1 Minute Tips

投稿者: sumito.tsukada

  • laravelでシンプルなformを作りMySQLに保存した

    laravelでシンプルなformを作りMySQLに保存した

    tl;dr;

    極限まで削り、ただtextを受け取りDBに格納するだけの処理。
    laravelでシンプルなformを作りMySQLに保存した。（ただの備忘録）

    view(入力画面)

     ソースは以下の通り。

    <head>
  <meta charset="utf-8">
  <!-- css をあてる際は以下のようにcssを読み込む-->
  <link rel="stylesheet" href="/css/style.css">
</head>

<form method="post" action="{{ url('/add') }}">
    {{ csrf_field() }}
    <p>
      <input type="text" name="title" placeholder="enter title">
    </p>
    <p>
      <textarea name="body" placeholder="enter body"></textarea>
    </p>
    <p>
      <input type="submit" value="Add">
    </p>
  </form>

    読み込むcss。今回は以下のようにした。

      input[type="text"], textarea {
    box-sizing: border-box;
    width: 500px;
    padding: 5px;
  }
  
  textarea {
    height: 100px;
  }

    router

    view(入力画面)と、そこからsubmitする宛先（post）を以下の通り設定した。

    両方とも　PostsController  クラスを呼び、それぞれのメソッドを紐付けるようにした。

    <?php
Route::get('/information', 'PostsController@create');
Route::post('/add', 'PostsController@add');

     

    Model

    データベースに保存するハコ。

    `protected fillable`  として、DBへ保存できるようにした。

    <?php

namespace App;

use Illuminate\Database\Eloquent\Model;

class Post extends Model
{
    //
    protected $fillable = ['title', 'body'];
}

    Controllers

    クライアントからの Post  は request 型で送られてくる。
    そのため、それぞれ適宜抜き出し、Modelに入れ、`save()`  することでDBへ保存されるようにした。

    <?php

namespace App\Http\Controllers;
use Illuminate\Http\Request;

use App\Post;


class PostsController extends Controller
{
    public function create() {
        return view('information.create');
      }

      // request型で送られてくる
    public function add(Request $request) {

        $post = new Post();
        $post->title = $request->title;
        $post->body = $request->body;
        $post->save();

        return redirect('/information');
    }

}

    以上。

    動作確認

    無事登録が完了

     

    laravel の実践向け書籍

  • 手動で作った lambda を code として管理する

    手動で作った lambda を code として管理する

    tl;dr;

    既存の lambda をダウンロードし、コンソールを使わず sam を用いて管理する方法をまとめた。deploy 方法から注意事項までを記載。

    既存 lambda をダウンロード

     lambda をダウンロードすると大きく２つに分けてダウンロードすることができる。

    sam のドキュメントについてはこちら

    関数のエクスポートを押下すると、

     

    • AWS SAM ファイルのダウンロード
    • デプロイパッケージのダウンロード

    が選択できる。

    端的に言うと

    • lambda の設定ファイル
    • プログラムのコード

    だ。両方ダウンロードする。

    sam のセットアップ

    公式ドキュメントの手順を準拠すると、 sam のインストールは以下の通りとなる。

    brew tap aws/tap
brew install aws-sam-cli

    deploy ディレクトリの初期化

    今回は python3.8 を利用するので以下のように設定した。
    ダウンロードした zipファイル は unzipコマンドなどで解凍しておく。

    sam init


	SAM CLI now collects telemetry to better understand customer needs.

	You can OPT OUT and disable telemetry collection by setting the
	environment variable SAM_CLI_TELEMETRY=0 in your shell.
	Thanks for your help!

