常連

注目の的

社会貢献

拍手喝采

自己紹介

### 前提・実現したいこと

Jupyter Notebookでリストに格納した日本語を出力する際、勝手にエンコードされます。
通常通り日本語が出力されるように設定を変えたく、解決法がご存知の方にご教示いただきたいです。

### 該当のソースコード

```python
a = ["あ"]
print(a)
```
![![イメージ説明](7f848dc20589093310975116ade1f011.png)](e57c1937770188210559e81584550806.png)


### 試したこと

* pyenvによるpython 3.6.5のインストール
* (上記実行後の)jupyterの再インストール

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

 - OS: MacOS Mojave 10.14.6
 - Python: 3.6.5(Anaconda使用なし、pipで管理)
 - Anacondaをアンインストールし、pipで再度入れ直した再に発現

Jupyter Notebookでリストに格納した日本語が勝手にエンコードされる

PlantUMLからのコード自動生成

### [質問]
[PlantUML](http://plantuml.com/ja/)からコードを自動生成する方法、ツールをご存知ないでしょうか。


###[背景]
UMLを[PlantUML](http://plantuml.com/ja/)で書くことが多くなり、

- PlantUML --> ソースコード(C/C++,C#,Pythonなど)

とコードの自動生成ができたら管理が楽なのに、と思い始めました。
生成コードはスケルトンでよく、ソースコード --> PlantUMLの戻しはなくても構いません。

イメージとしては、[SMC: The State Machine Compiler](http://smc.sourceforge.net/)
の自動コード生成で、

- 状態遷移図 --> ソースコード(C/C++,C#,Pythonなど)

のようにコード生成できます。



###[現状調べたこと、構想] --- 2019/7/11追記 ---
簡潔に書いたつもりが丸投げっぽくなっているそうなので、現状調査したことと、構想を書いておきます。
簡単に言うと自作します。

1. PlantUMLのファイルを読み込んで字句解析、構文解析します。

- 構文解析ライブラリには適当なものを使います。
- 以下ではLarkを使っていますが、この選択が良いのかはあまり自信ありません。

[Python 構文解析ライブラリLarkを使って簡単な自作言語処理系をつくる - Qiita](https://qiita.com/k5trismegistus/items/358d58bcd50eb3f67fe8)

2. 1のためにまずはEBNFファイルを作ります。

- 適当にみつけた以下のEBNFファイルを元にします。
- どちらにしろ以下ではカバーできる定義が足りないので、自作に近い追記が必要ですが…
- あと以下では日本語名が使えないようですので、その修正も必要です。
- 定義は足りないなりに、この段階まではできています。

[plantuml-parser/grammar.ebnf at master · pjcuadra/plantuml-parser](https://github.com/pjcuadra/plantuml-parser/blob/master/src/grammar/grammar.ebnf)ser/commit/520cc90d0fcd9f82867d72fff85c34933f40a2e3)

3. 1,2で作った構文ツリーを元にスケルトンを吐き出します。

- pythonで自作します。
- ひとまずのターゲット言語はC言語です。クラス表現はSMCを参考にします。

PlantUMLからのコード自動生成ツールを探しています

Pyhon3.2でMeCabを使い，形態素解析をしようとしています．
商品レビューのリストがあり，それぞれのレビューにはその商品に対するレートがついています．
いまやろうとしていることは，レートごとにレビューを分類し，形態素解析をすることです．
以下のコードを実行すると，エラーが出てしまいます．

  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\MeCab.py", line 491, in __init__
    this = _MeCab.new_Tagger(*args)

RuntimeError
これは何が原因でしょうか．
```Ptyhon
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Feb 14 18:29:03 2019

@author: kodaira-sh
"""

import pandas as pd
import MeCab
import re
import collections 
import jaconv

#ファイルを読み込んでレビューと購入履歴をリスト化する
file = pd.ExcelFile('AmazonReviewList.xlsx', encoding='utf-8')
sheet_df = file.parse('Review', header = 0)
prereview = sheet_df['text_fragment']
purchase = sheet_df['verified_purchase']
prerating = sheet_df['overall_rating']
prereview = prereview.values.tolist()
purchase = purchase.values.tolist()

#レビューを1つの文字列に結合する
delimiter = '::'
item1 = map(str,prereview)
item = str(delimiter.join(item1))

#テキストデータのクリーニング
review = []
preprepre = []
prepre = []
pre = []

p = re.compile(r"<[^>]*?>")
q = re.compile(r"、")
r = re.compile(r"。")
s = re.compile("^(http|https)://([-\w]+.)+[-\w]+(/[-\w./?%&=]*)?$")
preprepre.append(p.sub("", item))
prepre.append(q.sub("",str(preprepre)))
pre.append(r.sub("",str(prepre)))
review.append(jaconv.z2h(s.sub("",str(pre)),digit=True))
review = str(review).split(delimiter)
row = len(review)

#レートごとにレビューを振り分け
prerate1 = [[],[]]
prerate2 = [[],[]]
prerate3 = [[],[]]
prerate4 = [[],[]]
prerate5 = [[],[]]

for i in range(row):
    if prerating[i] == 5:
        prerate5[0].append(prerating[i])
        prerate5[1].append(review[i])
    elif prerating[i] == 4:
        prerate4[0].append(prerating[i])
        prerate4[1].append(review[i])
    elif prerating[i] == 3:
        prerate3[0].append(prerating[i])
        prerate3[1].append(review[i])
    elif prerating[i] == 2:
        prerate2[0].append(prerating[i])
        prerate2[1].append(review[i])
    elif prerating[i] == 1:
        prerate1[0].append(prerating[i])
        prerate1[1].append(review[i])

precontents = prerate1 + prerate2 + prerate3 + prerate4 + prerate5
            

#レートごとにレビューを分析
contents = []
noun_rate = [[[] for i in range(3)]]*5

verb_rate = [[[] for i in range(3)]]*5

adjective_rate = [[[] for i in range(3)]]*5

word_rate = [[[] for i in range(3)]]*5

hinshi_rate = []
hinshi = []
word = []
word_yobi = []
count = 0


#for l in range(10):
#    count = count+1
#    if not count % 2 == 0:
l = 1
for x in range(len(precontents[l][:])):
    mecab = MeCab.Tagger()
    text = str(precontents[l][:])
    mecab.parse()
    node = mecab.parseToNode(text)
# Mecab表記: 表層形\t品詞,品詞細分類1,品詞細分類2,品詞細分類3,活用型,活用形,原形,読み,発音
    while node:
     preword = node.feature.split(",")[6]
     word_yobi = node.surface
     pos = node.feature.split(",")[0] 
     word.append(preword)                    
     hinshi.append(pos)
     node = node.next

#解析結果を品詞ごとに振り分け
    for i in range(len(hinshi)):
        if hinshi[i] == '名詞':
            noun_rate[l][0].append(precontents[l][:])
            noun_rate[l][1].append(word[i])
            noun_rate[l][2].append(hinshi[i])
#         elif hinshi[i] == '形容詞':
#               adjective_rate[l][0].append(word_rate[i])
#               adjective_rate[l][1].append(hinshi[i])
#         elif hinshi[i] == '動詞':
#               verb_rate[l][0].append(word_rate[i])
#               verb_rate[l][1].append(hinshi[i]) 
#word_all = [word_rate1,word_rate2,word_rate3,word_rate4,word_rate5,]
#adjective_all = [adjective_rate1,adjective_rate2,adjective_rate3,adjective_rate4,adjective_rate5]
#verb_all = [verb_rate1,verb_rate2,verb_rate3,verb_rate4,verb_rate5]
#noun_all = [noun_rate1,noun_rate2,noun_rate3,noun_rate4,noun_rate5,]              
 

