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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

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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😅.
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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

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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

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万博の来場者数と5月23日以降の予測をバイブコーディングで作ってみました

2025.05.31

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おはようございます.万博の来場者数と5月23日以降の予測をバイブコーディングで作ってみましたのでコードをシェアします.大阪万博の来場者数はYahooニュースの記事のデータを元にしています、其処から今後の予測を立ててもらいました.

https://zip358.com/tool/EXPO2025-OSAKA-KANSAI-JAPAN

因みに予測は簡易的なものなので、恐らく大きくハズレるとは思いますがそれなりの表が生成されるのが凄いなと思います.生成AIはOpenAIの無料枠を使用してデータと次のデータを元に10月13日までの予測を出力してという指示とJavaScriptやCSSを使用してグラフ化してという指示を出しただけで、コードを書いてくれます.

    const labels = [];
    const allVisitors = [];
    const generalVisitors = [];
    const staffVisitors = [];

    const rawData = [
      ["4/13", 146426, 22000], ["4/14", 70488, 17000], ["4/15", 63719, 16000], ["4/16", 73869, 15000],
      ["4/17", 82692, 15000], ["4/18", 93908, 15000], ["4/19", 108773, 15000], ["4/20", 95524, 16142],
      ["4/21", 99638, 17352], ["4/22", 103729, 17099], ["4/23", 99140, 17795], ["4/24", 108888, 17376],
      ["4/25", 110759, 17591], ["4/26", 122102, 17299], ["4/27", 102015, 16985], ["4/28", 121282, 17465],
      ["4/29", 97559, 17813], ["4/30", 101397, 17621], ["5/1", 105945, 17548], ["5/2", 104805, 17741],
      ["5/3", 120696, 17886], ["5/4", 136805, 16289], ["5/5", 126371, 16804], ["5/6", 76517, 16935],
      ["5/7", 91688, 16932], ["5/8", 105449, 18578], ["5/9", 105782, 19813], ["5/10", 128918, 21373],
      ["5/11", 121667, 18268], ["5/12", 117658, 17856], ["5/13", 123640, 18087], ["5/14", 129527, 17668],
      ["5/15", 129456, 17762], ["5/16", 132817, 17700], ["5/17", 123974, 16464], ["5/18", 117000, 16000],
      ["5/19", 129000, 17000], ["5/20", 125000, 18000], ["5/21", 129000, 19000], ["5/22", 134000, 18000],
      ["5/23", 157000, 18000]
    ];

    rawData.forEach(([date, total, staff]) => {
      labels.push(date);
      allVisitors.push(total);
      staffVisitors.push(staff);
      generalVisitors.push(total - staff);
    });

    const futureDays = 143;
    for (let i = 1; i <= futureDays; i++) {
      const futureDate = new Date(2025, 4, 13 + i); // 4月13日からスタート
      const label = `${futureDate.getMonth() + 1}/${futureDate.getDate()}`;
      labels.push(label);

      // 予測ロジック: 最近5日間の平均にランダムなゆらぎを加える
      const recentGeneral = generalVisitors.slice(-5);
      const avgGeneral = recentGeneral.reduce((a, b) => a + b, 0) / recentGeneral.length;
      const fluctuation = Math.sin(i / 5) * 5000 + (Math.random() - 0.5) * 8000;
      const predictedGeneral = Math.round(avgGeneral + fluctuation);

      const predictedStaff = 18000 + Math.round(Math.sin(i / 7) * 1000);
      const predictedTotal = predictedGeneral + predictedStaff;

      generalVisitors.push(predictedGeneral);
      staffVisitors.push(predictedStaff);
      allVisitors.push(predictedTotal);
    }

    const ctx = document.getElementById('visitorChart').getContext('2d');
    const chart = new Chart(ctx, {
      type: 'line',
      data: {
        labels: labels,
        datasets: [
          {
            label: '来場者数(合計)',
            data: allVisitors,
            borderColor: 'rgba(75, 192, 192, 1)',
            backgroundColor: 'rgba(75, 192, 192, 0.1)',
            borderWidth: 2,
            tension: 0.3,
            fill: true
          },
          {
            label: '一般来場者数',
            data: generalVisitors,
            borderColor: 'rgba(255, 159, 64, 1)',
            backgroundColor: 'rgba(255, 159, 64, 0.1)',
            borderWidth: 2,
            tension: 0.4,
            fill: true
          },
          {
            label: '関係者数',
            data: staffVisitors,
            borderColor: 'rgba(153, 102, 255, 1)',
            backgroundColor: 'rgba(153, 102, 255, 0.1)',
            borderWidth: 2,
            tension: 0.4,
            fill: true
          }
        ]
      },
      options: {
        animation: {
          duration: 1500,
          easing: 'easeInOutQuart'
        },
        responsive: true,
        scales: {
          y: {
            title: {
              display: true,
              text: '人数'
            }
          },
          x: {
            title: {
              display: true,
              text: '日付'
            },
            ticks: {
              maxRotation: 90,
              minRotation: 45,
              maxTicksLimit: 50
            }
          }
        },
        plugins: {
          legend: {
            position: 'top',
          },
          title: {
            display: false
          }
        }
      }
    });

これは脅威だなって思う人もいると思いますが、自分は便利だなって思う方です.今後、数年でエンジニア職を奪われかねないという懸念もありますが、コード書きは無くならないじゃないかなって思う方です.理由は修正しないといけない事が必ず起きる事.動作はするが予期しない動作が発生した場合、素人には対応できないため.

未来は人が描いている斜め上の未来になる事が多く、どう転ぶかは「神のみぞ知る」だと思います.なのであまり脅威に思わずそうなった時に対応するというスタンスで良いのかなと.

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.

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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.
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Push通知ってブラウザ閉じても通知出来る様に出来るのか?

2024.11.04

Logging

おはようございます.Push通知ってブラウザ閉じても通知出来る様に出来るのか?答えは出来るのですが無料でその機能を実装できるのか.こたえはYesに近い?.有料のサービス機能push7を使用すればもっと簡単に可能です.

