katekichiのゆるブログ

普段の作業メモや日常の出来事とか

はじめてのAWS Cognito!!

Qiitaにデビューしてみたので、導線的にこちらに貼っときます。

qiita.com

Amazon Web Services パターン別構築・運用ガイド 一番大切な知識と技術が身につく

Amazon Web Services パターン別構築・運用ガイド 一番大切な知識と技術が身につく

Amazon Linuxでgunicorn+supervisorをした際のメモ

今更感がありますが、ずっとアプリケーションサーバーは、主にuwsgiを使用していて gunicornを触ってこなかったので、良い機会なので使ってみたのと、supervisourを使って デーモン化してみたのでメモです。

環境

  • Amazon Linux
  • Python 3.5.2 (DjangoWSGIアプリケーションで使用済) (supervisourは、現状3系未対応のため Amazon LinuxのデフォでインストールされているPython2.7を使用します)

supervisorのインストール

$ sudo /usr/bin/pip install supervisor
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/bin/pip", line 5, in <module>
    from pkg_resources import load_entry_point
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources/__init__.py", line 3020, in <module>
    working_set = WorkingSet._build_master()
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources/__init__.py", line 616, in _build_master
    return cls._build_from_requirements(__requires__)
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources/__init__.py", line 629, in _build_from_requirements
    dists = ws.resolve(reqs, Environment())
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources/__init__.py", line 807, in resolve
    raise DistributionNotFound(req)
pkg_resources.DistributionNotFound: pip==6.1.1

pipが古いようなのでrootになって更新

$ sudo su -
# /usr/bin/easy_install --upgrade pip
$ exit

再度トライ

$ sudo /usr/bin/pip install supervisor
Requirement already satisfied: supervisor in /usr/local/lib/python2.7/site-packages
Requirement already satisfied: meld3>=0.6.5 in /usr/local/lib/python2.7/site-packages (from supervisor)

pipの更新時に既にインストールされたらしい・・

$ /usr/bin/pip freeze
・・略
supervisor==3.3.3

supervisorのconfファイル

$ sudo su - root -c "echo_supervisord_conf > /etc/supervisord.conf"
$ sudo mkdir /etc/supervisord.d

ログ設定の変更

ログのパスを変更

$ sudo vi /etc/supervisord.conf

[supervisord]
;logfile=/tmp/supervisord.log ; main log file; default $CWD/supervisord.log
logfile=/var/log/supervisor/supervisord.log ; main log file; default $CWD/supervisord.log

ログローテーションの設定

$ cd /etc/supervisord.d
$ sudo sh -c "echo '/var/log/supervisor/*.log {
       missingok
       weekly
       notifempty
       nocompress
}' > /etc/logrotate.d/supervisor"

pid, includeの設定

$ sudo vi /etc/supervisord.conf


[supervisord]

# pidファイル(/var/run配下にpidを生成するように変更)
pidfile=/var/run/supervisord.pid

# includeセクションのコメントを外す + 拡張子を変更
[include]
files = /etc/supervisord.d/*.conf

supervisordをサービス登録

Amazon Linuxは、systemdが無いためinitスクリプトを作成する必要があります。 素で書くのは厳しいため、以下を使います。

initscripts/redhat-init-equeffelec at master · Supervisor/initscripts · GitHub

$ sudo curl -o /etc/rc.d/init.d/supervisord https://raw.githubusercontent.com/Supervisor/initscripts/master/redhat-init-equeffelec
$ sudo chmod 755 /etc/rc.d/init.d/supervisord
$ sudo chkconfig --add supervisord

起動確認

$ sudo service supervisor start
Starting supervisord: /bin/bash: /usr/bin/supervisord: No such file or directory
                                                           [FAILED]

