いただきましたー！わーい。脳に収めるぞー！ @haradakiro @ryuzee pic.twitter.com/3Qd6EvPioU— SHIIBA Mitsuyuki (@bufferings) June 13, 2024 明日（2024年6月18日）発売！ www.oreilly.co.jp どう書くのがいいんだろうなぁ？ 複雑なコードと向き合うときは「あー、これはメモを取りながら読まないと迷子になるやつだ」ってなる。最初はわりとキレイに作られていたとしても、機能追加を重ねていくとだんだん読めなくなっていく。 だから「時間が経っても読みやすいコードってどう書くのがいいんだろうなぁ？何かヒントがあるかなぁ？」って思いながらこの本を開いた。先に書いておくと、ヒントはあった。 アウトサイドインのTDD 全然予想してなかったから、おー！と思ったのが、説明をTDDで進めていくってところ。好き
ランサムウェアがシャットダウンされたPCをリモートから Wake-On-Lan(WOL)で強制起動させ暗号化する手口の話→ソースコードでの解説が凄い
📕「マルウエアの教科書」著者 | 吉川孝志 | 増補改訂版🌟発売中 @MalwareBibleJP 【登録不要&無料公開】ランサムウェア攻撃グループ同士の繋がりやリブランドなどをまとめた一覧図（マップ）の最新版(PDF)を公開しました。 ぜひご自由にダウンロードしご活用ください。 前回バージョンの公開が2023年末でしたので、実に半年ぶりの更新になってしまいましたが、マップのサイズを2倍に拡大し、新たに50以上の攻撃グループに関する関連情報を新規追加・更新するなど、様々な改良を加え大幅アップデートしました。 ⚫︎「ランサムウェア/ 攻撃グループの変遷と繋がり − MBSD Ransomware Map Rev.2.20」 ⭐️新規＆変更点： ●全体のレイアウトとサイズを大幅に見直し、情報をより見やすく整理しました。 ●攻撃グループ同士の関連性が一目でわかるようにデザインを視覚的に刷新。
競プロ出身者・機械学習出身者の問題コード
https://anond.hatelabo.jp/20240625191650 競プロ出身者だけじゃなく、機械学習出身者も問題コードが多い 印象の問題ではなく実際に下記のようなコードが多い 念のため言っておくと底辺大や文系出身プログラマーも同様の傾向にある 正常系しか意識していない一番多いのはコレで異常系の動作を全く意識していない 入力値に想定外のものが入ることを考えていなかったりI/Oに関わるエラーについても配慮がない 「エラーが出たらとにかくtry-catchしてログ吐いて終わり」 ならまだマシな方で、「握りつぶして処理続行」みたいなことも平気でやる 「ここの処理でエラーログが出てるから対処よろしく」 「対処しました！（握りつぶし）」 とか滅茶苦茶多い セキュリティに関する意識が低い異常系の話と被るけど基本的に性善説でコード書くのでセキュリティの不備がめちゃくちゃ多い API作らせて
はじめに コードを書かずにWebサイト/アプリ/ツール等の制作ができるノーコードツールが最近流行っていますよね。 私自信、半年ほど前からn8nやActivepiecesといったOSSのノーコードツールやPower Automateなど、幾つかのノーコードツールを触っていたですが、ツールとして未成熟であったり自由度が低かったりと、「結局流行らないのでは？」と感じています。(GPTのそれと一緒で期待値が高いだけなんですかね) ノーコードツールの幻想 D&D操作だけで直感的に操作できるノーコードツールは、一見、プログラミング初心者にとって救世主のように映ります。しかし、それは十分な選択肢なのでしょうか？ 本当に手軽ですか？ 多くのノーコードツールでは、よくあるような定型作業のテンプレートとD&D操作で実装できるUIを提供することで、直感的に操作できるよう設計されています。 一見、自由度の高い開発
良いコードってどんなコードですか？という質問を受けたら何と答えるか - snoozer05's blog
技術顧問先で、一生懸命コードに向き合っているプログラマーになりたての方から、次のような質問をもらいました。 最初に面談した時、1年後にいいコードが書ける、上手に書けることを目標にしましたが、 先日スクール時代の同期（それぞれRubyの会社で働いている）と話したところ、会社ごとにレビューの仕方やコードに関する基準がさまざまなようで、良いコードとはなんなのか疑問に感じました。「いいコード」とは、みたいな部分で島田さんの考え方をお聞きできたら嬉しいです。 この質問にぼくは次のような回答をしたのですが、「この質問が来たら他の人はどんな回答するんだろうな」に興味があるので、ここにしたためておきます。もしよかったら「若者にこれを聞かれたら自分ならこう答える」をコメントなどで残していってもらえたら嬉しいです。 とても大事な疑問を見つけられたんだなあと思います。 「良さとは何か」ということに向き合う必要の
Googleに存在するコードを読みやすく保守しやすい形に保つ取り組みを行うグループ「Code Health」が、「DRYを早まって適用しないこと」と題した記事を公開しました。 Google Testing Blog: Don't DRY Your Code Prematurely https://testing.googleblog.com/2024/05/dont-dry-your-code-prematurely.html DRYは「Don't Repeat Yourself」の略称で、コードを重複させないことを重視する考え方です。重複するコードが存在していると、特定の機能を変更しようとした時に同じ機能を持つ部分を全て探して同時に変更する必要があり、見落としやミスが発生する危険性が高まります。一方、コードの重複を防げていれば一カ所だけを変更すればOKというわけ。 一見DRYを厳しく適用
