UITabBarAppearanceを使って、TabBarの配色をセットする

iOS13以降のTabBarのカスタマイズです。
今回の記事では、次のようにTabBarをカスタマイズしました。

1. UITabBarを継承した、カスタムViewを作成する
2. TabBarItemの配色をUITabBarItemAppearanceで作成する
3. UITabBarAppearanceを生成する
4. UITabBarにセットする
5. UITabBarViewControllerにて、カスタムViewを使う


UITabBarを継承した、カスタムViewは次になります。

final class MyUITabBar: UITabBar {

    override init(frame: CGRect) {
        super.init(frame: frame)
        setupView()
    }
    
    required init?(coder: NSCoder) {
        super.init(coder: coder)
        setupView()
    }

    private enum Const{
        static let backgroundColor: UIColor = .systemGroupedBackground
        static let tintColor: UIColor = .gray
        static let selectedColor: UIColor = .black
    }
    
    private func setupView() {
        let tabBarItemAppearance = setupTabBarItemAppearance()
        let appearance = UITabBarAppearance()
        appearance.configureWithOpaqueBackground()
        appearance.backgroundColor = Const.backgroundColor
        appearance.stackedLayoutAppearance = tabBarItemAppearance
        appearance.inlineLayoutAppearance = tabBarItemAppearance
        appearance.compactInlineLayoutAppearance = tabBarItemAppearance

        standardAppearance = appearance
        // iOS15: we need to set
        scrollEdgeAppearance = appearance
    }

    private func setupTabBarItemAppearance() -> UITabBarItemAppearance {
        let tabBarItemAppearance = UITabBarItemAppearance()
        // for normal
        tabBarItemAppearance.normal.iconColor = Const.tintColor
        tabBarItemAppearance.normal.titleTextAttributes = [NSAttributedString.Key.foregroundColor: Const.tintColor]
        
        // for selected
        tabBarItemAppearance.selected.iconColor = Const.selectedColor
        tabBarItemAppearance.selected.titleTextAttributes = [NSAttributedString.Key.foregroundColor: Const.selectedColor]
        
        return tabBarItemAppearance
    }
}

UITabBarControllerの子となる各ViewControllerでは、次のようにtabBarItemを指定するのみです。
tabBarItemと配色をするAppearanceをコード上で分け、責務が分離できるので非常に見やすいコードとなりました。

final class FirstViewController: UIViewController {

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        setupTabBar()
    }
    
    override func viewWillAppear(_ animated: Bool) {
        super.viewWillAppear(animated)
    }

    private func setupTabBar() {
        tabBarItem = UITabBarItem(title: "Home", image: UIImage(systemName: "house"), selectedImage: UIImage(systemName: "house"))
    }
}

final class SecondViewController: UIViewController {

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        setupTabBar()
    }
    
    override func viewWillAppear(_ animated: Bool) {
        super.viewWillAppear(animated)
    }

    private func setupTabBar() {
        tabBarItem = UITabBarItem(title: "Trash", image: UIImage(systemName: "trash"), selectedImage: UIImage(systemName: "trash"))
    }

}

リンクタップ可能でかつ選択不可なUITextViewを作る

次なような、UITextViewを作成することにしました。

1. リンクタップは可能である、その他のテキストは操作無反応とする
2. ダブルタップによるテキスト選択動作は不可である
3. ロングタップは不可である

UITextViewのカスタムViewを作成する

条件1から3まで満たすようなカスタムViewを作ります。
この方法は、Stackoverflowに書かれているものを参考にしました。
UITextView: Disable selection, allow links

class UnselectableTextView: UITextView {
    override func point(inside point: CGPoint, with event: UIEvent?) -> Bool {
        guard let position = closestPosition(to: point) else { return false }
        guard let range = tokenizer.rangeEnclosingPosition(
                position,
                with: .character,
                inDirection: UITextDirection(rawValue: UITextLayoutDirection.left.rawValue)
              ) else { return false }
        let startIndex = offset(from: beginningOfDocument, to: range.start)
        return attributedText.attribute(.link, at: startIndex, effectiveRange: nil) != nil
    }

    override func becomeFirstResponder() -> Bool {
        return false
    }
}

override func point() にて、タップした位置のテキストがリンクであるかどうか判定し、override func becomeFirstResponder() にてダブルタップとロングタップを抑制しています。
ViewControllerに実装するときは、次のようになります。

class ViewController: UIViewController {

    @IBOutlet weak var textView: UnselectableTextView!
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        setupViews()
    }

    private func setupViews() {
        textView.delegate = self
        textView.isEditable = false
        textView.isSelectable = true
        textView.backgroundColor = .clear

        let attributedString = NSMutableAttributedString(string: "this textview has a link test.")
        attributedString.addAttribute(.link, value: "https://www.google.com", range: NSRange(location: 20, length: 4))
        textView.attributedText = attributedString
    }
}

extension UIViewController: UITextViewDelegate {
    public func textView(_ textView: UITextView, shouldInteractWith URL: URL, in characterRange: NSRange, interaction: UITextItemInteraction) -> Bool {
        print(URL.absoluteString)
        return false
    }
}

