのロード中にエラーが発生しました。ディレクトリとファイル形式を確認してください: {e}")
    exit("データセットロード失敗。")

# データセットをトークン化する関数
# 長い記事をモデルの最大入力長に分割します。
def tokenize_function(examples):
    # Llama 3の最大入力長は通常8192ですが、お使いのGPUのVRAMに合わせて調整してください。
    # ここでは一般的な値として2048を設定しています。
    max_length = 2048 
    # truncate=Trueで最大長を超えるテキストを切り捨てます。
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=max_length)

# データセットをトークン化します。
# num_procはCPUコア数に応じて並列処理を行い、処理を高速化します。
tokenized_dataset = dataset.map(
    tokenize_function,
    batched=True,
    num_proc=os.cpu_count(),
    remove_columns=["text"] # 元のテキスト列は学習に不要になるため削除します。
)
print("データセットのトークン化が完了しました。")

# --- 3. PEFT (LoRA) の設定 ---
# LoRA (Low-Rank Adaptation) は、元のモデルの重みをフリーズし、
# 小さなアダプター層を追加して学習させることで、効率的にファインチューニングを行います。
# これにより、GPUメモリの使用量を抑えつつ、高い性能を実現できます。
lora_config = LoraConfig(
    r=16, # LoRAのランク。値を大きくすると表現力が増すが、メモリ消費も増える。
    lora_alpha=32, # LoRAのスケーリング係数。rの2倍程度が推奨されることが多いです。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # LoRAを適用する層。Llamaモデルで一般的な層。
    bias="none", # バイアスを学習しない設定。
    lora_dropout=0.05, # ドロップアウト率。過学習を防ぐために設定します。
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # タスクタイプを因果言語モデルに設定。
)

# モデルにLoRAアダプターを追加します。
model = get_peft_model(model, lora_config)
print("モデルにLoRAアダプターを適用しました。")
model.print_trainable_parameters() # 学習可能なパラメータ数を確認します。

# --- 4. 学習の実行 ---
# 学習済みモデルを保存するディレクトリ
OUTPUT_DIR = "./llama3_finetuned_model/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

# 学習の設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    num_train_epochs=3, # エポック数。データセットのサイズと希望する精度に応じて調整してください。
    per_device_train_batch_size=1, # GPUあたりのバッチサイズ。VRAMが少ない場合は1に設定。
    gradient_accumulation_steps=4, # 勾配を蓄積するステップ数。実質的なバッチサイズは per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps になります。
    optim="paged_adamw_8bit", # 8bit AdamWオプティマイザを使用し、メモリ効率を向上させます。
    save_steps=500, # 500ステップごとにモデルを保存します。
    logging_steps=100, # 100ステップごとにログを出力します。
    learning_rate=2e-4, # 学習率。
    fp16=True, # 混合精度学習を有効化 (GPUが対応している場合)。VRAM削減と高速化に寄与します。
    max_steps=-1, # num_train_epochsに基づいて学習します。
    group_by_length=True, # 同じ長さのシーケンスをグループ化し、パディングを削減します。
    lr_scheduler_type="cosine", # 学習率スケジューラーのタイプ。
    warmup_ratio=0.03, # ウォームアップ比率。
    report_to="none", # レポート先を指定しない (wandbなどを使用しない場合)。
)

# トレーナーの初期化
# data_collatorは、モデルの入力形式に合わせてデータを整形します。
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    args=training_args,
    data_collator=lambda data: {
        'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]),
        'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]),
        'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), # 因果言語モデルでは、入力自体がラベルとなります。
    },
)

# 学習の開始
print("Fine-tuningを開始します...")
trainer.train()
print("Fine-tuningが完了しました。")

# --- 5. 学習済みモデルの保存 ---
# LoRAアダプターのみを保存します。これにより、ファイルサイズが小さく、効率的に管理できます。
trainer.save_model(OUTPUT_DIR)
print(f"学習済みLoRAアダプターが '{OUTPUT_DIR}' に保存されました。")