	Learn More: https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/serverless-sam-telemetry.html

Which template source would you like to use?
	1 - AWS Quick Start Templates
	2 - Custom Template Location
Choice: 1

Which runtime would you like to use?
	1 - nodejs12.x
	2 - python3.8
	3 - ruby2.5
	4 - go1.x
	5 - java11
	6 - dotnetcore2.1
	7 - nodejs10.x
	8 - nodejs8.10
	9 - python3.7
	10 - python3.6
	11 - python2.7
	12 - java8
	13 - dotnetcore2.0
	14 - dotnetcore1.0
Runtime: 2

Project name [sam-app]: 

Cloning app templates from https://github.com/awslabs/aws-sam-cli-app-templates.git

AWS quick start application templates:
	1 - Hello World Example
	2 - EventBridge Hello World
	3 - EventBridge App from scratch (100+ Event Schemas)
Template selection: 1

-----------------------
Generating application:
-----------------------
Name: sam-app
Runtime: python3.8
Dependency Manager: pip
Application Template: hello-world
Output Directory: .

Next steps can be found in the README file at ./sam-app/README.md
    
coco@darkenagy sam %

    ダウンロードした yamlファイル を、 template.yml と言うファイル名に変更する。

    mv test-imagemagick.yaml template.yml

    requirements.txt も必要になるので、作成する。使わない場合でも空のファイルを用意する必要があるので、 touch するなり作成する。

    touch requirements.txt

    以下のように表示されれば成功。

    sam build
Building resource 'testimagemagick'
Running PythonPipBuilder:ResolveDependencies
Running PythonPipBuilder:CopySource

Build Succeeded

Built Artifacts  : .aws-sam/build
Built Template   : .aws-sam/build/template.yaml

Commands you can use next
=========================
[*] Invoke Function: sam local invoke
[*] Deploy: sam deploy --guided

    ちなみに、sam コマンドでも、.aws 配下の profile を読み込むことも可能。

    `sam build –profile cloudformation` 

    エラーが発生した場合は debugモード で確認することができる。

    sam build --debug

    あとは invoke するなり、deploy するなりすればよい。

    deploy

    `sam deploy –guided`コマンドを利用することで deploy が可能。

    % sam deploy --guided

Configuring SAM deploy
======================

	Looking for samconfig.toml :  Not found

	Setting default arguments for 'sam deploy'
	=========================================
	Stack Name [sam-app]: 
	AWS Region [us-east-1]: ap-northeast-1
	#Shows you resources changes to be deployed and require a 'Y' to initiate deploy
	Confirm changes before deploy [y/N]: y
	#SAM needs permission to be able to create roles to connect to the resources in your template
	Allow SAM CLI IAM role creation [Y/n]: y
	Save arguments to samconfig.toml [Y/n]: y

	Looking for resources needed for deployment: Found!

		Managed S3 bucket: aws-sam-cli-managed-default-samclisourcebucket-1dc492sz2bqu7
		A different default S3 bucket can be set in samconfig.toml

	Saved arguments to config file
	Running 'sam deploy' for future deployments will use the parameters saved above.
	The above parameters can be changed by modifying samconfig.toml
	Learn more about samconfig.toml syntax at 
	https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/serverless-sam-cli-config.html

	Deploying with following values
	===============================
	Stack name                 : sam-app
	Region                     : ap-northeast-1
	Confirm changeset          : True
	Deployment s3 bucket       : aws-sam-cli-managed-default-samclisourcebucket-1dc492sz2bqu7
	Capabilities               : ["CAPABILITY_IAM"]
	Parameter overrides        : {}

Initiating deployment
=====================
Uploading to sam-app/9a97ece5eb5fac3dd9dff84a97110722  9611 / 9611.0  (100.00%)
Uploading to sam-app/cac8e2252620a466ff8e4becb2d4a8ed.template  638 / 638.0  (100.00%)

Waiting for changeset to be created..

CloudFormation stack changeset
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Operation                                                           LogicalResourceId                                                   ResourceType                                                      
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+ Add                                                               testimagemagick                                                     AWS::Lambda::Function                                             
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Changeset created successfully. arn:aws:cloudformation:ap-northeast-1:821594579130:changeSet/samcli-deploy1578156109/01d374f5-800c-438e-b4cb-4f25d8d0bc4d


Previewing CloudFormation changeset before deployment
======================================================
Deploy this changeset? [y/N]:

