Python の __init__.py とは何なのか - Qiita
Python を使い始めると、ディレクトリの階層で分けてファイルを管理したくなります。 そこで出てくるのが __init__.py ファイル。 これは一体何者なのか。 色々と情報がころがってはいるものの、なかなか納得行くように説明しているものが見当たりません。 Python のドキュメントでも、何を参照すれば正解なのかがわかりにくい1。 ということで、__init__.py についてまとめてみました。(少し長いです) 読み物形式で書いていますので、結論(「__init__.py の役割」)だけ見たい方はスクロールして最後の方を読んでください。 python コードの例は、主に 3.6/3.5 を使用しています2。 「モジュール」と「パッケージ」と「名前空間」 モジュールと階層構造 単一ファイルのモジュール ディレクトリによる階層構造と名前空間 ディレクトリと名前空間のマッピング __ini
キャッシュを活用するために必要な知識と勘所 - そーだいなるらくがき帳
どうもキャッシュバスターズ、 id:Soudai です。 Cache（以下、キャッシュ）は特定の場面に置いて劇的な効果を発揮し、様々な問題を解決する反面、新たなコンポートやミドルウェアが追加され、複雑性が上がり、運用のレベルが上がるため、扱いに注意する必要があります。 キャッシュを活用することで、パフォーマンスの改善や負荷軽減が行われ、コンピュータリソースの最適化によるサーバコストの削減や、レスポンスの改善によるユーザエクスペリエンスの改善がされます。 反面、その劇的な効果に毒され安易に多用すると、サービスが強くキャッシュに依存してしまい、非常に壊れやすくなり、運用が難しくなってしまいます。これをWeb界隈では「キャッシュは麻薬」と比喩されて、戒められてきました。 そのためキャッシュを使わずにサービスが運用できるのであれば使わないに越したことはないのですが、ある一定以上の規模になった際にコ
「単体テストの考え方/使い方」が主張するたった一つのこと
はじめに 読書会をやってみました オープンロジのエンジニアのrikuto（@riku929hr）です。 社内で「単体テストの考え方・使い方」というテストに関する有名な本の読書会を実施し、1回1時間、15回の開催を経て読み切りました。 原著は「Unit Testing Principles, Practices, and Patterns」で、Oreilly Learning Platformでも読むことができます。 400ページにもわたる本で、読み切るのには大変な手応えがありました。 たぶん読書会のようなものを開催しない限り、僕自身読みきれなかったかもしれません。 しかし読んでみると、著者が主張しているのはごくシンプルなことでした。 この記事のタイトル、ちょっと嘘ついてます タイトルには、「主張するたった一つのこと」としていますが、細かく言えば1つではありません。 この本が主張することはそ
ティム・オライリーとシリコンバレーの贖罪
ティム・オライリーとシリコンバレーの贖罪 2024.07.10 Updated by yomoyomo on July 10, 2024, 11:00 am JST きっかけは、『ブログ 世界を変える個人メディア』や『あなたがメディア！ ソーシャル新時代の情報術』の著書で知られるジャーナリストのダン・ギルモアが、16年務めた教職を辞すという「引退」について書いているのを4月に読んだことでした。 調べてみると、彼は1951年生まれの73歳らしいのですが、ふと、自分が20年以上前からその言説を参考にしてきたベテランたちの何人かも70歳前後なのに気付きました。それは例えば、ブログやポッドキャストの発展に大きく関わったデイヴ・ワイナーや、やはりベテランブロガーにして『グーグル的思考』、『パブリック 開かれたネットの価値を最大化せよ』、『デジタル・ジャーナリズムは稼げるか』の著書で知られるジェフ・ジ
キャッシュ戦略 - Amazon ElastiCache
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 キャッシュ戦略 以下のトピックでは、キャッシュを設定および維持するための戦略について説明します。 キャッシュするデータとデータへのアクセスパターンに基づいて、キャッシュを入力し維持するために実装する戦略とは何か。たとえば、ゲームサイトやトレンドのニュースのランキングトップ 10 で同じ同じ戦略は使用したくないでしょう。このセクションの後半では、一般的なキャッシュのメンテナンス戦略、利点および欠点について説明します。 遅延読み込み その名前が示すようため、[遅延読み込み] は、必要なときにのみキャッシュにデータを読み込むキャッシュ戦略です。これは、以下で説明するように動作します。 Amazon ElastiCacheは、インメモリ key-value ストアで、アプリ
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
