PythonからLINE Messaging APIを叩いて何かしらの情報を通知する仕組みを作ってみました。

## はじめに
物事を極めるために「継続は力なり」よく言われますが、慣れないこと・得意でないことだとつい逃避行動に走ってしまうのが人の性。でも上手く仕組み化さえできれば用を足すかの如く案外習慣化するものです。私の場合、「今年こそは資産運用に力を入れたい」と年初の抱負で毎年語るのですが、結局1年経っても資産は微増です。そこでまずは簡単なことから習慣化してみようということで「注目している銘柄の株価を毎日確認すること」だけやってみたいと思います。それを実現するために、毎日確実に利用するSNSであるLINEで通知されるようにすれば、アプリアイコン上の「通知バッジ」は消さないと気が済まない自らの性に合うと思ったのでその仕組みのベースをまずは作ってみます。※株価情報取得との組み合わせはまた別途まとめます。

## ステップ
今回は下の2つのステップで仕組みを作りたいと思います。
1. LINE Messaging API側の準備
2. Pythonで実装

## 1. LINE Messaging APIの設定
[「LINE Messaging API」](https://developers.line.biz/ja/services/messaging-api/)とはLINEが提供するAPIで、メッセージ送付の自動化等ができるものです。これの利用にあたっては「LINE Developers」への登録が必要となります。

### LINE Developersへの登録
[LINE Developers](https://developers.line.biz/ja/)登録には既存のLINEアカウント・ビジネスアカウントからも作成可能でメールアドレスさえあれば新規作成も可能なようです。ただし、ビジネスアカウントで作成すると後ほど出てきますが"あなたのユーザーID"が非表示となり今回やりたいことができなくなってしまうため、今回は既存のLINEアカウントで作成しましょう。諸々情報入力して登録が完了したら、[ここ](https://developers.line.biz/ja/services/messaging-api/)から"今すぐはじめよう"でMessaging APIを利用するためのチャネルを作成します。

### チャネル作成
チャネル作成についても基本的には利用情報を入力するだけですが、以下2点については一応仕組みを理解しておきましょう。
* プロバイダー・・・チャネルを束ねる開発者の管理情報です。既に作成済みであればそれを選択すれば良いですが今回は初めてなので、「新規プロバイダー作成」を選択してプロバイダー名を入力し、新しく作成しましょう。
* チャネル・・・プロバイダーによって作成されるサービスのことを指します。1プロバイダーに対して、チャネルは複数作成し紐付け可能です。

詳しくは[公式ドキュメント](https://developers.line.biz/ja/docs/line-developers-console/overview/#channel)にも記載があります。

### アクセストークン発行
続いてAPIを利用するためのアクセストークンを発行します。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/line-api-python1_ajfxad">
上のセクションでチャネル作成は完了したと思いますが、そのチャネル内に"Messaging API設定"タブがあるのでこれをクリックし、画面最下部までスクロールします。すると（上の画像では隠れていますが）"チャネルアクセストークン"の"発行"というボタンがあるのでこれをクリックするとアクセストークンが発行できるので、安全な場所に一度保管しておいてください。

続いて、同チャネル内"Messaging API設定"タブの横に"チャネル基本設定"というタブがあるので同様に画面最下部までスクロールすると、下から3番目あたりに"あなたのユーザーID"という項目があります。こちらもコピーだけして安全な場所に保管しておいてください。

### チャネルの友だち登録
この時点でLINEアカウント（チャネル）は既に作成されていますが、Python側からメッセージを送付するには既存のLINEアプリ側からLINEアカウント（チャネル）を友だち登録する必要があります。再度"Messaging API設定"タブ側に戻るとQRコードがあるのでこれをスマホで読み取って友だち登録しておきます。

これでLINE Messaging API側の準備が完了しました。続いてPython側で実装していきます。

## 2. Pythonで実装
実装にあたり、[公式ライブラリ](https://github.com/line/line-bot-sdk-python)が公開されているので、以下の通りインストールして効率よく実装していきましょう。
```
pip install line-bot-sdk
```
※なお[Python以外の言語](https://developers.line.biz/ja/docs/messaging-api/line-bot-sdk/#official-sdks)でも同様にライブラリが用意されているようです。

インストールが完了したら、以下の通りコードを書いていきます。

<script src="https://gitlab.com/-/snippets/3611182.js"></script>

### .envファイル
アクセストークン発行時に控えておいた、"チャネルアクセストークン"と"あなたのユーザーID"を環境変数として設定しPythonファイルから呼び出せるようにしておきます。
### line_api_sample.pyファイル
特別難しいことはしていませんが、<code>linebot</code>モジュールから<code>LineBotApi</code>をインポート、<code>linebot.models</code>から<code>TextSendMessage</code>をインポートします。それぞれ環境変数から値を呼び出して、メッセージをプッシュしてあげることでスマホの既存のLINEアプリ側にメッセージが送信されます。

