C言語をマスターしたい人はGCCのバージョン14を使いましょう - pyopyopyo - Linuxとかプログラミングの覚え書き -
C言語（C++を含む）を習得したい人，ポインタを勉強したい人はgcc-14を使いましょう．難しいところは gcc-14 が丁寧に解説してくれます C言語の難しいところ 例を示します．C言語で記述された，たった６行のソースコードです int main() { int buf[10]; buf[10] = 0; return 0; } このソースコードには問題があります．初見でわかるでしょうか？ : : : 問題があるのは buf[10]=0 の部分です．C言語でやりがちなミスですが，これがバグやセキュリティホールの原因になります． C言語が難しい理由は二つあります．この手の問題を見逃しやすい点と，この手の問題を理解することが難しい点の二つです gcc 14 に解説してもらいましょう 上記の６行のソースコードをgcc14を使ってコンパイルしてみます ソースコードのファイル名は test.c と
本記事は「珠玉のアドベントカレンダー記事をリバイバル公開します」企画のために、以前Qiitaに投稿した記事を一部ブラッシュアップしたものになります。 はじめにみなさん、docker composeを利用しているでしょうか？ 複数のdockerコンテナをまとめて立ち上げたり、環境変数を定義できたり便利ですよね。 この記事ではある程度docker composeを利用している方向けに私が便利、便利そうと感じたdocker composeの機能を挙げてみました。 docker compose cli v2を利用docker-composeではなく docker composeコマンドも利用可能になっています。 Docker Desktopでは v3.4.0から利用可能で、基本的にはコマンドの互換性あります。 ファイル監視による自動更新docker compose 2.20.0からCompose
作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
精神障害をテーマにしたゲームが好き。
［追々記］ 思ったより反応をもらえて驚いています。 はてな記法がよくわからないので、間違えていたらすいません。 （少しだけ、一部の表現を修正しました） id:unfallen_castle タイトルを出すこと自体ネタバレになってしまう問題 ああ、確かにそれはありますよね。大変失礼しました。 id:atlas_estrela 適応障害で休職が決まったからゲームってまかり通るんだ。社会保険料は働く人たちが負担してるんだよな。そんなことも言ったらまずいような空気っておかしいと思う。そりゃ精神障害になる人が増えるわけだわ ストレス源から遠ざかったら少しずつやりたいことが浮かぶようになってきたので、自分に近い体験やそれを乗り越える話を遊びたくなったんだよね。 自分自身でもこんな風に具合が悪くなると思わなかった。自分も、元気なときには療養中の人がフリーライドしているような気分になっていたかもしれない。
はじめに 以前からユニットテスト/単体テストという言葉は使いづらい、と感じており今回も旧Twitterで「テストを実行時間ベースで分類する良い言葉ないかなー」と呟いていたところ、「テストサイズのSMLって考え方があるよ」と教えて戴きました。 だいたいは教えてもらったt_wadaさんの記事にすべて書いてあるのですが、自分の整理も含めて動画にしたので、その補完記事となります。 TL;DR 単体テストのバベルの塔は既に崩壊 CI/CDでの継続的テストには時間ベースのテスト分類が重要 UT/IT/E2EではなくSMLによるテストサイズがCI/CDには合う それは単体テストか結合テストなのか？ 自動テスト、手動テストに関わらずテストの分類として単体テストと結合テストという言葉は一般的です。 ITQBではTest Levelsという言葉で定義されていますし、以下のようなV字モデルの対応表はみんな知って
2024年7月25日紙版発売 柴田芳樹 著 A5判／208ページ 定価2,860円（本体2,600円＋税10%） ISBN 978-4-297-14293-3 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Amazon Kindle honto この本の概要 本書は，著者が1993年から約30年間経験してきたAPI仕様の作成，2003年から20年間経験してきたテストファースト開発／テスト駆動開発の知見をまとめたものであり，一般的なソフトウェア開発者が習得することが容易ではない事柄を，本書を通して学び，実践してもらうことを目的としています。 本書が提唱する「API仕様ファースト開発」はWebサービスにおける大域的なテスト駆動開発の実現に必要なものであり，また，API仕様ファースト開発を実現するにはテスト駆動開発が必要です。API仕様ファースト開発とテスト駆動
Chrome の JavaScript はとても高速なことでも有名ですが、その実行エンジンは V8 と呼ばれます。V8 自体は独立したモジュールであり、Node.js 等にも使われております。 V8 が JavaScript を高速に実行する技術の一つが JIT (Just In Time) コンパイルです（一般的に JIT と呼ばれます）。これは、そのまま実行すると遅い JavaScript を実行中にリアルタイムに直接マシンコードに変換し（これが Just In Time と呼ばれる所以です）、途中からそのコードに入れ替えて実行することで高速化を達成しています。特に何度も実行される関数で効力を発揮します。 JIT という名前は聞いたことがあろうとも、実際に JIT がどのようなコードを実行しているのかを確認する機会は滅多にないでしょう。この記事では、実際に V8 の JIT の出力を確
