これまで、型駆動設計を実践することが何を意味するのか、簡潔でシンプルな説明を見つけるのに苦労してきました。誰かに「どうやってこのアプローチを思いついたのですか？」と尋ねられることが多いのですが、満足のいく答えを出せないことがよくあります。そのアイデアが突然のひらめきで浮かんだわけではなく、正しいアプローチを空から引っ張り出す必要がない、反復的な設計プロセスがあると分かってはいるのですが、そのプロセスを他の人にうまく伝えることができていませんでした。 しかし、およそ1ヶ月前、JSON を静的型付け言語で、そして動的型付け言語にパースしたときに経験した違いについてTwitter上で振り返っていた時、ついに私が探していたものを見つけました。そして、そのスローガンはたった3つの英単語で表せます。 Parse, don’t validate (バリデーションせずパースせよ) 型駆動設計のエッセンス
エンジニア採用の状況は地域によって大きく異なる 最近視聴した2つのコンテンツが、同じソフトウェアエンジニア採用の話題を取り扱っているにもかかわらず、その内容が両極端で非常に興味深かった。 ひとつは「エンジニア採用必勝法・これだけでわかるDevRel入門」という動画で、もうひとつは「最近カナダで就職したエンジニアと一緒に北米就活の攻略法を語る」というポッドキャストのエピソードだ。 エンジニア市場と企業の採用戦略は地域や業界によって異なるが、ここで話されている東京と北米（バンクーバー）では顕著な違いが見られる。 東京を中心とする日本ではテック企業間での人材獲得競争が激しく、特にエンジニアが不足しているため、採用広報の役割の重要性が増し、DevRelといった呼び名で施策が実行されている。 一方、カナダでは、永住権を持たない外国人労働者が職を得るハードルが高く、求職者の競争が激しい現状が実際
コードレビュー開発者ガイド はじめに コードレビューとは、コードの作成者以外の人がコードを調べるプロセスです。 Google ではコードとプロダクトの品質を維持するためにコードレビューを実施しています。 このドキュメントは Google のコードレビューのプロセスとポリシーに関する正規の解説です。 このページでは私達のコードレビュープロセスを概観します。このガイドはさらに二つのドキュメントに分けられます。 コードレビューの仕方: コードレビュアーのための詳細なガイド CL 作成者のガイド: CL をレビューしてもらう開発者のための詳細なガイド コードレビュアーはどんな観点でレビューすべきか？ コードレビューは次の観点で見るべきです。 設計: コードはうまく設計され、そのシステムにとって適切か？ 機能性: コードは作成者の意図通りに動作するか？ユーザーにとってコードの挙動は適切か？ 複雑さ:
NOT NULL制約 チェック制約 一意性制約（UNIQUE KEY) 主キー制約 (PRIMARY KEY) 参照整合性制約、外部キー制約 (FOREIGN KEY) NOT NULL NULL値を禁止 CREATE TABLE product ( product_id INT PRIMARY KEY , product_name VARCHAR(16) UNIQUE NOT NULL , price INT ) ; CREATE TABLE user ( user_id INT PRIMARY KEY , age INT , city_code CHAR(4) , gender CHAR(1), CONSTRAINT agecity_check CHECK(age >= 18 OR city_code = '0003'), CONSTRAINT gendercheck CHECK(ge
Playwrightの公式ドキュメントに「Best Practices」というページがあったので翻訳してみました。 原文： Best Practices | Playwright 目次 目次イントロダクションテスト哲学ユーザから見えるふるまいをテストするテストはできるだけ分離するサードパーティの依存関係をテストしないデータベースを使ったテストベストプラクティスロケータを使うメソッドチェーンとフィルタリングの使用XPath や CSS セレクタよりもユーザー向けの属性値を優先するロケータの生成codegen を使ってロケータを生成するVS Code 拡張機能を使用してロケーターを生成するウェブファーストのアサーションを使う手動でアサーションを使わないデバッグの設定ローカル環境でデバッグするCIでのデバッグPlaywrightのツールを使うすべてのブラウザでテストPlaywrig
はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、
去年の9月末に買いました。 Series 9 41mm シルバー GPS 発表を見るたびに欲しいなと思うものの、冷静に考えると要らないよな、という結論に行き着くので買ってなかった。常にスマホ持ってるでしょ。欲しい → 要らん → 欲しい というのを年1でやりつつ、ついに買ってしまった。 買ってからは便利で、風呂と充電以外は常に着けている。 生活をシャキッとさせたい フルリモートなので家から出る頻度が減って、体力も落ちだんだん太ってきた。運動習慣を付けたいけど、無策では続けられないので記録を付けるおもちゃが欲しい。他にも睡眠や心拍など Watch で体をモニタリングして遊びたい。自転車に乗っていた頃は記録に楽しさがあった。サイコンつけるし心拍計も胸に巻いてた。変化が分かると成長が見えるし満足できる。 TODO リストをもっと生活に密着させる狙いもある。Things を愛用していたけど、ここ何
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
表が示すようにBlueskyにはDM（ダイレクトメッセージ）もなく、非公開アカウント設定もなく、投稿範囲の指定もできない。ハッシュタグすらもない。 見かけがXに似ているといっても、その中身は運営陣の風変わりな設計思想に基づいている点に留意しなければならない。 なんなら以前はブロック機能もなかった。単に見たくないだけならミュート機能で十分というのが運営陣の認識だったのだが、ユーザからの粘り強い要望を受けてようやく実装された経緯がある。この一件を見ても電子決済やマッチングにまで幅広く手を出そうとしているXとは対極の理念を持っていることが分かるかと思う。 モデレーションの程度も今時のSNSにしては珍しく明快な方だと言える。というのも、初期状態では暴力・性的な投稿が非表示化されているが、これらは単純な設定変更ですべて可視化できる。つまり、運営陣は過激な表現が流通しうる実態を予め認めており、投稿その