```

MeCabがエラーとなり使えない

お世話になります。

できないとは思いますが質問させて頂きます。

SQLで商品が入っているテーブルがあるとします

```商品テーブル
商品名　金額
商品A　10000
商品B　10000
商品C　10000
```
こういったテーブルのなかから、2万円分を特に指定なしに抽出することはできるのでしょうか。

宜しくお願い致します。

SQLの曖昧な検索条件

javascriptでスロットゲームを制作しています。リールの回転部分をcss transformを使用したアニメーションに変更しようとしているのですが、リールが上へ下へ不規則に動いたり、リールが画面上から消えてしまったりと上手くいきません。
具体的にどこに問題があるのか、解決方法をご教授よろしくお願いいたします。
【変更前のソースコード】※質問内容と関係のない部分は省いています
```css
#slotmachinebox {
	position: absolute;
	top:50%;
	left:50%;
	display: block;
	width: 460px;
	height: 390px;
	margin:0px auto;
	padding: 0;
	background-image: url(img/slotmainbg.png);
}

#slotmachinebox #reelbox {
	position: absolute;
	top: 64px;
	left: 30px;
	display: block;
	overflow: hidden;
	width: 430px;
	height: 194px;
	margin: 0;
	padding: 0;
}

#slotmachinebox #reelbox .reel {
	position: absolute;
	z-index: 1;
	display: block;
	overflow: hidden;
	width: 120px;
	height: 180px;
	margin-top: 5px;
	margin-left: 15px;
	padding: 0;
}

#slotmachinebox #reelbox .reel0{
	top: 0px;
	left: 10px;
}

#slotmachinebox #reelbox .reel1{
	top: 0px;
	left: 137px;
}

#slotmachinebox #reelbox .reel2{
	top: 0px;
	left: 274px;
}

#slotmachinebox #reelbox .wrapper{
	list-style:none outside;
	position: absolute;
	top: 0px;
	left: 0px;
	width: 120px;
	margin: 0;
	padding: 0;
}
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon0,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon1,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon2,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon3,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon4,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon5,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon6,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon7,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon8,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon9,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon10,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon11,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon12,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon13,
#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon14 {
	display: block;
	width: 120px;
	height: 60px;
	margin: 0;
	padding: 0;
	//text-indent: -10000px;
	background-image: url(img/sloticons.png);
}

#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon0{
	background-position: 0 0px;
}

#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon1{
	background-position: 0 -60px;
}

#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon2{
	background-position: 0 -120px;
}

#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon3{
	background-position: 0 -180px;
}

#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon4{
	background-position: 0 -240px;
}

#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon5{
	background-position: 0 -300px;
}

#slotmachinebox #reelbox .wrapper .icon6{
	background-position: 0 -360px;
}
```
```JavaScript
	
	// 定数定義
	var iconArray = [//絵柄配列
		[4, 5, 1, 3, 4, 6, 1, 3, 2, 6, 4, 3, 5, 6, 2, 5, 6, 4, 3, 0, 6],
		[6, 4, 1, 3, 6, 5, 4, 5, 6, 4, 2, 3, 6, 0, 4, 3, 6, 1, 4, 2, 5],
		[5, 3, 1, 4, 6, 3, 4, 0, 6, 3, 5, 6, 2, 3, 4, 6, 5, 0, 3, 4, 6]
	];
	var iconNum = 21;//リールに表示する絵柄絵柄数
	var iconWidth = 120;//絵柄の幅
	var iconHeight = 60;//絵柄の高さ
	
	var reelArray = new Array();
	var reelNum = 3;//リール数
	var reelMargin = 5;
	var reelBaseX = 18;
	var reelBaseY = 92;
	var reelHeight = (iconHeight * iconNum); //リールの高さ
	var reelMoveSpeedY = Math.floor(iconHeight / 3); //リール移動スピード
	
	//FPS
	var fps = 60;
	var interval = 1 / fps * 1000;
	
	var reelStopFlg = [null, null, null];
	var reelposY = [0, 0, 0];//リールの移動量
	var stopNum = [0, 0, 0];
	var stopposY = [0, 0, 0];
	var slipposY = [0, 0, 0];
	var hitIcon = [
		[0, 0, 0],
		[0, 0, 0],
