sshコマンドを秘密鍵ファイルの指定して接続しようとするとPermissionエラー

sshコマンドを秘密鍵ファイルの指定して接続しようとすると以下のエラーが起きた。

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@         WARNING: UNPROTECTED PRIVATE KEY FILE!          @
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Permissions 0755 for '/Users/XXXXXX/.ssh/keys/XXXXXXX.pem' are too open.
It is required that your private key files are NOT accessible by others.
This private key will be ignored.
Load key "/Users/XXXXXXX/.ssh/keys/XXXXXXX.pem": bad permissions
root@XXXXXXX: Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic).

秘密鍵ファイルのパーミッションが0755のためでした。 パーミッションを600に変更すれば接続できました。

mattermost dockerをインストールした

最初参考にしたサイトは、mattermostが再起動しまくってうまくいかなかった。

 

githubからのmattermostからやると、エラーが出た。原因は、docker-composeのバージョンが古かった。ググった先のページのとおりやったことがまずかったようだ。最新版を入れるとうまく言った。

 

今日の教訓

最新のバージョンを意識して入れる

 

git 上流ブランチ 追跡ブランチ

gitの上流ブランチ、追跡ブランチについて

よーわからんということで勉強。

 

いろんなサイト読んでも分かりづらいが、こういうことらしい。

 

■上流ブランチ

git pull、git pushのブランチ名省略時のブランチ。

 

■追跡ブランチ

ローカルブランチとリモートブランチのリンク情報。ローカルのブランチ名をリモートと異なる名前をつけたい時に使える。(そんなことあるんか?)

 

分かりづらい要因としては、名前を付けてるのが混乱の元かも。

 

追記

ここが一番わかりやすいね。

 

Git で「追跡ブランチ」って言うのやめましょう - Qiita
https://qiita.com/uasi/items/69368c17c79e99aaddbf

Vueの家事ポイントアプリ

Vueで家事ポイントアプリを作成中。

 

仕様は

・行った家事を入力できる

・入力すると家族に審査依頼が飛ぶ

・家族が審査し、みんなの評価によりポイントがゲットできる。

・溜まったポイントは家族間で比較でき、家事バランス可視化する。

・ポイントはそのままその月のお小遣いとしてゲットできるような値にする。

 

こんな感じ、ちょっと家事が楽しくなるかなーって期待で作ってます。

 

洗濯の工程にしても、

1.洗濯機に入れて、回す

2.洗濯物を干す

3.洗濯物を取り込み、畳んでタンスに収納する

 

という工程があるので、それぞれポイントをつけれるように使うといいと思ってる。

Pythonクローリング&スクレイピングデータ収集を読んでWebページの取得とスクレイピングのライブラリについて

Pythonで簡単にWebページを取得できるライブラリRequests

Webページを簡単に取得するには、Reuestsを使うと簡単にWebページを取得できる。
Requestsは、以下のことが簡単にできる。
・HTTPヘッダの追加
Basic認証
・自動文字エンコード
・レスポンスボディがgzip形式や、Deflate形式でも自動的に解凍してくれる。
・複数のページをクロールする場合、HTTPヘッダやBasic認証などの設定を使いまわせる。

HTMLのスクレイピングで使用するライブラリ

ライブラリには
lxml
Beatiful Soup
pyquery
がある。

lxmlは、C言語で書かれたXML処理の著名なライブラリであるlibxml2とlibxsltのPythonバインディング
libxml2とlibxsltはC言語で記載されているため、高速に動作する。

Beutiful SoupはシンプルかつAPIでデータを抜き出せるのが特徴。
古くから人気があるライブラリ。目的に応じて内部パーサーを切り替えられる。

pyqueryは、JavaScriptライブラリのJQueryと同じようなインターフェースでスクレイピングできる。

スクレイピングを行うためのライブラリは数多くあるが、
最初に1つだけ使い方を覚えるのであれば、lxmlがおすすめとのこと。

理由としては、スクレイピングは比較的重い処理なので、
高速に処理をしようとすると必然的にC言語拡張であるlxmlを使うことになるのと
また、問題が生じたときにlxmlの知識が必要になるため。

 

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド-

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