［入門］ドメイン駆動設計 ――基礎と実践・クリーンアーキテクチャ
2024年7月1日紙版発売 2024年7月1日電子版発売 増田亨，田中ひさてる，奥澤俊樹，中村充志，成瀬允宣，大西政徳 著 B5判／160ページ 定価2,200円（本体2,000円＋税10%） ISBN 978-4-297-14317-6 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 ソフトウェア開発でドメイン駆動設計が注目されています。ソフトウェアデザイン誌で大変好評だった，ドメイン駆動設計特集の過去記事（2024年3月号，2023年2月号など）を再編集し，1冊にまとめました。ソフトウェアの設計は現在さまざまな視点で検討されており，開発の成功をいかに実現し達成するか重要になっています。本書は，ドメイン駆動
Web API設計実践入門 ――API仕様ファーストによるテスト駆動開発
2024年7月25日紙版発売 2024年7月25日電子版発売 柴田芳樹 著 A5判／208ページ 定価2,860円（本体2,600円＋税10%） ISBN 978-4-297-14293-3 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 本書は，著者が1993年から約30年間経験してきたAPI仕様の作成，2003年から20年間経験してきたテストファースト開発／テスト駆動開発の知見をまとめたものであり，一般的なソフトウェア開発者が習得することが容易ではない事柄を，本書を通して学び，実践してもらうことを目的としています。 本書が提唱する「API仕様ファースト開発」はWebサービスにおける大域的なテスト駆動開発の
［入門］Webフロントエンド E2E テスト ――PlaywrightによるWebアプリの自動テストから良いテストの書き方まで
この本の概要 E2Eテスト（End-to-End Testing）とは，システムの端から端（End-to-End）まで，全体を通して行うソフトウェアテストを指します。本書ではE2Eテストを「ユーザーの視点でWebシステムの動作を確認する自動テスト」として定義し，E2Eテストをこれからプロジェクトに導入しようとしている人，すでに導入しているがパフォーマンスや保守性で課題を感じている人を対象に，E2Eテストのフレームワークとして近年人気が急上昇しているPlaywrightをツールとして，その目的からモダンなノウハウまで，E2Eテスト初心者の方にもわかりやすくハンズオンを交えながら解説します。CIへ組み込む方法やユニットテストとの棲み分けなど，E2Eテストを実際の開発現場に投入するうえでの知見も数多く紹介します。 こんな方におすすめ E2Eテストをこれからプロジェクトに導入しようとしている人 す
GitHub CI/CD実践ガイド ――持続可能なソフトウェア開発を支えるGitHub Actionsの設計と運用
この本の概要 本書はCI/CDの設計や運用について，GitHubを使ってハンズオン形式で学ぶ書籍です。GitHub Actionsの基本構文からスタートし，テスト・静的解析・リリース・コンテナデプロイなどを実際に自動化していきます。あわせてDependabot・OpenID Connect・継続的なセキュリティ改善・GitHub Appsのような，実運用に欠かせないプラクティスも多数習得します。 実装しながら設計や運用の考え方を学ぶことで，品質の高いソフトウェアをすばやく届けるスキルが身につきます。GitHubを利用しているなら，ぜひ手元に置いておきたい一冊です。 こんな方におすすめ GitHubは使っているけれど，プルリクエストぐらいしか利用していない CI/CDというキーワードは知っているけれど，自分で設計したことはない GitHub Actionsには触れているけれど，正直雰囲気で運
保守しやすく変化に強いソフトウェアを支える柱 自動テストとテスト駆動開発、その全体像 ～Software Design 2022年3月号「そろそろはじめるテスト駆動開発」より | gihyo.jp
保守しやすく変化に強いソフトウェアを支える柱 自動テストとテスト駆動開発、その全体像 ～Software Design 2022年3月号「そろそろはじめるテスト駆動開発」より 今回、Software Design 2022年3月号 第2特集「そろそろはじめるテスト駆動開発 JavaScriptでテストファーストに挑戦」の第1章「保守しやすく変化に強いソフトウェアを支える柱 自動テストとテスト駆動開発、その全体像」を本サイトに掲載します。第2章以降については、本誌『Software Design 2022年3月号』電子版（Gihyo Digital Publishing、Amazon Kindle）をご購読いただければ幸いです。 第1章では、混同されることの多い自動テスト関係の概念を、自動テスト、テストファースト、テスト駆動開発の3つの段階に分け、それぞれの効果や注意点を説明します。ソフ
