英語を勉強したいが技術も勉強したい。それは技術者にとって悩ましい悩みではいだろうか。そんな悩める技術者諸君にとって喜ばしい知らせがある。MySQLの勉強も英語のリスニングも同時にできる、そうOurSQL Database Community Podcastならね。 OurSQL: The MySQL Database Community Podcast だいたい1回30分前後でMySQLについて様々なトピックについてのディスカッションが行われている。既にエピソード69までたまっているのでまさに聞き放題だ!Webページ上で直接聴くこともできるし、お気に入りのミュージックプレイヤーで聴くなら下記のPodcast FeedのURLを登録すれば良い。筆者はAmarokで聴いている。 http://technocation.org/audio/feed Enjoy!!
10.7. itertools — 効率的なループ実行のためのイテレータ生成関数¶ バージョン 2.3 で追加. このモジュールではイテレータ(iterator)を構築する部品を実装しています。 プログラム言語 APL, Haskell, SML からアイデアを得ていますが、 Python に適した形に修正されています。 このモジュールは、高速でメモリ効率に優れ、 単独でも組み合わせても使用することのできるツールを標準化したものです。 同時に、このツール群は “イテレータの代数” を構成していて、 pure Python で簡潔かつ効率的なツールを作れるようにしています。 例えば、SML の作表ツール tabulate(f) は f(0), f(1), ... のシーケンスを作成します。 このツールボックスでは imap() と count() を用意しており、 この二つを組み合わせて i
Overview Epydoc is a tool for generating API documentation for Python modules, based on their docstrings. For an example of epydoc's output, see the API documentation for epydoc itself (html, pdf). A lightweight markup language called epytext can be used to format docstrings, and to add information about specific fields, such as parameters and instance variables. Epydoc also understands docstrings
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」(グーグルにおけるバグ予測)で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
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