20200214のJavaに関する記事は5件です。

投稿日：2020-02-14T15:42:50+09:00

JavaアプリケーションのMBeanの情報一覧を取得する

Scala 2.12

import java.lang.management.{ManagementFactory, PlatformManagedObject}

import javax.management.{MBeanInfo, ObjectName}

import scala.collection.JavaConverters._

val mbeanInterfaces: Seq[Class[_ <: PlatformManagedObject]] = ManagementFactory.getPlatformManagementInterfaces.asScala.toSeq
val mbeanObjects: Seq[_ <: PlatformManagedObject] = mbeanInterfaces.flatMap(ManagementFactory.getPlatformMXBeans(_).asScala.toSeq)
val mbeanObjectNames: Seq[ObjectName] = mbeanObjects.map(_.getObjectName)
val mbeanInfos: Seq[MBeanInfo] = mbeanObjectNames.map(ManagementFactory.getPlatformMBeanServer.getMBeanInfo(_))

MBeanInfoとObjectNameをつかってMBeanServer(ManagementFactory.getPlatformMBeanServer)経由で情報を取得する。

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投稿日：2020-02-14T15:30:36+09:00

java 選択ソート

選択ソート

今回は選択ソートについてコードを書いていく。
※自分のアウトプット用の記事です。間違いなどがあったら指摘してください。

SelectionSort.java

public class SelectionSort {
    public static void main(String args[]) {
        int[] array = {2,3,5,4,1};
        sort(array);
        for(int i=0;i<array.length;i++) {
            System.out.print(array[i]);
        }
    }

    public static void sort(int[] array) {
        int n = array.length;
        for (int i =0;i<n-1;i++) {
            int lowest = i;
            int lowkey = array[i];
            for(int j=i+1;j<n;j++) {
                if(array[j]<lowkey) {
                    lowest = j;
                    lowkey=array[j];
                }
            }
            int temp = array[i];
            array[i]=array[lowest];
            array[lowest] = temp;
        }
    }
}

次回は挿入ソートを試してみようと思います。

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投稿日：2020-02-14T13:13:18+09:00

モデリング・UML

ソフトウェア開発とモデリング

共同開発におけるコミュニケーションで重要なこと
・誤解や勘違いを生じさせないこと
・情報が伝わりやすくなるよう図を用いて簡略化すること（モデリング）

モデリング

ソフトウェアの開発から廃棄までのライフサイクルの中で問題となるのがコミュニケーション。

このコミュニケーションを円滑にするために現場で多用されるのが「図」です。

多くの情報を一度に伝えることができ、共通認識を持ちやすくなるからです。

伝えたい情報をできるだけ簡略化して表現する作業のことを「モデリング」と言います。

UML

・現代のソフトウェア開発でモデリングと表記法のデファクトスタンダードとして扱われている
・１３種類の「図」が定義され、ソフトウェアのモジュール構成を表す構成図と、動作を表す振る舞い図の２つに大別される

構造図

・クラス図
・コンポーネント図
・コンポジット図
・配置図
・オブジェクト図
・プロファイル図
・パッケージ図

振る舞い図

・アクティビティ図
・コミュニケーション図
・シーケンス図
・状態図
・タイミング図
・ユースケース図

※各々の図については別途ググること

クラス図

オブジェクト指向ソフトウェアを構成する最小の部品であるクラスの関係性を表現するための図。
クラス単位で表記するのだが、１つのクラスを名前（クラス名）、属性、操作の３つの区画で区切って表記する。

属性はJavaで言うフィールドのこと。
操作はメソッドのこと。

オブジェクト図

インスタンス同士の関係性を表現するための図。
オブジェクト名には下線を引き、オブジェクトであることを明示する。
クラス図とオブジェクト図を併用することで、クラスの関連がわかりやすくなる。

クラス図を補うための図として多用される。

シーケンス図

インスタンス同士の動的な関係性を表現する。
インスタンスがどのインスタンスのどのメソッドを呼び出すのかを記述する。
UMLの中でも特に重要な図。

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投稿日：2020-02-14T11:55:13+09:00

【Java】MySQLを絶対に接続させたい!!!～JDBCドライバの取得とJARファイル位置について～

MySQLをプロジェクトで使いたい....

今回のWebアプリケーション制作では、MySQLというデータベースを使ってのアプリ制作です。
Eclipseを使用してJavaでプログラムを書いていたのですが、MySQLってどうやって接続して使うの？という疑問....

