2015-10-10

Java Spring Boot その4

Java

今回は Spring Boot を使って REST API を作ろうと思います。

DB を使わず、モックを使用します。
次回以降、モックの実装を DB を使った実装に修正しようと思います。

一覧取得

まずは一覧を取得するソースのみ

package hello;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("api/tasks")
@EnableAutoConfiguration
public class RestSampleController {

    static class Task {
        Task(String title, String context) {
            this.title = title;
            this.context = context;
        }

        public String title;
        public String context;
    }

    @RequestMapping(method = RequestMethod.GET)
    List<Task> getTasks() {
        List<Task> tasks = new ArrayList<>();
        tasks.add(new Task("sample1", "sample1"));
        tasks.add(new Task("sample2", "sample2"));
        tasks.add(new Task("sample3", "sample3"));

        return tasks;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RestSampleController.class, args);
    }
}

http://localhost:8080/api/tasks にアクセスすると

[
    {
        "title": "sample1",
        "context": "sample1"
    },
    {
        "title": "sample2",
        "context": "sample2"
    },
    {
        "title": "sample3",
        "context": "sample3"
    }
]

上記内容が返ってくると思います。
※上記 JSON は整形しています

解説

@RequestMapping("api/tasks") をコントローラクラスに付与することで、このクラスが "api/tasks" とマッピングされます。

@RequestMapping(method = RequestMethod.GET) を getTasks メソッドに付与することで GET "api/tasks" が getTasks メソッドにマッピングされます。

同様に POST, PUT, DELETE をマッピングするメソッドを作成すれば、REST API の作成は完了です。
今回はここまで。

2015-10-09

Java Spring Boot その3

Java

今回は Spring Loaded について

Spring Loaded とは

Spring Loaded とは Seasar でいう Hot Deploy を可能にするライブラリです。アプリケーションを再起動することなく、ソースの変更を反映することができます。これにより生産性を向上することができます。

使い方

Spring Loaded をダウンロード github.com
アプリケーション実行時に JVM パラメータに Spring Loaded を指定

java -javaagent:<pathTo>/springloaded-{VERSION}.jar -noverify SomeJavaClass

サンプル

今回私が試した Eclipse での実行方法をサンプルとして載せます

Spring Loaded をダウンロード

適当な場所にダウンロード

/path/to/spirng_loaded/springloaded-1.2.4.RELEASE.jar

Eclipse でアプリケーション実行時に JVM パラメータに Spring Loaded を指定

Run as -> Run Configurations...

VM arguments に

-javaagent:/path/to/spirng_loaded/springloaded-1.2.4.RELEASE.jar -noverify

を指定し、実行

これだけで、変更が即時反映されるようになる

補足

本来は Gradle に依存ライブラリ、JVM パラメータを記載し、gradle bootRun で Spring Loaded が動くようにしたかった。 Gradle x Spring Loaded x IntelliJ の記事は見つかるが、Eclipse の記事が見つからず、今の所できていない。一旦動く状態にしたかったため、上記設定で行っている状態である。解決次第改めて記事を書こうと思う。

2015-10-08

Java Spring Boot その２

Java

今回は前回の記事の解説を簡単にしようと思います。

package hello;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

@Controller
@EnableAutoConfiguration
public class SampleController {

    @RequestMapping("/")
    @ResponseBody
    String home() {
        return "Hello Spring Boot!";
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SampleController.class, args);
    }
}

@Controller

コントローラを表すアノテーション

@EnableAutoConfiguration

Spring Boot の重要なアノテーション。このアノテーション 1 つで色々な設定を自動で行ってくれる。
XML 等の設定ファイル不要で様々な設定をしてくれるところが有難い。

@RequestMapping

リクエストをメソッドにマッピングするためのアノテーション
上記例でいうと "/" というリクエストあった場合、 home メソッドが呼ばれる。

@ResponseBody

Web のレスポンスボディに値をバインドするためのアノテーション

今回は簡単にこんなところで。

2015-10-05

Java Spring Boot

Java

今回は Spring Boot の記事を書こうと思います。
開発メモという形で何回かに分けて上げていこうと思います。

まずは Spring Boot のセットアップから

開発環境

MacBook Air OS X Yosemite 10.10.5 ( El Capitan に上げないと )
Java JDK 1.8.0_60
Gradle 2.7
Eclipse Mars Release (4.5.0)

