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めちゃくちゃ良い記事でした。 「OSS は使っていることを公言するだけでも貢献になる」と songmu さんが言っていたので、私も貢献したいと思います。 僕も貢献したいのでよく使うコマンドラインツールを紹介していきます。 特定のプログラミング言語等に依存するツールは省いています。 actionlint - GitHub Actions の Workflow ファイルの静的検査 GitHub Actions の Workflow ファイルの静的検査ツールです。 かなり精度が高く、色々な設定ミスを検知してくれます。 エラーメッセージも見やすくて助かります。 aicommits - コミットメッセージを自動生成 変更内容を元に自動でコミットメッセージを AI が生成してくれるツールです。 コミットをする前にちゃんと確認してくれるのも安心感があって良いです。 cLive - ターミナル操作を自動化
gcping [options...] Options: -n Number of requests to be made to each region. By default 10; can't be negative. -c Max number of requests to be made at any time. By default 10; can't be negative or zero. -r Report latency for an individual region. -t Timeout. By default, no timeout. Examples: "500ms", "1s", "1s500ms". -top If true, only the top (non-global) region is printed. -csv-cum If true, cum
Pydanticに6行書き加えるだけで、ArgumentParserと同じ使い方ができるから便利よ、という小ネタPythonArgumentParserpydantic この記事について Pythonのバリデーター(Pydantic)を、Pythonの引数のパーサーとして使う方法を紹介します 何が嬉しいの? Pydantic以外のOSSライブラリは不要です Pythonファイルに渡された引数を検証、型変換させることができます Pydanticで定義を書くだけでよいため、ArgumentParserよりも楽です IDEの補完が効くようになります 方法 BaseModelを継承したクラスに、以下の関数を書き加えます @classmethod def parse_args(cls): parser = ArgumentParser() for k in cls.schema()["propert
We all have data that we need to store, and then find. Regardless of type, data tends to build up. Eventually, we need some system for organizing it into sensible categories. It turns out, this problem is harder than it seems. In this article, I'm going to be talking about organizing digital files. However, most of the problems (and some of the solutions) also apply to paper files, spreadsheet tab
This article continues the long-lost series on how to migrate away from terminal protocols as the main building block for command-line and text-dominant user interfaces. The previous ones (Chasing the dream of a terminal-free CLI (frustration/idea, 2016) and Dawn of a new Command-Line Interface (design, 2017)) might be worth an extra read afterwards, but they are not prerequisites to understanding
Obtain, Scrub, Explore, and Model Data with Unix Power Tools Welcome to the website of the second edition of Data Science at the Command Line by Jeroen Janssens, published by O’Reilly Media in October 2021. This website is free to use. The contents is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. You can order a physical copy at Amazon. If y
CloudDQ is a cloud-native, declarative, and scalable Data Quality validation Command-Line Interface (CLI) application for Google BigQuery. CloudDQ allows users to define and schedule custom Data Quality checks across their BigQuery tables. Data Quality validation results will be available in another BigQuery table of their choice. Users can then build dashboards or consume data quality outputs pro
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