タイトルでほぼ全て。 動いている様子github.com 2021/11/15 現在の Slack の GitHub 連携では GitHub Discussions の更新を Slack に通知することが出来ない。そのうちできるようになるだろうとは思うものの、それまでの間のつなぎとして GitHub Actions による通知を作った。 Webhook ベースの物と比べると GitHub Actions の workflow 起動のオーバーヘッドがある分若干（十数秒程度？）通知が遅れてしまうことなどもあり少しイケてない節はあるが、そのうち公式のツールでできるようになるまでのつなぎとしては許容可能な品質だろうと思っている。 GitHub からの Webhook を変換して Slack に投げ直す HTTP エンドポイントを作る、とかだと格好いいけれど、つなぎとして使う前提であれば外部に何かプ

10/22(金) 追記 この記事で解説している内容について解説する勉強会を開催することとなりました。以下のconnpassよりお申し込みください。 pixiv.connpass.com 10/22(金) 追記 pixivのブックマークについて ブックマークDBの問題について 具体的な対策内容 論理削除廃止・index追加・ブックマークタグのテーブル分割 適応ハッシュインデックスの無効化 アプリケーションコードのリファクタリング・全発行クエリの列挙と見直し 大きな更新処理の非同期化 結果 あわせてよみたい pixivではサービスの成長に伴い、気に入った作品に対して付けることができるブックマークの総数が急速に増加しており、ユーザーの皆様に滞りなくサービスを提供し続けるためブックマークに関するデータベース(以後DB)の負荷対策が必要になりました。 2021年2月より対策を行うプロジェクトを発足し

何があったか はてなブックマークは、コメント表示改善の一環として、Yahoo! JAPANの「建設的コメント順位付けモデルAPI」を導入し、攻撃的であったり不謹慎であるなど穏当でないコメントが人気コメントに掲載される問題を抑制する取り組みを開始しました。 実は、公式の発表が知れ渡る前にAnonymousDiaryというサービスで話題になり、喧喧囂囂の大騒ぎとなったのです。 誉れ高い増田市民としては、旧来の破滅的コメント順位を望みます。 Pythonによる解決 googleのcolabで作業してました。 記事の情報をAPIで入手 記事jsonからブクマした各ユーザの「コメント情報のURI」を生成する スター取得APIでコメントURIを指定し、スター数を算出 各コメントのスター数を出し、上位10個を表示 後述するjsonの概要を見るとイメージがつきやすいかもしれません。 import json

リーダブルコード by DDD モデリングを起点に可読性の高いコードを実現する

こんにちは。SRE の @int128 です。 Quipper の SRE チームでは、Platform の安定運用や改善だけでなく、Platform を利用する Developer のサポートも重要な仕事と位置付けています。 SRE チームで工夫していることを紹介します。 Issue に記録を残す SRE チームでは課題や疑問などを気軽に相談してほしいと考えています。 そのため、Slack で気軽に SRE にメンションしてもらえる文化を作るように心がけています。 Slack で相談している例 一方で、同時に多くのメンションを受け取った場合、経緯の把握に時間がかかる、対応状況が分からなくなるといった課題があります。 例えば、Slack のやり取りを通して、ちょっと設定変更すればできるかも、検証してみようという話になることがよくあります。 Slack のスレッドだけでは、具体的な検証作業に

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4686168667194618658/comment/ffrog" data-user-id="ffrog" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20200525021541" data-original-href="https://anond.hatelabo.jp/20200525021541" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fanond.hatelabo.jp%2

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ghput pr-comment ghput issue-comment のデフォルトの挙動について注意点を追記しました 最近はGitHubやGH:Eといったサービスのリポジトリと、そのリポジトリと連携するCI/CD環境がある前提で、様々なパイプラインを作ることが普通になってきています。 git push や Pull Request をトリガーにCI/CD環境で実行されるのもテストの実行だけではなく、master mergeのタイミングでのプロダクションデプロイやプロビジョニング、その前段階としてPull Requestタイミングでのdry-runやplanの実行など。 GitHubは便利ですし、それと連携するCI/CD環境があるとその2つだけで様々なものの自動化ができて便利です*1。 そんなGitHub+CI/CDな環境で使えるであろう ghput というツールを作りました。 gith

