Kuehar's Blog

SwiftUIマスターに、俺はなる！ という冗談は置いておいて。 なんか楽しそうなアニメーションとかやりたいよなぁ〜と思い、YouTubeで SwiftUI Animation で検索したら面白そうなのがあったので見様見真似で模写。 コードは ここ。 何ができるかというとこんな感じのボタンを押した時に以下のようなアニメーションを行うというもの。 すっごい立体的・・・ 特に技術的な記事ではないけど無料でこういうちょっとした遊びを学べるのはいい時代だなぁと思いました。 基本は公式のチュートリアルでさくっと学んであとは無料で真似て描いてこれっていうものを作ってみるという時代が来ているのかも。 これからも楽しく学んでいけるといいなと思いました！ （小学生の感想文かな?)

忘れることが多いので 逐一メモしておく。 間違えている場合は親切な方が指摘してくれると思う。 で、コアデータってなんやねんという話。 調べてみたら、 Apple系の製品(WatchOSとかMacOSも含む)アプリ開発ではデバイス単体でオフラインでもアプリのデータを使えるようにしたり、一時的なデータをキャッシュしたりとかするためにコアデータフレームワークなる仕組みでデータを管理してるんだそうな。 それらの特徴としては、 アプリケーションにおけるモデルレイヤにあたる部分 データを溜めて、取り出して、更新して、削除ができる オブジェクトグラフを管理できる 特別な実装をしなくてもUNDO/REDOができる 一時的なデータをキャッシュできる 大きな枠組としてはデータベースではない (一般的にはSQLiteを使う事が多いみたい) 特徴的にはこんな感じっぽい。 SQLiteってデータベースの枠組みに入るんちゃうんかい・・・と思ったけど、バイナリデータとかXMLファイルで管理することもあるらしく、くくりやすくするためにざっくりとまとめたらそうなったみたい。 あまり納得は言っていない。 オブジェクトグラフというのは例えば本があった時にそれに付随するその本の筆者やジャンルなどの付随情報をグラフ構造で管理している、みたいな形式のことらしい。 データベースを使うんだろうなぁと個人的には思っていたので個人的には衝撃。

djoserとは 使い方 djoserとは djoser とはDjango REST Framework上での基本的なユーザー認証や登録などの認証周りをサポートしてくれるライブラリです。 カスタムモデルに対しても使え、Djangoのコードを再利用するような形をとるのではなく、Single Page Application(以下SPA)によりフィットするようなアーキテクチャを目指して作られています。 今回はdjoserの最もシンプルな認証機能の実装について書きます。 なお、この認証はセキュリティの面などから実際に使用するべきではなく、以下のJWT認証のようなより強固なセキュリティの設定があります。 あくまでお手軽な認証として紹介します。 ソースコードは こちら なお、以下の全てが導入後にエンドポイントとして使えます。 /users/ /users/me/ /users/confirm/ /users/resend_activation/ /users/set_password/ /users/reset_password/ /users/reset_password_confirm/ /users/set_username/ /users/reset_username/ /users/reset_username_confirm/ /token/login/ (Token Based Authentication) /token/logout/ (Token Based Authentication) /jwt/create/ (JSON Web Token Authentication) /jwt/refresh/ (JSON Web Token Authentication) /jwt/verify/ (JSON Web Token Authentication) Getting started djoser関連の記事を他にも書いています。 djoserを使ったDjango REST Frameworkでの認証機能の実装 djoserを使ったDjango REST FrameworkでのJWT認証機能の実装 なお、今回はJWT認証を用いたユーザー認証を実装することとします。 使い方 途中

スタック スタックについて Pythonでのスタック利用例 Pythonでの表記法と注意点 連結リストの要素を逆転させる 逆ポーランド記法の計算 ディレクトリ構造の短縮化 スタック について改めて使い道を模索してみたのでメモ。 スタックについて 底のある箱の中に積み木を積んでいくイメージ。 いわゆるLIFO(last in first out)、最後に入れたものを最初に取り出す、というデータ構造。 要素を取り出す時の操作を pop 、要素を入れる時の操作を push という。 スタックを連結リスト、もしくは配列で実装した場合のpop、pushの操作はO(1)の計算量となります。 Pythonでのスタック利用例 Pythonでの表記法と注意点 他の言語と同様に、Pythonでも Stack が組み込み関数として用意されています。 ここで注意すべきなのは上記で用意したPythonでリストを用いてスタックを表す場合には push ではなく、 append を使う点です。 スタックとして使う場合は以下のように要素の出し入れを行います。 >> > stack . append ( 6 ) >> > stack . append ( 7 ) >> > stack [ 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ] >> > stack . pop ( ) 7 >> > stack [ 3 , 4 , 5 , 6 ] >> > stack . pop ( ) 6 >> > stack . pop ( ) 5 >> > stack [ 3 , 4 ] 他にもスタックには様々な使い道があります。 連結リストの要素を逆転させる def reverse_linked_list ( head ) : nodes = [ ] while head : nodes . append ( head . data ) head = head . next 逆ポーランド記法の計算