# 保存したアダプターを使って推論を行う方法の例 (コメントアウトされています):
# このコードは、ファインチューニング後にモデルをロードして推論を行うための参考例です。
# from peft import PeftModel
#
# # 元のモデルをロード (学習時と同じ量子化設定を使用します)
# base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     MODEL_NAME,
#     quantization_config=bnb_config,
#     device_map="auto",
#     trust_remote_code=True
# )
#
# # 保存したLoRAアダプターを元のモデルに結合します。
# peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, OUTPUT_DIR)
#
# # 推論モードに設定します。
# peft_model.eval()
#
# # テキスト生成の例
# prompt = "ローカルPCでのLlama 3ファインチューニングの利点とは"
# inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") # 入力をGPUに移動
#
# with torch.no_grad(): # 勾配計算を無効化し、メモリ使用量を削減
#     outputs = peft_model.generate(
#         **inputs,
#         max_new_tokens=200, # 生成する新しいトークンの最大数
#         do_sample=True, # サンプリングによる生成を有効化
#         top_p=0.9, # Nucleusサンプリングの閾値
#         temperature=0.7, # 生成の多様性を制御する温度
#         eos_token_id=tokenizer.eos_token_id # 終了トークンID
#     )
# print("\n--- 生成されたテキスト ---")
# print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

```, ;;), )。, アウト, アシスタント, アダプター, あたり, アップ, あなた, いくつ, ウォーム, エポック, エラー, エントリ, オープン, オプティマイザ, お金, クラウドサービス, グループ, クン, ゲーミング, コード, コア, ここ, こと, コミュニティ, コメント, これ, サイズ, サンプリング, サンプル, シーケンス, スクリプト, スケーリング, スケジューラー, スタイル, ステップ, スペック, すべて, ソース, そこら, タイプ, ダウンロード, タスク, ため, チューニング, ツール, データ, データセット, テーマ, ディレクトリ, テキスト, デバイス, デフォルト, トー, トークナイザー, とき, どれ, トレーナー, ドロップ, バイアス, パス, バッチ, パディング, パラメータ, バランス, ファイル, ファイルサイズ, ファインチューニング, ファインチューニングコード, フリーズ, プロ, プロンプト, マシン, マッピング, メモリ, モード, モデル, もの, ユーザー, よう, ライター, ライブラリ, ラベル, ランク, リモート, レベル, レポート, ローカル, ロード, ログ, 一般, 一部, 上記, 不要, 世界, 世界中, 並み, 並列, 予算, 付与, 以下, 以降, 企業, 使い, 使用, 係数, 保存, 個人, 優秀, 入力, 公開, 共有, 具体, 処理, 出力, 分割, 分散, 分野, 初期, 利点, 利用, 制御, 削減, 削除, 創造, 加速, 助け, 効率, 動作, 勾配, 十分, 参考, 反映, 可能, 向上, 味方, 因果, 場合, 多様, 夢物語, 大幅, 大量, 失敗, 学習, 完了, 完全, 完璧, 実現, 実行, 実質, 寄与, 対応, 専門, 導入, 少量, 工夫, 希望, 常識, 強力, 形式, 必要, 思い, 性能, 手元, 手法, 技術, 抜群, 指定, 指示, 挿入, 推奨, 推論, 提供, 整形, 新た, 方法, 日々, 明日, 明確, 明示, 時代, 時間, 最大, 最新, 最適, 有効, 未知数, 本格, 格段, 格納, 構築, 様々, 比率, 民主, 活用, 活発, 消費, 混合, 済み, 温度, 準備, 無効, 無料, 特定, 特権, 現実, 理由, 環境, 生成, 発生, 登場, 的確, 相性, 短時間, 確認, 秘訣, 移動, 程度, 管理, 節約, 精度, 終了, 結合, 結果, 続行, 能力, 自体, 自分, 自動的, 蓄積, 表現, 言語, 計算, 記事, 設定, 許可, 調整, 費用, 軽量, 追加, 通常, 適用, 選択, 重み, 重要, 量子, 開始, 開発, 関数, 閾値, 非常, 高速, 高額, 魅力,

どんだけ演算処理しているだよ.もはやリアルな世界なのかも.

2025.06.15

Logging

おはようございます.下記のゲーム動画を見て昔のゲームと比べると進化が著しい変化なのでついていけてないですね.でも本当に凄いと思っています.

こういうゲームというのは、どうやって作るのだろうかという事が興味深いです、一応、ユニティやアンリアルエンジンで作られているという事は知っているのですが、どこをどうやってこうなるのかは分からない.今までゲーム開発とかした事がないですし、勉強しようと考えた事もないので未知な領域です.

CRIMSON DESERT NEW Gameplay Trailer 4K (New Open World RPG 2025)

いまはでは敵キャラなどにもAIアルゴリズム?と言えば良いのかな、そういうアルゴリズムが組み込まれているらしく、自発的に考えて動いたり攻撃したりするそうです.それを並列処理している訳だから、演算処理はかなり高くなり、ゲーム機が発熱するのは避けられないのが現状だとか.

今でも制約がある中でゲームって作られているという認識です.いかに軽く動かすことが出来るかが鍵になりそうですね.また自分には雲の上ようなエンジニアさんたちが日夜必死に働いてこういうゲームが出来ていると思うと頭下がりますね.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

アルゴリズム, アンリアルエンジン, いま, エンジニア, キャラ, ゲーム, こと, サン, すいか, そう, それ, タチ, どこ, ユニティ, よう, 下記, 並列, 処理, 制約, 勉強, 動画, 変化, 必死, 攻撃, 日夜, 明日, 未知, 演算, 現状, 発熱, 自分, 自発, 認識, 進化, 開発, 雲の上, 領域,

日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.自動タブ生成プラグインの話.

2025.06.10

Logging

おはようございます.日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.今までYahoo!APIを使用して日本語形態素解析を行って自動でタブ生成を行っていましたが、脱APIの一環としてVPSサーバにデータを送信して日本語文章を日本語形態素解析しタブ生成するように変更を加えました.

サーバが落ちていない限り動作する感じですね.

特に苦労した点は無いのですが、この頃さくらレンタルサーバーの通信が良くないのか分からないのですが通信エラーで処理が頻繁にエラーを出力するようになっています.

どうも、同時接続が多発するとなるようです、ちょっと困りものです、でもまぁ、660円で動いているですからね、あまり文句は言えないのですが困っています.

尚、ユーザーが管理画面からApacheサービスを再起動する唯一無二の方法はphp.iniを再保存することです、そうするとアパッチサービスが再起動します.そうすることにより原因不明の通信エラーが直ることもあります.

最後に日本語形態素解析ライブラリの参考にしたサイトを貼っときます.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

アパッチサービス, エラー, こと, サーバ, サーバー, サービス, サイト, さくら, タブ, データ, もの, ユーザー, よう, ライブラリ, レンタル, 一環, 不明, 使用, 保存, 処理, 出力, 動作, 原因, 参考, 同時, 唯一, 変更, 多発, 形態素, 感じ, 接続, 文句, 文章, 方法, 日本語, 明日, 最後, 無二, 生成, 画面, 管理, 自動, 苦労, 解析, 起動, 送信, 通信, 限り, 頻繁,

Photo by Amy Chandra on Pexels.com

tMDbのAPIを使用して今まで観た映画をリスト化してみましたよ.

2025.04.27

Logging

おはようございます.tMDbのAPIを使用して今まで観た映画をリスト化してみましたよ.sqliteの構造は下記になります.idはbigintと記載していますが、AUTO_INCREMENTの間違いです🐼.

Xにも呟きましたがAPIを使用して何かするのはこの頃飽きてきて触らなかったのですが、たまには触れてみようとコードを書いているうちに簡単に作れるようになってしまって少々物足りなさを感じています.

次回はAPIを使う側ではなくて作る側になろうと思っています.GW期間になると思いますが600円のレンタルサーバーのフリードメインを使ってツマラナイAPIみたいな失笑系を作ってみます.

なお、ソースコードの解説がなくてすみません、このソースコードを生成AIに投げてどのような処理か説明して言えば恐らく正解を教えてくれます.

明日へ続く

#真相をお話します.
少年と犬
Flow
curl -sS https://getcomposer.org/installer | php
composer require guzzlehttp/guzzle
composer require illuminate/database
<?php
require_once 'config.php';
require_once 'vendor/autoload.php';
use Illuminate\Database\Capsule\Manager as Capsule;
use Illuminate\Database\Capsule\Manager as DB;

class MovieList
{
    public $result = '';
    public $imgBasicUrl = 'https://image.tmdb.org/t/p/w500';
    public $filePath = FILEPATH_DIR_;
    public function __construct($filePath='')
    {
        $filePath = $filePath?$filePath:$this->filePath;
        if (!file_exists($filePath.'/movie-list.db')) {
            exit;
        }        
        $capsule = new Capsule();

        $capsule->addConnection([
            'driver'   => 'sqlite',
            'database' => $filePath.'/movie-list.db',
            'prefix'   => '',
        ]);

        $capsule->setAsGlobal();
        $capsule->bootEloquent();
    }

    public function getMovieList(string $q): void
    {
        $client = new \GuzzleHttp\Client();

        $response = $client->request('GET', 'https://api.themoviedb.org/3/search/multi?query=' . $q . '&include_adult=false&language=ja-JP&page=1', [
            'headers' => [
                'Authorization' => 'Bearer ' . API_KEY,
                'accept' => 'application/json',
            ],
        ]);
        $this->result = $response->getBody();
    }

    public function getResult(): void
    {
        $data = DB::table('list')->get();
        $lists = [];
        foreach ($data as $key => $value) {
           $result = unserialize($value->value);
            if(isset($result?->media_type) && $result->media_type == 'movie'){
                $lists[] = [
                    'id'=>$data[$key]->id,
                    'title'=>$result->title,
                    'img'=>$this->imgBasicUrl . $result->poster_path,
                ];
            }
        }
        print json_encode($lists);
    }

    public function saveCsvlist(): void
    {
        $fileData = explode("\n",file_get_contents('movie-list.csv'));
        $fileData = array_reverse($fileData);
        foreach($fileData as $line)
        {
            foreach(explode(',',$line) as $data){
                $q = urlencode($data);
                $movieList = new MovieList();
                $movieList->getMovieList($q);
                foreach((json_decode($movieList->result))?->results as $result){
                    DB::table('list')->insert([
                        'value' => serialize($result)
                    ]);
                }
            }
        }        
    }

    public function delete($id): void
    {
        
        DB::table('list')->where('id', '=', $id)->delete();
        print json_encode(['res'=>'true']);
    }

}
//(new MovieList())->saveCsvlist();
if($_SERVER['REQUEST_METHOD'] == 'POST')
{
    if(!isset($_POST['id'])){
        (new MovieList())->getResult();
    }else{
        //(new MovieList())->delete($_POST['id']);
    }   
}

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