そこで今回はJavaのプログラムからMySQL(データベース)を利用する手順をまとめました。手順は以下の通りです

1. JDBCドライバの取得(Connector/J)
2. JARファイルをプロジェクトに入れる
3. データ接続を試してみる

JDBCドライバとは？

手順１に入る前に...JBDCドライバについて簡単に説明しておきます
JDBCドライバとは、データベースを操作するために必要となるクラスやインターフェース群です。それぞれのデータベース開発元がJARファイル(クラスやインターフェースをまとめて格納したファイル)として提供しています。
今回使用するデータベースはMySQLなのでMySQL専用ののJBDCドライバの取得が必要です。
それが「Connector/J」とです

1. JDBCドライバの取得(Connector/J)

手順１です。MySQL専用JBDCドライバConnector/Jを早速取得していきましょう。

下記 URL からダウンロードできます
https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/

以下のような画面が出てきたでしょうか？

次にSelect Platform: Platform Independent を選択します。
下のZIPと書いてある方をダウンロードします。

ダウンロード出来たら次は展開です。
mysql-connector-java-x.x.xx.zip を右クリック。
「7-Zip -> mysql-connector-java-x.x.xx\ に展開」を選択します。
*7-Zip（圧縮・解凍ソフト）はダウンロードが必要です。

＊拡張子(zip)が表示されていない方は以下の設定をしてみてください。

Zipファイルが展開されると、mysql-connector-java-x.x.xx フォルダが作成されます。

このフォルダを開きます。
"mysql-connector-java-x.x.xx-bin.jar"があることを確認します。

これで、JBDCドライバの取得ができました

2. JARファイルをプロジェクトに入れる

JBDCドライバの取得ができたので、手順2です。このJARファイルをプロジェクトに入れていきます。
Eclipseを使用していますので、プロジェクトの「ビルドパス」に追加すればJARファイルを実行できます。
動的Webプロジェクトの場合は、WEB-INF/lib以下にJARファイルを配置します。

これで、準備完了です!!!

3. データ接続を試してみる

手順3でしっかりと接続できているか試してみましょう。接続を確認するクラスなどを作成し以下のように接続を確認しましょう。
ConnectSample
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;

public class ConnectSample {

    public static void main(String[] args) {
        //DB接続用定数
        String DATABASE_NAME = "データベース名";
        String PROPATIES = "?characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=JST";
        String URL = "jdbc:mySQL://localhost/" + DATABASE_NAME+PROPATIES;
        //DB接続用・ユーザ定数
        String USER = "ユーザー名";
        String PASS = "";

        try {
            //MySQL に接続する
            Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
            //データベースに接続
            Connection conn = DriverManager.getConnection(URL, USER, PASS);

            // データベースに対する処理
            System.out.println("データベースに接続に成功");

        } catch (SQLException | ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}
URL：jdbc:mySQL://localhost/＋データベース名

ユーザー名はMySQLで新たに設定する事も可能です
CREATE USER '新しいユーザー名'@'localhost'; GRANT SELECT ON データベース名.* TO '新しいユーザー名'@'localhost'; FLUSH privileges;

接続を確認できれば完了です。
お疲れ様でした

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投稿日：2020-02-14T00:03:02+09:00

COTOHA API の構文解析を Java で利用してみる

COTOHA API とは

NTTグループが提供している、構文解析、照応解析、キーワード抽出、音声認識、要約など、様々な自然言語処理・音声処理APIを提供しているサービスです。

COTOHA API | NTTコミュニケーションズが開発した日本最大級の日本語辞書を活用した自然言語処理、音声認識APIプラットフォーム
https://api.ce-cotoha.com/contents/index.html

「NTTって電話の会社では？」と思われてる方もあるかもしれませんが、NTTの研究所ではコンピュータでの日本語処理も何十年も前から研究されているのです。（私も学生時代にNTTコミュニケーション科学基礎研究所に見学に行ったり論文を読んだりしてお世話になりました）

最近になってクラウドの技術が進み、従来はローカルのコンピュータで動かしていたような処理をAPIサービスとしてインターネット経由で提供できるようになってきたのです。ロジックそのものの開発はNTTのどの会社・部門が提供しているのかは公開されていないようですが、APIの提供はNTTコミュニケーションズさんでされているようです。

あったほうがよい前提知識

URL
HTTPリクエスト POST
HTTPレスポンス
curl コマンド POST
JSON
GSON
Java Maven
あたりです。

構文解析とは

COTOHA API のページには以下のようにあります。

構文解析
構文解析APIは、入力として日本語で記述された文を受け取り、文の構造と意味を解析・出力します。入力された文は、文節・形態素に分解され、文節間の係り受け関係や形態素間の係り受け関係、品詞情報などの意味情報などが付与されます。

