がべーじこれくしょん

技術系とかいろいろ

FiddlerをMac OSXにインストールする方法

この記事はほとんど以下サイト様の記事と内容は一緒です。以下サイト様にもぜひ足を運んでいただければ幸いです。

sachips.byeto.jp

API解析って面倒だよね

某大学のシラバスを解析して活用しようという動きがあります。

僕もそれに乗っかっていろいろやってましたが、何ぶんパケット解析をしてcURLで叩く、みたいなのはまどろっこしいとなっていました。

そこで、WebAPIの開発ツールとしてWAASと呼ばれるゴミモノを作ってました。

github.com

そのことをとある方に話したところ、「Fiddlerで全く同じことができるよ?」と言われたので早速入れてみることにしました。

環境

OS: Mac OS X 10.12.2

手順

1. Homebrewをインストールする。

マカーでインストールしてない人はいないと思われる定番ツール。

もしインストールしてない、という方は、ターミナル上で以下のコマンドを叩いてください。

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

2. Fiddlerをインストールする

brew cask install fiddler

以上です。めっちゃ簡単ですね。 途中でパスワードを求められるはずなので、入力しましょう。

使い方は現時点ではあまり理解してないので、適当にいじった後に気が向いたらまた記事を書きます。

参考サイト

sachips.byeto.jp

PageMenuがSwift3に対応していなかったので自力で修正した話

普通にPodfileに追記してupdateしてcommand+Bでビルドすると大量のエラーが。

とりあえずネットを漁ったところ、CocoaPodsにあるCAPSPageMenu.swiftがどうやら古いものらしいので、PageMenuのGitHubからソースを丸パクリしてコピる。途中で警告でるけどUnPackする。

再度ビルドするものの一向にエラーは減らない。

とりあえず、Xcodeにくっついている自動変換機能を用いて変換する。

Edit -> Convert -> To Current Swift Syntaxを選択。

変換対象のファイルを選ぶ画面では、PageMenu.frameworkのみを選択し実行。これでだいぶエラーは減る。

あとは、エラーを一つ一つクリックし、fix-it欄に表示される修正候補をクリックしながら修正していく。

ただ、これでは修正仕切れないエラーが二種類ほどでてきた。

それが、'CGSizeMake' is unavailable in Swift'CGRectMake' is unavailable in Swiftの二種類である。

以下記事によれば、これらはどうやらSwift3.0ではすでに存在しない関数らしい。

qiita.com

「CGRectMake」→「CGRect」

<変更前>

private let mylabel = UILabel(frame:CGRectMake(0, 0, 100, 100))

<変更後>

private let mylabel = UILabel(frame:CGRect(x: 0, y: 0, width: 100, height: 100))

「CGSizeMake」→「CGSize」

<変更前>

myScrollview.contentSize = CGSizeMake(100, 100)

<変更後>

myScrollview.contentSize = CGSize(width: 100, height: 100)

元ソースを変更することも考えたが正直めんどいのでそれぞれ新規に関数を定義してラップすることに。

あまりグローバル空間を汚したくないがやむを得ません。衝突したら衝突したということで(???)

func CGRectMake(_ x: CGFloat, _ y: CGFloat, _ width: CGFloat, _ height: CGFloat) -> CGRect {
    return CGRect(x: x, y: y, width: width, height: height)
}

func CGSizeMake(_ width: CGFloat, _ height: CGFloat) -> CGSize {
    return CGSize(width: width, height: height)
}

以上のコードをCAPSPageMenu.swiftに貼り付ければ万事解決です。

一応今回諸々修正したものが以下です。コピペすれば使えると思います。

PageMenuをSwift3.0対応させた

本家リポジトリは以下です。ライセンスはすべて製作者に帰属します↓

github.com

pod installでコケてSwift開発やめかけた話

毎度おなじみ環境構築でコケるシリーズです。

今回はiOSアプリ開発で一躍話題となったCocoaPodsに関する話題です。

gemと同様に、CocoaPodsもPodfileというものを元にしてパッケージをインストールします。

そのときに使われるコマンドが、pod installなワケですが、

極稀に以下のようなエラーメッセージが出ることがあります。

[!] Unable to find a specification for `Alamofire`

かの有名なAlamofireが「ありません」というわけですから絶対におかしい

これの対処法については、以下の記事に載ってました。

qiita.com

試しにpod setupしてみます。

$ pod setup
~~~省略~~~
Please move or remove them before you merge.
  Aborting
  Updating 7063eec..cfe42c8
[!] CocoaPods was not able to update the `master` repo. If this is an unexpected issue and persists you can inspect it running `pod repo update --verbose`

コンフリクトしてる…??

とにかくかなり古いpodを使ってたみたいです。(化石…)

とりあえず指示通りpod repo update --verboseしてみます。

$ pod repo update --verbose
~~~省略~~~
  Please move or remove them before you merge.
  Aborting
  Updating 7063eec..e5f960c
[!] CocoaPods was not able to update the `master` repo. If this is an unexpected issue and persists you can inspect it running `pod repo update --verbose`

