bacon.zundoko ズンドコキヨシまとめ 繰り返し発生するデータに対して逐一判定を行い何らかの処理をかけた上で終了処理を行う…ストリーム処理である。ストリーム処理と言えばFRP。FRPと言えばBacon.js(一般的な見解とは異なる可能性がある)。 ということで、Bacon.jsでズンドコテストを行うモジュールを実装してみた。しかるべき理由の無いvanilla JSの利用は心身の健康を損なう危険があるのでES2015で実装しており、そのためズンドコテストの実装例の提示であるとともにwebpack/babelによるモジュール実装のほぼ最小構成のサンプルにもなっている。UMDで出力しているので多分ブラウザでも動く(試してない)。 以下では実装内容に寄せてBacon.jsに関するトピックを中心に解説する。 (過度の)入力汎用化 つい頼まれてもいない汎用化を行ってYAGNIから外れてしまう

typedtupleとは 平たく言えば、voluptuousの形式で宣言的に記述可能/生成時にバリデーションを行うnamedtuple。所謂case class的な利用を意図している。 もう少し詳しく 例えばDBのrow itemを色々ハンドリングする時に、生dictでもいいんだけど添字アクセスとかだるいしコードそのもので意図を伝えられるように型化したいんだけど、そのためにclassを定義するのはtoo matchなんだよなーと思うことはないだろうか。私はあります。 また、toolzとかfn.py使ってpythonでも大分FPっぽく書けるけど、immutableなobjectが欲しいんだよなーと思うことはないだろうか。私はあります。 どちらもそれだけなら単にnamedtupleを使えば全て解決する問題ではあるが、その上で、アプリケーションコードを大量に書いているといちいち面倒になってくるの

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色々なことがあり、それは色々あったからです。昨年の下半期から現在にかけて並べてみましょう。画像は100枚くらいあります。 これは風呂に肉を入れて低温調理をしているところです。湯量が多いので長時間の処理が安定します。早くNomikuが欲しいです。 生きた人間にとっては熱いのでマジックハンドで操作します。 豚肩ロースです。 均一に仕上がっています。長時間低温調理(8時間とかそういうレベル)をすると、おそらくコラーゲンの加水分解が進むため、スジっぽい脂身なんかもねっとり柔らかく食べやすくなります。やってることはハムなので、あまりにも時間をかけるとハムっぽくなってロースト的には微妙なのではと思います。 会です 趣旨です。 様子です。 鶏ムネです 豚トロです 牛肩ロースです 様子です スパムとトマト缶をミキサーにかけてパスターのソースにするという雑で金のかかる様子です。 はい オフィスDの食卓です。

なんか荒れてますが、私も一言いいたいです！！ オブジェクト指向がそうであるように、関数型も銀の弾丸ではありません！！！ 参照透過性はすばらしい この記事をぼやーんと眺めてました。 高精度煽り除去フィルタを通して読むと、関数型のアプローチがよい、と言う話ですね。 実際コードを書いてると、自分の書いたコードに関するバグは、体感、８割くらいが副作用に起因するものです。 副作用があると、呼び出し元が考慮すべきパターンが増えます。Mの状態を持つオブジェクトと、Nの状態を持つオブジェクトをつなぐと、MxNのパターンになるわけです。これはつなぐたびに積算されるため、爆発します。 副作用が無い場合、状態数は1なわけです。1x1は？1です！！よって、状態の組み合わせ爆発は起きません。考慮すべきは、入力値のパターンだけで十分なわけです。 他にもいろいろメリットが！！ すばらしき参照透過性！！関数世界最高ですね

JavaScriptは移り変わりの早い言語です。 もう1年以上経っていますし、記事のメンテもちゃんとできていないので、消し線を入れることにしました。 参考程度のために記事は一応残しますが、より新しい情報を読まれることをお勧めいたします。 はじめに --- 最近では JavaScript の実行環境はブラウザに限りません。（node.js, Web Workers） また、旧来のような <script> 経由でのロードもとうに古くなっています。今は CommonJS スタイルで、require を用いたモジュールのロードを行なうことがより良いとされています。 ですから、次のようなことは改める必要があります。 ~~- var YourModule = {}; などとして、外部から YourModule.hoge(); などと呼び出す書き方 this === window だと思うこと~~ 今回

