レガシーコードをうまく手なずけて、もう一歩成熟させるにはどうすればいいのでしょう？この投稿では、大規模なレガシーウェブアプリケーションと格闘してきた私が学んだことを紹介します。レガシーコードをうまく手なずけて 、もう一歩成熟させるにはどうすればいいのでしょう？この投稿では、大規模なレガシーウェブアプリケーションと格闘してきた私が学んだことを紹介します。 レガシーコードはリファクタリングで救出可能 耳寄りなお知らせがあります！ リスたちは毎年何千本もの木を植えてくれています 。まあ自分たちが隠したドングリのありかを忘れてしまった結果ですけどね。そしてもうひとつ。 あなたのプロジェクトも救出できる のです。 ボスから任されたプロジェクトが どんなに醜い泥まみれのレガシーコードだったとしても 、そこには 必ず 道があります。道は曲がりくねっていて、木陰にはモンスターが待ち構えていることでしょう。

ソーシャルメディアのAPIとそのレート制限は、あまり気分のよいものではありません。特にInstagram。あんな制限つきAPIを欲しがる人がいったいどこにいるんでしょうね？ 最近のサイトは、スクレイピングやデータマイニングの試みを阻止するのがうまくなってきました。AngelListはPhantomJSすら検出してしまいます（今のところ、他のサイトでそこまでの例は見ていません）。でも、ブラウザ経由での正確なアクションを自動化できたとしたら、サイト側はそれをブロックできるでしょうか？ 並行性を考えたり、さんざん苦労して用意した結果として得られるものを考えたりすると、Seleniumなんて最悪です。あれは、私たちが「スクレイピング」と聞いて思い浮かべるようなことをするためには作られていません。しかし、賢く作り込まれた今どきのサイトを相手にして、インターネットからデータを掘り当てるための信頼できる

(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (2016/12/11、いただきましたフィードバックをもとに翻訳を修正いたしました。) H.264は、動画圧縮コーデックの標準規格です。ネット上の動画、Blu-ray、スマホ、セキュリティカメラ、ドローンなどなど、今やあらゆるところでH.264が使われています。 H.264は注目すべき技術のひとつです。たったひとつの目標、つまりフルモーションビデオの送信に要するネットワーク帯域を削減することを目指した30年以上の努力の結晶なのです。 技術的な面でも、H.264はとても興味深い規格です。この記事では、その一部について概要レベルでの知識を得られることでしょう。あまり複雑だと感じさせないようにするつもりです。今回おはなしする概念の多くは動画圧縮全般にあてはまるものであり、H.264に限ったものではありません

新しい言語やフレームワークを学ぶことは、時には苦闘になることがあります。従来のアプローチは、概念を説明し簡単な例を提供するドキュメントを読むことです。それで十分な場合もありますが、ドキュメントに高度な例や実際のプロジェクトでの使い方が書かれていない場合も多々あります。 ドキュメントに記載されていない問題に出くわすと、大抵の人はStack Overflowで解決策を探します（またはソースコードを丹念に調べます）。しかし、「使っているフレームワークが登場してから十分に期間が経っておらず、思い浮かぶ質問全てにStack Overflowが答えてくれない」ということもありえます。 今まで問題にはまって、こう考えたことはありませんか？ 「誰かが既にこの問題を解決しているはずだ！では、なぜこの問題に対する答えがStack Overflowにないのだろうか？」 そのとおりです。恐らく誰かは既にそれを解決

こんにちは、皆さん。 Python言語の実装に深く踏み込む前に、Pythonの主要な概念を知っておく必要があります。それは非常にシンプルで、 全てがオブジェクトだ ということです。このことは、Pythonの内部構造を学習する際の最初のステップであり、この旅の入り口でもあります。 今回の主なテーマは、Pythonのオブジェクトが実装レベルでどのように扱われているかを理解することです。私たちは、 Python 2.7.8 のCPythonの実装について話をしていきます。 Pythonのソースをダウンロードし、解凍することを想定しているので、ソースコードへの参照は全て、ルートフォルダからの相対的な参照になります。 PyObjectとPyVarObject Pythonでは全てがオブジェクトです。Pythonで使われている以下のものは文字通り、全て C の PyObject です。 関数 スライス

最近、Amazonのエンジニア採用担当者から連絡を受けました。Amazonは、ベルリンオフィスのチームのソフトウェアエンジニアの採用面接をしていたのです。 連絡を受けてから契約書にサインするまでのプロセス全体は、2カ月でした。採用プロセスで経験したことと、私が合格できた理由として思い当たることをお知らせしたいと思います。 この記事で、もし私が何か重要なことに触れ忘れていたら、ぜひコメント欄に書いてください。出来る限りの詳細を回答に書きます。 4月27日：最初の連絡 採用担当者からの連絡は、 LinkedIn 経由でした。ベルリンオフィスのチームのソフトウェアエンジニアを募集しているので、もし興味があれば、最新のレジュメを送って欲しいとのことでした。私は、常にレジュメを最新にしていたので、翌日、Eメールに添付して送りました。 彼女からの返信には、募集しているソフトウェアエンジニアの役割と面接