うーん治らない。

記事漁りしてたら近そうなissueが発掘されました。

CocoaPods was not able to update the `master` repo · Issue #5077 · CocoaPods/CocoaPods · GitHub

とりあえず提案に沿ってみる。

$ cd ~/.cocoapods/repos/master
$ git reset --hard
Checking out files: 100% (113726/113726), done.
HEAD is now at 7063eec [Add] TaskQueue 1.0.1
$ git status
On branch master
Your branch is behind 'origin/master' by 29491 commits, and can be fast-forwarded.
  (use "git pull" to update your local branch)
Untracked files:
  (use "git add <file>..." to include in what will be committed)

    Specs/0/
    Specs/1/
    Specs/2/
    Specs/3/
$ rm Specs/0/ Specs/1/ Specs/2/ Specs/3/

削除に長時間かかった。

では早速。

$ pod setup
CocoaPods 1.2.0 is available.
To update use: `sudo gem install cocoapods`

For more information, see https://blog.cocoapods.org and the CHANGELOG for this version at https://github.com/CocoaPods/CocoaPods/releases/tag/1.2.0

Setup completed
$ sudo gem install cocoapods

成功しました。こりゃ相当前にチャレンジして放置したんだなあ…(遠い目

なにはともあれこれでやっとこ開発環境整いました。思う存分AlamofireやらSwiftyJSONやらRealmやらを使えるわけで嬉しいです。

がんばるぞい

LINE BOT ハッカソン @ みす冬合宿2017 報告

MISWの冬合宿が先日行われたのですが、その3日目である2/27にLINE BOT ハッカソン@みす冬合宿2017を主催しました。

そこでの成果が、「おばあちゃんの知恵袋」です。

「〜って何?」「〜を教えて」といった聞き方をすると、その言葉について教えてくれます。

中身としては、それに関するWikipediaの記事を検索し、見つかった場合は一番最初の文を引っ張ってくるだけです。

中身が無いですね。

このbotの作り方は以下のとおりです。

  1. 材料: パソコン、デプロイ環境(Heroku)、アイデア
  2. はじめに、Herokuのデプロイ環境を構築して…
  3. ちくしょう!台無しにしやがった!お前はいつもそうだ。
  4. このbotはお前の人生そのものだ。お前はいつも環境構築で失敗ばかりだ。
  5. お前は色んなことに手を付けるが、ひとつだってやり遂げられない。
  6. 誰もお前を愛さない。

いつも通り環境構築で時間を潰してしまいました。ちくしょう。

Herokuはもう使いません(憤怒)

よければ友達登録して遊んでやってください。

友だち追加

機能追加もする予定です。(機能追加するとはいってない)

Raspberry Pi3にTensorFlowを入れてMNISTする

現在ARM用のTensorFlowは公式配布されていないので、有志によるRasPi用TensorFlowプロジェクトのものをつかってインストールします。

github.com

環境

項目
端末 Raspberry Pi 3
OS Raspbian Jessie With PIXEL (Kernel 4.4)

OS標準でPython2とPython3が入ってますが今後の事も考えてとりあえず3でいきます。

インストール

$ wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v0.12.1/tensorflow-0.12.1-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl
$ sudo pip3 install tensorflow-0.12.1-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl

TensorFlowは、インストール後のmodule関連エラーが絶えないライブラリとして個人的に有名です。

RasPi版TensorFlowも、mockというライブラリの関係でimportに失敗するとのことなので、予め一旦アンインストールしたのちインストールします。

$ sudo pip3 uninstall mock
$ sudo pip3 install mock

これにて準備完了です。

MNISTモデルの学習と実行

MNISTのコードに関しては、TensorFlowの公式チュートリアルに則って作成しました。

MNIST For ML Beginners - Tensorflow Tutorials

実行した結果、このようになりました。

$ python3 mnist.py
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
100 times   accuracy: 40.7499998808 %
200 times   accuracy: 89.4800007343 %
300 times   accuracy: 90.3100013733 %
400 times   accuracy: 90.7400012016 %
500 times   accuracy: 90.3699994087 %
600 times   accuracy: 91.2500023842 %
700 times   accuracy: 91.5000021458 %
800 times   accuracy: 91.6199982166 %
900 times   accuracy: 91.7599976063 %
1000 times  accuracy: 91.6599988937 %

RasPiでもTFが動く…感動。

MNISTモデル程度の簡単なタスクなら思ったより時間はかかりませんでした。ただ、CIFAR-10等のカラー画像等になってくるとちょっと怪しいかもしれません。

いずれにせよ、カメラを使ったいろいろなことや、RNNを用いた自動対話Botなんてのもこれで作れちゃいますね。

創作の幅が広がってよきかなよきかな。