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はじめに この記事は下記イベントでの私の発表を、スライドだと、コードやコンパイラのエラーメッセージ、リンクのテキストが取得しづらかったり、当日、時間が足りなくて省略した部分も色々とあったため、別途、文字に書き起こしたものになります。 「コンセプトから理解するRust」という本 初期のLearning Curveがキツめと言われているRust、私も七転八倒しながら、あれこれとキャッチアップをしている中で、この本は、めちゃくちゃ見事な構成と言葉で説明してくれているな〜と、感銘を受けながら読みましたし、表紙の「エラーメッセージをよく読み、所有権の感覚をつかみ、豊富な型に精通し、トレイトの実体を捉えられれば、Rustはもう怖くない」は至言ではないかと感じます。 ここでは、「第5章 Rustの抽象化プログラミング」のサンプルコードを元に、"エラーメッセージをよく読む"、"型に精通する"、"トレイトの
PHP8.2 / PHP8.1 / PHP8.0 / PHP7.4 2021/11/26にリリースされました 2021/07/20、PHP8.1がフィーチャーフリーズしました。 言語機能に関わるような機能の追加・変更が締め切られたということです。 今後はデバッグを繰り返しながら完成度を高めていき、2021/11/25にPHP8.1.0がリリースされる予定です。 というわけでPHP8.1で実装されるRFCを見てみましょう。 RFC Fibers 賛成50反対14で受理。 Fiberです。 PHPで非同期コードを書けるようになります。 $fiber = new Fiber(function (): void { $value = Fiber::suspend('fiber'); echo "レジュームした。$value: ", $value, "\n"; }); $value = $fiber
Raspberry Pi Picoを買ってみました。 環境構築の方法は**Getting started with Raspberry Pi Pico**に載っていますが、開発環境はRaspberry Pi 4上で構築するのが基本となっているようです。Windowsでのやり方も一応載っていますが、コマンドライン上での操作となるとWSL(Windows Subsystem for Linux)を使うのが便利なので、その方法をまとめてみました。 必要なもの Raspberry Pi Pico本体 (できれば2枚) 2枚あると片方をデバッグプローブにすることでJTAGデバッグが可能になるので便利です。 ピンヘッダ Raspberry Pi Picoにはピンヘッダがマウントされていないので、ブレッドボードに挿すためのピンヘッダを別途用意して、基板にはんだ付けする必要があります。 Picoの基板には
カーネル起動時トレース Linuxカーネルの起動処理は、様々なことが行われるのにそれをデバッグする方法はprintkだったり、逆にkgdbを外部デバッガから繋いだりと、結構な手間がかかっていました。カーネルが起動してしまえば、ftraceにperf, BPF, systemtapと複数の手段が使えるのに、起動時のデバッグは細かいことが出来ません。これは、起動時に指定できるオプションが大雑把になるのが大きな理由の一つでした。シェル芸ではないですが、1行プログラミングだけで様々なことをするのは大変です。 そこで導入されたのがExtra Boot Configuration (bootconfig)です。Bootconfigについては前回の記事を参考にしてください。 ここではカーネルコマンドラインのトレースオプションと、Bootconfigによって拡張されたBoot-time trace(CON
はじめに どうも、GitHub Actions大好きな@tarumzuです。 今回はGitHub ActionsでAndroidアプリを配信する際のベストプラクティスな記事がなかなか無いなと思ったので、無いなら作ろう!という試みです。 例としてdev環境とstg環境の2つをApp Distributionで配信するという流れをGitHub Actionsで作ります。 コード 早速ですがコードの全文です。今回はタスク毎にJobを分けて対応しています。こちらのコードを順を追って説明していきます。 name: publish on: push: branches: # 今回はdevelopブランチをdev環境、release/〇〇〇ブランチをstg環境への配信としてます - 'develop' - 'release/**' jobs: build: runs-on: ubuntu-latest
Kafka StreamsにはWindow Aggregationという仕組みがある。 特定の時間間隔毎にイベントの数を数えたり等を行うための機能だ。 で、それを利用してユーザー毎のイベント実行回数をカウントする処理を書いていたのだが、何故か結果が合わない。 テストコードでは再現しないし確率的に結果がズレるという状況が発生した。 物凄くハマったが、原因は未来のtimestampが来た時の処理にあった。 検証バージョン kafka-streams-2.4.0 問題の詳細 一度書き込んでバックエンドのKafkaトピックまでデータが届いているにも関わらず、データを再度取得しようとした時に既存の集計カウントが取得できない。 そのためカウントがリセットされるし、他の箇所でも結果が取得できない状態になっていた。 確実にput処理は行われている 紐付いているKafkaのトピックには確実にデータが届いてい
TL;DR Laravel 5.5 ベース(Laravel 5.7 まで対応) フローチャートでおおまかな処理の流れと、どこでどんなことをするのかを解説します それを踏まえて「こんな時はこうする」というケーススタディを紹介 中小規模のプロジェクトにはそのままコピペで使ってもらえるベストプラクティス的なものを目指しています 実際にこれをベースにしたものが中規模業務アプリに実装されています バリデータ編もあります。 → フロー図で理解するLaravelバリデータの仕組みと、チーム開発でのケーススタディ 動機 個人的にエラー処理の仕組みを理解するために書いたチャートです 自分で勉強しようとしたとき、Laravelのエラー処理に関する記事はたくさんありますが、包括的に全部書いた記事が意外とないなーと思った 無いなら書かないと……(穴埋め係根性) 1. Laravel エラーハンドリングの仕組み 全
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