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2016年12月22日のブックマーク (5件)

  • PHPUnitのモックで設計とリファクタが捗る | 48JIGEN *Reloaded*

    class TwitterClient { public function tweet($message) { return true; } } $hoge = new TwitterClient(); $hoge->tweet('大心なう'); // trueが返る class ClientContainerTest extends PHPUnit_Framework_TestCase { public function test_モックを書いてみる() { $hoge = $this->getMock('TwitterClient', array('tweet')); $hoge->expects($this->any()) ->method('tweet') ->will($this->returnValue(true)); $hoge->tweet('大心なう'); // true

    PHPUnitのモックで設計とリファクタが捗る | 48JIGEN *Reloaded*
  • モックによるインターフェイスの発見 - Digital Romanticism

    設計ツールとしてのモックの使い方について考える。 導入 先日、"Mock Roles, not Objects"の日語版「ロールをモックせよ」を公開しました。この論文は2004年に書かれたもので、著者はSteve Freeman氏、Nat Pryce氏、Tim Mackinnon氏、Joe Walnes氏という豪華メンバーです。また、Steve Freeman氏とNat Pryce氏は『Growing Object-Oriented Software, Guided by Tests (Addison-Wesley Signature Series (Beck))』(いわゆるGOOS)の著者でもあり、"Mock Roles, not Object"で語られている思想はGOOSのベースになっているとも言えます。 今回は、この"Mock Roles, not Objects"(以下、MRnO

    モックによるインターフェイスの発見 - Digital Romanticism
  • Macでの開発環境構築をできる限り自動化する。 - Qiita

    2023-03-24追記 気がつけばこのポストも7年の月日が経過しました。 くっそしょうもない話でしかないのに、妙に人気のある記事です。 実のところあの頃のスクリプトを秘伝のタレのように微妙に変えながら使い続けて、と来たわけですが、 そうこうしている間に、時は流れ、Appleはx86を捨て、そしていつの間にか人類は自分の母語でやりたいこと書けば大体よしななコードが書かれる時代が到来しました。文字通りの未来です。 そして、Macをセットアップする最初に数時間を節約するために、わざわざスクリプトを親切に書き直すというモチベーションはそうそう湧くわけもなかった私に、7年前にやるべきだったことを変わりに、私でも、ましては人類でもなく、コンピュータ自身がその仕事をやってくれる時代が訪れました。 ありがとう、ChatGPT。彼(彼女?ああ、non-binary?コレも違うな)がやってくれました。 (

    Macでの開発環境構築をできる限り自動化する。 - Qiita
  • ペアプログラミングして気がついた新人プログラマの成長を阻害する悪習

    最近、あまりプログラミングが得意でない人のサポートをする形で、長い時間にわたってペアプログラミングを行っている。そのなかで、気がついた悪い習慣と成長するための良い習慣というものをまとめてみる。 この記事のバックグラウンドとなる体系的知識がになりました。 エンジニアリング組織論への招待 ~不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング あわせて読みたい 経営者マインドが足りない!vs. 現場に任せてくれない!の対立をなくすカードゲームをつくった話 新人プログラマに知ってもらいたいメソッドを読みやすく維持するいくつかの原則 新人プログラマに知っておいてもらいたい人類がオブジェクト指向を手に入れるまでの軌跡 ペアプログラミングして気がついた新人プログラマの成長を阻害する悪習 あきらめるにはまだ早い!ソースコードの品質向上に効果的なアプローチ 心理的安全性ガイドライン(あるいは権威勾配に関する一

    ペアプログラミングして気がついた新人プログラマの成長を阻害する悪習
  • DeepLearning研究 2016年のまとめ - Qiita

    DeepLearning Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 はじめに はじめまして。 Liaroという会社でエンジニアをしている@eve_ykと申します。 今年もあと僅かとなりました。 ここらで、今年のDeepLearningの主要な成果を振り返ってみましょう。 この記事は、2016年に発表されたDeepLearning関係の研究を広く浅くまとめたものです。今年のDeepLearningの研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 それぞれの内容について、その要点や感想なんかを簡単にまとめられたらと思います。 特に重要だと思った研究には★マークをつけておきます。 非常に長くなってしまったため、興味のある分野だけ読んでいただければと思います。 言い訳とお願い 見つけたものはコードへのリンクも示すので、プログラミングに関係ある記事ということで… 分野的にかなり偏っ

    DeepLearning研究 2016年のまとめ - Qiita