タイムスタンプの精度を落とすときは切り捨てろ - methaneのブログ
とあるプロジェクトでナノ秒からミリ秒への変換で四捨五入してきた人がいて、時刻を扱うときは保存精度未満は切り捨てるべきというのが常識になっていないなーと思ったので。 2023-10-01 を、何年か表示する時に、2024年に丸める人はいないだろう。 13:45 が何時か表示する時も、13時と表示するだろう。（口頭で何時？と聞かれたら14時と答えるかもしれないけれど） つまり、ある精度で表した時刻は、実際には次のような半開区間を示しているのである。 2023-01-01 00:00:00 <= 2023年 < 2024-01-01 00:00:00 13:45:00.000 <= 13:45 < 13:46:00.000 そして、そう決めたからには一貫して同じように、指定精度未満は切り捨てというルールを維持しなければならない。秒以下は四捨五入で、とかやってはいけないのだ。 一貫しないと何が問題
構造化ログのフォーマット logfmt vs JSON lines - methaneのブログ
構造化ログのプラクティスをあちこちで調べていたら、logfmtを推奨する記事を見つけたので調べてみました。 先に結論を言うと、JSON linesを使っておくのが良さそうです。 logfmt について logfmtとはスペース区切りで key=value を並べたフォーマットです。文字列にはクォートとエスケープによってスペースや改行を含められます。 at=info method=GET path=/ host=mutelight.org fwd="124.133.52.161" dyno=web.2 connect=4ms service=8ms status=200 bytes=1653 (logfmt から引用) あちこちで logfmt のリファレンスとして紹介されているのはこの記事です。 https://brandur.org/logfmt 発明されたのはどこか分かりませんが、流行
pip 9.1 から msgpack が使われるようです - methaneのブログ
Adopt cachecontrol 0.12.0 with msgpack support というコミットがありました。 どうやら CacheControl というのが pip が使っている requests 用のキャッシュライブラリで、その最新版が msgpack を使っているようです。 前のバージョンはバイナリデータを base64 した上で json に入れて gzip していたのですが、もともと圧縮されてるバイナリを扱うときに gzip は base64 によって増えた分を減らす以上の効果は期待できない上、 PyPI からダウンロードするファイルってほぼ100%圧縮済みなので、キャッシュファイルの読み書きで無駄なオーバーヘッドがあったみたいですね。 バンドルされてる msgpack は pure Python で実行できる fallback モジュールのみなのでどこでも動くし、
依存するパッケージは厳選しよう - methaneのブログ
japan.zdnet.com JS界隈が大騒ぎになった事件だけど、こういった事件自体は完全に防ぐことは不可能だと思う。 今回は依存ライブラリが削除されるだけで済んだけど、 npm install するだけで ~/.ssh ディレクトリを zip にしてどこかに送信するような悪質な攻撃であれば、単にCIが止まるどころでなく、世界中のエンジニアの秘密鍵がばらまかれてあちこちのサーバーにssh可能な事態になったわけで、そんな悪質な攻撃を bugfix なマイクロバージョンアップとして公開される事もありえたわけだ。 第三者のパッケージに依存するということは、それだけのリスクを背負い込むということだ。だが、逆に外部のライブラリに依存しないようにすると、生産性が落ちてしまう。 なので、コードを読む、信頼できるメンテナの公開しているパッケージを選ぶなどといった方法で、リスクとメリットのバランスを取って
判りやすいやり方が1つは必要だ -- その1つだけなら最高だね - methaneのブログ
はじめてのにき(2016-03-10) を見て。 Python の Zen の一つ "There should be one - and preferably only one - obvious way to do it." はよく誤解される。 これはもちろん Perl の TMTOWTDI 「やり方は1つじゃない」に対するものなのだけど、反対の「やり方は１つが良い」という意味では決して無い。 現実的なプログラミング言語でそんなアホな目標を持ってはいない。訳すなら「判りやすいやり方が1つは必要だ -- その1つだけなら最高だね」で、 preferably~ の部分は補助的なものだ。 例えば conditional expresson x if cond else y は、普通の if/else 文と一時変数を使えば良いので、新しいやり方だ。でも、これがない時代は、一部のエキスパートが c
prompt_toolkit がアツい - methaneのブログ