となりエラーとなったので、シンボリックリンクを貼ります。

# シンボリックリンクを貼る
$  sudo ln -s /usr/local/bin/supervisord /usr/bin/
$  sudo ln -s /usr/local/bin/supervisorctl /usr/bin/

# 再度、起動
$ sudo service supervisord start
Starting supervisord: 

# プロセス確認
root      3765     1  0 22:09 ?        00:00:00 /usr/bin/python2.7 /usr/bin/supervisord -c /etc/supervisord.conf
ec2-user  3771  3375  0 22:09 pts/0    00:00:00 grep --color=auto supervisord

gunicorn用のconfig設定

今回は、/etc/supervisord.d/django_app.confを作成

[program:django_app]
directory=[アプリケーションパス:Djangoのproject_rootを指定]
command=/home/ec2-user/.pyenv/versions/3.5.2/bin/python3.5 /home/ec2-user/.pyenv/versions/3.5.2/bin/gunicorn jsl_attendance.wsgi --bind=0.0.0.0:8001
numprocs=1
autostart=true
autorestart=true
user=ec2-user
redirect_stderr=true
environment=DJANGO_SETTINGS_MODULE="xxxx.settings.production" # settings.pyを分けているのでproduction用に設定

configの読み込みと、gunicornの起動

configを読み込みます。

$ sudo service supervisord reload

起動は、supervisorctlで実行します。

$ sudo supervisorctl start django_app
django_app: started

まとめ

pipのバージョンが古かったりで、少々ハマってしまいましたがなんとか出来ました。 本来は、 グローバルのPython(2.x)に直接pipインストールはせずに仮想環境を作成した方が良かったです。 とは言うものの、2系と3系で仮想環境を作るのが手間なので、早くsupervisorが3系対応してくれればなと 思いました。

参考サイト/ブログ等

http://supervisord.org/installing.html

Supervisorで簡単にデーモン化 - Qiita

EC2にNginx + Gunicorn + SupervisorでDjangoアプリケーションをデプロイする - Qiita

PyCon JP 2017に参加してきた。

9月8日〜9日に今年もPyCon JPのトークイベントに参加してきました。

pycon.jp

今年は、弊社(日本システム技研)もシルバースポンサーで ご協力させて頂き、かつブースを初出展しました。

f:id:katekichi:20170910194631j:plain

2014年からの参加で今年で4回になりますがブースを出展しているということも あり、常時バタバタしていたように思いますが、感想をまとめました。


1日目


「ベンリに使おう変数アノテーション - typing.pyとの楽しいお付き合い」

スライドはこちらにありました。

変数アノテーションの歴史的なから、ジェネリック型の話しが中心でした。 なかなか導入することは出来てないですが、普段PyCharmを使ってる立場からすると有用なことも 多いと思うので、小さな個人プロジェクトなんかに使ってみるところから初めてみようかなと思います。


Djangoフレームワークのユーザーモデルと認証」

スライドは、こちらにありました。

Djangoの「認証」に関する話しでした。HTTPのCookieとセッションの仕組みからDjangoのAuthに関する 説明をされていました。 認証バックエンドのカスタマイズの勘所も説明されていたので、今後自前で認証コードを書く際の参考になるかと 思いました。


「len()関数がオブジェクトの長さを手にいれる仕組み」

スライドは、こちらにありました。

毎年、@shimizukawaさんのトークは人気でブースをギリギリまで対応して参加したら立ち見になってしまいました・・。ですが、楽しい内容のトークで立ち見でも苦痛ではなかったです。

Pythonのlen()はAdapter Patternで、オブジェクトのアンスコアンスコlenが呼ばれているとうお話しで処理系の理解が深まりました。また、現在ぎーらぼで開催中の読書会で、「オブジェクト指向設計実践ガイド」を読んでいて、GoFの話題になることも多いので、その際のネタ話も出来るかなと思いました。


「プロダクト開発して分かったDjangoの深~いパーミッション管理の話」

スライドは、こちらにありました。

こちらも毎年、楽しみにしている@hirokikyさんのトークです。内容は、Djangoの認可についてでした。

認可で、if文のお化けになっちゃう話しは自分も経験していたので非常に興味深く、お話しを聞かせて頂きました。

パーミッションを作るためのライブラリとして「django-rules」や「django-gardian」があるよとのこと。

それぞれの特徴として「django-rules」はパーミッションがDB管理され、「django-gardian」はDB管理せずに利用出来るとのこと。

最終的には、所望な動作が期待できなかったため、「django-keeper」を作られたというお話しでした。

苦労された点も含め、認可設計時の参考にしたい内容でした。


1日目まとめ

Pythonの実装系の話しとDjangoの認証/認可のトークを中心に聞いたように思えます。 今年は、毎年楽しみにしていた@aodagさんの「パッケージングの話し」を聞けなかったので後で、動画で見させて頂こうと思います。


