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Sublime Text から VSCode に変更しました。
Web 見てる人にとっては、Coding Tools が変わったところで見ているものは変わらないというものですが、実際に Code をチマチマ編集してる人にとっては使いづらいというのが、問題になるということがあります。
VSCode の Copilot と Sass で春の大掃除祭り
最近 VSCode を導入してから、なかば「COPLIT」という AI ツールと CSS（ Cascading Style Sheets ）の [Sass] というプログラミング風で CSS がかけるツールをいれて、WebSite のお掃除を行っておりました。
Covid-19のダッシュボードの作成を例にしています。イメージとしては、表形式でデータが見えるようにして、時系列で合計値がチャートして見えるようにして、カレンダーヒートマップで曜日ごとの動きが見えるようにするというのを考えてみます。仮説としては人の動きに感染者は依存しているのではないかと言う仮説です。だとすれば、曜日ごとに特徴があるのではないかと言う仮説です。 流れとしては、以下のような順番になります。 プロジェクトの作成 データのインポート クエリとビジュアリゼーションコンポーネントの配置 クエリとビジュアリゼーションコンポーネントの配置は主にMarkdownのドキュメントで行います。 プロジェクトの作成 まず、プロジェクトを作成するところから始めます。プロジェクトの作成はVisual Studio Codeから作成します。 プロジェクトの作成(1/5) プロジェクトの作成(2/5) プロジェクトの作成(3/5) プロジェクトの作成(4/5) プロジェクトの作成(5/5) Evidenceのウェルカム画面 プロジェクトを作成すると、Evidenceのサーバを起動可能になります。Evidenceのサーバを起動すると通常はポート1313で待ち受け状態になります。そうすると、Webブラウザで開けるようになります。ウェルカム画面は以下のようになります。 Evidenceサーバの起動 Evidenceサーバの起動はVisual Studio Codeから行います。コマンドパレットから起動できます。 データのインポート https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html から取得した、新規陽性者数の推移（日別）のデータをプロジェクトフォルダのsourcesにcovid19というディレクトリを作成して 配置します。新規陽性者数の推移（日別）のデータはnewly_confirmed_cases_daily.csvというファイル名なので、newly_confirmed_cases_dailyというテーブルとして識別されます。 データのインポートはEvidenceのサーバからやると、設定ファイルなどを簡単に作成できます。 データのインポート データのインポート (1/4) Evidenceのサーバのインポート画面ではインポート可能なデータ形式の確認ができます。 Evidenceで
目的と対象読者 このドキュメントは、Windows環境を前提にEvidenceの利用方法について記述しています。Evidenceは様々な環境で稼働しますが、執筆時点での環境および設定を基準としています。 対象読者 Evidenceをはじめて利用する方 Windows環境でのセットアップ利用方法に関心のある方 前提条件 インストール済みのソフトウェア Visual Studio Code Git Node.js npm Node.jsのインストール方法 Scoopを利用し、執筆時点のLTSを利用しています。 Evidenceのバージョン バージョン 40.1.1をターゲットにしています。 Evidenceとはなにか 「Evidence」とは、Markdownで管理できるオープンソースのBI（ビジネスインテリジェンス）ツールです。 具体的には、レポート、意思決定支援ツール、埋め込みダッシュボードなどのデータプロダクトを構築するための オープンソースのフレームワークと説明されています。 Evidenceの主な特徴は以下の通りです。 コード駆動型BIツール:ドラッグ＆ドロップ式のBIツールとは異なり、コード（主にSQLとMarkdown）を使用してデータプロダクトを構築します。 Markdownで管理: Markdownファイル内でSQLクエリを記述し、コンテンツやレイアウトを管理します。 多様なデータソースに対応: データウェアハウス、フラットファイル（例：CSV）、非SQLデータソースなど、さまざまな種類のデータソースを扱うことができます。 SQLクエリの実行と結果の可視化: Markdownページに記載されたSQLステートメントに基づいてデータソースに対してクエリを実行し、その結果をグラフや表としてウェブサイトに出力できます。Markdown内で使用されるSQLはDuckDBのSQLです。 静的サイトの生成 出力は静的なウェブサイトとして生成されるため、デプロイや共有が容易です。npm run buildコマンドで静的サイトを生成し、S3などのホスティングサービスに格納して簡単に共有できます。 豊富なコンポーネント: クエリ結果に基づいて、さまざまなチャート（棒グラフなど）、表（DataTable）、大きな単一の値（BigValue）などのコンポーネントをレンダリングできます。 高度な機能: テンプレートページに