はじめに こんにちは、バックエンドエンジニアのSakiです！バックエンドでPHPを書いたり、PHPという言語そのもののメンテナーもしています。 この度、注文データダウンロードAppのパフォーマンスをアップさせるため、とても入念にデータベースまわりの処理を見直しました。その中でも特に速度に関わってくる「index」についての考え方をまとめたいと思います。 この記事はMySQL（InnoDB）についての記事であり、他のRDBについては当てはまらない場合もあるということにご注意ください。 indexとは何か、おさらい ご存知の方ももちろん多いと思いますが、indexについておさらいさせてください。 indexとは辞書でいうところの目次に相当するもので、目的のデータをいち早く検索するために重要なものです。もし辞書に目次が存在しなかった場合、目的の情報を探すのにとても苦労するだろうというのは想像しや
ログ基盤のFluentdをFluent Bitに移行して監視ツールを実装した話 - Mirrativ Tech Blog
はじめまして、Azuma（@azuma_alvin）です。現在大学院の1年生で、2024年2月から4ヶ月間ミラティブのインフラチームにインターンとして参加しました。普段はインフラやMLOpsといった領域に興味があり、最近はVim環境の整備がマイブームです。 本記事では、ログ基盤をFluentdからFluent Bitへ部分移行した経緯とその2種類の監視ツールの実装についてお話しします。 記事の最後に、インターンから見たインフラチームの特徴と私が4ヶ月間で学んだことを紹介しています。興味がある方は末尾までスクロールしてぜひご覧ください。 1. 背景と目的 2. ミラティブのログ基盤について 3. ログ欠損の原因調査 Fluentdのバッファリングの仕組み fsnotifyを用いたバッファリングの観察 負荷試験 日付時刻フォーマットとワイルドカードによるログ欠損 ログ保存とサーバータイムスタン
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
前回の記事では、JavaScript の実行エンジン V8 の JIT 出力コードを読んでみました。記事は M1 Mac 上で動かした結果でしたので、ARM アーキテクチャのアセンブラを読むことになりました。 さてそんな ARM アーキテクチャですが、最近の ARM には FJCVTZS という JavaScript 専用の機械語命令があるのをご存知でしょうか？CPU に、特定の言語（それもコンパイラを持たない JavaScript）専用の命令があると知ったとき、私は大いに驚きました（過去にも Jazelle みたいなものはありましたが） 今回は、この FJCVTZS 命令について、実際にどれだけ効果があるのか、V8 をビルドしながら調べてみましょう。 FJCVTZS 命令とは？ FJCVTZS 命令は、Arm v8.3 から導入された JSCVT 命令の一つで、JavaScript の言
高品質と高スピードを両立させるテストアプローチ/Test Approach that Improves Quality and Agility Together
高品質と高スピードを両立させるテストアプローチ/Test Approach that Improves Quality and Agility Together
開発生産性の観点から考える自動テスト（2024/06版） / Automated Test Knowledge from Savanna 202406 Findy dev-prod-con edition
2024年6月29日 Findy 開発生産性カンファレンス2024 Closing Keynote https://dev-productivity-con.findy-code.io/2024
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/
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
アメリカの民間宇宙企業SpaceX（スペースX）は日本時間2024年6月6日、同社が開発中の新型ロケット「Starship（スターシップ）」による第4回飛行試験を実施しました。Starship宇宙船は宇宙空間を飛行後に大気圏へ再突入し、予定されていたインド洋への着水を行って飛行を終えています。【最終更新：2024年6月6日23時台】 【▲ 米国テキサス州にあるSpaceX（スペースX）の施設「Starbase（スターベース）」から第4回飛行試験のために打ち上げられた新型ロケット「Starship（スターシップ）」。SpaceXのライブ配信より（Credit: SpaceX）】 Starshipは1段目の大型ロケット「Super Heavy（スーパーヘビー）」と2段目の大型宇宙船「Starship」からなる全長121mの再利用型ロケットで、打ち上げシステムとしてもStarshipの名称で呼ば
ChatGPTプログラミングのすすめ
ChatGPTなどの大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) にプログラミングやリファクタリングをさせる場合、目的に合ったものが作られているかを何らかの方法で検証する必要がある。 プログラムの正しさを完全に保証する方法はないが、ある程度の正しさを継続して担保するための方法を探ってみたので以下にまとめた。 ポイントは、ChatGPTの生成したプログラムの検証にもやはりChatGPTの力を借りることである。 実行可能性と入出力のチェック プログラムを生成するタスクである場合、いつでも「実行できるか？」というチェックが可能である。これは自然言語の生成と大きく異なる点だろう。実行可能性を確かめることは最低限のチェック項目になる。 エラーが出力された場合、自力で修正するか、もしくは、エラーの内容をChatGPTに提示して修正を依頼し、再度実行可能かを確かめる。 入力・
こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 弊社では本番環境へのデプロイを1日に複数回実行していますが、本番環境での不具合の発生率は低いです。 次の画像は弊社のあるプロダクトの直近1年のFour Keysの数値です。 平均で1日2.3回の本番デプロイを行っていますが、変更障害率は0.4%程度を維持しています。単純計算ですが、1年で障害が2件程度の水準です。 また、平均修復時間は0.3hとなっており、障害が発生しても20分以内には復旧できていることがわかります。 この数値を維持できている理由の1つにテストコードの品質があると考えています。 システムで発生する不具合を自動テストが検知することで本番環境への不具合の混入を事前に防ぐことができ、仮に不具合が発生したとしても修正内容が他の箇所に影響が出ないことをテストコードが保証してくれるため迅速に修正できるから