Webサービス公開前のチェックリスト
個人的に「Webサービスの公開前チェックリスト」を作っていたのですが、けっこう育ってきたので公開します。このリストは、過去に自分がミスしたときや、情報収集する中で「明日は我が身…」と思ったときなどに個人的にメモしてきたものをまとめた内容になります。 セキュリティ 認証に関わるCookieの属性 HttpOnly属性が設定されていること XSSの緩和策 SameSite属性がLaxもしくはStrictになっていること 主にCSRF対策のため。Laxの場合、GETリクエストで更新処理を行っているエンドポイントがないか合わせて確認 Secure属性が設定されていること HTTPS通信でのみCookieが送られるように Domain属性が適切に設定されていること サブドメインにもCookieが送られる設定の場合、他のサブドメインのサイトに脆弱性があるとそこからインシデントに繋がるリスクを理解してお
Metaがテキストから3Dモデルを1分で生成するツール「3D Gen」を発表
2024年7月2日に、Metaが60秒以内にテキストから高品質な立体形状とテクスチャを備えた3Dアセットを生成できる「Meta 3D Gen」を発表しました。Metaは、3D Genを使うと従来の3～10倍の速度で3Dアセットを生成できるとしています。 Meta 3D Gen | Research - AI at Meta https://ai.meta.com/research/publications/meta-3d-gen/ Meta Unveils 3D Gen: AI that Creates Detailed 3D Assets in Under a Minute https://www.maginative.com/article/meta-unveils-3d-gen-ai-that-creates-detailed-3d-assets-in-under-a-minute/
東京大学のAWS入門資料がいい感じだったので最新のAWS環境でも実行できるようにしてみた - Qiita
きっかけ 東京大学のAWS講義「コードで学ぶAWS入門」、いわゆる東大AWSってやつがが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしま
KADOKAWAのハッキングの話チョットワカルので書く
私はプロではないのでわからないので、間違っているのは当たり前だと思って読んでください。 個々人のエンジニアの能力がとかクレジットカードがとかは基本関係ないという話です。 （関係なくてもパスワードを使い回している場合は、同じパスワードを使っているサービスのパスワードはすぐ変えるの推奨） 三行VPN→プライベートクラウドの管理システムとオンプレ認証→各システムと言う流れで侵入されていると思われるオンプレのディレクトリサービスとクラウドのidMが接続され、オンプレの認証資格でSaaSは一部やられた可能性がある現在クラウドにリフトアップ中で、新システムはモダンな対策された方法で保護されており無事だった。が、それ故にオンプレへの対策が後手だったのでは会社のシステムはどうなってるか私は長年社内システムの奴隷をやって参りました。現在のクラウドになる前のサーバも触って参りましたので、その辺りからお話しをさ
分散システムについて語らせてくれ
↓↓↓↓訂正あります。↓↓↓↓ 2018/07/02に株式会社エフコード社内で行われた勉強会のスライドです。 訂正版(随時更新中): https://docs.google.com/presentation/d/15HOMfAbtdWwO48njcB8IdkN3kVAMu3wsmZo0O3S-f_4/edit?usp=sharing 専門家による資料・専門家向けの資料ではありません。自分自身で学習し、論文・文献等を読解してまとめた内容となります。間違い等あるかもしれませんが、あれば是非コメント頂ければと思います。 【訂正事項】 スライド16: 誤：たった一つのプロセスが故障しただけでも有限時間で合意できない 正：たった一つのプロセスが故障しうるだけでも有限時間で合意できない スライド20: 誤: 重要: あるschedule σ1, σ2 がdisjoint (nodeが被ってない) なら
デジタル認証アプリとのID連携で使われている標準化仕様と勘所
ritou です。 みんなが待っていたデジタル認証アプリの情報が公開されました。 開発者向けのガイドライン、APIリファレンスなどのドキュメントも公開されています。 今回は開発者視点でどんな作りになっていて、利用するために理解が必要となる標準化仕様はどのあたりなのかを取り上げます。ちょっとOIDCのRPやOAuthのClient実装経験のある開発者向け、ぐらいの内容です。 概要 公開された情報からすると デジタル認証アプリサービス(アプリ+バックエンド)はマイナンバーカードを用いた当人認証を実施 現在は都度マイナンバーカードを利用する必要がありますが、いずれはスマホに保存されたカード情報を使ってもっと楽になりそう ID連携のIdentityプロバイダとして認証イベント情報、基本4情報といった属性情報を民間/行政サービスに提供 民間/行政サービスは認証イベント情報に含まれるユーザー識別子を利
PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化（もしくはエンベディング）により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ
hashアルゴリズムとハッシュ値の長さ一覧
「ハッシュ値の衝突」（コリジョン）や「データの改ざん防止」など、複数のハッシュ・アルゴリムを組み合わせるために、ハッシュ値の「長さ」と「速度の目安」一覧が欲しい。 ... ってか、ハッシュって、そんなにおいしいの？圧縮された暗号とちゃうん？ TL; DR （今北産業） この記事はハッシュ関数の出力結果を桁数ごとに、まとめたものです。 ハッシュ関数の各々の「アルゴリズムが最大何文字・・の 16 進数で返してくるか」の事前確認に利用ください。 マスター、一番強いヤツをくれ。 バランス優先 👉 sha3-512（64 Byte, 128桁, 2020/12/22 現在） OS やプログラム言語間の互換性・強度・速度で、一番バランスが取れているハッシュ・アルゴリズム。使いやすさなら、SHA3-256。 互換性？ここでいう互換性とは「どの言語でも標準・・で大抵は実装しているアルゴリズム」のことです
わかりやすいシステム構成図の書き方 - Qiita
わかりにくいシステム構成図とは こんなシステム構成図を書いてないでしょうか？ このシステム構成図のわかりにくい点が３つあります。それは 製品名は書いてあるが「役割」が書いていない データと処理が区別できない データの流れと制御の流れが区別できない の３つです。 わかりやすいシステム構成図 これら３つのわかりにくい点を改善したわかりやすいシステム構成図が↓です ポイントを解説していきます ポイント1. 製品名称ではなく「役割」を書く システム構成図には製品名称ではなくシステムコンポーネントの「役割」を書きます。 役割とは、例えば〇〇データや〇〇処理といったことであり、それを読むだけでシステムの動きを理解できる文字列です。役割をかかずに製品名称のみを書いてしまうと、その製品を知らない人が見たときに理解できません。例えば「Cloud Pub/Sub」という製品はGCPというパブリッククラウドの分
Live types in a TypeScript monorepo
EDIT: A previous version of this post recommended publishConfig, operating under the mistaken belief that it could be used to override "exports" during npm publish. As it turns out, npm only uses "publishConfig" to override certain .npmrc fields like registry and tag, whereas pnpm has expanded its use to override package metadata like "main", "types", and "exports". There are a number of reasons y
社内に詳しい人がいない領域のコードを触る時 - Konifar's ZATSU
自分も含めて社内に詳しい人がいない領域のコードをいじることってあるよね。特に歴史の長いサービスだと当時触っていた人が誰もいないとか。仮にいたとしても1年くらい触ってないとほとんど忘れてしまって知らないのと同じような状態になっていたりする。 自分もそういうことが何度もあって、雑にスタンスややってることをまとめておこうと思う。 前提のスタンス 「これを倒したら俺がこの領域で一番詳しい最強になるんや」という気持ちを持ってる 詳しい人がいない状態で属人化とか気にしても仕方ない。まずは自分が詳しくなってから考えるでよい 自分用メモを作る キャッチアップしたことを書き残していく。ドキュメントじゃなくてSlackに垂れ流すでもいい 過去のドキュメント・やりとりを探す 全体像を把握できるドキュメントがないかを探すのを最初にやってる ここは近道はない。とにかく全部集めて全部読む気持ちで臨む Google D
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GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような（信じられない）6つの使用例を紹介 | AI専門ニュースメディア AINOW
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