テストの学習へようこそ！ コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このコースでは、ウェブ用のテストの概要と探索について説明します。 このコースで学習する内容は次のとおりです。 テストの基礎 自動テストと手動テスト テストを実施する場所と方法 ベスト プラクティス 何をテストすべきか、誰に責任があるのか、目的そのものとしてではなく、目的を達成するために手段をテストすることを検討する方法など、テストの理念。 このコースには、学習に役立つ簡潔で実用的なサンプルコードも含まれています。 コースのスコープには、Node.js などの環境で実行される、フロントエンドの JavaScript とドキュメント モデル、バックエンドでのライブラリ テストが含まれます。テストの経験はありませんが、JavaScript の基礎知識と Node.js などに関する経験が必
はじめに 最近、Next.js、TypeScript、Tailwind CSSを使って技術ブログを立ち上げました。（まだあまり更新は進んでいませんが…） このプロジェクトを通じて構築した開発環境がわりと快適だったので、誰かの参考になるかもしれないと記事を書いてみることにしました。 できる限りわかりやすく詳細な説明を心がけましたが、その結果、記事のボリュームが大きくなってしまいました。長文ですが、興味のある方はぜひ読んでみてください🙏 また、この記事内で紹介した内容をセットアップしたリポジトリを公開しています。 Next.jsのボイラープレートとして活用可能ですので、興味のある方はぜひ覗いてみてください。
SolanaのPublic DataをBigQueryで取得したかった# えー、お笑いを一席. ブロックチェーンSolanaのデータがGoogle Cloud BigQueryで使えるようになったというニュースをたまたまネット推薦記事でみかけた1. おや, 面白そうだ. ちょっとやってみようかな… BigQueryはさわるのが１年以上つかってないかも, どうやるんだっけ… とりあえずカラムとかサンプルでちょっとデータをみたいよな, こんな感じだっけか？ とりあえず動かしてみよう, ポチッとな. … 5秒でレスポンスが帰ってくる. おー、速い. えーっと, あれ課金データ309TB？！ いちげきひっさつ、ハサンギロチン2. BigQueryでクエリ一撃5 秒で29万円溶かした人の顔# 話題の画像生成AI, DALL･Eをつかって BigQueryでお金溶かした人の顔を表現してもらった3. あ
はじめに こんにちは、久しぶりに技術系の記事を書きます、株式会社カンムで機械学習エンジニアをしている fkubota です。 今日はSQLについてです。 弊社に入社してから毎日のようにSQLのクエリを書いてきました。 クエリを書き始めてからもう3年が経とうとしています。 日々クエリを書きながら少しずつ自分のスタイルが出来上がってきているのを日々実感しています。 僕は 正確で 読みやすく 再利用しやすいクエリを 高速に 生み出すための工夫を重ねてきました。 結果的にテスト駆動開発ぽいスタイルが生まれたので今日は紹介してみようと思います。 似たような記事がないので少しドキドキですが温かい気持ちで読んでもらえると嬉しいです。 対象読者 対象読者は、分析のためにクエリを書いている人とします。 プロダクトに乗せるクエリというより、ビジネス的になにか示唆を得たいときにクエリを書く人を想定します。 痛み
しばたです。 昨年10月にGoogle(Gmail)および米国Yahoo!においてスパム対策の強化がアナウンスされました。 この件に関してつい先日まで他人事でいたのですが、実は全然他人事では済まないことが発覚し突貫で知識を仕入れています。 アナウンスに対する具体的な対応策についてはこちらのZennの記事を見れば全部わかる感じです。 最高ですね。 また、メール送信にAmazon SESを使っている場合はAWSのブログを確認すると良いでしょう。 「これらの記事を読み解けば万事解決！」という感じではあるのですが、私自身が学んだなかで予め知っておくと良さそうに思えた点がいくつかありました。 本記事ではその辺を共有するのと、実際にAmazon SESの環境を作って動作確認をしたのでその結果も合わせて共有します。 はじめに覚えておくと良い基礎知識 Zennの記事でも詳細な解説がありますが、個人的に「最
Illustration by Matthew Cooley. Images in Illustration Warner Bros; Everett collection/ Lucasfilm LTD. Disney/PIXAR, Everett Collection, 2 Somewhere, in a galaxy far, far away, Georges Méliès never sends a bunch of folks on a trip to the moon. The adventures of space explorers and time travelers, androids and alien races don’t thrill a generation of kids chomping popcorn at Saturday matinees. The
前回は、「UIデザインってそもそも何なの？」という概論的な説明と、UIデザイン未導入の組織の中でみんなでデザインを始めてみるための施策（プロトタイピングとユーザビリティ評価）を話しました。 今回はサービス、プロダクト開発において、デザイナーではない人でも知っていて損はないUIデザインの重要ポイントについて説明します。主に以下の３つのテーマについて順番に議論をしていきます。 デバイスやソフトによるUIの違い ユーザーにかかる身体的・認知的負荷を理解する UIの重要概念（ナビゲーション、インタラクションなど）を知る 「ちょっと」と銘打っておきながらめちゃくちゃ長いnoteになってしまったので、気になる項目だけ読むか、何回かに分けて読んでいただくことをおすすめします、。 ※どこか内容に間違ってる部分やご意見ありましたらコメントいただけたら嬉しいです。 デバイスやソフトによるUIの違い皆さんがお使
せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった
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