サービスワーカーとかいう機能を使えば良いみたいですね.知らないは一時の恥ですね.サービスワーカーとGCPやララベルの拡張Webpushなどを使えば出来そうですがまだ試していません.

因みにPusherサービスを使用して実装しました.当分、無料枠で対応可能な感じですね💁.

下記はリアルタイムPush通知の動作とソースコードの一部になります.

<?php
namespace App\Events;

use Illuminate\Broadcasting\InteractsWithSockets;
use Illuminate\Foundation\Events\Dispatchable;
use Illuminate\Queue\SerializesModels;
use Illuminate\Broadcasting\PrivateChannel;
use Illuminate\Broadcasting\Channel;
use Illuminate\Contracts\Broadcasting\ShouldBroadcast;

class NotificationEvent implements ShouldBroadcast
{
    use Dispatchable, InteractsWithSockets, SerializesModels;

    public $title;
    public $message;
    public $userId;

    public function __construct($title, $message,$userId='')
    {
        $this->title = $title;
        $this->message = $message;
        $this->userId = $userId;
    }

    public function broadcastOn()
    {
        return new Channel('notifications.' . $this->userId);
    }

    public function broadcastAs()
    {
        return 'notification-event';
    }
}

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.

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Devというのはデベロッパーの略称です.

2024.06.20

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おはようございます、Devというのはデベロッパーの略称です.決してデブだからDevと記載しているわけでもなく、DevとBlogは別れていてそれぞれのリンクに遷移するように出来ていますw.

この頃、あまり個人開発をしていない感じですが、それでも一年に一回は何かしら作っています.正確には作っては消したりしています.Devのリンクには含まれないtool/demoという物が存在しています.

こちらでは今まで、サンプルコードとして作ってきたものが見えるようになっていました.この度、tool/demo-list/というモノを作りました.これにより今までのリンクに簡単に遷移出来るようになります.

なお、Demoページに関しては全てのページが動作しているとは限りません!中には動作を停止しているものもあります

明日へ続く.

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ロボットがなんかファジー

2024.03.25

Logging

おはようございます、下記の動画をみてロボットがなんかファジーな動作をしていて正直なところ、これは「やばい」という感覚が芽生えてきた.10年後には労働にロボットがかなり大量に使われている気がしています.カゴを指示者に渡すとき相手に届かなかったので、再度、調整して渡す仕草がなんか人でも入っているかもしれないと思うぐらい.

Figure Status Update – OpenAI Speech-to-Speech Reasoning
Figure Status Update – OpenAI Speech-to-Speech Reasoning

凄いですね、シンギュラリティとか言う本を書いている.レイ・カーツワイルさんの本で書かれていたことが本当になりつつありそうです.技術の進化が速いけど殆どの人はついて行ってないと思います、自分もそんな感じです.今迄、出来ないことが次から次へと出来るようになってきています.それも間隔が狭くなってきている気がしていて.

自分が生きているうちに、今までしていた仕事の半分はロボットと人工知能技術に置き換わるじゃないなって思います.

近い将来、脳をデータ化することもそのうち可能になると生死が全く持って分からなくなりそうです.シンギュラリティ本に書かれている、人とロボットの融合が始まるのか、それとも遺伝子操作により人は人2.0になるのかもしれません.どちらにしても人が変わる時代になることは間違い無さそうです.

明日へ続く.

著者名  @taoka_toshiaki

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stable-diffusion-webuiを使ってみた。

2024.03.14

Logging

おはようございます、stable-diffusion-webuiを使ってみました。結論から言うとプロンプト大事だという事とプロンプトを制御しないとろくな画像は生成されない。フリーで使用できるだけマシですけどこれで良いものを作るのは至難の業だということを使って理解しました。

これを使用する方法はgitとPythonとcudaがインストールされていることが前提条件にあります。そしてWindowsの場合はwebui.batを叩くMacなどはwebui.shを叩いて動かすのですが、動作はご自身のPCスペックに比例します。

ミッドジャーニーがどれほど優秀なのかが比べてみると分かります。

明日へ続く。

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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

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Next.jsやNuxt.js.コレやアレやでport80は使えない。

2022.10.15

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おはようございます、土日は雨が降るとか降らないとか🥕。

さて、Node.jsを飛び越えRact.js、Vue.jsを飛び越えてNext.jsNuxt.jsの事を調べてたりデモページを起動してみたりして、わかったこと。コレはアプリ開発の為の道具なんだという事を改めて認識。

オープンなWebサーバーで動くように設計されていない。ポート80番上で動くように設計されていないのだから、この理由はnode.jsのインストール仕様や動作仕様が関係しているような気がします。

TypescriptとNext.jsをアプリ開発しながら学んでみよう【Typescript入門】

Next.jsやNuxt.jsが出来た背景はHTMLコードを記入したりするのが面倒くさいからだと…w。だからこういうフレームワークが出来たんだろう。フレームワークの概念はLaravel等と概念的にはあまり変わりないので、まぁそんなにって思うけど、初学者はVue.jsを勉強してNode.jsを触った後にRact.js、Next.jsが良いと思います。因みにVue.jsのフレームワークがNuxt.jsです。

Next.jsでlocalhost:3000で表示させるのは簡単なだけど、独自ドメインで表示する方法はドキュメント以外に表示されていなかった。ググっても出てこない事もあるのだなと・・・。

ツイッターにメモとして呟いて置きましたので、そちらを参照ください。この独自ドメインを使う調査に数十分使用してしまった。この時間、とても勿体無いメンターが欲しいなって思います。

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文字数カウントは奥が深いよ。日本語より𓅇エジプト😇 #javascript #code #プログラミング #unicode

2022.10.05

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おはようございます、先日(日曜日のこと)は久しぶりに本屋さん巡りしていました😋。本屋📖は良いですね落ち着きます。

さて、文字コードのカウントは奥が深いなって話を記載していきます。人目線からすれば文字をカウントするという至って簡単な話にですが、PC(コンピューター)にとっては奥が深いです・・・日本語漢字も面倒だけどエジプト系の象形文字系(unicode)は本当に面倒そうです。まだ、作りかけですがツイッターの用な文字コードのカウントするjavascriptコードを書きましたのでサンプルコードとしてご使用ください