CommentScreenとは？CommentScreenはオンラインイベントや授業を盛り上げることができるツールです。 コメントやリアクションを スクリーンで流そうプレゼン中に聴衆のコメントをディスプレイ上に表示することができます。リアルタイムで聴衆の意見やコメントを集めて、対話的なプレゼンテーションをしましょう。 質問を見逃さずにコメントから質問や賛同の多かったものを選んで、質疑応答セッションをすぐに始めることができます。一度流れたコメントでも、後からまとめて振り返ることができます。視聴者の関心や疑問を直接的に対処し、より対話的なセッションを実現しましょう。 リアルタイムで アンケートを取ろうアンケート投票で視聴者にとってのあなたのプレゼンの理解度や感想をリアルタイムで知り、より効果的なコミュニケーションを実現しましょう。また、アンケート結果のデータを分析することで、次回のプレゼンテー

はじめに データサイエンティストでなかったとしても、数値データを使って様々な解析をする際には CSV ファイル等ファイルを読み込み、数値の配列としてメモリに保持して、それらをループ等で利用して解析を行っておられると思います。 その際、配列は1次元目に行、2次元目に列、を格納するのが一般的です。多くのケースではこの方法で事足りるのですが、解析を行ううちに「列としてデータの固まりを扱いたい」「ラベル付けされた列を扱いたい」と感じる事が出てくると思います。 これを簡単にしてくれるのが「データフレーム」です。 データフレーム4種 本記事では Go 言語から扱えるデータフレームを4つご紹介します。 QFrame https://github.com/tobgu/qframe QFrame は、フィルタリング、集計、およびデータ操作をサポートするイミュータブルなデータフレームです。 QFrame での

help.github.com この記事では、新しくなった GitHub Actions における、JavaScript アクション作成方法について解説します。 www.kaizenprogrammer.com GitHub Actions とはなんぞやという人は、先にこちらの過去記事をどうぞ。 目次 アクションについて アクションの保存場所 アクションのバージョニング 簡単な例 (Hello, World) メタデータ JavaScript アクションの使用する Node.js バージョン toolkit node_modules の管理 README.md 公式テンプレート 少し実践的な例 その他 GitHub 公式のアクション サードパーティーのアクション まとめ アクションについて 前回の記事で新しくなった GitHub Actions の使い方について簡単に解説しました。この記事

先日慶應義塾大学日吉キャンパスで行われた builderscon2018、最高のカンファレンスでしたね。わたしも「開発現場で役立たせるための設計原則とパターン」というタイトルで発表させていただきました。今回は恒例「実況中継シリーズ」として、プレゼンの再現をブログで行いたいと思います。 なお、過去の実況中継シリーズは前職の技術ブログにまとまっていますので、そちらからご覧ください。 それでは本編を開始したいと思います。 開発現場で役立たせるための設計原則とパターン アバンパート よろしくお願いします。 まず最初に簡単に自己紹介をさせていただきます。 先月転職をしまして、8/1からClassiという会社で働いています。妻と息子がおります。Scalaが好きですが、仕事ではRubyメインという感じです。 Web+DB PressやSoftware Designで何度か特集を書かせていただきました。と

わかりましたか？よくわかりませんよね？まあ、godocとgo docは同じドキュメントツールですが、別のツールです。本家と元祖みたいなものとして、長らく平行で提供されてきました。ちょうどこの記事を書いている少し前にリリースされた1.11で、godocの方がウェブだけになるとリリースノートに書かれました。 また、godoc.orgのサーバーはローカルのgodocコマンドよりも機能が増えていたり、テンプレートが微妙に違ったりします。とはいえ、ドキュメントを書くときはこれらの違いはそこまで気にすることはありません。 2020/09/19追記: 現在はpkg.go.devが稼働を開始し、godoc.orgのページにアクセスするとこちらへのリダイレクトをするかどうかを問い合わせるバナーが出ます。将来的にはこちらに一本化されると思います。開発者が行うべきこと、記述すべきことは差はありません。このドキュ

Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Documenting Code in Python Welcome to your complete guide to documenting Python code. Whether you’re documenting a small script or a large project, whether you’re a beginner or a seasoned Pythonista, this guide will cover everything you need