セットアップ

Gradle ファイルの作成、Java プロジェクトのディレクトリ構成作成

$ mkdir hello_boot
$ cd hello_boot
$ gradle init --type java-library

# 不要なファイル削除
$ rm src/main/java/Library.java
$ rm src/test/java/LibraryTest.java

Spring Boot 用の設定に修正

参考： http://docs.spring.io/spring-boot/docs/current-SNAPSHOT/reference/htmlsingle/#getting-started-gradle-installation

buildscript {
    repositories {
        jcenter()
    }
    dependencies {
        classpath 'org.springframework.boot:spring-boot-gradle-plugin:1.2.6.RELEASE'
    }
}

apply plugin: 'java'
apply plugin: 'eclipse'
apply plugin: 'spring-boot'

jar {
    baseName = 'hello_boot'
    version =  '0.0.1-SNAPSHOT'
}

repositories {
    jcenter()
}

dependencies {
    compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
    testCompile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test'
}

Eclipse 設定ファイルを作成

$ gradle eclipse

サンプルアプリケーションを作成

参考：http://projects.spring.io/spring-boot/

package hello;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

@Controller
@EnableAutoConfiguration
public class SampleController {

    @RequestMapping("/")
    @ResponseBody
    String home() {
        return "Hello Spring Boot!";
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SampleController.class, args);
    }
}

サンプルアプリケーションを実行

$ gradle run

http://localhost:8080/ にアクセスして、Hello Spring Boot! と表示されれば OK！

2015-10-04

Java Spark

Java

ブログを書く時間をうまく確保できてない mmts1007 です。

今回は Java のフレームワーク Spark について書きます。

Java Spark とは

Spark は Java の Web アプリケーションフレームワークです。
Ruby のフレームワーク Sinatra にインスパイアされたフレームワークです。
Java 8 で追加になった ラムダ式 を使うことでシンプルに記述することができます。

特徴

特徴としては前述のとおり

Sinatra にインスパイアされたフレームワークということ
ラムダ式を使うことで、シンプルに記述できること
組み込みサーバであること

です。

サンプル

Hello Spark

とてもシンプルな例です

gistb99122ff8af2fa0774e4

ルーティング

Sinatra は HTTP メソッドと URLを元にルーティングを決定します。
Spark は Sinatra にインスパイアされたため、Spark も同様にHTTP メソッドと URLを元にルーティングを決定します。
上記の例だと HTTP メソッド：GET、URL："/" にリクエストした場合、上記のメソッドが実行されることになります。

シンプルな処理内容の記述

Spark はラムダ式を使用することで、シンプルに記述することができます。
get("URLパス", "処理内容"); となっており、第 2 引数にラムダ式を渡すことができます。
これにより、実際の処理内容をシンプルに記述することが可能となりました。

組み込みサーバ

今までの Web アプリケーションは war ファイルを作成し、それを Tomcat などのアプリケーションサーバにデプロイするのが主流でしたが今は組み込みサーバが流行っています。
サーバが組み込まれていると java -jar xxxx.jar のように Java コマンドで実行するだけでサーバが起動します。
アプリケーションサーバを用意しなくとも Web アプリケーションが実行できるのはとても楽です。

Rest API

REST API のサンプルとしてタスクの取得/登録/更新/削除のソースの書き方のイメージです。

public class TaskSpark {
    public static void main(String[] args) {
        get("/tasks", (req, res) -> {
            // 1. タスク内容を全て戻す
        });

        get("/tasks/:id", (req, res) -> {
            // 2. id に指定されたタスクを戻す
        });

        post("/tasks", (req, res) -> {
            // 3. パラメータに指定された内容でタスクを作成する
        });

        put("/tasks/:id", (req, res) -> {
            // 4. パラメータに指定された内容で id のタスクを更新する
        });

        delete("/tasks/:id", (req, res) -> {
            // 5. id に指定されたタスクを削除する
        });
    }
}

Sinatra ライクな記述のため、どのようなルーティングなのか分かりやすいです。
get の /tasks のリクエストがきたら 1. が実行される といった形です。
上記のソースのように REST API のような HTTP のメソッドに意味を持たせる場合、分かりやすいフレームワークだと思います。

実際に処理を書いたサンプルが下記のとおりです。
※ DB 処理を書くのが面倒だったので、適当にメモリに保持。ここら辺の記述は適当ですw

gist247abdc95d81b72bbfaa

new JsonTransformer() を引数に与えることで、戻りの型を変換することができます。これは Spark の機能です。
今回は JSON 型に変換したかったので JsonTransformer クラスを作成し、指定しています。

