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
Intro Chromium にコントリビュートするためには、ソースコードを理解する以外にも、もろもろ必要な周辺知識がある。 ドキュメントはかなり整備されている方ではあるが、そのドキュメントにたどり着くのが難しい場合もある。 レビュアーなどが親切に教えてくれるものをローカルにメモしているが、それも散らばってきたため、ここにまとめることにする。 まずは初期状態で公開するが、どんどん更新していき、長くなっても分割しないで追記を繰り返そうと考えている。 関連サイト 始めて取り組もうとすると、まずどこを見ればわからないところから始まる。 似たようないくつかのサイトがあり、使い分けがされているからだ。 code search https://source.chromium.org/chromium/chromium/src コードをインタラクティブに検索するためのサイト Workspace 風の U
初めに 最近Visual Studio Codeの代わりとなりえるCursorというエディタが 話題になりつつあります！ AI搭載機能がついているということで、好奇心だけが取り柄の私は 早速触ってみました。 結果開発の効率がかなり上がるのでは？ と思い記事にしてみました！ Cursorとは？ CusorはAnysphereが開発したエディタツールであり、 Visual Studio Codeが基になっています(VScodeのフォーク)。 また公式には、下記の記載があります。。 AI とのペアプログラミング用に設計されたエディターでソフトウェアをより迅速に構築 んん？ AIとペアプロという意味深な記載が。。 もう少し特徴を具体的にします。 Cursorの特徴 ・・・少しだけイメージできてきたでしょうか？ ChatGPTを利用している方も多いかとは思いますが、エディタで使えると 開発効率が上が
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 Mirrativ では 2020年頃から サーバサイドの技術をPerlからGoへのシステム移行 を行っており、2024年現在でもサグラダファミリアのように移行作業は継続しています PerlとGoという2つの環境を同時に運用していますが、 基本的には 新機能は Go で実装 し、 Perlでは積極的に新規実装を行わない というスタイルで進めていました しかし、既存の機能の一部に手を加えたいとなった場合、まだまだ Perl の実装に手を加えることが一定あり、Perl から Go の機能を呼び出したいというニーズが出てきました （配信やギフトといったビジネスの根幹を支えるレガシーな実装においては顕著） そこで PerlXS を利用することで Perl から Go を直接呼び出せるようにできないかと考え検証を進めることにしました Goの -buildmode=c-shar
土日で完成！ 趣味のラズパイ ChatGPTで遊ぼう——ラズパイで作ったデジタル時計に天気情報も表示させる｜fabcross
天気予報をデジタル時計に加えるには、外部の天気予報APIを利用する必要があります。一般的に利用されるのはOpenWeatherMap APIですが、これを使用するにはAPIキーが必要です。APIキーはOpenWeatherMapのウェブサイトで無料で取得できます。 以下の手順では、OpenWeatherMap APIを使用して現在の天気情報を取得し、それをOLEDディスプレイに表示する方法を示します。このコードは前の時計と曜日を表示するコードに基づいています。 ### 必要なライブラリのインストール - 天気情報を取得するために`requests`ライブラリを使用します。このライブラリがまだインストールされていない場合は、インストールしてください。 pip3 install requests ### OpenWeatherMap APIの設定 1. OpenWeatherMapの[公式サイ
E2Eテストを Playwright で作り直して開発プロセスに組み込む話 - SmartHR Tech Blog
こんにちは。SmartHR プロダクトエンジニアの sasaki (@s_sasaki_0529) です。 今回は、私が開発に携わっている届出書類機能における E2E テストを、Capybara + Selenium の構成から Playwright に移行し、開発プロセスに組み込んだお話をします。 扱う話題 E2Eテスト基盤を移行する具体的な背景と理由 移行における提案から、合意形成までの流れ 移行後の開発プロセスがどう変わったか 扱わない話題 Playwright など、記事内で扱う技術要素自体の詳細説明 移行作業自体の詳細 テストコードの設計・実装に関する具体的なテクニック なお、本記事では便宜上、移行前の E2E テストを「旧テスト基盤」移行後を「新テスト基盤」と呼称します。 届出書類機能について E2Eテストに限らず、テストというのはプロダクトの特性によって最適な手法は大きく変わ
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