```, コード, ソースコード, ツマラナイ, フリードメイン, レンタルサーバー, , , 処理, 失笑系, 少年, 構造, 次回, 正解, , 生成, 真相,

何もわからない??デフォルト. null合体演算子

2025.03.30

Logging

おはようございます.??(クエスチョンマーク二つ)ってのはnull合体演算子と言います.PHP以外にもあります.三項演算子などは知っている人いると思いますが、null合体演算子は知らない人もちらほらいるかもです.

因みにいま関わっているシステムには出てきますね.自分が開発にジョインしたときに自分もnull合体演算子を使用したことはあります.

三項演算子はまぁ適度に使用しますが深い階層にはしません.昔もあまり深い階層にはしなかったと思いますがしていたら後釜に迷惑が行ったかもです、そんな感じで深い階層にするのはあまり可読性が宜しく無い気がします.

null合体演算子は三項演算子よりもわかりやすいかもです.nullだったら別の値に変えてしまう処理だと思ってください.

サンプルコードリンクを貼っときます.
https://www.php.net/manual/ja/language.operators.comparison.php#language.operators.comparison.coalesce

尚、null合体演算子は優先順位が低いそうですね.そのため下記のようなことする時はカッコで囲んであげないと正しい結果が得られないそうです.算術とかでもそうみたい.

<?php
// $name が未定義の場合、警告が発生します。
print 'Mr. ' . $name ?? 'Anonymous';
// "Mr. Anonymous" と出力
print 'Mr. ' . ($name ?? 'Anonymous');
?>

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

```, かっこ, クエスチョンマーク二つ, サンプルコードリンク, す算術, 三項演算子, , 優先順位, 処理, 出力, 可読性, 合体演算子, 後釜, , 未定義, 正しい結果, 深い階層, 警告, 迷惑, 開発,

にこスマでiphone se2 Aグレードを購入しました.ちなみにios18

2025.03.03

Logging

おはようございます.にこスマでiphone se2 Aグレードを購入しました、ちなみにios18に対応しています.対応していなかったら購入していない.もしios19が非対応になっても恐らくそれから7年ぐらいは使用可能だと思います.iphone se2は2020年に発売されたものになるらしい.

ちなみに今じぶんが使用しているiphoneはXSMaxなので2018年に発売されたものになります.次期iphone17は恐らくRAMも16よりは増量すると思います.なので人工知能の処理で欠かせないRAMが多くなったiphone17は買いどきかなと思っているのだけど型落ちのiphone16を購入する可能性はあります.

その理由はiphone17が大幅に一新したモデルなっていた場合、iphone16を買うという選択肢もあります.大幅に一新すると何かしら不具合や欠陥が発生する場合があるので、買うかどうか発売後に決めようと思います.

今回、にこスマで購入したiphone se2は想像通り見た目キレイで申し分ない感じでした、Aグレードで2万6千7百円は結構オトクな感じですね.これからどれぐらい使用できるか分からないけど当分持ちそうな印象です.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

グレード, こスマ, じぶん, モデル, 万千百円, 人工知能, 使用, 処理, 印象, 可能性, 増量, , 想像通り見た目キレイ, 欠かせない, 欠陥, 次期, 理由, 発売後, 選択肢, 非対応,

Not Foundページのある際に画像の存在有無を調べる方法. #画像存在有無

2025.02.18

Logging

おはようございます.Not Foundページのある際に画像の存在有無を調べる方法を書いてみました.これでローカルNode.jsサーバーを走らして画像がちゃんとサーバーにアップしているかなどの確認することが出来ます.下記のコードは画像の存在有無だけの処理ですので画像URLリスト処理が必要なります.

Node.jsでもmysql接続可能ですので例えばPHPで画像のURLを発行しているなどの場合はPHPで書いているコードと同じようなコードをNode.jsでも発行して回してあげればサイト内の画像の存在有無を確認することが出来ます.

function checkImage(url, callback) {
    const img = new Image();
    img.onload = function () {
        callback(true); // 画像が正常にロード
    };
    img.onerror = function () {
        callback(false); // 画像が存在しない(404など)
    };
    img.src = url;
}

checkImage("https://taoka-toshiaki.com/icon.jpg", function (exists) {
    if (exists) {
        console.log("画像が存在します");
    } else {
        console.log("画像が見つかりません(Not Found)");
    }
});

全然関係ない話ですが、阿修羅のごとくはあと三話でコンプリートです、この記事がUPしている頃にはあと二話ぐらいになっている頃だとは思いますが、ドラマは全話7時間とちょっとなので結構見るのに体力が必要になります.観溜めするひとはマジでリスペクトですねー.コードはずっと書いていられるけど、ドラマは1日、一話か二話が限界です.ではでは~.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

コード, コンプリート, サーバー, ドラマ, ひと, リスペクト, ローカルサーバー, ロード, 下記, 体力, 処理, 存在有無, 接続, 画像, 画像リスト処理, , 関係, 阿修羅, 限界, ,

Vue.jsでコードを書き直してみたけどバニラJSが良い時もある技術的な話といえばそんな感じ.

2025.02.09

Logging

おはようございます.何もしていないわけではないけど毎日小銭が入ってきた頃を思うといまは前に戻った感じがあります、やっぱり無いよりある方が良いですね.さてHxH-moji.comサービスのバニラJSコードをVue.jsへ置き換えてみたのだけどもレンダリングが遅くなってこれは駄目だなと思ったので元の状態に戻しました.

たまにバックのソースコードがどんな感じに動いているのかを調べている人がいるのだけど、そんなに大したソースコードが動いているわけではないのでお恥ずかしいですね.最近やっと名前付けを変更してソースコードを見たらわかる感じにしたつもりでいます.

因みに下記がレンダリングが遅くてボツにしたコードです.本当ならVue.jsでサクサクと動くコードを作りたいのですがVue.jsはまだまだ初心者さんレベルです..あまりVue.jsもReactもあまり分からないのが現状です、業務で使用することはあるものの一から作るとなるとあんまり上手く作れないです.

トホホ・・・.

この頃思うのは広告掲載だけで何とか回るものを作りたいなとサブスクは個人ではちょっと荷が重い.重いもありますが何せ審査が通りそうにないECサービスはまだ手を付けていないのはそんな理由です.自分のテンション上がるのを待って作りたいと思います.

const { createApp, ref, onMounted, nextTick } = Vue;

const app = createApp({
    setup() {
        const canvas = ref(null);
        const languageInput = ref('');
        const fontsize = ref(16);
        const alertMessage = ref('');
        const mobileText = ref('');
        const isMobile = ref(window.innerWidth <= 768);

        const fetchText = async (flg) => {
            try {
                const body = new FormData();
                body.append('txt', languageInput.value);

                const response = await fetch("/common/jpcvn", {
                    method: "POST",
                    headers: { "X-CSRF-TOKEN": document.querySelector("[name='token']").value },
                    body: body
                });
                const resultdata = await response.json();
                drawCanvas(resultdata.txt);
                mobileHxH(resultdata.txt);

                canvas.value.toBlob((blob) => {
                    const formData = new FormData();
                    formData.append("upload_data", blob, "canvas_image.png");
                    formData.append("name", document.getElementsByName("name")[0].value);
                    formData.append("sns_name", document.getElementById("sns").value);
                    formData.append("text_data", resultdata.txt);
                    if (!flg) formSave(formData);
                }, "image/png");
            } catch (error) {
                console.error(error);
            }
        };

        const drawCanvas = async (text) => {
            await nextTick();
            if (!canvas.value) return;  // canvasがnullの場合は処理を中止
            const ctx = canvas.value.getContext("2d");
            ctx.clearRect(0, 0, canvas.value.clientWidth, canvas.value.clientHeight);

            const background = new Image();
            background.src = "/images/paper_00107.jpg";
            background.onload = () => {
                ctx.drawImage(background, 0, 0, canvas.value.clientWidth, canvas.value.clientHeight);
                ctx.fillStyle = "rgba(0, 0, 0)";
                ctx.font = `${fontsize.value}px HUNTERxHUNTER`;
                const lines = textChange(text, fontsize.value);
                lines.forEach((line, i) => {
                    ctx.fillText(line, 3, 10 + fontsize.value * (1.1618 * i + 1));
                });
            };
        };


        const textChange = (t, f) => {
            let n = parseInt(350 / f);
            let s = t.split("");
            let LLine = 0;
            for (let i = 0; i < s.length; i++) {
                if (LLine && (LLine + 1) % n === 0) {
                    if (s[i] !== "\n") s[i] += "\n";
                    LLine = 0;
                } else {
                    LLine++;
                    if (s[i] === "\n") LLine = 0;
                }
            }
            return s.join("").split("\n");
        };

        const formSave = async (formData) => {
            alertMessage.value = '';
            try {
                const response = await fetch("/common/image_save", {
                    method: "POST",
                    headers: { "X-CSRF-TOKEN": document.querySelector("[name='token']").value },
                    body: formData,
                });
                const result = await response.json();
                if (result.ret === "ok" && result.url) {
                    window.location.href = result.url;
                } else {
                    alertMessage.value = result.txt;
                }
            } catch (error) {
                console.error(error);
            }
        };

        const mobileHxH = (tt) => {
            if (isMobile.value) {
                mobileText.value = tt;
            }
        };

        const adjustTextareaRows = () => {
            isMobile.value = window.innerWidth <= 768;
        };

        onMounted(() => {
            adjustTextareaRows();
            window.addEventListener("resize", adjustTextareaRows);
        });

        return {
            canvas,
            languageInput,
            fetchText,
            alertMessage,
            mobileText,
            isMobile,
            fontsize
        };
    }
});

app.mount('#app');

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

