#yapcjapan YAPC::Kyoto 2023に行ってきた・喋ってきた - その手の平は尻もつかめるさ
yapcjapan.org 2023年3月19日に開催されたYAPC::Kyoto 2023に参加してきました。もう2週間も前の話になるんですね......USに戻ってきてから色々あり、すっかりブログを書くのが遅くなってしまいました。 YAPC::Kyotoの様々な感想については「にゃんこ酒場.fm」で id:papix、id:karupanerura さんら運営の方々と喋ったPodcastが公開されているので是非お聴きくださいませ！ nyanco-sakaba-fm.hatenablog.com 面白かったトーク ジョブキューシステムFireworqのアーキテクチャ設計と運用時のベストプラクティス id:tarao さんの発表。Fireworqが発表されたあたりって、スケーラビリティが高くなおかつ複数の言語から良い感じで使えるジョブキューのプロダクトについて「何使えば良いんだろうねえ」っ
こんにちは、Androidチームの田熊（fgfgtkm）と外山（sumio）です。SWETのAndroidチームでは、Androidのプロダクトに対して自動テストのサポートをしています。 この度株式会社Mobility Technologiesが提供するタクシーアプリ「GO」のAndroid版に対する、おおよそ2年間に渡る取り組みが終了しました。 本記事では、この取り組みで行ってきた次の2点を紹介したいと思います。 「GO」のAndorid版に対してどのような自動テストを導入したか 開発チームに自動テストを定着させるまでにやったこと タクシーアプリ「GO」に対しての自動テスト導入 SWETのAndroidチームは「社内のAndroidエンジニアが自動テストを書くことを習慣化している」ことをゴールの1つとして、自動テストを普及させるための取り組みをしています。 その中でAndroidのテスト
SREエンジニアが目指すGKE共通デプロイ基盤の完成形 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは。開発部門 開発部 Data AI Strategyセクション データ基盤 Unitの小野です。 2020年8月に入社してから早3年。SREエンジニアとして、日々業務改善に励んでいます。 ここ一年ほど、DAOという組織改善プロジェクトを推進していく中で、Google Kubernetes Engine (GKE)を使ったGKE共通デプロイ基盤の整備も進めてきました。 ※ DAOについての詳細はSREエンジニアが組織改善プロジェクトを立ち上げてみたを参照ください SREエンジニアの責務の一つは、プロダクトのリリースサイクルを極限まで短くし、次々と新しいサービスを世の中にリリースすることです。ChatGPTのような誰でも簡単に扱えるAIモデルが誕生したことで、プロダクト開発競争は今後ますます激しくなっていくと予想しており、SREエンジニアの責務の重要性をヒシヒシと感じています。 そう
プロダクトエンジニアリング部の海老澤です。 普段は LIFULL HOME'S の賃貸部門のフロントエンド開発をしています。 近年、LIFULL の開発部門では「開発生産性」という言葉が取り沙汰されるようになりました。 LIFULL HOME'Sの主要リポジトリは10年以上運用され続け、今も多くの開発者によって日々改修され続けています。 長い年月の中で小さな設計ミスも積み重なって大きくなり、ちょっとした実装でも入念な調査が必要となり開発生産低下の要因となっていました。 また10年以上前に採用したフレームワークで稼働しているため、今ではドキュメントを探すのも一苦労という具合です。 そこで主要開発部門では「自部門の機能はマイクロサービスへと切り離し、各々で面倒を見る」という方針になりました。 賃貸部門も同様に機能の切り離しを始め、先日「物件詳細ページ」のマイクロサービス化を行いました。 今回は
モバイルアプリ用テスト自動化ツール「Appium 2.0」まもなく登場。ドライバーの分離、プラグインによる拡張対応など、新機能を開発者Jonathan Lipps氏が解説
モバイルアプリ用テスト自動化ツール「Appium 2.0」まもなく登場。ドライバーの分離、プラグインによる拡張対応など、新機能を開発者Jonathan Lipps氏が解説 モバイルアプリケーションのテスト自動化ツールの代表的なツールが、オープンソースで開発されている「Appium」です。 そのAppiumの次期版となる「Appium 2.0」正式リリースが迫っています。Appium 2.0ではAppium本体から各プラットフォームへ対応するためのドライバが分離され、ドライバの開発が容易になります。 また、Appiumの機能を拡張するプラグイン機構も提供されるため、今後さまざまな拡張機能の登場が期待されるでしょう。 これらAppium 2.0の新機能について、AppiumのプロジェクトリードであるJonathan Lipps氏が、Appiumベースの商用サービスであるHeadSpinを国内で
Python in Visual Studio Code – September 2021 Release - Python