ロングタップをハンドリングする

上記で作成したUnselectableTextViewに、独自の UILongPressGestureRecognizer を組み込もうとしたが断念。
UITextViewの GestureRecognizer とConflictしてしまい、良い感じで実装できずでした。
代替案として、UnselectableTextViewの後ろにUIViewを配置して、このUIViewにてロングタップをハンドリングさせます。

class ViewController: UIViewController {
    private func setupGesture() {
        let longPressGesture = UILongPressGestureRecognizer(
            target: self,
            action: #selector(ViewController.longPress(_:))
        )
        longPressGesture.delegate = self
        backgroundView.addGestureRecognizer(longPressGesture)
    }
}

extension UIViewController: UIGestureRecognizerDelegate {
    @objc func longPress(_ sender: UILongPressGestureRecognizer) {
        print(sender.state.rawValue.description)
    }
}

画面幅より短い場合はCenterさせるUIScrollViewを作成する

次のようなViewを条件を満たすViewを作りたくなったので実装してみました。

• 画面幅より短い場合は、Center表示させる
• 画面幅より長い場合は、左寄せで表示し横スクロール可能である

完成イメージは次のような感じです。

Viewの構成

Viewの構成は、UIScrollViewの中にコンテンツ用のUIViewを入れるのみです。

    private let scrollView = UIScrollView()
    private let contentView = UIView()


    private func setupViews() {
        scrollView.addSubview(contentView)
        addSubview(scrollView)
    }

実際に表示させたいViewは、次のようにfunc setup(_)メソッドを使って挿入させることを想定しています。

    func setup(_ view: UIView) {
        contentView.addSubview(view)
        view.snp.makeConstraints {
            $0.edges.equalTo(contentView)
        }
    }

制約をセットする

scrollViewの制約は、通常通り親Viewに対して同じ大きさになるよう制約をセットします。
contentViewの制約は工夫が必要で、親Viewに対して横Centerの指定とleftに対してgreaterThanOrEqualToを指定します。
この2つの制約によりCenter表示が可能になります。

    private func setupConstraint() {
        scrollView.snp.makeConstraints {
            $0.edges.equalToSuperview()
        }
        contentView.snp.makeConstraints {
            $0.height.equalTo(scrollView.frameLayoutGuide)
            // 横幅より小さい場合は、Center
            // 横幅より大きい場合は、通常の左寄せ + スクロール
            $0.top.right.bottom.equalTo(scrollView.contentLayoutGuide)
            $0.left.equalTo(scrollView.contentLayoutGuide).priority(.low)
            $0.left.greaterThanOrEqualTo(scrollView.contentLayoutGuide)
            $0.centerX.greaterThanOrEqualToSuperview()
        }
    }

ScrollのContent領域が定まらないというLayoutのwarningが発生したため、次の制約を追加します。

$0.left.equalTo(scrollView.contentLayoutGuide).priority(.low)

完成形のコード

上記の全てを組み合わせると、次のようなコードになります。

final class HorizontalScrollView: UIView {
    private let scrollView = UIScrollView()
    private let contentView = UIView()

    override init(frame: CGRect) {
        super.init(frame: frame)
        setupViews()
        setupConstraint()
    }

    required init?(coder aDecoder: NSCoder) {
        super.init(coder: aDecoder)
        setupViews()
        setupConstraint()
    }

    private func setupViews() {
        scrollView.addSubview(contentView)
        addSubview(scrollView)
    }

    private func setupConstraint() {
        scrollView.snp.makeConstraints {
            $0.edges.equalToSuperview()
        }
        contentView.snp.makeConstraints {
            $0.height.equalTo(scrollView.frameLayoutGuide)
            // aligin center when content width < frame width
            // aligin left when content width > frame width
            $0.top.right.bottom.equalTo(scrollView.contentLayoutGuide)
            $0.left.equalTo(scrollView.contentLayoutGuide).priority(.low)
            $0.left.greaterThanOrEqualTo(scrollView.contentLayoutGuide)
            $0.centerX.greaterThanOrEqualToSuperview()
        }
    }

    func setup(_ view: UIView) {
        contentView.addSubview(view)
        view.snp.makeConstraints {
            $0.edges.equalTo(contentView)
        }
    }
}