		[0, 0, 0]
	];
	
	// リール回転用
	var reelmoveAnime;

	addSlots();

	function slotStart() {
		reelStopFlg = [false, false, false];
		slipposY = [0, 0, 0];
		reelStopNum = 0;
		reelmoveAnime = setInterval(slotMove, interval);
	}

	function slotStop(i) {
			reelStopFlg[i] = true;
		}

	//リール作成
	function addSlots() {
		reelStopFlg[i] = false;
		for (var i = 0; i < reelNum; i++) {
			$('.reel').eq(i).css("left", ((iconWidth + reelMargin) * i) + "px");
			$('.wrapper').eq(i).css("height", reelHeight + "px");
			$('.wrapper').eq(i).css("top", "-" + (iconHeight * Math.floor(Math.random()*iconNum)) + "px");
			for (var j = 0; j < 24; j++) {
				if (j < iconNum) {
					$('.wrapper').eq(i).append("<li class='icon icon" + iconArray[i][j] +
						"'>" + iconArray[i][j] + "</li>");
				} else {
					$('.wrapper').eq(i).append("<li class='icon icon" + iconArray[i][j - 21] +
						"'>" + iconArray[i][j - 21] + "</li>");
				}
			}
		}
	}

	//リール回転
	function slotMove() {
		for (var i = 0, stopCount = 0; i < reelNum; i++) {
			if (!reelStopFlg[i] || reelposY[i] % iconHeight) {
				reelposY[i] += reelMoveSpeedY;
				if (reelposY[i] > 0) reelposY[i] -= reelHeight;
				$('.wrapper').eq(i).css("top", reelposY[i] + "px");
			} else {
				stopCount++;
			}
			if (stopCount == reelNum) {
				clearInterval(reelmoveAnime);
				slotHits();
			}
		}
	}

	function slotHits() {
		for (var i = 0; i < reelNum; i++) {
			for (var j = 0; j < reelNum; j++) {
				hitIcon[i][j] = ((-reelposY[i] / iconHeight) + j);
				if (hitIcon[i][j] >= iconNum) {
					hitIcon[i][j] -= iconNum;
				}
			}
		}
		if (iconArray[0][hitIcon[0][0]] == iconArray[1][hitIcon[1][0]] && 
			iconArray[1][hitIcon[1][0]] == iconArray[2][hitIcon[2][0]]) {
			$("#result").html("上段が揃いました");
		} else if (iconArray[0][hitIcon[0][1]] == iconArray[1][hitIcon[1][1]] &&
			iconArray[1][hitIcon[1][1]] == iconArray[2][hitIcon[2][1]]) {
			$("#result").html("中段が揃いました");
		} else if (iconArray[0][hitIcon[0][2]] == iconArray[1][hitIcon[1][2]] &&
			iconArray[1][hitIcon[1][2]] == iconArray[2][hitIcon[2][2]]) {
			$("#result").html("下段が揃いました");
		} else if (iconArray[0][hitIcon[0][2]] == iconArray[1][hitIcon[1][1]] &&
			iconArray[1][hitIcon[1][1]] == iconArray[2][hitIcon[2][0]]) {
			$("#result").html("左斜めが揃いました");
		} else if (iconArray[0][hitIcon[0][0]] == iconArray[1][hitIcon[1][1]] &&
			iconArray[1][hitIcon[1][1]] == iconArray[2][hitIcon[2][2]]) {
			$("#result").html("右斜めが揃いました");
		} else {
			$("#result").html("残念！！");
		}
	}

```
【変更部分】
```css
#slotmachinebox #reelbox .wrapper{
	list-style:none outside;
	position: absolute;
	top: 0px;
	left: 0px;
	width: 120px;
	margin: 0;
	padding: 0;
	-webkit-transition-property: -webkit-transform;
}
```
```JavaScript
	//リール回転
	function slotMove() {
		for (var i = 0, stopCount = 0; i < reelNum; i++) {
			if (!reelStopFlg[i] || reelposY[i] % iconHeight) {
				reelposY[i] += reelMoveSpeedY;
				if (reelposY[i] > 0) reelposY[i] -= reelHeight;
				//$('.wrapper').eq(i).css("top", reelposY[i] + "px");
				$('.wrapper').eq(i).css({'-webkit-transform':'translate3d(0px, '+(-reelposY[i])+'px, 0px)', 
										'-webkit-transition':'-webkit-transform 400ms cubic-bezier(0,0,0.25,1)',
										'-webkit-animation-iteration-count':'infinite;'});
			} else {
				stopCount++;
			}
			if (stopCount == reelNum) {
				clearInterval(reelmoveAnime);
				slotHits();
			}
		}
	}
```
```html
<html>
	<body>
		<div id="result"></div>
		<div id="slotmachinebox">
			<div id="reelbox">
				<div class="reel reel0">
					<ul class="wrapper">
					</ul>
				</div>
				<div class="reel reel1">
					<ul class="wrapper">
					</ul>
				</div>
				<div class="reel reel2">
					<ul class="wrapper">
					</ul>
				</div>
			</div>
		</div>
	</body>
</html>
```