はじめに こんにちは、retail HUBで Software Engineer をしているほんだです。 今回は私が現在着手している事業譲渡されたアプリを社内で持続的なプロダクト開発を行える状態にするリプレイスプロジェクトをどのように行っているか紹介しようと思います。 この記事ではリプレイスを行うにあたってどのようなことを課題に感じてその課題に対してどのような解決策をとったか主にサーバーの実装について説明しています。 ネットスーパーアプリとは 現在弊社ではネットスーパーアプリとして Web アプリとスマホアプリの二つのシステムを提供しています。 Web アプリは販促コンテンツの設定や売り上げの管理・集計を行うことが可能な管理システムと受け取り方法に応じた価格変更や送料変更にも対応し、消費者の柔軟な買い物を実現するお客様向けアプリを 17 の小売り様に、スマホアプリでは Web アプリのお客
画像生成ソフトウェア「ComfyUI」のノードにキーロガーが仕込まれていたことが発覚、クレジットカード情報やパスワードなど全ての入力が筒抜けに
ノードベースの画像生成ソフトウェア「ComfyUI」向けに作られたノードの一つ「ComfyUI_LLMVISION」にマルウェアが仕込まれていることがわかりました。発覚後、ComfyUI_LLMVISIONのGitHubリポジトリが削除されています。 PSA: If you've used the ComfyUI_LLMVISION node from u/AppleBotzz, you've been hacked byu/_roblaughter_ incomfyui クリエイターのロブ・ラフター氏がRedditで共有したところによると、ComfyUI_LLMVISIONをインストールして使用した場合、ブラウザのパスワード、クレジットカード情報、閲覧履歴がWebhook経由でDiscordサーバーに送信されてしまうとのこと。 ラフター氏自身も影響を受け、ComfyUI_LLMVISIO
業務で使える一歩進んだPython使いになるために / To become an advanced user of Python that can be used at work
This slide is used by my talk session on PyCon APAC 2023 in Japan. このスライドは2023年のPyCon APACで発表したものです。
【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog
はじめに RAGとは 構成図 作成リソース Lambda 1. PDFから文書抽出&Embedding取得Lambda 2. 回答作成用Lambda AWS SAM テンプレート Streamlit 動作確認 まとめ はじめに こんにちは堤です。 Amazon BedrockがGAとなり、AWS内で完結してLLMアプリケーションを構築できるようになりました。 試しにRAGアプリケーションを作成してみようと思いましたが、現状AWSでRetrievalするデータソースを作成しようとすると、Amazon OpenSearch Serverless やAmazon Kendraを使用するしかありません。これらのサービスを使うのはコストもそれなりにかかり少しハードルが高いなーと思っていたら以下のブログを見つけました。 aws.amazon.com 構成図を見ると分かるように、S3にembedding
アジャイルプラクティスガイドブック チームで成果を出すための開発技術の実践知 チーム・組織にプラクティスを導入し、根付かせるために！ 116の手法を一冊にまとめた“実践”の手引き チームでのアジャイル開発には、開発技術やツールなどの「技術プラクティス」の活用が重要です。 プラクティスはそれぞれの目的や役割を意識することで効果を発揮します。しかし、目まぐるしく状況が変化する開発では、当初の目的を忘れて、プラクティスに取り組むこと自体が目的化してしまうチームも少なくありません。 本書は、チーム・組織でアジャイル開発に取り組んできた著者が、プラクティスの効果的な選択・活用のしかたについて、自らの実践経験に基づいてまとめたガイドブックです。 架空の開発現場を舞台にしたマンガとともに、チーム開発の様々なシーンで役立てられるプラクティスを、幅広くかつわかりやすく解説しています。開発現場に備えておけば、
20XX 年、我々人類は進化著しい AI に驚くしかない日々が続いています。ソーシャルメディアに驚きがあふれインプレッションを競う様はまさに大海賊時代、いいねの海賊王に俺はなる、とばかり飛びぬけて耳目を引く超新星 ( スーパールーキー ) が頭角を現しています。 「プロ驚き屋」としばしば称されるルーキーたちは X ( 旧 Twitter ) のタイムラインに現れては情報の正確性を重んじるエンジニアや研究者を戸惑わせます。チームやコミュニティ内の Slack はそうした喧噪から離れたオアシスといえるかもしれません。そんなオアシスにプロ驚き屋を召喚しタイムラインを荒らすのが今回の目的です。次に実際の例を示します。 なかなか模倣できているのではないでしょうか。オアシスは今、ジャングルに変わりました。私たちが生きている世界では正確で吟味された情報だけにアクセスしたいという願いは実現されないので、現
