Micro Cloud Foundry 上で Sinatra + MongoMapper アプリケーションを実行する
「Sinatra + Haml で MongoDB を使う id:fits:20110306」で作成した Sinatra + Haml + MongoMapper のサンプルをプライベートクラウド PaaS 環境の Micro Cloud Foundry 上で実行してみました。
サンプルソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20110917/
Micro Cloud Foundry は VMware用の仮想マシンイメージとして無償で配布されており、手軽にプライベートクラウドの PaaS 環境を構築できるようになっています。
個人的には Sinatra, Node.js, Grails 等のフレームワークをサポートしている点や MongoDB が使える点（MySQL や Redis も使える）が気に入っています。
アプリケーションの変更
id:fits:20110306 の MongoMapper 版サンプルをそのまま使い Micro Cloud Foundry 用に MongoDB の接続設定を書き換えます。
Micro Cloud Foundry 環境では、アプリケーションがバインドしているサービスの情報（今回は MongoDB）が VCAP_SERVICES という環境変数に設定されているので（形式は JSON）、この値をパースして DB への接続情報などを取得する事になります。
VCAP_SERVICES に設定された MongoDB 接続情報例
{"mongodb-1.8":[{"name":"mongodb-cad3a","label":"mongodb-1.8","plan":"free","tags":["mongodb","mongodb-1.8","nosql"],"credentials":{"hostname":"127.0.0.1","host":"127.0.0.1","port":25001,"username":"xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx","password":"xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx","name":"xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx","db":"db"}}]}
下記では、VCAP_SERVICES から MongoDB 接続情報を取り出し、接続用の URI を組み立てて MongoMapper に接続設定を行っています。
site.rb
require "rubygems" require "sinatra" require "haml" require "mongo_mapper" require "json" require "models/book" require "models/user" require "models/comment" configure do # MongoDB 接続情報取り出し services = JSON.parse(ENV['VCAP_SERVICES']) mongoKey = services.keys.select{|s| s =~ /mongodb/i}.first mongo = services[mongoKey].first['credentials'] # MongoDB 接続用 URI 組み立て uri = "mongodb://#{mongo['username']}:#{mongo['password']}@#{mongo['host']}:#{mongo['port']}/#{mongo['db']}" # MongoMapper 設定 MongoMapper.connection = Mongo::Connection.from_uri(uri) MongoMapper.database = mongo['db'] end get '/' do haml :index, {}, :books => Book.all(:order => 'title'), :users => User.all(:order => 'name'), :action => '/comments' end ・・・
Micro Cloud Foundry 用に変更するのは MongoDB の接続に関する部分だけです。
アプリケーションのデプロイ
Micro Cloud Foundry のセットアップが済んでおり、クライアントから vmc で接続できるようになっているものとします。（参照 http://support.cloudfoundry.com/entries/20316811-micro-cloud-foundry-installation-setup）
この状態でアプリケーションをデプロイ（vmc push）しても、MongoMapper がインストールされていないため以下のようなエラーが発生します。
デプロイ時のエラー例（MongoMapper 未インストール）
> vmc push msample
・・・
Staging Application: OK
Starting Application: .
Error: Application [msample] failed to start, logs information below.
====> logs/stderr.log <====
/var/vcap/data/packages/dea_ruby18/3/lib/ruby/site_ruby/1.8/rubygems/custom_require.rb:36:in `gem_original_require': no such file to load -- mongo_mapper (LoadError)
from /var/vcap/data/packages/dea_ruby18/3/lib/ruby/site_ruby/1.8/rubygems/custom_require.rb:36:in `require'
from site.rb:4
Should I delete the application? (Y/n)?
このような場合の Micro Cloud Foundry 的な対応方法が分からなかったので、とりあえず Micro Cloud Foundry 環境に SSH でログインし、/var/vcap/data/packages/dea_ruby18 の gem を使って MongoMapper をインストールしてみました。
SSH でログインする際のユーザー名は vcap、パスワードに Micro Cloud Foundry の画面で設定したパスワードを使う点に注意。（vmc のログインに使うユーザー名とは異なります）
MongoMapper のインストール例（SSH で Micro Cloud Foundry 環境にログイン）
vcap@micro:~$ sudo /var/vcap/data/packages/dea_ruby18/3/bin/gem install mongo_mapper
これでアプリケーションを正常に実行できるようになったはずですので、再度デプロイを実行します。（下記では site.rb の配置ディレクトリをカレントディレクトリにして vmc push を実行しています）
アプリケーションのデプロイ例
> vmc push msample Would you like to deploy from the current directory? [Yn]: Application Deployed URL: 'msample.fits.cloudfoundry.me'? Detected a Sinatra Application, is this correct? [Yn]: Memory Reservation [Default:128M] (64M, 128M, 256M or 512M) Creating Application: OK Would you like to bind any services to 'msample'? [yN]: y Would you like to use an existing provisioned service [yN]? The following system services are available: 1. mongodb 2. mysql 3. redis Please select one you wish to provision: 1 Specify the name of the service [mongodb-cad3a]: Creating Service: OK Binding Service: OK Uploading Application: Checking for available resources: OK Packing application: OK Uploading (3K): OK Push Status: OK Staging Application: OK Starting Application: OK
無事成功しました。
上記では、アプリケーションのデプロイ時にバインドするサービス（mongodb-cad3a）も同時に作成していますが、事前に vmc create-service でサービスを作成しておき、後から vmc bind-service でアプリケーションにバインドする事も可能です。
なお、登録されているアプリケーションの状態は vmc apps で確認できます。
アプリケーション一覧
> vmc apps +-------------+----+---------+-------------------------------+---------------+ | Application | # | Health | URLS | Services | +-------------+----+---------+-------------------------------+---------------+ | msample | 1 | RUNNING | msample.fits.cloudfoundry.me | mongodb-cad3a | +-------------+----+---------+-------------------------------+---------------+
これで、Web ブラウザから msample.fits.cloudfoundry.me にアクセスすれば正常に動作している事を確認できるはずです。
LINQやコレクションAPIを使ってCSVファイルからデータ抽出 - C#, F#, Scala, Groovy, Ruby の場合