※WindowsOSの環境下でChromeブラウザ動作させ検証しました。コピペ文字には対応していません😇。UTF-8 ではない違う文字コードを貼り付けてみてください、変なことになると思います😂。例えばEUC文字コードだとか・・・。

動作サイトはこちらです。

        function moji(o) {
            let m = o.nextElementSibling;
            //ads
            let h = ((o) => {
                let l = o.value.match(/(https?:\/\/[a-z|A-Z|0-9|\-|_|%|\.|\/]{0,})/giu);
                let ml = l ? ((l) => {
                    return sum = l.reduce((s, e) => {
                        return s + e.length;
                    }, 0);
                })(l) : 0;
                return l ? {
                    len: (l.length * 23),
                    mlen: ml
                } : {
                    len: 0,
                    mlen: ml
                };
            })(o);
            //zenkaku            
            let k = ((o) => {
                let l = o.value.match(/[^\x20-\x7e]/giu);
                let ml = l ? ((l) => {
                    return sum = l.reduce((s, e) => {
                        return s + e.length;
                    }, 0);
                })(l) : 0;
                return l ? {
                    len: (l.length * 2),
                    mlen: l.length
                } : {
                    len: 0,
                    mlen: ml
                };
            })(o);
            m.innerHTML = "【 " + (o.value.length + h.len - h.mlen + k.len - k.mlen) + "文字{半角/280} 】";
            if ((o.value.length + h.len - h.mlen + k.len - k.mlen) >= 280) {
                m.innerHTML = "<span class='text-danger'>【 " + (o.value.length + h.len - h.mlen + k.len - k.mlen) + "文字{半角/280} 】</span>";
            }
        }
                    <label for="my-textarea" class="h3">文字を入力してください。</label>
                    <textarea id="my-textarea" class="form-control" oninput="moji(this);" name="" rows="3"></textarea>
                    <span class="h3"></span>

尚、サンプルコードは1バイトを一文字としてカウントしていきます、そしてURL文字はどんなに長くても23文字にカウントされます、これはTwitter社の仕様と合わしています。URL文字はURL短縮が行われ23文字の短縮URLが生成されるからその様にカウントしているのですが、なんか本物と違うですよね挙動が・・・🙇‍♂。因みに絵文字がどのようにカウントされるかは確認していません。

UTF8では絵文字(unicode)を3バイトで表記させているそうです。昔、UTF-8は2バイトで表現しているとか習っていたのですが、それはカナリ古い知識だったみたいです😇。

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Sqliteで作った簡易掲示板のコードを配布致します。#php #code

2022.09.20

Logging

おはようございます。台風は過ぎ去りましたがせっかくの三連休が残念です💦。

今日は先日、Sqliteを使用して簡易掲示板を作ってみましたのでコードを配布致します、尚、PHP8の環境下で動作させています(PHP7系でも動作すると思います)。

Sqliteってnow()関数がなかったりだとか、Deleteする時に、noカラムを昇順しlimitを使用して削除出来ないだとか、いろいろとMysqlとは違う所があり、面倒だなと思いながらコードを書きました、尚、SqliteはWebサーバーの階層に置かないように、置いても良いですが・・・。そのままの状態だと誰でもダウンロードが可能になってしまいますのでご注意ください。自分は地下に眠らしています😅。

一応、二重投稿防止の為に20秒経過しないと再投稿出来ないようにしています😌。トライしていない事は禁止ワード等がありません🤔。つけようと思ったのですがまぁ良いかなと、、、。

動作している環境のリンクはこちら。

https://reborn9.sakura.ne.jp/

軸となるPHPのソースコードを2つ貼っときますね。

<?php
session_start();
$toke_byte = openssl_random_pseudo_bytes(16);
$csrf_token = bin2hex($toke_byte);
$_SESSION['csrf_token'] = $csrf_token;
?>
<!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/5.1.0/css/bootstrap.min.css">
    <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/css/all.min.css">
    <link rel="stylesheet" href="assets/css/style.css?<?= time() ?>">
    <title>掲示板</title>
</head>

<body class="p-3 text-white">
    <div class="p-4 shadow rounded" style="background-color:#d6dbdf;">
        <div class="container mt-5">
            <div class="row">
            <div class="col-12 text-center">
                <h1 class="shadow" style="color:#195a57;">掲示板::version 2.5</h1>
            </div>
                <div class="col-12">
                    <div class="input-group shadow rounded">
                        <div class="input-group-append">
                            <span class="input-group-text bg-dark text-white" id="my-addon">ニックネーム</span>
                        </div>
                        <input class="form-control" type="text" name="name" placeholder="ニックネームを入力" aria-describedby="my-addon">
                    </div>
                    <div class="form-group shadow rounded">
                        <label for="my-textarea">コメント</label>
                        <textarea id="my-textarea" class="form-control" name="comment" rows="7"></textarea>
                    </div>
                    <button id="btn" class="mt-2 btn btn-info text-white shadow rounded" type="button">投稿する</button>
                </div>
            </div>
        </div>
        <div class="container mt-5">
            <div class="row">
                <div id="view" class="col-12"></div>
            </div>
        </div>
    </div>
    <footer>
        <a href="/">TOP</a> :: © Reborn9.sakura.ne.jp <?=date("Y")?>
    </footer>
    <input type="hidden" name="csrf_token" value="<?= $csrf_token ?>">
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.min.js" crossorigin="anonymous"></script>
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/2.9.2/umd/popper.min.js"></script>
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/5.1.0/js/bootstrap.min.js"></script>
    <script src="assets/js/main.js?<?= time() ?>"></script>
</body>