## まとめ
これでPython側からメッセージを送付する仕組みを作ることができました。"Messaging API"タブを確認すると他にも"応答メッセージ"や"あいさつメッセージ"があるのでこれらを設定することでより双方向性の高いコミュニケーションが取れるようになると思います。また、このコードをHeroku等にアップロードすると、Cron設定も簡単にできるため定期的にメッセージ送付が可能になります。いずれも今後まとめようと思います。

PythonからLINEに通知する仕組みを作ってみた。

Django REST Frameworkをバックエンドに、Next.js+MUIをフロントエンドにして、Markdown形式で記事を投稿するブログを作成しました。【Part 2】

ブログ作成についてまとめました。

Django REST Framework + Next.js (MUI) + Markdownでブログを作る【Part 2】

Django REST Frameworkをバックエンドに、Next.js+MUIをフロントエンドにして、Markdown形式で記事を投稿するブログを作成しました。【Part 1】

Django REST Framework + Next.js (MUI) + Markdownでブログを作る【Part 1】

HerokuのDB操作を学んでみました。

## はじめに
以前からHerokuに関する記事をいくつか作成していますが、今回は諸般の事情でDBのテーブルを削除する作業が発生しました。誤って消すと面倒なのでDBは必要に応じてしか触ったことがなかったのですが、せっかくの機会なので色々な操作を学び直してみました。

## Heroku Postgres
Herokuが公式にサポートしているDBは[「Heroku Postgres」](https://jp.heroku.com/postgres)というHerokuのプラットフォーム上で動くPostgreSQLだけなので、その前提でDBを操作していきます。Heroku Postgresは、Heroku SchedulerやCloudinaryと同様に[add-ons](https://elements.heroku.com/addons/heroku-postgresql)から追加可能です。追加後、環境変数には自動でPostgreSQLのURLが追加されます。

## 操作
今回はDB操作だけでなく、Heroku CLI操作の基本も含めてまとめていきます。順序としては、ログイン〜DB情報表示〜DBバックアップの表示・作成〜DBバックアップのダウンロード〜DBテーブルのエクスポート・削除という流れで説明していきます。

### Herokuログイン〜DB情報表示
`heroku login`でログイン後、まずは`heroku pg:info`でDBの情報を確認しましょう。一部、数字をいじっていますが、こんな感じで表示されていると思います。
<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2579216.js"></script>

### DBバックアップ表示
続いてバックアップ関連情報一覧の表示です。`heroku pg:backups`から確認できます。利用できる機能は以下の通りです。
* `=== Backups`・・・バックアップの作成履歴
* `=== Restores`・・・バックアップのリストア履歴
* `=== Copies`・・・バックアップのコピー履歴

バックアップの作成・リストアは実施履歴がないので、実施日時には何も表示されません。3行目の通り、バックアップ作成のために`capture`を利用しましょう。

<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2579215.js"></script>

### DBバックアップ〜ダウンロード
それでは`heroku pg:backups:capture`でバックアップを作成します。8行目のように、`b002`というIDでバックアップが作成されたというメッセージが出ています。バックアップ作成後、再度`heroku pg:backups`でバックアップ情報を確認すると、`=== Backups`の欄に先ほどのIDが表示されていることが分かりますね。また同じテーブルに実施日時が表示されていますが、クソデカデータではないので2秒ぐらいで完了しているようです。

その後、`heroku pg:backups:download`で作成したバックアップをダウンロードします。コマンド実行後、デフォルトではコマンド実行時と同じ階層で、`latest.dump`という名前のファイルでダウンロードされます。

<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2579217.js"></script>

### DBエクスポート（CSVファイル）
上の章ではDB自体のダウンロードをしましたが、こちらではより実践的にDB内のテーブルをCSVにエクスポートしてみます。
エクスポートする前に、CSVに落としたいデータがどのテーブル内にあるか確認しましょう。エクスポートしたいテーブルは`sample_group`テーブルに入っていそうです。
※なお今回は使用しませんが、SQLコマンドを操作するためには`heroku pg:psql`の他に、`$ heroku config`でHerokuで設定済みの環境変数を表示し`DATABASE_URL`の値を取得した後、`$ psql [DATABASE_URL]`でDBにアクセスする方法もあります。