UIScreenEdgePanGestureRecognizerをプログラムで実装する

ViewControllerに実装する

storyboardではなく、プログラムでEdgeスワイプを実装してみました。
UIScreenEdgePanGestureRecognizerをViewController.viewに追加して、selectorを使ってメソッドでハンドリングします。

class ViewController: UIViewController {

    private let closer = SwipeEdgeCloser()
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()

        let edgePan = UIScreenEdgePanGestureRecognizer(target: self, action: #selector(handleScreenEdgeSwiped))
        edgePan.edges = .left
        view.addGestureRecognizer(edgePan)
    }

    @objc func handleScreenEdgeSwiped(_ recognizer: UIScreenEdgePanGestureRecognizer) {
        if recognizer.state == .recognized {
            print("Screen edge swiped!")
        }
    }
}

クラスに実装する

ViewControllerがファットになりそうなので、クラス化してみました。処理はほぼ同様で、selectorを新しく作成したSwipeLeftEdgePanGestureのメソッドを指定しています。

class ViewController: UIViewController {

    private let closer = SwipeLeftEdgePanGesture()
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        view.addGestureRecognizer(closer.panGesture)
    }
}

final class SwipeLeftEdgePanGesture {
    let panGesture: UIScreenEdgePanGestureRecognizer
    
    init() {
        panGesture = UIScreenEdgePanGestureRecognizer()
        panGesture.edges = .left
        panGesture.addTarget(self, action: #selector(SwipeLeftEdgePanGesture.screenEdgeSwiped))
    }
    
    @objc private func screenEdgeSwiped(_ recognizer: UIScreenEdgePanGestureRecognizer) {
        if recognizer.state == .recognized {
            print("SwipeLeftEdgePanGesture: Screen edge swiped!")
        }
    }
}

はじめてのTensorFlow 「Variables: 生成、初期化、保存と復元」その3

原文:
Variables: Creation, Initialization, Saving, and Loading
https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/variables/index.html#variables-creation-initialization-saving-and-loading

Saving and Restoring

モデルの保存/復元はtf.train.Saverオブジェクトを使用してください。コンストラクタはすべてのグラフ操作、特定のリスト、グラフ内の変数の保存/復元が可能です。Saverオブジェクトは、これらのopsを実行するメソッドを提供し、チェックポイントファイルの書き込みまたは読み取りのパスを指定します。

Checkpoint Files

変数はバイナリファイルに保存され、大まかに、変数名からテンソル値までのマップを含みます。
Saverオブジェクトを作成するときは、チェックポイントファイル内の変数の名前を任意に選択できます。 デフォルトでは、変数ごとにVariable.nameプロパティの値が使用されます。

チェックポイント内の変数を理解するには、inspect_checkpointライブラリ、特にprint_tensors_in_checkpoint_file関数を使用します。

Saving Variables

tf.train.Saver（）を使用してSaverを作成し、モデル内のすべての変数を管理します。

# Create some variables.
v1 = tf.Variable(..., name="v1")
v2 = tf.Variable(..., name="v2")
...
# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.global_variables_initializer()

# Add ops to save and restore all the variables.
saver = tf.train.Saver()

# Later, launch the model, initialize the variables, do some work, save the
# variables to disk.
with tf.Session() as sess:
  sess.run(init_op)
  # Do some work with the model.
  ..
  # Save the variables to disk.
  save_path = saver.save(sess, "/tmp/model.ckpt")
  print("Model saved in file: %s" % save_path)

Restoring Variables

同じSaverオブジェクトが変数の復元に使用されます。 ファイルから変数を復元するときは、あらかじめそれらを初期化する必要はありません。

# Create some variables.
v1 = tf.Variable(..., name="v1")
v2 = tf.Variable(..., name="v2")
...
# Add ops to save and restore all the variables.
saver = tf.train.Saver()

# Later, launch the model, use the saver to restore variables from disk, and
# do some work with the model.
with tf.Session() as sess:
  # Restore variables from disk.
  saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt")
  print("Model restored.")
  # Do some work with the model
  ...

Choosing which Variables to Save and Restore

tf.train.Saver()に引数を渡さない場合、グラフのすべての変数がSaverによって処理されます。 それぞれの変数は、変数の作成時に渡された名前で保存されます。
チェックポイントファイル内の変数の名前を明示的に指定すると便利なことがあります。 たとえば、 "weights"という名前の変数を持つモデルを訓練し、その値を "params"という名前の新しい変数にリストアすることができます。

また、モデルによって使用される変数のサブセットの保存または復元のみが有用な場合もあります。 たとえば、5層のニューラルネットを訓練して、6層の新しいモデルを訓練し、以前訓練されたモデルの5つの層のパラメータを新しいモデルの最初の5つの層に復元する必要があります。

tf.train.Saver()コンストラクタにPythonのdictionaryを渡すことで、保存する名前と変数を簡単に指定できます。keysは使用する名前、valueは管理する変数です。

ノート：
モデル変数の異なるサブセットを保存して復元する必要がある場合は、必要な数のセーバーオブジェクトを作成できます。 同じ変数を複数の保存オブジェクトにリストすることができます。その値は、saver restore()メソッドが実行されたときにのみ変更されます。

詳細は、tf.initialize_variablesを参照してください。

# Create some variables.
v1 = tf.Variable(..., name="v1")
v2 = tf.Variable(..., name="v2")
...
# Add ops to save and restore only 'v2' using the name "my_v2"
saver = tf.train.Saver({"my_v2": v2})
# Use the saver object normally after that.
...