スロットゲームのリール回転部分をcss transformアニメーションに変更したい

はじめまして
PandasのDataFrameにSeriesを結合する際に、特定の場合においてエラーが出て困っています。
具体的には、結合するSeriesの一つの値をNaNからpd.Timestampクラスの値に変えたものを追加しようとするとエラーが出てしまいます。
以下が具体的な問題です。

###発生している問題・エラーメッセージ
初期のデータフレームは以下のようなものです。
last_updateの値はpd.Timestampクラスです。
```
    In [9]: df
    Out[9]: 
      importance interval last_read                last_update    name trigger
    0          2      NaN       NaN  2017-12-09 00:00:00+09:00  foobar     NaN
```

ここでは、追加するシリーズをデータフレームの１行目と同じものだとします。

```
    In [10]: record = df.iloc[0].copy()
```

このシリーズをデータフレームに追加する場合はなんの問題も起きません。
    
```
    In [11]: df.append(record)
    Out[11]: 
      importance interval last_read                last_update    name trigger
    0          2      NaN       NaN  2017-12-09 00:00:00+09:00  foobar     NaN
    0          2      NaN       NaN  2017-12-09 00:00:00+09:00  foobar     NaN
```
今度はシリーズの一つの値(intervalの値をNaNから1に)を変えたものを追加してみますが、これも問題は起こりません。

```ここに言語を入力
    In [12]: record['interval'] = 1
    
    In [13]: df.append(record)
    Out[13]: 
      importance interval last_read                last_update    name trigger
    0          2      NaN       NaN  2017-12-09 00:00:00+09:00  foobar     NaN
    0          2        1       NaN  2017-12-09 00:00:00+09:00  foobar     NaN

```
次に、上のシリーズの値をもう一つ(triggerをNaNからpd.Timestampクラスの値に)変えたものを追加してみると、エラーが出ます。
```ここに言語を入力
    In [10]: record
    Out[10]: 
    importance                             2
    interval                             NaN
    last_read                            NaN
    last_update    2017-12-09 00:00:00+09:00
    name                              foobar
    trigger                              NaN
    Name: 0, dtype: object

    In [11]: record['trigger'] = record['last_update']
    
    In [12]: record
    Out[12]: 
    importance                             2
    interval                             NaN
    last_read                            NaN
    last_update    2017-12-09 00:00:00+09:00
    name                              foobar
    trigger        2017-12-09 00:00:00+09:00
    Name: 0, dtype: object
    
    In [13]: df.append(record)
    ---------------------------------------------------------------------------
    TypeError                                 Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-13-7c027f1cbb54> in <module>()
    ----> 1 df.append(record)
    
    ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in append(self, other, ignore_index, verify_integrity)
       4545             to_concat = [self, other]
       4546         return concat(to_concat, ignore_index=ignore_index,
    -> 4547                       verify_integrity=verify_integrity)
       4548 
       4549     def join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='',
    
    ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/reshape/concat.py in concat(objs, axis, join, join_axes, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, copy)
        205                        verify_integrity=verify_integrity,
        206                        copy=copy)
    --> 207     return op.get_result()
        208 
        209 
    
    ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/reshape/concat.py in get_result(self)
        405             new_data = concatenate_block_managers(
        406                 mgrs_indexers, self.new_axes, concat_axis=self.axis,
    --> 407                 copy=self.copy)
        408             if not self.copy:
        409                 new_data._consolidate_inplace()
    
    ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/internals.py in concatenate_block_managers(mgrs_indexers, axes, concat_axis, copy)
       4830     blocks = [make_block(
       4831         concatenate_join_units(join_units, concat_axis, copy=copy),
    -> 4832         placement=placement) for placement, join_units in concat_plan]
       4833 
       4834     return BlockManager(blocks, axes)
    
    ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/internals.py in <listcomp>(.0)
       4830     blocks = [make_block(
       4831         concatenate_join_units(join_units, concat_axis, copy=copy),
    -> 4832         placement=placement) for placement, join_units in concat_plan]
       4833 
       4834     return BlockManager(blocks, axes)
    
    ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/internals.py in concatenate_join_units(join_units, concat_axis, copy)
       4937     to_concat = [ju.get_reindexed_values(empty_dtype=empty_dtype,
       4938                                          upcasted_na=upcasted_na)
    -> 4939                  for ju in join_units]
       4940 
       4941     if len(to_concat) == 1:
    
    ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/internals.py in <listcomp>(.0)
       4937     to_concat = [ju.get_reindexed_values(empty_dtype=empty_dtype,
       4938                                          upcasted_na=upcasted_na)
    -> 4939                  for ju in join_units]
       4940 
       4941     if len(to_concat) == 1:
    
    ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/internals.py in get_reindexed_values(self, empty_dtype, upcasted_na)
       5210                     pass
       5211                 else:
    -> 5212                     missing_arr = np.empty(self.shape, dtype=empty_dtype)
       5213                     missing_arr.fill(fill_value)
       5214                     return missing_arr
    
    TypeError: data type not understood

```
"data type not understood"とあるので、もしかしてpd.Timestampクラスの値は使えないのかとも思いましたが、以下のように問題なく新規にデータフレームを作ることは可能でした。

```ここに言語を入力
In [5]: a = pd.Timestamp('today')

In [6]: b = pd.Timestamp('today') + pd.tseries.offsets.Day(2)

In [7]: date = [a, b]

In [8]: name = ['foo', 'bar']

In [9]: df = pd.DataFrame({'date': date, 'name': name})

In [10]: df
Out[10]: 
                        date name
0 2017-12-10 17:56:29.315316  foo
1 2017-12-12 17:56:37.535777  bar