```, コード, サブスク, ソースコード, テンション, トホホ, バニラコード, ボツ, ももあまり, レンダリング, 下記, 中止, 何せ審査, , 処理, 名前付け, 小銭, 業務, 現状, ,

blueskyAPIが処理されなくなったので、対応を行った話.

2025.01.06

Logging

おはようございます.今日から仕事始めの方も多いはず自分もそんな感じです.さてblueskyAPIが処理されなくなったので対応を行った話を書いていきます.ブルースカイの独自処理が上手く処理されなくなったのでその対応を行っていました.今まで公式に落ちているPHP言語のライブラリーを使用していたんだけど、レンタルサーバーの環境が変わった関係により処理がされなくなったので、自前のAPI処理を他のエンジニアが公開されているコードを参考にしてカード板自動投稿を作りました.

ソースコードは下記になります.

    public function cardPost($text, $imagePath = null, $link = null)
    {
        $imageUri = $imagePath ? $this->uploadImage($imagePath) : null;

        $record = [
            "\$type" => "app.bsky.feed.post",
            "text" => $text,
            "createdAt" => Carbon::now()->format('c'),
        ];

        if ($imageUri && $link) {
            $record['embed'] = [
                "\$type" => "app.bsky.embed.external",
                "external" => [
                    "uri" => $link,
                    "title" => $text,
                    "description" => $text,
                    "thumb" => $imageUri
                ]
            ];
        }

        $ch = curl_init("https://bsky.social/xrpc/com.atproto.repo.createRecord");
        curl_setopt_array($ch, [
            CURLOPT_CONNECTTIMEOUT => 10,
            CURLOPT_SSL_VERIFYPEER => false,
            CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
            CURLOPT_POST => true,
            CURLOPT_HTTPHEADER => [
                "Content-Type: application/json",
                "Authorization: Bearer {$this->jwt}",
            ],
            CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
                "repo" => $this->handle,
                "collection" => "app.bsky.feed.post",
                "record" => $record,
            ]),
        ]);

        $response = curl_exec($ch);
        curl_close($ch);

        return json_decode($response, true);
    }

これでカード型のポストが出来ます.参考にしたサイトはこちらの@ma7ma7pipipiさんのソースコードになります.そのコードにカード型のコードを追加した形になります.

