依存がなく、テスト可能であり、クリーン。 Uncle Bobのクリーンアーキテクチャの概念を読んだので、これを私はGoで実装してみたいと思います。このアーキテクチャは、自分たちの会社である Kurio – App Berita Indonesia で使っていたものに似ていますが、少し違っています。大きな違いはなく、概念は一緒なのですが、フォルダ構造が違っています。 サンプルのプロジェクトとして、記事をCRUDで管理するリポジトリを https://github.com/bxcodec/go-clean-arch にpushしてあります。 * 免責条項 ここで使われているどのライブラリあるいはフレームワークも、利用を特別推奨しているものではありませんので、ご自身あるいはサードパーティによる同じ機能のものと入れ替えることが可能です。 基本的な考え方 ご存知のように、クリーンアーキテクチャで設計

本記事は、JITコンパイラに関するシリーズの第1回目です。計画としては、シンプルな入力言語を使ってそのインタプリタとJITをいくつか開発し、段々と複雑なものにしていくつもりです。このシリーズが終わるまでに、JITコンパイラの開発に何が必要か、そのためにどんな支援ツールが使えるかを、読者の皆さんによく理解していただけるようになれば幸いです。 入力言語は Brainfuck です。本シリーズでは以後、BFと呼んでいきます。BFはプログラマビリティの本質を突き詰めるので、今回の目的に適した言語だと思います。BFは、プログラミングは非常に冗長ですが、なじみのC構造体に直接マップするメモリポインタやループのような概念を持つ点で、プログラミング言語としてはかなりの”メインストリーム”です。 実装言語にはC++を使います。”手始め”の言語としては一般的ではないかもしれません。とはいえ、私の知っている大部

以前に私が書いた「 Dockerの本番運用：失敗の歴史) 」という記事は、非常に多くの反響を呼びました。 その後、長い議論を交わして、何百件ものフィードバックや何千件ものコメントを読み、さまざまな人々や主要事業者とも顔を合わせました。Dockerでの試みが増えるほど、その失敗談は増えていきます。そうした現状を、今回アップデートしておきたいと思います。 この記事では、最近の交流や記事から得た教訓を紹介しますが、その前に簡単におさらいをして軽く背景を説明しましょう。 免責事項：対象読者 たくさんのコメントから、世の中には10種類の人々が存在するということが明らかになりました。 1) アマチュア 実際のユーザがいない試用版のプロジェクトやサイドプロジェクトを実行している人々です。Ubuntuのベータ版を使用するのが当然だと考えており、「安定したもの」は古いものと見なすようなタイプです。 注釈：書

(注：2017/10/25、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。修正内容については、 こちら を参照ください。) (注：2017/02/07、タグが誤っていたので修正いたしました。) C++11/14/17 概要 C++11/14/17に関する記述や例の多くは、様々なリソース（詳しくは謝辞の項目をご覧ください）を参考にしており、それらを自分の言葉でまとめてみました。 C++17には、以下の新しい言語機能が導入されています。 クラステンプレートに対するテンプレート引数の推論 autoによる非型テンプレートパラメータの宣言 フォールド式 かっこ付き初期化リストを持つauto推論の新しい規則 constexprラムダ インライン変数 入れ子になった名前空間 構造化されたバインディング 初期化子によるステートメントの選択 constexpr if C++17には、以下の新しいライ

数日前、著名なライターで開発者でもあるZed Shawが “The Case Against Python 3”（Python3を使うべきでない場合） というブログ記事を書きました。私はZedの功績にとても敬意を払っているし、彼の（ Learn Python the Hard Way ）という本の手法は、 私の本 に非常に似ているので、私はいつも、 私の講座 を受講しようとしている人には予習するときに彼の本を読むように伝え、講座を修了した後に練習を積みたい人には復習するときに読むように伝えています。 ですから、今回のPython 3に関するZedの記事が私には賛同できないものだったことは、とても残念でした。 説明しましょう。私の仕事の90％は、さまざまな大企業でのPython講師としての仕事です。幅広い背景に対応して、クラスは「プログラム未経験者のためのPython」や「Python入門」

