Django

概要 Redis や RabbitMQ をブローカーに、非同期タスク実行・定期タスク（beat）を実現。ECS Fargate 上では worker/beat を独立タスクとして実行。ログは CloudWatch Logs に出力。 関連ページ Redis — Celery のブローカー/バックエンド ソース記事 Celery — 2023-04 Celery on ECS — 2023-07

概要 CloudFront + ALB + Django 構成では ALB が X-Forwarded-Proto を上書きするため、Django に HTTP 判定されて API レスポンス URL が http:// になる問題。CloudFront の custom_header（X-Forwarded-Ssl）は ALB に干渉されない。Django の SECURE_PROXY_SSL_HEADER をカスタムヘッダー参照に変更。 ソース記事 CloudFront ALB Django HTTPS — 2026-02

概要 ModelSerializer で ORM↔API マッピング自動化。ViewSet で CRUD 一括定義。Content Negotiation、Pagination、Filtering、Permission クラスで機能実装。 関連ページ FastAPI — Python の別の API フレームワーク ソース記事 DRF — 2023-05

概要 インメモリストレージで、Memcached より豊富なデータ構造（List・Set・Sorted Set・Stream）対応。Django キャッシング・Celery ブローカー・セッションストアとして広く活用。ElastiCache クラスターモードでシャーディング・高可用性確保。 分散ロック Lua スクリプトによる複数コマンドのアトミック実行で競合状態を回避。フェンシングトークンで堅牢なロック実装が可能。 関連ページ 分散ロック — Redis を使った排他制御 Celery — Redis をブローカーとして利用 ソース記事 Redis — 2023-05 Redis フェンシングロック — 2026-03

概要 Redis-py の Lock クラスは UUID ベースのトークン管理を提供。フェンシングトークン（単調増加する数値）を実装することで、GC pause による False Positive を防止する堅牢な分散ロックが実現可能。Lua スクリプトでアトミック性を保証。 関連ページ Redis — 分散ロックの基盤 ソース記事 Redis フェンシングロック — 2026-03 Django Cache Lock — 2024-01

業務管理システム（PHP/Laravel 6.20）を Python/Django 4.2 に移行するプロジェクトを、Claude Code の自律実行でほぼ全自動で完遂しました。 移行元: Laravel 6.20 / PHP 8.0 / MySQL 5.7 / Blade テンプレート 移行先: Django 4.2 LTS / Python 3.11+ / MySQL 8.0 / Django Templates 所要時間: 約 5.5 時間（準備フェーズ除く） 成果物: 17 モデル / 50+ テンプレート / 199 テスト / 15,000 行の Python コード 本記事は 3 部構成です。 計画編（本記事）— なぜやったか、どう計画したか 自動化基盤編 — Claude Code を自律実行させるフレームワークの設計 実行結果・教訓編 — 実際に何が起きたか、次回への教訓 プロジェクトの背景 移行対象は、ある業種特化の業務管理システムです。契約管理・マスタ管理・CSV インポート・Excel エクスポート・月次締処理・外部サービス連携（OAuth2 / REST / GraphQL）など、典型的な業務アプリの機能を一通り備えています。 ...

前回の計画編では、移行の方針とフェーズ設計を紹介しました。本記事では、計画を実際に自律実行するためのフレームワーク設計を解説します。 全体アーキテクチャ 自律移行の仕組みは、大きく 3 つのレイヤーで構成されています。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ オーケストレーション層: run-issue.sh │ │ - Issue 読み込み → ブランチ作成 → Claude 起動 │ │ - リトライ → Push → PR 作成 → マージ → Issue 閉じ │ └──────────────────┬──────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 実行層: Claude Code (claude -p) │ │ - ソースコード調査 → 設計 → 実装 → テスト │ │ - コミット（push はしない） │ │ - サブエージェント: explorer / architect / reviewer│ └──────────────────┬──────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 品質保証層: Hooks + CI + verify-phase.sh │ │ - Pre-commit: ruff format + check │ │ - PostToolUse: 編集時の即座リント │ │ - CI: lint → Django check → pytest │ │ - Phase 検証: ファイル存在 + 機能チェック │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ 責務分離の原則 最も重要な設計原則は、ワークフロー制御と実装作業の責務分離です。 ...

計画編で方針を、自動化基盤編でフレームワークを紹介しました。最終回では、実際に 15 Issue を自律実行した結果と、得られた教訓を共有します。 実行結果サマリー タイムライン 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 12:06 ── Phase 0: 初期セットアップ ────── 12分 (リトライ1回) 12:18 ── Phase 1-1: マスタモデル ──────── 14分 (リトライ1回) 12:33 ── Phase 1-2: 契約モデル ──────── 12分 12:45 ── Phase 1-3: 入金・会計モデル ──── 9分 12:57 ── Phase 2: 認証 & API ────────── 12分 (リトライ1回) 13:09 ── Phase 3-1: テンプレート ──────── 16分 (リトライ2回) 13:25 ── Phase 3-2: マスタ CRUD ────── 21分 13:46 ── Phase 4-1: 契約検索 ──────── 12分 13:58 ── Phase 4-2: 契約 CRUD ──────── 16分 14:14 ── Phase 4-3: 支払・入金 ──────── 21分 (リトライ1回) 14:35 ── Phase 5-1: CSV インポート ──── 24分 (リトライ1回) 14:59 ── Phase 5-2: Excel エクスポート ── 24分 (リトライ1回) 15:00 ── Phase 6: 月次締処理 ──────── 10分 15:34 ── Phase 7: テスト ──────────── 20分 (リトライ2回) 15:54 ── Phase 8: デプロイ準備 ──────── 8分 合計: 約 5.5 時間 数値で見る結果 項目 数値 完了 Issue 15 / 15 総コミット 84 うち修正コミット (fix:) 16 (19%) リトライ発生 Issue 8 / 15 (53%) 最大リトライ回数 2 回 Python コード行数 約 15,000 行 テンプレート 50+ ファイル テスト数 199 テスト通過率 100% 1 Issue あたり平均時間 15〜25 分 うまくいったこと 1. inspectdb による正確なモデル定義 既存 DB ダンプから inspectdb でモデル雛形を生成し、それを整理する方式は非常に効果的でした。カラム名・型・制約が実 DB と完全一致するため、「モデル定義を書いたが DB と合わない」問題が発生しませんでした。 ...