id:fits:20110702 や id:fits:20110709 にて、SQL を使ってデータ抽出した処理を LINQ やコレクション API を使って実施し直してみました。（ただし、今回は station_g_cd でのソートを実施していない等、以前使った SQL と完全に同じではありません）
今回は C#, F#, Scala, Groovy, Ruby（JRuby）で実装していますが、どの言語も似たような API を用意しており、同じように実装できる事が分かると思います。
以前使った SQL 例
SELECT * FROM ( SELECT pref_name, station_g_cd, station_name, count(*) as lines FROM CSVREAD('m_station.csv') S JOIN CSVREAD('m_pref.csv') P ON S.pref_cd = P.pref_cd GROUP BY station_g_cd, station_name ORDER BY lines DESC, station_g_cd ) WHERE ROWNUM <= 10
csv ファイルの内容は id:fits:20110702 を参照。
サンプルソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20110718/
C# の場合（LINQ）
C# 4.0 で LINQ を使って実装してみました。
実装内容は以下の通り。
- File.ReadAllLines(・・・) で行単位のコレクションを取得
- Skip でヘッダー行を無視
- join で都道府県を結合
- group by でグループ化
- 匿名型を使ってグルーピング
- 戻り値の型は IEnumerable
- order by でソート
- Take を使って 10件取得
LINQ を使うと SQL 風に実装できます。
listup_station.cs
using System; using System.Linq; using System.IO; using System.Text; class ListUpStation { public static void Main(string[] args) { //都道府県の取得 var plines = File.ReadAllLines("m_pref.csv", Encoding.Default); var prefs = from pline in plines.Skip(1) let p = pline.Split(',') select new { PrefCode = p[0], PrefName = p[1] }; //路線数の多い駅の抽出 var slines = File.ReadAllLines("m_station.csv", Encoding.Default); var list = ( from sline in slines.Skip(1) let s = sline.Split(',') join p in prefs on s[10] equals p.PrefCode group s by new { StationName = s[9], PrefName = p.PrefName, StationGroupCode = s[5] } into stGroup orderby stGroup.Count() descending select stGroup ).Take(10); //結果出力 foreach(var s in list) { Console.WriteLine("{0}駅 ({1}) : {2}", s.Key.StationName, s.Key.PrefName, s.Count()); } } }
実行結果
> csc listup_station.cs > listup_station.exe 新宿駅 (東京都) : 12 横浜駅 (神奈川県) : 11 東京駅 (東京都) : 10 渋谷駅 (東京都) : 10 池袋駅 (東京都) : 9 大宮駅 (埼玉県) : 9 新橋駅 (東京都) : 7 大船駅 (神奈川県) : 7 上野駅 (東京都) : 7 千葉駅 (千葉県) : 7
F# の場合
F# 2.0.0 では LINQ を使わずコレクションを使って実装してみました。
実装内容は以下の通り。
- File.ReadAllLines(・・・) で行単位のコレクションを取得
- Seq.skip でヘッダー行を無視
- 都道府県を Map.ofSeq で Map 化
- Seq.groupBy でグループ化
- レコード定義を使ってグルーピング
- List.sortWith でソート
- sortWith を使うために List.ofSeq を使って List 化
- Seq.take を使って 10件取得
なお、グルーピングの際にレコード定義を使ってますが、Tuple を使っても特に問題ありません。
listup_station.fsx
open System open System.IO open System.Text //レコード定義 type Station = { StationName: string PrefName: string StationGroupCode: string } //都道府県の取得 let prefMap = File.ReadAllLines("m_pref.csv", Encoding.Default) |> Seq.skip 1 |> Seq.map (fun l -> let items = l.Split(',') (items.[0], items.[1]) ) |> Map.ofSeq //路線数の多い駅の抽出 let lines = File.ReadAllLines("m_station.csv", Encoding.Default) let list = lines |> Seq.skip 1 |> Seq.map (fun l -> l.Split(',')) |> Seq.groupBy (fun s -> { StationName = s.[9] PrefName = Map.find s.[10] prefMap StationGroupCode = s.[5] } ) |> List.ofSeq |> List.sortWith (fun a b -> Seq.length(snd b) - Seq.length(snd a)) |> Seq.take 10 //結果出力 for s in list do let st = fst s stdout.WriteLine("{0}駅 ({1}) : {2}", st.StationName, st.PrefName, Seq.length((snd s)))
実行結果
> fsi listup_station.fsx 新宿駅 (東京都) : 12 横浜駅 (神奈川県) : 11 東京駅 (東京都) : 10 渋谷駅 (東京都) : 10 池袋駅 (東京都) : 9 大宮駅 (埼玉県) : 9 新橋駅 (東京都) : 7 大船駅 (神奈川県) : 7 上野駅 (東京都) : 7 千葉駅 (千葉県) : 7
Scala の場合
Scala 2.9.0.1 もコレクションで実装してみました。
実装内容は以下の通り。
- Source.fromFile(・・・).getLines() で行単位のコレクションを取得
- drop でヘッダー行を削除
- 都道府県を toMap で Map 化
- groupBy でグループ化
- ケースクラスを使ってグルーピング
- sortWith でソート
- take を使って 10件取得
なお、グルーピングでケースクラスを使ってますが、F# と同様に Tuple を使っても問題ありません。
listup_station.scala
import scala.io.Source case class Station(val stationName: String, val prefName: String, val stationGroupCode: String) //都道府県の取得 val prefMap = Source.fromFile("m_pref.csv").getLines().drop(1).map {l => val items = l.split(",") items(0) -> items(1) }.toMap //路線数の多い駅の抽出 val lines = Source.fromFile("m_station.csv").getLines() val list = lines.drop(1).toList.map(_.split(",")).groupBy {s => Station(s(9), prefMap.get(s(10)).get, s(5)) }.toList.sortWith {(a, b) => a._2.length > b._2.length } take 10 //結果出力 list.foreach {s => printf("%s駅 (%s) : %d\n", s._1.stationName, s._1.prefName, s._2.length) }
実行結果
> scala listup_station.scala 新宿駅 (東京都) : 12 横浜駅 (神奈川県) : 11 東京駅 (東京都) : 10 渋谷駅 (東京都) : 10 池袋駅 (東京都) : 9 大宮駅 (埼玉県) : 9 大船駅 (神奈川県) : 7 京都駅 (京都府) : 7 新橋駅 (東京都) : 7 千葉駅 (千葉県) : 7
Groovy の場合
Groovy 1.8.0 もコレクションで実装してみました。
実装内容は以下の通り。
- new File(・・・).readLines() で行単位のコレクションを取得
- tail でヘッダー行以外を取得
- 都道府県を collectEntries で Map 化
- groupBy でグループ化
- 配列を使ってグルーピング
- sort でソート
- List の getAt(Range) を使って 10件取得（asList()[0..9] の箇所）
- getAt(Range) を使うために entrySet() で取得した Set を asList() で List 化
なお、a <=> b は a.compareTo(b) と同じです。
listup_station.groovy
//都道府県の取得 def prefMap = new File("m_pref.csv").readLines() tail() collectEntries { def items = it.split(",") [items[0], items[1]] } //路線数の多い駅の抽出 def list = new File("m_station.csv").readLines() tail() collect { it.split(",") } groupBy { [it[9], prefMap[it[10]], it[5]] } sort {a, b -> b.value.size <=> a.value.size } entrySet() asList()[0..9] //結果出力 list.each { println "${it.key[0]}駅 (${it.key[1]}) : ${it.value.size}" }