「日本語で記述された文（＝自然文）」というのは

今日は学校に走って行きました。

のような文のことを言います。
これを文節に区切ると

今日は/学校に/走って行きました。

のような感じになります。（APIでは文節をchunkと呼んでいます）
また、形態素単位で区切ると

今日/は/学校/に/走/っ/て/行/き/まし/た/。

のような感じになります。（APIでは形態素をtokenと呼んでいます）
形態素解析では「行」の部分について原形の「行く」を出力したり、またそれぞれの形態素について品詞を出力したりしています。

最近は機械学習も大流行ですが、自然文を形態素解析や構文解析無しでそのまま処理するのはまだちょっと難しいというか、あまりよい結果が得られないというのが現実ではないかと思います。機械学習を適用するにしても形態素解析や構文解析で得られる値に対して機械学習を適用するのがよいかと思います。
日本語解析の場合、日本語には分かち書きが無く、語の並びが比較的自由であるのでよけいに「単純な機械学習」が通用しにくいという事情もあるのではないかと考えます。

API を利用する

さて、COTOHA APIを呼び出してみましょう。

準備編として、流れとしては以下の通りです。

アカウント登録をする（ https://api.ce-cotoha.com/ ）

APIポータル（ https://api.ce-cotoha.com/home ）にてアクセス情報として「Client ID」「Client secret」を取得する

プログラムから「アクセストークン」を取得する

「アクセストークン」を使って各種APIにアクセスする

1.のアカウント登録はガイドに従えば問題なく完了すると思います。

2.ではAPIポータルにアクセスすると以下のような画面になりますので「Client ID」「Client secret」をコピーするなりして控えておきます。

「Client ID」「Client secret」は、ユーザーIDとパスワードに相当しますが、最近のAPIでは毎回のアクセスにユーザーIDとパスワードを送信するのはちょっとよろしくないですよね、という流れなので、まずは「アクセストークン」を取得して、それを使いまわすということになっています。COTOHA APIでは最大24時間の期限が設定されていますので、最初の１回で取得したものを24時間は使いまわせるということになります。

「アクセストークン」の取得方法を調べる

どんなAPIサービスを呼び出すときもだいたい同じなのですが、まずはスペック（仕様）を見て、アクセス方法を調べます。

アクセストークン取得 | リファレンス | COTOHA API
https://api.ce-cotoha.com/contents/reference/accesstoken.html

を見ると

と書いてあります。

curl コマンド形式ではありませんね... いきなり誤植！

ドキュメントが間違っているというのはIT業界ではしょっちゅうですので、こんなことでめげてはいけません。（笑）
コードが仕様です。（←名言）

でも言わんとすることはわかります。curl コマンドでいうところの以下のようなPOSTリクエストを送信してくださいということです。
$ curl -X POST -H "Content-Type:application/json;charset=UTF-8" -d '{"grantType":"client_credentials","clientId": "[client id]","clientSecret":"[client secret]"}' "[Access Token Publish URL]"
[client id] [client secret] [Access Token Publish URL] の部分には、ポータルに書いてあるパラメータを入れます。

プログラムから「アクセストークン」を取得する

Java でHTTPリクエストを送信する方法にはいくつかありますが、ここではOkHttp というライブラリを使ってみることにします。
また、リクエスト送信時にJSONを利用しますので、これも有名な Gson を利用します。

Maven

<dependency>
    <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
    <artifactId>okhttp</artifactId>
    <version>3.14.2</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.google.code.gson</groupId>
    <artifactId>gson</artifactId>
    <version>2.8.6</version>
</dependency>
Java + OkHttp でコードを書くと以下のような感じになります。
    String url = "https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens";
    String clientId = "[client id]";
    String clientSecret = "[client secret]";
//      {
//       "grantType": "client_credentials",
//       "clientId": "[client id]",
//       "clientSecret": "[client secret]"
//      }
    Gson gson = new Gson();
    JsonObject jsonObj = new JsonObject();
    jsonObj.addProperty("grantType", "client_credentials");
    jsonObj.addProperty("clientId", clientId);
    jsonObj.addProperty("clientSecret", clientSecret);

    OkHttpClient client = new OkHttpClient();
    MediaType JSON = MediaType.get("application/json; charset=utf-8");
    RequestBody body = RequestBody.create(JSON, jsonObj.toString());
    Request request = new Request.Builder() //
            .url(url) //
            .post(body) //
            .build();
    try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
        int responseCode = response.code();
        String originalResponseBody = response.body().string();
        System.err.println(responseCode); // 201
        System.err.println(originalResponseBody);