    問題なければyを押す。

    2020-01-05 01:42:01 - Waiting for stack create/update to complete

CloudFormation events from changeset
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ResourceStatus                                     ResourceType                                       LogicalResourceId                                  ResourceStatusReason                             
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
CREATE_IN_PROGRESS                                 AWS::Lambda::Function                              testimagemagick                                    -                                                
CREATE_IN_PROGRESS                                 AWS::Lambda::Function                              testimagemagick                                    Resource creation Initiated                      
CREATE_COMPLETE                                    AWS::Lambda::Function                              testimagemagick                                    -                                                
CREATE_COMPLETE                                    AWS::CloudFormation::Stack                         sam-app                                            -                                                
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Successfully created/updated stack - sam-app in ap-northeast-1

    確認

    成功すれば以下の通り作成される。

    function name が、意図した名前と違う場合、明示的に指定することができる。

    AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: 'AWS::Serverless-2016-10-31'
Description: An AWS Serverless Specification template describing your function.
Resources:
  testimagemagick:
    Type: 'AWS::Serverless::Function'
    Properties:
      FunctionName: test-imagemagick-123
      Handler: lambda_function.lambda_handler
      Runtime: python3.8
      CodeUri: .
      Description: ''
      MemorySize: 128
      Timeout: 3
      Role: 'arn:aws:iam::123:role/lambdaExecution'
      Layers:
        - 'arn:aws:lambda:ap-northeast-1:123:layer:image-magick:2'

    template.yml で`FunctionName`を指定する。

    再度`sam build`、 `sam deploy` を行うと、新しい lambda function に置き換わる。

    注意点

    手動で作り上げた lambda を sam を用いて上書いて管理することはできないのか。
    結論、そのままはできない。

    現在自分が動かしているものについては、手動で作った lambda は削除し、その後 sam を用いたdepoloy に切替えるなどして対応している。

     

    https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/cloudformation-import-existing-resources/

     

    しかし、CloudForomation で手動で作成したリソースをインポートできるようになったので、これを使えばできるかも。（未確認）

    試したことある人いたら twitter でもご一報ください。

     

  • AWS lambda(Python 3.8)でimagemagickを使う

    AWS lambda(Python 3.8)でimagemagickを使う

    tl;dr;

    AWS lambda(Python 3.8)で画像処理ツールのimagemagickを動かした。

    install方法からlambda内でimagemagickの動かす際のコードまでを紹介。

    imagemagickとは

    imagemagick は動的に画像を編集する古典的なツール。こちらの記事によると、なんと1987年から開発されている。wikipediaを確認する限り、Photoshopのリリースが1990年だから、その古さに驚かされる。

    しかしこのツール、度重なる脆弱性は報告されているものの、画像編集の機能としてまだまだ現役として使っているプロジェクトも存在する。

    今回はそのimagemagickをlambdaで。Python 3.8のランタイムから使う方法を紹介する。

    Serverless.Pub

    ありがたい事にServerlessを支援し積極的に情報発信をしてくれている団体がいる。

    彼らが作ったlambdaの`binally layer`をCloudFormationでdeployする機能も提供してくれている。

    https://serverless.pub/lambda-utility-layers/

    GitHubはこちら

    https://github.com/serverlesspub/imagemagick-aws-lambda-2

    こちらを`git clone`して、`make all` すればimagemagickのlambdaの`binally layer`ができる。

    その方法を使ってもよいのだが、
    実は以下のページからDeployボタンを押せば、それだけで自動でCloudFormationが自分のAWSで動き、lambdaの中に`binally layer`が作成されることもできる。

    https://serverlessrepo.aws.amazon.com/applications/arn:aws:serverlessrepo:us-east-1:145266761615:applications~image-magick-lambda-layer

    しかし、注意すべきはここの部分。

    要約すると、nodejs10.xランタイムのようなAmazon Linux 2で使えるよ。とのこと。PythonのPの字も見当たらない。
    対象外かと思い当初諦めていた。

    そんな中、最近、`Python 3.8`ランタイムがlambdaで使えるようになった事を知り、公式ドキュメントを読んでみると、今までのPythonで使っていたOSとは異なり、`Amazon linux2`がベースとなっていることがわかった。

    node.jsに絞っているのはAmazonLinux2がベースのように見受けられたため、これはlambdaの中でPythonでもimagemagickを動かせるかもと思い今回試す事にした。