We are pleased to announce that the September 2021 release of the Python Extension for Visual Studio Code is now available. You can download the Python extension from the Marketplace, or install it directly from the extension gallery in Visual Studio Code. If you already have the Python extension installed, you can also get the latest update by restarting Visual Studio Code. You can learn more abo
Unit testing is a way of writing tests for the individual components (aka, the smallest part) of a program. The purpose of it is to validate that any piece of code is always working as expected. Moreover, unit testing has a lot of advantages such as improving the quality of code, providing documentation, also the code can be tested individually and doesn’t require another module in order for it to
Announcing Vitest 3.0
Vitest 3.0 is out! January 17, 2025 We released Vitest 2 half a year ago. We have seen huge adoption, from 4,8M to 7,7M weekly npm downloads. Our ecosystem is growing rapidly too. Among others, Storybook new testing capabilities powered by our vscode extension and browser mode and Matt Pocock is building Evalite, a tool for evaluating AI-powered apps, on top of Vitest. The next Vitest major is he
mypy plugin に入門して社内 OSS である gokart を型安全にしてみた - エムスリーテックブログ
今回は mypy plugin を利用して、型安全に対応していないライブラリを型安全にする方法を紹介します！ 具体的にはエムスリーが開発する機械学習パイプラインツールである gokart を対象とし、mypy plugin を用いてどのように型の課題を解消したかについて解説します。 対象読者としては、既に gokart を使ってくださっている方はもちろんですが、dataclass や Pydantic がどのように型を担保しているかについて興味がある方も想定しています。 github.com gokart について gokart における型の問題 クラス変数をハックするツールである mypy による型チェックする上での課題 mypy plugin を自作してみる 静的解析時のイベントにフックする Plugin クラス 構文解析の結果を上書きする mypy API mypy plugin 開
Snowflakeの力を引き出すためのdbtを活用したデータ基盤開発の全貌 - CARTA TECH BLOG
当記事は、dbtのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita の23日目の記事です。 こんにちは、株式会社CARTA MARKETING FIRMのデータエンジニア、@pei0804です。データエンジニアリングのほか、組織運営やデータエンジニア育成にも携わっています。 本記事では、Snowflakeを中心とした当社のデータ基盤「Vision」と、その中核であるdbtの利用について深掘りします。dbtを活用することで、SQLのみでデータパイプラインを効率的に構築し、作業の効率化を図っています。 dbt導入の詳しい導入背景は以下のスライドでご覧いただけます：広告レポーティング基盤に、dbtを導入したら別物になった話 / tokyo-dbt-meetup-4 - Speaker Deck。 私たちのチームでは、ビジネスに直接価値を提供しているdbtモデルの開発はプロ
このエントリは, ｢Perl Advent Calendar 2020｣の9日目の記事です. qiita.com 昨日のエントリは, id:xtetsuji さんの｢xargs や find と合わせて使う・代わりに使う Perl｣でした. qiita.com 実は最近異動をしていた id:papix です. 異動後もPerlをモリモリ書いている日々ですが, 移動先のチームのプロダクトで同僚の id:mizdra が導入していた Test::Snapshot が便利だったので紹介します. metacpan.org Test::Snapshot Test::Snapshotは, その名の通り｢スナップショットテスト｣を提供するモジュールです. スナップショットテストとは, 予め｢スナップショット｣と呼ばれる期待値を生成しておき, テストを実行する際には実行結果とスナップショットを比較してテス