はじめてのTensorFlow 「Variables: 生成、初期化、保存と復元」その2

原文:
Variables: Creation, Initialization, Saving, and Loading
https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/variables/index.html#variables-creation-initialization-saving-and-loading

Initialization

変数の初期化は、他の操作を行う前に明確に実行する必要があります。モデルを使用する前にすべての変数を初期化を実行して下さい。

チェックポイントファイルから変数の値を復元することもできます（以下を参照）
変数を初期化するには、tf.global_variables_initializer()を使用します。
モデルを完全に生成してセッションを起動した後にのみ、そのオペレーションを実行してください。

# Create two variables.
weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),
                      name="weights")
biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name="biases")
...
# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.global_variables_initializer()

# Later, when launching the model
with tf.Session() as sess:
  # Run the init operation.
  sess.run(init_op)
  ...
  # Use the model
  ...

Initialization from another Variable

他の変数の初期値で変数を初期化することも可能です。tf.global_variables_initializerによって追加された演算子はすべての変数を並列に初期化するので、必要なときは注意して下さい。

他の変数の値から変数を初期化は変数のinitialized_value()プロパティを使います。初期化された値は、新しい変数の初期値として直接使用することも、他のテンソルとして使用して新しい変数の値を計算することもできます。

# Create a variable with a random value.
weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),
                      name="weights")
# Create another variable with the same value as 'weights'.
w2 = tf.Variable(weights.initialized_value(), name="w2")
# Create another variable with twice the value of 'weights'
w_twice = tf.Variable(weights.initialized_value() * 2.0, name="w_twice")

Custom Initialization

tf.global_variables_initializerは、モデル内のすべての変数を初期化するための演算子を追加します。 また、初期化する変数の明示的なリストを渡すこともできます。 変数が初期化されているかどうかのチェックなど、その他のオプションについては変数ドキュメントを参照してください。

はじめてのTensorFlow 「Variables: 生成、初期化、保存と復元」その1

原文:
Variables: Creation, Initialization, Saving, and Loading
https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/variables/index.html#variables-creation-initialization-saving-and-loading

Variables: 生成、初期化、保存と復元

モデルを列挙にする際、パラメータを保持、更新するためにVariables(以後、変数)を使います。Variablesは行列としてメモリ上に存在します。変数は明示的に初期化する必要があり、トレーニング中かつトレーニング後はディスク上に可能です。保存された値を後で復元して、モデルを実行または分析することができます。

このドキュメントでは、次のTensorFlowクラスを参照しています。 APIの完全な説明についてはリファレンスマニュアルのリンクをクリックしてください：
The tf.Variable class.
The tf.train.Saver class.

Creation

変数を生成する際、初期値としてTensrに値をVariable()コンストラクタに渡します。
TensorFlowは、定数やランダムな値から初期化するためによく使われるテンソルを生成するopsのコレクションを提供します。

これらすべての操作では、テンソルの形状を指定する必要があります。 その形状は自動的に変数の形になります。 変数は一般的に固定された形状を持ちますが、TensorFlowは変数を再構成する高度なメカニズムを提供します。

# Create two variables.
weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),
                      name="weights")
biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name="biases")

tf.Variable()をコールすると、グラフにopsが追加されます。
・保持：値を保持する
・初期化：変数を初期化する。実際にはtf.assignで操作する。
・初期値：biases変数のゼロ初期化など。この例ではグラフに追加もしている

tf.Variable（）の値が返す値は、Pythonクラスtf.Variableのインスタンスです。

Device placement

変数は、生成するときに特定のデバイスに固定することができます。tf.deviceを使用します。

# Pin a variable to CPU.
with tf.device("/cpu:0"):
  v = tf.Variable(...)

# Pin a variable to GPU.
with tf.device("/gpu:0"):
  v = tf.Variable(...)

# Pin a variable to a particular parameter server task.
with tf.device("/job:ps/task:7"):
  v = tf.Variable(...)

変数をmutateする操作、v.assign()やtf.train.Optimizer内でパラメータを更新する操作は同じデバイス上で実行する必要があります。互換性のないデバイス配置指定は、これらの操作を生成するときに無視されます。

複製された設定で実行する場合、デバイス配置は特に重要です。
複製されたされたモデルのデバイス設定を簡素化できるデバイス機能の詳細は、tf.train.replica_device_setterを参照してください。