```
初心者のため、これが仕様なのかそれとも何らかのバグ、それとも単に自分の思い違いなのかもわかりません。
熟練者の皆様、アドバイスよろしくお願いします。 

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
pandasのバージョンは0.20.3です。

pandasのDataFrameにSeriesを特定の場合において追加できない

OAuth 2.0のAPIが正しい応答を返してくれません。https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/active-directory/develop/active-directory-v2-protocols-oauth-code  の「アクセス トークンを要求する」のAPIを叩くと、id_tokenとrefresh_tokenしか返ってこず、access_tokenが取得できません。また、refresh_tokenを利用して「アクセス トークンを更新する」を行っても、同じくid_tokenとrefresh_tokenしか返ってきません。

解決方法を教えてください。（「承認コードを要求する」までは成功済です。）

access_token取得のAPIは以下のようになります。
```
POST /{Azure Active DirectoryのテナントID}/oauth2/v2.0/token HTTP/1.1
Host: https://login.microsoftonline.com
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

client_id={https://apps.dev.microsoft.com/#/appListで設定したアプリのアプリID}
&scope=openid%2Femail
&code={authorize APIで取得したcode}
&redirect_uri={https://apps.dev.microsoft.com/#/appListで設定したリダイレクト URL}
&grant_type=authorization_code
&client_secret={https://apps.dev.microsoft.com/#/appListで設定したアプリのアプリケーション シークレットパスワード}
```

pythonで以下のように実装しています。
```python
payload = {
                'client_id': self.app_id,
                'scope': 'openid email',
                'code': code,
                'redirect_uri': self.my_url,
                'grant_type': 'authorization_code',
                'client_secret': self.app_secret,
            }
token_response = requests.post(
                self.token_url,
                data=payload,
                headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
            )
```

目的はaccess_tokenを取得してmicrosoft graph apiを使うことです。
よろしくお願いします。

OAuth 2.0のAPIが正しい応答を返してくれません。

###前提・実現したいこと
ios10、ios11の端末でjavascriptを使用せずダブルタップの無効、ピンチアウトの無効を行いたいです。
　　
###試したこと
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no,shrink-to-fit=no" />

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
HTML5
CSS3

ios10、ios11の端末でjavascriptを使用せずダブルタップの無効、ピンチアウトの無効を行いたいです。

###前提・実現したいこと
macOS上でlaunchdを使ってrubyスクリプトを定期実行する実験をしていますが、下記のような現状で想定通りに動きません。どのような解決策が考えられるでしょうか、ご教示いただけたら幸いです。

###発生している問題・エラーメッセージ
スクリプトの一番の目的であるsample.txtへの書き込みがうまく行かず、下記のようなエラーメッセージが出力されます。logファイルへの出力は正常に行われていることから、スクリプト自体は正常に実行されていると判断しています。

error.log
```
/Users/hoge/script/cron/sample.rb:2:in `initialize': Permission denied - sample.txt (Errno::EACCES)
	from /Users/hoge/script/cron/sample.rb:2:in `open'
	from /Users/hoge/script/cron/sample.rb:2:in `<main>'
```
log.log
```
2017-11-20 18:24:21 +0900
2017-11-20 18:24:31 +0900
2017-11-20 18:24:41 +0900
```

launchdからではなく、ターミナルからruby sample.rbで実行する分には正常に動きます（sample.txtへの書き込みが成功する）。

sample.txt
```ここに言語を入力
2017-11-20 18:38:20 +0900
```


###該当のソースコード
sample.rb
```Ruby
puts "#{Time.now}" #確認のためlogへ出力
File.open("sample.txt", "a") {|f| f.puts(Time.now)}
```
rb.sample.ruby.plist
```xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
  
  <key>Label</key>
  <string>rb.sample.ruby</string>

  
  <key>ProgramArguments</key>
  <array>
    <string>ruby</string>
    <string>/Users/taikikosugi/bin/study/script/cron/sample.rb</string>
  </array>

  
  <key>RunAtLoad</key>
  <true/>

  
  <key>StartInterval</key>
  <integer>10</integer>

  <key>StandardErrorPath</key>
  <string>/Users/taikikosugi/bin/study/script/cron/error.log</string>
  <key>StandardOutPath</key>
  <string>/Users/taikikosugi/bin/study/script/cron/log.log</string>
</dict>
</plist>
```


###試したこと
エラーメッセージからsample.txtの書き込み権限に問題があるのかと思いchmodで書き込み権限を追加しましたが、やはり同様のエラーが発生します。
```ここに言語を入力
cron :> chmod 666 sample.txt
cron :> ls -l sample.txt
-rw-rw-rw-  1 hoge  staff    52B 11 20 17:50 sample.txt

```

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
OS: macOS Sierra
Ruby 2.3.1

###参考にしたwebサイト
Mac OS Xでlaunchdでcronのように定期実行するメモ - launchd.plistの作成とか - tweeeetyのぶろぐ的めも : 
http://tweeeety.hateblo.jp/entry/2015/01/06/215425

launchdでファイルへの権限でエラーが発生する

###やりたいこと
mecabを用いて入力したテキストファイルのセリフ部分（「」や『』で囲まれている部分）の
名詞（代名詞,非自立名詞,数,固有名詞を除く）を取り出して行列selsに格納したいのですが、
作成したコードを実行してみたところ、selsには何も格納されておらず、
何も出力されませんでした。
（使用するテキストファイルに問題はなく、形態素解析のみであれば正常に実行できます。）

