国内におけるアジャイル開発、どのプラクティスがいちばん使われている？ IPAが調査報告書を公開
国内でアジャイル開発を普及させることを目指し、IPAはアジャイル開発の国内での活用事例をまとめた｢アジャイル型開発におけるプラクティス活用事例調査｣として、調査報告書、およびプラクティス活用のためのリファレンスガイドなどを公開しました。 IPAがこのような調査報告書を公開する背景として、「国際競争力強化のため、世界的に主流になっているソフトウェア開発手法であるアジャイル型開発に日本でも取り組む必要がある。しかし、現状、日本では「普及が遅れており、ようやく認知され始めた」段階であるとされている」と調査報告書に記述されています。 報告書では、国内の26のアジャイル開発事例についてその状況をまとめることでナレッジの集積をはかるとともに、今後の普及に向けた提言を記しています。 日次ミーティング、ふりかえり、イテレーションが国内3大プラクティス 国内でアジャイル開発の普及が阻害されている要因として、
PythonのWeb開発で使いたい高性能デバッガー·wdb MOONGIFT
wdbはPython製のWSGI用のWebベースデバッガーです。 スクリプト言語の開発のが個人的には手軽ですが、IDEを使ったコンパイル系言語の開発において羨ましいと感じるのがブレークポイントを含めたデバッガー機能です。そんなデバッグ機能をWSGIを使った開発に用いられるのがwdbです。 アクセスするとデバッガーが立ち上がります。 ステップ実行、コンソールでの出力ができます。 別なライブラリへ遷移します。 最後は結果が出力されて完了です。 wdbを実行すると、1984番ポートでWebサーバが立ち上がります。そして/wtfにアクセスするとwdb.set_trace()を実行した次の行からステップ実行が可能になります。最後までいくと画面に結果のHTMLが出力されて完了となります。変数の内容を見たり、ステップ実行もできるようになり、より開発がスムーズになりそうです。 wdbはPython製、GP
バグの数は予測できるのか？ 発想は斬新だけど評判の悪い「池の中の魚」モデル
バグの数は予測できるのか？ 発想は斬新だけど評判の悪い「池の中の魚」モデル：山浦恒央の“くみこみ”な話（48） プログラマーの永遠の課題「プログラム中の残存バグ数の推定」に迫るシリーズ。今回は、エンジニアの基本姿勢から逸脱した、一種のトンデモ推定法である「キャプチャー・リキャプチャー・モデル（別名、ソフトウェア版『池の中の魚』モデル」を取り上げます。 コーディングが終わり、コンパイルエラーも消え、いざデバッグ工程に突入――。このとき、「プログラムの中に隠れているバグの総数を正確に推定できたらなぁ……」と考えたことはありませんか？ こう考えるのは何もプログラマーだけではありません。プロジェクトマネジャーも、プロジェト管理や品質制御の観点から、バグ総数を高精度で予測することを夢見ています。 というわけで、新シリーズでは、この「ソフトウェア中の残存バグ数の推定」をテーマに取り上げ、今回から数回に
自動改札機の運賃計算プログラムはいかにデバッグされているのか？ 10の40乗という運賃パターンのテスト方法を開発者が解説（前編）
自動改札機の運賃計算プログラムはいかにデバッグされているのか？ 10の40乗という運賃パターンのテスト方法を開発者が解説（前編） ふだん何気なく使っている鉄道。改札を降りるときにICカードを自動改札にかざすと、「ピッ」という音と共に一瞬のうちに運賃を計算してくれます。けれど、複数の路線を乗り継いだり、途中で定期券区間が挟まっていたりと、想像しただけでもそこには膨大な組み合わせがあります。それでも運賃計算プログラムはわずか一瞬で正しい運賃計算が求められ、バグがあったら社会的な一大事にもつながりかねません。 爆発的な計算結果の組み合わせがあるはずの運賃計算プログラムは、どうやってデバッグされ、品質を維持しているのでしょうか？ 9月12日から14日のあいだ、東洋大学 白山キャンパスで開催された日本科学技術連盟主催の「ソフトウェア品質シンポジウム 2012」。オムロンソーシアルソリューションズ 幡
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