基本的な準備 システム構成の概要 Evidenceのアーキテクチャ Evidenceは基本的には、データソース、DuckDB、レンダリングエンジンという仕組みになっています。実際には更に、 静的サイトジェネレータも重要な位置を示しますが、その性質からここには表現していません。以下の図にEvidenceの基本的なアーキテクチャを示します。 まず、データソースからデータが取り出され、共通のデータ形式であるParquetに変換されます。ParquetはDuckDBによって利用されます。 従って、Evidenceで利用可能なデータは基本的にParquetに抽出されたデータに限定されます。 よって、標準的なBIツールのようにOn the flyのクエリを動的に送出してリアルタイムなデータを反映させることは出来ません。 従って、そのような要件が含まれる場合にはEvidenceは適切な選択肢ではありません。 従って、ドキュメントの流れまで含めて、アーキテクチャを図示すると以下のような形になります。 動作環境 Evidenceを動作させるためには、以下の環境が必要です。 Node.js: バージョン ≥18.13, 20, または 22 が必要です。初めてインストールする場合は、LTS（長期サポート）バージョンの利用が推奨されています。現在のNode.jsのバージョンはコマンド node -v で確認できます。 NPM (Node Package Manager): バージョン 7 以上が必要です。 Git: Gitがインストールされている必要があります。Gitがインストールされていない場合は、インストールする必要があります。GitHubへの登録も推奨されています。 これらの要件を満たすことで、Evidenceをローカル環境にインストールし、データプロダクトの構築を開始することができます。 現在のNode.jsのバージョンの確認方法 node -v 最新のNode.jsへの更新方法 scoop update nodejs-lts npmのバージョン確認方法 npm -v gitのインストール方法 scoop install git Evidenceのインストール方法 Evidenceには幾つかのインストールパターンがありますが、ダッシュボード開発時にはVisual Studio Codeと専用の拡張機能の利用が推奨されます。 本
今回はちょっとだけ箸休め的にScoopによる環境構築を多少補足します。 本シリーズでは基本的には、環境構築はScoopを用いることを前提としています。 Scoopはコマンド一つで様々なパッケージを展開可能なツールです。 Scoopは悪い意味ではまっとうなパッケージマネージャではありません。しかし、以下の条件の元では極めて有効に働きます。 You’re a programmer/developer You want to set up a machine without having to visit a bunch of websites, download installers and then click through each one You’re comfortable working on the command line, especially with tools like Git You’re familiar with UNIX tools, and you wish there were more of them on Windows You read Hacker News and you feel like you’re ‘stuck’ on Windows and missing out on lots of cool things You wish there was an easier way to tell other developers how to install programs (maybe your own programs) You use Homebrew/apt-get and think, “this is awesome”. https://github.com/ScoopInstaller/Scoop/wiki/So-What より。
![[React] 学習記録アプリ with Firebase、Zennで書籍化してみました](https://img.blogmura.com/sites/1282896/post-images/70082622.webp/crop/435x435)
[React] 学習記録アプリ with Firebase、Zennで書籍化してみました
これまで、ブログ記事としてお届けしていた、ReactとFirebaseによる学習記録アプリのチュートリアルです…
お疲れ様です。 引き続きDockerの勉強を進めています。 その中でPythonのパッケージ管理ツールのuvを使って環境設定するdevcontainerを作成しましたのでそれをご紹介。 uvについて プログラミング言語Rustで作成された高速なPythonのパッケージ管理ツールです。 公式サイト docs.astral.sh 個人的に使用するメリットとしては以下が挙げられます。 ライブラリのインストールが高速 pyproject.tomlでプロジェクト管理 DockerでPythonのプロジェクトを作成するにあたりpipenvなどいろいろ試した結果、現状はこのuvが最も使いやすいという結論にな…
