Pythonでリストを多用しがちな新人に贈りたい、array/tuple/set/queueの魅力と使い分けフローチャート - Qiita
Pythonでリストを多用しがちな新人に贈りたい、array/tuple/set/queueの魅力と使い分けフローチャートPythonarray初心者tupleset はじめに みずほリサーチ＆テクノロジーズの @fujine です。 Pythonのリストってとても便利ですよね。可変長で任意のオブジェクトを保存できるため、シーケンシャルなデータなら何でもリストで実装したくなる気持ち、分かります。 でもちょっと待ってください！リスト以外にも便利なコレクション型があること、ご存知でしょうか？コレクション型を適切に使い分けることで、 プログラムの意図を（ドキュメントに頼らなくても）読み手に的確に伝えられる パフォーマンスが向上する などの効果が期待できます。 そこで本記事では、Pythonの組み込み型や標準ライブラリを対象に、リストと似たコレクション型をどのように使い分けるか？の案をフローチャー
【2024年版】JavaScript(React)におけるリーダブルコードのチートシート1~3章 - Qiita
概要 リーダブルコードを読んでいて、JavaやC++、Pythonの事例も混じっているのと割とレガシーな例題が多いなーと感じました。 React.js、Next.js、TypeScriptをメインにフロントエンドエンジニアとして仕事をしている自分用に、後で見返せるよう2024年JavaScript版リーダブルコードのチートシート的なものを改めて読み返しながら随時更新していきます。 そもそもリーダブルコードとは ダスティン・ボスウェル著書の良いコードを書くための技術書です。 エンジニアになったら1度は目を通した方が良いとされる代表格の技術書ではないでしょうか？ 意味としてのリーダブル(readable)コード(code)とは、「読みやすいコード」と直訳できます。 チーム開発ではスムーズな開発や保守性を担保するために読みやすいコードが必要とされます。 リーダブルコードではそんな読みやすいという
リーダブルコード
美しいコードを見ると感動する。優れたコードは見た瞬間に何をしているかが伝わってくる。そういうコードは使うのが楽しいし、自分のコードもそうあるべきだと思わせてくれる。本書の目的は、君のコードを良くすることだ。（本書「はじめに」より） コードは理解しやすくなければならない。本書はこの原則を日々のコーディングの様々な場面に当てはめる方法を紹介します。名前の付け方、コメントの書き方など表面上の改善について。コードを動かすための制御フロー、論理式、変数などループとロジックについて。またコードを再構成するための方法。さらにテストの書き方などについて、楽しいイラストと共に説明しています。日本語版ではRubyやgroongaのコミッタとしても著名な須藤功平氏による解説を収録。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作
くらこん「塩こんぶ」のアレンジレシピ「塩こんぶ和風ペペロンチーノ」が異様に美味いから布教したい
塩こん部長のおすすめ その際に買った、くらこんの「塩こんぶ」。この商品パッケージに載っている「塩昆布の和風ペペロンチーノ」というレシピが気になった。 シーザーサラダを作ったあとの余りで作ってみたところ、これがまた簡単に作れるのにやたら美味しくて感動したので、ご紹介する。 茹で汁を全部使うことで生まれる美味しさ 今回は1人前の分量で作る。材料は以下の通り。 パスタ：100g オリーブオイル：大さじ2くらい ニンニクチューブ：大さじ1/2（お好みで） 鷹の爪：1本（お好みで） ベーコン：好きなだけ 菜の花：好きなだけ 塩こんぶ：10gくらい 水：350ml 弱火で香りを移していく フライパンにオリーブオイルを敷き、ニンニクと鷹の爪を炒める。今回はニンニクのチューブを大さじ1/2、鷹の爪を1本を使ったが、量は個人の好みに合わせてよしなに調整すると良い。 あと、チューブのニンニクは火が強いとすぐ爆
Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門 改訂新版を出版します