実行結果
> groovy listup_station.groovy 新宿駅 (東京都) : 12 横浜駅 (神奈川県) : 11 東京駅 (東京都) : 10 渋谷駅 (東京都) : 10 池袋駅 (東京都) : 9 大宮駅 (埼玉県) : 9 新橋駅 (東京都) : 7 大船駅 (神奈川県) : 7 上野駅 (東京都) : 7 千葉駅 (千葉県) : 7
Ruby の場合
Ruby（JRuby 1.6.3）では csv モジュールを使わずに実装してみました。
実装内容は以下の通り。
- IO.readlines(・・・) で行単位のコレクションを取得
- drop でヘッダー行を削除
- chop で改行文字を削除
- 都道府県を Hash[] で Hash 化
- group_by でグループ化
- 配列を使ってグルーピング
- sort でソート
- take を使って 10件取得
listup_station.rb
#都道府県の取得 prefMap = Hash[IO.readlines("m_pref.csv").drop(1).map {|l| l.chop.split(',')}] #路線数の多い駅の抽出 list = IO.readlines("m_station.csv").drop(1).map {|l| l.chop.split(',') }.group_by {|s| [s[9], prefMap[s[10]], s[5]] }.sort {|a, b| b[1].length <=> a[1].length }.take 10 #結果出力 list.each do |s| puts "#{s[0][0]}駅 (#{s[0][1]}) : #{s[1].length}" end
実行結果
> jruby listup_station.rb 新宿駅 (東京都) : 12 横浜駅 (神奈川県) : 11 渋谷駅 (東京都) : 10 東京駅 (東京都) : 10 大宮駅 (埼玉県) : 9 池袋駅 (東京都) : 9 新橋駅 (東京都) : 7 大船駅 (神奈川県) : 7 京都駅 (京都府) : 7 岡山駅 (岡山県) : 7
JVM上の WebSocket サーバープログラム - Jetty, Grizzly, Netty, EM-WebSocket を試す
WebSocket の簡単なサーバープログラムを Jetty, Grizzly, Netty, EM-WebSocket をそれぞれ使って、Groovy や JRuby で実装してみました。
WebSocket のプロトコル仕様は確定しておらず、互換性の無い改訂が行われているようなので、今回は draft-ietf-hybi-thewebsocketprotocol-00 をサポートした Google Chrome 12.0.742.100 の WebSocket クライアントと接続可能なサーバープログラムを作成する事にします。
実際に、draft-ietf-hybi-thewebsocketprotocol-00 で使う Sec-WebSocket-Key1 と Sec-WebSocket-Key2 は、draft-ietf-hybi-thewebsocketprotocol-06 で使わなくなっていたりする等、サーバー・クライアントでサポートしているプロトコル仕様に注意する必要がありました。（現時点での最新仕様は draft-ietf-hybi-thewebsocketprotocol-09 の模様）
使用した環境は以下の通りです。
- クライアント
- Google Chrome 12.0.742.100
- サーバー
ちなみに、EM-WebSocket を使うのが最も簡単で Netty を使うのが最も面倒でした。
また、Grizzly 2.1 以降は draft-ietf-hybi-thewebsocketprotocol-06 に対応しているものの、draft-ietf-hybi-thewebsocketprotocol-00 に対応していないため、今回の用途では使用できませんでした。
サンプルソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20110618/
WebSocket クライアント
まずは Google Chrome 上で実行する WebSocket クライアントです。
ローカルファイルを Chrome 上で実行してサーバープログラムの動作確認に使います。
index.html
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <script> var ws = new WebSocket("ws://localhost:8080/"); ws.onopen = function(event) { console.log("websocket open"); stateChange("opened") }; ws.onmessage = function(event) { document.getElementById("log").innerHTML += "<li>" + event.data + "</li>"; }; ws.onclose = function(event) { console.log("websocket close"); stateChange("closed") }; ws.onerror = function(event) { console.log("error"); stateChange("error") }; function sendMessage() { var msg = document.getElementById("message").value; ws.send(msg); } function stateChange(state) { document.getElementById("state").innerHTML = state; } </script> </head> <body> <input id="message" type="text" /> <input type="button" value="send" onclick="sendMessage()" /> <span id="state">closed</span> <ul id="log"></ul> </body> </html>
Jetty による WebSocket サーバー
クライアントが送信してきた文字列の先頭に "echo : " という文字列を加えて返すだけの単純な処理を実装します。
jetty_groovy/echo_server.groovy
import javax.servlet.http.HttpServletRequest import org.eclipse.jetty.server.Server import org.eclipse.jetty.websocket.WebSocket import org.eclipse.jetty.websocket.WebSocket.Connection import org.eclipse.jetty.websocket.WebSocketHandler class EchoWebSocket implements WebSocket.OnTextMessage { def outbound void onOpen(Connection outbound) { println("onopen : ${this}") this.outbound = outbound } void onMessage(String data) { println("onmessage : ${this} - ${data}") this.outbound.sendMessage("echo: ${data}") } void onClose(int closeCode, String message) { println("onclose : ${this} - ${closeCode}, ${message}") } } def server = new Server(8080) //WebSocket用の Handler を設定 server.handler = new WebSocketHandler() { WebSocket doWebSocketConnect(HttpServletRequest request, String protocol) { println("websocket connect : ${protocol} - ${request}") new EchoWebSocket() } } server.start() server.join()
ユーザーホームディレクトリの .groovy/lib ディレクトリに Jetty の lib ディレクトリ内の JAR ファイルを配置しておき実行します。（Groovy の conf/groovy-starter.conf を編集しても可）
実行例
> groovy echo_server.groovy
Grizzly による WebSocket サーバー
Grizzly 2.1 は draft-ietf-hybi-thewebsocketprotocol-00 に対応していないため、Grizzly 2.0.1 を使う必要があります。
実装内容は Jetty 版と同じような感じです。
grizzly_groovy/echo_server.groovy
import org.glassfish.grizzly.http.server.* import org.glassfish.grizzly.http.HttpRequestPacket import org.glassfish.grizzly.websockets.* import org.glassfish.grizzly.websockets.frame.* class EchoWebSocketApplication extends WebSocketApplication { boolean isApplicationRequest(HttpRequestPacket req) { println("${req}") true } void onConnect(WebSocket websocket) { println("onConnect : ${websocket}") super.onConnect(websocket) } void onMessage(WebSocket websocket, Frame data) { println("onMessage : ${data}") websocket.send(Frame.createTextFrame("echo : ${data.asText}")) } void onClose(WebSocket websocket) { println("onClose : ${websocket}") super.onClose(websocket) } } def server = HttpServer.createSimpleServer() server.getListener("grizzly").registerAddOn(new WebSocketAddOn()) WebSocketEngine.engine.registerApplication("/", new EchoWebSocketApplication()) server.start() System.in.read() server.stop()