プロジェクトが発展する際は、単純に新しいコードが古いコードの上に追加されているのでしょうか。もしくは、時間をかけて徐々に古いコードが新しいコードに置き換えられているのでしょうか。これを解明するために、手ごわい GitPython プロジェクトの助けを借りて、Gitプロジェクトを分析する 簡単なプログラム を構築してみました。履歴を年ごとに振り返り、 git blame を実行してみようと思ったのです（この処理を多少でも速くすることは簡単ではないと分かりました。しかし、ファイルのキャッシングを便宜的に含ませることや、変更された点を履歴から見つけること、 git diff を使って変更したファイルを無効にすることなどの詳細を、いつかお伝えします）。 頭がさえている時に、 テセウスの船 をダサくもじって、 “テセウスのGit” と名付けました。私は父親になって、ひどいダジャレを作れるようになった

(注：2016/09/28、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) この記事は、RustやDNSの使い方を皆さんにお教えするためのものではありません。むしろ、私がDNSクライアント/サーバをRustで開発した時に面白いなと思った点について書く日記のようなものです。 約１年半前のことですが、私は史上最高とも言えるプログラミング言語と出会いました。それは私がGo言語を学んでいる最中のことでした。Goは学習していて楽しい言語で、Java出身の私は特にひとつの点を素晴らしいと評価しました。それは、シングルバイナリをコンパイルできるし、それをデプロイしたり実行するのも早くて簡単だという点です。正直言って、Goでプログラムを書いて初めて、C言語のスタティックバイナリをどれほど気に入っていたか気付いたのです。クラスパスはないし、デフォルトのメモリ設定をいじることもなく、デフォルトのガベ

Webアプリにリアルタイムの双方向通信が必要な場合、WebSocketを選ぶのは自然なことだと思います。では、どのツールでWebSocketサーバを構築すべきでしょうか。パフォーマンスは重要ですが、開発のプロセスも見過ごしてはなりません。パフォーマンスを基準にするだけでなく、開発のしやすさも考慮に入れるべきでしょう。今回の大合戦では、Clojure、C++、Elixir、Go、NodeJS、Rubyのそれぞれの言語によって慣用的な手法で実装されたシンプルなWebSocketサーバを比較したいと思います。 テスト内容 サーバに実装するのは、 echo と broadcast の2つのメッセージのみを扱う非常に単純なプロトコルです。echoは送信クライアントに返され、ブロードキャストは全ての接続クライアントに送信されます。そしてブロードキャストが完了すると、結果メッセージが送信者に返されます。

私は多くの小規模プロジェクトで Make を使ってきましたが、より大きな規模のプロジェクトになると、それは非常にうんざりするようなものでした。最近までは、自分のビルドシステムに行いたいことが4つあったのですが、Makeでの方法が分かりませんでした。 out-of-sourceビルド（オブジェクトファイルが、ソースとは分離されたディレクトリにダンプ出力されます） 自動生成される（かつ正確！）ヘッダの依存関係 オブジェクト／ソースファイルのリストの自動的な決定 インクルードディレクトリのフラグの自動生成 以下にこれらの全てを行える、C、C++、およびアセンブリで動作するシンプルなMakefileを紹介します。 MAKEFILE TARGET_EXEC ?= a.out BUILD_DIR ?= ./build SRC_DIRS ?= ./src SRCS := $(shell find $(S

(訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) C言語の規格のリビジョン間には微妙な違いがありますが、このことを利用して「C90、C99、C11のどれとしてコンパイルされたかどうかにより、違う挙動をする」というプログラムを作ることが可能です。同様に、C++はほぼC言語の上位互換ですが、C言語とC++で違った結果を生み出すプログラムも存在します。 これは2015年の International Obfuscated C Code Contest (難読Cコード・国際コンテスト)への Don Yangの投稿 において、 C89、C99、C11、C++98、C11のどれとしてコンパイルされるかによって異なる出力を生成するプログラムを作成するのに使われています。C90の場合は、以下のような星形を出力します。 **************************