2日目


「基調講演」

Pandasのコミッターの堀越 真映さんのお話しでした。

Pandasのコミュニティでコミッターとして認められるために1年間の活動が必要とのことで なかなか敷居の高さも感じましたが、まずがOSSに貢献するために、まずが業務で使用している お気にい入りのライブラリなんかのIssueを読んで見たり、軽微なバグのプルリクを上げて みるところから始めてみようと思いました。


「Reactive Programming on AWS Lambda in Python

はじめて英語のトークを聞いてみました。普段Lambdaに関わっていることもあって 技術的にある程度、理解しているものをチョイスしてみました。

こちらのライブラリを使用するとデプロイが楽だよという 感じの内容だったかと思うのですが、如何せん英語力の無さを痛感する内容だったので、動画を見て 復習します・・。


「The theory of Serverless development by Python (理論から学ぶPythonによるサーバレス開発)」

スライドは、こちらにありました。

業務でサーバーレスを扱うことが多くなってきたので、今回一番聞きたいトークだったのですが、途中ブースの関係で断片的になってしまったので、再度スライドと動画を見て、まとめたいと思います(@marcy-teruiさん、ごめんなさい)。

途中お聞きした際には、Faasの向いてるもの、向かないもののお話しがあったかと思うので要チェックです!


「ジョブフェア」

今年の自分のテーマで「英語力」を上げるあるので、各社さんの取り組みは非常に刺激になる内容でした。


Pythonをとりまく並行/非同期の話」

スライドは、こちらにありました。

過去にthreading.Threadを使用して、ツライ目にあった(実装を理解していなかったため・・) 経験もあったので、興味深い内容でした。

並行/並列処理の解説では、CPUバウンドか、I/Oバウンドかで使用するケースやGILについての 説明も分かりやすく今後、弊社のエンジニアに教える際に良いスライドだなと思いました。

非同期I/Oについては、なかなか触れるケースがなく理解が乏しいのですが、これを機に勉強して みようかと思える内容でした。


2日目まとめ

英語のセッションとLambda系のトークを中心に聞きました。 深い内容のものが多かったのですが、ブースの関係でSlackが気になって途中断片的になってしまったので あったので、再度スライドや動画で要復習な感じです。


その他

ポスターセッションの際に、Python BootCampの各地のメンバの方と集合写真撮らせて頂きました。 今後も長野でPythonを盛り上げていく活動を進めていきたいと思います。

f:id:katekichi:20170910223055j:plain


まとめ

今年は、ブースを初出展ということもあり、スタッフとSlackでやりとりをすることが あったので、トークに集中できなかったことが多々あったのですが、youtubeで動画配信 されているので、こちらは再度復習がてら見ようと思います。

また、ささやかな目標であった英語のトークを聞いてみるという試みで、まだまだリスニングのスパーリング が足りないことに気づいたので、引き続き頑張ります。 2日目のパーティーで海外スピーカーのRizky Ariestiyansyahさんとお話しできたのは、良い経験になりました。

最後に、スピーカーとしての参加は、2014年から出来ていないので来年はプロポーザル提出してみようと思います。

以上

【自由研究③】react-reduxのconnectについて調査してみた話

Reduxで実装する場合にReact部とRedux部の繋ぎ込みに react-redux が有効ということは、分かったのですがどうもconnect() に渡している引数や、戻り値として何が生成されるのか分からず 結果として、なんでconnect()使うと幸せになれるのか分からなかったため 調査してみました。

github.com


なぜ分からないのか?

なぜ分からないのか考えてみました。

  1. チュートリアル等で、手を動かしただけでドキュメントの読み込みが足りない
  2. そもそもReduxの理解が不足している

ドキュメントを再度読んでみる。

Usage with React · Redux を読んでまずは まとめてみることにしました。


Presentational / Container componentについて

再利用性を考慮して、Presentational(プレゼンテーショナル) / Container(コンテナ) component の2つに分離されるようです。 2つのコンポーネントの役割を簡単にまとめてみましたが、ざっくりいうと

  • 見た目(表示)担当のPresentational component
  • ロジック担当のContainer component

って感じのようです。

medium.com

また、調べていたら良い記事を既に書いていらっしゃる方がいたので参考にさせて 頂きました。

qiita.com

Presentational Componentsとは

  • 役割:見た目の実装
  • データ取得時:propsより取得
  • データ更新時:propsのcallback関数
  • コンポーネントの作成:自分で作る

