GraphQLを徹底解説する記事
はじめに 今回の記事では、学習や実務でGraphQLを活用する人を対象に、GraphQLの全体像を把握するためのチュートリアル記事になる。本記事の対象読者は以下の通りである。 GraphQLの全体像を把握したい人 公式ドキュメントの理解で苦しんでいる人 GraphQLとは GraphQLはWeb APIを開発するためのクエリ言語である。REST APIの問題を解決するために、Facebook(Meta)によって開発された。Web APIの開発において、REST APIと比較して柔軟かつ効率的なアプローチを提供できる。さらに、GraphQLではクライアントが必要なデータの構造を定義することができ、サーバから定義したものと同じ構造のデータが返される。 詳細は後述するが、GraphQL最大の特徴は必要以上に大きなデータが返されることを防ぐことにある。これによって、GraphQLは必要最低限のリク
お前らまだ簡単なCRUD処理を実装してるのか？ 〜PostGraphileへの誘い〜
煽りタイトルみたいになってしまいましたが、最近の開発で使ってるPostGraphileがめちゃくちゃオススメなので、紹介記事です。 PostGraphileとは PostGraphileは、Node.jsベースのオープンソースのライブラリで、PostgreSQLデータベースをGraphQL APIに変換するツールです。PostGraphileは、GraphQLサーバーのセットアップやGraphQLスキーマの手動作成などを省略して、効率的にGraphQL APIを生成することができるため、開発をスピードアップできます。 主な特徴とメリット： 自動生成されたGraphQL API: データベースのスキーマを基にして、自動的にGraphQLスキーマとリゾルバーを生成します。これにより、データベースに対してGraphQLクエリを直接発行することができます。 安全性: PostGraphileはセキ
中規模以上のWeb開発に耐える3層アーキテクチャとDIP設計
この記事について 私がWebアプリケーションの設計をするときは、プレゼンテーション層、ドメイン層（ビジネスロジック層）、データアクセス層の3つを基本的なレイヤーとして構えることが多いです。 そしてリポジトリパターンを使用して依存の向きを逆転させ、ドメイン層をアプリケーションの中心に構えます。 ドメイン部分を中心に据え、変更の多いレイヤーを外側に持っていく考え方は、オニオンアーキテクチャやクリーンアーキテクチャでも採用されています。 ですが、これらのアーキテクチャを忠実に再現せずとも、最低限DIPにより処理の中心をドメイン層に据え、ビジネスロジックを疎結合で高凝集なクラス設計にすることで、中規模以上の開発にも十分耐えることができると思っています。 Source 今回使用したコードはこちらに置いています。 workspace npmのworkspaceの機能を使用し、上述した設計を作っていきま
Notionでプログラミングノートを作ろう！図解で作成方法を解説
Notionでプログラミングノートを作って効率化しようNotionは、オールインワン・ワークスペースとして知られる文書管理ツールです。文書の作成や管理、共有に便利な様々な機能を持ち、情報管理の効率化に役立ちます。 Notionが持つ機能は、プログラミングノートの作成にも適しています。ページの階層構造やデータベースで情報を管理し、リンクブロックやコードブロックなどの便利なブロックにより、分かりやすく、見やすく情報をまとめることができます。 この記事では、プログラミングノートの作成に適したツールを探している方のため、Notionでプログラミングノートを作るメリットや、実際の作成方法を図解します。Notionでどのようなプログラミングノートが作れるかチェックしてみてください。 【参考】：Wiki、ドキュメント、プロジェクトがつながるコネクテッドワークスペース | Notion （ノーション）
m1 MacbookにLlama 2をインストールして使ってみる | DevelopersIO
支給されているPC(m1 Macbook)を使ってローカルでLlama 2を動かしてみるまでの記録です。 AppleシリコンのMacでもLlama 2をつかえるようにするLlama.cppというプロジェクトがあるので、これを利用させてもらいました。 Llama.cppはLlamaをC/C++に移植したもので、Mac上で4ビット整数量子化を使ってLlama 2をローカルに実行できるようにしたものです Llama 2のモデルはmetaのダウンロードリンクから取得しています。 準備 作業用のディレクトリを作成して行います。 $ mkdir llama2 $ cd llama2 Llama 2, Llama.cppのgithubレポジトリをcloneしておきます。 $ git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git $ git clo
Clean Architectureを読んだまま実装してみた（TypeScript, Go）
Why? Clean Architectureを通読してみたが、抽象論が多いのでやっぱり書いてみないとな、と思った次第。 いろいろな方のClean Architectureの記事があるものの、当方Typescripterなので馴染む言語で写経すると理解が深まるだろう。 Assumption フレームワーク・ライブラリ非依存。Clean Architecture の構造だけ再現するので、サーバフレームワークやORMなどは使用しない。 命名はClean Architectureに出てきたままを心がける。一部、原文でも表現がブレているのは都合よく拝借。 Clean Architecture Overview Clean Architectureといえばこの図。 最重要エンティティであるビジネスロジックを中心に、アプリケーションロジック、インターフェースアダプター、フレームワークやDBの順で依存方
ChatGPTのCode InterpreterでNumeraiデータを分析（しようと）した
（注：以下フィクションが含まれます） 序章 それは2023年7月7日、七夕。いまや織姫や彦星より遥かに強い輝きを放つOpenAI社より、ChatGPT Plusユーザ向けに、Code Interpreterという新機能が発表された。 この機能を使えば、ChatGPTにコードを実行させることができるぜ！アップロードしたデータに対して分析をさせたり、グラフを作らせたり、ファイルを編集させたり、数値計算などなどをさせることができるぜ！（意訳） 私は驚愕した。 私は普段、某事業会社にて、名目上はデータサイエンティストとして働いている。何をしているかといえば、営業やマーケティングの皆様から 「（よく中身知らんけどけど）データ渡すから今週中に分析して報告して」 「エクセルだとベン図作るの難しいから、ベン図作っておいて。すぐやってくれると嬉しい」 「ベンダーに渡すデータをいい感じに加工しておいて。今日中
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