ユーザーホームディレクトリの .groovy/lib ディレクトリに以下の JAR ファイルを配置しておき実行します。（Groovy の conf/groovy-starter.conf を編集しても可）
実行例
> groovy echo_server.groovy
Netty による WebSocket サーバー
Netty で実装する場合、Jetty や Grizzly とは異なり、ハンドシェイク処理を自前で実装する事になります。
まず HTTP でハンドシェイクを処理した後に WebSocket 用にパイプラインの構成を変更します。
netty_groovy/echo_server.groovy
import java.net.InetSocketAddress import java.security.MessageDigest import java.util.concurrent.Executors import static org.jboss.netty.handler.codec.http.HttpHeaders.* import org.jboss.netty.bootstrap.ServerBootstrap import org.jboss.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannelFactory import org.jboss.netty.buffer.ChannelBuffers import org.jboss.netty.channel.* import org.jboss.netty.channel.Channels import org.jboss.netty.handler.codec.http.* import org.jboss.netty.handler.codec.http.websocket.* class ChatServerHandler extends SimpleChannelUpstreamHandler { //メッセージ受信処理 public void messageReceived(ChannelHandlerContext ctx, MessageEvent e) { def msg = e.message println("message received : ${msg}") handleRequest(ctx, msg) } //WebSocket draft-ietf-hybi-thewebsocketprotocol-00 用の //ハンドシェイク処理（HTTP リクエストの処理） def handleRequest(ChannelHandlerContext ctx, HttpRequest req) { //ハンドシェイクのレスポンス作成 def res = new DefaultHttpResponse(HttpVersion.HTTP_1_1, new HttpResponseStatus(101, "Web Socket Protocol Handshake")) res.addHeader(Names.UPGRADE, Values.WEBSOCKET) res.addHeader(Names.CONNECTION, Values.UPGRADE) res.addHeader(Names.SEC_WEBSOCKET_ORIGIN, req.getHeader(Names.ORIGIN)) res.addHeader(Names.SEC_WEBSOCKET_LOCATION, "ws://localhost:8080/") def key1 = req.getHeader(Names.SEC_WEBSOCKET_KEY1) def key2 = req.getHeader(Names.SEC_WEBSOCKET_KEY2) //キー内の数値のみを取り出し数値化したものをキー内の空白数で割る int key1res = (int)Long.parseLong(key1.replaceAll("[^0-9]", "")) / key1.replaceAll("[^ ]", "").length() int key2res = (int)Long.parseLong(key2.replaceAll("[^0-9]", "")) / key2.replaceAll("[^ ]", "").length() long content = req.content.readLong() def input = ChannelBuffers.buffer(16) input.writeInt(key1res) input.writeInt(key2res) input.writeLong(content) res.content = ChannelBuffers.wrappedBuffer(MessageDigest.getInstance("MD5").digest(input.array)) //接続をアップグレード //（WebSocket 用に decoder と encoder を変更する） def pipeline = ctx.channel.pipeline pipeline.replace("decoder", "wsdecoder", new WebSocketFrameDecoder()) //レスポンス送信 ctx.channel.write(res) //encoder はレスポンス送信に使用するため送信後に WebSocket 用に変更 pipeline.replace("encoder", "wsencoder", new WebSocketFrameEncoder()) } //WebSocket 処理 def handleRequest(ChannelHandlerContext ctx, WebSocketFrame msg) { ctx.channel.write(new DefaultWebSocketFrame("echo : ${msg.textData}")) } } def server = new ServerBootstrap(new NioServerSocketChannelFactory( Executors.newCachedThreadPool(), Executors.newCachedThreadPool() )) //WebSocket を使うには、まず HTTP で処理する必要があるため //HTTP 用の decoder と encoder の構成を用意する server.setPipelineFactory({ def pipeline = Channels.pipeline() pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder()) pipeline.addLast("encoder", new HttpResponseEncoder()) pipeline.addLast("handler", new ChatServerHandler()) pipeline } as ChannelPipelineFactory) server.bind(new InetSocketAddress(8080))
ユーザーホームディレクトリの .groovy/lib ディレクトリに以下の JAR ファイルを配置しておき実行します。（Groovy の conf/groovy-starter.conf を編集しても可）
- netty-3.2.4.Final.jar
実行例
> groovy echo_server.groovy
EM-WebSocket による WebSocket サーバー
まず、EM-WebSocket をインストールしておきます。
EM-WebSocket インストール
> gem install em-websocket
EM-WebSocket を使った WebSocket サーバーは以下のようになります。これまでのサンプルに比べると非常に簡単になっています。
em-websocket_jruby/echo_server.rb
require 'rubygems' require 'em-websocket' EventMachine::WebSocket.start(:host => "localhost", :port => 8080, :debug => true) do |ws| ws.onopen {puts "onopen"} ws.onmessage {|msg| ws.send "echo : #{msg}"} ws.onclose {puts "onclose"} end
実行例
> jruby echo_server.rb
Maven での BDD - Specs, Specs2, RSpec, Easyb, spock
Maven3 を使ったプロジェクトでの BDD（振舞駆動開発）の実施方法をまとめてみました。
今回試した BDD ツールは以下の通りです。
結果として、この中では Specs/Specs2 か spock あたりを使うのが良さそうです。（RSpec と Easyb は問題あり）
なお、実行環境は以下の通りです。
サンプルのソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20110321/
Specs の場合
Scala による BDD ツールの Specs を使用する場合、pom.xml を以下のように設定します。
なお、surefire プラグインのデフォルト設定では XXXSpec クラスは実行対象にならないため、include で **/*Spec.java を追加しています。（実ファイルの拡張子は .scala ですが、拡張子を .java で指定する点に注意）
pom.xml
