始まりは一件のメールから。 Title: Action Required - Your certificate renewal Greetings from Amazon Web Services, You have an AWS Certificate Manager (ACM) provided SSL/TLS certificate in your AWS account that expires on Nov 04, 2017 at 12:00:00 UTC. That certificate has the following domains: example.com, *.example.com AWS account ID: xxxxxx AWS Region name: us-east-1 Certificate identifier: arn:aws:acm:us-east-1:xxxxxx:certificate/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx Therefore, ACM has initiated the process to renew this certificate. You must take the action below before Nov 04, 2017 at 12:00:00 UTC to avoid certificate expiration, which might cause your website to become unreachable.

WEB+DB PRESS Vol.100が発売されましたね。 記念すべき Vol.100 おめでとうございます！ WEB+DB PRESS の連載「Perl Hackers Hub」今回のテーマは「【第46回】Perl 5.26で変わること」です。 Perl 5.26 で追加になった機能、アップグレードの際に気をつけなければならないところ( 特に @INC 問題とか )などに触れられているので、 Perl Monger の方はぜひ読むとよいと思います。 追加された機能のひとつとして Unicode 9.0 サポートが挙げられているのですが、以下のような簡単な紹介に留まっています。 Unicode 9.0にはオリンピックで活躍するであろう金銀 銅メダルの絵文字などが追加されました。 Unicode 9.0 で変わるのはそれだけではありません！ Unicode 9.0 での 書記素クラスタ(grapheme cluster) の扱いを少し前に調査したので紹介します。 書記素クラスタ(grapheme cluster)とは 書記素クラスタ(grapheme cluster)とは、人間にとって自然な1文字を表すものです。 たとえば “é” という文字は一見1文字に見えますが、 length で文字数をカウントすると2文字としてカウントされます。 $ perl -Mutf8 -E 'say length "é"' 2 これは length がUnicodeのコードポイント数を数えており、 “é"が"e”(U+0065) + アクセント記号(U+0301) の2つのコードポイントで構成されているためです。 他にも異字体セレクタというのがあったり、 絵文字シーケンスというのがあったりして、 コードポイントの数＝文字数とは限りません。 これらの文字たちを1文字として数えるための概念が書記素クラスタ(grapheme cluster)です。 Unicode 9.0での変更点 Unicode 8.

先日Go1.9beta1がリリースされました。 Go 1.9 Beta 1 is released! Announcement:https://t.co/lV5nvXwOoR Get it!https://t.co/2LhlOo2EtX#golang pic.twitter.com/zm09DwX93q — Go (@golang) 2017年6月14日 Go 1.9 Release Notes 型エイリアスのサポート、math/bitsパッケージ、 sync.Map型など、 今回のアップデートでも便利そうな機能が追加されます。 詳しくはtenntennさんのGopher Fest 2017参加レポートをどうぞ。 今回のリリースノートを見て、個人的に注目しているのはMonotonic Clocksのサポートです。 他の機能追加はTwitterとかで見かけるけど、 Monotonic Clocksはなぜかあまり見ない・・・。 beta1がでて手軽に試せるようになったので、試してみました。 Monotonic Clocks Go1.8以前で取得していた時刻は「wall clock」といい、現在の正しい時刻を知るために使います。 一方「monotonic clock」は、時間を計るために使うものです。 Go1.9からはtime.Nowで取得できる時刻に「wall clock」と「monotonic clock」が含まれるようになります。 timeパッケージのドキュメントから コード片を引用します。 t := time.Now() ... operation that takes 20 milliseconds ... u := time.Now() elapsed := t.Sub(u) 上のコードで elapsed は 20ms となるはずですが、 実際はそうはならないケースがあります。 具体的には以下のようなケースです。 ntpdなどによってOSの時刻が変更された場合 うるう秒が挿入・削除された場合 Go1.9からはこのようなケースでも正しく時間を計ることができます。 うるう秒を入れてみた うるう秒が入ったときの挙動が気になったので実際にやってみました。 セットアップが簡単になるようNICTのPerl版SNTPのGolangポートを作ったので、 それを使って偽物のうるう秒を挿入してみます。