        // 201
//            {
//                "access_token": "xxx", 
//                "token_type": "bearer",
//                "expires_in": "86399" ,
//                "scope": "" ,    
//                "issued_at": "1581590104700"           
//            }
        }
    }
出力としては以下のような感じになったかと思います。「xxx」と伏字になっているところが実際のアクセストークンになります。
プログラム的にはあまり格好良くありませんが、これをコピペして使うことにしましょう。
{
    "access_token": "xxx", 
    "token_type": "bearer",
    "expires_in": "86399" ,
    "scope": "" ,    
    "issued_at": "1581590104700"           
}
構文解析APIを呼んでみる前にスペックを読んでみる

以下をしっかり読み込みます。

APIリファレンス - 構文解析
https://api.ce-cotoha.com/contents/reference/apireference.html

...
呼び出しオプションはいくつかありますが、以下の curl コマンドの例がもっともシンプルなようです。
$ curl -X POST -H "Content-Type:application/json;charset=UTF-8" -H "Authorization:Bearer [Access Token]" -d '{"sentence":"犬は歩く。","type": "default"}' "[API Base URL]/nlp/v1/parse"
構文解析APIを呼んでみる

curl コマンドだと簡単な１行ですが、Java的には以下のようになります。
    String url = "https://api.ce-cotoha.com/api/dev" + "/nlp/v1/parse";
    String sentence = "今日はいい天気です。";
    String type = "default";
    String access_token = "xxx";

    Gson gson = new Gson();
    JsonObject jsonObj = new JsonObject();
    jsonObj.addProperty("sentence", sentence);
    jsonObj.addProperty("type", type);

    OkHttpClient client = new OkHttpClient();
    MediaType JSON = MediaType.get("application/json; charset=utf-8");  
    RequestBody body = RequestBody.create(JSON, jsonObj.toString());
    Request request = new Request.Builder() //
            .addHeader("Authorization", "Bearer " + access_token) //
            .url(url) //
            .post(body) //
            .build();

    try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
        String originalResponseBody = response.body().string();
        System.err.println(originalResponseBody);
    }
結果

さて、結果はどうでしょう。
だいたい以下のような感じになると思います。

スペックとにらめっこしながらJSONを見ていくと、文節や形態素の情報がかなり細かく出力されています。
（他社APIの解析結果よりもかなり詳しい結果が得られています。）

このJSON形式の出力結果をパースしてJava のオブジェクトとして利用するということになります。
その部分はAPI呼び出しというよりもJavaの一般的なテクニックとなりますので、続きの記事に書いてみたいと思います。
{
    "result": [
        {
            "chunk_info": {
                "id": 0,
                "head": 2,
                "dep": "D",
                "chunk_head": 0,
                "chunk_func": 1,
                "links": []
            },
            "tokens": [
                {
                    "id": 0,
                    "form": "今日",
                    "kana": "キョウ",
                    "lemma": "今日",
                    "pos": "名詞",
                    "features": [
                        "日時"
                    ],
                    "dependency_labels": [
                        {
                            "token_id": 1,
                            "label": "case"
                        }
                    ],
                    "attributes": {

                    }
                },
                {
                    "id": 1,
                    "form": "は",
                    "kana": "ハ",
                    "lemma": "は",
                    "pos": "連用助詞",
                    "features": [],
                    "attributes": {

                    }
                }
            ]
        },
        {
            "chunk_info": {
                "id": 1,
                "head": 2,
                "dep": "D",
                "chunk_head": 0,
                "chunk_func": 1,
                "links": []
            },
            "tokens": [
                {
                    "id": 2,
                    "form": "い",
                    "kana": "イ",
                    "lemma": "いい",
                    "pos": "形容詞語幹",
                    "features": [
                        "イ段"
                    ],
                    "dependency_labels": [
                        {
                            "token_id": 3,
                            "label": "aux"
                        }
                    ],
                    "attributes": {

                    }
                },
                {
                    "id": 3,
                    "form": "い",
                    "kana": "イ",
                    "lemma": "い",
                    "pos": "形容詞接尾辞",
                    "features": [
                        "連体"
                    ],
                    "attributes": {

                    }
                }
            ]
        },
        {
            "chunk_info": {
                "id": 2,
                "head": -1,
                "dep": "O",
                "chunk_head": 0,
                "chunk_func": 1,
                "links": [
                    {
                        "link": 0,
                        "label": "time"
                    },
                    {
                        "link": 1,
                        "label": "adjectivals"
                    }
                ],
                "predicate": []
            },
            "tokens": [
                {
                    "id": 4,
                    "form": "天気",
                    "kana": "テンキ",
                    "lemma": "天気",
                    "pos": "名詞",
                    "features": [],
                    "dependency_labels": [
                        {
                            "token_id": 0,
                            "label": "nmod"
                        },
                        {
                            "token_id": 2,
                            "label": "amod"
                        },
                        {
                            "token_id": 5,
                            "label": "cop"
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以上

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