グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
実践的な設計って、なんだろう？
Devlove 名古屋 2014-5-18 DDD, Object Oriented Design, ドメイン駆動設計 オブジェクト指向設計Read less
UMLを描こう – Vol.3 ドメインモデル図
プロジェクトの初期段階において最も重要なのは、 システムが取り扱う「もの」の概念について、チーム内で共通認識を築くことです。 これを怠りなんとなく実装を進めてしまうと、後半になって、 Aさん「あれ？この言葉ってこういう意味じゃないの？」 Bさん「え？そうじゃないよ。もしかして認識ずれてた？・・・」 ↓ 認識ズレ発覚！といった状況が発生することでしょう。 そこで、プロジェクト開始時にドメインモデル図を描くことで、 主要な「もの」の概念についてチーム内で共通認識を固めることができます。 ドメインモデル図とは、ユーザの視点で見た、システムに登場する「もの」の概念（ドメインクラス）を集めた図です。プロジェクトの用語集をクラス図風に表現した図ということにもなります。ドメインモデル図は自然言語で構成するため、要件定義や仕様の把握に有効です。 ここでは、ICONIX Process（ユースケース駆動型の
Sparkアプリケーションの基本と、はじめに押さえておきたい重要な概念
はじめに はじめまして、IBMの田中裕一です。 デバイスやセンサの高度化による、モバイルから取得できるデータの多様化、IoTの本格化といったハードウェアの面、機械学習の本格的な広がりといったソフトウェアの面、双方の進歩もあり、ビッグデータのキーワードのもと、大規模なデータ分析基盤を構築するデータエンジニアやデータサイエンティストの重要性が増しています。 昨今いろいろな分散処理基盤や機械学習ライブラリが登場してきましたが、本連載では数回に分けてApacheプロジェクトでも人気が高いApache Spark（以下、Spark）を使い、Sparkでのプログラミングやデータ処理を中心に見ていきます。 また、分散処理系で入門時につまづくことが多いClusterでの動作や、Sparkの詳細な挙動を連載後半に回すことで、Sparkを使う際のハードルを下げられればと思っています。 対象読者 連載を通して、
闇のDevOps DevOpsと業績評価 – ところてん – Medium
ここから、DevとOpsが協力すればより効率的になる＝DevOps、という言葉が生まれました。 当時は大企業においてはDevとOpsが分かれていることが当たり前だったのです。そして、大企業における当たり前が、当たり前ではないことに気付き始め、DevOpsを実現するためのツールができ始めたころでもあります。 ではなぜ、大企業ではDevとOpsが分かれているのが当たり前だったのでしょうか？ ハードウェアの時代その昔、産業の主役はハードウェアでした。 そのため、多くの企業はハードウェアを作ることに対して最適化が行われました。 ハードウェアには研究開発、製造、運用サポートといった大きな区分けが存在します。そして、それぞれの仕事において要求する人材レベルは異なります。 加えて、大量生産された製品の運用サポート（設置作業員、サポートセンタ）には、大量の人員が必要になってきます。 したがって、組織を研究
アプリケーションから例外を投げる派、投げない派 - Shin x Blog
例外をどのような状況に投げるかもしくは投げないか、というのはわりと意見が分かれるところです。もちろん、プログラミング言語によっても異なりますが、同じプログラミング言語ユーザ同士でも様々です。 基本の考え方 ベースとしては、Effective Java の項目 39 にある下記の方針が参考になります。 例外的な状況の時にのみ例外を使う。 Effective Java 禅問答のような定義ですが、これには異論は無いでしょう。例外を正常フローで利用したり、制御構造に用いるべきではありません。 人によって異なるのは「例外的な状況」の解釈です。 例外的な状況 この「例外的な状況」の解釈は人によって異なるようで、これまでも議論になっていました。これまで聞いた解釈を乱暴に分けると以下の 2 パターンに分かれます。 1. アプリケーションから独自の例外を投げる派 ランタイムやミドルウェア連携などプラットフォ
Railsで開発してもPHPで開発しても大して変わらねえじゃねえか。Facebook見てみろや。リア充はプログラミング言語なんで気にしてないぞ。