これは何？ 競技プログラミングをPythonでやるときに注意すべき点をまとめました。 言語選択編 PythonがAtCoderには5種類ある AtCoderにはPythonの処理系が5つ入っています。具体的には Python (CPython 3.11.4) Python (Mambaforge / CPython 3.10.10) Python (PyPy 3.10-v7.3.12) Python (Cython 0.29.34) SageMath (SageMath 9.5) の5つです。それぞれ特徴があります。 Python (CPython 3.11.4) 一番オーソドックスなPythonです。 一般に(競プロ界隈でなく)Pythonというときはこれを指すと思います。 Python (Mambaforge / CPython 3.10.10) mambaforge経由で導入されたp
【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは。早く業務に慣れたい開発チーム入社１年目の髙垣です。 急ですが皆さん。ふと、音をフーリエ変換したい時ってありませんか？ ありますよね。 でも、「フーリエ変換って学校で計算式で習ったけど、結局は何をしているんだ？」となることありませんか？ そこで今回は計算式なんてほっといて、Pythonを使ってフーリエ変換が何をやっているのか体験してみましょう！ 環境構築 下記リポジトリをクローンしてください https://github.com/takaT6/fft-tutorial クローンができたら下記のライブラリをインストールしてください↓ pip install numpy matplotlib japanize_matplotlib japanize_matplotlib はmatplotlibに日本語を書き込めるようにするライブラリです。 日本語化をするにはフォントを入れたり、設定フ
![【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/62c624e35ea268ce332a1d128f27738a882d3e03/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fman-5572871_1280.jpg)
QGISとは？ QGISは、地理情報システム（GIS）のためのオープンソースソフトウェアで、地理データの閲覧、編集、分析を行うことができます。QGISは多くのプラットフォーム（Windows、MacOS、Linux）に対応しており、商用GISソフトウェアと比較しても多機能でありながら無料で利用することができます。 主な特徴としては以下があげられます。 多機能かつ柔軟性が高い: QGISは、地理データのインポート・エクスポート、地図作成、空間解析など、多くのGISタスクを実行することができます。 オープンソース: ソースコードが公開されているため、コミュニティの支援を受けつつ進化しています。また、カスタマイズや拡張が容易です。 豊富なプラグイン: サードパーティによって開発されたプラグインが多数あり、特定の機能を追加することができます。 GEEプラグインについて 今回紹介するGEEプラグイン
はじめに FastAPIはPythonのWEBフレームワークで、同じ分類のフレームワークとしてFlaskやDjangoなどが挙げられます。FlaskとDjangoはよく比較され、Flaskが最小限のコードで書き始められるシンプルなマイクロフレームワークと呼ばれるのに対し、Djangoはログイン機能、データベース管理などが初めから備わっておりフルスタックフレームワークと呼ばれています。 FastAPIはFlaskと似ているマイクロフレームワークで公式ドキュメントでは次のように紹介されいます。FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するためのモダンで高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。[1] 本記事では、以下の内容を扱います。 特徴である型ヒントとそれにより実現できるAPIドキュメントの自動生成 SQLAlch
Python版の「LangChain」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・LangChain v0.0.329 (2023/11/3) 1. LangChain「LangChain」は、「大規模言語モデル」 (LLM : Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。真の力は、それを他の 計算 や 知識 と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 主な用途は、次の3つになります。 ・文書に関する質問応答 ・チャットボット ・エージェント 2. LangChain のモジュール「L
