不吉な匂いとは、リファクタリングを必要とするコードから感じられる雰囲気を、比喩で表したものです。 ここでは、感じ取った不吉な匂いに対して、どのような解決法を選ぶことができるかを取り上げます。 匂いとして示されているのは、次の２２のケースです。ひとつずつ見ていきましょう。 また、解決法に添えられている数字は、参考書籍「リファクタリング」の何ページに記されているかを示しています。
不吉な匂いとは、リファクタリングを必要とするコードから感じられる雰囲気を、比喩で表したものです。 ここでは、感じ取った不吉な匂いに対して、どのような解決法を選ぶことができるかを取り上げます。 匂いとして示されているのは、次の２２のケースです。ひとつずつ見ていきましょう。 また、解決法に添えられている数字は、参考書籍「リファクタリング」の何ページに記されているかを示しています。
2012年8月14日に登場した Java SE 7 Update6 で、またしても String クラスがリファクタリングされていました！ そこで、そこがどういう風に変わったのかを詳しく調べてみました。 フィールド変数 count と offset が削除されました Stringクラスにあった4つのフィールド変数のうち、count と offset が削除されました。 /** The value is used for character storage. */ private final char value[]; - /** The offset is the first index of the storage that is used. */ - private final int offset; - - /** The count is the number of charact
2. 開発中のデータベース スキーマの変更 正直避けられない 開発中 出来ればデータを消さずにスキーマを変更したい 運用中 絶対にデータを消さずにスキーマ変更する -> 楽はしたいがデータが消えるのは困る 3. データベース スキーマ変更管理の課題 情報の一元化 マスタの情報と差分情報がバラバラになって一元管理されずにズレが生じる場合がある データの消失の防止 特に運用中は必須 管理の容易さ 複数 DBMS への対応 4. データベース変更管理ツール ( データ準備型 ) 初期データを用意して、スキーマ変更の度にスキーマを作り直して初期データをロードし直す ツール S2JDBC-Gen 、 Jiemamy 利点 管理するのは最終的なスキーマ情報だけで良い 毎回スキーマを作り直すのでどんな変更でも対応できる 欠点 用意したデータを使うので開発者ごとに違うデータを使ったりするのは難しい データ
チーム開発において、「チケット/Issue」「TDD」「コードレビュー」など、ソースコードの変更に対する効果的な開発フローについてよく考えるのだけど、なんにしてもこのあたりは非常に課題が多く、各社各コミュニティで色々なやり方が模索されているポイントだと思う。 で、まぁご多分に漏れず僕もよく考えるわけだけど、現状その過程で Pull Request こそが非常に効果的なのではないか、と思うので、ちょっとまとめてみようかと思う。 もちろん、言うまでもないようなことだよ、という人もいるかもしれないけど、そういう人がたくさんいると、非常に喜ばしいことだね。 Pull Request とは GitHub でこう呼ばれているので、こう呼ぶことにするが、ここでは、複数のリポジトリ/ブランチ間でのオープンな patch のやりとりのことだと考える。 あと、自分が使っているのが Git なので、ここでは G
この記事は、G* Advent Calendar 8日目の記事です。 G* Advent Calendar 2011 : ATND 最近Groovyを一番書いているエディタは、Jenkinsのスクリプトコンソールなikikkoです、こんにちは。Groovyはあまりコアな使い方はしていないので、ライトな記事でいかせていただきます。ということで、GroovyのEclipseプラグインについて。 Eclipseプラグイン Groovy用のEclipseプラグイン、Groovy - Eclipse Pluginです。主な機能はこんな感じ。公式サイトから転載して、適当な日本語に訳してます。 シンタックスハイライト 型推論 Eclipse上で、Groovyクラス/スクリプトのコンパイル/実行 Groovyファイルのアウトラインビュー 自動補完 リファクタリング ソースコードフォーマット 基本的なデバッ
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