ループ内の考え方としては
```
今見ている形態素が
if '「'または'『'だった場合
　flagを1にする
　ループの始めに戻る
else if '」'または'』'だった場合
　flagを0にする
　ループの始めに戻る
else if flagが1　かつ　名詞だった場合
　if 名詞が代名詞,非自立名詞,数,固有名詞のいずれかの場合
　　　ループの始めに戻る 
　selsに形態素を追加する
```
といった感じです。
分かりにくかったらすみません。

以下に作成したコードを記します
```python
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import MeCab

m = MeCab.Tagger ("-Ochasen")

doc = input('select file:')
f = open(doc, "r",encoding = "utf-8")
text = f.read()
f.close()

#文字列を改行位置で区切って分割する（形態素解析）
chunks = m.parse(text).splitlines()

sels = []

#絞り込み
#chunk:形態素解析結果（１行の文字列）
for chunk in chunks:
    #水平タブ(\t)で区切り、文字列リストを作成
    cols = chunk.split('\t')
    if len(cols) >= 4:
        #parts:品詞の種類
        parts = cols[3].split('-')
        if cols[2] == '「' or '『':
            flag = 1
            continue
        elif cols[2] == '」' or '』':
            flag = 0
            continue
        elif (flag == 1 and parts[0].startswith('名詞')):
            if parts[1] in ['代名詞','非自立','数','固有名詞']:
            continue
            #要素を追加
            sels.append(cols[2])

print('\n%s:絞り込み結果↓\n' %doc)
for sel in sels:
    print(sel)
```
selsに形態素が格納されない原因と解決策を教えていただきたいです。

mecabでセリフのみを抽出したい

javascriptで、雪を　『fall』とclassをつけたdiv要素だけに降らしたいのですが
うまくいきません。下記にあるjavascriptをどこかいじるだけでうまくできたりしますか？
どうか、よろしくお願いします。

![ブラウザの表示](1ab4da51bfe2ca33cb5914db5bf8f9fb.png)

```HTML5
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">

<head>
<title>Title</title>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="description" content="">
    <meta name="keywords" content="">
    <script src=".js" type="text/javascript"></script>
    <link href=".css" rel="stylesheet" type="text/css" media="screen,print">

</head>
<body style="background-color:#666666;">
あ<br>あ<br>あ<br>あ<br>あ<br>あ<br>あ<br>あ<br>
<div>
<div style="width:200px; height:300px;"  class="fall">
<script src='snowfall.min.js'></script>
<script src="snowfall.jquery.min.js"></script>
<script src="snowfall.setting.js"></script>
</div>
</div>


</body>

</html>
```
下記　snowfall.setting.js
```javascript

        //default options
        snowFall.snow(document.body, {shadow : true, flakeCount:200, /*image : "images/flake.png", minSize: 10, maxSize:32*/}); //雪の量と画像の指定
```

追記　回答をいただいたコードで試してみましたが、
下記の画像のように上にずれて表示され
うまくdiv要素の中に納まってくれません。
![回答をいただいたコードを入れた後の表示](7a97e60c56973cfc21dcd0f5afcae6b7.png)

```javascript
snowFall.snow(
  document.querySelectorAll(".fall"),
  {
    shadow : true,
    flakeCount:200
    /*image : "images/flake.png",
    minSize: 10,
    maxSize:32*/
  }); //雪の量と画像の指定
```

javascriptで特定のclassだけに効果をつけたい。

機械学習でポートフォリオ作成のようなものを目的としていて正解データを買うなら1, 買わないなら 0で
[0,0,1,1,1,0] みたいなベクトルを目的変数と
する時の活性化関数と損失関数って何を使えばいいのですか?

現在Chainerで上記のようなデータを学習しようと思っているのですが, 活性化関数と損失関数をどうしようか悩んでいます.

softmax_cross_entropy でやろうかとも思いましたが, chainerのsoftmax_cross_entropyは分類するときに上記のような 0,1 のベクトルではなく, 0,1,2,... のような数(スカラー)で分類しているものを目的変数としているようです.

僕のやりたいものは[0,0,1,1,0]のように1が一つとは限らないのでスカラーにしてしまうとパターン数が多すぎて無理です.


このような場合はどのような活性化関数と損失関数を使えば良いのでしょうか?  
機械学習についてはまだ初心者でChainerも今日使い始めたばかりですが、どうかご教授お願いします.

ポートフォリオのような目的変数での機械学習について

#環境

- 参考にした本　実戦力を身につけるPythonの教科書
- pc :  mac

#下記のように文字化けします。
![イメージ説明](4336ca69ad989eb36f2da3f5be102bad.png)


- 簡易プログラムをwebサーバーで実行するには、「cgi-bin」というフォルダに配置する必要があるらしく、ここにあったcgi-bin　をコピーして、

![イメージ説明](3dc2fe649d10a2bd864b2140fe4a211f.png)

ここに配置しました。
![イメージ説明](e805e72c586d8d56b847e364f37a9dcf.png)

その下に、ファイルを　Sublime Textで作って、保存して
- chmod +x cgi-bin/kakugen.py　をして、ファイルに実行権限を与えています。
```

print("Content-Type: text/html; charset=utf-8")

print("")

print("<html><head><meta charset='utf-8'><body>")
print("聞くことに早く、語ることに遅くあるべき。")
print("</body></html>")



```

#このように保存してwebサーバーを実行しています。
- webアプリディレクトリで、 python3 -m http.server --cgi 8080 で、webサーバーを実行しています
###結果は、文字化けします

###コードでは、utf-8を指定していて、　なぜ文字化けするのでしょうか？





#対策として、 
- nano ~/.bashrc   と入力して、  export PYTHONIOENCODING='utf-8'
を入力します。

#そのあと、ターミナルを閉じて、再度開くと、本では書いてあるのですが、保存処理はしなくていいのでしょうか？このボタンの押し方がわからないです。

![イメージ説明](3f8516d27bd0830ca25d65f297a5b044.png)