t-wadaさんの開発生産性の観点から考える自動テストを聴講して悔い改めたこと - shoudaiの日記
t-wadaさんのセッションを聴講したこと 2024/6/29に開発生産性カンファレンスに参加してきました。 その中でなんでもかんでもE2Eテストでも実行してしまうことがあるけど、 悪ではないけどデメリットもあるよ。って話がありました。 speakerdeck.com スライドP47のアイスクリームコーンとピラミッドの図だけはご参照ください。 頭の中にその図が残っているため、前提になってます。 セッションの概要 アジェンダからざっくりお話は 信頼性の高い 誤検知（テストとして正常であるはずがエラーになってしまう）や見逃し（エラーがあっても正常にしてしまう）がないこと 実行結果 実行結果値だしたり、エラー原因が特定しやすいテストを書くこと 短い時間で到達 確認したい観点を確認できる最小のテストスコープ（単体テスト、結合テストなどの粒度）でテストできるようにすること 状態に保つ 短い時間で到達
EC2のcronバッチを「EventBridgeをトリガーにStep Functionsを起動」に置き換えると、エラーハンドリングが快適になる
AWSのEC2で定期的なタスクを自動化するために、cronを使用しているケースも多いと思います。 しかし、Amazon Linux 2023ではcronがデフォルトで無効になっています。これはcron以外に、cronのようなバッチ実行・定期実行する仕組みがあるということなのかと思い、cronを使わずにE2上でバッチ実行・定期実行する仕組みを考えてみました。 そして、Amazon EventBridge、AWS Step Functions、およびAWS Systems Manager startAutomationExecutionを組み合わせて、EC2インスタンス上でバッチ・定期実行を試してみましたので、紹介します。 特に、Step Functionsを使用することで、エラーハンドリングや通知が容易になり、安全にバッチ実行できるようになります。 エラーハンドリングは以下の状態を把握したい
STORESでフルタイムRubyコミッタをやっている遠藤（@mametter）です。 最近Rubyインタプリタのとある問題の修正に成功した（と思う）ので紹介します。といっても格好良い話ではなく、とても泥臭い話です。 問題 RubyのCIで不定期に次のようなエラーが発生していました。いわゆるflaky test。 1) Failure: TestSymbol#test_inspect_under_gc_compact_stress [.../ruby/test/ruby/test_symbol.rb:126]: ":testing" expected but was ":\"\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\"". 発生確率が絶妙で、しばしば起きるのですが、デバッグのために狙って再現しようとしても起きないという代物でした。 問題の分析 エラーが起きていた
X上でもたびたび議論にあがる仮説検定やP値についてまとめた資料です．ポイントは，P値の定義を端折るのは難しいけど，「矛盾の程度」を導入することでイメージしやすくなるかもしれない検定を繰り返すことで発生...
Serverless Frameworkの有償化に伴いAWS CDKとAWS SAMへの移行について検討してみた | DevelopersIO
なおこの「Credits」という単位は serverless.yml ファイルのregion,stage,serviceパラメータの組み合わせによって定義されるようです。 したがって、例えば開発者やチケット毎の検証環境をstageで分けている場合は、その分Creditsが嵩むという形になります。 また、serviceもどのように分割するかで総Credit数が変わってきますので、この辺は見積りのし辛さに繋がってくるのかなと思います。 例えばregionとして東京, シンガポールを用意し、stageとしてprod, stg, dev, user1, user2があり、serviceとしてxxx, yyyがある場合、単純に掛け算をすると2x5x2の20 Creditsとなります。 また、Serverless Dashboardの機能を使うと、トレース50,000あたりで1 Credit、メトリク
１．はじめに UTF-8 の文字コードのファイルには、BOM (Byte Order Mark) がある場合とない場合がある。 Unicode の規格では、BOM は、推奨されないが、許容されている。 ja.wikipedia.org 今回、必要があり、色々な OS や言語で、UTF-8 の文字コードのファイルを作成した時、BOM が記録されるか、されないか、を調べた。 ２．色々な OS や言語での BOM 2.1 Windows 10, Visual Studio, C++, _wfopen (_tfopen), // Visual Studio 2005 以降 保存 FILE *fp = _wfopen(name, _ L"w, ccs=UTF-8"); if (fp == NULL) { // エラー処理 } fwprintf_s(fp, L"ABC漢字123\n"); fclose
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個人的docker composeおすすめtips 9選 | フューチャー技術ブログ
Python + VSCode の環境構築 20240604
ユニットテストってもう言わない！ CI/CD時代のテスト分類に最適なテストサイズという考え方
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