<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2579220.js"></script>
<details>
<summary>「一行解説」を見る</summary>
<ol type="1">
<li>(l.1) まずは<code>heroku pg:psql</code>でDBをSQLコマンドで操作できるようにします。今回は<code>psql</code>の後に、<code>[App Name]</code>と同時に<code>-c</code>を加えることでDBと接続させます。さらに、<code>"\d"</code>を追記することでデータベース内の全テーブルを表示します。</li>
<li>(l.10) <code>（4 rows）</code>とあるように、このDB内に4つのテーブルがあることが分かりました。エクスポートしたいテーブルは<code>sample_group</code>テーブルに入っていそうです。※ なお今回は使用しませんが、SQLコマンドを操作するためには<code>heroku pg:psql</code>の他に、<code>$ heroku config</code>でHerokuで設定済みの環境変数を表示し<code>DATABASE_URL</code>の値を取得した後、<code>$ psql [DATABASE_URL]</code>でDBにアクセスする方法もあります。</li>
<li>(l.12) 続いてエクスポートを実施します。(l.1) 同様に<code>heroku pg:psql</code>でSQLコマンドを操作できるようにします。</li>
<li>(l.18) すると今度は<code>[App Name]::DATABASE=></code>と表示されSQLが書けるようになります。ここで<code>\copy</code>を使ってテーブルを全選択した状態で最後にHEADERを加え列名が入った形でCSV出力を指示しましょう。コマンド実行時と同じ階層で<code>sample.csv</code>が作られているはずなのでこれで完了です。</li>
<li>(l.19) <code>COPY 10</code>は、列名含めて10行のデータが存在することを示しています。</li>
</ol>
</details>

#### 列を指定してエクスポートする
今回は(l.18) の通り`SELECT * FROM public.sample_group`としているのでテーブルがそのまま出力されてしまっていますが、先ほど出力した`sample.csv`を見ると`player`という名前の列があることが分かりました。そこで、`*`として全列を選択している部分について`player`に変更して改めてCSVエクスポートを実行すると`player`列の全値が出力できます。また同時に`WHERE`句を使えば、列内で条件に合った値のみを出力可能です。このあたりは一般的なSQLの構文ですので、[こちらの記事](https://qiita.com/tatsuya4150/items/69c2c9d318e5b93e6ccd)を参考にしてもらうと分かりやすいと思います。

#### Heroku Dataclipsを使用する場合
またCSVにエクスポートするだけならHerokuの[「Dataclips」](https://data.heroku.com/dataclips/)を使ってみても良いと思います。
詳しくは下の記事を参考にしてみてください。
* [HerokuのDataclips使ってみた。](https://techblog.futosh1.com/blogs/heroku-dataclips-howto)


### DBテーブル削除
バックアップ作成+CSVエクスポートの両方が完了したので最後にテーブルを削除します。
<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2579222.js"></script>
上のコマンドを実行するだけですが、その際`ERROR: cannot drop table sample_group because other objects depend on it`というエラーが出ることがあります。これは、他のテーブルを参照しているために発生するエラーですので、関連するテーブルを削除する必要があります。問題なく任意のテーブルが消せていたら、再度`DROP`すると`ERROR: table "sample_group" does not exist`（=対象のテーブルが削除できたため）というエラーが出るはずですので、これで完了です。
## まとめ
DB削除は注意しましょう。バックアップだけは忘れないように実施しておきましょう。
### 参考
* [Heroku Postgres](https://jp.heroku.com/postgres)
* [Qiita - 【これだけ覚えてたらOK！】SQL構文まとめ](https://qiita.com/tatsuya4150/items/69c2c9d318e5b93e6ccd)

HerokuのDB操作いろいろ

Herokuのadd-onsで、画像管理サービスのCloudinaryを使って画像を保管してみました。

## はじめに
Herokuの優れている点に、多くのadd-onサービスとの連携ができることがあると私は勝手に考えています。その中でも今回利用したのは画像や動画を管理できるサービス、Cloudinaryです。画像・動画はどうしてもサイズが大きくなるのですが、Cloudinaryであれば1GBまでは無料で利用できるんです。ありがたいですよね。そこで今回はDjangoプロジェクトの画像保管先として利用するための方法についてまとめました。