    やってみた

    https://serverlessrepo.aws.amazon.com/applications/arn:aws:serverlessrepo:us-east-1:145266761615:applications~image-magick-lambda-layer

    を開きDeployボタンを押す。
    しかし、この時点でいきなりDeployされるわけではない。

    DeployはCloudFormationによって行われる。CloudFormationのスタック名確定させたら（デフォルトでもよい）デプロイを押下。

    しばらくすると、AWS LambdaのLayersに新たに`image-magick`が登録される。

    Lambda関数から、Layersを選択する

    レイヤーの追加ボタンを押し、imagemagickを選択する。

    レイヤーに表示されない場合は、以下のようにARNを直接入力する。

    これで下準備は完了

    AWS lambda(Python 3.8)でimagemagickを使う

     ここからがPythonからimagemagickを使えるかの確認。

    今回はシンプルにversionを表示させることで使える事にしたい。

    コードはこちら。

    import json
import subprocess

def lambda_handler(event, context):
    subprocess.check_call(['convert', '-version'])
  
    return {
        'body': json.dumps('Hello from Lambda!')
    }

    subprocessを使って、Pythonから、lambdaが動いているOS側のコマンドを実行する。

    imagemagickをinstallすると使えるようになる`convert`コマンドを叩く。

     

    結果は以下の通り

    無事imagemagickのversionを確認できた。

    最後に

    私が実施した際はレイヤーの追加ボタンを押しても選択肢としてimagemagickが表示されなかった。

    これは、CloudFormationによって作られるimagemagickのレイヤーがnode.jsに限定しているため。不便なのでpull reqを出してmergeしてもらった。

    https://github.com/serverlesspub/imagemagick-aws-lambda-2/pull/18/files

    今はレイヤー選択画面から互換性のあるレイヤーとして選択できるはずだ。

     

  • Cloud functionsを使ってCloud Storageに画像がuploadされるとサムネイルを作成する

    Cloud functionsを使ってCloud Storageに画像がuploadされるとサムネイルを作成する

    tl;dr;

    Cloud Storageにuploadされると、イベントフックでCloud functionsが実行されサムネイル作成処理が走る処理を作った。

    事前準備

    gcloudコマンドのインストール。既に設定済ならスキップを。

    https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil_install?hl=ja

    バケットの作成。今回は変換対象、変換後の格納先を作成。

    export YOUR_INPUT_BUCKET_NAME=tsukada-input
gsutil mb gs://$YOUR_INPUT_BUCKET_NAME

export YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME=tsukada-output
gsutil mb gs://$YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME

    deploy

    sample productをダウンロード。deploy。

    mkdir project
cd project
git clone https://github.com/GitSumito/cloudfunctions-imagemagick-on-gcp
cd cloudfunctions-imagemagick-on-gcp

# deploy
gcloud functions deploy ImageConvert --runtime go111 --trigger-bucket $YOUR_INPUT_BUCKET_NAME --set-env-vars THUMBNAILED=$YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME

    `gcloud functions deploy`の後ろは、実行する関数名を入力する。

    また、引数として `(ctx context.Context, e GCSEvent)` を受け付ける必要があるので注意。

    Cloud Functionsのコマンドでは予め`–trigger-bucket`というオプションが用意されていて、任意のバケットを指定すれば簡単にイベント処理を紐付けることができる。便利。

    deployコマンドを実行すると

    ` Deploying function (may take a while – up to 2 minutes)…⠼     `

     と表示され、しばらく待つ。

    result

    左がアップロードしたオリジナルの画像。

    右側がEventを検知して、Cloud Functionsが実行され、サムネイル作成された画像。

    使ってみると非常に簡単にイベント駆動処理を作ることができた。使い方次第では活躍しそう。

     

  • Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic).

    Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic).

    概要

    useradd コマンドで作成したユーザでログインできない。

    Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic).  というエラーが出た際の対処。

    はじめに

    以下の手順でアカウントを作成した。

    useradd sumito.tsukada

    鍵の作成

    ssh-keygen -t rsa

    作成された秘密鍵を、接続元サーバにコピー

    ~/.ssh/id_rsa

    接続元で権限は 400 とした。

    いざsshしてみようとしたら

    Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic).