#ちゃんと取得はできてます。
![イメージ説明](61978da0e1308b64ebcbf4c0109eddb9.png)



アドバイスをいただけないでしょうか？


#このように取得もできています。
 ```python3 cgi-bin2/kakugen.py``` と実行した時です。
![イメージ説明](302701e29a65518dd28dfc8a0e8bb986.png)

Pythonで、文字化けします。

## 聞きたいこと
Jenkinsでジョブを作成し、該当ジョブのワークスペース内に下記スクリプト```sample.sh```
実行すると期待した結果になりません。どなたか教えていただけたら嬉しいです。

## スクリプト内容
```bash
DIR=$(cd "$(dirname "$0")" && pwd )
echo ${DIR}   
```

期待される結果：/var/lib/jenkins/workspace/job/
実際に表示される結果：/tmp

ジョブが実行されるときに、そのジョブのWorkspace内のスクリプトを実行しているので、
dirnameで出力される結果は、/var/lib/jenkins/workspace/jobのはずなのに、
なぜか/tmpが出力されます。

Jenkinsでbashのdirnameコマンドを実行してディレクトリパスを変数に代入すると、その変数は「/tmp」となってしまう

現在、プライベートクラウドに設置しているOracleデータベースを、パブリックへ移行する作業を行っています。
この際、バックアップで取得しているダンプファイルを元にしてデータベースの移行を行おうとしていますが、この際に移行先データベースに空のデータベース、表領域を作成してインポートをしようとしてもエラーが出てしまいます。

そこで幾つか質問があり投稿させていただきました。
(ここ2週間くらいのOracle初心者の為、そもそもの理解が間違っている点がありましたら、合わせてご指摘頂ければ幸いです)



【スペック】
OS：Windows2008R2 SP1
MW：Oracle 10.2.0.5
IMP/EXPコマンド：Data Pump(impdp/expdp)
サービス停止：不可
非アーカイブモード


【質問】
・そもそも、既存環境から権限・ロール・ユーザーをまるまるエクスポートし、移行先へインポートすることは可能なのでしょうか。

・expdpのfull=yでは権限やロールは吐き出されないでしょうか。(sysdbaでログインしての実行)

・データベースの移行最善と思われる方法概要をご教示いただけないでしょうか。
 ※基本コマンドラインからの操作のみで、Oracle Enterprise Managerやその他フリー等のツールも使用不可です。




お手数おかけいたしますが、よろしくお願いいたします！

 Oracle 10.2.0.5のサーバ移行方法、及びユーザー/ロール/権限のエクスポート方法をご教授下さい

質問の仕方があまりよくなかったので、少し追記です。

MariaDB Galera Cluster に限らず、スプリットブレインを無視することに対してどう思われるかの意見をざっくばらんにお聞かせください。
世の中にはコストとの兼ね合いから冗長化していないデータベースがたくさんあります。
であれば冗長化はするけどスプリットブレインを無視する、という構成もありだと思いますか？
それでも耐障害性において、

```
冗長化なし ＜ 冗長化してスプリットブレイン無視 ＜ 冗長化してスプリットブレイン対応
```

となると思いますか？
また、実体験としてスプリットブレインが発生したことはありますか？


追記ここまで

---

http://galeracluster.com/documentation-webpages/twonode.html

MariaDB Galera Cluster は３台以上での構成が「推奨」とのことですが、２台で構成し ignore_sb (Ignore Split Brain) = true にして運用することについてご意見をお聞かせください。
２ノードでクラスタを組むことの忌避感や何故いけないのか、また、クラッシュダウンに対してスプリットブレインはどこまで頻度が高いものなのかについて知りたいので仮に以下の条件だった場合、皆様はどうされますか？

