仕事やプライベートで調べたことのメモ書きなど(@札幌)

仕事やプライベートで調べたこと、興味ある事のメモ書きです。2016年4月から札幌で働いてます。※このブログは個人によるもので、団体を代表するものではありません。

PythonでAES暗号化/復号(PyCryptodomeにするときに必要な変更)

以下を参考に、Pythonでの暗号化復号化を実施。かつ、PyCryptodome の方がいいということで試してみました。

qiita.com

必要な変更は以下。

  • cipher.encrypt(raw.encode('utf-8'))
  • return self._unpad(cipher.decrypt(enc[16:]).decode())

後者のself._unpad追加は短いパスワードにも対応するときに必要だったこと。(たぶん)

WSL上のdocker engineの試行錯誤

自分がやろうとしていることがdocker for windowsだとうまくいかそうだったので、WSL(ubuntu)上のdockerについて試しました。

qiita.com

上記を試すも、以下にハマり・・・。

teratail.com

で、docker.io でなく、docker-ceを使うべし、というのをどこかで発見したので、
そちらで試しにやってみたところ、そこについては突破したっぽい!!

また別の壁に今はぶつかっているところですが・・。

Azure FunctionsでPythonを使うメモ(LinuxイメージのFunction追加&pyodbc&fbprophet編)

(2019/1/23訂正)
LinuxイメージのAzure FunctionsへのFunction追加ですが、基本はバイナリ依存するようなモジュールはすんなり追加できません。
それでも、pyodbcだと「--build-native-deps --no-bundler」だけでいけたのですが、fbprophetに結構苦戦して、できたりできなかったりしていたのですが・・・。

結論:fbprophetのビルドには大量にメモリを使うので・・、docker for windows上でやるときはメモリをたくさん割り当てる必要がある

作業は、WSL(Ubuntu)+docker for windows(Windows 10 pro)で実行したのですが、docker for windowsで作業する場合、VMに割り当てるメモリを設定できます。1時期4GBにしたことがあったのですが、基本は2GBでやってました。が、これがいけなかった。
2GBだとビルドも時間がかかり、挙句の果てにはエラー。4GBは割り当てましょう!

ちなみにfbprophetは、Facebook社開発の予測ライブラリです。
facebook.github.io

xxxxxx$ python -m venv venv
xxxxxx$ source venv/bin/activate
(venv) xxxxxx$ func init
Select a worker runtime:
1. dotnet
2. node
3. python
Choose option: 3
python
Installing wheel package
Installing azure-functions==1.0.0a5 package
Installing azure-functions-worker==1.0.0a6 package
Running pip freeze
(venv) xxxxxx$ func --version
2.3.148
(venv) xxxxxx$ pip install pyodbc
(venv) xxxxxx$ pip install fbprophet
(venv) xxxxxx$ pip install scipy
(venv) xxxxxx$ pip install statsmodels
(venv) xxxxxx$ pip freeze > requirements.txt
(venv) xxxxxx$ vi requirements.txt (※「pkg-resources==0.0.0」を削除)
(venv) xxxxxx$ func host start (※ローカルでの稼働を確認)

                  %%%%%%
                 %%%%%%
            @   %%%%%%    @
          @@   %%%%%%      @@
       @@@    %%%%%%%%%%%    @@@
     @@      %%%%%%%%%%        @@
       @@         %%%%       @@
         @@      %%%       @@
           @@    %%      @@
                %%
                %

:
:
:

(venv) xxxxxx$ func azure functionapp publish MyXxxxxxFunc --build-native-deps --no-bundler
Getting site publishing info...
Running 'docker pull mcr.microsoft.com/azure-functions/python:2.0'...done
Running 'docker run --rm -d mcr.microsoft.com/azure-functions/python:2.0'....done

:
:
:

(venv) xxxxxx$

Azure FunctionsでPythonを使うメモ(LinuxイメージのFunction追加編)

前回、DockerImage編でうまくいきましたが、DockerImageだと従量課金を選べないので、なんとかFunctinを登録する方式を探していました。ただ、思わぬ苦戦。単純な関数でもうまくデプロイできずに困っていました。

ところが、以下の投稿を発見して解決。
github.com

「pkg-resources==0.0.0」という行が、pip freezeで追加されるバグがあるようです。この行をrequirement.txtから削除することでデプロイして実行できました!どうぞお試しください!

Azure FunctionsでPythonを使うメモ(Dockerイメージ編)

Azure FunctionsはAzureのサーバーレス環境。Dockerイメージを作りそれを実行するパターンでやります。投稿を書いている時点では、Pythonサポート自体もプレビューなので、さほど情報も多くないです・・。

基本的なところは以下のページを参考に。
docs.microsoft.com
ちなみに、私の環境にはDocker or Windowsを入れるところからだったのでそこそこ長い時間をかけました。

  • Windows 10をproにアップグレード
  • Docker for windowsをインストール (ネットワークの設定を修正しないと使えなかった) ※前の投稿参考
  • Azure系のツールをインストール ※パスを通すことを忘れない

venvの環境へプロジェクト作成

Azure functionsを作成する場合はvenv環境で実施する必要があります。
qiita.com

python -m venv venv
venv\Scripts\activate
func init MyFunc --docker
(pythonを選択)

Functionを作成

cd MyFunc
(venv) func new --name "HttpTriggerMyFunc" --template "HttpTrigger"
(venv) docker build --tag my_func .
docker run -p 8080:80 -it my_func

この状態でlocalhost:8080にアクセスしてみると以下の画面が表示されました!

f:id:takumats:20181207140203p:plain
dockerコンテナの起動
そして、apiである、http://localhost:8080/api/HttpTriggerMyFunc?name=Taro にアクセスすると、「Hello Taro!」と表示されましたよ。