こんなことを想像してみてください。 あなたは大企業で働いています。仕事はかなり退屈です。端的に言えば、あなたの顔も見たくないという経理担当の3人しか使わないようなアプリケーションのために定型的なコードを書いて、才能を無駄にしているという状況です。 あなたが本当に情熱を注げるのはセキュリティです。毎日、 r/netsec を読み、仕事の後にはバグ報奨金プログラムに参加しています。ここ3カ月間は手の込んだ株式取引ゲームをプレイし、報奨金を得ています。ヒープベースのバッファオーバーフローを発見し、優良株を選ぶ手助けとなるAVRシェルコードをいくつか書いたからです。 あなたが取り組んできたビデオゲームが、実は巧妙な偽装のリクルートツールであったと判明し、全てが変わります。世界最高のセキュリティコンサルタント会社、Mont Piperが人材を募集していて、あなたは面接に行くことになったのです！ 飛行

要約 この記事では、LinuxカーネルにてLinuxプログラムがどのように関数を呼び出すのかについて紹介していきます。 システムコールを行う様々な方法、システムコールを行うための独自のアセンブリの作成方法（例あり）、システムコールへのカーネルエントリポイント、システムコールからのカーネルイグジットポイント、glibcのラッパ関数、バグなど多くの点について説明します。 要約 システムコールとは？ 必要条件に関する情報 ハードウェアとソフトウェア ユーザプログラム、カーネル、CPUの特権レベル 割り込み モデル固有レジスタ（MSR） アセンブリコードでシステムコールを呼び出すことの問題点 レガシーシステムコール 独自のアセンブリを用いたレガシーシステムコールの使用 カーネル側での int $0x80 エントリポイント iret を使用したレガシーシステムコールからの復帰 高速システムコール 3

(2016/7/7、いただいたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) JavaScript、特にNode.jsといえば、 コールバック地獄 がよく連想されます ^(1) 。たくさんの非同期I/Oを扱うコードを書いたことがある方には、おそらく以下のようなパターンはおなじみでしょう。 export default function getLikes () { getUsers((err, users) => { if (err) return fn(err); filterUsersWithFriends((err, usersWithFriends) => { if (err) return fn(err); getUsersLikes(usersWithFriends, (err, likes) => { if (err) return fn (err); fn(null, lik

数週間ほど前にオランダのウィンデスハイム実務専門大学校で客員の講師として講義を行いました。私自身、同学校の卒業生で、恩師たちと連絡を取り続けています。最近、恩師の1人から、多くの学生がITのセキュリティとハッキングについて深く学びたがっているという話があり、客員として講義しないかと招待がありました。喜んで！　講義を面白くするためにハッキングのデモも行うことにしました。 ハッキングのデモを始めたときに、学生に企業の名前を聞き、続いて私がその企業のセキュリティを検査したら面白そうだと考えました。次の段階で全く驚きの発見をしてしまい、その企業のセキュリティを保護するため、デモの方向性を変えざるを得ませんでした。 ユニリーバをハッキング？ ある学生がオランダでも有名な企業であるユニリーバの名を挙げ、私はこの企業を調べるのが良さそうだと思いました。もちろん法律の範囲内で、です。ユニリーバのサイトのH

(注：2020/10/01、2017/6/10、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) 次のコードを用いると、なんとフィボナッチ数列が生成できます。 def fib(n): return (4 << n*(3+n)) // ((4 << 2*n) - (2 << n) - 1) & ((2 << n) - 1) この記事では、その導き方と振る舞いを説明しましょう。 具体的な説明に入る前に、背景としてフィボナッチ数列の概要と計算方法を駆け足で紹介します。すでに数学の専門知識がある方は、導入部分はほとんど飛ばして、「母関数」のセクションをざっと読んでから、「整数の公式」に進んでいただいて構いません。 概要 フィボナッチ数列とは、言わずと知れた以下の数列です。 \[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, \ldots\] この数列の \(n\) 番目

次のステップ 統計学とエンジニアリングを統合する方法はたくさんあるので、うまく始められるように幾つかご紹介しましょう。 計測ツール 統計学の基本に焦点を当ててきましたが、そもそも、どうやって関連するデータセットを生成すればいいのでしょうか？　私たちの答えは、コンポーネントの計測ツールを構造化することです。しかるべき所に正しいフックを使用すれば、私たちが問題をデバッグするために残業しても、パフォーマンスを向上させるために予備のサイクルがある時でも、データは必要な時に得られます。 PayPalのPythonサービスの堅牢性の多くは、信頼性の高いリモートロギング基盤によるものです。そしてこれは rsyslog と似ていますが、より強力なものです。それでも、データを上流に送信する前に、このプロセスは内部の指標を収集する必要があります。メジャーリリースがもう間近なので、2つのオープンソースプロジェク