1996年にcurlプロジェクトの先駆けとなるhttpgetを始めたとき、私は初めてURLパーサを書きました。当時はまだ、ユニバーサルアドレスは URL : Uniform Resource Locators と呼ばれていました。その仕様は1994年にIETFによって発行されたものでした。この”URL”という用語からインスピレーションを得てツールとプロジェクトに命名したのが curl でした。 URLという用語は後に事実上、 URI : Uniform Resource Identifiers (2005年発行)に変わりましたが、「オンラインでリソースを指定する文字列のための構文と、そのリソースを得るためのプロトコル」という、基本的な点は変わりませんでした。curlでは、この構文仕様RFC 3986の定義に従う”URL”を許容するとうたっていますが、それは厳密には正しくありません。その理由

curlとWgetの主な違いについて著者（Daniel Stenberg）の私見を述べています。自分の子どもとも言える curl をひいきしていますが、 Wget にも携わっているので、思い入れがないわけではありません。 この記事に関するご感想やご意見をお寄せください。 問題点や改善点があると思われる場合は、 Issueやpull-requestを発行 してください。 共通点 FTPやHTTP、HTTPSからコンテンツをダウンロードできるコマンドラインツールです。 HTTP POSTリクエストを送信できます。 HTTPクッキーをサポートしています。 スクリプトの中で使用したりできるよう、ユーザインタラクションがなくても動作するようにデザインされています。 完全なオープンソースで、無料のソフトウェアです。 開発プロジェクトとして90年代に立ち上げられました。 metalink をサポートして

Distelli Agentは今、実行ファイルを1つダウンロードするだけで簡単にインストールできます。この実行ファイルを使うと、適切な管理プロセスを持つエージェントをインストールしたり、新規にリリースしたものをアップロードしたりできるようになります。また、このエージェントはプラットフォームを問わず利用可能で、わずかな容量のCPUやメモリフットプリント（1パーセント未満のCPU使用率、10メガバイト以下のメモリ）で動作します。 私たちは、上記のパフォーマンスをある程度信用した上で、PythonからLuaに移行することにしました。 Pythonで挑む 私がDistelliに入社したのは、2014年の12月のことです。当時、Distelli Agentやコマンドラインツールは、システムで標準となっているバージョンのPython（サポートバージョンは2.4から2.7）を使う数個のターボールとして実

(前編はこちら： 2016年、C言語はどう書くべきか (前編) ) (編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) システム依存の型 まだ「32 bitのプラットフォームでは32 bitのlong型、64 bitのプラットフォームでは64 bitのlong型がいい」という不満があるようですね。 プラットフォームに依存する2つの異なるサイズを使うため、 故意に コードを難しくすることを考えたくなければ、システム依存の型のために long を使おうとは思わないでしょう。 この状況では、プラットフォームのためにポインタ値を保持する整数型、 intptr_t を使うべきです。 モダン32-bitプラットフォームでは、 intptr_t は int32_t です。 モダン64-bitプラットフォームでは、 intptr_t は int64_t です。 int

さて、このタイトル、かなり挑発的ですよね。それは認めます。もう少し説明すると、私は大胆なタイトルが好きなのです。人の注意を引くことができますからね。とにかく、この記事では、Goがひどい設計の言語（実際、本当に全て台無しになります）だということを証明していこうと思います。私は既に数カ月間Goで遊んでいますし、たしか6月のいつだったかに初めてHello, Worldを走らせてもみました。私は数学がそんなに得意ではありませんが、あれから既に4カ月経っていますし、 Github 上のパッケージもいくつか手に入れました。言うまでもありませんが、私は仕事でGoを使ったことは全くないので、”コードサポート”や”デプロイ”やそのあたりに関する私の意見は話半分で読んでくださいね。 私はGoが大好きです。使ってみて大好きになりました。慣用表現を理解したり、ジェネリクスがないことや、おかしなエラーハンドリングや