はじめてのTensorFlow PyCharm編

PyCharmを起動して新しいプロジェクオを作成、interpreterでtensoflowの環境を選択します。

プロジェクト作成に成功すると、External LibrariesにTensorFlowに必要なライブラリが入った状態になります。
TensorFlow用のpyファイルを作成して、コーディングします。

Runを押して、プログラムを実行。

実行結果はPyCharm上で確認できます。Terminalで実行するより、PyCharmなどのIDEで開発する方が効率が良いです。

はじめてのTensorFlow 動作確認編

r.0.10の動作確認用のソースコードが用意されています。
インストール後に実行してみましょう。
https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/index.html

動作確認

動作確認用のPythonファイルを作成します。

(tensorflow)$ touch tf_test.py
(tensorflow)$ vi tf_test.py

サンプルソースはy = x * a + bの、aとbの値を求めるプログラムです。

import tensorflow as tf
import numpy as np

# Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3

# Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b
# (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but TensorFlow will
# figure that out for us.)
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = W * x_data + b

# Minimize the mean squared errors.
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# Before starting, initialize the variables.  We will 'run' this first.
init = tf.initialize_all_variables()

# Launch the graph.
sess = tf.Session()
sess.run(init)

# Fit the line.
for step in range(201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print(step, sess.run(W), sess.run(b))

# Learns best fit is W: [0.1], b: [0.3]

プログラムの実行。

(tensorflow)$ python tf_test.py

(0, array([-0.08499005], dtype=float32), array([ 0.5096584], dtype=float32))
(20, array([ 0.03381674], dtype=float32), array([ 0.33253124], dtype=float32))
(40, array([ 0.08111919], dtype=float32), array([ 0.30928054], dtype=float32))
(60, array([ 0.09461367], dtype=float32), array([ 0.30264756], dtype=float32))
(80, array([ 0.09846338], dtype=float32), array([ 0.30075532], dtype=float32))
(100, array([ 0.09956162], dtype=float32), array([ 0.30021548], dtype=float32))
(120, array([ 0.09987493], dtype=float32), array([ 0.30006149], dtype=float32))
(140, array([ 0.09996434], dtype=float32), array([ 0.30001754], dtype=float32))
(160, array([ 0.09998985], dtype=float32), array([ 0.30000502], dtype=float32))
(180, array([ 0.09999709], dtype=float32), array([ 0.30000144], dtype=float32))
(200, array([ 0.09999915], dtype=float32), array([ 0.30000043], dtype=float32))

0.1 と 0.3の近似値が算出されている！！

はじめてのTensorFlow インストール編

TensorFlow

以下、公式ページを参考にしました。
https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup.html#virtualenv-installation

記事の動作確認環境はr.0.10、MacOS 10.11.6です。

ここで使う知識

pip
https://ja.wikipedia.org/wiki/Pip
Virtualenv
https://virtualenv.pypa.io/en/stable/

TensorFlowの環境構築

所要時間5分以内で完了します。

pipとVirtualenvのインストール

$ sudo easy_install pip
$ sudo pip install --upgrade virtualenv

Virtualenvの環境を構築する。ディレクトリは~/tensorflowを指定。

$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow

Virtualenvで構築した環境に入る。

$ source ~/tensorflow/bin/activate

pipを用いてTensorFlowをインストールする。
TensorFlowをCPUのみで動作させる場合と、GPUを有効にする場合でURLが異なるので注意。

# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl

# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl

インストールの実行

(tensorflow)$ pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

成功すると次のメッセージが表示される。

Successfully installed funcsigs-1.0.2 mock-2.0.0 numpy-1.11.1 pbr-1.10.0 protobuf-3.0.0b2 six-1.10.0 tensorflow-0.10.0

以上でインストールは終了です。

TensorFlow環境からexitする場合は次のコマンドを実行する。

(tensorflow)$ deactivate

iOSでFirebase Analyticsを使う

(引用元：https://firebase.google.com)

セットアップ

公式Page
https://firebase.google.com/docs/ios/setup

CocoaPodを利用してインストールします。
podの初期設定を実行。

pod init

Podfile を開いて以下を追加します。

pod 'Firebase/Core'

podのインストールを実行します。

pod install

Analytics以外の機能を使用するには、次の公式サイトに記載されているpodを追加しましょう。
https://firebase.google.com/docs/ios/setup#available_pods

import UIKit
import Firebase

@UIApplicationMain
class AppDelegate: UIResponder, UIApplicationDelegate {

    func application(application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [NSObject: AnyObject]?) -> Bool {
        // init Firebase
        FIRApp.configure()
        return true
    }
}

イベント送信方法

以下、宣言済みのイベントがあり、ヘッダーファイルに定義されているので参照。
イベント：FIReventNames.h
パラメータ：FIRParameterNames.h