最近、社内勉強会で機械学習についてエンジニアに説明する機会があり、その際にKaggleについても説明しました。一方で うーん、「Kaggler はパラメータチューニングやアンサンブル等の自明でインクリメンタルな改善『しか』できない」というような誤解はどうやって解いていけばいいんだろう。— im132nd (@im132nd) 2018年4月4日 という話もあり、(特にデータサイエンティスト以外の職種の人が)Kaggleをやる意義/メリットについてまとめてみました。ガッと勢いで書いたので、項目に結構被りがあります。なお、書いている本人はKaggleほぼ初心者であまり説得力がないです。Kaggle Masterの人がもっといいエントリを書いてくれるのを期待しています、議論の叩き台エントリです!! Kaggleをやる意義/メリット 様々なデータセットを触ることができる kernelでデータ分析の

こんにちは丸山@h13i32maruです。 僕は2015年からESDoc*1というJavaScript向けのドキュメンテーションツールを開発しています。 https://esdoc.org https://github.com/esdoc/esdoc Star 最初のリリースから2年、昨日ようやくv1.0をリリースできました🎉 いやー、ここまで長かったです。今ではRxJSやSketchAPIなど、様々なツールで使用されています。 この2年間、ESDocは2つのゴールを目指して開発してきました。 ドキュメントの作成・メンテナンスを快適にする（ドキュメントを書くの楽しい！という状態） ソフトウェアの使い方を簡単に理解できるドキュメントを作成する（ソースコード読まなくても大丈夫！という状態） この2つを満たすためにESDocは色々な機能を提供しています。 今日はそれらの機能の中でも(多分)モダ

最近RubyとReact.jsをよく利用していて、Rubyで扱っている値をJSONとして表現したいケースが増えてきた。こういうのどうやっていますかと人に聞きたいので、自分はこうやっていますよというのを説明のためにまとめておくことにする。 概観 自分の場合、次のような方法で実装することが多い。 JSONとして表現したいオブジェクトをコンストラクタで受け取るクラスを定義する クラスに #as_json を定義して適当なHashを返すようにする Object#to_json が再帰的に #as_json を利用するようにする (ActiveSupportがやってくれる) コード 具体的には、以下のようなクラスをつくっている。これは最近つくっている掲示板での例で、Megaboard::Resources::Comment はコメントのJSON表現のためのクラスである。いわばコメントのJSON表現に

Long time I was searching for a good front-end framework. Framework that will help me write scalable and easy to maintain UI. Even though React is just a library for rendering it comes with so many benefits that I can easily say “I found it”. And like every thing that I use a lot I started seeing some patterns. Techniques that are applied over and over again and I see in the code of other develope

LGTM するときはよさげなアニメーション GIF を探し出してきて lgtm.herokuapp.com にかけるのがデファクト[要出典]だけどこの「よさげなアニメーション GIF を探し出す」というのがくせ者で、大量のアニメーション GIF をブラウザで開くと CPU パワーを浪費するし選択にかける人的な労力もばかにならない。エコではない。そこで Tumblr のランダムな画像を LGTM 化するコマンドラインツールを書いた。その名も lgtm.sh だ。Tumblr には /random というエンドポイントがあるのでこれを利用して特定の Tumblr ブログ群からランダムに画像 URL を得ている。 ./lgtm.sh -m | pbcopy -m オプションをつけると Markdown フォーマットで出力する。つけない場合は画像 URL のみ。 /random へのアクセスには少

最近、社内のチャットツールをSlackに移行しつつある。ペパボではIkachanをヘヴィに使っているので、移行に際してはそこをどうSlackに移行するかが問題となった。というわけで、Ikachanと同じインタフェイスでSlackにメッセージを送れる簡単なツールを作成した。 kentaro/takosan Ikachanを使っているひとには特に説明の必要もない感じ。詳しくはREADMEを見てほしい。go getしたら、 $ SLACK_API_TOKEN="YOUR SLACK API TOKEN" takosan [-host string] [-port int] [-name string] 以下のように起動して、あとは $ curl -d "channel=#channel&message=test message" localhost:4979/privmsg とかするだけ。簡単で