クラスを作ることをサボらない - 絵描きエンジニアの日常
JJUG CCC 2018 Fallのいくつかのセッションで型についての話があったので書きたくなった。 この話はJavaやScalaみたいな静的型の世界の思想で、多分Rubyとかでは違う思想だとおもう。 Javaを書いてるときのおれきゅーの脳内 型を定義して取りうる値を狭めることで 間違った使い方ができないようにする ことを最初に考えてる。多分。防御的プログラミングってやつなのかな？しらんけど。 とにかくエラーはより早いタイミングで見つかるほうが良くて、実行時よりコンパイル時にわかるほうが便利だし、コンパイル時よりエディタ上でリアルタイムに分かるほうがもっと良い。 たとえば汎用的な型を使うとこんなミスがあり得る。 long id = 10; new User(id); new Item(id); 静的型なら多分こうかけるほうが間違えなくて嬉しい。 Id<User> id = Id.of(1
Webアプリケーションフレームワーク導入時に考慮すべき22の観点 - Qiita
本記事では、 チームによる持続的に変更可能なWebアプリケーションの開発を目標に、フレームワーク導入時に考慮すべき22の観点を紹介する。 フレームワークによって特徴は異なるが、本番導入にあたって、考慮すべきポイントはあまり変わらないので、極力フレームワーク1に依存しすぎないよう配慮する。また、話をシンプルにするため、REST APIを提供するアプリケーションを題材とする。 前提 ソフトウェアのエントロピー ソフトウェアがエントロピー増大の法則を避けられないことを、体感している開発者は多いだろう2。普通にアプリケーション開発を続けると、開発スピードは鈍化し、品質は低下してバグが増え、開発者からは技術的負債への怨嗟の声が聞かれるようになる。エントロピー増大というフォースは極めて強力で、意思を持って立ち向かわなければ、容易にダークサイドに堕ちてしまう。 関心事の分離 大規模Webアプリケーション
Rubyっぽく楽にIO処理を書けるライブラリScaruby 0.3をリリースしました - kmizuの日記
Scalaは標準IOライブラリが非常に貧弱な言語です。scala.ioはまともに使えるものではありませんし、JDKのライブラリのIOを使うのも面倒です。そこで、サードパーティのIOライブラリを使うことになります。そこで、いくつかサードパーティのIOライブラリを見てみたところ、いずれも自分のやりたいことをぱっとできるように思えなかったので、自分で作ってみることにしました。 なお、better-filesは、自分の要求に一番近かったですが、java.ioやjava.nioがインタフェース部に露出しているのがあまり好みではありませんでした。 そこで、 java.ioがインタフェースに露出しない Rubyのように簡単なIO処理が簡単に書ける リソースの後始末は可能な限り簡単に 多数のリソースをネストせずに扱える オーバーロードをしない（！） を目標として、新しいライブラリScarubyの開発を始め
Apache PredictionIOのコミッタになりました - たけぞう瀕死ブログ
Apache PredictionIOはSpark MLlibを中心に、学習データやモデルデータを格納するためのストレージ、機械学習を利用したアプリケーションを定型的に開発するためのフレームワーク、作成したアプリケーションをWebサービスとしてデプロイする機能などを提供するもので、元々は2013年に創業されたPredictionIO社で開発されていたのですが、2016年2月にSalesforce社に買収され、Apache Software Foundationに寄贈されたものです。 github.com 弊社の機械学習チームでは機械学習を応用したアプリケーションを組織的に開発していくにあたり、開発・運用基盤としてApache PredictionIOに取り組んでいるのですが、このたび弊社から以下の4名がコミッタとしてPredictionIOの開発に参加させていただけることになりました（El
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