    が発生。

    原因

    接続先のサーバに `.ssh/authorized_keys` が存在していない。

    対処

    接続先のサーバで公開鍵をコピーし、権限を644に設定する。

    cp .ssh/id_rsa.pub .ssh/authorized_keys
chmod 644 .ssh/authorized_keys

    参考情報

    http://dqn.sakusakutto.jp/2012/01/sshpermission_denied_publickey.html

  • Macで録ったmovファイルをgifに変換する

    Macで録ったmovファイルをgifに変換する

    tl;dr

    Macで撮ったmovファイルをgifに変換する方法を紹介。

    手軽に動画のスクリーンショットを撮れるようになっていた

    気がついたらショートカット１発で動画が録れるようになっていた。Mojave から `command + shift + 5 ` で動画のスクリーンショットを録ることができる。

    しかし、デフォルトではmovファイルとして出力される。mov画像は容量も大きくなるし、軽くて使い勝手の良いgitにしたいことがある。 

    `ffmpeg`を使う。

    まだインストールしていなければインストールする。brewコマンドで一発。

    brew install ffmpeg

     

    変換コマンド

    ffmpeg -i [変換元movファイル] -r 24 [変換後gifファイル]

    例）

    ffmpeg -i ~/Desktop/画面収録\ 2019-12-22\ 23.47.33.mov -r 24 chrome.gif

    アウトプット（gifファイル）

    以下の通り。非常に軽量なのでサイトに載せることも容易になった。

     今日からgif多めのブログになりそうだ。

  • MacのターミナルからChromeを開いてサイトにアクセスする

    MacのターミナルからChromeを開いてサイトにアクセスする

    tl;dr;

    ターミナルからGoogle chromeを起動する方法を紹介。起動シェルに登録すれば1行で任意のページを開くことができる。

    起動方法

    実は、macのopenコマンドの後ろに` -a` オプションを付ければ任意のアプリケーションで起動することができる。

    もっと使いやすくする

    起動シェルにaliasを登録する事で、もっと短くすることができる。

    `vi ~/.zshrc`

    以下の行を追加

    alias chrome="open -a 'Google Chrome'"

    その後、sourceコマンドで`~/.zshrc`を再読み込みさせる。

    source ~/.zshrc

    これで、`chrome https://tsukada.sumito.jp` と入力すると、上記と同じ結果になる。

    他によく使うツールを登録する。

    例えばmacに標準搭載のPreviewなど登録すると便利。

    alias preview="open -a 'Preview'"

    `source` コマンドで読み込ませればよい。

  • ERROR: boto3 1.9.226 has requirement botocore=1.12.226, but you’ll have botocore 1.13.37 which is incompatible.

    ERROR: boto3 1.9.226 has requirement botocore<1.13.0,>=1.12.226, but you’ll have botocore 1.13.37 which is incompatible.

    TL;DR

    awsコマンドを実施中に遭遇。versionが求められているものと違うようだ。

    Encountered while executing aws command. The version seems different from what is required.

    ERROR: boto3 1.9.226 has requirement botocore<1.13.0,>=1.12.226, but you'll have botocore 1.13.37 which is incompatible.

    対処 deal

    awscliを最新にする

    Update awscli

    pip3 install awscli --upgrade --user

     

    その後、botocore、boto3をuninstall

    Then uninstall botocore, boto3

    pip3 uninstall botocore

pip3 uninstall boto3

     

    再度botocore、boto3をinstall

    Install botocore and boto3 again

    pip3 install botocore

pip3 install boto3

     

    以上。

    That’s it.