この記事は何？ 最近、生成AIブームで「Pythonの簡単なチャットアプリを作ってみる」機会が増えたのではないでしょうか。 特に、Streamlitという便利なライブラリを使えば、Reactなどが書けなくても簡単にフロントエンドをPythonで作ることができます。 開発端末のローカルやCloud9などでこれを動かすのは簡単なのですが、いざ他の人にも使ってもらおうとするとクラウド上にデプロイする必要があります。 しかし、アプリをコンテナに固めてAWSにデプロイ！ といった王道の作業をGUIで分かりやすく解説する記事が意外と少なかったので、初心者向けハンズオンとしてまとめてみます。 ハンズオンの概要 作成するアーキテクチャ 作業環境 端末：Macbook（Appleシリコン） ブラウザ：Google Chrome コードエディター：VS Code Python：3.9以降のバージョン 注意事項
こんにちは、クラウドエース SRE ディビジョン所属の茜です。 今回は、現在最も普及している対話型 AI サービスである ChatGPT で使用されているモデルと、LLM を使ったアプリケーション開発に特化したライブラリである LangChain を用いて社内向けのチャットボットを作成します。 ターゲット 任意のデータを元に回答を行うチャットボットを作成したい方 任意のデータを元に回答させる仕組みを知りたい方 ChatGPT とは ChatGPT とは、ユーザーが入力した質問に対して、まるで人間のように自然な対話形式でAIが答えるチャットサービスです。2022 年 11 月に公開されて以来、回答精度の高さが話題となり、利用者が急増しています。 人工知能の研究開発機関「OpenAI」により開発されました。 執筆時点では、GPT-3.5、GPT-4 という大規模言語モデル (LLM) が使用さ
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
デジタル時代の企業にとって、システムの安定稼働と迅速な問題解決は、競争力を維持するための重要な要素です。21社にご寄稿頂いた「Amazon CloudWatch」「Datadog」「Grafana」「New Relic」「Prometheus」「Sentry」「Splunk」の各ツールレビュー記事を参照・抜粋し、それぞれの企業がどのようにシステムの健全性を確保し、未来の課題に備えているのかをアーキテクチャを通してご紹介します。 ※ツール名・ご寄稿企業名共にアルファベット順で掲載しております Amazon CloudWatchAWS CloudWatchは、AWSのクラウドリソースとアプリケーションの監視と管理を行うためのサービスです。メトリックス、ログ、イベントなどを収集、追跡し、可視化することで、システム全体の状態を把握し、問題の早期発見と解決をサポートします。 ▼Amazon Clou
Dain 古今東西のスゴ本（すごい本）を探しまくり、読みまくる書評ブログ「わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる」の中の人。自分のアンテナだけを頼りにした閉鎖的な読書から、本を介して人とつながるスタイルへの変化と発見を、ブログに書き続けて10年以上。書評家の傍ら、エンジニア・PMとしても活動している。 わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる ITエンジニアの評価は、大きく2つのタイミングで決まる。これを前編、後編に分けて紹介する。 前編では、採用するタイミングでの評価だ。新卒であれ転職であれ、応募して面接を受ける段階でどこが見られ、何を基準に評価されるかを見ていく。ただし、巷に数多にある就活本、就活のハウツー記事をアテにしないやり方だ。そうではなく、採用する側の立場から、面接担当者や人事部の人の弱点を見ていく。いわば採用のハッキングだ。 keyboard_arrow
using System.Windows.Threading; Dispatcher.CurrentDispatcher.InvokeAsync(async () => { // いろいろな処理... // メッセージループを終了させる Dispatcher.CurrentDispatcher.BeginInvokeShutdown(DispatcherPriority.Normal); }); Dispatcher.Run(); WPF とか WinForms とかでは、フレームワークがすでにメッセージループを回しているので、自分で Dispatcher.Run() する必要はない。 JavaScript 自分で書く必要なし。 Python asyncio.run(最初に実行するasync関数)
bashの機能いろいろ