## 全体の流れ
* Heroku側の設定
* Djangoプロジェクトの側の設定

## Heroku側の設定
* Herokuのadd-onは、[[ダッシュボード]](https://dashboard.heroku.com/apps/) > [Resources]タブ内に"Add-ons"という項目があり、その画面右側の「Find more add-ons」ボタンから下の画面に遷移して追加できます。Heroku Postgresを設定したことがあれば分かるかもしれませんね。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/heroku-cloudinary-setup1_clltt0">
* 今回利用するサービスは、右上の検索欄から"cloudinary"と入力すると見つかるので、表示されたアイテムをクリックしてください。
* サービスの画面に遷移すると、サービス・"Region Availability"の説明があり、その下に"Plans & Pricing"があると思います。今回は"Starter"プランを選択した状態で右横にある「Install Cloudinary」ボタンを押しましょう。
* するとダッシュボード画面に戻るので、ここで適用させたいアプリを選択し「Submit Order Form」をクリックします。
* Herokuの[ダッシュボード] > [Overview]タブに戻ると"Installed add-ons"の項目に"Cloudinary"が追加されていることが確認できます。続いて、環境変数を取得・設定する必要があるのでここをクリックして下の画像のようなCloudinaryのページにいきます。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/heroku-cloudinary-setup2_nxgqoi">
* 遷移後、トップページの画面中央部に開発言語とコードが書かれているのが確認できると思います。ここから「Python」を選択するとインストール方法と`cloud_name`, `api_key`, `api_secret`がそれぞれ表示されているのでキーと値をそれぞれ控えておき、Herokuの[ダッシュボード] > [Settings]タブにいきます
* 2つ目の項目に"Config Vars"という項目があるので、ここから「Reveal Config Vars」ボタンを押すと設定済みの環境変数と追加入力可能なフィールドが表示されます。設定済みの環境変数にはCloudinaryのURLが表示されているのが分かると思いますが、ここに先ほど控えておいた3組のキーと値をそれぞれ入力していきましょう。これでHeroku側の設定は完了です。

## Djangoプロジェクト側の設定
### パッケージインストール
* まずは"Cloudinary"のトップページに記載があったようにDjangoプロジェクトに"Cloudinary"をインストールしましょう。また、Cloudinaryのトップページには記載がなかったのですが、DjangoプロジェクトでCloudinaryを利用する際には別途`django-cloudinary-storage`と`Pillow`をインストールする必要があるのでお忘れなく。
```
$ pip install cloudinary django-cloudinary-storage pillow
```
### settings.pyファイル設定
* 続いて`settings.py`を修正していきましょう。下のソースコードのように`INSTALLED_APPS`内および静的ファイル等の記述がある画面一番下に、"Cloudinary"関連設定を追記します。#（追加）とある行が追記したコードです。
<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2565176.js"></script>
### .envファイル設定
* 一部順番前後しますが、ローカルでの動作確認のためにも`.env`ファイルには`SECRET_KEY`や`DEBUG`に関する記述の下に3組のキー（`CLOUD_NAME`, `API_KEY`, `API_SECRET` ）と値を記述しておきます。
### models.py設定
* 次にDjangoの管理画面からCloudinaryに画像を格納するための設定をします。
<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2565178.js"></script>
### その他ファイル設定
* `serializers.py`, `admin.py`についても設定しますが、他のモデルにおける設定と同じなので省略します。

## 画像の確認
これで設定完了です。画像を確認するためには、Djangoの管理画面から画像が格納されているデータを選択します。マスクが多く見辛くてすみませんが、下のようになっていると思います。"Currently"とある部分が現在格納されている画像のURLになっておりクリックしてみるとブラウザに画像が表示されます。その際のURLがCloudinaryの格納庫となっているわけです。ここまで記載の通り進めた場合は、"https://res.cloudinary.com/{CLOUD_NAME}/image/upload/v1/media/imgs/{img_name}"となっていると思います。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/heroku-cloudinary-setup3_y1vfzt">

## まとめ
今回CloudinaryのStarterプランを使用したわけですが、1GB超えた場合の一つ上のプランはSilver: $99/月（2023年7月時点）ということでなかなか高額なので、画像を中心としたサービスを展開する場合は別の方法を考えた方がよさそうですね。。

Herokuのadd-onsでCloudinaryを使用する方法

DjangoプロジェクトをHerokuにデプロイしました。

## はじめに
[前回の記事](http://localhost:3002/blogs/gilab-render-django)ではGitLabとRender.comを連携させる方法についてまとめました。Herokuはこれまでも何回か使っているので個人的に振り返りを含めて改めてまとめてみます。

## Herokuへのデプロイ方法
Render.comについてはGitHubに加えてGitLabもサポートしているため便利でしたが、HerokuについてはGitHubしかサポートしていません。ということでこの記事ではデプロイする方法を2種類紹介します。
1. GitHub連携（GitHubユーザー向け）
2. Gitベースデプロイメント（GitLabユーザー向け）

