動機 近頃pipenv のインストールがかなり遅いので poetry を試してみました。 一通り使ってみてわかったことをまとめます。Pipenvを使っているのでそことの比較も。 パッケージ関連のコマンド(build, publish...)に関してや、細かい機能に関しては記述しないので、公式 Docを参考にしてください。 Poetryについて Poetryは、Pythonのパッケージ管理ツールです。Pipenvと同様、依存関係を解決しパッケージのインストール、アンインストールを行ってくれ、 poetry.lockファイルによって、他のユーザーも適切なバージョン、依存関係でパッケージをインストールすることが出来ます。 仮想環境を利用でき、パッケージングも可能です。 環境 CentOS 7.6.1810 pyenv 1.2.14-8-g0e7cfc3b poetry 1.0.2 Python

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

『カイゼン・ジャーニー』を読んだ方は、もうカンバンを使われているのでしょうか？ 本の主人公がまずやったのが、状態の見える化でした。 その中で使われたのがタスクボードで、紙と付箋で作られたものです。 私も、本が出る前から、一人でタスクボードを作って運用していました。 もしかしたら、これから動き始めようと思っている人の役に立つか？と思い、事例を紹介します。 使い始めた動機 転職してから、複数の業務を同時に回すことが増えました。 業務は徐々に増えていく、という感じであり、頭で管理できる限界が来るのは、容易に想像できました。 そこで、個人のタスクを管理する手段として、カンバンにたどり着きました。 使っているツール KanbanFlowというものです。 kanbanflow.com 既に、一年近く一人で使っています。 本来の用途としては、 Lean Project Management. Simpl

[Chrome extension] Scrutinizer for GitHub で楽してコードの品質を高めよう！RubyPythonPHPchrome-extensionScrutinizer Fusic Advent Calendar 2017の14日目の記事です。 福岡のFusicにてLAMPでCakePHPでウェブアプリ開発もしくは、AWSをいじいじしております。 みなさんコードの品質を高めるために何をしていますか？ 品質といっても、CI、カバレッジ、非推奨関数の撲滅、言語・フレームワークごとのコーディング規約など多岐にわたり、レビューだけでは限界があります。 そこで登場するのが静的解析ツールですが、言語ごとにツールも変わり、各言語にあわせた環境を整えるのには手間がかかってしまいます。 統一の環境で静的解析ができ、さらにコードレビューのタイミングで解析内容が確認できると エンジニ

【Django】DjangoによるWeb開発プロジェクトPart6.5 - CIによるコードスタイルチェックと自動テスト -DjangoFreeBSDテストflake8Cirrus-CI はじめに FreeBSDにおける準仮想化機構jailをWeb上で構築できるプラットフォーム「jaisting」をパブリックリリースする運びとなりました。 概要についてはこちら→https://note.mu/himrock922/n/n8e35b1d70e19 リポジトリはこちら→https://github.com/himrock922/jaisting 本格的にリリースする運びとなりましたので、そろそろテストをゴリゴリ書いていこうと思います。今回はテストをコーディングするまでに必要な環境を構築するまでの手順を執筆したいと思います。 Cirrus-CIによるFreeBSDマシンの構築 今回のプロジェクト

最近のタスク管理のツールは、タイムライン的にノートは使っていて、それとは別にKanbanFlowとHabiticaとTrelloを使っている。その使い分けについてまとめておく。 Trello GTDでいうところのSomedayリストなどを取り扱うのに使っている。長らく作業がかかりそうというか、もやっとしたものをとりあえずここに置いておく。Todoistから移行してきたのには、 コメントができる サブタスクが作れる リンクが使える の他に 画像がクリップボード経由で貼り付けができる というのが大きい。 Somedayリストは最近だと、 Evernote Todoist を使ってきたことがあるけど、問題点として、 軽率に見返すことができない というものがあって脱落した。 Evernoteは、データベースが肥大しすぎてみるまでのクリック数と検索時間に辟易して見なくなった。 Todoistは、もと