<project ・・・> ・・・ <properties> <scala.version>2.8.1</scala.version> </properties> <!-- Specs 等 Scala 関連ライブラリを取得するためのリポジトリ設定 --> <repositories> <repository> <id>scala-tools.org</id> <name>releases</name> <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url> </repository> </repositories> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId> <configuration> <includes> <!-- XXXSpec クラスを実行対象にするための設定 拡張子を .java で include しなければならない点に注意 --> <include>**/*Spec.java</include> </includes> </configuration> </plugin> <!-- Scala によるスペックファイルをテスト時にコンパイルするための設定 --> <plugin> <groupId>org.scala-tools</groupId> <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId> <executions> <execution> <goals> <goal>testCompile</goal> </goals> </execution> </executions> <configuration> <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion> </configuration> </plugin> </plugins> </build> <dependencies> <!-- junit の定義が必要 --> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.8.2</version> <scope>test</scope> </dependency> <!-- Specs の設定 --> <dependency> <groupId>org.scala-tools.testing</groupId> <artifactId>specs_${scala.version}</artifactId> <version>1.6.7.2</version> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> </project>
次に、スペックファイルは以下のようになります。src/test/scala に配置します。
他にも org.specs.runner.JUnit4 を使って定義する方法等がありますが、今回はシンプルに定義できる方法を採用しています。
src/test/scala/BookSpec.scala
package fits.sample import scala.collection.JavaConversions._ import org.specs._ class BookSpec extends SpecificationWithJUnit { "初期状態" should { val b = new Book() "comments は null ではない" in { b.getComments() must notBeNull } "comments は空" in { b.getComments() must haveSize(0) } } "Comment を追加" should { val b = new Book() b.getComments().add(new Comment()) "Comment が追加されている" in { b.getComments() must haveSize(1) } } }
mvn test で実行します。
実行例
> mvn test ・・・ ------------------------------------------------------- T E S T S ------------------------------------------------------- Running fits.sample.BookSpec Tests run: 3, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0, Time elapsed: 0.483 sec Results : Tests run: 3, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0
Specs2 の場合
Specs の次期バージョン Specs2 は以下のようになります。基本的に Specs と同様ですが、groupId やパッケージ名、not の使い方に違いがあります。
pom.xml
<project ・・・> ・・・ <properties> <scala.version>2.8.1</scala.version> </properties> <repositories> <repository> <id>scala-tools.org</id> <name>releases</name> <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url> </repository> </repositories> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId> <configuration> <includes> <include>**/*Spec.java</include> </includes> </configuration> </plugin> <!-- Scala によるスペックファイルをテスト時にコンパイルするための設定 --> <plugin> <groupId>org.scala-tools</groupId> <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId> <executions> <execution> <goals> <goal>testCompile</goal> </goals> </execution> </executions> <configuration> <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion> </configuration> </plugin> </plugins> </build> <dependencies> <!-- Specs2 の設定 --> <dependency> <groupId>org.specs2</groupId> <artifactId>specs2_${scala.version}</artifactId> <version>1.0.1</version> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> </project>
src/test/scala/BookSpec.scala
package fits.sample import scala.collection.JavaConversions._ import org.specs2.mutable._ class BookSpec extends SpecificationWithJUnit { "初期状態" should { val b = new Book() "comments は null ではない" in { b.getComments() must not beNull } "comments は空" in { b.getComments() must haveSize(0) } } "Comment を追加" should { val b = new Book() b.getComments().add(new Comment()) "Comment が追加されている" in { b.getComments() must haveSize(1) } } }
Specs と同様に mvn test で実行します。
実行例
> mvn test ・・・ ------------------------------------------------------- T E S T S ------------------------------------------------------- Running fits.sample.BookSpec Tests run: 5, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0, Time elapsed: 0.546 sec Results : Tests run: 5, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0
なぜかテスト数のカウントが Specs と異なっているようです。
RSpec の場合
Ruby の BDD ツール RSpec を Maven で使うには一手間かかりました。（実用的では無いかもしれません）
今回は de.saumya.mojo の rspec-maven-plugin を使っていますが、別のプラグインを使う方法もあるようです。
pom.xml では TorqueBox RubyGems Maven Proxy Repository を使って RSpec の gem を Maven から取得できるようにしました。（RubyGems を直接リポジトリに設定する方法は駄目でした）
また、properties 要素内の jruby.version 要素で実行する JRuby のバージョンを指定できます。
pom.xml
<project ・・・> ・・・ <properties> <!-- JRuby のバージョン指定--> <jruby.version>1.6.0</jruby.version> <jruby.plugins.version>0.25.1</jruby.plugins.version> </properties> <repositories> <!-- TorqueBox RubyGems Maven Proxy Repository --> <repository> <id>rubygems-proxy</id> <name>Rubygems Proxy</name> <url>http://rubygems-proxy.torquebox.org/releases</url> <layout>default</layout> <releases> <enabled>true</enabled> </releases> <snapshots> <enabled>fale</enabled> <updatePolicy>never</updatePolicy> </snapshots> </repository> </repositories> <build> <plugins> <!-- rspec-maven-plugin の設定 --> <plugin> <groupId>de.saumya.mojo</groupId> <artifactId>rspec-maven-plugin</artifactId> <version>${jruby.plugins.version}</version> </plugin> </plugins> </build> <dependencies> <!-- RSpec の設定 --> <dependency> <groupId>rubygems</groupId> <artifactId>rspec</artifactId> <version>2.5.0</version> <type>gem</type> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> </project>