APIテストで質とスピードの両立を実現 - LegalForceキャビネの事例 - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは、株式会社LegalOn TechnologiesのLegalForceキャビネ開発部でQAリードを務めている島根（@shimashima35）と申します。 QAというとマニュアルテストが中心かと思われるかもしれません。確かにマニュアルテストはQAの業務の一部ではありますが、「質とスピードの両立」つまりプロダクト品質の高さとリリーススピードの両立を目指すため自動テストの導入もおこなっています。 今回はLegalForceキャビネのバックエンドに対するAPIテストを実装した話をご紹介します。 APIテストとは まず最初にAPIテストについて説明します。 APIテストの概要 APIテストとはWeb APIの外形的な仕様を満たしているかを HTTP(S)を用いてテストすることです。バックエンドのコントローラーに対するユニットテストとは以下の点が異なります。 HTTP(S)を経由する デ
ゲーム事業部の酒井です。 今年DeNAのMobageは15周年を迎えます。同時にそれを支えてきた技術にも15年の歴史があることになります。サービスを構成しているさまざまな技術は、そのときどきの事情やトレンドによって適切に更新・メンテナンスしながら運用されてきました。 一方でサービスを構成する重要なコンポーネントであるにもかかわらず、多様な理由から長らくメンテナンスもされず、現場から忘れ去られてしまったものも存在します。実際Mobageのサービスのひとつ「アバター」にそのようなコンポーネントがあり、それがあることをきっかけにサービスの存続に関わる問題としてにわかに噴出するということがありました。 そのため該当コンポーネントのコードをアップグレードし、かつ今後は誰でもメンテナンスができるようビルド環境の再整備を行いました。今回はこの実例をもとに、レガシーコードをモダン化した試みを紹介します。
こんにちは、UPSIDERで日々モバイルアプリ開発をしているふっくです。 UPSIDERでは今後、よりアプリ開発に注力し決済プラットフォームの中核的な役割を果たすことを目指しています。 今回は、今後の開発・運用を目指して考えたFlutterアプリ向けのアーキテクチャを紹介します。 ネイティブアプリの世界で触れてきた色々なアーキテクチャ・フレームワークを参考に、開発の後半でも順調にスケールさせることができるように、工夫を凝らしました。 本アーキテクチャで作ったサンプルアプリもあるので、ぜひ以下のリンクから見てみてください。 https://github.com/upsidr/flutter_architecture_blueprint デモはこちら https://upsidr.github.io/flutter_architecture_blueprint/ 対象読者 目指すところ 参考に
Amazon CodeWhispererを使ったプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon CodeWhispererを使ったプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス 生成 AI コーディングツールは、開発者の日々の開発作業の仕方を変えています。関数の生成からユニットテストの作成まで、これらのツールはお客様のソフトウェア開発の加速に役立っています。 Amazon CodeWhisperer は、開発者の自然言語のコメントと周囲のコードに基づいてコードのレコメンデーションを提供することで、開発者の生産性を向上させる IDE とコマンドラインの AI による生産性向上ツールです。 CodeWhisperer を使用すると、開発者は「 S3 にファイルをアップロードする Lambda 関数を作成する」など、特定のタスクを簡単な英語で概説するコメントを単純に記述することができます。 CodeWhisperer に対してこ
Android でのコルーチンに関するベスト プラクティス | Kotlin | Android Developers
このページでは、コルーチン使用時のアプリのスケーラビリティとテスト容易性を高めることによってプラスの効果をもたらすおすすめの方法をいくつか紹介します。 ディスパッチャを挿入する 新しいコルーチンの作成時や withContext の呼び出し時に Dispatchers をハードコードしないでください。 // DO inject Dispatchers class NewsRepository( private val defaultDispatcher: CoroutineDispatcher = Dispatchers.Default ) { suspend fun loadNews() = withContext(defaultDispatcher) { /* ... */ } } // DO NOT hardcode Dispatchers class NewsRepository
PyCon JP 2024に行ってきました PyCon JP 2024に参加してきました！ 今回は私史上初の主催スタッフとしての参加で、会場の運営に携わりました。 以下、登壇資料のまとめ集です。 PyCon JP 2024タイムスケジュール ※ユーザ名は敬称略です。 Day1 Django Ninjaで高速なAPI開発を実現する: 実践ガイドとベストプラクティス @mmmm70641 Robot FrameworkとNVDAスクリーンリーダーによるアクセシビリティのテスト自動化 @24motz Crafting Your Own Numpy: Do More in C++ and Make It Python @tigercosmos 5年分のツケを一気に払った話 @soogie あなたのアプリケーションをレガシーコードにしないための実践Pytest入門 @fuine 実践structlo