go-sql-driverにcontext.Context対応するプルリクエスト go-sql-driver/mysql#608 を送って取り込んでもらいました！！ 現時点ではまだ正式リリースされていませんが、次のリリース(version 1.4)から使えるようにはずです。 masterブランチではすでに使えるようになっているので、引き続き人柱募集中です。 コネクションプーリングを実装していて、自分も「context.Contextサポートしたい！」というかたのために、 実装の概要をメモとして残しておきます。 おおまかな仕組み 「contextの監視のみを行うgoroutine(以下、watcher goroutine)」をあらかじめ起動しておく 「やりたい処理を実際に実行するgoroutine(以下、executor goritune)」とchannelを経由してcontext.Contextをやり取りする watcher goroutineがこの実装で一番重要な部分です。 watcher goroutine の実装 一番重要な watcher goroutine の実装例から見てみましょう (実際には細かい最適化などが入るため、マージされたコードとは異なります)。 func (mc *mysqlConn) startWatcher() { // executor goritune と `context.Context` のやり取りをするための channel watcher := make(chan context.Context, 1) mc.watcher = watcher // executor goritune で処理が完了したことを知るための channel finished := make(chan struct{}) mc.finished = finished // コネクションがCloseされたことを知らせるための channel mc.closech = make(chan struct{}) // ここから watcher goroutine 本体 go func() { for { // executor goritune から `context.

GoとPythonとGrumpyの速度ベンチマーク ～Googleのトランスパイラはどれくらい速い？～という記事を拝読したのですが、 もう一歩踏み込んで検証して欲しい・・・。 並列処理性能が優れているほか、PythonコードからGoのパッケージをPythonモジュールのように呼び出して利用することもできるという特徴がある。 とGoogle、すごくスケールするPython実行環境をGoで開発から引用しているのに、 この件に全く触れていないんですよね。 Twitterに呟いたってどうせ誰もやってくれない気がするので、自分で試してみました。 環境 この記事を書いている2017年5月30日現在の最新バージョンで検証しました。 go version go1.8.3 darwin/amd64 CPython 2.7.13 Grumpy d8d01899f5 Grumpyのインストール方法はREADMEにある通り。 make export GOPATH=$PWD/build export PYTHONPATH=$PWD/build/lib/python2.7/site-packages ただ個人的な環境問題としてPythonのバージョン管理に利用しているpyenvとの相性が悪いらしく、 pyenvが管理しているPythonへのパスを直接通す必要がありました。 (これがないとPythonスクリプトがなぜかbashに処理される。なんかこの問題最近Twitterで見たような・・・) export PATH=$HOME/.pyenv/versions/2.7.13/bin:$PATH モンテカルロ法を並列実行してみる まず、並列処理性能について検証してみましょう。 モンテカルロ法の各試行は独立しているので、並列実行にするのは容易です。 Python2のthreadingモジュールを使って並列実行してみましょう。 コード #coding:utf-8 # モンテカルロ法 Pure Python 並列版 import threading import random import sys class MyThread(threading.Thread): def __init__(self): super(MyThread, self).__init__() self.c = 0 def run(self): r = random.Random() c = 0 for _ in xrange(num): x = r.random() y = r.

golangkyotoでString::RandomのGo移植についての発表があったと聞き、 これに対抗して以前途中まで書いていたString::RandomのGo移植をちょっといじって公開しました。 shogo82148/go-rerand 背景 ナイーブな実装の問題点 実はgolangkyoto以前にもGoの正規表現エンジンを使ってランダムな文字列を生成する試みはあって、 たしかにこれは面白そうだと記事を読んでいました。 「Goの正規表現エンジンを使ってファジング用ツールを書いてみる」 しかし、gocha同様、この実装では文字列の長さが幾何分布に従うため、短い文字が多めにでてしまいます。 % gocha -n 100000 'a*' | sort | uniq -c 50054 24894 a 12633 aa 6278 aaa 2994 aaaa 1517 aaaaa 809 aaaaaa 400 aaaaaaa 206 aaaaaaaa 109 aaaaaaaaa 54 aaaaaaaaaa 22 aaaaaaaaaaa 15 aaaaaaaaaaaa 7 aaaaaaaaaaaaa 4 aaaaaaaaaaaaaa 3 aaaaaaaaaaaaaaa 1 aaaaaaaaaaaaaaaa 正規表現のパターンを数え上げとその問題点 この問題を解決するために 「この先何パターンあるかを調べておけば、正規表現が表す文字列の集合からランダムに文字列を取り出せるのでは？」 と考え、golangkyoto以前からちょこちょこ実装を進め、不完全ながらも一応動作するところまでは書いていたのです。 有向グラフの経路数えあげ問題なので、メモ化再帰を使って頑張れば解けます。 少々面倒ですが、おねえさんの問題と比べれば簡単です。 パターンを数え上げる都合上、組み合わせが無限にある a* ような正規表現は扱えません。 a{1,10} のように明示的に範囲を指定する必要があります。 たとえば a{1,10} は10パターン組み合わせがあるので、20万個ランダムに生成すると、それぞれのパターンがおおよそ2万個ずつ生成されます。 (-d オプションについては後述) $ rerand -d -n 200000 'a{1,10}' | sort | uniq -c 20153 a 19863 aa 19899 aaa 19908 aaaa 19975 aaaaa 20000 aaaaaa 20081 aaaaaaa 20021 aaaaaaaa 20072 aaaaaaaaa 20028 aaaaaaaaaa [ab]{1,3}のような正規表現でも、それぞれのパターンがおおよそ同じ数だけ生成されます。