動機 いままで様々なタスク管理アプリを使ってきましたが、いまはTogglをメインに使っています。 しかしTogglは、どちらかと言うとタイムトラッキングアプリであって、ほんとうの意味でのタスク管理には向いていません。 個人的には、「カンバン」方式のタスク管理と、各タスクの所要時間を統一的に管理したいのですが、なかなかいいものが見つかりません。 KanbanFlowも試しましたが、個人で使うには重厚で、ちょっと馴染みませんでした。 そこで、VueとElectronで自作しようと考えました。 準備 electron-vue で一発です。 詳細は http://qiita.com/SatoTakumi/items/fd79672d7eb8a9b4a0bb さんが説明されてれいます。 初めてElectronを使いましたが、どこにも詰まることなく導入できたのは驚きです。 Electron側からOSの

Before I commit my staged Python files, black formats my code and flake8 checks my compliance to PEP8. If everything passes, the commit is made. If not, then I the perform necessary edits and commit again. Less time is spent on code formatting so I can focus more on code logic. Code reviews are fun! They enable me to learn from other’s code while providing an opportunity to teach what I know. Howe

この記事を読んでなるほどな〜と思ったので記事にしてみる。 medium.com 依存性逆転とは 雑にいうと実装ではなくインターフェイスに依存させ、モジュール間の依存関係を疎結合にする手法。英語ではDependency-Inversion Principleと呼ばれ、頭文字をとってDIPとすることが多い。 www.martinfowler.com ElmではDIPをどう表現するか 一般的な静的型付け言語ではインターフェイス相当の言語機能が提供されている。たとえばScalaだとtraitだし、Javaだとinterfaceあたり。しかしElmにはそれらがない。 そこで、Elmでは型エイリアスを使ってインターフェイスっぽい表現をする type alias Score = Int type alias PersistScore msg = Score -> Cmd msg 上のPersistSco

はじめに こんにちは。choreiiです。最近自チームで扱っている商材のフロントエンドのテストコードを大量に書く機会がありました。その中で大きくハマった３点について紹介します。 はじめに 環境 1. ライフサイクルフックをmock化（上書き）したい 2. テストによってcomputedを差し替えたい 3. localStorageをmock化したい まとめ 参考 環境 Vue：2.6.11 vue-test-utils：1.0.0-beta.29 Jest：23.6.0 1. ライフサイクルフックをmock化（上書き）したい 以下のようにbeforeMountで初期化処理を書いている場合、beforeMountをまるごとmock化（上書き）したくなる時があります。 <script> export default { beforeMount() { // コンポーネントで必要なデータの取得や

Twitterで Genericsの話が浮上しているのに影響されて、Generics使うと何が良いのか落とし込みました。 なお、この2つの言語にしたのは、普段自分が使うからです。 Genericsとは 「総称型」とか「汎用型」と言われます。 型定義にGenericsを使うことで文字列型や数値型など具体的な型に依存しない 抽象的かつ汎用的な関数やクラスを作ることができます。 そもそも、「generic」という単語は「汎用の」という意味があります。 そこから、「Generics」とは汎用的な何かを指しているんだなと想像できます。 Pythonでの定義の仕方 sample.py from typing import TypeVar, Sequence T = TypeVar(’T’) # TypeVarを使ってTという名前の型だと宣言します。 def fist(l: Sequence[T]) -