とりあえず mycli と aws-shell のスクリーンキャストを見てください。 prompt_toolkit はこのようなリッチコンソールアプリを作るためのライブラリです。 Windows でも動きます。 Jupyter (ipython notebook) を切り離した、コンソール版の ipython も次のメジャーバージョンでは readline ベースから prompt_toolkit ベースに作りなおされています。 ipython 以外にも ptpython というシェルもあり、 ipython の各種 magic が不要な場合はこちらで十分でしょう。 https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit#projects-using-prompt-toolkit には、他にも prompt_toolkit を採用
)
Unix Domain Socket において keep-alive が性能に与える影響 (Gazelle vs Meinheld) - methaneのブログ
id:kazeburo さんが Gazelle という高速な Perl 用の Web アプリケーションサーバーを公開されました。 Gazelle - Plack Handler for performance freaks #yokohamapm from Masahiro Nagano Gazelle の特徴のうち幾つかは、 id:mopemope 作の Meinheld と同じです。 IO周りは全てCで書かれている accept4 や writev などの Linux 独自のシステムコールを利用している 一方で異なる点もあります。 Meinheld は HTTP/1.1 に対応していて、 keep-alive が利用できる。 Meinheld は greenlet というコルーチンを利用して、 long polling や SSE に対応している。 Meinheld が http-pa
Python でシェル経由でコマンド実行するときのバッドノウハウ - methaneのブログ
PHPだってシェル経由でないコマンド呼び出し機能が欲しい コマンド実行でシェルが怖いなら使わなければいいじゃない どちらの記事でも Python の subprocess を使ってシェルを介在せずにコマンドを実行する方法が紹介されています。 シェルを介在すると、エスケープの問題考えるのが面倒だったり、 kill してみたらシェルだけ殺して肝心のコマンドがずっと残ってるというアホみたいな問題を避けられるのでお勧めです。 いい子はこれを使いましょう。 この記事ではどうしてもシェルの機能が使いたい場合や、 subprocess の PIPE の組み立てが面倒な場合のための、バッドノウハウを紹介していきます。 ちなみに、バッドノウハウと呼んでるのは、安全安心 one size fits all ではなく、メリット・デメリット・やり方をいちいち調べないといけなくて、しかもその調べる行為がほとんどコン
Go の MySQL ドライバの効率の良い使い方 - methaneのブログ
10/5 に ISUCON 3 の予選に Go 言語で参戦していました。 とりあえずレポートは会社のブログに書いたので、 Go 言語で go-sql-driver/mysql を使って MySQL を使う時に知っておくと良い点をまとめておきます。 ちなみに MySQL ドライバにはもうひとつ MyMySQL というものがあり、 まだ試していませんが、 MyMySQL の方が落とし穴が少なそうな気がします。 sql.Open() が返す DB オブジェクトはコネクションプールをしてくれる なので、自前で DB オブジェクトを使いまわしてコネクションプールを実装しても意味は無いです。 DB.SetMaxIdleConn() で、使い終わってもクローズしないコネクションの数を設定できます。 デフォルトだと使い終わったコネクションを閉じてしまうので、 DB オブジェクト自体をプールしても コネクシ
Ducktyping じゃない interface の良さも取り込む Python (RE: PHP の interface なめんな - methaneのブログ
PHP の interface なめんな を読みました。 Python も非 Duck typing の良さを順調に取り込んでいます。 Python で上記記事のサンプルを書くと from __future__ import print_function # for Python 2/3 compatibility import abc class Renderable(metaclass=abc.ABCMeta): def prepare(self, name): self.name = name @abc.abstractmethod def render(self): pass class Element(Renderable): def __init__(self, text): self.text = text def render(self): return '<{name}>
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