スペックファイルは以下のようになります。spec に配置します。
spec/book_spec.rb
require "java" module Fits include_package "fits.sample" end describe "Book" do context "初期状態" do before do @b = Fits::Book.new end it "comments は nil ではない" do @b.comments.should_not be_nil end it "comments は空" do @b.comments.size.should == 0 end end context "Comment を追加" do before do @b = Fits::Book.new @b.comments.add(Fits::Comment.new) end it "Comment が追加されている" do @b.comments.size.should == 1 end end end
実行例（対策前）
> mvn rspec:test ・・・ [INFO] Running RSpec tests from ・・・\20110321\rspec\spec [WARNING] NameError: uninitialized constant RSpec::Core::Formatters::BaseFormatter::StringIO ・・・ [WARNING] load at org/jruby/RubyKernel.java:1062 [WARNING] (root) at -e:1 [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] BUILD FAILURE [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] Total time: 2.308s [INFO] Finished at: Mon Mar 21 16:46:28 JST 2011 [INFO] Final Memory: 3M/15M [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [ERROR] Failed to execute goal de.saumya.mojo:rspec-maven-plugin:0.25.1:test (default-cli) on project maven-rspec-sample1: Execution default-cli of goal de.saumya.mojo:rspec-maven-plugin:0.25.1:test failed: Java returned: 1 -> [Help 1] ・・・
これを回避するには rspec:test の実行時に自動生成された target/rspec-runner.rb の 48 行目をコメントアウト化して、ファイルを読み取り専用にしてしまいます。
target/rspec-runner.rb の48行目をコメントアウト化
::RSpec.configure do |config| # config.formatter = ::MultiFormatter end
とりあえずこれで、ビルドは失敗扱いになるものの、一応 RSpec は実行されるようになります。
実行例（対策後）
> mvn rspec:test ・・・ [ERROR] error emitting .rb java.io.FileNotFoundException: ・・・\rspec\target\rspec-runner.rb (アクセスが拒否されました。) ・・・ [INFO] ... [INFO] [INFO] Finished in 0.016 seconds [INFO] 3 examples, 0 failures [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] BUILD FAILURE ・・・
上記のように rspec-runner.rb の内容を書き換える方法で回避する場合、rspec-maven-plugin の de.saumya.mojo.rspec.RSpec2ScriptFactory クラスの getRSpecRunnerScript メソッドの戻り値を AspectJ とかで書き換えてやればもう少しマシになると思います。
Easyb の場合
Groovy による BDD ツールの Easyb です。こちらは Maven 3.0.3 で実行するとエラーが出るため（http://code.google.com/p/easyb/issues/detail?id=209）、Maven 2.2.1 で実行する事にします。
pom.xml ファイルは以下のようになります。
pom.xml（Maven 2.2.1 用）
<project ・・・> ・・・ <build> <plugins> <!-- Maven 2.2.1 で JavaSE 6 のソースを使うための設定 --> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <configuration> <source>1.6</source> <target>1.6</target> </configuration> </plugin> <!-- Easyb の設定 --> <plugin> <groupId>org.easyb</groupId> <artifactId>maven-easyb-plugin</artifactId> <version>0.9.7-1</version> <executions> <execution> <goals> <goal>test</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> </project>
スペックファイルは以下の通りです。src/test/easyb に配置します。
なお、日本語を使用すると実行時にエラーが発生する点に注意。
src/test/easyb/BookStory.groovy
package fits.sample scenario "init state", { given "Book", { b = new Book() } when "" then "comments is not null", { b.comments.shouldNotBe null } and then "comments is empty", { b.comments.size.shouldBe 0 } } scenario "add Comment", { given "Book", { b = new Book() } when "add Comment", { b.comments.add(new Comment()) } then "added Comment", { b.comments.size.shouldBe 1 } }
mvn test で実行します。
実行例（Maven 2.2.1 で実行）
> mvn test
・・・
[INFO] Using easyb dependency org.easyb:easyb:jar:0.9.7:compile
[INFO] Using easyb dependency commons-cli:commons-cli:jar:1.1:compile
[INFO] Using easyb dependency org.codehaus.groovy:groovy-all:jar:1.7.2:compile
[java] Running book story (BookStory.groovy)
[java] Scenarios run: 2, Failures: 0, Pending: 0, Time elapsed: 0.577 sec
[java] 2 total behaviors ran with no failures
・・・
Spock の場合
最後に Groovy による BDD ツール spock です。
pom.xml ファイルは以下のようになります。（surefire を設定する点は Specs と同様）
pom.xml
<project ・・・> ・・・ <build> <plugins> <!-- XXXSpec を実行対象にするための設定 --> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId> <configuration> <includes> <include>**/*Spec.java</include> </includes> </configuration> </plugin> <!-- Groovy によるスペックファイルをテスト時にコンパイルするための設定 --> <plugin> <groupId>org.codehaus.gmaven</groupId> <artifactId>gmaven-plugin</artifactId> <version>1.3</version> <configuration> <providerSelection>1.7</providerSelection> </configuration> <executions> <execution> <goals> <goal>testCompile</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> <dependencies> <!-- spock の設定 --> <dependency> <groupId>org.spockframework</groupId> <artifactId>spock-core</artifactId> <version>0.5-groovy-1.7</version> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> </project>
スペックファイルは以下の通りです。src/test/groovy に配置します。
src/test/groovy/BookSpec.groovy