シェルスクリプトを書いていると「それはbash独自機能だから」「POSIXシェルには無い機能だから」と言われることがよくあります。だいたいは「それみんな使ってるのでPOSIXで標準化されてると思った」といったものなのですが、本記事では便利なものから「え、それやるくらいならPythonでよくない?」まで、bashの機能を紹介しようと思います。 for文でC言語っぽくループを回す シェルスクリプトでfor文といえばfor i in $(seq 10)とかをよく使いますが、bashだと以下のように書けます。
NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ 経営課題一覧 ＞ データ活用 ＞ 事例ニュース ＞ NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 データ活用 データ活用記事一覧へ [事例ニュース] NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 データ抽出/分析にかかるコストを54％削減 2024年2月22日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト NTTドコモは、全社規模でデータ活用を推進する中で、データ可視化アプリケーションを容易に開発するため、オープンソースのPython GUIライブラリ「Streamlit（ストリームリット）」を導入した。導入効果として、開発に着手してから8営業日でアプリを運用開始している。また、開発したアプリの利用により、データの抽出や分析にかかるコストを54％
今年の書初めコーディングはAITuberを創る！
はじめに あけましておめでとうございます。去年は何といってもAIの年でした。ChatGPTやStableDiffusionが2022年末に登場してから、想像を超えてAI周りが進化しましたね。今回は年の初めという事もあり、前から興味のあったAITuberを作ってみる事にしました。 「AITuberを作ってみたら生成AIプログラミングがよくわかった件」 って本も買ったし。LLM部分だけでは無く、OBSやYouTubeのコメント取得などAITuberに必要な内容が一式揃っていて非常に参考になりました。 また、私はプログラミングは多少できますが、イラストや音楽に関しては全くスキルの無い人間です。そのためそのあたりに関してはStable DiffusionやSunoAIの力を借りて作っているので、結果的にオール生成AIという感じですね。そのあたりも含めて記事にまとめたいと思います。 TL;DR 素の
はじめに AWS Lambdaを使ってデプロイするときに、 Dockerイメージを使って、デプロイしたいケースがありました。 すでに、動いているLambdaをLambda Dockerへ変更する際に、 つまずきポイントがあったので、備忘録として、残しておきます Lambdaでコンテナイメージを利用とは？ Lambdaには、通常のLambda(ソースコードのみを記述するタイプ)と Dockerイメージを利用するパターンが存在する ※Dockerイメージは、ECRから参照し、Lambda上で実行が出来る なぜDockerイメージを使うのか？ 通常のLambdaとLambda Dockerには、仕様の一部に違う部分が存在している 今回、Lambda Dockerを利用したいと考えたのは、 通常のLambdaよりも、大きいパッケージを展開できる為 ●Lambda 50 MB (圧縮、直接アップロー
Dockerの設定を大きく省力化する「Docker Init」コマンドが正式リリース。DockerfileやCompose設定ファイルなど自動生成
Dockerの設定を大きく省力化する「Docker Init」コマンドが正式リリース。DockerfileやCompose設定ファイルなど自動生成 Docker社は、DockerfileやDocker Composeの設定ファイルであるCompose.yamlなどを自動生成してくれる「Docker Init」コマンドが、1月25日付でリリースされたDocker Desktop 4.27で正式版となったことを明らかにしました。 Dockerには、Dockerコンテナの構成を記述するDockerfileや、複数のコンテナを組み合わせてアプリケーションを構成するDocker Composeの設定を記述するdocker-compose.ymlなどのファイルがあります。 これまでは、これらの設定ファイルを開発者自身が記述する必要があり、手間がかかっていました。Docker Initコマンドは、これを
追記：続きを書きました。 その２：ED法を高速化してその性能をMNISTで検証してみた その３：ED法+交差エントロピーをTF/Torchで実装してみた（おまけでBitNet×ED法を検証） はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法（誤差逆伝播法）ではなく、ED法（誤差拡散法）という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 （結論からいうと速度面はそこまででもなかったです（それでも早くなる可能性あり）） （ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません） ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が