けんちょん本を読むと・・・ けんちょん本 ってAmazonで検索すると出るんですね。知らなかった。 本題に戻りますが、この本には二分探索法の章があります。 C++の話 その中でC++のライブラリである std::lower_bound() を使う際に得られる情報について記述があります。 std::lower_bound() の使用自体はソート済みの配列 a と key が存在するかという内容のライブラリです。 もう少し具体的に記述すると、 a[i] >= key という条件を満たす最小の添字 i を返す(この時の計算量は配列Nに対してO(logN))、というものなのですが、これは単に配列の中に存在するか否か、だけのライブラリではないという事みたいです。 例えば、 配列のなかに key が存在しない場合、与えた key 以上の値の範囲での最小値を取得 配列のなかに値 key が複数あった時、その内の最小の添字を取得 といったような使い方があるようで、これについて学んだ時、Pythonで似たようなライブラリは無いのかパッと思い浮かばなかったので、調べてみました。 Pythonの話 Pythonでは bisect が該当するようで、何度か使ったことはあったが詳しい仕様を思い出せなかったので、実際にドキュメントを読みながら使い方を見てみました。 import bisect a = [ 3 , 8 , 11 , 18 , 27 , 31 ] bisect . bisect_right ( a , 20 ) # 4 print ( bisect . bisect_right ( a , 11 ) ) # 3 print ( bisect . bisect_left ( a , 11 ) ) # 2 この配列に 18 を足してみましょう。すると bisect は以下のような振る舞いをします。 import bisect a = [ 3 , 8 , 11 , 18 , 18 , 27 , 31 ] bisect . bisect_right ( a , 18 ) # 5 bisect . bisect_left ( a , 18 ) # 3 lower_boundはbisect_left

アップデートしたら使えるようになっていた 公式 からリリースされている通り、 BraveのiPhoneとiPadアプリのユーザーは、 新機能「Playlist」 を、 v1.25版 から利用可能になりました。これはユーザーが動画・音声コンテンツを好きなプラットフォームから保存し、楽しめるようにする機能です。Brave Playlistを使うと、ユーザーは複数のプラットフォームから選んだコンテンツを1つのプレイリストに保存して、いつでも、どこでもアクセスできます。音楽、動画、ポッドキャストなどを、通勤や旅行、日常生活で楽しむのに最適な機能です。 オフライン でYouTubeの動画を手元にダウンロードし、どこでも視聴可能になる機能が今回のアップデートで追加されました。 いやいや、これ相当便利ですね。 Braveを使っている方なら、Braveを通してYouTubeを視聴すれば広告を見なくて済むということを知ってらっしゃるとは思うのですが、まさかオフラインでも視聴可能になるとは・・・ AdBlockなどを活用すれば他のブラウザでも広告をブロックすること自体はできたのですが、まさか無償でブラウザ側が実装してくれるとは！ ただ、広告収入をメインにしているYouTube側から規制されそうな気もしますが・・・ どうなんでしょうか？ ちなみにこの機能、よくみたら5日前の段階でリリースされていたようなのですが、チェックできていなかったので先ほどアップデートをしたときに驚きました。 使い方 直感的に使えるので、すぐに使い方は分かるようになるかと思います。 1. YouTubeを開く 2.保存したい動画を開く。この時、画面下部に「Brave Playlistに追加する」と表示されるのでタップ。 3.画面右下の「・・・」をタップし、表示されたPlaylistをタップ 4.ダウンロードが始まっているので、完了するまで待つ。 5.ダウンロードが完了次第いつでもどこでも楽しめるように！ これで完了です。 例えば機内モード(左上の飛行機マークに注目してください)にしたとしても問題なく動画は再生されます。 これで広告無し、しかもオフラインでもYouTubeを楽しめるようになりました！

計算量の改善 って意外と取り組む事がないなぁと最近思い始めて、一回解いた問題の回答をより良くできる方法を考えたりしている今日この頃です。 昔に比べてメモリの性能が改善しているためよっぽど致命的なアルゴリズムを設計しない限りはなんとかなる ソートなどのアルゴリズムはライブラリのものを呼び出せばなんとかなる etc… 色々な理由はあると思いますが、だからと言ってサボっていい理由にはならないと思うのでいい例を探していたらこんな問題を見つけました。 Majority Element 整数を格納したリストが与えられるのでそのリストの中で最も多い値を返してください、という問題です。 例えば、 Example 1: Input: nums = [3,2,3] Output: 3 Example 2: Input: nums = [2,2,1,1,1,2,2] Output: 2 といったような形式です。 今回はSolutionにもある通り、それぞれの問題に対する取り組み方を書きます。 例えばBruteforce。これはとにかく全パターンをしらみつぶしに実行して答えを導く、というものです。 class Solution : def majorityElement ( self , nums ) : majority_count = len ( nums ) // 2 for num in nums : count = sum ( 1 for elem in nums if elem == num ) if count > majority_count : return num 解けるものの、for文で2回走査しているため、計算量がO(N^2)とお世辞にもいいとは言えません。 では次にハッシュマップに格納して解く例です。 class Solution : def majorityElement ( self , nums ) : counts = collections . Counter ( nums ) return