関数名、メソッド名、変数名でよく使う英単語のまとめ
プログラミングをしていると関数名、メソッド名、変数名をどうするか悩みます。 ロジックより命名に時間を費やすこともざらにあります。翻訳したり、一般的な命名規則なのかいつも検索して大変です。 よく使うサイトの内容をコピってメモしておく 関数名とメソッド名の違いについて よく使う英単語のまえに、いつもごっちゃにして使っているけど、定義はこんな感じ 「関数」と「メソッド」の違い 似ているところ どちらも何か（引数）を入れると処理をして何か（戻り値）を返してくれます。 違うところ やってること自体は大差ありません。概念としては違います。 メソッドはオブジェクト指向で登場する用語で、オブジェクトの動作を定義したものです。 まずオブジェクトありきなのですね。一方の関数は、オブジェクト云々は関係ありません。 個人的な使い分け Java で登場する関数は「メソッド」です。C 言語で登場する関数は「関数」と呼
pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
型安全かつシンプルなAgentフレームワーク「PydanticAI」の実装を解剖する - ABEJA Tech Blog
はじめに こちらはABEJAアドベントカレンダー2024 12日目の記事です。 こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている坂元です。最近はLLMでアプローチしようとしていたことがよくよく検証してみるとLLMでは難しいことが分かり急遽CVのあらゆるモデルとレガシーな画像処理をこれでもかというくらい詰め込んだパイプラインを実装することになった案件を経験して、LLMでは難しそうなことをLLM以外のアプローチでこなせるだけの引き出しとスキルはDSとしてやはり身に付けておくべきだなと思うなどしています（LLMにやらせようとしていることは大抵難しいことなので切り替えはそこそこ大変）。 とはいうものの、Agentの普及によってより複雑かつ高度な推論も出来るようになってきています。弊社の社内外のプロジェクト状況を見ていても最近では単純なRAG案件は減りつつあり、計画からアクションの実行、結果
Parsing SQL - Strumenta
The code for this tutorial is on GitHub: parsing-sql SQL is a language to handle data in a relational database. If you worked with data you have probably worked with SQL. In this article we will talk about parsing SQL. It is in the same league of HTML: maybe you never learned it formally but you kind of know how to use it. That is great because if you know SQL, you know how to handle data. However
This post is an account of why I prefer using the attrs library over Pydantic. I'm writing it since I am often asked this question and I want to have something concrete to link to. This is not meant to be an objective comparison of attrs and Pydantic; I'm not interested in comparing bullet points of features, nor can I be unbiased since I'm a major contributor to attrs (at time of writing, second
BigQueryを補完する技術: DuckDBとDataflowでのデータ処理入門 - yasuhisa's blog
背景 & Disclaimer DuckDB 概念や代表的なユースケース 使ってみる 1週間〜一ヶ月などある程度の期間、分析で使いたい場合 便利なCLIツールとして使う 所感 参考 Dataflow 代表的なユースケース 具体例 参考 背景 & Disclaimer BigQueryは非常に便利で、BigQueryにさえ上がってしまえばSQLで巨大なデータを簡単に相手にできます とはいえ、BigQueryに行きつくまでが大変な場合もありえます 例: 個人情報を含むsensitiveなデータで、BigQueryに気軽に上げられないケース 一時的であっても、相談なしにその手のデータを気軽にアップロードするのはやめてください... 数万件程度であれば手元のエクセルで開いて、問題ない行/列だけに絞る、ということもできるが、もっと量が多いデータだとそういうわけにもいかない。そもそも分析はSQLでやり
--- name: skill-creator description: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. license: Complete terms in LICENSE.txt --- # Skill Creator This skill provides guidance for creating effective skills. ## About Skills S
Cloud DataflowでGCS→BQのパイプラインをPythonで試してみる | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 GoogleCloudのETLサービスのDataflowを調査する機会があり、Google Cloud Storage(以降GCS)にあるCSVファイルをBigQueryにロードする処理をPythonスクリプトで試してみましたのでまとめます。 Dataflow | Google Cloud Cloud Storage Text to BigQuery DataflowはマネージドなApache Beam Runnerでプログラミング言語としてはJava,Python,Goを使うことができます。今回やろうとしている「Cloud Storage Text to BigQuery」に関してはGoogle提供のバッチテンプレートがありますが、このテンプレートはJavaで記述されているため使用せずPythonで実装してみます。 B