PostgreSQLで排他制約がめっちゃ便利！！を拝見したのですが、 とても些細なミスがあるのに気がついてしまいました。 本題とは関係ない重箱の隅をつつくような話なので、わざわざコメントするほどのことでもないかと考えていたのですが、 どうしても試してみたいクエリを思いつき、 偶然にもRedis、PostgreSQL、MySQLで近傍検索したときに セットアップしたPostgreSQL環境が残っていたのでやってみました。 試したかったこと そーだいさんの記事からSQLの実行結果を一部引用します。 demo=# SELECT * FROM schedule; schedule_id | room_name | reservation_time -------------+-------------+----------------------------------------------- 1 | soudai_room | ["2017-04-16 11:30:00","2017-04-16 12:00:00") 4 | soudai_room | ["2017-04-16 12:00:00","2017-04-16 12:30:00") 5 | soudai_room | ("2017-04-16 12:30:00","2017-04-16 12:40:00") 8 | soudai_room | ["2017-04-16 14:30:00","2017-04-16 16:00:00") (4 行) schedule_idの5をよく見て下さい。 他のスケジュールは半開区間[)(開始時刻は期間に含むが、終了時刻は期間に含まない)になっているのですが、 schedule_idの5だけ開区間()(開始時刻も終了時刻も期間に含まない)になっています。 つまり 2017-04-16 12:30:00 ジャストに空き時間があるのです。 ここに予約を入れてみたい！！！ 試してみた 環境再現 以下のSQLを実行して、そーだいさんの記事と同じ内容を含んだテーブルを作成します。 CREATE TABLE schedule ( schedule_id SERIAL PRIMARY KEY NOT NULL, room_name TEXT NOT NULL, reservation_time tsrange NOT NULL ); INSERT INTO schedule (schedule_id, room_name, reservation_time) VALUES (1, 'soudai_room', '["2017-04-16 11:30:00","2017-04-16 12:00:00")'), (4, 'soudai_room', '["2017-04-16 12:00:00","2017-04-16 12:30:00")'), (5, 'soudai_room', '("2017-04-16 12:30:00","2017-04-16 12:40:00")'), (8, 'soudai_room', '["2017-04-16 14:30:00","2017-04-16 16:00:00")'); -- schedule_idが1から始まってしまい、INSERTした内容と重複してしまうので調整 SELECT setval ('schedule_schedule_id_seq', 8); SELECTを実行すると同じ内容になっていることを確認できます。

先日 Google Code Jam Qualification Round 2017 が開催されました (って何？というひとはAboutのページを確認。本題では無いので説明略)。 僕もこれに参加して、D以外の問題A,B,Cを解いて、無事Round1へ進むことができました。 しかしPerlで解いたC-largeだけ何故か間違いの判定。 原因を探ってみたところ、PerlおよびList::Utilの64bit整数の罠にはまっていたことに気が付いたので、その備忘録として残しておきます。 問題が発生したコード 問題が発生するのは以下の計算をするコードです。 max: 250000000000000000と249999999999999999で大きい方を返す div: 249999999999999999を2で割った商を求める この計算をそれぞれ二通りの計算方法で実装してみます。 use 5.24.0; use List::Util qw(max); say "max:"; say max(250000000000000000, 249999999999999999); say max(249999999999999999, 250000000000000000); say "div:"; say int(249999999999999999/2); say 249999999999999999 >> 1; max: 順番を変えただけなので、同じ結果をになるはず div: 割り算と等価なビットシフトに置き換えたので、同じ結果になるはず 僕は「同じ結果になるはず」と期待していました。 しかし、これを実行してみると以下のようになります。 [Wandbox]三へ( へ՞ਊ ՞)へ ﾊｯﾊｯ https://wandbox.org/permlink/5fUBzLmBCRKUo4xZ max: 249999999999999999 250000000000000000 div: 125000000000000000 124999999999999999 原因 250000000000000000は大体2^57.8なので、64bitの整数で十分表現できます。 しかし倍精度浮動小数点数として扱われると、精度が53bit分しかないので正確に表現できないのです。 例えば以下のコードは"true"を出力します(ここだけ何故かGo)。 package main import ( "fmt" ) func main() { fmt.