ソフトウェア開発の原点は可能性の追求であり、不可能を可能にすることです。ひとたび ソフトウェア が開発されると、エンジニアは次に 程度 という課題に向き合うことになります。企業向けのソフトウェアであれば、「速度はどれくらいか」と頻繁に問われ、「信頼性はどの程度か」という点が重視されます。 ソフトウェアのパフォーマンスに関する質問に答え、さらには正しい内容を語る上で欠かせないのが統計学です。 とはいえ、統計学について多くを語れる開発者はそうはいません。まさに数学と同じで、一般的なプロジェクトで統計学が話題に上ることなどないのです。では、新規にコーディングをしたり、古いコードのメンテナンスをしたりする合間に、手が空くのは誰でしょうか？ エンジニアの方は、ぜひ時間を作ってください。近頃は、15分でも貴重な時間と言えるでしょうから、 こちらの記事をブックマークに追加 しておいてもいいでしょう。とに

この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy

Goというプログラミング言語の強みの１つは、 Tony Hoare考案のCSP に基づくビルトインの並行性(Concurrency)です。Goは並行性を念頭にデザインされているため、複雑に並行したパイプラインの構築を可能にしています。でも、それぞれの並行性パターンがどのように見えるものなのか気になったことはありませんか。 もちろん、気になったことはあると思います。恐らくそれぞれ形は違っても、誰もが頭に描いているのではないでしょうか。もし、「1から100までの数字」について聞かれたら、無意識に頭の中で数字のイメージを思い浮かべると思います。例えば、私の場合、自分の前から1から20までがまっすぐに並び、21以降は90度右に曲がり1000以降まで続くイメージが浮かびます。これは多分私が幼稚園の時に教室の壁に沿って数字が貼られていて、ちょうど角に数字の20があったからなのだと思います。別の例えをす

(前編はこちら： 2016年、C言語はどう書くべきか (前編) ) (編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) システム依存の型 まだ「32 bitのプラットフォームでは32 bitのlong型、64 bitのプラットフォームでは64 bitのlong型がいい」という不満があるようですね。 プラットフォームに依存する2つの異なるサイズを使うため、 故意に コードを難しくすることを考えたくなければ、システム依存の型のために long を使おうとは思わないでしょう。 この状況では、プラットフォームのためにポインタ値を保持する整数型、 intptr_t を使うべきです。 モダン32-bitプラットフォームでは、 intptr_t は int32_t です。 モダン64-bitプラットフォームでは、 intptr_t は int64_t です。 int

(訳注：記事をご覧の環境によって文字列が正しく表示されない場合がございます。) 投稿が遅れたFriday Q&Aにようこそ。Swiftユーザの最大の不満の一つに、 String APIがあります。Swiftの文字列APIは難しく鈍いため、多くのユーザが他言語の文字列APIのようであればと感じているのではないでしょうか。今日はなぜSwiftの String APIがこのように設計されているのか（少なくとも私がなぜそう設計されていると思うのか）を説明します。そして、基本的設計の観点から見て、なぜこれが最高の文字列APIなのかを説明します。 文字列とは何か 説明に入る前に、まず基本的な概念を構築しましょう。文字列について、漠然とは理解しているものの、あまり深くは考えないものなのではないでしょうか。文字列をじっくり考えることで、どのようなことが起きているのか理解することができます。 概念としての文

日々の仕事の中で役に立つES2015（ES6）のティップス、コツ、ベストプラクティス、プログラムの見本をご紹介します。コントリビューション歓迎です！ 目次 var vs. let / const IIFEからブロックベースへ アロー関数 文字列 デストラクチャリング モジュール パラメータ クラス シンボル マップ WeakMaps Promises ジェネレータ Async/Await var vs. let / const var の他に、値を格納する let と const という識別子が新たに追加されました。 var とは異なって、 let と const はクロージャのスコープ内で最初に記述されることはありません。 var の使用例です。 var snack = 'Meow Mix'; function getFood(food) { if (food) { var snack

12月、私は PuPPy(the Puget Sound Python users group)の会合でQ&A セッション を行いました。そこでようやくPython 3が誕生した理由と、string/bytesに関する全てを説明しました。Python 3が作られた理由をユーザはもう知っているはずだと思っていたので、私はこの説明で称賛を得たことに、ちょっと驚きました。後で考えてみると、Pythonに詳しい人もそうでない人も含めて大多数の人が、その理由を探すように言われたり、好奇心からその理由を探し当てられるなどと考えた私が愚かでした。ですから、このブログの記事で、Python 3が存在する理由をわかりやすく説明します。後方互換性の全くない unicode / str / bytes の仕様変更は、Python 3のコードの移植の中でも本当に難解な部分ですので、私たちがその仕様変更を選択した理