GitHubのDependabotが作るプルリクエストで動くCI/CDで、デプロイさせたくない | DevelopersIO
GitHubには、Dependabotという便利な機能があります。 これは、利用しているライブラリに脆弱性が見つかったり、更新できる場合に、自動でプルリクエストを作ってるくれる機能です。 Keeping your supply chain secure with Dependabot - GitHub Docs GitHubにDependabotを導入して依存ライブラリを自動アップデートする | DevelopersIO とてもありがたい機能なのですが、同時にプルリクエスト（のためのブランチ）が作られて、同時にCI/CDが動いて、同時に同じAWS環境にデプロイされるのは嬉しくありません。 そこで、本記事では、「Dependabotで作られたプルリクエストの場合、デプロイさせない」を試してみます。 なお、CI/CDはCircleCIを使います。 おすすめの方 GitHubのDependabo
ラクマiOSアプリのフルSwift化を約4年かけてやり遂げた話 | Rakuten Rakuma Tech Blog
こんにちは。楽天ラクマ モバイルアプリケーション開発グループのdarquroです。 今回はラクマiOSアプリのフルSwift化を、約4年かけてやり遂げた話を書きたいと思います。 ことの始まり私は2018年10月1日に楽天グループに入社しました。 当時採用面接で驚いたのは、アプリエンジニアのチーム体制を聞いたところ、iOS1名、Android1名という状態だったことでした。 なので、私がiOSエンジニアとして入社し、やっとiOSアプリは2人体制になったというわけです。 2018年はラクマの前身である「フリル」を運営する株式会社Fablicを吸収合併し、それに伴い開発組織としても再構築していく時期でした。 そういったチャレンジングなタイミングに入社を決めたわけではありますが、iOSアプリのコードの状況はというと、Objective-Cという大きい技術的負債を抱えており、なかなかメンテナンスをし
このエントリーはCyberAgent Developers Advent Calendar 2021 の17日目の記事です。 マッチングアプリ「タップル」のiOS開発を担当している永野です。 本記事では、2019年からタップルで導入されているFeature Module開発について、導入の背景から現行の運用まで紹介します。 Feature Module開発を採用した背景 タップルのiOSアプリケーションは2014年5月にリリースされてから今年で8年目をむかえるプロダクトです。 運用・開発を重ねるにつれて、コード量が多くビルド時間が問題となっていました。特に大型の機能開発では画面を一から作り直す機会が多く、開発速度の大きなボトルネックになっていました。機能開発のイテレーションが高速化され、並列で開発しながらも、開発速度を保つために機能間の依存関係を疎結合にしたいというモチベーションから、Fe
Nature Remo開発におけるテストフレームワーク『Catch2』の活用方法を紹介します - Nature Engineering Blog
3日目！ Nature Engineering Blog祭3日目は、ファームウェアエンジニアの中林 (id:tomo-wait-for-it-yuki) がお送りします。みなさま、自動テストはお好きですか？私は大好きです。手動で何度も同じことをテストするのは苦痛ですが、それをプログラミングのタスクに転化できるとなれば、最高ですよね！ 今回はNature Remoのファームウェア開発で使用しているユニットテストフレームワーク『Catch2』の活用方法を紹介します。ESP-IDFで使えるテンプレートプロジェクトも用意してありますので、少し長いですが、最後まで楽しく読んでいただけると嬉しいです。 Catch2 Catch2は (modern) C++で書かれたユニットテストフレームワークです。Nature RemoのファームウェアはC言語で書いていますが、テストフレームワークはC++で書かれたも
Hypothesisとは何か、プロパティベーステストとは何か Hypothesisは、Python向けのプロパティベーステストのライブラリである。 プロパティベーステストは、生成された多数の入力データに対してプロパティ(性質)が満たされるかどうかをテストする手法である。 HaskellのQuickCheckライブラリが初出で、現在は各プログラミング言語に移植されている。 従来のユニットテストは、ある程度固定したテストデータを指定してテストを行っていた。 その際、境界値分析などで妥当なパラメータを決定していた。 しかし、境界値分析が必ず通用するとは限らないし、人間が行う以上、ミスも発生する。 プロパティベーステストはデータを固定する代わりにそのデータが満たすプロパティを指定してテストを行う。 実際のテストケースはHypothesisがプロパティを満たすパラメータを決めて生成してくれる。 人力
GitHub - stack-auth/pgmock: In-memory Postgres for unit/E2E tests