package fits.sample import spock.lang.* class InitBookSpec extends Specification { def b = new Book() def "comments は null ではない"() { expect: b.comments != null } def "comments は空"() { expect: b.comments.size == 0 } } class AddCommentSpec extends Specification { def b = new Book() def "Comment を追加"() { when: b.comments.add(new Comment()) then: b.comments.size == 1 } }
mvn test で実行します。
実行例
> mvn test ・・・ ------------------------------------------------------- T E S T S ------------------------------------------------------- Running fits.sample.AddCommentSpec Tests run: 1, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0, Time elapsed: 0.468 sec Running fits.sample.InitBookSpec Tests run: 2, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0, Time elapsed: 0.015 sec Results : Tests run: 3, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0
Sinatra + Haml で MongoDB を使う - Mongoid, MongoMapper で関連とコンポジションを実装
Sinatra で MongoDB を使うために Mongoid と MongoMapper を試してみました。
以下のようなモデル構成を実装する事にします。
環境は以下の通り、テンプレートエンジンに Haml を使っています。
サンプルのソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20110306/
事前準備
まず、今回使用するパッケージを gem でインストールしておきます。
インストール例
> gem install sinatra > gem install haml > gem install mongoid > gem install mongo_mapper
Mongoid の場合
Mongoid のモデルクラスは以下のようにして定義します。
- Mongoid::Document を include する事でモデルクラスを定義
- field でフィールドを定義
- :type を使って型を指定
- embeds_many と embedded_in でコンポジションを定義（Book と Comment）
- belongs_to_related で一方向への関連を定義（Comment から User へ）
models_mongoid/book.rb（Mongoid）
class Book include Mongoid::Document field :title field :isbn # コンポジションの定義 embeds_many :comments end
models_mongoid/comment.rb（Mongoid）
class Comment include Mongoid::Document field :content field :created_date, :type => Date # コンポジションの定義 embedded_in :book, :inverse_of => :comments # User への関連 belongs_to_related :user end
models_mongoid/user.rb（Mongoid）
class User include Mongoid::Document field :name end
Sinatra による実装は以下です。
Haml テンプレートを使うには haml メソッドにテンプレートのシンボルとオプション、テンプレート内で使用するパラメータを渡します。
以下では全ての Book, User オブジェクト（:books, :users）とコメント追加先のパス（:action）を渡しています。
Mongoid の設定は configure に渡すブロック内で指定できます。以下では使用する DB に book_review を指定しています。
sample_mongoid.rb（Sinatra）
require "rubygems" require "sinatra" require "haml" require "mongoid" require "models_mongoid/book" require "models_mongoid/user" require "models_mongoid/comment" # Mongoid 設定 Mongoid.configure do |config| config.master = Mongo::Connection.new.db('book_review') end # Top ページ get '/' do haml :index, {}, :books => Book.all.order_by([[:title, :asc]]), :users => User.all.order_by([[:name, :asc]]), :action => '/comments' end ・・・ # Book 追加 post '/books' do Book.create(params[:post]) redirect '/books' end # Comment 追加 post '/comments' do b = Book.find(params[:post][:book_id]) b.comments << Comment.new(:content => params[:post][:content], :created_date => Time.now, :user_id => params[:post][:user_id]) b.save #以下でも可 # Book.find(params[:post][:book_id]).comments.create(:content => params[:post][:content], :created_date => Time.now, :user_id => params[:post][:user_id]) redirect '/' end ・・・
Top ページの Haml テンプレートは以下の通りです。
注意点として、= や #{・・・} をそのまま使うとデフォルトでは HTML エスケープしてくれないので、クロスサイトスクリプティングなどの対策に HTML エスケープを行いたい場合、:escape_html オプションを true に設定するか（Sinatra の haml メソッドの第2引数で渡せば良い）、代わりに &= や & #{・・・} を使います。
今回は、後者のやり方で実装してみました。
views/index.haml（Haml）
.menu Menu
%ul
%li
%a(href="/books") Books List
%li
%a(href="/users") Users List
.list Book Comments
%form.post(action='#{action}' method='post')
%select(name='post[user_id]')
- users.each do |u|
%option(value='#{u._id}')&= u.name
%select(name='post[book_id]')
- books.each do |b|
%option(value='#{b._id}')&= b.title
%input(name='post[content]' type='text')
%input(type='submit' value='Add')
- books.each do |b|
%ul
%li&= b.title
%ul
- b.comments.each do |c|
%li
& #{c.content} : #{c.user.name}, #{c.created_date}
実行例
MongoDB を実行しておきます。
> mongod -dbpath db
Sinatra を実行します。
> jruby sample_mongoid.rb
実行画面は以下のようになります。
ちなみに、mongo コマンドを使って DB 内の books コレクションの内容を確認してみると、関連とコンポジションの実現方法の違いがよく分かると思います。
mongo コマンドで books コレクションの内容を確認
> mongo ・・・ > use book_review switched to db book_review > db.books.find() { "_id" : "4d7253961875e20940000003", "comments" : [{ "content" : "check", "created_date" : ISODate("2011-03-06T00:00:00Z"), "user_id" : "4d7253811875e20940000001", "_id" : "4d7253b31875e20940000006" }], "isbn" : "1234", "title" : "Railsレシピブック" } ・・・
MongoMapper の場合
MongoMapper のモデルクラスは以下のようにして定義します。
- MongoMapper::Document や MongoMapper::EmbeddedDocument を include する事でモデルクラスを定義
- key でフィールドを定義
- 第2引数で型を指定
- many と MongoMapper::EmbeddedDocument でコンポジションを定義（Book と Comment）
- belongs_to で一方向の関連を定義（Comment から User へ）
なお、以下では _id を String 型で定義していますが、これは Mongoid のサンプルで使った DB をそのまま使えるようにするためです。（MongoMapper の場合、_id はデフォルトの ObjectId 型で定義されるため、このままでは Mongoid 版で使った DB が使えません）
models_mongomapper/book.rb（Mongoid）