実際のイメージとしては、こんな感じです(こちらからの抜粋です)。

import React from 'react'

export default React.createClass({
    render() {
        const {
            text,
            onButtonClick,
        } = this.props

        return (
            <div>
                <p>{text}</p>
                <button onClick={onButtonClick}>Click!</button>
            </div>
        )
    }
})
  • {text}の表示は、props経由
  • ボタンクリック時の{onButtonClick}の実装もprops経由

Container Componentsとは

  • 役割:データフェッチやStateの更新
  • データ取得時:reduxのstateにより取得
  • データ更新時:reduxのactionにより更新
  • コンポーネントの作成:react-reduxが生成

実際のイメージとしては、こんな感じです(こちらからの抜粋です)。

import { connect } from 'react-redux'

import SomePresentationalComponent from 'some-presentational-compnent'

const mapStateToProps = (state, ownProps) => {
    return {
        // blah blah blah
    }
}

const mapDispatchToProps = dispatch => {
    return {
        // blah blah blah
    }
}

export default connect(
    mapStateToProps,
    mapDispatchToProps
)(SomePresentationalComponent)

はい、出てきましたー。connect() この辺りから、分からなくなってきます・・・。

こちらに以下のようなコメントが ありました。

mapStateToProps(state, ownProps)は,store.getState()の結果を第一引数に,このContainer component
へ渡されたpropsを第二引数にして呼び出される関数で,これらのstateとpropsを使って子のPresentational
 componentにpropsとして渡す値を生成します.

mapDispatchToProps(dispatch)は,store.dispatchを第一引数にして呼び出される関数で,
子のPresentational componentにpropsとして渡す値(というか,コールバック関数)を生成します.
通常,このコールバック関数では,引数として渡されているdispatchを呼び出し,子のPresentational Componentが
StoreへActionを送信できるようにしておきます.
ボタン押下時に呼ばれる処理などもコールバック関数として書いてPresentational componentにpropsとして
渡すと言いましたが,このコールバック関数を作るためのものと思っておけばいいと思います.

すごく丁寧な解説をして頂いているのですが、そもそも以下が良く分かっていないことが判明しました。 その結果として、connect()の引数から何が生成されるのかが分かっていないのだという結論に至りました。

  • Store.getState()
  • Store.dispatch()

以下のドキュメントで各メソッドの仕様を調査しました http://redux.js.org/docs/api/Store.html

getState()

  • 要訳すると、現状のStoreが持つ最新のState郡を返す。

dispatch()

  • 要訳すると、dispatchは、唯一Stateを変更する手段。
  • 引数として、actionを渡す。actionとは、UIイベント、 networkのcallback等を指す。 actionのfieldには、"type"が必要

これを踏まえて

上記を踏まえて、connect()の解説を読むとより理解が深まりました。 要は、Presentational componentに対して、propsとして、stateと stateを更新するためのCallback関数として渡してるだけのようです。

変に、connect()の第1引数と、第2引数がなにかしらの対応づけがされているのでは と推察していたことがそもそもの間違いでした・・

ちゃんとドキュメント読めよと・・

以前作成した、以下のコードを「React Developer Tools」で確認(スクショ参照)すると、それが良く分かりました。CalculatorContainerコンテナ(Presentational component)に対して、propsとして引数に渡していることが 分かります。

import * as actions from '../actions';

const mapState = (state, ownProps) => ({
    calculator: state.calculator,
});

function mapDispatch(dispatch) {
    return {
        actions: bindActionCreators(actions, dispatch)
    }
}

export default connect(mapState, mapDispatch)(CalculatorContainer);

f:id:katekichi:20170815185231p:plain

(上記のスクショが見えづらかったため、Reactコードを転記しました。)

<Provider store={dispatch: dispatch() subscribe: subscribe() getState: getState() replaceReducer: replaceReducer()}>
 <Connect(CalculatorContainer)>
   <CalculatorContainer calculator={inputValue: 0, resultValue: 0,showingResult: false} actions={onNumClick:fn(), onPlusClickfn():, onMinusClick:fn()}/>
 </Connect(CalculatorContainer)>
</Provider>

そして再びconnet()へ

ここまでで、connet()の挙動に関しては、理解できました。 最後に謎なのが・・。

export default  connect(mapState, mapDispatch)(CalculatorContainer);

という呼び出し時の記述です。connect(mapState, mapDispatch)の戻り値になんらかの関数が 戻ってきて、それに対してコンテナ(Presentational component)に引数に渡して、Class生成している ことが予想されます。

connect()の戻り値をドキュメントで確認すると

Returns

A higher-order React component class that passes state and action creators into your component derived from the supplied arguments. This is created by connectAdvanced, and details of this higher-order component are covered there.