</html>
<?php
class db
{
    var $pdo = null;
    function __construct()
    {
        try {
            $this->pdo = new PDO("sqlite:../../bbs.sqlite3");
            $this->pdo->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION);        //code...
        } catch (\Throwable $th) {
            //throw $th;
            print $th->getMessage();
        }
    }
    function select_limit()
    {
        if($this->pdo){
            $stmt = $this->pdo->prepare('select * from bbs order by no desc limit 0,5');
            $stmt->execute();
            $result = $stmt->fetchAll();
            $stmt = null;
            $this->pdo = null;
            return new view($result);
        }
    }
    function insert($name,$comment,$sns_cnt=0)
    {

        try {
            $stmt = $this->pdo->prepare('INSERT INTO bbs (`time`,`name`,`comment`,sns_cnt)values(strftime(\'%Y年%m月%d日 %H時%M分%S秒\',CURRENT_TIMESTAMP, \'localtime\'),:name,:comment,:sns_cnt)');
            $stmt->bindParam(':name', $name, PDO::PARAM_STR);
            $stmt->bindParam(':comment', $comment, PDO::PARAM_STR);
            $stmt->bindParam(':sns_cnt', $sns_cnt, PDO::PARAM_INT);
            $stmt->execute();
            $stmt = $this->pdo->prepare('DELETE FROM bbs WHERE bbs.no = (SELECT no from bbs ORDER BY no ASC LIMIT 1);');
            $stmt->execute();
            $stmt = null;
            $this->pdo = null;
            return true;
        } catch (\Throwable $th) {
            print $th->getMessage();
            return false;
        }
    }
}

class view{
    var $item = null;
    function __construct($item)
    {
        $this->item = $item;        
    }
    function view_item($item="")
    {
        try {
            $item = $item?$item:$this->item;
            ob_start();
            ?>
            
            <?php
            foreach($item as $key=>$value){
                ?>
                <div class="mt-2 row txtbox shadow rounded">
                <div class="col-3 name_<?=$value["no"]?> rounded-start fs-6">
                    ニックネーム::<?=$value["name"]?>さん
                </div>
                <div class="col-9 time_<?=$value["no"]?> fs-6">
                    投稿日時::<?=$value["time"]?>
                </div>
                <div class="col-12 comment_<?=$value["no"]?>">
                    <?= nl2br($value["comment"])?>
                </div>
                <div class="col-12 sns_cnt_<?=$value["no"]?>">
                    <!-- <?=$value["sns_cnt"]?> -->
                </div>
                </div>
                <?php
            }        
            ?>
                
            <?php
            $ret["view"]= ob_get_clean();
            $ret["msg"]= "done";
    
        } catch (\Throwable $th) {
            //throw $th;
            $ret["msg"] = "error";
        }
        return $ret;
    }
}

session_start();
$ret = null;
$mode =  xss_defence($_POST["mode"]);
// $time =  ;
$name =  xss_defence($_POST["name"]);
$comment =  xss_defence($_POST["comment"]);
$sns_cnt =  (int)xss_defence($_POST["sns_cnt"]);
if (isset($_POST["csrf_token"]) 
 && $_POST["csrf_token"] === $_SESSION['csrf_token'] && (function($t){
    return time() - $t > 20?true:false;
 })($_SESSION["save"])) {
    if($mode==="save"){
        $name = !preg_replace("/[ | ]/","",$name)?"匿名":$name;
        $comment = !preg_replace("/[ | ]/","",$comment)?"":$comment;
        if($comment){
            $db = new db();
            $db->insert($name,$comment);
            $_SESSION["save"] = time();
        }
    }
    $db = null;
    $db = new db();
    $ret = $db->select_limit()->view_item();
    print  json_encode($ret);
}
function xss_defence($value){
    if(is_array($value)){
        foreach($value as $key=>$val){
            $value["$key"] = strip_tags($val);
            $value["$key"] = htmlspecialchars($value["$key"],ENT_QUOTES);
        }

    }else{
        $value = strip_tags($value);
        $value = htmlspecialchars($value);
    }
    return $value;
}

配布コードはこちらです。

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.

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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😅.
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1万件のCSVを読み込みテーブルに保存する雛形コード #PHPCode

2022.09.08

Logging

おはようございます、徐々に秋ぽっい日差しになってきましたね(まだ暑いけども😌)。

今日は、1万件のCSVを読み込みテーブルに保存する雛形コードを昨日、ちょちょっと書きましたので記載します。ファイルをダウンロードして使いたい方はGithubのリンクを下に貼っときますので、ご使用頂けたらと思います。尚、テーブルなどはCSVを参考にご自身で構えてください。

※動作環境はPHP8系です、なのでPHP7系では一部エラーが出ます。fgetcsv…nullを0へ変更。

Githubのリンクはこちら

Qiitaの方に記載しようかどうしようか、迷ったのですが第一弾目がアクセス数がそこそこ伸びたのでこれ以上、注目されるのは嫌なのでブログの方に記載しました。1万件のCSVを簡単に読み込ませる方法はPHPコードを書くのではなく、SQLのコマンドで実行した方が実は早いですけど・・・。

https://twitter.com/taoka_toshiaki/status/1567489169919975424
有言実行

早いですけど、その場合、CSVがちゃんとしたファイルではないと上手くテーブルに保存されない場合や、そもそもコマンドラインで操作出来ない場合もあったりしてPHPコードなどで制御しないと駄目な事もあります。そんな時に、このコードをサンプルとして使って頂ければ良いなと思い作りました。

1万件のCSVを読み込ませるPHPコード雛形。

そんなにコードを書かなくてもまぁ動くんですよ。ちなみにソースコードには、あまりコメントを書いていないですが、プログラマーなら大体の人が理解できるレベルかと思います。

<?php
//ini_set("display_errors","On");
session_start();
require "db_config.php";

//読み込みCSVファイル名セット
class csv
{
    /**
     * @param string $filename
     * @param int $cnt
     * @return Object
     */
    public function ini_csv($filename = "", $cnt = 0)
    {
        return new csv_read($filename, $cnt);
    }
}