FIRAnalytics.logEventWithName(kFIREventSelectContent, parameters: [
  kFIRParameterContentType:"cont",
  kFIRParameterItemID:"1"
  ])

ユーザープロパティ

アプリのユーザーをカテゴライズすることが可能です。

FIRAnalytics.setUserPropertyString(food, forName: "favorite_food")

AndroidでFirebase Analyticsを使う

(引用元：https://firebase.google.com)

セットアップ

セットアップ方法は、必ず最新の情報を参照ください。
公式Page
https://firebase.google.com/docs/android/setup

プロジェクトのbuild.gradleに次のclasspathを追加する。

buildscript {
  dependencies {
    classpath 'com.google.gms:google-services:3.0.0'
  }
}

appのbuild.gradleに次のpluginを追加する。

// Add to the bottom of the file
apply plugin: 'com.google.gms.google-services'

Firebase Analyticsを使用するには、次のdependenciesを追加する。

dependencies {
    compile 'com.google.firebase:firebase-analytics:9.0.0'
}

Analytics以外の機能を使用するには、次の公式サイトに記載されているdependenciesを追加しましょう。
https://firebase.google.com/docs/android/setup#available_libraries

イベントの送信

イベントの種類

以下、宣言済みのイベントがあります。
https://support.google.com/firebase/answer/6317485?hl=en&ref_topic=6317484
FirebaseAnalytics.Event
https://firebase.google.com/docs/reference/android/com/google/firebase/analytics/FirebaseAnalytics.Event

• Automatically collected events
• Events: All apps
• Events: Retail/Ecommerce
• Events: Jobs, Education, Local Deals, Real Estate
• Events: Travel (Hotel/Air)
• Events: Games
• Automatically collected user properties

宣言済みのイベント以外にも、オリジナルのイベントの追加が可能ですが以下の制限があります。

• イベントは500種類まで
• イベント名はユニークな名前であること
• イベント名のPrefixに"firebase_"を付けない(SHOULD)
• イベント名は32文字の、アルファベットとunderscores( _ )のみ

パラメータ

各イベントに25個までのパラメータを付加することが可能です。定義済みのパラメータがあります。
FirebaseAnalytics.Param
https://firebase.google.com/docs/reference/android/com/google/firebase/analytics/FirebaseAnalytics.Param

イベント同様、オリジナルのパラメータの追加が可能です。

• パラメータ名は24文字の、アルファベットとunderscores( _ )のみ
• パラメータの値は36文字まで
• Prefixに"firebase_"を付けない(SHOULD)

イベントの送信方法

Bundleにパラメータを詰めて、logEventにイベント名とBundleを渡すだけ送信可能です。

FirebaseAnalytics　mFirebaseAnalytics = FirebaseAnalytics.getInstance(this);
Bundle bundle = new Bundle();
bundle.putString(FirebaseAnalytics.Param.ITEM_ID, id);
bundle.putString(FirebaseAnalytics.Param.ITEM_NAME, name);
bundle.putString(FirebaseAnalytics.Param.CONTENT_TYPE, "image");
mFirebaseAnalytics.logEvent(FirebaseAnalytics.Event.SELECT_CONTENT, bundle);

ユーザープロパティ

アプリのユーザーをカテゴライズすることが可能です。
FirebaseAnalytics.UserProperty
https://firebase.google.com/docs/reference/android/com/google/firebase/analytics/FirebaseAnalytics.UserProperty

アプリごとに25種類までユーザー属性を追加することができます。

• ユーザープロパティ名は24文字まで、アルファベットとunderscores( _ )のみ
• ユーザープロパティの値は36文字まで
• Prefixに"firebase_"を付けない(SHOULD)

FirebaseAnalytics　mFirebaseAnalytics = FirebaseAnalytics.getInstance(this);
mFirebaseAnalytics.setUserProperty("favorite_food", mFavoriteFood);

[RxSwift] SectionありのDataSourceを生成する

本家のサンプルにも記載されている通り、RxDataSourcesを使用する方法があります。
https://github.com/ReactiveX/RxSwift/tree/master/RxExample/RxDataSources

RxDataSources:
https://github.com/RxSwiftCommunity/RxDataSources

Podfileに記載するなりしてインストールしてください。

SectionありのdataSourceを生成する

RxTableViewSectionedReloadDataSourceを使用します。SectionModelでSectionに表示するelementを指定します。

let dataSource = RxTableViewSectionedReloadDataSource<SectionModel<String, String>>()
let items = Observable.just([
    SectionModel(model: "First section", items: [
            "aaaa",
            "bbbb",
        ]),
    SectionModel(model: "Second section", items: [
            "cccc",
            "dddd",
        ])
    ])

セルの生成

以下のように、indexPathとelementが引数に入っているのでコールバック内でセルを生成する。

dataSource.configureCell = { (_, tableView, indexPath, element) in
    let cell = tv.dequeueReusableCellWithIdentifier("Cell")!
    cell.textLabel?.text = "\(element) @ row \(indexPath.row)"
    return cell
}

