Go関連のことを調べてみた2020年01月07日

goでSTUNサーバを使ってパブリックIPアドレスを取得

以下の記事を参考に Go の実装に置き換えてみた。

* [JavaScriptでグローバルIPを取得する(パブリックSTUNサーバーを利用)](https://qiita.com/azechi/items/1a7832e346f42402cca6)

以下のパッケージ使って同等のことが割と簡単に実装できた。

* [pion/webrtc: Pure Go implementation of the WebRTC API](https://github.com/pion/webrtc)

Go言語楽しい。

## 実行結果

“`terminal
# go run webrtc/main.go
2020/01/06 23:31:08 Local IP Address: 192.168.xxx.xxx
2020/01/06 23:31:08 Public IP Address: 113.xxx.xxx.xxx
“`

## 実装

“`go:main.go
package main

import (
“log”
“os”

“github.com/pion/web

ubuntu環境構築

# 準備

Desktop:HP-550-240jp (graphics=GTX960)
HDDにWindows10が入っているため、SSDを買い、そちらにubuntuを入れることにした。

SSD:WesternDigitalの500GSSD(WDS500G2B0A)
あとは、3.5→2.5inchにするためのアダプタ？
SATAケーブル、電源分岐ケーブル

いざ、筐体を開けてみると、電源は余っていたので、分岐ケーブルはいらなかったのだよな、、、
開けてから買うべきだった。
電源を引っこ抜き、作業開始。
SATAの差込口は１個余っていたけど、随分端っこの方にあって、差し込みにくかった。
とりあえず、SSDを電源につなぐところまでやる。

電源もどして、普通にwin10を起動。
USBメモリを用意して、[本家](http://releases.ubuntu.com/18.04/)より、
ubuntu-18.04.2-desktop-amd64.isoをダウンロードし、書き込み。
[こちら](https://qiita.com/medalotte/items/4bb5cfa709e93d

利用AWS Fargate5分鐘部署你的Gin/Flask API Cluster

### 0. Prerequisite

在前面的文章我們已經介紹過目前在AWS上相關的container服務，而這篇文章想讓大家體驗Fargate的power，也將會帶著各位透過Cloudformation來部署一個API Cluster，以便提供給你的mobile或是web作為資料的來源。

無論你的API語言是透過Golang [gin]([https://github.com/gin-gonic/gin](https://github.com/gin-gonic/gin)) 或是 Python [Flask](https://github.com/pallets/flask) 開發，只要最後透過包裝成docker image後，都可以透過本篇所教學的方法快速的部署API Cluster。

此外，我們將透過[CloudFormation](https://aws.amazon.com/tw/cloudformation/)的方式來快速部署我們所需要的架構以及Cluster，如果對於CloudFormation還不熟悉的話也沒關係，可以先跟著本篇的範例先做嘗試，稍後我們也會部分裡

利用AWS S3來部署Hugo Site

## 0. Prerequisite

如果你還不清楚Hugo是怎麼樣的一個靜態網頁工具，可以先參考[使用hugo搭建你的第一個blog](https://qiita.com/p0n2/items/57cabf0ff855e8b473e5)來對hugo有初步的認識。

如果你已經了解並且準備好讓Hugo可以透過internet讓所有人瀏覽，那在這一篇post中我們將會詳細的介紹。

在開始之前，本片文章會使用到AWS的CLI來配置AWS上的相關資源。
[安裝 AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/zh_tw/cli/latest/userguide/cli-chap-install.html)

## 1. Create S3 Bucket and configuration

接著，我們可以透過command line輸入

“` shell
aws s3api create-bucket –bucket –region ap-northeast-1 –create-bucket-configurati

使用hugo搭建你的第一個blog

在我們開始聊Hugo之前，先看看網路上大家都怎麼利用[Hugo Show Case](https://gohugo.io/showcase/)

## 0. Prerequisite

在開始使用hugo之前，必須要先在你的環境中安裝hugo的cli。

如過你是Mac/linux user，恭喜你！你只需要在你的terminal中輸入 （linux user如果無法執行brew command的話，請先安裝[Homebrew-on-linux](https://docs.brew.sh/Homebrew-on-Linux)）

“` shell
brew install hugo
“`

安裝完成後，可以接著輸入

“` shell
hugo version
“`

如果有成功顯示類似下面的訊息（版本可能會不一樣），那就是安裝已經完成囉。

“` shell
Hugo Static Site Generator v0.58.3
“`

## 1. Create first Site

接著輸入下面的command來創建你的第一個blog

“` shell
hugo

Golangで代表的なソートの復習

# はじめに
Go言語で代表的なソートのプログラミングを実装してみました。
目的はスライスの練習とソートの復習、Goの練習です。
Go初心者なので書き方云々なんか気になるところはコメントください！
注) アルゴリズム理解が目的なのでsortライブラリは用いてないです。

