自分のMacbook Air（2020, M1）では、conda skeleton pypi <package-name>コマンドが失敗した。

参考に、自分の環境におけるエラーメッセージを示す。

Traceback (most recent call last):
  File "/opt/conda/bin/conda-skeleton", line 11, in <module>
    sys.exit(main())
  File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/conda_build/cli/main_skeleton.py", line 64, in main
    return execute(sys.argv[1:])
  File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/conda_build/cli/main_skeleton.py", line 59, in execute
    api.skeletonize(args.packages, args.repo, output_dir=args.output_dir, recursive=args.recursive,
  File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/conda_build/api.py", line 276, in skeletonize
    skeleton_return = module.skeletonize(packages, output_dir=output_dir, version=version,
  File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/conda_build/skeletons/pypi.py", line 315, in skeletonize
    get_package_metadata(package, d, data, output_dir, python_version,
  File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/conda_build/skeletons/pypi.py", line 752, in get_package_metadata
    requires = get_requirements(package, pkginfo, all_extras=all_extras)
  File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/conda_build/skeletons/pypi.py", line 1115, in get_requirements
    for extra in pkginfo['extras_require']:
KeyError: 'extras_require'

最終的にこれを克服してパッケージをリリースできたので、対処法をメモする。

この度新しいMacbookを購入した。

本来であればTime Machineを使って移行を行なった方が楽であったが、訳があって一からセットアップすることになった。

モレがないように、やったことはすべて記しておきたいと思う。

基本的な用途としては、

• オープンソースソフトウェアの開発（Python）
• このサイトの記事執筆

自分は化学系の人間であるため、似た境遇人に参考になればと思う。

新しいパソコンでgitのセットアップを行い、プライベートリポジトリのcloneを行ったが以下のエラーにより失敗した。

Cloning into 'note'...
[email protected]: Permission denied (publickey).
fatal: Could not read from remote repository.

Please make sure you have the correct access rights
and the repository exists.

調べたが、それはsshの設定を行なっていないためだ！みたいな記事が出てきて、sshのセットアップはした上で接続が失敗しているだけの場合の具体的な対処法が出てこなかったのでメモする。

以下の記事で紹介した、Dockerのマルチアーキテクチャ対応のimageをbuildしていたところ、apt-get updateの部分でdebianのGPGエラーが起きた。

https://note.yu9824.com/howto/docker-multi-arch-build/

調べてみると、GPGエラーはセキュリティ的な意味合いだったので、元のイメージが原因だと思った。

しかし、別の場所に原因があったのでこのときの対処法と併せて示す。

Dockerで，Jupyter Notebook（Jupyter lab）の環境を作成する方法をメモ．

ディレクトリをbindして，ローカルの変更を反映できるようになっている．

変数に代入する値を書き換えればカスタマイズできるようになっている．