こんにちは、ビコーペガサスです。この度、「Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門 改訂新版」を出版します。本書は2018年に出版した初版を全面改訂したものです。 【新刊】2024年2月24日発売『Docker/Kubernetes実践コンテナ開発入門 改訂新版』本体3,600円+税，山田明憲 著，Docker/Kubernetesを実践で使いこなす！コンテナ開発・運用の第一歩！https://t.co/jRfsDFnuKu pic.twitter.com/dd0qo4DZM1 — 技術評論社販売促進部 (@gihyo_hansoku) February 13, 2024 「改訂新版」のモチベーション 初版の出版から早5年半が過ぎ、コンテナ技術の情報は大きく変化しました。コンテナ技術の基本的な部分は変わらないとはいえ、初版の内容が陳腐化するだけの時間が流れたことは否定しよう
理解が進んで記憶が定着！ 「コーネル式ノート術」で「資格試験勉強」がかなりはかどる - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
あなたは資格試験の勉強をするとき、ノートをとっていますか？ 難なくノートをとっている方がいる一方で、「わざわざノートをとっていたら時間がかかりそう。勉強の効率が落ちるのではないか……」「いざやってみると、紙面がぐちゃぐちゃになりがち。こんなノートでは意味がなさそう」とお悩みの方も多いでしょう。 そこで今回、そんなお悩みを解消でき、資格試験の勉強にもってこいな「コーネル式ノート術」をご紹介します。筆者の実践模様や感想も詳しくお伝えしますので、ぜひ最後までご一読ください！ 【ライタープロフィール】 こばやしまほ 大学では法学部で憲法・法政策論を専攻。2級FP技能検定に合格するなど、資格勉強の経験も豊富。損害保険会社での勤務を通じ、正確かつ迅速な対応を数多く求められた経験から、思考法やタイムマネジメントなどの効率的な仕事術に大変関心が高く、日々情報収集に努めている。 「コーネル式ノート術」とは
Windows で Docker Desktop を使わない Docker 環境を構築する (WSL2)
ホシイです。こんにちは。 あまりこういうことばかりを書いていると怒られそうですが、やっぱり有料ライセンスが必要なソフトウェアって使い始めるのに敷居を感じてしまいます。でも、本格的にチームに導入する前に container での開発をしばらく検証したいとか、年に数回しか使わないからライセンス費用を抑えたいという場合もあるかと思います。 以前に、Docker push での事故を防ぎたい という記事を書きました。このときは有料ライセンスがあることを前提に、push するときには気をつけよう！というのが主題でした。 Docker CE は Docker の Community Edition で、Linux で Docker を無料で使えます。今回は、Docker が業務になじむかわからないけど、まずは試してみたいな… という場合でも迷わずすぐにはじめられるように、WSL2 + Docker C
レイテンシ(遅延)とスループット(帯域幅)と帯域幅遅延積 - Qiita
マルチクラウド展開にまつわる既成概念を覆すより データ転送では、特に長距離の場合にレイテンシ（遅延）が問題になることがありますが、現在はすべてのクラウド・プロバイダーがそれぞれの物理インフラストラクチャを互いの近くに配置（専門用語では「コロケーション」）しているため、これはさほど問題となりません。この近接性（場合によっては同一コロケーション施設内の別の部屋）は、クラウド間のレイテンシがミリ秒単位であることを意味します。それに加え、クラウド・データセンター・リージョンは世界中で増加しており、クラウド・リージョン間の距離は縮まっています。 という事で、レイテンシ(遅延)について、まとめてみてみます。 ■ Agenda レイテンシ(遅延)とスループット(帯域幅) レイテンシと TCP の動作 帯域幅遅延積(Bandwidth-Delay Product) TCP Window Size の調整と
PostgreSQLの実行計画の推定行数と実行数の乖離改善の考え方
はじめに 以前こんなツイートをしました。 すると、リプライで色々とコメントを頂きました。（疑問を投げかけたら答えてくれる方々、本当にいつもありがたいです🙇♂️） ということで、本記事では推定行数と実際の行数の乖離を減らすために何をやったのかを備忘として書きます。 ただ、実際のSQLや実行計画を書くことはできないので、あくまでどんな考え方をしたのか、ということを書きます。 対処法①（対象のテーブルのautovacuum頻度を変更） 対象のテーブルはかなり更新の激しいテーブルだと聞いていたので、まずは統計情報が最新化されているかを考えました。 更新が激しくてautovacuum時の自動ANALYZEが追い付いていないんじゃないかと考え、対象のテーブルだけ自動ANALYZEの頻度が上がるように設定を変更しました。 PostgreSQLの設定パラメータは基本的にはpostgresql.conf