※2020/2/11 一部加筆。 Slackに登録して購読している。 登録コマンド。 /feed subscribe https://www.ipa.go.jp/security/rss/alert.rdf lists Title: IPAセキュリティセンター:重要なセキュリティ情報 URL: https://www.ipa.go.jp/security/rss/alert.rdf Title: 情報セキュリティ新着情報RSS URL: https://www.ipa.go.jp/security/rss/info.rdf Title: JPCERT/CC RSS Feed URL: https://www.jpcert.or.jp/rss/jpcert.rdf Title: 特定非営利活動法人 日本ネットワークセキュリティ協会（JNSA） URL: http://www.jnsa.org

mangum を使うと FastAPI や responder といった ASGI アプリケーションを AWS Lambda + API Gateway 上へ簡単にデプロイすることが出来ます。 今回は FastAPI で書いた ASGI アプリケーションを mangum を使って AWS 上でデプロイする手順をメモしておきます。 mangum init の注意点 最初に mangum init する ハンドラは app/asgi.py に定義する mangum のプロジェクト名は AWS ルールに準拠したものにする mangum cli には削除機能が無い プロジェクトディレクトリを作成する mangum-cli をインストールする AWS CLI をセットアップする AWS S3 上に Bucket を作成する デプロイ用の設定ファイルを作成する requirements.txt を修正

【スターターキットNo.1】Scrapy&MariaDB&Django&Dockerでデータ自動収集ボットシステムを構築するPythonDjangomariadbDockerScrapy 背景 世の中にあるWebサービスのデータベースを自動で同期して、本家にはない付加価値をつけることによって、手軽にニーズのあるWebサービスを作ることができます。 例えばECサイトのデータをスクレイピングして自前でデータベースとして持っておき、それに対して本家にはない検索方法を提供して、リンクを貼り、アフィリエイトで稼ぐみたいな軽量なビジネスモデルが個人事業のレベルで可能です。 このようなパターンはいくらでも考えられるのですが、とにかくまずはスクレイピングスクリプトを書いて、自動でデータ収集して、きちんと構造化して、それをなるべく最新の状態に保てるようなボットとインフラが必要になるわけです。今回はどのような

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

frameworks unittest - is a library to make unit testing distributed with python out of the box. unittest2 - is a backport of the new features added to the unittest testing framework in Python 2.7 and onwards. pytest - is a mature full-featured Python testing tool that helps you write better programs. plugincompat - Test execution and compatibility checks for pytest plugins test-junkie - Highly con

Plugin List - PyPI projects that match “pytest-*” are considered plugins and are listed automatically. Packages classified as inactive are excluded. This list contains 865 plugins. AFLuent - Automated fault localization tool built as a Pytest plugin. It's triggered when one or more test case fails causing it to generate a ranking of suspicious statements where the cause of the fault could possibly

2020/02/08追記 GitHub Actionsでrubyを使うなら ruby/setup-ruby を使おう - masa寿司の日記 に本記事より後の状況をまとめました。 はじめに actions/setup-rubyにPR出したのをきっかけに masa-iwasaki/setup-rbenvを作ったりして actions/setup-ruby周りで多少知見が溜まっているので、まとめてみます。 注意事項 GitHub Actionsに関する説明や他CIと比較などは省略します。 断りがない限り、すべて現時点での話です。 後半で書きますが、今後一気に状況が変わる可能性があります。 ほぼ自分が使っているLinux環境（Ubuntu 18.04）の話だけ書いてます。そして、もちろん私の独断です。 タイトルどおりの内容なのですが、もしかするとRuby以外の言語やソフトウェア・ライブラリにも役

Dropbox は、Python のビッグ ユーザーです。Python は、バックエンド サービスとデスクトップ クライアント アプリの両方で最も広く使用されています（Dropbox は Go、TypeScript、Rust のヘビー ユーザーでもあります）。 Dropbox の Python コードは数百万行にも及ぶ規模となっていますが、その動的型付けによってコードが必要以上に理解しにくくなり、生産性に深刻な影響を与えるようになりました。 これを軽減するため、現在私たちは最も普及している Python スタンドアロン型チェッカー、mypy による静的型チェックにコードを徐々に移行しています（mypy はオープン ソース プロジェクトであり、そのコア チームは Dropbox 内に設立されました）。 Dropbox は、この規模での Python 静的型チェックを導入した最初の企業の一つで