Web標準のバックエンドアプリのテスト
ここで言う「Web標準のバックエンドアプリ」とはCloudflare Workers、Deno、BunなどのWeb標準をサポートするランタイム上で動くWebアプリです。もしくは、Node.jsでもWeb標準のAPIをサポートしているので、これから紹介するアプリとテストコード自体はNode.js上も動きます。 これらのテストを書く、実行するのは実にシンプルで、拍子抜けしてしまうほどです。ですが、現在、20,000行あるHonoのテストコードは、これらのやり方と全く同じ方法を取っています。注目すべき点は、実際のサーバーを立ち上げることがなく、抽象化されたリクエストとレスポンスのやり取りを試験するだけで、品質が保たれる点です。Honoのテストでは、ランタイムによっては一部実サーバーを立ち上げますが、コアの20,000行ではサーバーを立ち上げていません。この抽象化はPythonのWSGI、Ruby
本記事は AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー 18日目の記事です。 🎆🏆 17日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 19日目 🏆🎆 はじめに クラウド事業推進部の望月です。NRIネットコムでクラウドエンジニアをしています。 主にネットワーク領域を得意としています。 この度、2024 Japan AWS Top Engineersと、昨年に続き2024 Japan AWS All Certifications Engineersに選出いただきました。 Top Engineersについては、何が評価されて選ばれたのか全く分かりませんが、応募はしてみるものです。 Network領域で応募したもののService領域での選出だったので、狭き門なのですね。。 再流行しているコロナに見事に罹患しつつも、「AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー」の18日目を担当します。 先に結論 Lambd
リファクタリングを文化にする 〜組織が技術的負債と向き合うワークショップ〜 - MonotaRO Tech Blog
皆さんこんにちは。 CTO-Office の香川とEC開発-Bグループの竹原です。 11/28に 和田卓人氏(id:t-wada)を講師としてお招きしてテストとリファクタリングのためのワークショップを開催いたしました。 技術者正社員のうちプログラミングをすることの多いメンバー全体の約1/3にあたる総勢53名が参加しての開催となりました。 本記事ではまず第一弾としてワークショップの概要や目的、全体の流れについて簡単にご紹介いたします。 また第二弾(2024年1月公開予定)では、運営とワークショップの問題の作問に関わったメンバーにそこでの学びや実践について紹介いただきます。 開催に至った経緯とMonotaRO DOJO MonotaRO DOJO とは 社内の課題とワークショップの目的 開催経緯 ワークショップの全体像と開催までの段取り ワークショップの全体像 概要 タイムテーブル 開催までの
2023年 研究開発部 新卒技術研修 ~ テストコード編 ~ - Sansan Tech Blog
こんにちは、研究開発部 Data Analysisグループの笛木です。 4/26（水）〜 4/28（金）で研究開発部内の技術研修を行いました。 こちらのブログの続きでテストコードについての研修資料を一部公開します。研修では新卒2年目の私が1年間で部内のコードなどから学んだ情報を共有しました。至らない部分もあるかもしれませんが、ご参考になれば幸いです。 こちらの研修で使用したGitHubのコードリンクは以下です。適宜、ご参照ください。 github.com 目次 目次 はじめに この研修の目的 研修スコープ外 テストコードについて テストコードの便利な点 テストコードの悪い例 テストコードに関するFAQ pytestによるテストコードの書き方 ファイル名 ディレクトリ 基本編 Parametrize Fixture 異常系 Mock indirect conftest 知っておくと活用する場
チューリング完全とは、ざっくり説明すると、一部を除くほとんど全ての計算が可能な能力を意味します。言い換えると、ほとんど全ての計算問題を解く能力を意味します。（あとでもう少し詳しく説明します。）プログラミング言語は一般にチューリング完全であり、例えば TypeScript や Python はチューリング完全です。プログラミング言語以外にも、TypeScript の型システムやスーパーマリオメーカー、マジック・ザ・ギャザリングもまたチューリング完全であることが知られています[1][2][3]。直近では find と mkdir だけでチューリング完全になると報告されていましたね[4]。 逆にチューリング完全でない例としては正規表現[5]があります。チューリング完全ならば正規表現で解ける問題を全て解けますが、その逆は不可能です。例えば回文の判定は正規表現だと無理です。このように、数ある計算能力