データとTablewViewをBindする

items
    .bindTo(tableView.rx_itemsWithDataSource(dataSource))
    .addDisposableTo(disposeBag)

ヘッダーのカスタマイズ

UITableViewDelegateで処理する必要があります。
以下のように、ヘッダー用のViewとHightを返すモジュールを実装します。

func tableView(tableView: UITableView, viewForHeaderInSection section: Int) -> UIView? {
    let view = UITableViewHeaderFooterView()
    view.textLabel?.text = dataSource.sectionAtIndex(section).model ?? ""
    return view
}
func tableView(tableView: UITableView, heightForHeaderInSection section: Int) -> CGFloat {
    return 44
}

[RxSwift] UITextFieldの入力テキストと通知

ViewModel側にObserverを作成する。ObserverでText更新を受け取ってViewModelの処理を行う。

let disposeBag = DisposeBag()
var account:Variable = Variable("")

// 参照方法
account.value

UITextFieldのrx_textとViewModelのObserverをBindする。
Textが更新されると、ViewModel側のObserverまで届く。

let disposeBag = DisposeBag()
accountTextField.rx_text
  .bindTo(viewModel.accountSubject.asObserver())
  .addDisposableTo(disposeBag)

プログラム上でTextを更新する場合(ストリームに流す場合)、sendActionsForControlEventsでValueChangedイベントをUITextFieldに流し込む。

accountTextField.text = "test"
accountTextField.sendActionsForControlEvents(.ValueChanged)

[RxSwift] UITableViewでカスタムセルを使用する

UITableViewで表示するデータをVariableで宣言するし、データの更新はvalueにセットする。

    let items = Variable<[Item]>([])
    // 新しいデータで更新
    self.items.value = updateItems

UITableViewにデータをBindingするには、rx_itemsWithCellIdentifierをコールする。
カスタムセルを使用する場合は、第二引数のcellTypeにセットが必要です。

    viewModel?.items
        .asDriver()
        .drive(tableView.rx_itemsWithCellIdentifier("CustomTableViewCell",cellType: CustomTableViewCell.self)) { row, item, cell in
            cell.item = item
            cell.tag = row
        }
        .addDisposableTo(disposeBag)

セルの選択はrx_itemSelectedを使用します。

tableView.rx_itemSelected
    .subscribeNext { [unowned self](indexPath) in
        self.tableView.deselectRowAtIndexPath(indexPath, animated: true)
        // get cell
        let cell: CustomTableViewCell = self.tableView.cellForRowAtIndexPath(indexPath)! as! CustomTableViewCell        
    }
    .addDisposableTo(disposeBag)

EditingStyleのセット

rx_itemsWithCellIdentifierを使用すると、DefaultでEditting可能になってしまいます。
不要の場合はUITableViewCellEditingStyle.Noneをセットしましょう。

func tableView(tableView: UITableView, editingStyleForRowAtIndexPath: NSIndexPath) -> UITableViewCellEditingStyle {
    return UITableViewCellEditingStyle.None
}

[Swift]循環参照(相互参照)によるメモリリーク

MVVM移行時にクラス分けを行った結果、ViewControllerのメモリリークが発生しました。deinitが呼ばれず期待動作となりませんでした。

循環参照(相互参照)によるメモリリーク

以下のような状態になると、メモリリークが発生します。
何も考えずにViewModelのDelegateを追加、DelegateにViewControllerをセットでメモリリーク発生

解決策

弱参照になるようにDelegate用プロトコルをclass継承し、weakで保持できるように対応。


protocolにclass継承追加

 public protocol ViewModelDelegate : class{
 }

weak追加

 weak var delegate: ViewModelDelegate?

[Swift]UIButtonでPressed状態の装飾を行う

AndroidならSelectorのxmlファイルを作成すればボタンの状態に合わせた装飾できます。
Swiftではボタンの文字などは次のfuncで設定可能です。

func setTitle(_ title: String?,forState state: UIControlState)
func setTitleColor(_ color: UIColor?,forState state: UIControlState)
func setTitleShadowColor(_ color: UIColor?,forState state: UIControlState)
func setBackgroundImage(_ image: UIImage?,forState state: UIControlState)

layerなどで装飾をする場合は、次のようにhighlightedのdidSetで変更可能です。

@IBDesignable class MyUIButton: UIButton {
    
    @IBInspectable var borderColor :  UIColor = UIColor.blackColor()
    @IBInspectable var borderHighLightedColor :  UIColor = UIColor.clearColor()
    
    override internal func awakeFromNib() {
        super.awakeFromNib()
    }
    
    override var highlighted: Bool{
        didSet{
            if (highlighted) {
                self.layer.borderColor = borderHighLightedColor.CGColor
            } else {
                self.layer.borderColor = borderColor.CGColor
            }
        }
    }
    // Attributes Inspectorで設定した値を反映
    override func drawRect(rect: CGRect) {
        self.layer.borderColor = borderColor.CGColor
    }