golangで p := new(Type) と p := &Type{} の使い分けってどうするべきだろう? — MURAOKA Taro (@kaoriya) 2017年4月12日 こちらのツイートに対して、以下のベンチ結果が紹介されていました。 Go言語のヒープに確保するデータの初期化コストについて調べてみた しかしhnakamur2さんも言及しているように、 これはGo1.2.2時の結果。 その後、GoのコンパイラがGo実装になったり、SSAが導入されたりと、 今のコンパイラの実装は当時とは全く違うものになっています。 というわけで、現時点での最新のバージョン(Go1.8.1)で、同様の検証をおこなってみました。 検証コード 検証に使用したコードはGo1.2.2のときと全く同じものです。 // alloc_overhead.go package main type container struct { v [64]byte } func MakeContainer() *container { c := container{} return &c } func MakeContainerOneLine() *container { return &container{} } func MakeContainerNew() *container { return new(container) } func main() { _ = MakeContainer() _ = MakeContainerOneLine() _ = MakeContainerNew() } // alloc_overhead_test.

「サーバーで付近の情報を通知するサービスのつくり方」 という、Geohashを使って近傍検索を実現する記事をみつけました。 最近Redisに関する記事を書いた関係で、 この記事をみて「GeohashはRedisと一緒に使うともっと便利だよ！」と思わず宣伝したくなったのですが、 MySQL5.7でInnoDBに空間インデックス(Spatial Index)のサポートが入ったので 「MySQLでももっと簡単にできるのでは？」と思い、 RedisやMySQLを含めたいろんなDBで近傍検索を実現する方法を調べてみました。 以前、スマートフォンのセンサを活用して花火の打ち上げ場所を推定するアプリを作った関係で、 地球上での距離計算の実装も気になったので、それについても調査してみました。 関連知識 GeoHash Geohash（ジオハッシュ） は緯度・経度を短い文字列に変換する方法です。 距離が近い2地点のGeohashは似たような文字列になるという特徴があります(一部例外あり)。 この特徴を利用すると、文字列検索だけで近傍検索が実現できます。 地球上の二点間の距離 地球は完全な球体ではなく、回転楕円体であることが知られています。 地球の形がわからないと緯度・経度などを決められないので、 地球楕円体が定義されています。 近似方法によっていくつか種類があるのですが、GPSなどで使われているWGS84がよく使われているようです。 国土地理院が提供している測量計算サイトでは 距離と方位角の計算を使って緯度・経度から距離を計算できます。 回転楕円体上の距離の厳密解は求められない(要出典)ので、 数値計算によって求めることになります。 計算式を見て分かる通り非常に複雑なので、なんらかの近似をしている実装がほとんどです。 各種DBでの実現方法 Redis Redisでは3.2からGEO関連の機能をサポートしています。 ソート済みセットにGeohashを組み合わせて実現しています。 簡単に試してみました。データは以下の記事から拝借したものを使用します。 MySQLで指定した緯度経度から半径nメートル内検索っぽいのを実現するSQL PostgreSQLとOracleで緯度経度から半径nメートル内検索を実行してみる。 GEOADDでデータ挿入です。 ちなみにデータを削除するGEODELは用意されていないとのこと。 中身はソート済みセットなので、ZREMでいいんですね。 $ cat command.txt GEOADD geotable 139.777254 35.713768 上野駅 139.774029 35.711846 西郷隆盛像 GEOADD geotable 139.774744 35.712737 上野の森美術館 139.770872 35.712351 不忍池弁財天 GEOADD geotable 139.775696 35.716293 野口英世博士像 139.775803 35.715420 国立西洋美術館 GEOADD geotable 139.776544 35.716319 国立科学博物館 139.772776 35.717186 東京都美術館 GEOADD geotable 139.