sqlcとdockertestでデータベースを使ったテストを書こう | gihyo.jp
Goにおけるデータベース操作とテスト Goでデータベースを操作する際には、標準パッケージであるdatabase/sql、GORM、entなどの様々な選択肢が存在します。多くのライブラリではGoのコードを定義してSQLを生成しますが、sqlcはSQLをコンパイルしてGoのコードを生成するのが特徴のライブラリです。 このアプローチには、最終的に実行されるSQLが明らかであることやデータベースとやりとりするためのデータ構造を自分で定義する必要がないことといったメリットがあります。また、コンパイル時にSQLを解析し型や引数名の間違いを検出できます。そしてなにより、非常にシンプルです。 本記事では、sqlcの一歩進んだ使い方としてdockertestと組み合わせたテストの書き方について紹介します。dockertestとは、Dockerコンテナを立ち上げてテストを実行するための使いやすいコマンドを提供
第6回 自動テストのサイズダウン戦略 ～テストダブルを作る前に考えるべきこと～ | gihyo.jp
このコラムの主なテーマは、信頼できる実行結果にできるだけ短い時間でたどり着く自動テスト群の構築です。本稿では、テストダブルをうまく活用してテストピラミッドを構築する戦略を立てます。 信頼性の高い自動テスト群を求めて 自動テスト全体の中長期的な信頼性を守るために、図1のようにLargeからMediumへ、MediumからSmallへテストサイズを適宜下げ、テストピラミッドを構築します[1]。テストサイズとは、単一プロセスに閉じたテストをSmall、単一マシンに閉じたテストをMedium、そういった制約がないテストをLargeテストと呼ぶ分類基準です。 図1 テストピラミッド サイズダウンを考えるとき、テストダブルの活用が思い浮かびます。テストダブルとは、自動テストに使用する偽物、代用品のことです。単一プロセスや単一マシンに収まらない外部依存を偽物に置き換え、テストサイズを下げます[2]。 テ
フロントエンドの知識地図—— 一冊でHTML/CSS/JavaScriptの開発技術が学べる本
2023年11月24日紙版発売 株式会社ICS 池田泰延，西原翼，松本ゆき 著 A5判／344ページ 定価2,860円（本体2,600円＋税10%） ISBN 978-4-297-13871-4 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス honto ヨドバシ.com 電子版 Amazon Kindle この本の概要 フロントエンド開発の範囲は広く，習得すべき技術は多種多様です。 HTML・CSS・JavaScriptはフロントエンドエンジニアにとって共通言語ではあるものの，Webサイトを制作するのか，Webアプリケーションを開発するのか，その違いによって採用すべき技術は全く異なります。それは，Webの多様性に対して技術的な正解がひとつではないことを示しています。 本書はフロントエンドの技術を俯瞰し，「エンジニアが共通して知っておくべき技術はなにか」，「（多種多様なエンジニアにと
ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
Goのカバレッジツールを使いこなす | gihyo.jp
はじめに テストでコード品質を担保していくことは、継続的インテグレーションの観点などで必要不可欠です。そして、十分なテストコードが書かれているかどうかの指標として、よく使われるものといえばテストカバレッジがあります。 Goではgo testコマンドと、go tool coverコマンドがカバレッジ計測の機能を担っています。今回は、これらのツールをより深く使い込んでいくために、既存機能の一歩進んだ使い方や最新機能について紹介します。 なお、本記事で紹介しているコマンドなどはmacOSで実行した場合の例となります。 オリジナルのカバレッジ統計データを集計する まずは既存のカバレッジの統計データを取得する方法を振り返り、より詳細な情報を集計するアプローチについて紹介します。 Goのカバレッジツールで出力できる統計データ 既存のgo testコマンドおよびgo tool coverコマンドで出力で