## 1.GitHub連携
GitHubとの連携は非常に簡単です。
* Herokuにログイン後、[ダッシュボード](https://dashboard.heroku.com/apps)から[New] > [Create new app]と進みます。
* "App name"（アプリ名）に任意の名前を入力、"region"を選択して、「Create app」ボタンで次へ進みます。※"App name"（アプリ名）に何も入力しないとランダムで名前が生成されます。
* Appが作成されると、"Deploy"タブが最初に表示されると思います。"Deploy"タブ内の上から2つ目に"Deployment method"という項目があるのでそこから「GitHub (Connect to GitHub)」を選択します。するとその下の項目に"Connect to GitHub"という項目が表示されリポジトリが検索できるので、GitHubのリポジトリ名を入力します。
* 該当のリポジトリが見つかったら「Connect」ボタンで接続しましょう。
* すると今度はその下の項目として"Automatic deploys"が表示されます。ここでbranchを選択し「Enable Automatic Deploys」を押下します。
* 自動でデプロイが走るので"Activity"タブの「View build log」からステータスを確認しましょう。下の画像のように、緑字で"Build Succeeded"とともにチェックマークとハンマーが出てきたらデプロイ完了です。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/django-heroku-deploy3_zduagl">
* "Settings"タブからスクロールダウンしてくと、"Domains"という項目とともにデプロイされた先のURLが確認できます。
* 今後はローカルからGitHubにPushする度に自動でデプロイが走るようになります。自動デプロイを解除したい場合には、再度"Deploy"タブ内の"Automatic deploys"から「Disable Automatic Settings」ボタンを押すと解除でき、手動デプロイに切り替えられます。	

## 2.Gitベースデプロイメント
こちらはHeroku CLIからHeroku Gitに直接デプロイする方法です。
* Appを作成するところまでは1.GitHub連携と同じです。"Deployment method"から「Heroku CLI」を選択すると、下画像のようにその下の項目に"Deploy using Heroku Git"という項目が表示されるので、これを参考にしつつ進めましょう。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/django-heroku-deploy4_i738rt">
* CLIから`heroku login`を実行するとHerokuの認証画面に飛ぶので、そこからログインを実行します。メールアドレス・パスワード入力後CLIに戻ります。
* その後は以下のように`heroku git:remote`でローカルリポジトリに`remote`を追加後、`git push "heroku" main`でPUSHします。
<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2565122.js"></script>
* URLとともに`remote: Verifying deploy... done."と表示されれば、デプロイ完了です。



## 共通
1, 2どちらにしてもここでデプロイは完了していますが、URLから遷移したとてまだDjangoの管理画面は操作できないため実質まだ使えませんね。そこで管理画面にログインしてデータを入力するところまで設定しましょう。

<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2565145.js"></script>
* HerokuにおいてShellを操作する場合には、CLIでのコマンド入力時、上の通り`$ heroku run`を先頭につけます。
* まずは`python manage.py migrate`とすることで、Djangoプロジェクトのアプリ内のマイグレーションファイルをHerokuに反映させます。
* 続いて`python manage.py createsuperuser`とCLI上で実施することでSuperuserを作成することができます。`Username`, `Email`, `Password`のうちメールアドレスは任意設定の設定項目になります。UsernameとPasswordを入力して上のコードのような記述が出て来れば完成です。後はログインして管理画面をいじっちゃってください。

## まとめ
今回紹介したのは2種類だけでしたが、他にもDockerベースでのデプロイ方法やGitLab-CI/CDを利用したものもありますので、機会があれば紹介します。

### 参考
* [Heroku - Gitを使用したデプロイ](https://devcenter.heroku.com/ja/articles/git)

DjangoプロジェクトをHerokuにデプロイする方法

脱HerokuにともないRender.comにデプロイしてみました。

## はじめに
今に始まったことではありませんが、個人開発者の味方Herokuが無料で使えなくなったことで、同様の価格帯・スペックでテスト用・POC用に利用可能なRender.comに乗り換えた方も多いのではないでしょうか？私もついに重い腰を上げてRender.comを試してみたのでデプロイまでの方法まとめておきます。

### 注意（追記）
Render.comではSSH接続・ShellはFreeプランでは利用できません。そのため、本記事によってデプロイはできても利用ができません（申し訳ありません！！）。有償に切り替えるかデプロイ前にDjangoのSuperuserを作成しておく必要があります。前者については有償利用に切り替えるだけですが、後者については本記事に記載はないので予めご了承ください。。

## デプロイまでの流れ
デプロイは以下の手順で実施していきます。

1. アカウント作成
2. 必要ファイルの作成
3. リポジトリと接続
4. デプロイ

※ちなみに、[公式ドキュメント](https://render.com/docs/deploy-django)を見るとパッケージ管理ツールに`pip`ではなく`poetry`を使っていますが、`pip`でも問題なくデプロイできました。

## 1.アカウント作成
2023年6月時点では、GitHub・GitLab・Google・Emailでのアカウント作成ができるようです。今回私はGitLabのプロジェクトをデプロイを利用したいのでGitLabを選択しました。省略しますがメール認証・パスワード設定等をしてアカウント作成完了です。

## 2.必要ファイルの作成
Render.comにデプロイするには既存ファイルの変更、新ファイルの作成が必要になります。新ファイルは全てルートディレクトリに作成します。以下、+が新ファイル、▲が変更ファイルになりますが、下の順番で作成していくとスムーズにいくと思います。
* ▲project名/settings.py
* +requirements.txt
* +build.sh
* +render.yaml