```
条件
 ・多額のお金や人の生命が関わるようなシステムではない
 ・あるのは純粋にサーバ筐体が２台のみ（管理ノードを相乗りできるようなサーバが他にない）
 ・障害時に手動切替を行いたくない
 ・障害時切り替えを複雑にしたくない
```

---

 １．２台しかないのだから仕方ない。スプリットブレインは無視して２台で構成すればよい。
 ２．２ノードで構成するくらいであれば、単独構成もしくは、マスタスレーブで構成するほうがよい。
 ３．２ノードでももっとよい方法が他にある。
 ４．そもそもMariaDB Galera Clusterはよい方法ではない。
 ５．他

---

限られたコストの中において、クラッシュダウンに対してのスプリットブレイン発生の頻度が大幅に少ないのであれば、２ノード構成も「なし」ではないものなのかな、と思って質問しました。

スプリットブレインを無視することに対してどう思われますか

Oracle12cの処理速度についてです。
既存のアプリケーションをそのまま使用し、Oracle11gや10gと比較した場合に、処理にもよりますが、5～10倍近く遅くなるようです。
比較条件として、どちらもWindows上で初期値のままインストールした場合(SGAや初期値などおまかせ)です。

処理中のメモリ上のキャッシュの利用や、統計情報の蓄積などでは左右するとは思いますが、サービスの起動直後(および統計情報のクリア)などの条件を合わせるとクエリの応答時間が上記のように5～10倍位かかってしまいます。

一度請負元経由でOracleに問い合わせた時の回答は以下の通りです。
・Parse Time Elapsedが長い場合の対策
  Dynamic Samplingをオフ
    optimizer_dynamic_sampling=0
  Adaptive系（実行時/複数回実行時の最適化）の機能をオフ
    optimizer_adaptive_features=false

11gでの初期値では約20秒かかった(12cでは100秒かかる)
  optimizer_dynamic_sampling=2
  optimizer_adaptive_features=true
から回答を踏まえ
  optimizer_dynamic_sampling=0
  optimizer_adaptive_features=false
にした場合は、1割程度遅くなった(100秒→110秒)

他にも色々試したのですが、結局
  optimizer_features_enable
を 12.1.0.1→11.2.0.1 にするしか手がなさそうでした。

世間にも同様の症例(?)があるようですが、12cで11g並みのレスポンスにするための、手法はご存じないでしょうか。
根本的に、SGAをこうしておきべきだとか、PDBはこうしておくべきだとか、12cはパラメータはこうしておきべきだとか、クエリはこう変えるべきだとか、ヒントをこう指定しておかないと、だとか。突っ込んだ内容や手法でも結構ですのでお願いします。

クリップはいただけてるのですが、なかなか回答がないもので、同様に、どの位遅くなったとか、とりあえずこう回避してるとか、11gに固執せざるを得ないとか、そういう談義でも結構です。

Oracle12cの処理速度について

不要なデータの削除を行い、その後効率的に断片化解消とHWMを下げる方法について検討しています。
ネットワークやCPU・メモリ負荷も考慮した安全で確実な方法を選択したいのですがよい方法を教えてください。

現在、下記２つの手順をを検討しています。
どちらの方法がよろしいでしょうか。もしくは他に方法があればご教授お願い致します。
1.
→不要なデータをDELETE
→Data Pumpで expdp
→テーブルtruncate
→Data Pumpでimpdp
→統計情報取得
→index再構築
→プライマリーキーの統計情報再収集

2.
→不要なデータをDELETE
→行移動の有効化
alter table 表名 enable row movement;
→表および表に依存する索引を圧縮、解放
alter table 表名 shrink space cascade;
→行移動の無効化
alter table 表名 disable row movement;
→統計情報取得
→index再構築
→プライマリーキーの統計情報再収集

※テーブルは120GB となっています。
※作業時間帯は、テーブルが稼働しない（INSER,UPDATE,DELETEされない）予定です。

oracle 表データメンテナンス方法について

インデントにタブを使うことのデメリットはありますか？

タブを使うことのメリット・半角空白を使うことのデメリットとしては
・半角空白を複数で1インデントとすることにより、少ない文字数で表現でき、ファイルサイズが小さくなる
・1インデントが正しく構成されているか一目でわかる
 →例えば半角空白4つで1インデントとするルールで、3インデントのはずの個所で半角空白11個とか13個で書かれているケースをしばしば見かけるが、ぱっと見ただけでは正しいインデントなのか判別しにくい
・タブならエディタの設定で、自分の見やすい表示幅に調節できる(ことが多い。エディタによるが)
・インデント中をカーソルで移動する際やインデントを削除する際に、少ないキー押下回数で済み楽に操作できる
・エディタの表示設定で、半角空白・全角空白・タブを表示するようにしたときに、半角空白でインデントをしているとうっとうしい
 →「半角空白・タブの混在」や「全角空白の混入」を避けるために、非表示文字も見分けがつく設定にしておくべきだと思う
・半角空白でインデントを表現する場合、2個派と4個派とその他派で対立が起こる

が挙げられ、一言で言えばタブを使うことは、メリットが多くデメリットは無く、合理的だと思っています。

ところが、以前先輩と話したときに「タブは制御文字だから問題が起きることがある」というようなことをいわれたことがあります。そのときに明確に確認できず、またもう話す機会が無いので確かめられません。

それが正しいかどうかは別とし…
(1)インデントにタブを使うことにデメリットはあるか
(2)インデントに半角空白を使うことにメリットはあるか
(3)現実問題として問題が発生することはあるか。あるなら具体的に。
についてご意見ください。

プラットフォーム特有・言語特有の場合には、その旨を明記していただきたいです。

よろしくお願いします。


※ここで言う**「インデント」**とは、**「ネストの階層構造を表現するために行頭に非表示文字を挿入し字下げすること」**とします。**行中の位置揃えや装飾を「インデント」と呼ぶ人もいるようなのですが、本質問では無関係**とさせてください。
※また、スペース派の方は「タブ幅が8文字になっていたとき」を引き合いに出す人がなぜか多いのですが、**本質問は「文字数の比較」では無く「タブとスペースの比較」**です。ので、「タブ幅が8文字になっていたとき」を引き合いに出すのならば**「タブ幅が8文字になっていたときは問題が起きるが、タブ1文字を半角8文字に置き換えたら問題は起きない」ことを前提条件**として考えていただきたいです。

※プロジェクトの方針等でルールが定められていた場合に、ルールに従うのは当たり前の話です。ので、そのようなケースはここでは考えません。単独のプロジェクト等で、方針を決める際の選定理由などと考えていただければいいと思います
※一応、最近私が扱う言語は、PHP, Java, JavaScript, HTML, CSS、開発対象はWebシステム, Webサイト, Androidアプリ, Chrome拡張です。一応このあたりをターゲットとしていただきたいですが、上記以外でも「この言語ではタブではエラーになる」 等の情報がありましたら教えていただきたいです。

※インデントにタブとスペースを混在させることは、少なくとも私にとってはありえないことで、必ずどちらかに統一すべきだと思います。なので基本的には議論の対象から外したいのですが、「混在も許すべき」「場合によっては役に立つ・必要」「混在も選択肢に入れるべき」などというご意見をお持ちの方は、そのお考えを教えていただきたいです。

この議論でよくつかわれる画像を添付しておきます。
![イメージ説明](9c8d2ed514b5c2268698792bee28fe2c.png)