第3回 テストサイズ ～自動テストとCIにフィットする明確なテスト分類基準～ | gihyo.jp
テストの分類として開発者に馴染み深いのは、検証の対象となるコードの範囲や粒度での分類でしょう。範囲が狭く粒度が細かい順に、ユニットテスト、インテグレーションテスト、E2E（end to end）テストなどと呼ばれます。今回は、自動テスト前提の時代にうまくフィットするテスト分類について考えます。 現場の混乱 実は、範囲や粒度による分類に現場は混乱しがちです。「1つの対象」を検証する狭いテストをユニットテスト、単体テスト、コンポーネントテストなどと呼びますが、これらをほぼ同じものと言う人も、異なると言う人もいます。「1つの対象」も関数、メソッド、クラス、モジュール、パッケージ、振る舞い、1つの画面と、人や組織によってバラバラです。 複数のレイヤ、たとえばコントローラとモデルをまたいで検証するテストをインテグレーションテストと呼ぶ人もいれば、それもユニットテストと呼ぶ人もいます。ユニットテス
Goで書くテスタブルなCLIツールの作り方 | gihyo.jp
CLIツールをテストする難しさ ターミナルなどで動作するCLI（コマンドラインインタフェース）ツールは、パッケージを公開して利用してもらうライブラリと比べてテストがしにくいと感じる読者も多いでしょう。 CLIツールは、ファイル/標準入力からの入力や、ファイル/標準出力/標準エラー出力への出力があることが多いです。また、コマンドライン引数やオプション（フラグ）によって変わる挙動のパターンが多いため、網羅的なテストが大変です。 入出力についても単一のファイルを読み書きするだけではなく、ディレクトリごと作成したり、特定のディレクトリ以下を再帰的に読み込むような処理もよくあります。 main関数にすべての処理をすべて書くような作りのCLIツールだと、実際にビルドしてテストスクリプトなどから動かしてテストするしかありません。しかし、せっかくCLIツールをGoで書いているのであれば、テストもGoで書き
入門Kueue 〜KubernetesのBatchワークロード最前線〜 | gihyo.jp
こんにちは、CyberAgentの岩井佑樹（@tenzen-y）です。連載「5分でわかる！Kubernetes/CloudNative」の第3回では、Kubernetes上でのBatchワークロードの扱いに触れた後、Kubernetes NativeなJob Queueing基盤を実現するためのOSSである、Kueueについて紹介します。また本記事で紹介するKueueは、記事執筆時点の最新バージョンであるv0.2.1です。 KubernetesとBatchワークロード Kubernetesではこれまで標準機能として、ロードバランシングやローリングアップデートなどのServiceワークロードのための機能や、Container Storage Interface（CSI）、Container Object Storage Interface（COSI）、Storage Capacity Tra
第1章 進化するHTTPの歩み ～ HTTP/1.1とHTTP/2をおさらいし、HTTP/3の基本を知る | gihyo.jp
HTTP/3入門 第1章進化するHTTPの歩み ～ HTTP/1.1とHTTP/2をおさらいし、HTTP/3の基本を知る この特集記事は2021年6月24日に発売されたWEB+DB PRESS Vol.123に掲載された特集1「HTTP/3入門」を再掲したものです。 先日2022年6月にHTTP/3を含むHTTP関連の仕様が正式なRFCとなりました。ここではRFCの正式リリースに伴い、いち早く変更点を抑え、囲みボックスを用いた加筆解説でわかりやすくお伝えしております。 特集のはじめに HTTP（Hypertext Transfer Protocol）の最新版であるHTTP/3が登場しました。HTTP/3では、より安全で速い通信が行えます。本特集では、今までのHTTPにあった課題と、HTTP/3で課題をどのように解決し、改善が行われたかを解説します。 本章では、HTTPそのものと各バージ
gihyo.jp編集部におけるMarkdown記法 | gihyo.jp