### ▲project名/settings.py
まずはsettings.pyの修正をしていきましょう。

<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2565110.js"></script>

省略されているコードが複数箇所ありますが、変更部分は「#(追加)」とコメントアウトしている部分になります。
DBの設定部分についてはHerokuでも同様なので、Herokuから移行する場合には追記しなくでも大丈夫だと思います。
また、`WhiteNoise`はDjango REST Frameworkでは不要かもしれませんが（未検証）、公式ドキュメント通り一応設定してみています。

### +requirements.txt
次に、ローカルでインストールしたパッケージを本番環境でも利用するために、パッケージをリスト化した`requirements.txt`ファイルを作成します。

<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2565111.js"></script>
本当はもっと多くのパッケージをインストールしていますが、紛らわしいので省略してしまっています。ただし、`settings.py`ファイル修正時に追加したパッケージ（`whitenoise`, `psycopg`, `gunicorn`等）については必ずインストールが必要です。
`requirements.txt`ファイルは以下のコマンドを実行することで作成可能です。

```
pip freeze > requirements.txt
```

### +build.sh
次に`+build.sh`ファイルを作成します。デプロイ時に実行されるコマンドを記述したファイルです。

<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2565107.js"></script>

通常ローカルでも利用するコマンドなので説明は省略しますが、ここでは上で作成した`requirements.txt`をインストールしているのがポイントです。

### render.yaml
最後にRender.comにおける環境を設定する`render.yaml`ファイルを作成しましょう。

<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2565109.js"></script>

ここまで上記で設定してきた内容を反映していることが分かりますね。
Herokuの場合はUSとEuropeから選択できますが、Render.comではSingaporeも選択肢にあるのが大きな違いですね。
また、上のように`envVars`に値を入力すると、デプロイ時に環境変数を手動でセットしなくても自動で設定してくれるので便利です。

## 3.リポジトリと接続
必要なファイルが作成できたら[ダッシュボード画面](https://dashboard.render.com/)にいき、下の画像のようにヘッダーにある"New"から"Web Service"を選択します。"Configure account"（画面右側中央部）からGitLabと接続しましょう。GitLabとの接続が完了したら画面中央部に接続可能なリポジトリが表示されるので、該当のプロジェクトを「Connect』ボタンをクリックして接続させます。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/gitlab-render-django1_f53brc">

## 4.デプロイ
上で「Connect」ボタンをクリックすると下のような画面に遷移します。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/gitlab-render-django2_stnfgj">

ここから"Name"に`render.yaml`ファイルで入力したプロジェクト名を転記、他の項目も必要であれば変更を加えていき（ほぼ変更不要だと思います）、ページ最下部の「Create Web Service」を押すと、下のようにデプロイが走ります（画像では途中でキャンセルしています※なお、赤い網掛け部分にはGitLabのリポジトリのパスが表示されています）。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/gitlab-render-django3_pwfsco">

下の画像のように、左ナビゲーションの"Events"から青緑色の雲マークが表示されればデプロイ完了です。あとはDjangoのSuperuserを作成して、、という流れですが、冒頭記載の通りFreeプランではShellが使えないので、よろしければこちらの[記事](https://qiita.com/kkk777/items/91a00e431d3e1d72d51e)を参考にされると良いかもしれません。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/gitlab-render-django4_ur4s9w">

## まとめ・参考
### 参考
* [Renderにデプロイ（Django）](https://qiita.com/kkk777/items/91a00e431d3e1d72d51e#django%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%A0%E3%82%B3%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%83%89%E3%82%92%E4%BD%9C%E3%82%8B)

GitLabとRender.comを連携させてDjangoプロジェクトをデプロイしてみた

Twitter API v2に登録して自動でツイートしてくれるbotをPythonで作ってみました。

## はじめに
個人開発で作成したアプリを手っ取り早く無料で認知拡大させるには、やっぱりTwitterですよね。とはいえ毎日ツイートを考えて投稿するのはなかなか骨が折れると思います。ということで、投稿の自動化をすべく今回はbotを作ってみました。
※本記事で利用するツールは一部利用料金がかかる可能性があります。次章で公式へのURL付きで簡単に説明しています。

## bot作成・公開の前に
今回はTwitter API v2とHerokuを使った方法をご紹介しますが、残念ながらTwitter API v2では以前利用できた機能が一部有料版の機能となったり、Herokuについては月額利用料金がかかってしまったりで、そのまま使えないかもしれませんが詳しくは公式情報参考にしつつその点だけご留意いただいた上でご覧ください。
### Twitter APIの有料化（Freeプランあり）
以前は無料版で多くの機能が使えましたが、現行の無料版では基本的には投稿・削除機能のみが利用可能で、投稿上限は1,500ツイート/月となっています。詳しくは[公式](https://developer.twitter.com/en)でご確認ください。
### Herokuの有料化（Freeプラン撤廃）
Herokuも無料で使えることから個人開発者の間で重宝されてきましたが、現在ではローエンドのプランも有料となってしまいました。こちらも詳しくは[公式](https://jp.heroku.com/pricing)をご確認ください。
### bot公開手順
ということで幸先が良いスタートではありませんが、botを公開するまでの手順については大きく以下の通りです。

