「Gemfile.lockをgitレポジトリに入れるべきではない！」という主張をします。 - Qiita
きっかけ 「xxxx.lock」(以下lockファイル)みたいなファイルを作るパッケージ管理システムと、作らないものがありますよね。 作る側の例 : Gem(ruby)、cocoa-pods(iOS)、昔のcarthage(iOS)、YARN(js) 作らない側の例 : maven(java系)、最近のcarthage(iOS)、npm(js) 作る側を使っている人たちは、ほとんど「Gemfile.lockをgitにcommitしましょう」という旨の主張をしていますが、 ただ、cocoa-podsを使っている人たちの一部(2割くらいかな？)は、 「Podfile.lockをgit-ignoreするべきだ」という旨の主張をしています。 そこで、lockファイルを作る/作らないの違いと、gitに入れる/入れないの主張の違いが気になって調べて見ました。 そもそも、なぜlockファイルが必要なのか
ニコニコ動画のダウンロードツールをRubyで書いてみた。（まとめ） - いものやま。
これまでの各記事は、以下から。 ニコニコ動画のダウンロードツールをRubyで書いてみた。（その1） - いものやま。 ニコニコ動画のダウンロードツールをRubyで書いてみた。（その2） - いものやま。 ニコニコ動画のダウンロードツールをRubyで書いてみた。（その3） - いものやま。 ニコニコ動画のダウンロードツールをRubyで書いてみた。（その4） - いものやま。 ニコニコ動画のダウンロードツールをRubyで書いてみた。（その5） - いものやま。 これまでの内容を踏まえ、ちょっと整理したコードが以下。 元のNicovideo Downloaderを参考に、ダウンロードの進捗具合が分かるようになってる。 ニコニコ動画から動画をダウンロードする手順まとめ 以下のような流れで動画のダウンロードを行う。 ログイン。 動画のURLにアクセス。 動画情報のURLにアクセス。 動画の実際のUR
Dockerで作る最強のWeb開発環境2017 - Qiita
概要 Web アプリケーションを開発しているときに、開発環境に MySQL や Redis を用意しバージョンを揃え、いや Redis はキャッシュにしか使ってないし必須じゃないから開発環境に無い場合のコードも書いて…… というようなことを2017年にもなってやりたくないので、Docker を使って良い感じにやっていきます。 Docker や Docker Compose に関する基本的な説明は割愛するので、公式ドキュメントをあたってください。 目標 コマンド一発で必要なサービス群が全て立ち上がるようにする Docker Compose を使い、1サービスごとに1コンテナを立ち上げる vendor や node_modules は、ホスト側のものと完全に分離する。OS が違う場合、Native extension があると問題の原因になるので避けたい。 ホスト側ではエディタと git さえ
Ruby の yield って結局なんなの？ - YNote
yield って、いまいち分かりにくいですよね。。 わからない⇒調べる⇒忘れる⇒調べる⇒忘れる⇒… のエンドレスループから抜け出すために、自分なりにまとめることにしました。 ブロック いきなり yield じゃないやん！という感じですが、我慢して見てみてください。 …じ・つ・は、Ruby のメソッドはすべて「ブロック」を引数にすることができます。 最近知りました(；ω；)。 def hogehoge( x ) return x + 2 end p hogehoge( 3 ) p hogehoge( 5 ){ p "foo" } ブロックってのは、{ p "foo" } みたいに "{" と "}" に囲まれたやつね。"do" 〜 "end" でもいいみたいだけど。 これを実行すると、 5 7 となります。{ p "foo" } はまるっきりシカトです。 (・∀・) …が、以下のようにすると
PythonからRubyに移行した人間の印象 - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
今日の料理 安物のねぎとろは、納豆と良くあう。 前提 はじめてのにき(2016-06-16) より。 このエントリの立ち位置について 元々はPythonを勉強していたのだけれども、仕事の関係上、Rubyを主軸にすることにした人間のエントリです。ちなみに、PythonとRubyの立ち位置には詳しくなく、主観を元に構成されているので、客観的な部分に関しては弱いことをお断りしておく。また、現時点での知識が2.7になっているので、3.5では多少違う点があるかもしれない。 なぜならPythonのほうが「わかりやすかった」から まず最初に、Pythonのほうが機械科学系の人に支持されやすい傾向としてあるのは、Pythonのライブラリ、例えばNumpyであったり、Scipy、または各種機械学習系のライブラリなどの影響が大きいのは間違いない。最近の機械学習ブームのせいなのか、Pythonも「エモい人(エモ
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