    参考情報 FYI

    https://stackoverflow.com/questions/51911075/how-to-check-awscli-and-compatible-botocore-package-is-installed

     

     

  • laravelのImplicit Bindingについて調べた

    laravelのImplicit Bindingについて調べた

    はじめに

    Laravelでは、決められた変数名が、ルートセグメント名と一致するルートと、コントローラーアクションで定義されたEloquentモデルを自動的に紐付けるようだ。
    便利なんだろうけど、少し難しいので整理する。

    具体的な動き

    Route::get('api/users/{user}', function (App\User $user) {
    return $user->email;
});

    この場合、$user変数は“` App\User “` モデルとしてタイプされ、変数名は“` {user}“` URLセグメントと一致するため、LarvelはリクエストURIの対応する値と、一致するIDをもつモデルインスタンスを自動的に挿入する。

    一致するモデルインスタンスが見つからない場合は、404 status codeを返却する。

    サンプルコード

    database

    router

    <?php

Route::get('/', 'PostsController@index');

// 通常の書き方
//Route::get('/posts/{id}','PostsController@show');

// Implicit Bindingを使った書き方
Route::get('/posts/{post}', 'PostsController@show');

    Controller

    <?php

namespace App\Http\Controllers;

use App\Post;

class PostsController extends Controller
{
    public function index(){
        $posts = Post::all();
        return view('posts.index')->with('senddata', $posts);
    }

    // 通常の書き方
    // public function show($id){
    //     $posts = Post::findOrFail($id);
    //     return view('posts.show')->with('posts', $posts);
    // }\

    // Implicit Bindingを使った書き方
    public function show(Post $post){
        return view('posts.show')->with('posts', $post);
    }
}

    blade file

    <!DOCUMENT html>

    <html lang="ja">
        <head>
            <meta charset="utf-8">
            <title>this is title</title>
            <link rel="stylesheet" href="/css/style.css">
        </head>

        <body>
            <div class='container'>

                <h1> {{ $posts->title}} </h1>
                <p>{!!  nl2br(e($posts->body)) !!} </p> 

            </dev>
        </body>

    </html>

    <!DOCUMENT html>

    <html lang="ja">
        <head>
            <meta charset="utf-8">
            <title>this is title</title>
            <link rel="stylesheet" href="/css/style.css">
        </head>

        <body>
            <div class='container'>
                <h1> this is it!</h1>
                <ul>
                    @forelse ($senddata as $data)
                    <!--通常の書き方
                    <li> <a href="{{ action('PostsController@show', $data->id) }} "> {{ $data->title }} </a></li>
                    --> 

                    <!--Implicit Bindingを使った書き方--> 
                    <li> <a href="{{ action('PostsController@show', $data) }} "> {{ $data->title }} </a></li>
                    @empty
                    empty!
                    @endforelse
                </ul>

            </dev>
        </body>

    </html>

    結果

    参考情報

    https://laravel.com/docs/5.5/routing#implicit-binding

     

  • laravelのview(blade)でcssを読み込ませる

    laravelのview(blade)でcssを読み込ませる

    はじめに

    laravelのviewにcssを読み込ませる方法をまとめた

    ベースはこちらの記事。

    https://tsukada.sumito.jp/2019/12/11/laravel%e3%81%a7db%e3%81%ae%e5%8f%96%e5%be%97%e7%b5%90%e6%9e%9c%e3%82%92view%e3%81%ab%e5%87%ba%e3%81%99/

     

    bladeファイルの変更点

    <!DOCUMENT html>

    <html lang="ja">
        <head>
            <meta charset="utf-8">
            <title>this is title</title>
            <link rel="stylesheet" href="/css/style.css">
        </head>

        <body>
            <div class='container'>
                <h1> this is it!</h1>
                <ul>
                    @forelse ($senddata as $data)
                    <li>{{ $data->title }}</li>
                    @empty
                    empty!
                    @endforelse
                </ul>

            </dev>
        </body>

    </html>

     

    cssファイル

    publicディレクトリがデフォルトで読み込まれる。

    “` public/css/style.css “` ファイルを新規で作りそのcssファイルを読ませる形にした。

    body{
    font-family: Verdana, Geneva, Tahoma, sans-serif;
    font-size: 20px;
}

.container {
    width: 300px;
    margin: 30ps;
}

h1 {
    font-size: 20px;
}

ul > li{
    margin-bottom: 10px;
}

    結果

    無事cssが読み込まれたようだ

     

    laravel の実践向け書籍