Python の型システムの上で Immutable な Python プログラムを作る - 病みつきエンジニアブログ
まえがき 今年の PyCon JP 2020 にて「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」というタイトルで登壇させていただきます。本稿は、発表の補足となる「型ヒントを使って Immutable な Python を実現する方法」について紹介したものです。 Python の型ヒント Python には「型ヒント」という機能があり、型をプログラム内に宣言することができます。 age: int = 28 name: str = 'Bruce Wayne' Python は動的型付き言語であるため、この情報はランタイム(実行時)にはあまり意味がないのですが、 mypy などの型チェックツールをつかうと、型の誤りをチェックすることができます。 def check_batman(name: str) -> bool: return name == 'Bruce Wayne' a
今更始めるDocker on Mac、今更覚えるDockerコマンド - 病みつきエンジニアブログ
賢い読者はお気づきだと思いますが、このページの情報は２年前ぐらいの記事です。古いのでオススメしません。Docker for mac とかない時代っぽい時期の個人的なメモです 今更ながらDocker始めてみた。モチベーションとしては、Sparkとか試すために、手元に仮想環境がほしいから。なので、Immutable Infrastructureとか、KubernetesとかPackerはもちろん、Dockerfileとかにも踏み込まず、Dockerを始めてみる Docker始めるにあたり読んだ記事 15分で分か(った気になれ)るDocker "Docker is NOT Container." ~ Dockerとコンテナ技術、PaaSの関係を理解する いまさら聞けないDocker入門（2）：ついに1.0がリリース！ Dockerのインストールと主なコマンドの使い方 (1/3) - ＠IT Do
TensorFlowを社内向けにざっくりLTして回帰した(＋資料とか) - 病みつきエンジニアブログ
Googleが先日「TensorFlow」という機械学習ライブラリを発表していて、話題になっています。 さっそく今日社内で紹介LTしてきました。 「社内」のエンジニアの話で言うと、機械学習の会社ではないので、機械学習とかDeep Learningとかには深掘りして話していないです。もちろん、機械学習ライブラリとかも知らない、けど、「なんかGoogleからディープラーニングをOSSで出したって話題になっているぞ」っていう感じの人向けに話しています。 TensorFlowをざっくりLTしてみた from Mitsuki Ogasawara 公式チュートリアルをちょっとだけ逸脱した線形回帰をやってみたサンプルもあります。 ちゃんと自動で微分できてます。 github.com このライブラリ、結構良いなあと思うのは、Googleが使っているという実績力かなと思います。公開初日に「Googleのプロ
iOSのアプリケーションをどう設計するか - 病みつきエンジニアブログ
いくつかソースを見てきたのですが、 時と場合による としか言いようがない感がすごいですね。 ただ、当たり前ですが、 基本的にはMVCに則って作っていくのが良いです。 そして、Modelをちゃんと切り分けるというのが、テストをする上で非常に大事になってくるかと思います(一番テストしやすく、一番テストするべき)。結局テストを書かないにしても、テストしやすいコードは正義です。 さて、どうやって切り分けるかですが、ここが難しいです。 M,V,CとおまけのDelegateを、他の設計やソースを引き合いに出しながら、印象などを語っていきます。 Model Modelに関してですが、 Modelに通信機能を持たせる 通信を管理するClientが存在する という、２つのやり方がありそうです。 前者はBackbone.jsであったり(ModelやCollectionがfetchする)、Railsであったり(
Rubyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる！ - 病みつきエンジニアブログ
今まで何度もスクレイピングとかクローリングをしてきたので、マエショリストの端くれとしてコツを公開すべきかなあ、と思い、公開します。 今日の題材は、CNET Newsです。私はウェブ文書にタグ付けをするという研究をしているのですが、そのための教師データとしてクローリングをします。 photo by Sean MacEntee 要件定義 CNET Newsから全ニュースを保存し、その本文をデータベースに保存します。これは、次のようなフローに書き下すことができます。 全URLを取得し、データベースに保存 データベースにある全URLをダウンロードする 保存した全ページを解析して、本文をデータベースに保存する という流れです。これらは独立していますから、それぞれどの言語で解析しても構いません。しかし後述しますが、「あとから追いやすくする」「適材適所」といったあたりを気をつけて、言語選択をするべきだと
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