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この記事は C# Advent Calendar 2020 の 8 日目の記事です。 Microsoft 公式ドキュメント .NET でのテスト - .NET Core | Microsoft Docs に記載されている主要な三つの xUnit, NUnit, MSTest フレームワークを比較してみます。 結論、どれを使うべきか 新しいプロジェクトなら xUnit か NUnit を使うとよいと思います。過去のプロジェクトのマイグレーションならそのプロジェクトで使っているフレームワークでよいと思います。 Visual Studio からの実行や CLI (dotnet test) の実行、例外テストやデータドリブンテスト (Theory, DataSource) といった主要な機能はどのフレームワークでも対応しています。 個人的には xUnit の書き方が好きなので xUnit を使うこ
Why we do machine learning engineering with YAML, not notebooks
Source: PexelsMost data scientists spend the majority of their working hours in a notebook. As a result, most production machine learning platforms prioritize notebook support. If you try out a new production ML platform, chances are its onboarding tutorial will begin with a .ipynb file. When we built Cortex, our production machine learning platform, we spent a lot of time considering the correct
June 2023 (version 1.80) Update 1.80.1: The update addresses these issues. Update 1.80.2: The update addresses this security issue. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the June 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Accessibility im
概要 Storybook6.4からデフォルトでCSF3の書き方が使えるようになったので、自分なりに調べたことをまとめてみました。TypeScript + Reactで説明します。 公式の記事はこちら この記事の内容は以下のとおりです。 CSF2からCSF3の変更点 CSFの既知の問題と公式の対応状況 インタラクティブストーリーの書き方 CSF3で書いたストーリーをユニットテストに応用する方法 この記事の説明で使うコンポーネント 名前を入力してSubmitボタンを押すと、ボタンを押した時の入力テキストを下に表示するコンポーネントです。 import { VFC, useState } from 'react' export type Props = { title: string } const SimpleFrom: VFC<Props> = ({ title }) => { const
FlutterのCI/CD環境のAWS EC2(Mac)環境に構築してパイプライン実行速度を改善する - Qiita
背景 現在Flutterを用いたモバイルアプリの開発を行なっているが、その中でGitlabによるCI/CDを構築している。 こちらを運用していくにあたって1点問題が発生した。 それは、メンバーの増加によって相対的にCI/CDのビルド端末が不足し、pipelineの滞留が発生したことだ。 pipeline待ちがDeveloperのストレスになったり、作業効率の低下を招いたりすることは既に広く知られてはいるため本件を早急に解決する必要がある。 基本的には、CI/CDのRunnerとなるMacを購入して、処理台数を増やすことで、本件を解決することができる。 しかし、この問題の解決には以下のような課題がある。 Mac端末の購入にはリードタイムが必要であり、解決まで時間がかかる。 新規で購入した端末では新たに環境構築が必要であり、人的リソースがかかる。 メンバーの増加は一時的なものであり、減少した際
機械学習を利用するコンポーネントの継続的な性能検証と Locust を利用した負荷テストの実施方法 - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは。本稿では機械学習を利用したコンポーネントの処理速度の計測方法、および負荷テストのやり方について解説してゆきます。 機械学習を利用するコンポーネントの処理速度を計測する必要性 機械学習アルゴリズムを適用する関数の処理速度を検証 実行時間を測定 関数の実行時間を算出するデコレーター 性能評価テストと継続的な性能チェック 機械学習 API の性能を評価する Locust：インストールと負荷テスト設定追加 Locsutを使った測定測定 もうすこし高度な使い方 分散実行 コマンドラインから実行 まとめ 機械学習を利用するコンポーネントの処理速度を計測する必要性 機械学習を利用したタスクでは、モデルの精度に注意が行きがちです。しかし、一般的なWebアプリケーションでは入力はリソースID（ユーザIDなど）やシンプルなJSONである場合が多いのに対し、機械学習は入データ（自然言語や画像など）や
Tell us what you want your code to do and we will write it for you.