2015/01/07 (更新日: 2018/04/26) Railsで開発してもPHPで開発しても大して変わらねえじゃねえか。Facebook見てみろや。リア充はプログラミング言語なんで気にしてないぞ。 THOUGHT Ruby on Rails Cake PHP Go jQuery Angular JS Web界隈にいる方ならよく聞くワードかと思います。 上記の言語は、ここ3,4年で流行りだしたものです。 最近、ふと疑問に思うことがありました。 「これってラットレースに巻き込まれていないか？」 プログラミングはすばらしいです。 パソコン1台で、すばらしいサービスを世の中に生み出すことが出来ます。 ぼくも、こういった考えを信じて、日々勉強に励んでいました。 プログラミングは、勉強しても、勉強しても、新しい技術が出てきます。 それをまた勉強します。 無限ループです。 仕方のないことです。 で
実践Excelスクレイピング
データサイエンスLT祭り 2夜目 http://data-science-lt.connpass.com/event/35412/ の資料
たった1人から始める社内テストコード文化
# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals # テストする関数 def add(a, b): return a + b # テストコード 関数名はtest_ から始めるのがpytestでのお作法 def test_add(): assert add(1, 1) == 2 assert add(1, 2) != 2 >>> $ py.test ../tests/test_add.py =============================================================================== test session starts ================================================
高速なWebサーバアプリケーションを構築するための6つの経験則 | POSTD
この記事では、Webアプリケーション（特にバックエンド部分）を構築するときにハイレベルなパフォーマンスを達成しようとするなら考慮するべき、最も一般的な原則のいくつかを取り上げたいと思います。私は、自分自身の経験から、主にPHPの世界で使われるいくつかの例、設計パターン、慣例やツールについて書きますが、ここで説明する概念は、どんな言語やフレームワークにも必ず当てはまると思います。 手短に言うと、基本ルールは次の6つです。 ルール1 . 時期尚早な最適化を回避する ルール2 . 最小限の作業で問題を解決する ルール3 . 今すぐやらなくてもいい作業は延期する ルール4 . 使えるときはキャッシュを使う ルール5 . リレーショナルデータベースのN+1問題を理解し、回避する ルール6 . 可能ならアプリケーションに水平スケーラビリティをもたせる ルール1: 時期尚早な最適化を回避する Donal
DIS例2 / PHPは配列型と辞書(HaspMap)型が区別不能な言語！ | PHPを使いもせずDISってる君達へ - Qiita
PHPはよくDISられることがあります。しかし、実際にはほとんどPHPを利用していない人が印象だけでDISってることが多いような気がします。 そこで、PHPがよくDISられている点について、実際どうなのかをPHP未体験者向けに解説していきたいと思います。PHPを触ったことない人でもわかりやすいようにシンプル目な仕様のRubyを例に説明していきたいと思います！( Ruby触ったことなくても、その他のOOP言語を触ったことあれば雰囲気は理解できるように書いています ) DIS例1 / PHPは配列操作がしづらい PHPの配列操作は扱いづらい等とDISる人たちがいます。実際のところどうでしょうか。 以下のような処理を配列への中間変数を用いず行うコードを例に考えてみます。 0. [2,4,6,8,10]という配列を用意して 1. ↑の配列から8以下の数だけを選択した配列を作る 2. ↑の配列から各
Pythonでスクレイピング - Yahoo!ファイナンスから投資信託の基準価格を取得する - Qiita
この記事について Pythonとlxmlを使って、webスクレイピングでYahoo!ファイナンスから投資信託の基準価格を取得する方法を解説します。 [追記] Yahoo!ファイナンスからのデータスクレイピングは規約上禁止されているようなので、代わりの方法を利用ください。 Pythonでスクレイピング - 投信協会webから投資信託の基準価格を取得する 環境 Windows10 x64 Python 2.7.11 lxml 3.5.0 変更履歴 2016/1/16 lxml.html.parse()にurlを直接渡すようにした。urllib2のimportを無くした。 url生成の際に引数をdictに取ってからformat()で展開するようにした。 forの回し方を変更 ElementTreeからXPathで取得した要素に.encode('utf-8')する処理をあらかじめmap()でやって
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ローカル変数をメソッドの冒頭でまとめて宣言する慣習 | mxProject