I’m excited to announce the project I’ve been working on for the last year and a half: Game Bub, an open-source FPGA based retro emulation handheld, with support for Game Boy, Game Boy Color, and Game Boy Advance games. May 2025 Update: Want to buy a prebuilt Game Bub? I’m launching a crowdfunding campaign on Crowd Supply! Sign up to be notified when the campaign goes live. Play Video: Game Bub ca
Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y
LLMにFactorioを遊ばせてみた
皆さんFactorioをご存知でしょうか？ 宇宙飛行の途中に未知の惑星に不時着してしまったエンジニアが、脱出用ロケットを完成させることをゴールとして石炭・鉄・銅といった資源を採掘して様々な設備・素材を生産しながら自動化工場を構築・拡張していくゲームなのですが、ベルトコンベアを使った物流システムを駆使した生産の効率化・自動化要素が奥深く、あまたのエンジニアを廃人にしてきたことで有名なゲームです。 先日、そんなFactorioを題材としたプレプリントが公開されました。 この論文では、FactorioをLLMのベンチマークとして使うことを提案しています。LLM技術の進歩が目覚ましい昨今ではベンチマークの飽和が大きな課題となっており、Factorioのように規模がログスケールで変化するようなゲームを利用することで、LLMの長期的なプランニング能力や扱える情報量を評価できるとしています。 Facto
Does OLAP need an ORM?
TL;DR · ORMs have proven to be useful for many developers in the OLTP/transactional stack (Postgres, MySQL, etc). · OLAP/analytical databases like ClickHouse could potentially benefit from ORM abstractions. · Existing transactional ORMs probably shouldn’t be extended to OLAP due to fundamental differences in semantic meaning between OLTP and OLAP. · Moose OLAP (part of MooseStack) is an open sourc
Introduction: These Aren’t the JSONs You’re Looking For JSON (JavaScript Object Notation) was designed as a simple, lightweight, and human-readable data interchange format, often positioned as a more accessible alternative to XML. It has become the de facto standard for web APIs and system integration. However, while the specification itself is straightforward, different programming languages and
Amazon Bedrock AgentCore Gateway のターゲットに Amazon API Gateway が追加されたので Claude Code から呼び出してみた - Qiita
Amazon Bedrock AgentCore Gateway のターゲットに Amazon API Gateway が追加されたので Claude Code から呼び出してみたAWSAPIGatewayAIエージェントClaudeCodeBedrockAgentCore はじめに & 内容 2025 年最後の記事! AWS re:Invent 2025 で発表があった Amazon Bedrock AgentCore Gateway のターゲットに Amazon API Gateway が追加されたことについてシンプルに纏めるのと、実際に触ってみることを主としています。 Amazon Bedrock AgentCore Gateway とは何かをざっくり勉強したい方はよければ過去の記事を参考にご覧ください。 考慮事項 Amazon Bedrock AgentCore Gateway の
アノ日のULID、キミとまた出会えるまで十億億回の輪廻のタイムスリップ、A.D.10889年まで。ーーULID移行から最適な自己流IDの設計まで・その２【基礎編】：整数型ID、Snowflake ID、MongoDBのObjectID、ULID、UUIDなどの特徴、比較と選択 - OLTA TECH BLOG
◇ アノキミモノガタリその弐 はじめに 整数型ID、Snowflake ID、MongoDBのObjectID、ULID、UUIDなどの特徴と比較 整数型ID、Snowflake ID、MongoDBのObjectID、ULID、UUIDの選択フローチャート 衝突検知と自動回避メカニズム Snowflake IDの仕組み MongoDBのObjectIDの仕組み ULIDの仕組み ULIDにおける広い空間 ULIDにおける単調性問題 ULIDの安全性問題 ULIDの同じミリ秒内の単調性における推測可能問題 ULIDの実現におけるオーバーフロー問題 UUIDの仕組み UUID v1の仕組み UUID v4の仕組み UUID v7の仕組み ULIDとUUIDとの互換性問題 ULIDベースのUUID UUIDv7が正式的に発表された今、ULIDの素晴らしさを再認識 ULIDやUUIDの切り出し問
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Why I use attrs instead of pydantic
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Game Bub: open-source FPGA retro emulation handheld
What's New in Emacs 28.1?
JSON is not JSON Across Languages | Dochia CLI Blog