今のところ以下作成しました。

– インサーションソート (Insertion sort)
– マージソート (Merge sort)
– クイックソート (Quick sort)

[github](https://github.com/Sheerlore/sortlib)

順次追加予定です。
自分のメモ用にQiitaに載せますが自分より初心者の方に役に立てばと思います。
学校の課題などの参考になさってください。
それぞれパッケージにまとめてimportする形にしました。
入力と出力どちらも“`[]int“`のスライスです。
他の型にする場合は適当に変更すれば良いと思います

以下に実行コードとそれぞれ

Go+ AWS SNSを使ってSMSを送信する

# はじめに
個人開発で作成しているアプリケーションの認証にSMSを使いたかったので、何やらややこしいですが『Go + AWS SNS』という組み合わせで、SMS送信を実現しました。今回はそのまとめです。
実際のコードで確認したい方は[こちら](https://github.com/atEaE/golang-aws-sdk-example)からどうぞ。

# 実行環境
– macOS Catalina 10.15.2
– golang 1.13.0
– Visual Studio Code

# AWS SNSって何？
Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)自体の説明は私の拙文を参考にするよりも、[公式](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sns/latest/dg/welcome.html)を参考にした方が理解が進むと思いますので、ざっくりと説明します。
読んで字の如く『シンプルな通知機能を提供するサービス』です。私からは『何かしらの通知ができるサービス』というざっくりしたことを覚えておいてもらえ

アナ雪のメロディーに合わせた Golang の歌 – Write in Go – が最高すぎる

[Write in Go – YouTube](https://youtu.be/yhC-361QGJw)

> The schedule’s tight on the cluster tonight
> So I parallelized my code
> All these threads and continuations
> My head’s going to explode
> And all this bolierplate
> This FactoryBuilderAdapterDelegatelmpl…
> Seems unjustified
> Give me something simple
> Don’t write in Scheme
> Don’t write in C
> No more pointers
> That I forgot to `free()`
> Java’s verbose
> Python’s too slow
> It’s time to know
> Write in Go!
> Write in Go!
> No inh

Node.js が Go より 2 倍も速いなんてことがあるのだろうか

こんにちはフロントエンドエンジニアをしている ku6ryo です。
普段は VR のスタートアップにて JavaScript で SPA を開発しています。
WASM に興味をもち、 WASM x Go は本当に早いのかという疑問から速度検証をしてみたのですが、WASM に辿り着く前に Go が JavaScript (Node.js) よりも遅いケースがあるのを発見したので共有および、なぜこうなるのかわかる方がいらっしゃればご意見をいただきたく、本記事を投稿します。

# 結果
先に結果から。10^7 以下の最大の素数を求めたところ、JavaScript (Node.js) 約 1200 ms に対して Go は 約 2500 ms となった。Node.js は Go よりも約２倍も速い結果となった(10回施行のばらつきは 数% 以内なので Node.js は Go に対して優位な差があるとみなせると判断)。なお、実行環境は `macOS Catalina / 2.3 GHz Dual-Core Intel Core i5 / 16 GB 2133 MHz LPDDR3` です。

Go言語でFizzBuzzを書いてみた

# はじめに

正月休み時間があったので Go 言語を勉強しました。
基本文法の確認のため FizzBuzz を書いてみたら Go 言語ならではの面白い書き方ができるなー、と思ったので投稿することにしました。

## FizzBuzz のルール

* `1` から `100` まで数字を出力する
* その数字が `3` で割り切れるなら `Fizz` と出力する
* その数字が `5` で割り切れるなら `Buzz` と出力する
* その数字が `3` でも `5` でも割り切れるなら `FizzBuzz` と出力する

# コード

https://play.golang.org/p/CcpxL6bDT2c

“`golang

type FizzBuzzInt int

func (i FizzBuzzInt) String() string {
switch {
case i%15 == 0:
return “FizzBuzz”
case i%3 == 0:
return “Fizz”
case i%5 == 0:
return “Buzz”
defau

golang 関数（func）の引数や戻り値で関数を指定したときの動作

# はじめに
golang を使い始めたのですが、関数の使い方で躓いたのでメモを残そうと思います。
関数の引数や戻り値に変数（int、string等）を指定した場合の挙動は想像できるのですが、 引数や戻り値に `func(int)` のような関数を指定をしたときの動きが直ぐにわからず、、動作を確認しました。

