設備のマニアどっとこむ

テレワーク用にGTRACINGのゲーミングチェアを買った話

連日のテレワークでカラダが限界にきました。バッキバキです。
〇ケヤの固い椅子でずっとPC作業、会議してたので…。

メッシュの背もたれとゲルクッションのオプションを付けていたのですが、やっぱりキャスターがないとつらい。
オフィスチェアを買おうとしたのですが自宅が仕事部屋っぽくなると萎えるので
ド派手なゲーミングチェアにしてみることにしました。

３万～のものもあったのですが、今より劇的に改善されると踏んでいるのでそこそこリーズナブルなやつを選択。しかも緑にしました。

忘れずに床保護用のシートを買います。
※大きめサイズをお勧めします。

GTRACINGのゲーミングチェアは売れ筋ともあって在庫も豊富。すぐ届きました。

箱は噂通りデカいです。しかも変なニホンゴ…。

やっぱりフツーの椅子じゃない、いろいろパーツがでかい。

組み立ては３０～４０分くらい。昼休みにサクッと思ったんですが、結構大仕事でしたね…。
取説通り組み立てれば難しくはありません。（１人でもできますが２人でやったほうがいいです）

できました。かなり大きいので使う部屋で組み立てたほうがいいですね。
（運ぶの苦労しました。）

使い心地なんですが…

やっぱりひじ掛けはいいですね。マウス操作は楽です。取付時に多少調節できるのと高さが変えられます。レッドは左右にも振れるみたいですが、グリーンはできません。

ちなみにフェイクレザーを買ったんですが、服の金具で傷がついてしまうのでスウェット推奨です。

続いて座面の高さです。かなり低いところまで調整できるのでどの椅子にするか悩んでいる人は思い切って買えると思います。

肝心の座り心地ですが、まずヘッドレストとランバーサポート（腰のところの枕みたいなやつ）についてですが、ランバーサポートはちょうどいいですね、背もたれを立てたところで腰にフィットします。ヘッドレストは１８２ｃｍの自分にはちょっと合わないです。座高の高い人は首にあわないかもしれません。

座面が広いのであぐらをかいて座ってもいい感じです。若干固いので、まえの椅子で使っていたゲルクッションは使いまわしています。

これでテレワークもはかどる…　かは分かりませんが、体には優しいです。
GTRACINGのゲーミングチェアー　買いかも！　

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ビットコインが上昇、下落したときにpythonからLINEにつぶやく方法

　最近ビットコインあがってきましたね。　１ビットコインあたり１４０万円を超えてきました。

どこまでいくんでしょうか…。　以前にも自動売買プログラムを作ってましたがまたpythonでAPIをたたいてみることにしました。

いつもslack、Twitter向けなのでたまにはLINEにアウトプットします。

詳しくはgithubにアップしました。

sudo git clone https://github.com/ultimatemasashi/bitcoin　で
ダウンロードしてbit3.pyを同じディレクトリにおいてbitbot.py を実行してください。

LINEに通知するにはLINE　Notifyでのトークンの取得が必要です。　

↓参照お願いします。
https://www.smilevision.co.jp/blog/tsukatte01/?fbclid=IwAR2OxXFD6uMBVP61M3YL28l7Rw6u3VW0BZon2hiiF4Ot9k_yiZKju43z5zA

トークンをbitbot.py コード内の line_notify_token =　********************　へ入力して下さい。

LINEに通知がくるのでビットコインを売買します。（自己責任で手動ですよっ）

→'21/3/28 NiceHashのAPIも叩いてみました。

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ラズパイで書いたpythonコードをkubernetesで冗長化した話。

ラズパイでpythonプログラムを実行するとき、プログラムが止まってたり、ラズパイがストールしたりすること多いですよね。今回はkubernetesを使って冗長化してみました。

設定その他はこちらを御覧ください。

①pythonコードとdocer fileの準備　※ワーカーノードで作業します
まずはpythonコードを作り指定のフォルダに格納します。※home/pi/dなど

なんでもいいのですが、下記コードではtwitter のお天気botを作っています。
（apiキーなどは消しています。ファイル名はtwitter2.pyとしています）
import os
from twython import Twython
import time
import requests, json
a = 0
while a < 10:
CONSUMER_KEY = ""
CONSUMER_SECRET = ""
ACCESS_KEY = ""
ACCESS_SECRET = ""
api = Twython(CONSUMER_KEY,CONSUMER_SECRET,ACCESS_KEY,ACCESS_SECRET)
apiKey = ""

baseUrl = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?"
cityName = "kanagawa"
completeUrl = baseUrl + "appid=" + apiKey + "&q=" + cityName
response = requests.get(completeUrl)

cityData = response.json()
temp = cityData["main"]["temp"] - 273.15
temp2= round(temp,2)
api.update_status(status= '今の天気は'+ cityData["weather"][0]["description"] + '温度は'+ str(temp2) +'℃だよ')
time.sleep(3000)

今の天気はbroken clouds温度は22.64℃だよ

— 神奈川県の天気と気温 (@setsubinomania) October 2, 2020
このプログラムをコンテナ化しdocker image を作成するためにdocer fileを作ります。
ファイル名はDockerfileとしてください。
FROM python:3.5
RUN pip install twitter
RUN pip install twython
COPY twitter2.py home/pi/d/twitter2.py
CMD ["python3", "home/pi/d/twitter2.py"]

FROMで環境を指定。COPYでファイルをローカルからコンテナへコピー、
CMDでpythonを実行しています。

このファイルをディレクトリを作りpythonファイルと同じフォルダに入れます。

②docker imageの作成と確認
　
下記コマンドでdocker imageを作成します。Dockerfileとpythonコードが格納されているフォルダを指定します。

docker build -t twitter /home/pi/d/

※この場合コンテナ名はtwitterになります。
docker psコマンドで動作しているか確認します。下記のようであれば動作しています。

CONTAINER ID IMAGE COMMAND
cd12338b6d7b 7ae540f0d0f0 "python3 home/pi/d/t…"

