Thank You! Open Feedback Publishing System (OFPS) is now retired. Thank you to the authors and commenters who participated in the program. OFPS was an O'Reilly experiment that demonstrated the benefits of bridging the gap between private manuscripts and public blogs. Readers gained access to in-progress O'Reilly manuscripts and were able to communicate suggestions with the authors, follow others'

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我が家のダグウッド ダグウッドとはハナミズキのことである。昔、日本からポトマックリバーの桜の苗木を送った返礼として、アメリカから送られて来たのが日本での始まりで、アメリカ原産でアメリカヤマボウシともいうらしい。 最近では日本でも、あちこちで、街路樹であったり、庭木であっ…

*本ブログは Atlassian Blogs の翻訳です。本文中の日時などは投稿当時のものですのでご了承ください。 *原文 : 2013 年 1 月 3 日、Jonathon Creenaune 投稿 “From SVN to Git: How Atlassian Made the Switch Without Sacrificing Active Development“ このポストは、エンタープライズ開発チームが Git に切り替えることに注目した連載記事の一つとして、Dr.Dobb’s で紹介されました。 アトラシアンでは、ここ何年もの間、DVCS に熱狂していました。私たちは DVCS に多額の投資を行ってきたのです。Bitbucket (クラウド DVCS リポジトリのホスト) を買収し、Stash (社内環境での Git リポジトリマネージャ) を開発しました。さらに、Fish

Jail, Inmate, & Mugshot Data From Bluetrip Criminal Data AlabamaAlaskaArizonaArkansasCaliforniaColoradoConnecticutDelawareFloridaGeorgia

Python のジェネレータ (4) - 無限リスト のつづき 1. 例 例えば、「リストの要素を 2 倍したい」とする。 リスト内包表記や map 関数を使うなら、以下のように書ける。 L = [1,2,3,4,5] print [x*2 for x in L] print map(lambda e: e*2, L) 2. for ループ 単純に、for ループでリストを走査しながら、要素を2 倍するなら、 def double(L): result = [] for e in L: result.append(e*2) return result print double(L) これをジェネレータで置き換える。 def gDouble(L): for e in L: yield e * 2 for e in gDouble(L): print e 3. 再帰 再帰で書くと、 def r

Python のジェネレータ (3) - 数字にコンマを振る のつづき 1. 有限リストに対して有限の繰り返し 「有限のリストを走査する」ためのジェネレータは、次のように書く。関数 g は、引数としてリスト L を受け取るとする。 def g(L): for e in L: yield e 関数の中で yield が使われているので、ジェネレータが返される。これをジェネレータ関数と呼ぶ。 2. 無限リストに対して無限の繰り返し 関数 g の中では、与えられたリストを走査するために、for ループを利用した。 for ループの代わりに while True を用いて、延々と回る無限ループに置き換えると、「無限リストを対象としたイテレータを生成する」ジェネレータとなる。 例えば、 「 3 の倍数の無限リスト」 が欲しい場合、次のように書くことができる。 def m3(): i = 0 whil

Python のジェネレータ (2) のつづき 1. ジェネレータを使う方法 前回と同じく、ジェネレータを使う例を考える。 数字にコンマを振る (via 巡回 - 常山日記) Python のチュートリアル 5.5.7 レシピ に、moneyfmt() という関数が書かれている。とりあえず、これは横に置いておく。 「数字にコンマを振る」ために、ジェネレータを使うことをイメージする。 数をリストに見たて、末尾から 3 つずつ要素を返すジェネレータを作成。 そのジェネレータからリストを生成し、 要素を逆順にして、 最後にコンマで要素をくっつける。 実装。 def gCommaStr(num): result = "" for i,e in enumerate(reversed(str(num))): if not i == 0 and i % 3 == 0: yield result resu

Python のジェネレータ (1) - 動作を試す のつづき 1. ジェネレータをどこで使うのか？ ジェネレータの動作について、何となく雰囲気を理解できた。しかし、どのような目的に使うのか、今一分からない 「あ！これはジェネレータを使うと、問題を解くのが楽だ。」 「ジェネレータを使った方がシンプルに書ける」 ということが分かるようになりたい。 イテレータを置き換えるジェネレータ 最初に覚えたことは、 ジェネレータを使うと、イテレータを簡単に作成できる。 ということ。イテレータとは、複数のオブジェクトに対して、要素を一つづつ辿るための手段。よって、ジェネレータは、複数の要素を辿るために利用できる。 例えば、Group クラスが Person クラスに対して責務があるとする。イテレータを自前で実装するには、境界条件を考えながら、イテレータプロトコルに沿うようにする。 Python のイテレー

1. イテレータとはコンテナの要素を走査するためのオブジェクト これまでに Python の リスト内包表記、イテレータ について調べた。 次は、「ジェネーレータ」。 Python のジェネレータを理解するには、イテレータの理解が不可欠。ジェネレータについて調べる前に、イテレータの復習から行う。 a. イテレータの役割 Python のドキュメント「9. クラス」 における「9.8 イテレータ」の説明を確認すると、 イテレータの使用は Python 全体に普及していて、統一性をもたらしています。背後では、for 文は コンテナオブジェクトの iter() を呼び出しています。… イテレータは、Python において特別扱いされており、for 文と密接な関わりを持っている。 … この関数は next() メソッドの定義されたイテレータオブジェクトを返します。 next() メソッドは一度コン