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
PostgreSQLの仕組みから学ぶために必要な資料 - そーだいなるらくがき帳
質問されることが多いのでPostgreSQL初学者が運用を行うためにしっておく知識に必要な内容をまとめる。 PostgreSQLの基本的なアーキテクチャ PostgreSQLのアーキテクチャを知らないと自分がやっている作業が危険な作業かどうかわからないし、パラメータの意味もわからない。 そこで以下のリンクを読むと良い。 富士通が後述の資料を参考にまとめたのだろうなと思われる記事。 非常によくまとまっているのでわかりやすい。 www.fujitsu.com もっと細かく知りたいならPostgreSQL Internalsがおすすめ。 富士通の資料と重複するところがあるがこっちが本家。 Githubで管理されているので誤字脱字などあったら気軽にPRを出してほしい。 www.postgresqlinternals.org PostgreSQL Internalsが少し古いので最新事情で知りたい場
Docker Desktop と代替ツールの機能検証まとめ
はじめに こんにちは。今年クラウドエース株式会社に新卒入社し、現在 SRE をしている渋谷と申します。 自分の愛車は MAZDA の RX-8 という車なのですが、この車に搭載されているロータリーエンジン（おにぎりエンジン）にちなんで、自分が執筆する記事のアイキャッチは 🍙 にすることにしました。 さて、この記事では GUI を用いてコンテナを管理・操作する際に使用されるコンテナ管理ツールとして代表的な以下の 3つのツールを紹介し、機能検証を行います。 Docker Desktop Rancher Desktop Podman Desktop それぞれのコンテナ管理ツールのメリット・デメリットを解説し、最後に自分が選んだコンテナ管理ツールを紹介します。 自分の用途に合ったコンテナ管理ツールを選択することで、より快適に Docker を使用することができるようになると思いますので、ぜひ参考
ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2024」発表。単体テストの考え方／プログラマー脳／ プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる、など
ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2024」発表。単体テストの考え方／プログラマー脳／ プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる、など 「ITエンジニア本大賞」は、仕事の役に立った本、初学者におすすめの本、ずっと手元に置いておきたい本など、おすすめの本をITエンジニアがWeb投票で選ぶイベントです。 主催は翔泳社ですが、対象となる書籍は出版社を問わず技術書、ビジネス書全般となっています。刊行年も関係なく、これまで大賞に選出された書籍を除き、この1年を振り返っておすすめしたい書籍が対象となります。 今回発表されたのは技術書部門とビジネス書部門それぞれのベスト10です。現時点では50音順に並んでいます。 以下は選出された技術書部門とビジネス書部門それぞれのベスト10を、Amazon.co.jpへのリンクと画像、概要で紹介したものです（アフィリエイトリンクは含まれていません）。正式
データベース概論Ⅰ | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW | 北川博之
データベースシステムに関する入門。データベースの基本概念、データモデリング、リレーショナルデータモデル、データベース言語SQL、リレーショナルデータベース設計論、物理的データ格納法、問合せ処理等について講述する。 （2018年度） 【教科書】 「データベースシステム」(北川博之著、オーム社) 北川 博之筑波大学 計算科学研究センター教授1978年東京大学理学部物理学科卒業。1980年同大学理学系研究科修士課程修了。日本電気（株）勤務の後、筑波大学電子・情報工学系講師、同助教授を経て、現在、筑波大学計算科学研究センター教授。理学博士（東京大学）。データベース、データ統合、データマイニング、ストリーム処理、情報検索、ビッグデータ等の研究に従事。著書「データベースシステム」（オーム社）等。日本データベース学会会長、ACM SIGMOD日本支部委員長等を歴任。情報処理学会フェロー、電子情報通信学会
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