コードを書き始める前からテストをずっと考える ─ 継続的テストモデルとシフトレフトなテスト活動をアジャイルにどう取り入れるか - Agile Journey
読者の皆さんは、テストについてどのようなイメージをお持ちでしょうか。「開発の後に行う確認作業」といったイメージを持たれている方もいるかと思います。 しかし、開発しようとしているソフトウェアに不具合の混入を防ぐには、もっと早い段階でテストについて考えることが必要です。こういったテスト活動は、プログラムを1文字も書いていないときから始めることができるのです。 本記事では、2016年に提唱された継続的テストモデルを紹介しつつ、アジャイルとも親和性のあるシフトレフトなテスト活動について解説していきます。 DevOpsにおけるテストの考え方 DevOpsのループ図とは何か？ 継続的テストモデルとは何か 継続的テストモデルにおいてテストは「活動」である シフトレフトなテスト活動とシフトライトなテスト活動 シフトレフトなテスト活動としてのテスト駆動開発 コード実装を始める前から行うテスト活動 シフトレフ
はじめに エンジニアの皆様、テストコードはちゃんと書けておりますでしょうか？（挨拶） どんな開発言語や開発手法を導入していたとしても、アプリケーションの機能実装とテストは表裏一体であると言えます。場合によっては機能の作り込みよりも時間をかけるべきケースが多いくらい重要である（・・・と信じたい）反面、デッドラインが近づくにつれて真っ先に工数が削られやすく軽視されがちな工程でもあります。 時間に追われてテストコードを書いた結果、テストの体をなしていないコードになっていたり後で見返したときに記述が煩雑すぎてメンテ不能になっていたり・・・といった苦い経験は誰しもがあるかと思います。かくいう自分もそんなことは多々ありました。 そんな今までの経験則を基に「自分がテストコードを書くにあたってどんなことを意識しているのか？」をいくつかピックアップして備忘録も兼ねて紹介したいと思います。 一応注意なのですが
ChatGPTにgitのリポジトリ渡すと全ソースコード.txtをダウンロードさせてくれるやつ〜〜〜〜（AIに食わせるコード一覧が欲しい時用）
クレデンシャル含むソースコードをChatGPT等のクラウドLLMサービスにアップロードしないでください。 今回のプロンプトはオープンなリポジトリのみを対象としており、シェルスクリプトが実行される環境もChatGPT側のクラウド上のサンドボックス内のみを想定しています。 ローカル環境では以下のシェルスクリプトをそのまま実行せずに、ご自身が作成したシェルスクリプトを利用してください。 以下はソースコードのプロジェクトルートで実行することで、ソースコードのダンプを.txt形式でダンプするシェルスクリプトです。 \`\`\` #!/bin/bash # バイナリファイルかどうかを判定する関数 is_binary_file() { local file="$1" local file_output file_output=$(file "$file") if [[ "$file_output" ==
Pythonの爆速化を可能にするにはどうすればいいのか。ツールやライブラリに頼る前に、まずはピュアPythonに組み込まれている機能を使い、コードの最適化を図るべきです。なぜなら、処理速度の課題を解決できる可能性が高いからです。今回はPythonのパフォーマンスを劇的に向上させるためのテクニックを解説した『爆速Python』（翔泳社）から、Pythonの組み込み機能のパフォーマンスを引き出す方法を紹介します。 本記事は『爆速Python』の「Chapter 2 組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ※本書はTiago Rodrigues Antãoによる『Fast Python: High performance techniques for large datasets』（Manning Publications）の邦
良いテストコードのために悪いテストコードを理解する - 不安定なテスト編: iOSアプリ開発ユニットテストの場合
「モバイルアプリ開発における良いテストコードの考え方」の発表資料です。 https://trident-qa.connpass.com/event/320151/
AIで簡単に実装コードを生成できる！ テキストからCSSアニメーションのコードを生成できるツール -AI CSS Animations
簡単にCSSアニメーションのコードを生成できるAIツールが登場しました。テキストや音声でプロンプトを入力するだけで、複雑なCSSアニメーションでも数秒でコードが生成されます。 生成されたCSSアニメーションはその場ですぐ...記事の続きを読む
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脳に収まるコードの書き方を読んだ。面白かった。 - Mitsuyuki.Shiiba
ノーコードって結局使えないよね～って話 - Qiita
「コードに早まってDRY原則を適用しないこと」とGoogleが呼びかけ
テストコードを書く上で個人的に気をつけている5つのこと - Qiita
Pythonの爆速化！ ピュアPythonに組み込まれている機能でコードの最適化を実現するには
ベンキュー、コードが見やすいプログラミング向けモニター3機種