はじめてのにき(2021-03-15)
_ 眉唾英語術 https://twitter.com/odashi_t/status/1371321602760081411 日本人が英語書くとなぜか語気が異常に強くなるなと思うことがある これときどき思う。なんというかたぶんあまり自信がないから短くさっと書こうとしてると思っていて、短い文章が基本無礼なのだよな コードレビューしていて、テスト書いて欲しいとしよう。まず、 Please write a unittest. は、たぶんあんまり丁寧じゃない。日本語でも打ち解けた仲じゃない相手から「テスト書いてくれませんか？」て帰ってきたら「ちょっと怒ってる？」と思うと思うので、英語特有の話じゃないと思う。どうやったら丁寧になるかっていうと、なんか深く考えず長くすればたぶん丁寧になる。例えば Could you write a unittest, please? Thanks! くらいで僕的には
【pytest】モックの使い方まとめ
はじめに 下記のような処理の場合、そのまま実行させてテストするのが難しかったりします。 外部システムへアクセスする ⇒ 外部APIやスクレイピングしてたりする場合 ライブラリに依存する処理 ⇒ ライブラリの処理結果ごとのテストをしたい（戻り値、例外の種類での分岐など） テスト実行の度に返す値が異なる処理を利用する ⇒ 現在日時、ランダム値は、実行の度に変化するのでテストの時だけ固定値にしたい こういう場合、モックを使うと処理を差し替えられるので便利です。 使い方 前提 pytestとpytest-mockのライブラリを利用します。 pytest-mockはunittest.mockのラッパーです。書き方は異なるが、だいたいunittest.mockと同じような感じです。 with使ってpatchする方法も検索すると出てきたが、1つのテストでここまでは実際の動きで、ここからはモックで動かす状
自動テストがより便利に！！CodeBuildのテストレポート機能がGAされました！！ | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。これまでプレビューリリースという位置づけだったCodeBuildのテストレポート機能が2020/5/22、ついにGAされました！！ 早速試してみたので、簡単に紹介させて頂きます。 レポート機能とは？ CodeBuildのジョブから出力されたレポートファイルを解析し、テスト実行結果を確認するためのビューを提供する機能です。画面のイメージはこんな感じです。 レポートファイルは以下の形式に対応しています。 JUnit Cucumber TestNG TRX プレビュー段階で対応していた形式はJUnit、Cucumberのみでしたが、GA時点で新たにTestNG、TRXのサポートが追加されています。 テストレポート作成に必要な権限 テストレポートを作成するには、CodeBuildのジョブを実行するIAMロールに以下の権限が必要です。 codebuild:CreateR
How to generate unit tests with GitHub Copilot: Tips and examples
Developers writing enough unit tests? Sure, and my code never has bugs on a Friday afternoon. Whether you’re an early-career developer or a seasoned professional, writing tests—or writing enough tests—is a challenge. That’s especially true with unit tests, which help developers catch bugs early, validate code, aid with refactoring, improve code quality, and play a core role in Test-Driven Developm
sister team に join したきっかけと SRE としての取り組み | sister blog
だむはさんがやっている sister もまた、この問題に対しての打ち手としてのサービスでした。何かしらの形で応援できたらいいなと思っていた矢先に、セキュリティについて悩んでいた様子だったので、リプライをしつつ、セキュリティ面含めてリファクタリング、テストコード、パフォーマンス、セキュリティ、CI/CD など自分が得意とする領域で貢献できないか？ということを DM で打診したら、ぜひということで受け入れてもらえました。 こういった業界のジェンダーギャップに対する問題に対して自分ができることをやりたい、というモチベーションも半分はあるのですが、もう半分は、こういう個人開発のような小規模のフェーズで自分のスキルや専門性がどれほど役に立つのか確かめてみたかったという興味でした。 "女性" のためのスキルマッチングサービスに"男性"の自分が関わる意味sister は業界マイノリティである「女性」のた
Ruby 3.3 リリースパーティを STORES さんと共催し、大盛況に終わりました！ #ruby33party - ANDPAD Tech Blog
こんにちは、 id:sezemi です。 あと 3 週間ほどで入社から半年が経とうとしていて、念願の有給付与まであと少しとなりました。 待ち遠しい！ ちなみにアンドパッドには、有給付与までに 3 日間の入社時特別休暇があります。 インフルエンザやらコロナやらが流行っている中、この休暇があることで、とても助かっています。 さて、前年の 12/25 に Ruby 3.3 がリリースされました 🎉🎉🎉🎉🎉🎉 8888888 www.ruby-lang.org これを祝ってリリースパーティーを STORES さんと共催しましたので、今日はその模様をお届けします！ andpad.connpass.com Ruby 3.3 リリパはオフラインがメイン 前回 3.2 のパーティー はコロナがまだ 5 類感染症移行前だったということもあり、会場参加人数は絞り、基本はオンラインで開催していました