//CSVデータを読み込ます
class csv_read
{
    var $max = 10000;
    var $cnt = 0;
    var $handle = null;
    /**
     * @param string $filename
     * @param int $cnt
     */
    public function __construct($filename = "", $cnt = 0)
    {
        $this->cnt = $cnt;
        $this->handle =  fopen($filename, "r");
        $_SESSION["offset"] ? fseek($this->handle, $_SESSION["offset"]) : $this->handle;
    }
    /**
     * @param int $header_skip
     * @return Object
     */
    public function reader($header_skip = 0)
    {
        if ($this->handle !== FALSE) {
            $response = null;
            $data = fgetcsv($this->handle, null, ",");
            if (!$header_skip || $_SESSION["offset"]) {
                if ($data !== FALSE) {
                    $_SESSION["offset"] = ftell($this->handle);
                    $response["data"] = $data;
                    $response["cnt"] = $this->cnt > $this->max ? 0 : ($this->cnt + 1);
                    $flag = true;
                } else {
                    $_SESSION["offset"] = null;
                    $flag = false;
                }
            } else {
                $_SESSION["offset"] = ftell($this->handle);
                $response["cnt"] = $this->cnt > $this->max ? 0 : ($this->cnt + 1);
                $flag = false;
            }
        } else {
            $_SESSION["offset"] = null;
            $flag = false;
        }
        return new table_save($flag, $response);
    }
}

//tableにCSVデータを保存
class table_save
{
    var $flag = false;
    var $result = null;
    /**
     * @param boolean $flag
     * @param array  $response
     * @return void
     */
    public function __construct($flag, $response)
    {
        $this->flag = $flag;
        $this->result = $response;
        $this->column_name = "name,,...";
    }
    /**
     * @param string  $column_name
     * @return void
     */
    public function tbl_save($column_name = "")
    {
        if ($this->flag) {
            $column = $column_name ? $column_name : $this->column_name;
            $is_column = explode(",", $column);
            foreach ($is_column as $key => $val) {
                $is_value[$val] = $this->result["data"][$key];
            }
            try {
                $pdo = new PDO(DSN, USERNAME, PASSWORD);
                $pdo->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION);
                $sql = (function ($is_column) {
                    $INSERTFIRST = null;
                    $INSERTLAST = null;
                    foreach ($is_column as $key => $val) {
                        $INSERTFIRST[] = "$val";
                        $INSERTLAST[] = ":$val";
                    }
                    $INSERTSQL = "(" . implode(",", $INSERTFIRST) . ")values(" . implode(",", $INSERTLAST) . ")";
                    $UPDATESQL = null;
                    foreach ($is_column as $key => $val) {
                        $UPDATESQL[] = "$val = :$val";
                    }
                    return "INSERT INTO " . TABLENAME . $INSERTSQL . " ON DUPLICATE KEY UPDATE " . implode(",", $UPDATESQL) . ";";
                })($is_column);

                $stmt = $pdo->prepare($sql);
                foreach ($is_value as $key => &$value) {
                    $is_type = ($key === "test3" || $key === "test13") ? PDO::PARAM_INT : PDO::PARAM_STR;
                    $stmt->bindValue(":$key", $value, $is_type);
                }
                $this->result["sql"] = $stmt->execute();
            } catch (\Throwable $th) {
                //throw $th;
                $this->result = null;
                print $th->getMessage();
            }
        }
        print json_encode($this->result);
    }
}

//RUN...POST DATA
if (isset($_POST["csrf_token"])  && d_xss($_POST["csrf_token"]) === $_SESSION['csrf_token']) {

    $_SESSION["offset"] = (int)d_xss($_POST["reset_flag"]) === 1 ? null : d_xss($_SESSION["offset"]);
    $filename = d_xss($_POST["filename"]);
    $cnt = (int)d_xss($_POST["cnt"]);

    $column_name = "test1,test2,test3,test4,test5,test6,test7,test8,test9,test10,test11,test12,test13,test14,test15";
    $header_skip = 1;

    $csv = new csv();
    $csv->ini_csv($filename, $cnt)->reader($header_skip)->tbl_save($column_name);
    $csv = null;
} else {
    print "";
}
function d_xss($data){
    $data = strip_tags($data);
    $data = htmlspecialchars($data,ENT_QUOTES);
    return $data;
}
<?php
 // ログインした状態と同等にするためセッションを開始します
 session_start();
 // 暗号学的的に安全なランダムなバイナリを生成し、それを16進数に変換することでASCII文字列に変換します
  $toke_byte = openssl_random_pseudo_bytes(16);
  $csrf_token = bin2hex($toke_byte);
  // 生成したトークンをセッションに保存します
  $_SESSION['csrf_token'] = $csrf_token;
?>
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<meta name="Description" content="Enter your description here"/>
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.6.0/css/bootstrap.min.css">
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/css/all.min.css">
<title>CSV</title>
</head>
<body>
    <input type="hidden" name="csrf_token" value="<?=$csrf_token?>">
    <span class="h3" id="cnt"></span><br><br>
    <span class="h4" id="read_csv"></span><br><br>
    <span class="h4" id="debug"></span><br><br>
<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>
<script>
    window.onload = function(){
        read_csv(0,1);
    };
    function read_csv(cnt,reset_flag){
        try{
            $.ajax({
            type: "post",
            url: "./assets/php/class_csv.php",
            async: false,
            data: {csrf_token:document.getElementsByName("csrf_token")[0].value,reset_flag:reset_flag,filename:"dummy.csv",cnt:cnt},
            dataType: "json",
            success: function (response) {
                    if(response){
                        cnt = response.cnt;
                        document.getElementById("cnt").innerText = cnt;
                        if(response.data){
                            document.getElementById("read_csv").innerText = response.data[0] + response.sql;
                            document.getElementById("debug").innerText = cnt ===21?response.data:document.getElementById("debug").innerText;
                        }
                        setTimeout(function(){read_csv(cnt)},0);
                    }
                }
            });
        }catch(e){
            console.warn(e);
            read_csv(cnt);
        }
    }
</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.