#### 確認パターン

– 引数に関数
– 戻り値に関数

# 引数に関数(1)
簡単な足し算をする処理です。 関数 `calc` の第１引数を `func(int, int)` とし、関数を受け取れるようにしています。
どの順番で実行されたかを確認するために `println` を入れています。

“`golang
package main

import (
“fmt”
)

func calc(fn func(int, int) int, x int, y int) (res int) {
fmt.Println(“(A)”)
res = fn(x, y) // 関数：add を実行
return
}

func add(x int, y int) int

Go言語の基本Tips

プロジェクトによって色々な言語を使うことが増えてくると、パッと切り替えられず混乱してしまうことがあります。そんな自分用の備忘録です。

Go言語のプレイグラウンドは[こちら。](https://play.golang.org/)

# 特徴
* コンパイル言語であるため、Pythonなどの動的言語に比べ実行速度が圧倒的に速い。
* Goのプログラムが起動した直後には「main」パッケージに属する「main関数」が実行されるため、必ず「main関数」が必要。

# 処理の書き方
処理の最後に`;`は不要です。

“`Go
println(“hoge”)
“`

# 変数
`var`で定義し、データ型が変数名の後ろになります。
Goでは、データ型の指定を省略することが可能です。
次の3行は全て同じ意味になります。

“`Go
var a int = 1
var a = 1
a := 1
“`
#メソッド名や変数名の大文字/小文字
名前(トップレベルの型名、関数名、メソッド名、定数名、変数名、構造体のフィールドおよびメソッド名）の先頭一文字が大文字になっていれば、パッケージの利用者側

Goでzstd形式のディレクトリ圧縮をやってみた

# やりたいこと
Goでzstdを用いたディレクトリ圧縮をしたい。

# zstdとは

http://facebook.github.io/zstd/

facebookがOSS化した圧縮アルゴリズム。
他の圧縮アルゴリズムよりも圧縮展開速度・圧縮効率に優れている。らしい。

# Goで使えんの？

ラッパーライブラリがありました。

リポジトリ: https://github.com/DataDog/zstd

godoc: https://godoc.org/github.com/DataDog/zstd

今回は上記を使用しますが、これ以外にもあるみたいです。

# 使ってみました

### サンプルリポジトリ

https://github.com/Raita876/zstd-sample

tar, zstdパッケージを使用してsampleディレクトリをアーカイブ、圧縮しています。

### ディレクトリ構成

“`
$ tree .
.
├── Makefile
├── README.md
├── go.mod
├── go.sum
├── main.go
└── sa

GitHub GraphQL API v4を使ってリポジトリごとのContributionを集計してみた

## はじめに

2019年はKubernetes公式ドキュメントの翻訳をはじめ、OSS活動を積極的に行った年となりました。2019年の振り返りをはてなブログに書いた[^1]のですが、何かうまくいっていない気がしました。一因として、GitHubでのContributionを数えることに気をとられてしまったことが挙げられます。そこで、今後も振り返りを続けていくためにも簡単にContributionを集計したいところです。

GitHub GraphQL API v4[^2]を使うとよさそうだと知り、GUI[^3]でごにょごにょしました。概ね望んでいたデータはとれたのですが、データ構造をいじりたかったのでGraphQLのレスポンスをmarkdownに変換するツール[^4]を自作しました。

## GraphQL

以下の通りです。2行目と3行目のパラメーターを修正して使ってください。

“`graphql
{
user(login: “oke-py”) {
contributionsCollection(from: “2019-01-01T00:00:00.000Z”, to

Go言語においてstruct定義をすることなくJSONを扱うときのTips

go言語においてJSONをあつかう際には、構造体を定義してmappingするのが一般的です。
ほとんどの場合この方法で良いのですが、たまにStructを定義したくない、できない状況があるかもしれません。
struct定義することなくJSONを扱う方法について記載していきます。

jsonを楽に使うパッケージ：[github.com/aimof/jaason](https://github.com/aimof/jaason)を作っている時に得た知見をまとめました。

## はじめに：`json.Unmarshal()`の基本

JSONをjson.Unmarshal()でunmarshalした際には、以下の型になります。

“`
bool, for JSON booleans
float64, for JSON numbers
string, for JSON strings
[]interface{}, for JSON arrays
map[string]interface{}, for JSON objects
nil for JSON null
“`