とありますが、higher-order React component classというなんとも説明しづらい記述があったため 実際にreact-reduxの実装を見てみることにしました。

connect.jsを読む

src/connect/connect.jsが対象です。 ソース内のconnectHOC(selectorFactory)が ポイントのようです!。 connectAdvanced()の実装を確認します。

connectAdvanced.jsを読む

src/components/connectAdvanced.jsが対象です。 ソース を確認すると、Connectコンポーネントを作成し、それの子コンポーネントとして引数のコンテナ(Presentational component) を使用しているようです。

なので、connect()の戻りは、

「higher-order React component class」 == 「Connectコンポーネント

ということになります。


まとめ

長々と調査してきましたが、自分なりの結論としては以下に至りました。

connect()とは

  • 引数には、stateとstateを更新するCallback関数を渡す(引数のPresentational componentはpropsでのみ扱える)。
  • Connectコンポーネントを返す(引数のPresentational componentを子コンポーネントして持つ)。

connect()のへの疑問から様々な箇所まで波及しましたが、そもそもReduxの理解不足という一言につきました・・。 ライブラリの内部実装を確認することは、いつも時間の無さにかまけて出来てなかったのですが 今回のconnect()の実装が腑に落ちなく、別のエンジニアに説明する材料が乏しかったため今回の確認作業を実施しました。

中々、ヘビーな作業でしたが、ライブラリのメリデメの理解は断然高まりますので、まとまった時間がある際に再度トライ してみたいです。

最後に

これを読まれている方で、ちょっと認識違うんじゃないかとか、この辺が分かりづらいというご意見ありましたら 是非、コメント頂ければと思います!

【自由研究②:react native】ExpoでDebug環境を整える

前回に引き続き、夏休み自由研究の第2段です! 今回は、前回導入したExpoのDebug環境を整えます。 (環境は、macを対象としています)

目次:


シミュレータ/エミュレータを使用したDebug

まずは、シミュレータ/エミュレータを使用したDebug環境 を試してみました。

Expoの公式サイトのままやっています。 docs.expo.io


Android (Genymotionを使用した場合)

※Genymotionの導入については、別途まとめます。

Either press “Menu” button in Genymotion’s toolbar, or just hit Cmd-m. とあるので、エミュレータ上で、Cmd + mをします。

f:id:katekichi:20170813112911p:plain

メニュー表示されるので、「Debug JS Remotely」を選択します。


Chromeが起動して以下のメッセージが表示されるので、それに従います。

f:id:katekichi:20170813114127p:plain

こんな感じで、developer toolsが使用できるようになり、Debug出来るように なり、ログDebug等が可能になりましたが、JS記述のためやはり、ReactのDebug 環境としてはまだ厳しい感じです。


iOS

iOSシミュレータは、試せていませんが以下で可能なようです。

Hit Ctrl-Cmd-Z on a Mac in the emulator to simulate the shake gesture, or press Cmd+D.


react-native-debuggerのインストール

react-native-debuggerを使用すると、ReactのDebugが可能なようなので 導入してみます。また、reducerに手を加えることによってReduxのDebugも可能なようです。

github.com

$ brew update && brew cask install react-native-debugger

react-native-debugger-open のインストール

ドキュメントを確認すると、react-native-debugger-open も必要なようなので、インストールします。

https://github.com/jhen0409/react-native-debugger/tree/master/npm-package

インストール

$ npm i --save-dev react-native-debugger-open 

package.jsonに追記

"scripts": {
  "postinstall": "rndebugger-open"
}

npm run postinstall を実行し、getDevToolsMiddleware.js をreplaceする

$ npm run postinstall

react-native-debuggerの起動

前述しました、Androidエミュレータ場合、Cmd + m後に「Debug JS Remotely」 を選択すると、react-native-debuggerが起動します。

f:id:katekichi:20170813235744p:plain


まとめ

react-native-debuggerは使用すると、react NativeのDebugが捗りそうです。 ただ、Androidエミュレータは「Genymotion」を使用することが推奨な感じです。 (SDK版では試していませんが、公式ドキュメントに記述がありませんでした) ReduxのDebugをする場合は、redux-devtools-extensionが別途必要そうですが こちらは、次回以降で検証したいと思います。

