[出典] プログラマが知るべき97のこと 当サイトはオライリー・ジャパンによる公式なサイトではありません。 個々のエッセイは「CC-by-3.0-US」によってライセンスされています。

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Pythonの爆速化を可能にするにはどうすればいいのか。ツールやライブラリに頼る前に、まずはピュアPythonに組み込まれている機能を使い、コードの最適化を図るべきです。なぜなら、処理速度の課題を解決できる可能性が高いからです。今回はPythonのパフォーマンスを劇的に向上させるためのテクニックを解説した『爆速Python』（翔泳社）から、Pythonの組み込み機能のパフォーマンスを引き出す方法を紹介します。 本記事は『爆速Python』の「Chapter 2　組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ※本書はTiago Rodrigues Antãoによる『Fast Python: High performance techniques for large datasets』（Manning Publications）の邦

ソフトウェアは複雑さを増すばかりですが、人間の脳は限られた複雑さしか扱えません。ソフトウェアが思い通りに動くようするには、脳に収まり、人間が理解できるコードを書く必要があります。 本書は、拡張を続けても行き詰ることなくコードを書き、複雑さを回避するための実践的な方法を解説します。最初のコードを書き始めるところから機能を追加していくところまでを解説し、効率的で持続可能なペースを保ちながら、横断的な問題への対処やトラブルシューティング、最適化を行なう方法を説明します。自分のチェックリストからチームワーク、カプセル化から分解、API設計から単体テストまで、ソフトウエア開発の重要な課題に対する考え方やテクニックを紹介します。サンプルプロジェクトで使うコードは、Gitリポジトリの形で入手でき、試しながら学べます。 有効に機能するプロセスを選び、効果のない方法論から脱却する方法。チェックリストを使うこ

2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、Streaml

Ruby on Rails Guides / Ruby on Rails ガイド：体系的に Rails を学ぼう 公式Docs。教典。 Ruby on Rails チュートリアル：プロダクト開発の０→１を学ぼう Railsやってる人で知らない人はいないRails2系の頃からある定番サイト 昔は全部無料でWebテキストが読めたが今は1000円くらいで購入することになってる。今でも進化しながらメンテナンスされており神。 Railsの練習帳 少しだけ発展的だけど必須で知っておきたい内容。データモデリングとかGraphQLのような話も追加されていっている。無料。 asyraffff/Open-Source-Ruby-and-Rails-Apps: Awesome Ruby and Rails Open Source applications 🌈 Rails製のOSSプロジェクトをまとめたページ

はじめに ※ (2024/03/14 16:33) 「インテグレーションテストの気軽な実行・変更ができない」節にて、データのクリーンアップを teardownで行うよう修正 EC開発-B グループの岡崎と EC開発-A グループの菊川です。2人とも普段は MonotaRO の EC サイトの開発に従事しています。 今回は、昨年11月に開催した、テストとリファクタリングのためのワークショップの中で行ったライブコーディングの準備をするにあたって困ったことについて記載します。 ライブコーディングでは、参加者全員の前で実際のプロダクトのソースコードをリファクタリングする、ということにし、それにあたって研修の運営メンバーでリファクタリングに取り組んでみました。ただ闇雲にリファクタリングするのではなく、研修では参加者に「どのような流れや考え方でリファクタリングをするか」を理解してもらえるように、運営メ

年明けの暇な時間を利用して読んでみました。 書籍のリンク 技術書としての感想 良かった点 悪かった点 注意点 総評 技術書としての感想 良かった点 とにかく文章が分かりやすい 色々な用語の使い方に違和感がない 言葉にすると簡単ですが、本当に分かりやすかったです． 具体例が豊富 図が豊富 コード例が豊富 実験例が豊富 まず、「〇〇 な場合に命令の処理が詰まって遅くなります」といった説明の後に、「では、具体的にこういったケースを考えてみましょう」という具体例を持ってくる展開が多く、とても親切だと感じました．また、このような具体例の説明のときにほぼ必ず図が用いられています．特に全体を通して頻繁に出てくる命令流の図は非常に分かりやすかったです．また、コード例とそれを用いた実験も豊富でした．具体的には、キャシュの章では実際にキャッシュミスを意図的に起こすコード・キャッシュヒットを意図的に起こすコード

はじめに スタンフォード大学の John Ousterhout 教授が執筆された “A Philosophy of Software Design”(以下 APoSD と略す) という書籍をご存じでしょうか？ 書籍のタイトルを直訳すると、「ソフトウェア設計の哲学」となります。書籍の内容はまさに、ソフトウェア設計について扱っています。 本書籍をベースに、「A Philosophy of Software Design を30分でざっと理解する」というお題で社内ランチ勉強会が開催されました。本記事執筆者である岩瀬(@iwashi86)が発表者であり、勉強会資料は以下のとおりです。 スライド P.4 に記載したとおり、本書籍は John Ousterhout 教授の意見が強く反映されており、ソフトウェアエンジニアであれば、議論を呼ぶ箇所があります。実際、勉強会の実況Slackでは、「これはどうな

こんにちは！ 逆瀬川（@gyakuse）です！ 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか？ 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create

Original article:https://blog.cassidoo.co/post/producivity-apps-2023/ 以下はCassidy Williams ( dev.to / Twitter / GitHub / Webサイト ) による投稿、The Productivity apps I use in 2023の日本語訳です。 技術者には珍しくWebサイトがファンシー。 The Productivity apps I use in 2023 お気に入りのツールや、それをどう使って仕事を進めるのかについてよく聞かれます。 その質問に答えるため、そして次に同じことを聞かれたときにリンクを投げつけるために、この記事を書いています。 効率的ですね！ 昨年にも同じ記事を書きましたが、全てを書ききれていなかったのと、さらに書き足したいことがあったことに気が付きました。 なお

最近は個人開発は自分のOSSのメンテで手がいっぱいになってしまったのでサービス開発のようなものは普段あまりやらないのだが、大学院*1で今学期、何作ってもよいという感じの授業を取ってWeb/iOS/Androidアプリ*2を全て作るという体験をする中で、たまたま個人開発のコストを抑える活動をしたので、その時に調べたり考えたりしたことを書いておく。 Herokuで無料にする Herokuでは毎月550時間free dynoが使え、クレジットカードを登録しておくと更に450時間、合計1000時間無料で使える。Herokuは30分アクセスがないと一旦停止するが、今回授業で作ったサービスでこれを使い切らないことは明らかだったので最初はこれでセットアップした。セットアップも簡単だし、PostgreSQLも無料でついてくる。 ただ、コールドスタートに10秒くらいかかり、これがこのサービスではUX的に致命

Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概