GraphQLでバックエンドのコードをすっきりさせた話 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！LayerXの mosa_siru (榎本) です。 LayerX インボイスでは、もともと github.com/go-swagger/go-swagger を利用してREST APIを開発していましたが、最近開発したワークフロー機能 のコンポーネントではGraphQLを取り入れました。 GraphQLには様々なメリットがあり、RESTとの比較記事は多くありますが、なぜ僕らは移行したのか、その結果どうなったのかを紹介していきます。 GraphQLのメリット GraphQLのメリットは、様々な箇所で語られています。例えばこの記事によれば、 強力に型付けされたスキーマであること アンダーフェッチとオーバーフェッチがないこと（後述） Apollo, Relayなどの、クライアントライブラリにより、フロントエンド開発が迅速になること 複数のGraphQL APIからの統合が可能 強力
A Tour of Goを終えたあなたにおすすめのGoを勉強するためのリソース - すずけんメモ
今年も夏のインターンで学生にGoの講義をします。多く寄せられる質問が「A Tour of Goを終えたのですが、その後に何をやるのがおすすめですか？」というものです。学生に限らず、言語を学ぶ方はプログラミングそのものに対する慣れやバックグラウンドも違います。そこでなるべくいろんな方の参考になるように、おすすめな本なりページなり方法なりをまとめてみます。 わりと多くの人におすすめ 「プログラミング言語Go」（Alan A.A. Donovan, Brian W. Kernighan著）です。通称GOPL。 http://www.gopl.io/ 柴田さんによる日本語翻訳もあります。 https://www.amazon.co.jp/dp/4621300253 Go言語のイントロダクションから始まり、型・インタフェース・並列性の説明などが丁寧にかかれています。私がGOPLを良いと思う点は、例示
Raspberry PiとGo言語でミニトマトの栽培環境を監視してLINE Botで通知する - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは。ビジネスソリューション開発グループ チャネルソリューションチームの長谷川と申します。 家庭菜園としてミニトマトの栽培を始めました。 せっかくの機会なので、温度、湿度と土の水分量をRaspberry Piで監視し、LINE Botを通じてLINEのタイムラインに通知する仕組みを作りました。 使ったもの Raspberry Pi2 Model B GW-USNANO2A Soil Moisture Sensor MCP3008 BME280 Raspberry Pi2 Model B Amazonで￥4,000前後です。 GW-USNANO2A プラネックス製の無線LAN子機。Raspbery Pi2は無線LANが搭載されていないため、USBタイプの子機が必要となります。Amazonで￥990くらいです。 Soil Moisture Sensor アナログの土壌の湿度センサーです。
GraphQLのレスポンスJSONに対応するstructからクエリを生成できるgo-graphql-query - 詩と創作・思索のひろば
このあいだ GitHub が公開していた GraphQL API が便利そうだったので使おうと思ったのだけど、求めたライブラリがなかったので作った次第です。 ここで GraphQL についての説明はしませんが、結果の JSON とクエリが同じ形を持っているのが便利で美しいですね。ということは API の結果の JSON を受け取る struct から GraphQL のクエリが生成できるのが自然でしょう。そういうことをやってくれるシンプルなライブラリです。 GitHub - motemen/go-graphql-query API シンプルな例 ディレクティブとエイリアス 引数と変数 インラインフラグメント 複雑な例 軽い気持ちで書きはじめたところ GraphQL に予想外の表現力があることがわかったのでけっこう無理をしているところもあります。一般的にどんな使い方がなされるのかわかってない
Big Sky :: Re: Go言語感想文
幾らか言いたい事があったので。 Go言語感想文 - なるせにっき 序 最近、敵情視察を兼ねた仕事ととしてGoでアプリケーションを書いていた。このアプリケーションがどんなものかはそのうち id:tagomoris さんがどこかで話すと思うけれど、この コンポーネント ... http://naruse.hateblo.jp/entry/2017/06/02/203441 GoroutineとChannel Goroutineはようするにスレッドなんですが、文法と実装の支援でより気軽に使えるのが他の言語との違いでしょうか。なので、Goroutineをどれだけほいほい使うべきかというコスト感覚を身につけることがとても大事な気がします。Rubyなどとは気持ちを切り替えていく必要があるでしょう。ぼくはまだ切り替えきれていません。 Goroutine はスレッドではありません。Goroutine はコ
なぜGo言語 (golang) はよい言語なのか・Goでプログラムを書くべき理由 | yunabe.jp
結論としてはGo言語には以下のようないくつかの長所があり、現実路線で非常にバランスがとれた言語だと思います。 これらの長所のために失われたメリットも当然いくつもありますが、一定程度以上の規模のプロジェクトで利用する言語の選択肢としては現存するプログラミング言語の中では一番か二番目によいのではないかと思います。 コンパイルが速い (vs. C++) GCとメモリ安全性 (vs. C++) 妥当で現実的なレベルの型安全性 (vs. Python/Ruby) 実行時パフォーマンスが良さ (vs. Python/Ruby) 現実問題、ある程度の規模と期間のプロジェクトになると型検証があるとリファクタリングなどがだいぶ楽になるのでありがたい。 型があるので自然と実行時パフォーマンスも良い 標準ライブラリが整備されている (vs. C++) むしろ標準ライブラリにjsonのparserすら存在しないC
Big Sky :: golang の遅いコードをたった1行で高速化するテクニック
記事中に間違いがありました。数倍も速くはなりませんでした。確か 1.0X ～ 1.1 倍程度の高速化は得られましたがびっくりするほどの物ではありませんでした。すみません。 そろそろ Go1.7 がリリースされるそうですが、皆さん如何お過ごしですか。Go 界隈の波平こと mattn ですこんにちわ。ﾊﾞｶﾓｰ(略 Go1.7 ではコンパイラの最適化が行われ、ビルド速度がかなり短縮される様になりました。毎日ビルドしてる僕としては非常に嬉しい機能改善ですね。 さてとてもキャッチ―なタイトルで釣ってしまった訳ですが、気にしたら負けなのでどんどん話を進めます。 var t [256]byte func f(b *[16]byte) { for i, v := range b { b[i] = t[v] } } 例えばこのコードを見て下さい。このコードはココから拝借しました。issue の内容はスコー
Goのアンチパターン
Go書いててなんとなく見えてきた Goでやっちゃいけないパターン WAF導入してらくらくWebアプリ WAF自体が現在群雄割拠状態。 WAF毎にハンドラインターフェースが違うので既存コードつなぐにはラッパーが必要。 どのWAFもLL言語に比べるとまだまだフィーチャーの網羅範囲が狭い。 なのでもちろんLL言語ほど楽には書けないことが多い。 リフレクション使いまくりでトータル性能はLL言語並みに遅いのもある。 Go1.7のcontextパッケージの導入で標準のHTTPハンドラが復権する可能性があり更に荒れる予想。 追記: 楽できるのを期待してWAFを導入するの「やっちゃいけない」とまでは言い過ぎだったかもしれないけれど例のsqlでPrepareを正しく使えていないで性能出なかった件とか、当面WAFを使うなら自分で概ね中身を理解して使う覚悟が必要。 構造体メソッドにロジックを詰め込む Goの思想
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