class Book include MongoMapper::Document # デフォルトで _id は ObjectId 型になるので String を指定 key :_id, String key :title key :isbn # コンポジションの定義 many :comments end
models_mongomapper/comment.rb（Mongoid）
class Comment include MongoMapper::EmbeddedDocument # デフォルトで _id は ObjectId 型になるので String を指定 key :_id, String key :content key :created_date, Date # User への関連 belongs_to :user end
models_mongomapper/user.rb（Mongoid）
class User include MongoMapper::Document # デフォルトで _id は ObjectId 型になるので String を指定 key :_id, String key :name end
Sinatra による実装は以下。
Mongoid 版とほとんど同じですが、order の指定の仕方が異なります。
なお、Haml テンプレートは Mongoid 版と共通です。
sample_mongomapper.rb（Sinatra）
require "rubygems" require "sinatra" require "haml" require "mongo_mapper" require "models_mongomapper/book" require "models_mongomapper/user" require "models_mongomapper/comment" # MongoMapper 設定 MongoMapper.connection = Mongo::Connection.new('localhost') MongoMapper.database = 'book_review' # Top ページ get '/' do haml :index, {}, :books => Book.all(:order => 'title'), :users => User.all(:order => 'name'), :action => '/comments' end ・・・ # Comment 追加 post '/comments' do b = Book.find(params[:post][:book_id]) b.comments << Comment.new(:content => params[:post][:content], :created_date => Time.now, :user_id => params[:post][:user_id]) b.save redirect '/' end ・・・
実行例
> jruby sample_mongomapper.rb
Ruby でパーサーコンビネータを使った CSV ファイルのパース処理 - RParsec 使用
id:fits:20101226 や id:fits:20101231 で実施したパーサーコンビネータによる CSV ファイルのパース処理を RParsec を使って JRuby でやってみました。
環境は以下の通り。
- JRuby 1.5.6
- RParsec 1.0
サンプルのソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20110103/
CSVファイルのパース
以下の CSV ファイルをパースしてみる事にします。
test.csv
1,テスト1,"改行 含み" 2,test2,"カンマ,含み" 3,てすと3,"ダブルクォーテーション""含み"
注目する点は以下の通り。
- 改行は \r\n にマッチ
- >> と << は Scala の ~> と <~ と同等
- separated は Haskell の sepBy と同等
- value は Haskell の return と同等
- many や separated は Parser のメソッド
- Haskell の noneOf の代わりに not_char や not_string、もしくは regexp で正規表現を使用
また、quotedCell の many では結果的に quotedChar の文字コード配列が返される事になるため、bind に渡したブロック内で pack を使って文字列化するようにしました。
（文字列を得るには fragment を使う方法もあるが、fragment だとパース対象文字列の一部をそのまま抜き出す事になり、今回の用途には適さない）
parse_csv.rb
require 'rubygems' require 'rparsec' include RParsec::Parsers eol = string "\r\n" #packで文字列化できるように、" の文字コードを返すようにしている（value の箇所） quotedChar = not_char('"') | string('""') >> value('"'[0]) #manyで文字コードの配列が結果的に返るため、packを使って文字列化 quotedCell = char('"') >> quotedChar.many.bind {|s| value(s.pack("c*"))} << char('"') cell = quotedCell | regexp(/[^,\r\n]*/) line = cell.separated(char ',') csvFile = (line << eol).many cs = $stdin.readlines.join res = csvFile.parse cs p res puts res
実行結果
> jruby parse_csv.rb < test.csv [["1", "\203e\203X\203g1", "\211\374\215s\r\n\212\334\202\335"], ["2", "test2","\203J\203\223\203},\212\334\202\335"], ["3", "\202\304\202\267\202\3063", "\203_\203u\203\213\203N\203H\201[\203e\201[\203V\203\207\203\223\"\212\334\202\335"]] 1 テスト1 改行 含み 2 test2 カンマ,含み 3 てすと3 ダブルクォーテーション"含み
一応、改行等が正しく処理されている事が確認できました。
Ruby, Groovy, Scala での Excel準拠 CSV ファイルのパース処理 - opencsv使用、Iterator.continually() 等
Excel の仕様に準拠した以下のような CSV ファイル（改行・カンマ・ダブルクォーテーションを要素内に含む）をパースし、第1・3の要素を標準出力に出力するサンプルを Ruby、Groovy、Scala で作成してみました。
出力結果例
1 : 改行 含み 2 : カンマ,含み 3 : ダブルクォーテーション"含み
サンプルのソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20101129/
Ruby の場合
Ruby では標準添付されている CSV ライブラリを使います。
実行例
> ruby parse_csv.rb test.csv
> jruby parse_csv.rb test.csv
Groovy の場合
Groovy や後述の Scala には今回のケースのような CSV ファイルを簡単にパースできるライブラリが標準で用意されていないため、opencsv を使う事にします。
parse_csv.groovy
import java.io.FileReader import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader def reader = new CSVReader(new FileReader(args[0])) while((r = reader.readNext()) != null) { println "${r[0]} : ${r[2]}" }
以下の環境で実行してみました。
- Groovy 1.7.5
- opencsv 2.2
実行例
> set CLASSPATH=opencsv-2.2.jar > groovy parse_csv.groovy test.csv
Scala の場合
ただし、Scala では while((r = reader.readNext()) != null) のように書けないので、代わりに Iterator.continually(reader.readNext).takeWhile(_ != null) を使います。
parse_csv.scala
import java.io.FileReader import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader val reader = new CSVReader(new FileReader(args(0))) Iterator.continually(reader.readNext).takeWhile(_ != null).foreach {r => println(r(0) + " : " + r(2)) }
また、以下のようにList化してパターンマッチを使う方法もありかと思います。
parse_csv2.scala
import java.io.FileReader import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader val reader = new CSVReader(new FileReader(args(0))) Iterator.continually(reader.readNext).takeWhile(_ != null).map(_.toList).foreach { case no :: title :: content :: _ => println(no + " : " + content) case _ => }
以下の環境で実行してみました。
- Scala 2.8.1
- opencsv 2.2
実行例
> scala -cp opencsv-2.2.jar parse_csv.scala test.csv
opencsv のビルド方法
http://sourceforge.net/projects/opencsv/ から opencsv-2.2-src-with-libs.tar.gz ファイルをダウンロードし、適当なディレクトリに展開後、Ant でビルドすれば、deploy/opencsv-2.2.jar ファイルが作成されます。
ビルド例
> cd opencsv-2.2 > ant ・・・ BUILD SUCCESSFUL