アップロードされたファイルのデータをFastAPIで処理するコードのメモ
お疲れ様です。 以前FastAPIでファイルダウンロードをするAPIを作成しました。 fallpoke-tech.hatenadiary.jp 逆にフロントエンドからアップロードしたものをFastAPIでデータとして受け取るというのも使いどころが多そうに感じたので、今回はそのAPIを作成してみました。 作成コード（GitHub） github.com 前回同様main.pyを実行するとFastAPIから下記のようなUIが表示されます。 上側のUIが今回作成のファイルアップロードの部分になります。ファイル選択のボタンでエクスプローラーからファイルを選択し、アップロードボタンでFastAPIと通信…
WSL+Docker+VSCodeでCUDA環境を作成した備忘録
お疲れ様です。 最近は業務でDockerを使用することも増え、個人的やっている内容もDocker使えればみたいな場面が増えてきました。 そういう背景から勉強も兼ねてDockerの環境を構築していたのでその備忘録です。 基本的には参考サイトのリンク集です。 Linuxの知識はそれほど無いのでいろんな記事を参考にさせていただきました。 環境構築 Visual Studio Codeのインストール WSLのセットアップ Dockerのインストール NVIDIA Container Toolkitのインストール 動作確認 準備 コンテナの作成 実際に動かしてみる 参考サイト 環境構築 Visual S…
![[Next.js] 学習記録アプリ Firebase認証・DB実装 （Admin SDK編）](https://img.blogmura.com/sites/1282896/post-images/68740706.webp/crop/435x435)
[Next.js] 学習記録アプリ Firebase認証・DB実装 （Admin SDK編）
前編・後編に渡ってお送りしてきた、Next.jsとFirebaseによる、学習記録アプリ、今回は番外編として、…
VSCodeのバージョンダウン方法と自動更新を無効にする設定
VSCodeのバージョンダウンと自動更新無効設定の手順を解説。拡張機能の不具合回避やトラブルシューティング情報も。安定した開発環境維持に必見です。
【VSCode】拡張機能の右クリックメニューが表示されない問題の回避方法
VSCode の Git Graph拡張機能上で右クリックしても拡張機能のメニューが表示されなくなりました。この問題を解決する方法を解説します！
CodeSandboxや、StackBlitz など優れたWebブラウザ上でWebアプリケーションを開発できる…
UbuntuにVisual Studio Codeをインストールする2025年最新ガイド
UbuntuでVisual Studio Codeをインストールする方法を解説。公式リポジトリからの導入手順や日本語化の設定まで、初心者にも分かりやすく2025年の最新情報をお届けします。
VSCode で癒しのペット！「vscode-pets」拡張機能の使い方と魅力
VSCodeで癒しのペットを飼おう！「vscode-pets」拡張機能の使い方と魅力を徹底解説。プログラミング作業中の癒しやモチベーションアップに最適。インストール方法からカスタマイズまで、詳しく紹介します。
VSCodeでVim操作を使う方法：効率的なコーディングへの第一歩
VSCodeでVim操作を使う方法を詳しく解説！効率的なコーディングを実現するための設定方法や便利なプラグイン、キーバインドのカスタマイズまで、初心者にもわかりやすく紹介します。
本当に大学は意味ない？大学に行く意味がわからなくなったという方へ向けて高卒からエンジニア転職した私が解説！！
大学は意味ない論争を2つの視点から解説しました！ A：大学に行ったって何の役にも立たないという見方(大卒自体に意味がない) B：大学で学ぶ事柄は社会に出ても使わない人が多いから大学は意味ないよね(大学で学ぶ内容が意味がない) この2つの視点を持つことによってお互いの立場にたった議論ができるのではないかと考えています！
【Mac】vscodeのウィンドウの再読み込みのやり方は？画像付きで解説します
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今回は、小ネタになります。私はこれまでWindowsでは、サクラエディタを使用してきました。最近、いろいろと拡張できることや機能が多いことでVscodeを使用する機会が増えてきました。Pythonのデバッグを、私はVscodeでやっています
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VSCodeとLLMを組み合わせてコード生成するということはニュースで知っていたのですが、なんとローカルLLM+VSCodeの環境も構築されているようです。「機密情報も安心？ローカル実行可能なLLMでvscode開発環境を作る」「VSCodeの拡張機能Continueを使ってOllamaを試してみた」「ローカルLLMをVSCodeでCursorのように使えるcontinue.devの設定方法」など、すごい勢いで進歩しています。...
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