L'Architecture systèmatique [JP]: 2015

2015年12月25日金曜日

Scala JIRA

Scala JIRA
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[Scala Advent Calendar 2015](http://qiita.com/advent-calendar/2015/scala) 25日目

*English version: http://sys-architecture.blogspot.com/2015/12/scala-jira.html*

抽象的な話題を書こうかと思いましたが、しかしもう時間ないので、具体的な話をして Xmas を終わらせます。

Issue Tracker の JIRA は、大量なデータや操作に対して
- CSV での入出力
- REST での入出力
ができます。

しかし、どちらも 1 request 1000 items までしか response がもらえません。
ということで、 JIRA での複雑で大量な操作に対しては、 REST が適していると言えます。

JIRA の REST には Java の library が用意されています。
[JIRA REST Java Client (JRJC)](https://ecosystem.atlassian.net/wiki/display/JRJC/Home) というものです。

programing するならこれを使えばいいのですが、今更 Java で書く気がないので、 Scala で書きたい。

要するに **Scala で JIRA REST を操る土台** を作りました。
わざわざそう言って用意したのは最新の JRJC には意外と documentation がなく、単純でなかったためです。
- class や構造が変わっていたり、
- sbt の設定 (Maven Dependency) が分からなかったり、

で梃子摺りました。

build.sbt に設定すべき dependencies の内容です。
```scala

libraryDependencies += "com.atlassian.jira" % "jira-rest-java-client-api" % "3.0.0"
libraryDependencies += "com.atlassian.jira" % "jira-rest-java-client-core" % "3.0.0"

resolvers += "spring-milestones" at "http://repo.spring.io/libs-milestone/"

```

Sample App です。動作させるには上記以外の dependency も必要です。
```scala

import java.net.URI

import com.atlassian.jira.rest.client.internal.async.AsynchronousJiraRestClientFactory
import org.joda.time.DateTime
import org.joda.time.format._

import scala.collection.JavaConverters._

/**
  * Created on 2015/12/02.
  */
object Auth {

def main(args: Array[String]) {
    val restClientFactory = new AsynchronousJiraRestClientFactory()
    // http://host:port/context/rest/api-name/api-version/resource-name

import com.typesafe.config.ConfigFactory
    val conf = ConfigFactory.load("account.conf")

//val JIRA_BASE_URL = "http://[team name].atlassian.net/plugins/servlet/oauth/request-token"
    val jiraBaseURL = conf.getString("baseurl")

// JIRA_BASE_URL + "/plugins/servlet/oauth/request-token"
    val uri = new URI(jiraBaseURL)

val username = conf.getString("username")
    val password = conf.getString("password")
    val client = restClientFactory.createWithBasicHttpAuthentication(uri, username, password)

// Invoke the JRJC Client
    val promise = client.getUserClient().getUser(username)
    val user = promise.claim()

client.getProjectClient().getAllProjects().claim().iterator().asScala.map(project => {
      println(project.getKey() + ": " + project.getName())
    })

val dateTime = DateTime.now()
    val dateString = DateTimeFormat.forPattern("yyyy-MM-dd").print(dateTime)
    println("dateString=" + dateString)
    // up to 1000 items even if you specify more.
    val maxResults = 10
    val searchJqlPromise = client.getSearchClient().searchJql(s"due=$dateString ORDER BY assignee", maxResults, null, null)

searchJqlPromise.claim().getIssues.asScala.map(issue => {
      println(issue.getKey + ": " + issue.getSummary)
    })

// Print the result
    println(String.format("Your admin user's email address is: %s\r\n", user.getEmailAddress()));

// Done
    println("Example complete. Now exiting.");
    System.exit(0);

}

```

全体は [こちら](https://github.com/lamusique/ScalaJIRA) にあります。

Merry Xmas :)

2015年12月24日木曜日

つかむ

つかむ in 3D with Processing
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[Processing Advent Calendar 2015](https://atnd.org/events/72012) 25日目

*English version: http://sys-architecture.blogspot.com/2015/12/grab-an-object-in-3d-with-processing.html*

3D Object を掴んで移動させたい。
ただそれだけのことだったのですが、そんなに簡単な問題ではないとわかりました。
3D については素人です。

方法は、
1. pixels matching
    - 奥側の座標を pixel 化して matching させる計算機科学的方法
1. ray casting
    - cursor からの直線上に存在するか線型代数学的方法

がありそうなことはわかりました。

1 は trick なのでまずは 2 をやろうとしましたが、
Processing API には screen 座標から model 座標への変換処理がまだないようです。作ってあげればいいのですが...。

手前から奥への Camera の角度から 2 を実現しようとしましたが、よく分からない歪みによってうまくいかない状態です。

ということで、とりあえず今回の機会に間に合わすために、
model から screen への変換ができる screenX などの既存の method を使いました。

![demo](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhJ8f82uKoEa2RktZ5qN17n3o61CkCPUYQjs9KKHMt74n6lUM5M8_uBHXURtSqKSaQge4DvsGClD5fXqETnZNTRCBHZ1JkmaEQRMlpD2OkxDZjTaVH8lbyRX6EnCOl9LVBY0C52l9YrioE/s1600/grabbing-demo-trimmed.gif)

P5.js で見せたかったのですが、時間がありませんでした。

私が [Processing with Scala](http://sys-architecture.blogspot.com/2015/12/processing-with-scala.html) で書いたコードは [こちら](https://github.com/lamusique/ScalaProcessing/blob/feature/samples/src/test/scala/com/nekopiano/scala/processing/sandbox/sample/Grabbing.scala) にあります。