}

[Swift] Keyboardの表示に合わせてScrollViewの高さを変更する

Androidの場合、Keyboardが表示されると自動的にアプリケーションWIndowがリサイズされてKeyboardに被らないように表示されます。
iOSでは自前で実装する必要があります。

以下は、ScrollVIewを利用したサンプルです。
Keyboardが表示されたタイミングで、ScrollViewのcontentInsetとscrollIndicatorInsetsを変更します。

class AdjustScrollViewControll : NSObject{
    var scrollView : UIScrollView?
    
    init(scrollView : UIScrollView){
        self.scrollView = scrollView
    }
    
    func addObservers(){
        let notificationCenter = NSNotificationCenter.defaultCenter()
        notificationCenter.addObserver(self, selector: #selector(self.willShowNotification(_:)), name: UIKeyboardWillShowNotification, object: nil)
        notificationCenter.addObserver(self, selector: #selector(self.willHideNotification(_:)), name: UIKeyboardWillHideNotification, object: nil)
    }
    
    func removeObserviers(){
        NSNotificationCenter.defaultCenter().removeObserver(self)
    }
    
    func willShowNotification(notification: NSNotification) {
        
        let info = notification.userInfo
        let infoNSValue = info![UIKeyboardFrameEndUserInfoKey] as! NSValue
        let kbSize = infoNSValue.CGRectValue().size
        let contentInsets = UIEdgeInsetsMake(0.0, 0.0, kbSize.height + 8, 0.0)
        scrollView!.contentInset = contentInsets
        scrollView!.scrollIndicatorInsets = contentInsets
    }
    
    func willHideNotification(notification: NSNotification) {
        let contentInsets = UIEdgeInsetsMake(0.0, 0.0, 0.0, 0.0)
        scrollView!.contentInset = contentInsets
        scrollView!.scrollIndicatorInsets = contentInsets
    }
}

ViewControllerからは次のようにコールします。

class HiddingKeyboardViewController: UIViewController,UITextFieldDelegate {

    @IBOutlet weak var scrollView: UIScrollView!
    
    var adjustTextFieldControll : AdjustScrollViewControll?
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        adjustTextFieldControll = AdjustScrollViewControll(scrollView: scrollView)
    }

    override func viewWillAppear(animated: Bool) {
        super.viewWillAppear(animated)
        
        adjustTextFieldControll!.addObservers()
    }
    
    override func viewWillDisappear(animated: Bool) {
        super.viewWillDisappear(animated)
        adjustTextFieldControll!.removeObserviers()
    }
    
}

[Swift]アスペクト比を維持しつつUIImageViewのサイズを変更する

TableViewCellの実装で、次のような画面幅に合わせた画像を表示する際に困ったのでメモ。

Androidでは次のように指定することで、高さが自動で確定することができました。

<ImageView
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:adjustViewBounds="true"/>

が、iOSでは簡単にはできず、カスタムViewを作ることで解決しました。
UIImageViewのimageがセットされる際に、アスペクト比を計算してConstraintを確定しているだけです。

class AspectAdjuestUIImageView: UIImageView {
    
    internal var aspectConstraint : NSLayoutConstraint? {
        didSet {
            if oldValue != nil {
                self.removeConstraint(oldValue!)
            }
            if aspectConstraint != nil {
                self.addConstraint(aspectConstraint!)
            }
        }
    }
    
    override var image: UIImage?{
        willSet{
            let aspect = newValue!.size.width / newValue!.size.height
            
            aspectConstraint = NSLayoutConstraint(item: self, attribute: NSLayoutAttribute.Width, relatedBy: NSLayoutRelation.Equal, toItem: self, attribute: NSLayoutAttribute.Height, multiplier: aspect, constant: 0.0)
        }
    }
}

SwiftなCocoa Touch FrameworkでCommonCryptoを使う for iOS9.3

SwiftでCommonCryptoを使用する際、libcommonCryptoライブラリのリンクエラーが出たので対応方法を。

手順は次のようになります。

1. CommonCryptoというディレクトリを作成
2. module.mapというファイルを作成
3. プロジェクト設定のBuild Settings -> Swift Compiler - Search Paths -> Import Pathsに、上記のCommonCryptoディレクトリを指定

次はサンプルです。 module.mapにSDK内のヘッダファイルのPathを記述します。

module CommonCrypto [system] {
    header "/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneSimulator.platform/Developer/SDKs/iPhoneSimulator.sdk/usr/include/CommonCrypto/CommonCrypto.h"
-    link "CommonCrypto"
    export *
}

link "CommonCrypto"を削除します。