この記事は Vim Advent Calendar 2012 の 40 日目の記事です。 昨日は @kokukuma さんのなんかvimがセグメンテーションフォルト吐いたんですけど。。でした。 はじめに プログラミングに限らず、何かを書くときにコピー＆ペーストってよく使いますよね。Vim でも当然その機能はありますが、Vim の場合はレジスタという仕組みによってさらに便利に使うことができます。 今回は、私が最近覚えてすごく便利に思ったコピー＆ペーストに関する小ネタを書きます。 前提知識　レジスタとは 文字列を y でコピー（Vim ではヤンクといいます）すると、その文字列は無名レジスタに蓄えられます。d とか c とかで削除した時も同様です。無名レジスタに記録された文字列を貼り付けるには単純に p や P を使います。 "ayy とか "bdw とすると、明示的に a レジスタや b レジ

サイト内でページを移設するとか、拡張子を変更するとか（html→php など）、ドメインを変えるとかいったことになると、旧URLから新URLへのリダイレクトをするケースがあります。リダイレクトが必要とされるのは、旧URLを参照するユーザーに不便をかけないためだけではなく、検索エンジンのロボットにURL変更を通知するためという側面もあります。 ここでは3つのリダイレクトの方法を取り上げてまとめてみました。 (1)301リダイレクトと呼ばれる方法で、.httaccessを使うなどして行うもの。 (2)HTMLの<meta http-equiv="Refresh" ...>を使う方法 (3)JavaScriptのlocation.href、またはlocation.replace()を使う方法 (1)はサーバー側に.htaccessを設置する方法です。具体的なコードは以下のようになります。 Red

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今回はネイティブアプリケーション[1]⁠ 内のXSS（Cross-Site Scripting、クロスサイトスクリプティング）脆弱性の傾向と対策について解説します。 ネイティブアプリの現状 内部にHTMLやJavaScriptを使って構築されるスマートフォン向け、デスクトップ向けのアプリケーションが増えています。その結果、今までWebサイト上で起きていたような問題が、ネイティブアプリケーション内でも起こるようになっています。アプリケーション内におけるJavaScriptコードのインジェクションは、クロス「サイト」ではないのでXSSと呼ぶのは適切ではありませんが、脆弱性の原因と対策方法はまさにWebサイトにおけるXSS脆弱性と同じです。 今回は、個人的に問題を発見・報告したことのある事例を挙げながら、「⁠脆弱性をどのように発見するか」「⁠どう修正すればよいのか」「⁠どうすれば未然に防げるのか

ymmt2005 こと山本泰宇です。こんにちは。 cybozu.com のインフラ開発チームでは仕事のかなりを Python でこなしています。 Python を選んだ理由は以下の通りです。 便利だから Python には "batteries included" と呼ばれるほど豊富な標準ライブラリが整備されています。例えば HTTP で通信するとか、JSON データを読み込むといった良くある仕事のためにいちいち外部ライブラリを探さなくていいのです。 堅いプログラミングができるから 例外やモジュールといった現代的な機構が備わっているので、ベターシェルスクリプトとして使うのに適しています。 書き方にバリエーションが少ないから チーム開発では他の人が書いたコードを手直しすることは良くあります。書く人によって書き方がいくつもあるような言語より、レビューや修正がしやすいと考えています。 標準的に使

最近は仕事でSinatraアプリを書いたりしているので、Sinatraアプリを動かすためにはどのHTTPサーバを使うのがベストなのかが気になっている。（先に結論を書いておくけれど、どれがベスト、という唯一の選択肢は今のところありません。適材適所です。） SinatraはRackの上に構築されているので、Rackに対応したHTTPサーバーを使って動かす事になるのだが、この数がやたらと多く、どれを使えばいいのか迷う。代表的なものを挙げただけでも、WebRick, Mongrel, Thin, Unicorn, Passenger(Apacheとかに組み込んで使うやつ), FastCGI, (普通の)CGI、これぐらいは選択肢がある（いくつかHTTPサーバじゃない物も混ざっているが、Rackが対応してるという点は共通している）。 WebRickはそもそもパフォーマンスに重点を置いていないし、Mo

Nettuts+ 2012.11.26のブログエントリ Chatting with Obama For America’s Director of Frontend Development: Daniel Ryan | Nettuts+ 2012年大統領選挙のObama陣営のネット戦略を担うエンジニア・デザイナーチームの中人へチャットでインタビュー 使ったツールから、教訓とか色々書いてる jekyll,cssプリプロセッサ、github、高速化ツール、ec2,s3,rails,django,magengo モバイルはトラフィック多い（全体の1/4）けど献金はほぼゼロ、とか 前回(2008年)の選挙のときは肝心なときにシステム障害を起こした件 それを踏まえて今回はどうやったか Romney陣営は敵陣営の失敗から学ばなかった（肝心なときに同じ障害を味わった） 知らなかったこととか書いてて勉強に