https://qiita.com/ma7ma7pipipi/items/bf7fda65ee71c873c70a

一からコードを書かないで良かったのでとても助かりました.感謝ですね😌、ありがとうございます.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

```, エンジニア, カード型, カード板自動投稿, コード, ソースコード, ライブラリー, レンタルサーバー, 下記, 仕事始め, 公式, 処理, 参考, 多いはず自分, , 感謝, 環境, 自前, 言語,

旧PCを復旧させてUbuntuをインストールしてローカルサーバとして.

2024.09.10

Logging

おはようございます.旧PCを復旧させてUbuntuをインストールしてローカルサーバとして使用できたら良いのになと思っています.古いPCでi7のCPUを積んでいるのですがスペック的にはまぁまぁ良かったパソコンなので、復旧したら使用できると思っています.

復旧という言葉を使っている通り、このPCは壊れています.恐らく電源ユニットが壊れていて動かない感じなので電源ユニットを交換して、マザーボードのボタン電池を替えれば動作する気がしています.

このPCで機械学習とかは微妙に無理そうだけど、いまレンタルサーバー上で行っている処理をローカルサーバーで出来るものは移し変えたいなって思っています.そうすることによってレンタルサーバーの処理を軽減しなるべく高速で処理を行いたいと思っています.

因みにサクラレンタルサーバーではブースト機能があります.

明日へ続く.

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

CPU, PC, Ubuntu, さくらレンタルサーバー, パソコン, ブースト機能, ボタン電池, マザーボード, レンタルサーバー, レンタルサーバー上, ローカルサーバ, ローカルサーバー, 処理, 古いPC, 復旧, 旧PC, 機械学習, 言葉, 通り, 電源ユニット,

トップページにアクセスカウント機能追加とあと一つ機能 #wordpress

2024.07.21

Logging

おはようございます.トップページにアクセスカウント機能追加とあと一つ機能を追加しました.あと一つは他の閲覧者が何の記事を見ているか表示する機能になります.ちなみに最初、プッシャーというモノを使用して構築していたんですが、レンタルサーバーの規約違反になりそうなので取りやめてJSで一分間隔でtxtファイルを見に行くように変更しました.

これだったら、レンタルサーバーに負荷はかからないだろうと言う事で実際に一日、試した結果、負荷は以前と変わらずでしたので良かったです.

作っていて分かったことはロボット巡回が多い...ボットはブロックするように処理を行ったのですが、ヘッドレスブラウザなどで巡回してくるボットには対応出来ていないのが現状です.正直なところ見分けがつかない.

is_robots() //wp

これは今後の課題になりそうですが、当分は放置です.

明日へ続く.

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

is_robots, JS, txtファイル, wp, アクセスカウント機能追加, ところ見分け, プッシャー, ヘッドレスブラウザ, ボット, レンタルサーバー, ロボット巡回, 一分間隔, 処理, 放置, 最初, 現状, 結果, 規約違反, 課題, 負荷,

laravelのchunkとchunkByIdどっちが速い論争?

2024.06.08

Logging

おはようございます.laravelのchunkとchunkByIdどっちが速い論争があります.自分の肌感覚ではどっちもどっちだったのですが、chunkByIdの方が速くて良いという記事が多いです.因みに自分は何万件もあるテーブルを呼び出してデータをダウンロードさせるのにchunkを使用しました.

こうしないとメモリ不足でプロセスが落ちてしまうので、何万件も処理を行う場合はchunkを使用は必須みたいですね.使用してみたら確かに良いなって思いましたが、chunkとchunkByIdどちらも同じ時間でダウンロードが完了したので、万単位ではあまり差が広がらない感じでしたね.

Laravelのchunkを使用するのに参考にしたサイトはこちらになります.参考にしただけでそのまま使用はしていません.因みに例ソースコードを書こうと思いましたが自分の解説より下記のサイトが役に立つので今回は割愛します😌.

以上技術共有でした.

明日へ続く.

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

chunk, chunkById, chunkByIdどちらも同じ時間, chunkByIdどっち, Laravel, ダウンロード, テーブル, プロセス, メモリ不足, 例ソースコード, 処理, 参考, , , 必須, 技術共有, 肌感覚, 解説, 論争,

改正:予約時刻表の雛形

2024.05.03

Logging

おはようございます.先日、改正:予約時刻表の雛形をQiitaで公開しました.記事の内容を見たい方はQiitaのリンクから移動をお願いいたします.なお、こちらの記事の下の方にgithubのリンクを添えていますので、クローンしてお使いいただければ幸いです(ご自由に可変してお使いいただけと思います).

予約時刻表の雛形は以前もQiitaで公開したことがあるのですが、再度コードを見直して作り直しました.実際、使用するには予約後の表示処理やサブミットした後の処理などを加えないといけなくなると思います.

再度コードを作り直した、きっかけは「今ならどう書くだろう」という事がきっかけにあります.自分としてはこのコードイマイチなんです.特にヘッダー部分がナンセンスかなと思います、次回再改修するときはヘッダーのことも考慮して作りたいですね.

https://github.com/taoka3/Schedule

明日へ続く.

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

github, qiita, お使いいただけ, きっかけ, コードイマイチ, ヘッダー, ヘッダー部分, リンク, 予約後, 予約時刻表, 内容, 再度コード, 処理, 実際, 改正, 次回再改修, 移動, 自分, 表示処理, 雛形,

Photo by Romain Kamin on Pexels.com

量子AIの話を聞いて

2024.03.09

Logging

おはようございます、量子AIの話を聞いて研究している人も何故、0と1が重なった状態になっているのか、何故、認識した時点で0,1が確定するのかなどは理解しているわけではなく、そういう事象がありそれを使用して演算処理をすると超光速な処理ができるということが分かっているという事が動画を視聴してわかったのですが…。

【トップ研究者が90分解説 量子コンピュータの全て】2050年までに世界は激変/日本は米中に追いつける/量子コンピュータをビジネスに生かせ/新しい量子ネイティブの時代

これは0∞1の振る舞いをする量子さんですが、何故、認識すると確定するのかが自分は不思議で仕方が無い本当に。そんなことを考えると今は存在しているのかという事すら不確定になる気がします。

ham burger with vegetables
Photo by Valeria Boltneva on Pexels.com

そんな量子ですが、その量子コンピュータがAIを兼ね備えると万能知能が出来そうですね。ただ万能知能に人が質問してもその答えが正しいのかわからない問題。

さて人は何を作ろうとしているのだろう…。

明日へ続く。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

AI, Photo by Valeria Boltneva on Pexels.com, 万能知能, 事象, 処理, 動画, 問題, 時点, , 演算処理, 状態, 答え, 自分, 視聴, , 超光速, 量子, 量子AI, 量子コンピュータ, 量子さん,

Photo by Pixabay on Pexels.com

バリューコマースアフィリエイトも。

2024.01.22

Logging

おはようございます、楽天続きバリューコマースアフィリエイトの広告も追加しました。これで収益も右肩上がりになれば良いって思っていますが、そんなにうまく行かないのが現実だと思っています。

body of water wave
Photo by Matthew Barra on Pexels.com

ちなみにソースコードは楽天とバリューコマースとも似たようなコード体系です、それはjavascriptのコードを見ていただいてもらえば分かるかと思っています。ajaxで渡すときにパラメーターを楽天とバリューコマースでは差異があるだけでPHP側の処理はAPIサーバーへ投げて返却データをキャチするだけですので同じような感じになっています。

追伸:辞めました。

明日へ続く。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

ajax, APIサーバー, javascript, Photo by Matthew Barra on Pexels.com, PHP側, コード, コード体系, ソースコード, パラメーター, バリューコマース, 処理, 収益, 右肩, 差異, 広告, 楽天, 楽天続きバリューコマースアフィリエイト, 現実, 返却データ, 追伸,

Laravelがまぁまぁ身についてきいる。

2024.01.10

Logging

おはようございます、Laravelがまぁまぁ身についてきいるのですが今年はもっと磨きをかけたいなって思っています。非同期処理とかキューとかは一通り理解できた感じですが、DDDが未だまだ感が強いのでそこを慣れていきたいなって思っています。

スケジュールでJobを実行する場合、withoutOverlappingをお忘れなく。無いと重い処理とかでコケちゃう部分が出てくるのでこれは必須だと思います。Qiitaに有ると無いとでの処理の時系列を解説されている方がいるので、そちらを参考にしてみてください。

