pyconjp 2019 LT 今日のsetuptools
4. 今日の setuptools 2018.9.21 40.4.2 2017.9.15 36.5.0 2016.9.20 27.3.0 2015.9.19 18.3.2 2014.9.27 6.0 5. 今日の setuptools 2019.8.21 41.2.0 2018.9.21 40.4.2 2017.9.15 36.5.0 2016.9.20 27.3.0 2015.9.19 18.3.2 2014.9.27 6.0
Pythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定
6. はじめの準備 いつでも venv で作業しましょう $ python3.7 -m venv .venv $ source .venv/bin/activate > py -3.7 -m venv .venv > .venvScriptsactivate.ps1
よいコミットメッセージを書くために心がけていること - くりにっき
よいコミットメッセージとはどういうものだろう？ - chiastolite’s blog に対するアンサーソングです chiastolite.hatenablog.com 必要であればWhyを補足するためのContextを書く 元エントリだとコミットメッセージの話だったけど僕はPRで実践してもいいと思います。*1 起点となるURLを明記する レビューで指摘されたのであればPRのコメントのURL issueのURL アプリケーションエラーであればSentryなどのエラートラッキングシステムのURL GitHub外のタスク管理ツール（例：redmineやBacklogやTrelloなど）に修正概要が書かれているのであればそのURL チャットのやり取りが起因ならSlackなどのパーマリンク 公式ドキュメントのURL CIがコケているのであればCIのビルドのURL チーム開発していればコミットやP
１人でデスクトップとモバイル両方で動いて同期するアプリをどうやって作ったか
こんにちは、個人アプリ作家のTAKUYAです。InkdropというクロスプラットフォームなMarkdownノートアプリを１人で開発しています。このアプリはmacOS、Linux、Windows、Android、iOSで動作します。ご存知かもしれませんが、この5プラットフォームにアプリを対応させるのは簡単ではありません。しかしながらパワフルなフレームワークを活用すれば、それも不可能ではありません。それらに頼るだけでなく、プロジェクトを持続可能に保つための開発戦略も必要となります。本記事では、僕がこれまでどのようにして開発して来たのかシェアしたいと思います。 あなたは１人で開発しているのではないクロスプラットフォームなアプリの開発は、往々にして多くの予測不能かつ再現不能な問題を伴います。自分の環境では正しく動いていた機能が、他の環境では思うように動かない。例えば、最近僕もそういう問題を経験しま
ドメインモデルのつくり方 #5000dai
仙台で行われたレッツゴーデベロッパーZERO ONEで登壇した資料です。
(翻訳) データエンジニアリングの未来 - satoshihirose.log
訳者まえがき 原著者の Chris Riccomini の許可を得て以下の記事を翻訳・公開しました。 riccomini.name 下記より記事翻訳本文です。 データエンジニアリングの未来 私は最近、近頃のデータエンジニアリングがこれまで来た道について、また、この分野の仕事の将来について考えてきました。考えのほとんどは、私たちのチームが WePay で実践していることを背景にしています。その一方、以下に述べる考えは普遍的で、共有する価値があるものと思っています。 データエンジニアリングの仕事は、組織におけるデータの移動と処理を支援することです。これには、一般的に、データパイプラインとデータウェアハウスという2つの異なるシステムが必要です。データパイプラインはデータの移動を担当し、データウェアハウスはデータの処理を担当します。これは、やや過度に単純化しています。バッチ処理とストリーム処理では
面倒なことはScalaスクリプトにやらせよう
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[AWS Black Belt Online Seminar] Serverless モニタリング 資料及び QA 公開 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ [AWS Black Belt Online Seminar] Serverless モニタリング 資料及び QA 公開 先日 (2019/8/20) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Serverless モニタリング」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20190820 AWS Black Belt Online Seminar Serverless モニタリング AWS クラウドサービス活用資料集（すべての過去資料が閲覧できます） Q. トレースは、Lambda以外にEC2やECSのアプリなどでも利用可能なのでしょうか？ A. Amazon EC2: インスタンスを起動するときに、ユーザーデータのスクリプトを使用して自動的にデーモンを実行す
![[AWS Black Belt Online Seminar] Serverless モニタリング 資料及び QA 公開 | Amazon Web Services](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c6e1cf8185b9895c783f16692e0569c43715557f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd2908q01vomqb2.cloudfront.net%2Fb3f0c7f6bb763af1be91d9e74eabfeb199dc1f1f%2F2019%2F08%2F26%2Fthumbnail_monitoring.png)
あまり良く知られていない Kubernetes Operator とは？ - Qiita
オペレーター(Operator)は、約3年前にCoreOSから発表[11][12]され、人間のオペレーターの知識をコード化するといった構想が注目を浴びた、しかし、その実態の難解さが障壁であった。それから最近になって Red Hat社のOpenShift4の発表において、オペレーターの推進が前面に押し出され、今年初めには、さらに後押しするように、主要クラウドベンダーと協力してOperatorHub.io を推進することが発表[13]された。IBM Cloud でも Red Hatと統合とOpenShiftの推進に加えて、オペレーターを推進する姿勢が強くなっている。 これは、そもそもオペレーターとは？、その実態についての疑問、現在の目標達成レベルなどについて、調べた結果のメモである。この内容は、筆者が個人的に調べで、まとめた内容である、その中には誤りを含む可能性もあるので、ご留意いただきたい。
ナイーブベイズを使って1日で100万件の投稿をジャンル分けした話 - AppBrew Tech Blog
こんにちは、AppBrewでアルバイトをしている@Leoです。 自然言語処理の研究室に最近入った大学生で、趣味はKaggleと競技プログラミングです。 AppBrewでは、LIPSの投稿を使ったデータ分析をしています。 今日の記事では、弊社のアプリLIPSにて投稿ジャンルを機械学習を使って自動推定した方法を紹介します。 自然言語処理・確率関係全然わからない！という人でも読みやすい内容になっていると思うので、最後まで読んでいただけると幸いです！ LIPSにおけるジャンル 教師データの作成 ナイーブベイズ 単語分割 モデルの実装 分類結果 おわりに LIPSにおけるジャンル 最近、LIPSにジャンル機能が追加されました。 これは投稿されたクチコミにジャンルを設定できる機能です。 適切にジャンルを設定すると、投稿を検索するときにジャンルを使って絞り込めるなどの利点があります。 ジャンルは7種類（
Tips For Product Growth Freaks
本質論なんだけど、中上級者が意外と見落としがちな3つのテーマについて話しました。 - Metrics設定の極意 - 数値の伸ばし方の極意 - 強いチームのつくりかた
AWS Fargate Deep Dive: What it is, when to use it and comparison with AWS Lambda and ECS
Introduction AWS Fargate was launched in late 2017. It lets users build and deploy containerized applications without having to manage the underlying infrastructure themselves. Cluster management (tasks like managing EC2 instances, autoscaling policies amongst others) can be operationally challenging and adds a lot of friction for developers who want to be able to deploy their applications as quic
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Yet Another Isolation - Debian Packageと紐づく環境分離
Scala における継続モナドの実装と活用