「読みやすいコード」を依存グラフで考える
はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 この記事では、コードの読みやすさを比較判断するために役立つメンタルモデルを紹介します。 本記事を読むと、「このコードは良い / 悪い」という感覚が身につき、その理由を自信を持って説明できるようになるはずです。 コードの読みやすさとは何か コードを読む時には大抵、何か特定の目的があります。例えば、 API /foo にリクエストした時の動作を知りたい、ある画面で発生しているバグの原因を知りたい、などです。 この時、コードベースの隅から隅まで読み尽くすのではなく、特定のポイントから出発して関連する箇所を芋蔓式に辿りながら読むはずです。 人が一度に理解して覚えておける情報量には限界があるので、辿らなければいけないコード量が少ないほど当然読みやすくなります。 つまり、ある目的に関連するコードの箇所が局所的かつ明示的であるほどコードは読みやすいと
perf + Flame Graphs で Linux カーネル内のボトルネックを特定する - ablog
Linuxでddで1GBのファイルを作成し perf でプロファイリングし、Flame Graph (炎のグラフ？)にして可視化したものです。 Flame Graphs は perf(Linux)、SystemTap(Linux)、DTrace(Solaris、Oracle Linux(UEK)、Mac OS X、FreeBSD)、XPerf.exe(Windows) などでのプロファイリング結果を可視化して最も使われているコードパスを早く正確に特定することができます。実体はプロファイリング結果をグラフ(SVG)に変換する Perl スクリプトです。 下から上に行くほどコールスタックが深く、左から関数名のアルファベット順でソートされています。一番上で横幅が広い関数がCPUを長く使っています。今回は "_aesni_enc1" つまり暗号化がボトルネックになっていることがわかります。 システ
東京風速
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今までfoursquareにチェックインした都道府県を塗りつぶしてくれるツールを作ったよ - koogawa blog
#foursquare でチェックインした都道府県を塗りつぶしてくれる地図機能欲しい。MapKitでそんな事できるかな— Og🌗エンジニア🏝宮崎 (@koogawa) 2014年5月5日 思いつきでこんなツイートをしてみたのですが、なんとか無事に完成させることができました。 最初は自分用に作った物なのですが、何人かの方から「面白そう」という嬉しいお言葉を頂き、せっかくなので公開してみました。下記のリンクからご利用いただけます。 4sqGeoChart 10人ぐらい使ってもらえたら嬉しいな、と思っていたのですが、気付いたら100人以上の方が使ってくれているようです！どうもありがとうございますm(＿ ＿)m （5/10 22:41 追記）ユーザー数1000人突破しました！＼(^o^)／ せっかくなので、実装方法をメモしておきます。 地図側 今回の肝となる「地図を塗りつぶす」という機能をどう
100,000 Stars
3,840°K (cooler) 7,300°K 42,000°K (hotter) B-V Stellar Color Index Temperatures in Kelvin The Sun is the star at the center of the Solar System. It is almost perfectly spherical and consists of hot plasma interwoven with magnetic fields.[12][13] It has a diameter of about 1,392,684 km,[5] about 109 times that of Earth, and its mass (about 2×1030 kilograms, 330,000 times that of Earth) accounts for
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