はじめに こんにちは！ 私は業務で、数理最適化を活用したシステム開発、および導入支援に従事しています。 本記事は、私の妻が担当した 雑務（部署の懇親会のグループ分け） を題材として、それを数理最適化問題に落とし込み、条件を満たすようなグループ分けを求める簡易的なアプリをPythonで実装してみました。 「とりあえず動くものを作る」という意識で取り組んだため、もし特に数理最適化周りについて、より効率的なアプローチをご存じの方、また思いついた方は、ぜひご指摘いただけると幸いです。 具体的に・・・ 「部署の懇親会のグループ分け」の背景や概要は以下の通りとのことでした。 部署全体の人数は 100人程度、またその部署内にいくつかのチームが存在する。 この部署には、特に若手について、別チームの社員との親交が薄いという課題があった。 そこで、別チームの若手同士や、若手と年次が上の社員の親睦を深めるために
はじめに この記事では、3日間でテック記事のAI要約・翻訳メディアをつくる個人開発で利用した OpenAI API LangChain の具体的な実装と利用コストについて触れていきます。 OpenAI APIとLangChainとは... OpenAI API OpenAI APIは、OpenAIという人工知能の研究・開発・普及を目的とした団体が提供するAPIです。このAPI は、自然言語とコードの理解または生成を必要とするタスクに利用することができます。 LangChain OpenAIが提供するGPT-3のような大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を利用してサービスの開発をしたいときに、「あるとうれしい機能」が集まったライブラリです。 この記事の目的 OpenAI API を使った記事の要約とFunction Callingの紹介 LangChain
1. 概要 2024年の1月24日にZedがOpen source化しました! ということで、Zedとは何か、実際に使ってみてどうだったかというのを簡単にご紹介できればと思います。 2. Zed とは何か? AtomとTree-sitterのクリエイターによる、Rust製のコードエディターで、OSS (オープンソースソフトウェア) であり、 Githubのリポジトリ こちらで公開されています。 公式サイトから一部抜粋すると下記のような特徴があるようです。 2.1 パフォーマンスを重視した設計 2.2 インテリジェンス系のサポート Github Copilotのサポート GPT-4 を使用して、自然言語のプロンプトを入力することで、コードを生成したりリファクタリング可能 2.3 言語対応 入力時にすべてのバッファの完全な構文ツリーを維持し、正確なコードハイライト、自動インデント、検索可能なア
こんにちは、Slack の公式 SDK 開発と日本の Developer Relations を担当している瀬良 (@seratch) と申します 👋 サンドボックス環境が使えるようになりました 米国時間 3/6 にサンフランシスコで開催された TrailblazerDX にて、Slack の新しい開発者向けサポート機能が発表されました。 Bolt for Python / JavaScript でのカスタムファンクションなどのトピックもあるのですが、この記事ではこれまでよりもはるかに簡単な取得・管理が可能となった Enterprise Grid のサンドボックス環境を使ったローカル開発の方法について紹介したいと思います。 何が嬉しいの？ 今までの Slack アプリ開発は、最初に以下のような手順が必要でした： https://api.slack.com/apps にアクセスして、アプリ
プログラム、下から作るか？上から作るか？
TL;DR プログラムは「下から組む方法」と「上から組む方法」がある プログラムを組む時は少しずつテストしながら組む はじめに なにかゼロからプログラムを組むとします。そのプログラムのアルゴリズムや、何をやるべきかはなんとなくわかっているけれど、どこから手をつけてよいかがわからず、ChatGPTに全部書かせて、その後修正できずに困る、という事例を何度か観測しています。 プログラムをゼロから書くのは慣れが必要です。プログラムをゼロから書く場合、小さな部品を一つ一つ作っていって、最後にそれらを組み上げる「下から書く」方法と、「こういう関数が必要であるはず」と外枠から書いていって最後に中身を埋める「上から書く」方法があります。その一般論を論じるのは私の能力を超えるため、以下では「下から」と「上から」の例を挙げて、その「気持ち」を説明してみようと思います。言語はなんでも良いですが、ここではPyth
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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
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