redis-py の Lock クラスは UUID ベースのトークンでロックの所有権を管理するが、フェンシングトークン（単調増加する数値）は提供しない。しかし、Lock クラスは do_acquire や Lua スクリプトをオーバーライドできる設計になっており、サブクラス化でフェンシングトークンを追加できる。 本記事では、redis-py の Lock を拡張してフェンシングトークンを発行する FencedLock クラスの実装例を紹介する。 前提知識：Redis の Lua スクリプティング Redis はバージョン 2.6 から Lua スクリプトの実行機能を内蔵している。EVAL コマンドで Lua スクリプトを Redis サーバー上で直接実行でき、複数の Redis コマンドをアトミック（不可分）に実行できる。 なぜ Lua スクリプトが必要か 通常、Redis コマンドは1つずつ実行される。例えば「キーが存在しなければセットし、同時にカウンターをインクリメントする」という処理を2つのコマンドで行うと、その間に他のクライアントが割り込む可能性がある： クライアント A: SET mykey value NX → 成功 ← クライアント B が割り込む余地 クライアント A: INCR counter → インクリメント Lua スクリプトを使えば、この2つの操作を1回のアトミックな呼び出しにまとめられる： 1 2 3 4 5 6 -- Redis サーバー上で実行される（他のコマンドは割り込めない） local ok = redis.call('SET', KEYS[1], ARGV[1], 'NX') if ok then return redis.call('INCR', KEYS[2]) end return nil Redis CLI での実行例 1 2 # EVAL "スクリプト" キーの数 キー1 キー2 ... 引数1 引数2 ... redis-cli EVAL "return redis.call('SET', KEYS[1], ARGV[1])" 1 mykey myvalue redis-py での実行例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import redis r = redis.Redis() # 方法1: eval で直接実行 r.eval("return redis.call('SET', KEYS[1], ARGV[1])", 1, "mykey", "myvalue") # 方法2: register_script で事前登録（推奨） # サーバー側に SHA1 でキャッシュされ、2回目以降はスクリプト本文の転送が不要 script = r.register_script("return redis.call('GET', KEYS[1])") result = script(keys=["mykey"]) セキュリティ上の注意 Lua スクリプトのパラメータは KEYS[] と ARGV[] で渡される。SQL のプリペアドステートメントと同様に、パラメータが文字列としてスクリプトに展開されることはないため、パラメータ経由でのインジェクションはできない。ただし、ユーザー入力でスクリプト文字列自体を動的に組み立てると危険なので、スクリプトは固定文字列として定義すること。 ...

Sentry × Claude Code で実現する AI デバッグワークフロー — エラー監視から自動修正まで Sentry × Claude Code で実現する AI デバッグワークフロー — エラー監視から自動修正まで 「バグが起きたら Sentry が検知し、AI が分析して修正案を出す」— そんなワークフローが現実になっています。 @riku720720（Rikuo）さんのポストは、この流れを端的にまとめています。 「アプリ開発する上でsentryは必須。sentry APIをskillsにすればユーザーのバグとか不具合とか全部分析できる。claudecodeの新機能/batchで一気に改善してもらう」 この記事では、Sentry の全体像から Claude Code との連携、そして実践的なワークフローまでを解説します。 Sentry とは Sentry は、開発者ファーストのエラートラッキング＆パフォーマンス監視プラットフォームです。100以上のプラットフォーム・フレームワーク、30以上のプログラミング言語に対応しています。 単なるエラーログではない Sentry が他のログ監視ツールと異なるのは、エラーの文脈（コンテキスト）を自動収集する点です。スタックトレースだけでなく、ユーザーのセッション情報、パフォーマンスデータ、リリースバージョンなど、デバッグに必要な情報を一元化します。 Sentry の主要機能 1. Error Monitoring（エラー監視） Sentry の中核機能です。 リアルタイム検知：エラー発生を即座にキャッチ インテリジェントグルーピング：同じ原因のエラーを自動的に1つの Issue にまとめる アラート通知：Slack、メール、PagerDuty 等と連携 1 2 3 4 5 6 7 8 # Django での導入例 import sentry_sdk sentry_sdk.init( dsn="https://xxx@xxx.ingest.sentry.io/xxx", traces_sample_rate=1.0, profiles_sample_rate=1.0, ) 2. Performance Monitoring（パフォーマンス監視） 分散トレーシング：リクエストの流れをフロントエンドからバックエンドまで追跡 トランザクション分析：遅いエンドポイントやクエリを特定 Web Vitals：LCP、FID、CLS などフロントエンドのパフォーマンス指標 3. Session Replay（セッションリプレイ） ユーザーのセッションをビデオのように再生できる機能です。 ...