{ "python.linting.enabled": true, "python.linting.flake8Enabled": true, "python.linting.flake8Path": "./.venv/bin/pflake8", "python.linting.pylintEnabled": false, "python.linting.lintOnSave": true, "python.formatting.provider": "black", "editor.formatOnSave": true, "python.linting.mypyEnabled": true, "[python]": { "editor.codeActionsOnSave": { "source.organizeImports": true } } }
概要 Pythonプロジェクトのフォーマッターにisortとblackを使う場合、両者にはフォーマットルールが異なる部分があるので、isort側でblackと競合しないように設定する必要がある。 これまでは、blackの公式ドキュメントに紹介されているisortの設定をコピーして、pyproject.tomlやtox.iniに貼り付けていた。 github.com ところが、最近、isortの設定にprofileというオプショングループのようなものがあり、black互換用のprofileも提供されていることを知った。 pycqa.github.io 従って、以下のように1行設定するだけで、black互換の各種オプションをコピペするのと同じ効果が得られる。 ※ 具体的に設定されるオプション値もドキュメントに記載されている。 profile = blackこの書き方の方が保守性が高そうだなと思
先日、こちらの記事を拝見したのですが、Firebase卒業の理由1位に 「クラウド破産の恐怖」 が挙げられていました。 Firetoreは並列性の高いデータベースですから、ちゃんと作っていれば100万人同時接続でもびくともしません。しかし逆に言えば、もしプログラムに誤りがあって大量の無駄な読み書きが発生すれば、ものすごい勢いでコストが嵩んでいくことになります。実際私も何度か開発中にコーディングミスをして無限再読み込みをしてしまったことがあります。その時は明らかにアプリの動作速度が低下したのですぐに気付きましたが、この危険については私もそれなりに気になるところではあります。そこで、 予算をオーバーしたらFirestoreを自動で停止する仕組み を作ってみることにしました。 プログラムから予算とコストを管理する プロジェクトの現在のコストや予算の通知を受ける方法については、以下の公式ドキュメン
どうも、ANDPADバックエンドの原田(tomtwinkle)です。 1週間ぶりくらいですね。 Rancher Desktop と Docker Desktop の差異 LocalでMySQL / LocalStack / MinIO 等のContainer立ち上げたりする程度なら特に差異はなさそうです。 今まで通り docker コマンドや docker-compose コマンドがそのまま使えます。 Rancher Desktop公式ではこんな感じに書いてますが、細かい所はもう少し使って見ないとわからないですね。 Rancher Desktop vs Docker Desktop 細かい話はリンクアンドモチベーションさんのテックブログを見てフムフムしていました。 link-and-motivation.hatenablog.com ご注意 Rancher Desktopを利用することでC
AWS は本日、MySQL 5.7 および 8.0 の Amazon Aurora MySQL 互換エディションで Amazon S3 へのスナップショットのエクスポートが最大 10 倍の速度になったことをお知らせします。パフォーマンスの向上は、手動スナップショット、自動システムスナップショット、AWS Backup サービスで作成したスナップショットを含む、すべてのタイプのデータベーススナップショットをエクスポートする際に自動的に適用されます。 この機能により、お客様は Amazon Aurora データベースから最大 10 倍の速度でデータをエクスポートし、AWS CLI または AWS マネジメントコンソールを使用して Amazon S3 バケットにデータを保存することができます。データをエクスポートした後、Amazon Athena や他のツール、サービスを使用してエクスポートした
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
CTOの藤村です。つい最近まで STORES ブランドアプリ のチームでRailsを書いていました。 STORES ブランドアプリ のRailsリポジトリではdatabase_cleanerを(strategy = truncationで)使ってテスト中のデータベースをリセットしており、このことがテストコードの品質、速度などで重荷となっていました。 これを、テスト実行時にテストコード自体を書き換えて改善する仕組みを作り、先日無事Transactional Testへの移行が完了しました。ということで気分がとてもよいので、どうやったか共有させてください。 課題 STORES ブランドアプリのRailsのテストコードは速度に課題がありました。 テストデータを片付ける仕組みとして、 Railsエンジニアにはお馴染みのdatabase_cleanerというGemを使っていました。database_
pixiv事務局です。 現在、制作過程のすべて、もしくはほとんどをAIによって生成された作品(以下「AI生成作品」といいます)に関するお問い合わせを多数いただいております。 pixivでは2022年10月下旬から、従来の投稿作品とAI生成作品のすみわけが可能となるよう、下記のようなサービス変更を開始する予定です。 ■機能改修 ・投稿編集時にAI生成作品と設定できる機能の提供 ・AI生成作品を検索時などにフィルタリングする機能の提供 ・従来の作品とは分けた、AI生成作品のみのランキングの提供 詳細は、機能リリース時にお知らせいたします。 上記の機能変更は必ずしも恒常的なものではなく、必要に応じて見直しや変更を行います。今後の対応については、利用規約やガイドラインの変更、pixivの各種機能変更等も含めてさらに検討してまいります。 pixivではこの先、創作過程におけるAI技術の利用がより普及
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