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わらわらわら(www)をのけました。キャッシュこワい🙄

2022.08.23

Logging

こんにちは、今日は朝少しサーバーをイジって朝食後、外出しておりました。

まだ、不安定ですがwwwを除けてzip358.comに戻しました。除けた理由は気まぐれです、DNSのキャッシュが意地悪していて切り替えに時間を費やしてしまいましたが、一応無事に変更した形になります。

これが仕事だったら嫌だなって感じます、数ヶ月使用しているとキャッシュがDNSサーバーに蓄積されているので、その切替は各サーバー頼み。特に大企業じゃない限りDNSサーバーのキャッシュを削除してくれないでしょうね。

WEBサイトやWEBアプリを扱っている企業の担当者にとってサイト移行は胃が痛む仕事かと思います。お客様には見えないと言われたり上司からは早く見えるようにしてとか言われたりする場合もありますからね。因みに自分は徐々に移行する方法でサイト移行を済ませます。まずはDBを移行し、その後、ファイルなどを移行しホストを変えてみて上手く動作しているか確認後、IPアドレスを変更するという形です。

尚、メールサーバは大体、以前のサーバーを使用して頂けるならそうして貰います。

零細企業の場合、インフラからバックエンド、フロント全てに関わることもあるので良い経験になります。良い経験ですが大変です、言うがやすし行うは難しです。

著者名  @taoka_toshiaki

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最高権限でも削除できないファイルが有る?

2022.08.18

Logging

おはようございます。今日は生憎の雨☔ですね。

さて、先日の事ですがBluetoothが使用できなくなって悪戦苦闘のすえ、何とか復旧した話を記載します。最初はWindowsの設定画面にBluetoothがオフになっていますという文言が表示されていました。差し込んでいるのにも関わらず、このような文言が表示されていたのでデバイスマネージャーで確認するとなにやらエラーが出ていてデバイスが強制終了している模様でした。

ドライバーを削除して再度入れ直したら、上手く動作するだろうと思っていたのですが何度繰り返しても全然駄目。そんな回復しない状態が1時間続きました。これでは埒が明かないので考えを切り替えドライバーの原因ではなく、恐らくWindows側の問題だと思いレジストリを調べました。

これが結果的に正解でした。途中レジストリが削除出来ない問題などに直面しながら最終的に使用できるようになったのです。ここで一つ勉強になったのがアドミニストレータでも削除が出来ないレジストリがあるという事です。恐らくセキュリティの観点からマイクロソフトがそういう設定をしているのだと思いますが、これが結構厄介だなと感じました。

因みにWindows10、11はバグがありブルートゥースと接続した機器が削除出来ないという不具合があるのです。今回、それが間接的に悪さをしていたのですが直接原因はオフとオンのフラグが反転していたのが問題でそちらを修正して再起動をかけると認識したという結果になります。

今回の事象は特殊なので対応はご自身でググりながら解決をお願い致します。尚、レジストリを変更したり削除したりするとWindowsが動かなくなる恐れがあるので、素人にはオススメしません。

著者名  @taoka_toshiaki

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明日からのためにデスク周りを整理しました。DIYみたいな事を…。

2022.07.15

Logging

おはようございます。あっという間にこの日が・・・来ました。今後の事とかは明日、記事にします。

さて「明日からのためにデスク周りを整理しました」というタイトル通り、デスク周りのごちゃごちゃしていた部分をDIYして机の下に収納しました。この記事は予約投稿ですので正確には月曜日時点でデスク周りは綺麗に片付いている状態になっていると思います。

まず、使わなくなった携帯電話をWEBの動作確認用に使っているのですが、雑然と机の上に置いていたものを後付の机引き出し(収納)を購入しその中に入れるようにしました。その他、ipad proと旧型iPhone、メモ用の方眼紙、英単語帳も収納に入れています

https://www.youtube.com/watch?v=vNWDaAntLpU

次に動画にも写り込んでいると思いますが、机の上にコンセントを置いていたのですが、こちらも収納入れを購入し机の下に取り付けた形になります。

また、収納とは関係ないのですがDisplayPortを購入し全てのディスプレイをビデオボードに接続し出力出来るようにしました。今までマルチポートしてオンボードに刺していたのですが、イラストレーターなどの力を最大限に活かしたい場合はマルチポート設定はOFFにした方が良いとあるサイトに記載してあったので、そのように変更しています。

今回のDIYの費用は5000円程度になりますが、良くなった感じがします(自己満足ですけどね😆)。

尚、整理したデスク周りは近日中にこの記事に追加します。

追伸:収納引き出しを購入したのですが、ipadや方眼紙が入らなかったので机の上に置いた状態になってます。そしていつも使用するものは手元にある方が効率が良い・・・。

著者名  @taoka_toshiaki

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そろそろPHPのバージョン引き上げしないと駄目。WPの話。

2022.06.09

Logging

おはようございます。お腹が痛くなるとそれが一週間ほど続いたりします😭。

今日のタイトルは「自分のサーバーのPHPバージョンをアップさせない駄目。WPの話」です。いつの間にかWordPressのバージョンが6になりましたよね。いまの推奨環境ではPHP7.4以上になっています。ワードプレスのロードマップがどうなっているかは知りませんが、そのうちPHP7.4は非推奨になり何れ動作しなくなることは目に見えているので、近々、PHPのバージョンアップを行いたいと思います。

その際はサーバーを停止することもあるので、表示されないという事象が起こる可能性があります。

尚、cgi-binを使用して動かすようになると思います。エンジンエックスでcgi-binを使用するのは初めてですので、長い間、サーバーが不安定な状態になるかもしれません。

著者名  @taoka_toshiaki

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All in ONE SEOはヘッダーをゴニョゴニョしてくれるだな😌

2022.03.16

Logging

All in ONE SEOはヘッダーをゴニョゴニョしてくれるだな😌という事で自分でヘッダー部分にタイトルやソーシャル用のタグを基準する必要ないのです。

因みに個別記事に関連記事が入っているとそれがタイトル名になる場合がありますので、そこらへん関連記事の構造を意識する必要があります。その事を知らなかったので一時タイトル名が違ったタイトル名が表示されていました。

SEO的にどれぐらい効果があるかは不明ですが、ワードプレスで開発するときにAll in ONE SEO入れておくと勝手にそこらへん記述がコードに挿しこむ事が出来るので結構便利かと思います。

ただ、プラグインですからね、無名なプラグインを使っていると痛い目にあう事もあるので注意が必要です。もし無名なプラグインで良いのがあったら似たような動作で自作プラグインを作ったほうがマシです。何もかも人様のプラグインを使っていると後々のメンテナンスで痛い目にあいますし、下手をするとプラグインとともに共倒れって事さえありますので、プラグイン導入は慎重にした方が良いです。

特に企業サイトの運営にむやみにプラグイン導入は間違いなく害悪です。

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コード書き初め、そろそろネタが尽きてきたよ「始め」!?