私はGo言語が気に入っていますし、多くの場面で使用します。現にこのブログもGoで書いています。Goは便利な言語ですが、優れた言語とは言えません。つまり、悪くはないけれど、十分ではないということです。 満足できない言語を使用する際は注意が必要です。注意を怠ると、その言語を次の20年間使い続ける羽目になるかもしれないからです。 私のGoに対する主な不満を本文にまとめました。既に何度も指摘されていることも含まれていますが、中にはこれまでほとんど話題になっていない指摘もあります。 これから列挙する全ての課題には既に解決策があることを示すため、私が優良な言語と考えるRustやHaskellと比較して説明します。 汎用プログラミング 課題 誰でもさまざまな事柄に幅広く対応できるコードを記述したいと考えます。例えば数のリストの合計を求めるために定義した関数が、小数、整数、またその他の合計を求められるもの

ここでは、私がたどりついた最善のやり方を紹介しましょう。個人的に過去数年にわたって大量のGoコードと付き合ってきた経験から集めたものです。これらは全て非常にスケーラビリティがあると思っています。私が、スケールする、と言うときは次のような意味があります。 アプリケーションが求める環境は、アジャイル環境の中で変化していきます。開発の3、4か月後に、全てをリファクタリングする必要が出てくるなど、考えたくもないはずです。新しい機能は簡単に追加できなくては意味がありません。 あなたのアプリケーションは多くの人々によって開発されます。可読性が高く、維持しやすいものでなくてはなりません。 あなたのアプリケーションは大勢の人々に使われます。バグは容易に特定でき、修正できなくてはなりません。 長期的にみるとこれらのことが重要になる、ということを私は今までに学んできました。小さなことであっても、多数に影響しま

Andrew Pascoeは、 部屋に座っている AdRollのシニアデータサイエンティストです。 プログラミング言語D は、効率的にタスクをこなすためにデータサイエンスチームがすぐに好んで使うようになりました。今では重要なインフラストラクチャに欠かせない言語になっています。なぜでしょうか。それはD言語が多くを提供するからです。 簡単な紹介 他の典型的なデータサイエンスワークフローと比較して、D言語を使用する最も明確な利点の1つは、マシンコードにコンパイルできるという点です。インタプリタや仮想マシンレイヤがなければ、Java Hadoopフレームワーク、R、Pythonのような他のツールよりかなり高速にデータ中からリッピングできます。しかし、D言語のコンパイラは、多くの場合、まるでスクリプト言語のように高速に実行できます。100万の一様ランダム変量を生成し、ソートし、十分位数を見つける処理

私は転向しました。新たな言語を見出したのです！ そうそう、ぜひ パート2 も読んでくださいね。 さて、ご存知のとおり、Pythonには様々な良いところがあり、非常に多くの分野で目覚ましい働きをします。しかし増え続けるこの業界の需要を満たすように作られたものではありません。もちろん、Pythonで大規模なプロジェクトを構築することはできます（私も構築したことがあります）。しかし検討段階から実際の開発段階に入ると、ものすごくコストがかかります。本当に高いのです。CPUの1サイクルあたりの仕事で換算すると、途方もない額になります。 C10M問題 は、 C10K問題 の繰り返しです。つまり、現在のコモディティ・ハードウェアは1秒に数百万パケットの処理が可能となっていますが、実際にそんな数字に達することはめったにありません。例えば、私が一時期働いていた会社はAWSを使用しており、要求を受け入れログを

今でも、 systemdのjournal におけるバイナリのストレージフォーマットに関して、不満を漏らす人が多くいることに私は驚きを隠せません。私は長年、システム管理者として働いてきており、1年以上も syslog-ng の オープンソースエディションのメンテナ として活動してきました。だからこそ、テキストではないストレージフォーマットに対して、なぜ多くの人が批判的なのか、私は理解に苦しんでいます。更に、反論を唱える人までいることが信じられません。もしかしたら、私は別世界の人間なのかもしれません。ですが、より良い選択肢があるのに、テキストのストレージを使う理由はほとんどありません。ロギングをする必要性、そしてなぜ、テキストのログストレージに対してそこまで用心深いのかについて、私は何度も尋ねられました。ここに、私が導き出した答えを紹介したいと思います。 これは、journalについて弁明する