COMMAND が"/pause"になっていれば動作していません。コンテナIDを指定してログを確認することができます。

docker logs cd12338b6d7b

エラーが出ていなければ何もでないはずです。

③kuberntesへデプロイ

マスターノードでマニュフェストを作ります。ワーカーノードで作成したdocker imageを
指定してください。　※今回はtwitter.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: twitter
spec:
selector:
matchLabels:
role: app
replicas: 3

template:
metadata:
labels:
role: app
spec:
containers:
- name: twitter
image: twitter
imagePullPolicy: Never
ports:

このときimagePullPolicy: Neverを入れてください。これはローカルのdocker imageを読み込む設定となります。

あとはこのマニュフェストを指定してデプロイします。

kubectl apply -f twitter.yaml

うまくいけば kubectl get pod コマンドでpodが replicasで指定した数だけ作成されRunningとなればOKです。

NAME 　 READY STATUS
twitter-6f697c9d74-4v5gt 1/1 Running
twitter-6f697c9d74-64q9j 1/1 Running
twitter-6f697c9d74-l7cw7 1/1 Running

これでpythonプログラムをラズパイ複数台で冗長化できました。一台ストールしてもプログラムは動き続けることができ、復帰も容易です。　1台での動作が不安であればkubernetesは便利かもしれません。
ちょっと設定が面倒ですが…。

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ラズパイで動画に草を生やす

ラズパイでちょっとくだらないことをやってみました。

草です。動画のなかにこれを差し込みます。

動画といっても画像を連続して表示させる感じになります。
USBカメラを用意して…

fswebcamをインストールします。

sudo apt-get install fswebcam

仮にc.jpgという画像ファイルを連続的に更新するスクリプトを組みます。
#!/bin/sh
while true
do

fswebcam -r 1000x1000 ./c.jpg
done

あとはゲーム制作でおなじみのpygameを使います。（デフォルトでインストールされていると思います）
連続撮影しているC.jpgと草の画像、あと下記のpythonコードを同じディレクトリにします。
（画像のフルパスいれれば違うディレクトリでもかまわないですが…）
スクリプトを起動した状態でこのプログラムを動かします。
背景は動画のように更新されマウスでクリックされたところに草がうごきます。

画面上でクリックしたところに…

草が動きます！！

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Raspberry piではじめるKubernetes入門

 前回からkubernetes環境を構築してます。ラズパイは３B、３B＋、４の３台。
ちょっと今回はローカルのdocker imageをkubernetesでデプロイしてみます。

まずは正常に動作してるか確認します。

kubectl get node

3台分STATUSがReadyであれば大丈夫です。

①kubernetesでデプロイするためのdocker imageの準備

まずはワーカーノードのラズパイで下記のようなDockerfileを作成します。
FROM httpd:2.4
COPY ./public-html/ /usr/local/apache2/htdocs/
Dockerfileと同じフォルダの中にpublic-htmlというフォルダを作り、index.htmlという名前で下記ファイルを作ります。

<!DOCTYPE HTML>

<html lang="ja">

<head>

<meta charset="UTF-8">

<title>title</title>

</head>

<body>

hello world

</body>

</html>

Dockerfileを作った任意のフォルダでdocker imageをビルドします。
docker build -t my-apache2 /home/pi/<任意のフォルダ＞
ビルドが問題なく終了したらdocker imagesコマンドでmy-apache2が存在していることを確認します。
②docker imageをkubernetesでデプロイ

マスターノードになっているラズパイで下記ファイルをyamlという拡張子で保存します。
デプロイするためのマニュフェストになります。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: ＜自由＞
spec:
selector:
matchLabels:
role: app
replicas: 2
template:
metadata:
labels:
role: app
spec:
containers:
- name: my-apache2
image: my-apache2
imagePullPolicy: Never
ports:

imageのところでdocker imageを指定します。imagePullPolicy: Neverにしているのはローカルのdocker imageを取得したいからです。
replicas: は仮想化されたコンテナであるpodの数を指定します。これが多いとリソース的にきびしいので２でいいと思います。
作成できたらデプロイします。

kubectl apply -f 　＜作成したマニュフェスト名＞.yaml

kubectl get　pod コマンドでpodがレプリカ数だけ作成されるのを確認します。

余計なpodがありますが…　デプロイしたmy-apache2～が２つできていたら成功です。
※READYが1/1でありRunningを確認してください。ErrImageNeverPull　とでていたら
docker imageの取得に失敗しています。

③作成したpodにＩＰアドレスを振ってhello worldする

作成したhtmlファイルをブラウザで確認するためにＩＰを振っていきます。（マスターノードのラズパイで実行します）
kubectl expose deployment/my-apache2 --name="my-apache2-svc" --type="ClusterIP" --port=8080 --target-port=80
作成されたIPを確認します。

kubectl get svc/my-apache2-svc

CLUSTERーIPのところを確認してください。

ブラウザで　＜CLUSTERーIP＞：8080と入力すると…

できました！！　これは３台のラズパイすべてで確認できます。ひとつのラズパイで作成したdocker imageをpodとして複製し、３台のウェブサーバーとして運用することができました。　

この状態でためしにdocker imageをビルドしたラズパイの電源をoffしてもほかのラズパイのブラウザでhello worldが確認できるはずです。kubernetesで冗長性を体験できました。

twitterボットをkubernetesで冗長化しました。

↓参考文献↓

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