ご存知の通り、JSON

gqlgen + Prisma Lift + gormで出勤管理を作ってみた

# サンプル
https://github.com/inadati/sample01-AttendManager.services

# コンテナ構成

### DB
– PostgreSQL

### cron処理
– busybox

### cronで叩く用graphql api(非公開api)
– gqlgen
– gorm

### 公開用graphql api
– gqlgen
– Prisma(Liftのみ使用)
– gorm

### クライアントアプリ
– nuxt
– Apollo Client

### その他
本番公開にhttps-portalを使用(別コンテナ)

# graphQLサーバーを立てる上での躓きポイントをまとめる
※下記は今後、別記事にしてリンクを貼るようにします。

### Hasuraによって作れるapiはいかなる場合もweb公開するしかないという話
PrismaはORMを使い、内部的にSQLを叩くことでDBを読み書きしているので
Prismaが自動生成するapiを直接、web公開する以外にも
prismaのORMを使い、別途公開用のgra

Go + Echo + Vue.js + GORMで、DB接続する最低限のSPAを実装してみる

Go言語でのSPA開発について、一番基本的なところの実装を押さえておきたかったところに、素晴らしく簡潔にまとまった以下の記事を参考にさせていただきました。

Go + Echo + Vue.js SPAへの第一歩
https://qiita.com/K-juju/items/f6d0eedb9aee5714cb73

少しだけ実装を追加してみたので、そのご紹介です。

なおこのサンプルアプリケーションの基本的な機能については、この記事では説明しませんので、上記の@K-jujuさんの記事を参照ください。

# 追加でやってみた点
1. データをDBに保持し、ORMでデータ作成や取得を行うようにしました。
– DBMSには、とても気軽に使えるSQLiteを使いました。
– ORMには、シンプルながら高機能なGORMを使いました。
– GORMガイド
http://gorm.io/ja_JP/docs/index.html
2. 依存モジュール管理にModulesを使うようにしました。
– （参考）Go言語の依存モジュール管理ツール

【Docker-Compose/Go/MySQL】Go、MySQL環境をdocker-composeで構築する

## 環境
– Go 1.13
– MySQL 5.7
– docker-compose 3

## docker-composeファイル
完成した`docker-compose`ファイルが下記になります。

“`yaml

version: ‘3’
services:
backend:
build:
context: .
dockerfile: “Dockerfile.dev”
volumes:
– ./:/go/src/github.com/test/go-src
ports:
– “8080:8080”
depends_on:
– db
environment:
– DATABASE_HOST=db
– DATABASE_PASSWORD=hogehoge
– DATABASE=dev
– DATABASE_USERNAME=root
tty: true
stdin_open: true

db:
i

cweill/gotestsでtestifyを利用する

## 動機

プロダクトコードから[TableDrivenTests](https://github.com/golang/go/wiki/TableDrivenTests)に基づいたテストコードを生成してくれる [cweill/gotests](https://github.com/cweill/gotests)では値の比較はreflect.DeepEqualを用いている． testifyを利用することができるようになったようなので試す．（[PR#109](https://github.com/cweill/gotests/pull/109)）

## 手順

### CLI

“`bash
# reflect.DeepEqual
$ gotests -w -only Hello hello.go -exported hello_test.go

# stretchr/testify/assert
$ gotests -w -template testify -only Hello hello.go -exported hello_test.go
“`

### エディタ

VS

各種 Web Application Framework メモリ使用量比較調査 (Go, Ruby, Python, Node.js, Java)

## 概要

– 「Hello World な HTML を返す程度の Web アプリケーション」または「それぞれの公式ドキュメントに載っているチュートリアルの初期状態に近いもの」を作成してメモリ使用量を比較する
– Web アプリケーションサーバは現時点でよく使われていると思われるものを使用する
– テンプレートエンジンはフレームワークのデフォルト設定またはフレームワークが推奨しているものを使用する
– macOS Catalina 上でメモリ使用量を計測
– メモリ使用量の計測には ps コマンドの RSS 値を使う (複数のプロセスを使うものはRSS値を単純に足したものをメモリ使用量とした。メモリ共有部分については考慮していないため、もう少しメモリ使用量が少ないかもしれない)

## 調査結果

メモリ使用量が少ない順に並べる。

– 7MB: Go 1.13 + Gin 1.5
– 10MB: Go 1.13 + Revel 0.21
– 24MB: Ruby 2.7 + Sinatra 2.0 + Puma 4.3
– 40MB: Python 3.8 + Flask 1.1