$schedule->command($command)->everyMinute()->withoutOverlapping();

明日へ続く。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

-Command, $schedule-&gt, DDD, everyMinute, gt, job, Laravel, qiita, withoutOverlapping, キュー, コケちゃう部分, スケジュール, 一通り, 処理, 参考, 必須, 時系列, , 非同期処理,

眠れるサイトを再構築したって話。 #phpcode

2023.03.25

Logging

おはようございます、お腹がキリキリ痛む時があります、プレッシャーでしょうか?

今日は眠れるサイトを再構築したって話です、このサイト、放ったらかしにしてもう10年以上の年月が経過しているのですが、まともに稼働したことがありません。今回、そんな眠れるサイトを再構築しました、このサイトで出来ることは24時間しか投稿が表示されない。

掲示板サイトです、24時間後には投稿が自然消滅します、厳密に言えばデータは保管されているのですけど、表示されないような処理を書いています。なので、表面上は表示されません…。

24時間後にデータを消しても良いのですが、もし何かの問題が起きた時にデータを提出出来るようにデータはデータベースに保管しています。

このサイトで問題が起きた場合、自分のTwitterアカウントか運営しているサイトのアカウントにDM無いしReしてくれたら対応を行います。

因みにこのサイトはものの数分で構築しました・・・・。見る人が見れば簡単やなって呟くことだと思いますが、複雑なサイトがウケるとも限らず案外、簡単なものがウケる場合もあるだと思います。

トイウコトデ、釣りMAPというサイトも名前改めて釣りったーに改名して近々リリースします。近々が何時になるかは分からないですが・・・😂。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

24時間, 24時間後, DM, map, Twitterアカウント, アカウント, お腹, データ, データベース, トイウコトデ, プレッシャー, 処理, 名前, 問題, 年月, 投稿, 掲示板サイト, 自分, 表面上, ,

JavaScriptでWebstorage使ってますか?🤔 #webstorage #javascript #cookie

2022.12.04

Logging

おはようございます。二日酔いです、遅めの更新🍃。

今日は今までフロントエンド側で使用していたcookieの処理コードをwebstorageに置き換えた理由と使い方のコードを記載します、JSでCookieを取り出すコードを書く場合、バニラコードで書くかライブラリを使用して書くかだと思います。自分は前者で、とにかくCookieで保存したものを取り出すのに無駄にコードを書いていましたので、そろそろコードを直そうと思ってwebstorageを採用しました。

webstorageを採用した理由は自分が保管するデータはそれ程、容量を食わないしローカル保存(ブラウザ側保存)で十分な情報だったのでwebstorageを採用しました。そして何より、もう殆どのブラウザで使用できるようになっただろうという考えの元、コードを改修しました。

今まで情報の呼び出しするのに数行書いていたものが、1行のコードで参照できるというのは本当に素晴らしいことです💯。

呼び出すコードはこちら

localStorage.getItem("bgcolor_code")

値を保存するコードはこちら

localStorage.setItem("bgcolor_code",color)

その他に削除やクリアするコードやSessionで保存するコード等も存在します、もし詳しく知りたい場合は上記のTwitterのリンクを辿ると情報にたどり着くはずです。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

COOKIE, javascript, JS, webstorage, エンド, コード, データ, バニラ, ブラウザ, フロント, もの, ライブラリ, ローカル, 二日酔い, 今日, 使い方, 使用, 保存, 保管, , 処理, 前者, 場合, 容量, 情報, 採用, 改修, 更新, 殆ど, 無駄, 理由, 自分, 記載,

Photo by Irina Iriser on Pexels.com

Excelでは読み込むことができないような大容量のデータもPowerQueryでは処理できます😤。 #PowerQueryExcel #30万件

2022.12.02

Logging

おはようございます、昨日からいきなり寒くなりましたね。🍃

30万件のダミーデータの作り方を記載します、まずは1万件のダミーデータをこちらのサイトで生成します。後はフォルダを構えてその中にダウンロードしてきたファイルを置き、そのファイルを30回複製します、その後PowerQueryで操作する(フォルダを開く)ことにより、簡単に30万件のダミーデータが作れます、なお、一つのエクセルファイルをPowerQueryで開き1万行をコピーアンドペーストする事を繰り返すことでも同じくダミーデータは作れます。

PowerQueryはこちらから無料でダウンロードできますので、ご使用ください。操作手順等はYOUTUBEでPowerQueryと検索するといろいろな解説がありますのでそちらを参照くださいませ。例えばこちらの動画など🙄

【データベースを一瞬で作れるPowerQueryが神】Excelパワークエリの使い方・メリット

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

, 30, Excel, PowerQuery, PowerQueryExcel, youtube, アンド, いろいろ, エクセル, こちら, こと, コピー, サイト, そちら, ダウンロード, ダミー, データ, ファイル, フォルダ, ペースト, 一つ, , , , 作り方, 使用, 処理, 動画, 参照, 容量, , 手順, 操作, 昨日, 検索, 無料, 簡単, 複製, 解説, 記載,

30万件のデータを扱っている方の話を聞いて一瞬😱となる。 #laravel #Queue #worker #jobs

2022.12.01

Logging

おはよう12月!!。皆さんおはようございます。今日から寒くなるそうですね。

先日、面談の中で30万件のデータを扱っている方の話を聞いて一瞬尻込みしましたが、自分でもその処理を捌くことが出来そうだなと思ったので、ダミーデータを作って今月中に捌いてみようと思います。なお、ローカルサーバーを使用して捌くのでレンタルサーバーやクラウドサーバーでメモリリークなんかで落ちたりしたらごめんなさい🙇。

因みに30万件のデーターをどう捌いているかといえば、非同期処理(Queue)で捌いているとの事。フレームワークはLaravelを使用し、非同期処理はララベルの機能であるキューを使用してバックエンドで処理を立ち上げているとの事。要は個々プロセス複数立ち上げて並列処理で動かすという事です、プロセスを立ち上げ過ぎたら、メモリ食いすぎてサーバー事態が落ちる可能性があるので別サーバーで動かすのが理想ぽっい、その場合はコネクションの設定してあげないといけない事やプロセスをどれぐらい立ち上がると良いのかなどの設定が必要みたいですね。

php artisan queue:table
php artisan migrate

ともあれ自分でダミーデータを用意して試してみないと感覚が掴めないし、実際上手くいくかなどが分からないので試してみます😳。

明日、1万件のダミーデーターを複製(コピペ)して30万件のエクセルファイル作る方法を記載します。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

12, 30, jobs, Laravel, Queue, worker, エンド, キュー, クラウド, こと, サーバー, ダミー, データ, データー, バック, フレームワーク, プロセス, メモリ, ララベル, リーク, レンタル, ローカル, 一瞬, , 並列, , , 事態, 今日, 今月, 使用, 個々, 先日, 処理, , 可能性, 同期, , 機能, 皆さん, 自分, 複数, , , 面談,

htmlとcssとphp-初学非同期処理とおまけ-No.3

2022.11.14

Logging

おはようございます。月曜日の朝ですね‥お仕事探しは続いています。

さて、非同期処理とは何かと問われると詰まりますが・・・。いつ結果を返してくれない処理といえば良いのでしょうか。じゃ同期処理はといえば仕事が終わるまで次の仕事を進めない事といえば良いのかな🤔、教えるのが下手なのでぐぐってみてください。

document.querySelector(".btn").addEventListener("click", () => {
    let p = [document.querySelector("[name='name']").value, document.querySelector("[name='text']").value];
    [...document.querySelectorAll(".put")].forEach((elm, index) => {
        elm.innerText = p[index];
    });
    document.querySelector("#box2").style.display = "none";
    document.querySelector("#data").insertAdjacentHTML("beforeend", `<button class="btn2" type="button">非同期送信</button>`);