課題
- inverse matrix の処理を実装し本来の処理を行う
- mouse と model の移動量を同期
- 手前に見えているものだけ移動

2015年12月13日日曜日

Processing with Scala

プロセッシング・ウィズ・スカーラー
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English version: http://sys-architecture.blogspot.com/2015/12/processing-with-scala.html

Processing の文法は基本的に Java です。
しかし今は関数型言語の時代。古き良き時代の文法を抱え込んだ Java では色々書くのがまどろっこしいのです。
最後に**強制される**命令言語的な `;` とか。

そこで JVM 上で動く関数型言語 Scala /ˈskɑːlɑː/ を書くことで、 Processing を実現しようと思います。
純粋に JavaScript 上で Processing を実現する P5.js も同じような方向性ですね。

作成のベースになる Scala はこちらに作成しました。
> https://github.com/lamusique/ScalaProcessing

最近は、 Processing も Maven Repository に置かれるようになったため、 Scala への取り込みも楽です。

さて、一例を。
Processing の Examples にある
https://processing.org/examples/bouncybubbles.html
を Scala で書いてみたら以下のようになりました。

```scala
package com.nekopiano.scala.processing.sandbox.sample

import com.nekopiano.scala.processing.ScalaPApplet
import processing.core.PApplet

class BouncyBubbles extends ScalaPApplet {
  import BouncyBubbles._

val balls:Set[Ball] = {
    // in parallel
    val localBalls = (0 to numBalls).par.map(i => {
      new Ball(random(width), random(height), random(30, 70), i)
    }).seq.toSet
    localBalls.foreach(_.others = localBalls)
    localBalls
  }

override def settings(): Unit = {
    size(640, 360)
  }

override def setup() {
    noStroke()
    fill(255, 204)
  }

override def draw() {
    background(0)
    balls.foreach(ball => {
      ball.collide()
      ball.move()
      ball.display()
    })
  }

}

object BouncyBubbles {
  // Constants
  val numBalls = 12

val spring = 0.05f
  val gravity = 0.03f
  val friction = -0.9f

// ==== booting process
  val BOOTING_CLASS_NAME = this.getClass.getName.dropRight(1)
  def main(args: Array[String]) {
    // This specifies the class to be instantiated.
    val appletArgs = Array(BOOTING_CLASS_NAME)
    if (args != null) {
      PApplet.main(PApplet.concat(appletArgs, args))
    } else {
      PApplet.main(appletArgs)
    }
  }
}

class Ball(var x:Float, var y:Float, val diameter:Float, val id:Int)(implicit val sp5: ScalaPApplet) {

import sp5._
  import com.nekopiano.scala.processing.Angles._
  import BouncyBubbles._

var others: Set[Ball] = Set.empty[Ball]

var vx = 0f
  var vy = 0f

def collide() {
    others.foreach(ball => {
      val dx = ball.x - x
      val dy = ball.y - y
      val distance = sqrt(dx*dx + dy*dy)
      val minDist = ball.diameter/2 + this.diameter/2
      if (distance < minDist) {
        val angle = atan2(dy, dx)
        val targetX = x + cos(angle) * minDist
        val targetY = y + sin(angle) * minDist
        val ax = (targetX - ball.x) * spring
        val ay = (targetY - ball.y) * spring
        vx -= ax
        vy -= ay
        ball.vx += ax
        ball.vy += ay
      }

})
  }

def move() {
    vy += gravity
    x += vx
    y += vy
    if (x + diameter/2 > width) {
      x = width - diameter/2
      vx *= friction
    }
    else if (x - diameter/2 < 0) {
      x = diameter/2
      vx *= friction
    }
    if (y + diameter/2 > height) {
      y = height - diameter/2
      vy *= friction
    }
    else if (y - diameter/2 < 0) {
      y = diameter/2
      vy *= friction
    }
  }

def display() {
    ellipse(x, y, diameter, diameter)
  }
}

```
うーん、あんまり代わり映えがなく面白くないですね（笑）例が悪かったのか。

ベースの class にはまだ PApplet などから全部移植していないので work in progress です...。
Scala の得意な並列処理は、描画処理 (line, box, etc.) の手前で止めないとエラーになります。描画の並列処理は GPU のお仕事なので。

Processing 上の Scala エディターも作れたらいいなと思います。手軽に書けるので。
SPD というエディターもありましたが、 6 年前から止まっているようですね。
https://github.com/n8han/spde-examples

Scala を書く人なら、 Scala で一度書いてみてはどうでしょうか。
https://github.com/lamusique/ScalaProcessing をテンプレートに利用できます。
色々と Processing 内部の仕組みもわかってくると思います。

2015年12月12日土曜日

Blogger の記事を GitHub style の Markdown で書くためには？

2015年3月7日土曜日

TweetDeck > HootSuite

もし複数のアカウントを使うなら、その処理の重さから web app の方がいいでしょう。
そして Twitter の web app といえば、 HootSuite かと思っていました。

しかし似たような service で Tweet Deck があるのを知り、

free 版 HootSuite は 4 accounts まで。
TweetDeck は完全無料。

ということで...
個人利用で複数アカウントを使うなら TweetDeck が一番だと思います。ただ、改善の余地は色々あり、それが良くなっていけば。

2015年1月18日日曜日

ファミマのサラダチキン

ファミマでサラダチキンが売ってたんですが、店舗限定ですかね。ネットに情報がなく、棚の札もなく…。買ったら 213 円でした。

味は煮凝りみたいなのが付いていて他社よりまろやかでやさしい感じ。それがパッケージに書かれてある bouillon なのか。

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