AWS Organizations の新しい組織にメンバーアカウントを加入する処理を自動化してみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、筧( @TakaakiKakei )です。 最近は、AWS Organizations 間の AWS アカウント移動の自動化に取り組んでいます。 先日は AWS Organizations の API を利用して、組織招待・組織離脱の処理を自動化しました。 今回は、新しい組織にメンバーアカウントを加入する処理の自動化に取り組んだので、その内容についてご紹介します。 前提 AWS Organizations 間の AWS アカウント移動にはいくつかステップがあります。 下記に主なステップを列挙します。 移動に伴うリソースや請求に関する検討事項を確認する メンバーアカウントが既存の組織を離れることでリソースが削除されることなどがあります。詳しくは公式ドキュメント参照ください。 2 つの AWS Organizations 間でアカウントを移動する 既存組織からメンバーアカ
こんにちは。Androidエンジニアの伊藤です。 スギサポwalkという歩数計アプリの開発を担当しており今回は Jetpack Composeを導入したので、この取り組みについて書いていきます！ Jetpack Composeとは なぜ導入しようと思ったのか どのように導入していったのか？ 問題の解決 プロダクトへの導入方針 実際に導入した箇所の説明 連続ログインボーナス 画面構成について レイアウトについて 工夫した点 改善点 実際に導入してよかったこと 今後の課題 Jetpack Composeとは Jetpack ComposeはAndroidの新しいUIツールキットです。 宣言的UIとも呼ばれ、状態をUIとして表示するという仕組みです。 AndroidでUI開発を簡素化して、直感的なAPIにより良い開発体験が得られます。 また、数多くのAndroidのプロダクトで利用されています。
もうすぐAndroid 12がリリースされるので、最低限対応した内容をメモする。 Android Studio AF対応 新AndroidStudioにビルドツールを切り替えた UnitTestをRobolectricからInstrumentation Testをメインに変更 Android Studio AFから、Robolectricが実行しづらくなった（できなくはないが、使いにくい） なので、Instrumentation Testのみを行う方向に切り替えた それに合わせてCIも変更した CIでエミュレータを作成＆起動してInstrumentation Test Lint対応 Android 12でLint系が更新されたので、チクチクと変更 Activity.exported 属性の対応 AndroidManifest.xmlのActivityタグで、exported属性設定が必須に
Rustで DI (Dependency Injection)、してますか？ 今日話題にするのはドメイン層でインターフェイスを定義してインフラ層でその実装を書くやつです。 例えばドメイン層で trait UserRepository を書いて、インフラ層で struct UserRepositoryImpl するやつです。 テストを書くとき、 struct UserRepositoryImpl はDBアクセスなどしてしまうので取り回しが悪いから、mock を作って fixture を入出力したいことありますよね。 Rustでそういうことやるなら mockall がオススメだよという記事です。 そんなに不満はないのですが、もしベターなやり方があったら記事末尾のコメントやTwitterやらもらえたら嬉しいです。 前職のFOLIO時代の同僚で現CADDiの むらみんさんの記事 に 外部通信のよう
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タクシーアプリ「GO」Android版へ自動テストを導入するまでの道のり - DeNA Testing Blog
LIFULL HOME'S 賃貸物件詳細ページの基盤刷新について - LIFULL Creators Blog
Writing unit tests in Golang Part 1: Introducing Testify
PerlでスナップショットテストをするTest::Snapshotのご紹介 - Masteries
10年放置されたレガシーコードをモダン化する | BLOG - DeNA Engineering
UPSIDERのこれからを担うFlutterアプリのアーキテクチャ - UPSIDER Techblog
PyCon JP 2024 @TOC有明 登壇資料まとめ
タップル iOSにおけるFeature Module開発の導入と運用
Hypothesisとpytestを使ってDjangoのユニットテストを書く - 何かを書き留める何か
.Net 5 時代のテストフレームワーク比較 - Qiita
Visual Studio Code June 2023
TypeScript + Storybook CSF3.0の書き方とユニットテストへの応用
Learn, improve and generate code with AI | Refraction
スギサポwalkへのJetPack Compose導入の取り組み - メドピア開発者ブログ
Android12対応でやったこと - eaglesakuraの技術ブログ
Rustでmockするならmockallで決まり！・・・でよろしいでしょうか？