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ブックマーク / yakst.com (7)

  • Python3.8の新機能 | Yakst

    [Python]原文 What's new in Python 3.8? - DeepSource (English) 原文著者 Sanket Saurav 原文公開日 2019-07-26 翻訳依頼者 翻訳者 hiroya 翻訳レビュアー doublemarket msh5 meiq 原著者への翻訳報告 1415日前 原文へのコメントで報告済み 1415日前 原著者承諾済み 編集 はじめに もうすぐPythonの最新バージョンのベータ版が公開される予定です。最終の安定版が利用可能になるまでは、もう少し時間がありますが(リリーススケジュールはこちら)、どのような新機能が追加されているのかを調査することには十分価値があります。Python 3.8 では、言語としての構文の追加、既存の挙動に関しての軽微な変更、そして全体的な速度の改善が追加されています。これらの変更は、以前の3.7のリリースま

    sgykfjsm
    sgykfjsm 2019/08/13
  • 6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst

    NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか? Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を

    6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
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    sgykfjsm 2019/07/10
  • 人間らしくコードレビューするには(パート1) | Yakst

    自動化することによりあなたはレビュアーとしてより価値のある貢献ができるようになります。importsの順序やソースコードのファイル名の命名規約などの問題を無視できるならば、機能上の誤りや可読性の問題といった、より関心のある問題にフォーカスすることができます。 オーサーもまた自動化の恩恵を受けます。ケアレスミスを見つけるのに1時間浪費することなく、即座に見つけられます。即座にフィードバックを受けられることで、関係のあることがオーサーの頭に残り、これにより学習が容易となり、修正コストが低くなります。それに加え、彼らが初歩的な誤りについて指摘を受ける必要がある場合、あなたから指摘を受けるよりコンピューターから指摘を受けたほうが彼らの自尊心の観点からはるかに気分がよいわけです。 これらの自動チェックはコードレビューのワークフローの中に入れましょう(例えば、Gitのコミット前のフックやGithub

  • CPU使用率は間違っている | Yakst

    Netflixのパフォーマンスエンジニアである筆者からの、topコマンドなどで表示されるCPU使用率(%CPU)は、いまや当の使用率を表しておらず、チューニングなどのための指標として使えないという指摘。なぜそうなってしまったのか、何を見れば当のCPU使用率がわかるのかをわかりやすく解説した記事。 私たちみんながCPU使用率として使っている指標は非常に誤解を招くもので、この状況は毎年悪化しています。CPU使用率とは何でしょうか?プロセッサーがどのくらい忙しいか?違います。CPU使用率が表しているのはそれではありません。私が話しているのは、あちこちで、あらゆる人たちに、あらゆる監視製品で、あるいはtop(1)でも使われている、"%CPU"という指標のことです。 あなたの考えているであろうCPU使用率90% : 実際 : "stalled"(訳注 : 以下ストールと言う)とは、プロセッサーが

    CPU使用率は間違っている | Yakst
  • MySQLのレプリケーション手法の違い | Yakst

    ソリューションエンジニアチームに所属する筆者が、今では様々な手法が存在するレプリケーション機能について、改めて特徴や注意点を解説しつつ、レプリケーションのよくある「誤解」に対してもお答えしています。 このブログ記事では、MySQL(および Percona Server)環境におけるレプリケーション手法に関して改めて考察を行いたいと思います。あわせて、時折見受けられるレプリケーションの間違った考え方についても考えてみます。 私がソリューションエンジニアとして働き始めてからというもの、沢山の情報が公開されているにも関わらず、レプリケーションに対する「誤解」や「不完全な理解」が無くならないことを日々感じていました。 そもそもレプリケーションとは何か? レプリケーションは、1つのデータベースにデータを蓄積するだけでなく、別のデータベースにデータを複製し、転送することを保証してくれる機能です (複製

    MySQLのレプリケーション手法の違い | Yakst
  • Pythonスクリプトのパフォーマンス計測ガイド | Yakst

    Pythonスクリプトの速度を計測し、そのボトルネックを探る。さらに、メモリ使用量、メモリリークの原因特定までの調査方法を解説する。 あなたが書いたすべてのPythonプログラムで厳密なパフォーマンス計測が必要になるというわけではないにせよ、その時が来たら、役に立ってくれる様々な種類のツールがPythonのエコシステムにはあるのだということを知っておけば安心できるだろう。 プログラムのパフォーマンスを計測することは、すなわち以下の4つの基的な質問に答えることだと要約できる。 どのくらい高速に実行できるか? スピードのボトルネックはどこか? どのくらいのメモリを使うか? メモリリークしているのはどこか? これから、いくつかの素晴らしいツールを使ってこれらの質問に答えていくための詳細を見ていこう。 大ざっぱな実行時間 素早くざっくりとコードの実行時間を計るのに、古き良きUNIXのユーティリテ

    Pythonスクリプトのパフォーマンス計測ガイド | Yakst
  • [Q&A]MySQL開発でやってしまいがちな致命的ミス | Yakst

    Percona MySQL Webinarsの発表(MYSQL開発でやってしまいがちな致命的なミスについて)のQAをご紹介します。 発表はSQLアンチパターン著者のBill Karwinさんの発表です。 オリジナル: http://www.percona.com/resources/mysql-webinars/how-avoid-even-more-common-deadly-mysql-development-mistakes July 17, 2014 by Bill Karwin 水曜日に「MySQLを開発する上でよく起こる(そして致命的な)ミスをどのように回避するか」をPercona MySQL webinarsで発表した。お見逃の際は、ビデオとスライドを見る為に登録すればまだご覧にいただける。 参加いただいた皆様、そしてとりわけすばらしい質問をしていただきありがたく思っている

    [Q&A]MySQL開発でやってしまいがちな致命的ミス | Yakst
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