* Twitter API v2への登録（１／３）
* Pythonでbotを作成（２／３）
* Herokuに公開（３／３）

今回はPythonでbotを作成しますが、Rust、PHP、JavaScript等でも作成可能です。

## bot作成
### Twitter API v2への登録（１／３）
#### Twitter APIとは
そもそも[Twitter API](https://developer.twitter.com)とは、ですが「Twitterアプリケーションを使うことなく、ツイート・いいね・リツイート等の情報を取得・投稿できるサービス」です。なお、API利用にともないv1とv2の2種類がありますが、v1は[非推奨](https://twittercommunity.com/t/deprecating-the-premium-v1-1-api/191092)となりました。また、v2についても、これまでEssential, Elevated, Academic Reseachの3種類がありましたが、こちらも非推奨となりましたのでこの記事は無料で利用可能なv2（Free）の利用について解説します。ちなみに、Freeの他にはBasicとEnterpriseがいずれも有料です。

#### アカウント作成
* 前置きが長くなりましたが、アカウント作成後はCONSUMER_KEY, CONSUMER_API_SECRET, ACCESS_TOKEN, ACCESS_TOKEN_SECRET, BEARER_TOKENが発行できるのでこれらは別途控えておいてください。
* なお、ACCESS_TOKENについては"[Read and Write](https://developer.twitter.com/en/docs/apps/app-permissions) permissions"となっていることを確認しておいてください。※これが"Read only"だとツイート投稿ができません。~前述の通りプランが変わったので、こちらの設定は不要になりました。投稿しかできないんだからそりゃそうですよね。~

### Pythonでbotを作成（２／３）
* 今回は試しにSOUL'd OUTのDiggy-moさんのアレを1日1回ツイートしてくれるbotを作ります。Pythonを使ってコードを書いていきますが、ちょうど[Tweepy](https://docs.tweepy.org/en/stable/)というライブラリがあったのでこちらを使わせてもらいましょう。楽なので。まずはライブラリインストールです。
```
pip install tweepy
```
* 続いて下の通りコードを書いていきます。一行解説始めます。
<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2567492.js"></script>
1. (l.1)tweepyをインポートします。
2. (l.3~7)Twitter APIで発行されたキーを用意します。サンプルなので直接入力していますが、`.env`ファイル等用意しておいた方が良いと思います。
3. (l.9~15)`tweepy.Client()`にキーを入れ、`client`変数に格納します。これで認証させる感じです。
4. (l.17-19)`tweet`関数を作ります。`create_tweet`メソッドの引数に投稿したい文字列を入力します。

それでは実行してみましょう。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/twitterapi-bot1_beroig">
鳴きましたね。

### Herokuに公開（３／３）
最後に作成したPythonファイルをHerokuにデプロイします。上のようにPythonファイルを作っただけではローカルからしか投稿ないので、Herokuが提供している[Heroku Scheduler](https://elements.heroku.com/addons/scheduler)というAdd-on機能を利用して定期的にPythonファイルを実行（自動投稿）する仕組みを作りましょう。
* まずはHerokuアカウントから[Heroku Scheduler](https://elements.heroku.com/addons/scheduler)（無償）をインストールします。
* Heroku Schedulerから定期実行（Job）を設定します。下の画像中央部よりCreate jobボタンをクリックすると画面右側にモーダルが表示されるので、ここで繰り返し時間（1/10min, 1/1h or 1/day）と実行コマンドを設定します。1日1度とした場合、UTC設定となるため日本国内での実行の場合には、-9時間で調整する必要があります。
* コマンド部分にはPythonファイルの実行コマンドを入力しますが、この時点で先ほど作った`tweet_sample.py`ファイルがアクセスできる状態にしておく必要があります。そのために、HerokuとGitHubが同期されている必要がありますがその設定方法は[こちらの記事](/blogs/django-heroku-deploy)でまとめていますので別途確認ください。実行コマンドまで入力が完了したらこれで「Job」の設定は完了です。v2 Freeの投稿上限は1,500ツイート/月のため、1時間毎のツイートであれば上限値に引っかからなそうですね。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/twitterapi-bot2_jx1rfc">
* また、Twitter API利用にはCONSUMER_KEY等必要であることは2.の通りですが、Herokuへのデプロイ後は、環境変数の入力を忘れないようにしましょう。HerokuのDashboardから、[Settings]タブ > [Reveal Config Vars]ボタンで環境変数は入力可能です。