まとめ

Sinatra ライクな Spark についての紹介でした。

REST API に適しているフレームワークであること。
記述量が少ないこと
サーバが組み込まれていること

といった Spark の特徴が少しでも分かって頂ければと思います。

2015-09-29

Seasar サポート終了

Java

2日に1回書くのがこんなに辛いとは…w もう少し頑張りますw

2015.09.26 に Seasar Conference 2015 が開催されました。

Seasar Conference 2015 | September 26, 2015 @ Hosei University

その中で、Seasar サポート終了 が発表されました。

Seasar 2 を使った開発を 2年位経験していた私にとっては、ビックニュースでした。
本気で次のフレームワークを探さなきゃなと思いました。

と言うことで、移行先に考えているフレームワークを紹介していこうと思います。
(あくまで私の好み、興味です。)

Spring Boot

http://projects.spring.io/spring-boot/

去年の JJUG CCC で知ったフレームワークです。そこから興味を持ち、JJUG Night Seminer 等に参加しました。

【東京】JJUG ナイト・セミナー「中上級者向け！Spring Bootハンズオン！」3/25(水)開催 | 日本Javaユーザーグループ

本も持ってます！(著者のサイン入り！)

http://www.amazon.co.jp/%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%A6%E3%81%AESpring-Boot%E2%80%95%E3%80%8CSpring-Framework%E3%80%8D%E3%81%A7%E7%B0%A1%E5%8D%98Java%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AA%E9%96%8B%E7%99%BA-I%E3%83%BBO-BOOKS/dp/4777518655www.amazon.co.jp

Spark

sparkjava.com

Sinatra Like なフレームワークです。
Sinatra が好きな私にとっては嬉しいフレームワークでした。

HTTP のメソッドと Java のメソッドがマッピングされているので、
Resutful API を作るときにはわかりやすいと思います。

LastaFlute

LastaFlute (Javaでリーンスタートアップ) | DBFlute

speakerdeck.com

Seasar Conference 2015 で発表されたフレームワークです。
Seasar を Java 8 でフォークしたフレームワークとのことです。
( LastaFlute 早く触りたい。早く週末になれ！※まだ月曜日 )

それぞれのフレームワークの詳細については個別に書いていこうと思います。
次の記述でまずは Spark について書こうと思います。

2015-09-22

Java Stream API

Java

前回の記事に引き続き Java に関して。

この記事読んでくださった前提で記事を書きます。 mmts1007.hatenablog.jp

Java Stream API

コレクション(List, Map 等) に対する要素の関数型の操作をサポートするクラスです
関数型というのが、ラムダ式のことだと思ってください。

Stream とは

Stream は大きく 3 つの操作から成り立っています。
具体的にはソース、中間操作、終端操作です。

ソース

コレクション(List, Map) からストリームを生成するための処理です。

中間操作

ストリームの要素を加工、変換、ソートするための処理です。

終端操作

ストリームを完了させるための処理です。例として、ストリームの要素を集約、カウントします。

サンプルソース

gist6c1daf62d8fd167ae98c

代表的なメソッド

ソース

stream コレクション(List, Map) からストリームを生成するためのメソッドです。

中間操作

map mapping の略(おそらく)で、ラムダ式で指定された処理方法で要素の型変換を行ったストリームを返却します。私は A クラスから B クラスにマッピングすると覚えています。
filter ラムダ式で指定した条件が true になるオブジェクトのみ抽出したストリームを返却します。
distinct 重複を除いたストリームを返却します。
sorted ソートを行ったストリームを返却します。

終端操作

forEach コレクションの各要素に対してラムダ式で指定した処理を行う場合に使用します。
count ストリームの要素の個数をカウントします。
collect ラムダ式に指定した方法でストリームの要素を集約します。

ラムダ式 x Stream API

すでにお分りかもしれませんが、 Stream APIにはラムダ式が必須になります。

例えば filter メソッドはフィルタリングの条件を渡すだけで、フィルタリングを行ってくれます。開発者はフィルタリングの方法を全て実装する必要は無くなります。条件の実装に集中して行えば良いのです。ラムダ式は Stream API のような場合に強力な力を発揮します。

Stream API の利点

直感的なコーディング

サンプルソースの最後に記載しましたが、
Stream API は日本語的に流れるように記述することができ、とても直感的です。

例えば、 従業員リストから年齢が 30 歳以下でかつ、住所が東京なデータを取得する 場合は

employeeList.stream()
    .filter(employee -> employee.age <= 30)  // 年齢が 30 歳以下で
    .filter(employee -> employee.address == "東京") // 住所が "東京"
    .forEach(System.out::println);

と日本語をそのままメソッドにマッピングしたように記述することができます。

並列処理が容易

Stream API は内部イテレータのため、並列処理を容易に行えます。並列処理を行う場合は、ストリームに対して parallel メソッドを使用することで並列に処理することができます。

今回はここまで。