(注：2017/04/19、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。修正内容については、 こちら を参照ください。) Vim使用について述べた先の投稿（ 1 、 2 ）は好評だったこともあり、そろそろ更新が必要になりました。Vim 8には非常に要望の多かった機能がたくさん追加され、 VimAwesome のような新しいコミュニティサイトができたことでプラグイン探しと評価が容易になりました。最近では私もVimで仕事をする機会がとみに増え、 ピーク効率 に向け自分のワークフローの設定に時間を費やしたりもしています。ですから、この記事は私の現在の状況を写し取ったものです。 大まかには次の内容です。 ファイル特定にはfzfとfzf.vim *ファイル検索にはack.vimと ag Vim + tmuxが勝利への鍵 ALEは新Syntastic。理由はその非同期性 …などなど多数。ぜひ

多くの関数型プログラミングに関する記事が教えてくれるのは、抽象的な関数型のテクニックです。つまり関数合成やパイプライン、高階関数などです。この記事では違います。ここでは、プログラマが毎日書く、命令型で非関数型のコードの例を示し、それを関数型の形式へ書き換えます。 最初のセクションでは、短いデータ変換のループを取り上げ、map関数やreduce関数に書き換えていきます。2つ目のセクションではより長いループを取り上げ、ユニットに分解し、それぞれのユニットを関数型に書き換えます。3つ目のセクションでは、連続した長いデータ変換のループを関数型のパイプラインに分解します。 ここではPythonでの例を取り扱います。というのも多くのプログラマはPythonを読むのは簡単だと思っているからです。多くの例では、mapやreduce、パイプラインなどの多くの言語に共通する機能を例示するため、Python的な

Gitは速く柔軟性がありますが、理解に時間のかかる分散型バージョン管理システムです。Gitを始める前に次を理解しておきましょう。 通常のバージョン管理 分散型バージョン管理 本 や 学習書 、 指南書 はGitを理解するのに役に立ちました。しかし、その他にもGitの理解に至ったきっかけがありますのでご紹介します。 ステージング・エリアがある Gitにはステージング・エリアがあります。繰り返しますが、 ステージング・エリアがあるのです 。 これには混乱しました。リポジトリ（「オブジェクトデータベース」）とステージング・エリア（「インデックス」と呼ばれる）の両方がGitにはあります。チェックインには2段階あります。 git add foo.txt インデックスにfoo.txtを追加します。これだけでは、チェックインは完了していません。 git commit -m "message" リポジトリ

リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを

現在ではREST APIはとても一般的な話題です。ほとんどすべてのWebアプリケーションの一部分となっています。シンプルで一貫性があり実際的なインターフェースは必須です。これは皆さんのAPIを他の人が使うことをとても容易にします。皆さんにとってはRESTの実践が日常的に感じられるかもしれませんが、RESTをあまり尊重しない人々もよく見かけます。これがRESTについて投稿するきっかけでした。 この記事にはRESTfulなAPIを設計する時に考慮すべきベストプラクティスがあります。 注意 : ここでのベストプラクティスは、私が過去の経験に基づいて良いと考える事例です。もし違う考えをお持ちであれば、お気軽にメールをくだされば意見交換できると思います。 APIのバージョンを示す APIのバージョンは必須であるべきです。これがあると時間が経ってAPIが変わっても影響を受けません。その方法の1つはUR

10. 「何か」は分かるが「なぜ」が分からないコメント プログラミング入門コースでは、早い段階かつ頻繁にコメントを記述することを生徒に教えます。プログラムを書き始めた初期段階（ごく単純なコードであっても、時に理解し難いことがあります）では、これは実際に役立つことなのですが、習慣にとらわれてしまうプログラマが多くいます。 上記のコードが何をするのか分かりますか？ 私は分かりません。 問題は、多くのコメントがそのコードが 何をする のかを説明していますが、 なぜ そのコードが書かれているかが説明されていません。では、異なるコメントが書かれた同じコードを見てみましょう。 こちらの方が分かりやすいですね。何が起きているのかを完全に理解できるとは言えませんが、最低でもなぜこのコードが必要なのかが文脈から判断することができます。 コメントは、構文を理解してもらうためにではなく、読み手がコードを理解しや

“なぜ納期を守れなかったのだろうか？” 我々マネージャが、納期に遅れることを自分のチームのせいにするのは簡単です。しかし、納期に遅れる原因は本当に開発者の仕事が遅いせいでしょうか？ Sprintly は、開発者のサイクルタイムに関する膨大なデータを保有しています。当社は、タスクのサイズごと（S、M、L、XL）、また種類ごと（ストーリー、テスト、バグ）に、完了までにどれくらいの期間がかかるかを追跡しています。 当社が調査した動向について 1点目：開発者は非常に平均的です。ユーザ全体で見たサイクルタイムはほぼ同じであることを当社のチケットデータが示しています。システム内の全チケットの75%は、開始後およそ175時間で完了しています。 ^(1) 2点目：変動があるのは、ほとんどがチケットが開始される前（SomedayからBacklogまで）の段階です。これは、関係者が仕様を理解して作業の優先順位

以前、 OpenVz コンテナだった私の” ホームクラウド “と、 私があらゆるビルドに関して”ビルドサーバ”のリビルドを推奨するようになったワケ について書きました。 Docker はあっという間に私のお気に入りのツールに仲間入りしました。限りなく静的なサーバ環境を作り出す繰り返し可能なビルドを作成するという考え方が気に入ったからです。 今回は、私がDockerを使用する中で繰り返し現れるようになったいくつかのパターンを説明します。どれも特段に目新しいものでも非常に驚くようなことでもありませんが、皆さんにとってそれが役立つものであり、また皆さんがDockerを使用する中で遭遇するパターンについても聞くことができれば幸いです。 私がDockerを使って色々なことを試す根本にあるのは、データを喪失することなくDockerコンテナそのものが自由に再作成できるよう、ボリュームにあり続ける状態を維