何が問題か Bacon.jsで何らかの実装をする時、同期的なAPIのライブラリなどなら普通にsubscriberなどの中で使ってストリームに流していけばいいのだが、非同期処理のためのコールバックベースなAPIの場合Bacon.Observable.onValueやmapなどの基本的な利用だけではうまく組み込むことができない。 例えば、File APIのFileReaderはBacon.jsでどうやって扱えばよいか? 指針 Bacon.jsで何か困ったら、基本的には「やろうとしていることを、どうやってストリーム(とプロパティ)という概念で解決することができるか」と考えると考えやすい。やりたいことを逐次的に実行し相互に呼び合うような処理を実装するというよりも、常に、入力―変換―出力(―消費)を行うストリームを定義していきそれを接続していくような考え方になる。 なので、きれいに書かれたBacon

笛吹うすい・大使 @flblthin あと、AEDを女性に使うのに服をハサミで切って同伴から「服を切るな変態」と言われた時ですけど、僕は「命の危機だろ今は急ぐぞ」と言ってるのにハサミを持った腕を取り押さえられました。急いでたので振りほどいて服を切ったんですけど、同伴の人が警察に通報しました。事情聴取されました。 2014-10-16 13:09:56

PythonでSlackのOutgoing Webhooksに対応するbotの汎用的な実装、"djehuty/djehuty-slack"を公開したので共有してみる。 Hubotを使えば? 内製の、Pythonで実装したサーバーサイドモジュールをbotから直接使いたかった。 SlackのOutgoing Webhooks integrationを設定する integrationの追加 botを用意する前に、そもそもSlack側でbotとやりとりするための設定をしておく必要がある。Slackのintegrationの一つに"Outgoing Webhooks"というものがあり、特定のワードで始まる入力を指定のURLにPOSTリクエストする仕組みである。djehutyでは、このintegrationを利用する。 Outgoing Webhooksの設定では、このintegrationを有効にす

We are breaking up. I'm sorry, it's not you, it's me. I really like you, but I feel like now is that time in my life where I grow up and face some big challenges and decisions. The first time I saw you, I couldn't take my eyes off of your beautiful list comprehensions. Your arrow functions were amazing. I bet you remember all the special moments we had together. It was pretty fantastic. It was lov

先日、とある若い社員が、突然サイバーエージェントを辞めたいと言って有給消化に入ったという話を聞き、私は「激怒」しました。「社長が怒っている」という噂が社内に拡散するよう、意図的に怒りました。社員数が3000人を超えた今、社員が辞めることなど日常茶飯事であり、もちろん通常はいちいち怒ったりしません。仲間が減ることは残念だと思いつつ、黙って手続きを進め、気持ち良く送り出すことにしています。ではなぜ

http://hatenanews.com/articles/201409/22553 これ行ってきた。 感想は一言で言うとクソ。 いや、はてなのオフィスに入れたことやランチを頂けたことは良かったし、サカタ氏の講演内容も悪くなかったんだ。 何がまずかったって運営の女性が全て台無しになるくらいナメた仕事をしていたことだ。 サカタ氏の講演後にランチがあり、そのあと協賛企業の運営スタッフの女性2人によるPRがあったのだけど、そこでの内容がひどかった。 参加者の多くがどこかしら企業に勤めている正社員のエンジニアだったのに、ひたすらフリーランスにとっての派遣エンジニアとして働くことのメリットを強調していてチンプンカンプンな内容だった。 『派遣に登録すれば営業が不要、ウチなら社会保険も入れる』というのは聞いている側からすれば、「それなら俺ら正社員のままでいいんじゃね」ってしか思えなかった。 まぁそれは

7月からサイカにジョインした林です。先週末の PyCon JP 2014 in Tokyo に参加したので、印象に残っている発表をご紹介します。今年の傾向として、Pandas や SciPy, NumPy などデータ分析関連の発表が多く見られました。サイカでも同技術を利用していますが、ここ数年のデータ分析分野の盛り上がりから、ウェブと分析を融合しやすいPythonへの注目が強まっているのかもしれません。 Deep Learning for Image Recognition in Python (Hideki Tanaka) Deep Learning for Image Recognition in Python from Hideki Tanaka この発表を見られただけでも、今年の PyCon JP に参加した意義がありました。Deep Learning というと敷居が高そうですが