プログラムを書くと、いつもたくさんの問題に直面します。
ここでは、いくつかの些細な問題とその解決方法を記録しています。
この記事は随時更新されます。
1. npx docusaurus start を実行した際に以下のエラーが発生
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説明：
file:///home/user/workspace/blog/node_modules/@docusaurus/core/bin/docusaurus.mjs:30
process.env.BABEL_ENV ??= 'development';
^^^
SyntaxError: Unexpected token '??=' -
解決方法：
??=演算子は、Node.js 15.0.0 以上でサポートされています。nvm install node
nvm use node
2. choco コマンドが認識されない
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説明：
PS C:\Windows\System32> choco install git -y
>>
choco : 'choco' という用語は、コマンドレット、関数、スクリプト ファイル、または操作可能なプログラムの名前として認識されません。名前が正しいことを確認し、パスが含まれている場合は、そのパスが正しいことを確認して再試行してください。
行:1 文字:1
+ choco install git -y
+ ~~~~~
+ CategoryInfo : ObjectNotFound: (choco:String) [], CommandNotFoundException
+ FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException -
解決方法：
これは Chocolatey のインストールが成功していないことを意味します。失敗の原因として多いのは、PowerShell を「管理者として実行」していないことです。
PowerShell を「管理者として実行」してから、Chocolatey のインストールコマンドを再実行してください。
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://community.chocolatey.org/install.ps1'))
3. Chocolatey のインストール失敗
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説明：
警告: An existing Chocolatey installation was detected. Installation will not continue. This script will not overwrite existing installations.
If there is no Chocolatey installation at 'C:\ProgramData\chocolatey', delete the folder and attempt the installation again.
Please use choco upgrade chocolatey to handle upgrades of Chocolatey itself.
If the existing installation is not functional or a prior installation did not complete, follow these steps:
- Backup the files at the path listed above so you can restore your previous installation if needed.
- Remove the existing installation manually.
- Rerun this installation script.
- Reinstall any packages previously installed, if needed (refer to the lib folder in the backup).
Once installation is completed, the backup folder is no longer needed and can be deleted. -
解決方法：
これはすでに Chocolatey がインストールされていることを意味します。古いインストールを削除してから、再インストールしてください。
Remove-Item "C:\ProgramData\chocolatey" -Recurse -Force
4. リモートマシンのポート転送
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説明：
リモートマシンでサービス（例：TensorBoard）を起動したが、直接アクセスできない場合、ローカルマシン経由でポート転送を行う必要があります。
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解決方法：
リモートマシン上のサービスがポート 6006 で動作しており、ローカルマシンで同じポート 6006 でアクセスしたい場合、SSH でログインする際に
-Lパラメータを使用してポート転送を設定します：ssh -L 6006:localhost:6006 user@remote_ip_addressこれにより、ローカルマシンから
http://localhost:6006を通じて、リモートマシン上の TensorBoard サービスにアクセスできるようになります。
5. 開発環境とデプロイ環境でのウェブレンダリングの不一致
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説明：
custom.cssでブログのレイアウトスタイルを設定しました：.container {
max-width: 90%;
padding: 0 15px;
margin: 0 auto;
}デプロイ時、このスタイルが他のより高い優先順位のスタイルに上書きされましたが、開発環境では正常に適用されています。
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解決方法：
より具体的にターゲットを指定します：
body .container {
max-width: 90%;
padding: 0 15px;
margin: 0 auto;
}
6. TurboJPEG で画像を読み込む際に警告が表示される
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説明：
画像を読み込む際、以下のような警告メッセージが表示されます：
turbojpeg.py:940: UserWarning: Corrupt JPEG data: 18 extraneous bytes before marker 0xc4
turbojpeg.py:940: UserWarning: Corrupt JPEG data: bad Huffman code
turbojpeg.py:940: UserWarning: Corrupt JPEG data: premature end of data segment -
解決方法：
見ていて煩わしいので、これらのデータをフィルタリングして除去します：
import cv2
import warnings
data = ['test1.jpg', 'test2.jpg', 'test3.jpg']
for d in data:
with warnings.catch_warnings(record=True) as w:
warnings.simplefilter("always", UserWarning)
# 画像を読み込み、警告があるか確認
cv2.imread(d)
# 警告があれば削除
if w:
data.remove(d)
# 最後に JSON やその他の方法で洗浄後のデータを記録可能
7. Docusaurus デプロイ後に showLastUpdateTime: true が機能しない
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説明：
docusaurus.config.jsにshowLastUpdateTime: trueとshowLastUpdateAuthor: trueを設定しましたが、デプロイ後、全ページで同じ時間と作者が表示されてしまう。 -
解決方法：
デプロイ時に分岐のチェックアウト設定が間違っていたため、
gitが正しく最終更新時間と作者を取得できませんでした。以下のように変更します：
steps:
- uses: actions/checkout@v4
with:
fetch-depth: 0fetch-depth: 0を設定するだけで、この問題は解決します。
8. Docker コンテナ内のエラーログの確認
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説明
Docker コンテナ内でサービスが実行されていますが、そのサービスにエラーが発生し、正常に動作していません。エラーログを確認する必要があります。
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解決方法
まず、対象のコンテナの ID を確認します:
docker ps次に、ログを確認します:
docker logs container_id目的のエラーメッセージを表示するために 2 つのコマンドを入力するのは非常に手間がかかるため、これを 1 つのコマンドに簡略化できます。
対象の名前が TARGET_NAME であると仮定すると、コマンドは以下の通りです:
docker logs $(docker ps -q --filter "ancestor=TARGET_NAME")
9. Docusaurus で多言語の状態を確認する
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説明
Docusaurusで現在の言語の状態を確認する方法は？ -
解決方法
i18nを使用して、現在の言語の状態を取得できます：import useDocusaurusContext from "@docusaurus/useDocusaurusContext";
const {
i18n: { currentLocale },
} = useDocusaurusContext();その後、この
currentLocale変数を使って対応する言語のデータを取得できます。