【自由研究①:react native】Expoを使って、react native環境を作ってみる

夏休み中ですが、休暇明けに「react native」 +「redux」の案件に携わるので 自由研究な感じで諸々やってみたメモをまとめてみようと思います。 今日は、Expoを触ってみた感想をまとめました。


目次:


Expo.io

ちょっと前までは、「react native」はreact-native-cliを使用してアプリ構築する手段 しななかったようですが、xcodeAndroid Stdioでビルドする必要があったりして、結構手間なようです。 また、実機テストが通常のネイティブアプリ開発のようにUSB接続が必要があります。

今回、Expo.ioというサービスを使用すると幸せになれるらしいということが分かったので こちらを使用してみることにします。react nativeの公式ページを見てもこれ使うサンプルが あるのでこちらを使用する方向になりそうです。


create-react-native-appのインストール

Expoを使用するために、create-react-native-appを使用してreact-nativeプロジェクトを 作成する必要があります。

npm install -g create-react-native-app

プロジェクト作成

プロジェクトを作成します。

create-react-native-app hogefuga

XDEのインストール

Desktop Development Tool: XDEをインストールします。

以下を参照しました。 Installation | Expo v15.0.0 documentation


Expoアプリのインストール

各デバイス向けのExpoアプリをGoogle Play/App Storeよりインストールします。 自分はとりあえず、Androidアプリをインストールしました。

以下を参照しました。 Installation | Expo v15.0.0 documentation


XDEでプロジェクトを読み込み

「Project」-「Open Project」でプロジェクトを読み込みます。 f:id:katekichi:20170812231609p:plain

「Share」でQRコードを表示します。 f:id:katekichi:20170812231602p:plain

QRコードをExpoアプリでスキャンする

Expoアプリ(今回は、Android)を起動して、「Scan QR Code」を選択し QRコードを読み込みます。 f:id:katekichi:20170812231551p:plain

しばらくすると、作成したサンプルプロジェクトが起動します。 f:id:katekichi:20170812231541p:plain


まとめ

Expoを使用したreact native環境は、非常にお手軽に実機テストまで出来て良い感じでした。 ビルド待ちが少し気になりましたが・・。

がっつりネイティブ依存の機能を作り込む場合は、「react-native-cli」+「各IDE」を使用して開発するのかもしれ ませんが現状は「Expo」+「create-react-native-app」で充分に思いました。

今日はここまで。


Reactビギナーズガイド ―コンポーネントベースのフロントエンド開発入門

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入門 React ―コンポーネントベースのWebフロントエンド開発

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zappaが想定しないAWSアカウントにデプロイされて焦った話し

世間は、最近サーバレスが盛んで業務でlambdaを使用するメンバも増えてきましたが自分は なかなか使う機会がなかったのですが、PyConJPで弊社ブースを出すに当たってなにか展示物を作る 必要があったので、ZappaGitHub - Miserlou/Zappa: Serverless Python Web Services)を使ってみようと思いました。

Zappaとは

Python/flaskベースのAWSの Serverless frameworkでAPI Gateway + lambda + S3を使用するようです。

テストアプリを作ってみた

zappa で hello world するまで - Qiitaを参考にさせてもらいながら もりもり作成して、デプロイしたわけです。

こんな感じで設定ファイルを書いて

{
    "dev": {
        "app_function": "test.app",
        "aws_region": "ap-northeast-1",
        "profile_name": "default",
        "s3_bucket": "zappa-xyzxyzxyzxyz"
    }
}

そしてデプロイしたわけです。

$ zappa deploy dev
Calling deploy for stage dev..
Creating demo-zappa-dev-ZappaLambdaExecutionRole IAM Role..
Creating zappa-permissions policy on demo-zappa-dev-ZappaLambdaExecutionRole IAM Role.
Warning! Your project and virtualenv have the same name! You may want to re-create your venv with a new name, or explicitly define a 'project_name', as this may cause errors.
Downloading and installing dependencies..
Packaging project as zip..
Uploading demo-zappa-dev-1498726098.zip (7.6MiB)..
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7.94M/7.94M [00:01<00:00, 4.31MB/s]
Scheduling..
Scheduled demo-zappa-dev-zappa-keep-warm-handler.keep_warm_callback with expression rate(4 minutes)!
Uploading demo-zappa-dev-template-1498726129.json (1.6KiB)..
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.64K/1.64K [00:00<00:00, 5.09KB/s]
Waiting for stack demo-zappa-dev to create (this can take a bit)..
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:15<00:00,  5.71s/res]
Deploying API Gateway..
Deployment complete!: https://xxxxxxx.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/dev

すげーデプロイできた!!。そして、実行。

$ curl -l https://xxxxxxx.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/dev
hello from Flask!