2022.01.03

Logging

コード書き初めは何が良いのかなぁなどと考えておりましたが、やはりこれかなっていう事で文字のグラデーションを徐々に変えてい行くものを作ってみました。IEとかでは動きませんが、最新のChromeやFirefox、エッジなどでは動くかなと思います。ソースコードを写景してみて、コードの動きがわかればソースコードを変更していろいろと試してみてください。

Rewind 2021 – Love of the Code

動作はこちらから確認くださいませ。

https://zip358.com/tool/demo51/

尚、このコードは2021年の12月28日に書いたものになります。

<!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">
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<title>Happy New Year 2022</title>
<style>
    body{
        background-color: black;
    }
    #HNY{
        font-weight: bold;
        font-size: 222px;
    }
</style>
</head>
<body>
    <h1 id='HNY'>Happy New Year 2022</h1>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.slim.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>
<script>
    let color1 =["40","E0","D0"];
    let color2 =["FF","8C","00"];
    let color3 =["FF","00","80"];
    let postion =[2,0,1];
    setInterval(() => {
        if((parseInt(color1[postion[0]],16) + 1)<255){
            color1[postion[0]] = (parseInt(color1[postion[0]],16) + 1).toString(16);
        }else{
            color1[postion[0]] = (100).toString(16);
            postion[0]--;
        }
        if((parseInt(color2[postion[1]],16) + 1)<255){
            color2[postion[1]] = (parseInt(color2[postion[1]],16) + 1).toString(16);
        }else{
            color2[postion[1]] = (50).toString(16);
            postion[1]--;
        }
        if((parseInt(color3[postion[2]],16) + 1)<255){
            color3[postion[2]] = (parseInt(color3[postion[2]],16) + 1).toString(16);
        }else{
            color3[postion[2]] = (80).toString(16);
            postion[2]--;
        }
        
        for(key in postion){
            if(postion[key]<=-1){
                postion[key] = 2;
            }
        }
        //console.log(`#${color1.join("")}, #${color2.join("")}, #${color3.join("")}`);
        document.getElementById('HNY').style = `
        color: #FF8C00;
  background: -webkit-linear-gradient(0deg, #${color1.join("")}, #${color2.join("")}, #${color3.join("")});
  -webkit-background-clip: text;
  -webkit-text-fill-color: transparent;
        `;    
    }, 70);
</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.

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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.
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WordPressのapply_filtersを使うと便利ですよ。

2021.11.29

Logging

明日(2021/11/30)は高知県は雨が降るそうです、冬の雨はあまり自分は好きではないです・・・。どんより曇り空よりかはマシですけどね。

さて「WordPressのapply_filtersを使うと便利ですよ。」というお話です、有名なプラグインにはapply_filtersが大体あるので、それを使ってプラグインに自分のオリジナル処理を割り込むことが可能です。では、 apply_filtersはどんな動作をするかと言えば、独自のフィルターを登録するときに使用します。

なので、add_actionを使って登録されている独自のフィルター名を参照することで外部のプラグインに変更処理を行うこと等が可能になります。

<?php apply_filters( $tag, $value, $var ... ); ?> 
<?php add_action( $hook, $function_to_add, $priority, $accepted_args ); ?>

apply_filtersとadd_filterがどういう物なのかを完結に説明しているサイトが有りましたので、リンクを記載しときます。

https://blog.z0i.net/2016/11/apply-filters-add-filter.html

余談:ある有名なプラグインのコードを読んでいて、自分がプラグインを作るときにもapply_filtersなどを記載しておくと開発者に使用していただける確率は高くなるなと感じました。

著者名  @taoka_toshiaki

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プログラム言語レッスン動画じゃない緩いやつ始めます。いやハジメマシタ!!

2021.10.25

Logging

プログラム言語レッスン動画じゃない緩いやつ始めます。YOUTUBEでむかし、ズブズブなPHP言語レッスン動画をUPしていました、今回は音声説明も何もないダダ、コードを書いている緩い動画を日々UPしていきます。動画に音楽を添えたスタイルにしようと思いますが、その他の解説や何やら動画に組み込みません。解説は概要に書くか、難しくなってきたらブログ記事にしようと思います。書いたコードサンプルはGithubにでもUPしていきます。

ネタが尽きたら動画UPの頻度が落ちると思います。タイトルは『T2がコードを10年書いている』です、今のYOUTUBEチャンネルを使ってUPしていきます。

トイウコトデ早速UPしました。

code{0} JS編-part1

初回はIF文で動作するプログラムになります。ソースコードは下記に置いていますのでご自由に使用くださいませ。

https://github.com/zip358/T2_pg

code{0} JS編-part2

追記:音声での解説を検討中。

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PHPのこれは知っているでしょ。知らない人でもエンジニアしている人はいるけどね。#駆け出し

2021.10.14

Logging

今日から書く時間、正確には記事のUPする時間を変更しました、変更した理由はソーシャルメディアからの流入を増やそうという事から時間帯を変更しました。PS.この頃、ダイエットの一環で自転車に乗って小一時間運動しています。

さて、PHP言語をこの頃、触っていなかったので、久々にサンプルコードを書きました。前々の会社ではクラスの概念を知らない人がいてその人にオブジェクト指向を丁寧に教えてたのですが、何だか覚えたら何か自分で覚えたみたいに言っていて、やるせない気持ちになった事を覚えています。

php7

今回書いたサンプルコードは?と?は同じコード動きをするものだという事は理解できると思います、プログラムって、最終的に正確な動作していれば問題ないのです。最初からシンプルなコードを書こうとはせず、今の自分のベストコードを書けば良いです。大体、過去のコードを見るともっとシンプルに書けるなと思います、それは自分の技術が成長している証です。そういう事ですので日々努力していれば道がひらけます。