## まとめ・参考
Tweepyを使えばとても簡単にbotを作ることができますね。ただし、短いスパンで同じ内容を繰り返し投稿しようとすると、Twitter側にはねられる可能性があるようです。無料枠の範囲内でプログラム側でランダムにorユニークな投稿をする仕組みを工夫して作ってみてください。
### 参考
* [Twitter Developer Platform - Home](https://developer.twitter.com/en)
* [Heroku - Herokuの価格](https://jp.heroku.com/pricing)
* [Twitter Developer Community - Deprecating the Premium v1.1 API](https://twittercommunity.com/t/deprecating-the-premium-v1-1-api/191092)

Twitter API v2に登録して自動投稿するbotを作ってみた

HerokuのデータベースをDataclipsを使ってJSON出力してみました。

## はじめに
Herokuの無償版が近々使えなくなってしまうので、そろそろやばいと思い一旦データをどこかに出力・保管しておこう、ということでDataclipsを使ってみました。ビボーロクです。

## Dataclips使ってみた。
### Dataclipsとは
一刻も早くJSON出力したいので、ここは[公式](https://devcenter.heroku.com/ja/articles/dataclips)の説明をそのままお借りします。
> Heroku Dataclips を使用すると、Heroku Postgres データベースへの SQL クエリを作成し、その結果を同僚、サードパーティツール、パブリックと共有できます。データクリップの受信者は、そのデータをブラウザで表示できるほか、JSON および CSV 形式でダウンロードすることもできます。

要するにHerokuのダッシュボード画面からJSON・CSV形式でエクスポートできる機能ということですね。これは便利。急ぎで使ってみましょう。

### 使い方
Herokuへのログイン後は[Dashboard画面](https://dashboard.heroku.com/apps)が最初に表示されていると思うので、そこからデータクリップを操作できる画面に移動しましょう。まずは[Data画面](https://data.heroku.com/)に移動し任意のアプリケーションのDBを選択、Dataclipsタブを選択します。するとCreate Dataclipというボタンが現れるのでクリックすると下の画像のような画面が現れます。
<img src="https://res.cloudinary.com/hvz4uox2m/image/upload/v1/media/img/heroku-dataclips-howto1_oduno6">
ほとんどの項目・テーブルがグレーの網掛けでマスクしてあるので見づらくなってしまっていますが、画像上に記載の番号通り選択・記述するだけで任意のデータをエクスポートできます。
* ①・・・データクリップ名を指定します。データクリップ1つに対し、処理は1つ書くことができます。
* ②・・・プルダウンで処理を実行したいDBを選択します。
* ③・・・DB内に存在するテーブル一覧を確認することができます。
* ④・・・SQL文を書く欄です。今回はテーブルを丸ごと出力したかったので、そのように記述しました。
* ⑤・・・④で書いたSQLの結果が表示されます。
* ⑥・・・⑤で表示された結果をエクスポートする際の形式を指定します。JSONとCSVが選択可能です。

これだけ。ほんまに簡単。

### PostgreSQLとの接続
以上で出力の作業は完了していますので、暇があればこの先読んで見てください。
* ここでは、「PostgreSQLをCLIからも操作できるようにしておかないといけないなぁ」とふと思い立ったことから、接続だけできるようにということで設定方法をまとめています。というわけでまずはHerokuのPostgreSQLに接続します。
<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2567487.js"></script>
* 早速エラーです。ローカルにPostgreSQLがインストールされている必要があるようですね。ということで親切に[公式ドキュメントのURL](https://devcenter.heroku.com/articles/heroku-postgresql#local-setup)が記載されているので中身を見てみると、[Postgres.app](https://postgresapp.com/)をインストールするように指示があるので、仰せのままに。インストール後はPATHを通すよう指示があるので実行します。
<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2567488.js"></script>
* これでパスが通ったはずです。もう一度接続を試みます。
<script src="https://gitlab.com/-/snippets/2567489.js"></script>
* これでCLIで操作できる環境を構築することに成功しました。

## まとめ
Dataclipのおかげで我が子のように大事なデータをとりあえずローカルに保管できました。今後Herokuを使い続けるか他サービスに乗り換えるべきか検討したいです。ただし、いずれにしてもSQLは習得する必要があるので、個人的に勉強しておかないとなぁと思った次第です。今回はあえてお試しでテーブル内の全データを出力したかのような書きぶりでしたが、それしかできないだけですので、ここにて報告させていただきます。

### 参考
* [Heroku Dev Center - データクリップとのクエリ結果の共有](https://devcenter.heroku.com/ja/articles/dataclips)
* [Heroku Dev Center - Heroku Postgres, Local Setup](https://devcenter.heroku.com/articles/heroku-postgresql#local-setup)
* [Postgres.app](https://postgresapp.com/)