おお、楽すぎるーと感動しつつ・・。さて、マネージメントコンソールでどんな感じなのかなと 見てみました・・・。

何故か、該当するFunctionが見当たらない・・。

profileを確認してみる。

zappa_settings.jsonでは、defaultをしていました。

$ cat ~/.aws/config

[default]
region = ap-northeast-1

[profile xxxxxx]
output = json
region = ap-northeast-1

[profile yyyyyy]
region = ap-northeast-1
output = json

# @@@@は伏せ字
$ cat ~/.aws/credentials 

[xxxxxx]
aws_access_key_id = @@@@
aws_secret_access_key = @@@@
[yyyyyy]
aws_access_key_id = @@@@
aws_secret_access_key = @@@@

???。defaultaccess_keysecret_access_key が定義されていないのに、なぜかデプロイされちゃってます・・・。

調査する。

aws cliを駆使して調査しました。

$ aws lambda list-functions
{
    "Functions": [
        {
            "FunctionName": "demo-zappa-dev",
            "FunctionArn": "arn:aws:lambda:ap-northeast-1:XXXXXXXXXX:function:demo-zappa-dev",
            "Runtime": "python3.6",
            "Role": "arn:aws:iam::[デプロイ先のAWSアカウント]:role/demo-zappa-dev-ZappaLambdaExecutionRole",
            "Handler": "handler.lambda_handler",
            "CodeSize": 7939825,
            "Description": "Zappa Deployment",
            "Timeout": 30,
            "MemorySize": 512,
            "LastModified": "2017-06-29T09:17:27.435+0000",
            "CodeSha256": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
            "Version": "$LATEST"
        }
    ]
}

デプロイされたlambda functionのAWSアカウントが分かりました。 しかし、いまいち覚えがないアカウント・・・。

$ aws sts get-caller-identity
{
    "UserId": [デプロイ先のAWSアカウント],
    "Account": [デプロイ先のAWSアカウント],
    "Arn": "arn:aws:iam::[デプロイ先のAWSアカウント]:root"
}

うーん、これも同じ。~/.aws/configは使用していない模様。

$ aws configure list
      Name                    Value             Type    Location
      ----                    -----             ----    --------
     profile                <not set>             None    None
     access_key     ****************XXXX     boto-config    
     secret_key     ****************4YT1     boto-config    
      region           ap-northeast-1      config-file    ~/.aws/config

configの一覧が確認できるようなので、試すとboto-config というキーワードがあります。それで思い出しました。以前、botoを使用するために /etc/boto.cfgを作成したことを・・

試しにboto.cfgを削除して、デプロイすると見事にエラーとなりました。

$ zappa deploy dev
Calling deploy for stage dev..
Oh no! An error occurred! :(

==============

Traceback (most recent call last):
 ・・・
==============

Need help? Found a bug? Let us know! :D
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 ~ Team Zappa!

まとめ

とりあえず、原因は分かりましたが、zappaのデプロイ時にzappa_settings.json に該当するprofileが無かった場合はせめてエラーメッセージ出力してデプロイしないで欲しいなあとも思ったのですが botoの挙動なのかもしれないので、ドキュメントを確認しました。

これ見る限り、 botoの仕様ぽいですね。良い勉強になりました。

The mechanism in which boto3 looks for credentials is to search through a list of possible locations and stop as soon as it finds credentials. The order in which Boto3 searches for credentials is:

Passing credentials as parameters in the boto.client() method
Passing credentials as parameters when creating a Session object
Environment variables
Shared credential file (~/.aws/credentials)
AWS config file (~/.aws/config)
Assume Role provider
Boto2 config file (/etc/boto.cfg and ~/.boto)
Instance metadata service on an Amazon EC2 instance that has an IAM role configured.

Amazon Web Services クラウドネイティブ・アプリケーション開発技法 一番大切な知識と技術が身につく

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