自分みたいにダラダラと生活していると中々、道がひらけないので注意してくださいな。

https://zip358.com/tool/demo45/

以上、現場からでした。

<?php
//?
function foo1 (){
    return new class {
        public static function hoge(){
            print "foo1->class->hoge".PHP_EOL;
        }
    };
}
foo1()->hoge();

//?
function foo2(){
    //return array("hoge"=>"foo2->hoge");
    return ["hoge"=>"foo2->hoge"];
}

print foo2()["hoge"].PHP_EOL;

//?
function foo3(){
    $obj = new class{
        public static function hoge(){
            print "foo3->class->hoge".PHP_EOL;
        }
    };
    return $obj;
}

foo3()->hoge();

著者名  @taoka_toshiaki

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C#でwebview2を使用して情報を収集するためのサンプルコード。

2021.08.22

Logging

今日は日曜日ですね。先日は久しぶりにお天気になったので外へ出ていっておりました。これを投稿する日は晴れているでしょうか。

さてjavaを勉強している合間にC#も勉強しております。javaを勉強しているとC#に応用が効くのでとてもやりやすいですね。webview2というオブジェクトをインストールして使用しました、VC#2019で開発しているのですが既存のwebBrowserというオブジェクトは全然というほど役に立ちません。例えばYahooのトップページを開いたらjavascriptエラーのアラートが表示されたりして動作してくれません。おそらくwebBrowserというオブジェクトを使用して何か開発している人はあまりいないじゃないかなと思います。

今回、作成したサンプルコードはYahoo!ニュースのITニュースのタイトルとリンクを収集するものですが、この方法を応用してブラウザの作業を自動化することはそれ程難しくないと思っています。

サンプルコードの一部を記載します=ボタンをクリックする場所に埋め込んだソースコードになります。因みにawaitを使用しているのでボタンクリックにはasyncしてあげる必要があります。

※注意事項としてYahoo!ニュースのソースコードが変わればそれに対応したコードを記載する必要があります。

C# webview2でテスト
PM> Install-Package Microsoft.Web.WebView2 -Version 1.0.902.49
        async private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {

         var result = await webView21.ExecuteScriptAsync(
                "(()=>{let obj = document.querySelectorAll(\"#uamods-topics > div > div > div > ul > li > a\");" +
                "let str = \"\";" +
                "for (let i = 0; i < obj.length; i++)" +
                "{" +
                "str += obj[i].innerText + \"[\" + obj[i].href + \"],\";" +
                "}" +
                "return str;" +
                "})();"
             );
            richTextBox1.Text = result.Replace(",","\n").Replace("\"","");
        }

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Twitterプロフィールからスパムみたいなアカウントかを機械学習で判定してみた。

2021.06.28

Logging

Twitterプロフィールからスパムみたいなアカウントかを機械学習で判定してみました。

機械学習にしてもらう①。

何故、このような事を考えたかはスパムみたいなアカウントってぱっと見で人は区別できるよねって思ったのでLobeというソフトを使って画像解析(機械学習)してモデルをエクスポートし、そのモデルをテンソルフローで使用して動作確認してみました。

機械学習にしてもらう②

結果は、まぁまぁの精度だったのでモデルをお裾分けしますね。因みにTwitterのプロフィール画像のスクリーンショットを行った時のソースコードも提供します。

尚、機械学習に使用したプロフィール画像は400枚ほど(少ない?)です、ok-image(一般人)とng-image(スパムみたいなアカウント)というラベルを付けて学習させてます。

model::https://zip358.com/ai-model/tw-profile/saved_model.pb (?モデルの中身はtensorboardでご確認を!)

zip358com
zip358
# Generated by Selenium IDE
import time
from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from selenium.webdriver.support import expected_conditions
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities
from selenium.webdriver.support.ui import Select

class twss():
	def setup_method(self):
		self.driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())
		self.vars = {}

	def teardown_method(self):
		self.driver.quit()

	def screenshots(self):
		self.driver.get("https://twitter.com/")
		self.driver.set_window_size(945, 900)
		with open('twname.dat','r',encoding="utf-8") as f:
			for line in f:
				FILENAME = "X:\\var\\www\\html\\labo_ai\\twss\\image\\screen_" + line.replace('\n', '') +".png"
				self.driver.get("https://twitter.com/" + line.replace('\n', ''))
				time.sleep(2)
				self.driver.save_screenshot(FILENAME)
		f.close()
		self.driver.quit()
twss = twss()
twss.setup_method()
twss.screenshots()

著者名  @taoka_toshiaki

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radiko[ラジコ]のWindowsアプリがないので作りました。

2021.03.24

Logging

昔、ラジコのWindowsアプリが存在していたのだけど今は使えなくなっていたのでradiko[ラジコ]のWindowsアプリを作りました。簡単な仕様です・・・とても簡単で単なるwebブラウザをはめ込むようにしているだけです。なのでこのページからリンクを辿れば別のサイトに移動することができます。何故、これを作ったのかというとブラウザとは別にアプリとして開きたかったという経緯があります。動作環境はwindows10です。

使用したい方は下記のURLからダウンロードしてくださいませ。

https://zip358.com/tool/radiko-view-Setup-1.0.0.zip

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FF14を自動起動させてパスワード入力を

2021.03.23

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Power Automate Desktop使用してFF14を自動起動させてパスワード入力する事を試みる。パスワード入力の動作を録画して再現して実行してみると動かないので自分で直しました。当初はUI Pathを活用して試してみたけど結局、うまく行かないので凄く単純な方法で動作をさせました。因みにこの方法はFF14が開いている最中に他のアプリを開いたりすると上手く動作することが出来ないので悪しからず。

上記のような設定をします。ウェイト(待ち時間)はご自身のPCによって調整が必要です。キーの送信部分は下記のように設定ください。

これで超長いパスワードを入力することもなくワンパスワードを入力すれば良いようになりました。ワンパスを設定していない方やフリープレイの方は送信するテキストを入力して保存するだけで後は、Power Automate Desktopを起動してフローを再生(実行)することで自動的にFF14が起動してパスワードを入力してくれます。

※前手順としてID保存状態にした状態で上記を実行ください!!!

https://flow.microsoft.com/ja-jp/desktop/

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