    document.querySelector(".btn2").addEventListener("click", async () => {
        //submit code
        let url = "./submit.php";
        let data = (() => {
            return ([...document.querySelectorAll(".put")].map((elm, index) => {
                return "test" + index + "=" + elm.innerText;
            })).join("&");
        })();
        const options = {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
                "Content-Length": data.length,
                'Accept': 'application/json'
            },
            body: data //JSON.stringify(data)
        };
        await fetch(url, options).then(response =>
            response.json()
        ).then(resultdata => {
            document.getElementById("view").insertAdjacentHTML("beforeend", resultdata.test0 + "," + resultdata.test1);
        }).catch(error => {
            console.log(error);
        });
    });
});


function imgchg(imagename){
    document.body.setAttribute("style","background-image: url(./assets/images/" + imagename + ".jpg");
}

ぐぐると自分言っていた意味がなんとなく分かるかと思います。ちなみに非同期動画(youtube)のおまけとして、背景画像を変える処理のソースコードを書いています。プログラムコードとしては3行ですが、初学者の方はこの3行のソースコードの方が面白いのかもしれません。自分が書いたソースコードを所々、変更して動かしてみてください。そうすることで、徐々にコードの意味が理解してくると思います。

追伸:サンプルサイトの動画は少しお休みします()?

https://358tool.com/sample-site/

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

, 39, addEventListener, btn, click, css, document, gt, html, let, name, no, php, querySelector, querySelectorAl, quot, Text, value, いつ, おまけ, お仕事, , 仕事, , 処理, 初学, 同期, 月曜日, , , 結果,

POSTとGETの考え方について伝えている動画。 #以心伝心

2022.11.12

Logging

おはようございます、11月なのに寒くないって不思議です😗温暖化。

さて、POSTとGETの考え方について無音声(音楽あり)で伝えている動画です、以心伝心で意味が通じると良いですが、それではブログを書いている意味がないので要点だけ解説します。POSTとGETとは、インターネット上でデータの送信を行うのに使用します。POSTの利点はデータを隠して送れることと、比較的に重いデータも送れることにあります。ではGET送信の利点は、SEOに有利と言ったところでしょうか。

htmlとcssとphp-初学POSTとGETの考え方-No.2
htmlとcssとphp-初学POSTとGETの考え方-No.2

今回、POST送信とGET送信を行い、PHPのプログラムでPOSTとGETを受信する方法を動画で伝えています。次回は非同期処理を使用して送受信を行う方法をプログラムで書いていきます。

HTMLとPHPプログラムは下記のソースを参照下さいませ🙇。

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>demo site</title>
    <style>
html {
    width: 100vw;
    height: 100vh;
}

body {
    background-color: rgb(0, 0, 0);
    color: aliceblue;
    background-image: url(./assets/images/aig-mid22910-120-xl_TP_V.jpg);
    background-repeat: no-repeat;
    background-size: cover;
    background-position: center;
}

div.box {
    border-color: aliceblue;
    border-style: inset;
    position: absolute;
    width: 300px;
    height: 450px;
    color: white;
    border-radius: 1em;
    padding: 1em;
    top: 50%;
    left: 50%;
    margin-right: -50%;
    transform: translate(-50%, -50%);
    /* background-color: #ffffff80; */
    -webkit-backdrop-filter: blur(10px);
    backdrop-filter: blur(10px);
    overflow-wrap: break-word;
    text-align: center;
}

div>form>p {
    font-weight: bold;
    margin: 13px;
}

input {
    opacity: 0.5;
}

textarea {
    opacity: 0.5;
}

button {
    padding: 5px;
    border-radius: 1em;
    border-style: solid;
    border-color: aliceblue;
    background-color: aliceblue;
    color: rgb(0, 0, 0);
}
button:hover{
    border-color: rgb(255, 255, 255);
    border-style: inset;
    background-color: rgb(27, 76, 119);
    color: aliceblue;
}
.put:nth-child(2){
    overflow: auto;
    height: 120px;
}
    </style>
</head>
<body>
    <div class="box">
        <div id="box2">
            <form action="submit.php" method="post">
                <p>名前:<input type="text" name="name"></p>
                <p><textarea name="text" id="" cols="30" rows="10"></textarea></p>
                <p><button class="btn" type="submit">確認</button></p>
            </form>
        </div>
        <div id="data">
            <p class="put"></p>
            <p class="put"></p>
        </div>
    </div>
    <script src="./assets/js/main.js"></script>
</body>

</html>
<?php
var_dump(xss_d($_POST));
print(xss_d($_POST["name"])."<br>");
print(xss_d($_POST["text"])."<br>");

function xss_d(mixed $val){
    if(!isset($val))return false;

    if(is_array($val)){
        foreach ($val as $key => $value) {
            $val[$key] = strip_tags($value);
            $val[$key] = htmlspecialchars($val[$key],ENT_QUOTES);
        }
    }else{
        $val = strip_tags($val);
        $val = htmlspecialchars($val,ENT_QUOTES);
    }

    return $val;

}

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

11, 2, css, DOCTYPE, GET, html, lt, no, php, POST, SEO, インターネット, こと, ソース, データ, ところ, ブログ, プログラム, 下記, 不思議, 今回, 以心伝心, 使用, 処理, 初学, 利点, 動画, 参照, 受信, 同期, 意味, 方法, 有利, 次回, 温暖化, 考え方, 要点, 解説, 送信, 送受信, 音声, 音楽,