本稿では、gihyo.jp編集部で利用しているMarkdownファイルの記述方法を主に解説します。 注意：gihyo.jp編集部内でのみ採用しているMarkdownの書き方をまとめた文書を、記事の体裁を取って公開したものです。なお、記事公開後に記述方法を追加・変更する可能性もあります。 Markdownとは？ はじめに、筆者の把握している範囲でMarkdownについて概説しておきます。 近年は一般向けのウェブサービスやテキストエディタでも利用されてきているMarkdown。端的に言えば、テキストファイル上で文書を書くための構文です。文書の読みやすさに焦点を当てており、Markdown形式のテキストファイル（＝Markdownファイル）をそのまま見れば文書とその構造が理解できるように、Markdown特有の編集記号や字下げを用いて表現します。また、MarkdownファイルをHTMLファイルに
最終回 今生きるプログラマーが、この仕事をあこがれのものにする | gihyo.jp
ご好評いただいた本連載も今回で最終回。いつもとは趣向とは変え、竹馬氏がこれまでのインタビューを振り返りながら、未来への展望を綴ります。 一皮むけば高度なコンピュータサイエンスが 今まではインタビュアーとして抑えた感じでやってきましたが、今回は自分のブログ「mizchi's blog」の読者はご存じのような、いつもの感じで行きます。 この連載インタビュー企画の依頼を受けたときの個人的な狙いとして、技術評論社の名前を使って、いつもは会いづらい人に会いに行く口実を作ろう、ということを考えていました。その目的はほぼ達成できたので、関係者諸氏には、とても感謝しています。 ……という個人的なテーマとは別に、僕自身が本連載を通して一貫して表明したい課題感があり、それは「高度なコンピュータサイエンス／プログラミングスキルの現場適用の難しさ」というものです。 僕自身、大学でコンピュータサイエンスを修めたわけ
TCP技術入門 ――進化を続ける基本プロトコル
2019年7月6日紙版発売 2019年7月1日電子版発売 安永遼真，中山悠，丸田一輝 著 A5判／288ページ 定価2,948円（本体2,680円＋税10%） ISBN 978-4-297-10623-2 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 5G（第5世代移動通信），IoT（Internet of Things），自動運転をはじめ，ネットワークにまつわるサービスは飛躍的な発展を遂げつつあります。 通信の高速化，端末の爆発的な増加，クラウドによる遠隔送受信をはじめとした大きな変化のなか，通信の信頼性や効率性を担うTCPの存在感が増してきました。 本書では，
進化するSeleniumとテスト自動化 ―「第3回日本Seleniumユーザーコミュニティ勉強会」レポート | gihyo.jp
2016年2月6日、東京ミッドタウンのヤフー株式会社にて、日本Seleniumユーザーコミュニティ主催による「第3回日本Seleniumユーザーコミュニティ勉強会」が開催されました。今回は、2015年9月発行の『Seleniumデザインパターン&ベストプラクティス』で監訳を務められた玉川紘子氏・太田健一郎氏、2016年2月に発売された『Selenium実践入門』の著者である伊藤望氏・戸田広氏・宮田淳平氏を筆頭に、Seleniumを使って最先端で活躍しているエンジニア9名が登壇し、熱い思いや事例を参加者と共有しました。 ごあいさつ（伊藤望氏） 日本Seleniumユーザーコミュニティの主宰者である伊藤望氏による開会のあいさつがありました。勉強会をはじめとするコミュニティの活動が活発であり、人数も拡大しているというお話に続き、勉強会申込者アンケートの結果が発表されました。 伊藤望氏 アンケート
第1回 なぜ、Hadoopはどのように動くのか、を学ぶのか | gihyo.jp
はじめに ビッグデータ解析のためのシステム基盤として、Hadoopをはじめとするオープンソースのデータ処理ソフトウェア（データ処理系）が広く利用されつつありますが、当該データ処理系をすでに利用している、もしくは利用の検討をしている読者の方々の中には、たとえば以下のような問題を抱えている方が少なからずいらっしゃるのではないでしょうか。 データ処理系の使い方はなんとなくわかるが、その内部をあまり理解できていない。または、内部の動作原理がよくわからないので、本格的に使う気にならない。 同様の目的を達成する複数のデータ処理系において、どれを使って良いかがよくわからない。または、適切に使い分けられていない気がする。たとえば、どのような場合にHadoopを用いて、どのような場合に同類のデータ処理系であるImpalaやSparkを用いれば良いかが“明確に”わからない。 このような問題を解決するには、
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