htmlとcssとjavascript-初学フロント側-No.1#code

2022.11.07

Logging

おはようございます。今年もあと2ヶ月もないわけですよね早いものですね😮

htmlとcssとjavascript-初学フロント側-No.1という動画をYOUTUBEにUPしたのが昨日の9時のこと。これで理解出来るか、どうか分からない。解説もない教えもない、唯コードを書いているところを見せてるだけです。ソースコードは下記のサイトから参照できますが、次の動画作成のためにデザインや処理が変わっていたり、動作しなくなってたりするので注意が必要です。

https://358tool.com/sample-site/

自分はHtmlやcssはあまり覚えていないのですが、分かるのはそれなりに基本ベースがあるからだと思ってます。今からHtmlやcssを学ぶ人は全部を覚えようとはせずに、手を動かしてコードを書くことから始めて下さい。そのうち基本ベースは身につくことになると思います。

因みに自分が書いているclassの名前付けなどの書き方は駄目な書き方ですので、そういう所、お仕事として書く場合は会社によってキマりなんかが有りますので、そういう事まで知りたい人はこちらの動画を参照ください。

https://www.youtube.com/watch?v=pDhmhB1qI-0

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

, 2, 358, , cl, Code, com, css, html, https, javascript, no, sample-site, tool, UP, youtube, うち, コード, こと, これ, サイト, ソース, それなり, ため, デザイン, ところ, フロント, ベース, もの, 下記, , , 今年, 作成, 全部, 処理, 初学, 動作, 動画, 参照, 基本, 必要, , 昨日, , 注意, 理解, 自分, 解説, ,

Qiitaのfeedを取得して表示するだけのコード。 #php

2022.11.05

Logging

おはようございます、土曜日の朝ですね😗。

今日は文化の日にQiitaにUPしたfeedを取得して表示するだけのコードを書きました。見た目はこんな感じでQiitaの雰囲気を取り入れたデザインにしています。デモ版として実際にサーバーで起動しているモノです、feedを取得しているユーザーは自分を入れて3人です。

表示する人数が多くなるとページを描画する時間が遅くなるので実質、10人が限度かも知れないです。もし何人ものユーザーを取得したいと考えている方は表示部分と処理部分を別けて、尚且つ処理部分は非同期処理で変更することを推奨します。

尚、明日には2つに別けたプログラムコードを別記事として記載しますので、しばしお待ち下さいませ🙇。

今回のソースコードはこんな感じになってます。

<?php
    function get_Qiitafeed(string $feedUrl){
        $xml = @simplexml_load_file($feedUrl);
        if(isset($xml->entry)){
            print("<ul class='qiita_feed-list'>");
            foreach($xml->entry as $key=>$val){
                print("<li><a href='{$val->url}'>".$val->title."</a></li>");
            }
            print("</ul>");
        }
    }
?>
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<meta name="Description" content="Enter your description here"/>
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.6.0/css/bootstrap.min.css">
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/css/all.min.css">
<style>
    .qiita_feed-list > li{
        /* font-weight: bold; */
        color:aliceblue;
    }
    .qiita_feed-list > li > a{
        color:aliceblue;
    }
    body{
        background-color:#60b111;
    }
    .shadow-lg {
        box-shadow: 0 1rem 3rem rgba(255,255,255,.195)!important;
    }    
</style>
<title>Qiita-feed</title>
<?php
    require $_SERVER['DOCUMENT_ROOT'] ."/header_script.php";
?>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <div class="row">
            <div class="col-12">
                <h1 class="text-light">Qiita-feed</h1>
            </div>
        </div>
    </div>
    <div class="container mt-2">
        <?php
            $Id_List = ["taoka-toshiaki","mpyw","suin"];
            foreach ($Id_List as $key => $id) {
            ?>
        <div class="row shadow-lg p-3 mb-5 bg-body rounded">
            <div class="col-12">
                🌿<span class="text-light">://qiita.com/<?=$id?>/feed :[引用]</span>
                <?=get_Qiitafeed("https://qiita.com/".$id."/feed")?>
            </div>
        </div>            
            <?php
            }
        ?>
        Copyright <?=date("Y")?>  <a href="https://358tool.com">358tool.com</a>
    </div>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/1.16.1/umd/popper.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.6.0/js/bootstrap.min.js"></script>
</body>
</html>

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

10, 2, , feed, feedUrl, function, GET, lt, php, qiita, Qiitafeed, string, UP, お待ち, コード, こと, サーバー, ソース, デザイン, デモ版, プログラム, ページ, もの, ユーザー, 人数, 今回, 今日, 何人, 処理, 別記事, 取得, 同期, 土曜日, 変更, 実質, 実際, 感じ, 推奨, 描画, 文化の日, , 明日, 時間, , 自分, 表示, 見た目, 記載, 起動, 部分, 限度, 雰囲気,

staticかdynamicか、php-fpmの話。#php #apache

2022.11.01

Logging

おはようございます、メモリが肥大化して落ちました🤮。

先週の朝、メモリが肥大化して落ちてしまいました。今まではphp-fpmを1時間置きに再起動していましたが、それを変更した途端。メモリを食ってしまい落ちたわけです。

php-fpmの対応はこちらのサイトを参考にしました、尚、対応方法はそちらの記事を参照ください。その記事を読んでいて思ったことはやはりサーバーを増強したいということです。

でもVPSレンタルサーバーはサクサク表示させるには、結構お金がかかってしまいます、だったら固定IPを引いて自宅サーバーで運用した方が良いのかもしれないなってこの頃、思っています。

そうすればメモリはかなり詰めるし処理もそれなりに早くなります。恐らく瞬速で表示されるようになりますが、震災などが起きると忽ちダウンしてしまいますよね。

そう考えると・・・微妙ですね。

やはりVPSサーバーをもう一つ借りて調整するか、VPSサーバーと自宅サーバーを同期して運用するかだと…。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

OFUSEで応援を送る

タグ

, Apache, dynamic, IP, php, php-fpm, static, VPS, お金, かなり, こちら, こと, サーバー, サイト, そちら, それ, それなり, ダウン, はり, メモリ, もう一つ, レンタル, わけ, , 先週, 再起動, 処理, 参照, 参考, 固定, 増強, 変更, 対応, 微妙, , 方法, , 瞬速, 自宅, 表示, 記事, , 途端, 運用, 震災, ,