本記事のテーマはGitHub Actionsです。個人的に「もっと早く知りたかった！」と考えているグッドプラクティスを、厳選してお届けします。想定読者は次のとおりです。 普段GitHub Actionsを雰囲気で運用している人 GitHub Actionsをコピペや生成AIで乗り切っている人 他者が書いたコードの意味をより深く理解したい人 本記事でGitHub Actionsの基本は説明しません。グッドプラクティスを含めて基礎から学びたい人は、拙著『GitHub CI/CD実践ガイド』を読んでみてください。GitHub Actionsの基本構文から運用のコツまで、網羅的に解説しています。さて書籍紹介はこれぐらいにして、さっそく本題へ進みます。 GitHub Actionsの設計指針 GitHub ActionsはCI/CDや各種自動化で役立つ、汎用的なワークフローエンジンです。一般的に長期

この記事は Vim 駅伝 の 10/07 の記事です。 前回の記事は mikoto2000 さんによる、 10/04 の「devcontainer.vim で、コンテナ上の Vim に引きこもって作業を行う(ゼロから環境構築をしてみよう編)」という記事でした。 次回は 10/09 に投稿される予定です。 はじめに Vimmer が日々入力する文書やコードには、アルファベットの大文字が頻繁に登場します。大文字だけで構成された単語も珍しくありません。たとえば "JSON" や "CAPTCHA" といった一部の技術用語 PYTHONPATH や JAVA_HOME といった多くの環境変数 多くの言語における定数リテラル は大文字で構成されています。こういった単語をShiftキーで打つのは面倒ですし、手指に負担がかかります。小さな不便ですが、頻度を考えると案外バカにもできません。 こういった小さ

PSCustomObjectとはそもそもなんぞや PowerShellのパイプラインは、オブジェクトを流すようになっている。なので、複雑な情報はPowerShellのオブジェクトにすると、あとの処理が簡単になる。 そのためにあるのが、「PSCustomObject」と呼ばれる汎用のオブジェクトだ。このオブジェクトであれば、Format-*や*-ObjectといったPowerShellの汎用コマンドを適用できる。 逆に言えば、PowerShellの汎用コマンドは、フラットな構造のオブジェクトを想定しており、プロパティの値がオブジェクトになっているようなものは扱いにくい。このような場合に、PSCustomObjectを作ってフラットな構造にすることで、以後は処理しやすくなる。 なお、PSCustomObjectの基本的なことは、Microsoftのサイトにページ（https://learn.m

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この記事はVim Advent Calender 2022の17日目の記事です。 ミニマリストのためのファジーセレクタプラグイン: fzyselect.vimを開発しましたので、その紹介をさせていただきます。 なぜfzyselect.vimなのか ファジーファインダー・セレクタプラグインはVimプラグインの中でも近年トレンドになっています。telescope.nvimやddu.vimをはじめ、世の中には様々なファジーセレクタプラグインが開発され、機能追加され、公開されています。これらのファジーセレクタはよくできており、デザインや検索パフォーマンスも含めてユーザーを満足させてくれます。触っているだけでワクワクさせてくれるものでもあります。 しかし、それらはデフォルトのソースが多すぎたり、抽象度が高すぎて用いないオプションが溢れているものが多くなっています。 これはある種アタリマエな帰結です。

最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整

2024年4月30日に、MySQLの新たなメジャーバージョン「MySQL 8.4.0」がリリースされました。本記事では、MySQLの新しい開発モデル「LTS」版と「Innovation Release」について紹介します。 はじめに 2024年4月30日に、MySQLの新たなメジャーバージョン(シリーズ)である「MySQL 8.4.0」がリリースされました。2018年4月にMySQL 8.0シリーズが正式リリースされて以来、実に6年ぶりのメジャーバージョン・リリースです。それまでのMySQLは概ね3年程度で新しいメジャーバージョンが公開されてきたので、今回の6年というのは、まさに「待望の」新バージョンと呼んでも差し支えないでしょう。 リリース方針の変更 MySQL 8.0シリーズが快調にリリースされ続けていた2023年7月に、今後のリリース方針の大きな変更に関するアナウンスがありました。か

MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第１回トランザクション分離レベル MySQL InnoDB および AWS Aurora や PingCAP TiDB におけるロックの仕組みやトランザクションの動作を全１１回のシリーズで解説します！ 最初はベースとして重要な MySQL 8.0 InnoDB 前提でユーザー視点でのロックの仕組みを学び、後半第１０回以降では MySQL 互換 DB として人気の高い AWS Aurora や PingCAP TiDB と MySQL InnoDB との違いについて学びます。 １回目の今回はロック機構と切っても切り離せないトランザクションとその分離レベルについて、実際に挙動を確かめながら解説します。ライブ感のある説明も理解に役立ちますので、解説動画も付けてみました。合わせてご覧ください！ ★ 第１回 トランザクション分離レベル ★ 第２回 ロ

この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの

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はじめに 対象とする読者について 本記事の対象者としては以下のような人を想定しています。 C#でこれからWin32APIを使ってみたい。 C言語のことがあまりよく分かっていない。 今までは適当に使っていたので一度きちんと理解したい。 自分が同じような状況であったため、一から調べて整理してみました。自分が理解した順番や内容で記載することで、また、具体的な使用例によってできることの広さや動作を感じ取ってもらうことで、理解の助けになればと思っています。 但し、分かっている人からすると冗長な説明になっている部分や好ましくない内容、正確性に欠ける内容などもあると思います。実際に使用する場合はその点にご留意願います。 Win32APIについて Windows API - Wikipedia Microsoft Windowsのシステムコール用APIのこと。特に32ビットプロセッサで動作するWindow

オープンソースのGitプロジェクトは、新しく加わった34人を含む総勢85人以上のコントリビューターによる新機能の追加とバグ修正が行われたGit 2.44をリリースしました。前回 Git の最新情報をお伝えしたのは、2.43 がリリースされた時でした。 今回の最新リリースを記念して、前回から導入された最も興味深い機能や変更点を GitHub がいくつか紹介します。 マルチパックの再利用によるパック生成の高速化 GitHub との間でリポジトリをプッシュしたりプルしたりする時に Git の出力を詳しく見たことがある人1なら、出力の最後にpack-reused という数字が表示されていることに気づいたかもしれません： $ git clone git@github.com:git/git.git Cloning into 'git'... remote: Enumerating objects:

構造化ログのプラクティスをあちこちで調べていたら、logfmtを推奨する記事を見つけたので調べてみました。 先に結論を言うと、JSON linesを使っておくのが良さそうです。 logfmt について logfmtとはスペース区切りで key=value を並べたフォーマットです。文字列にはクォートとエスケープによってスペースや改行を含められます。 at=info method=GET path=/ host=mutelight.org fwd="124.133.52.161" dyno=web.2 connect=4ms service=8ms status=200 bytes=1653 (logfmt から引用) あちこちで logfmt のリファレンスとして紹介されているのはこの記事です。 https://brandur.org/logfmt 発明されたのはどこか分かりませんが、流行

私は普段VSCodeを使っていて、拡張機能としてvscode-nvimを使っていて、そしてこの拡張の設定でnvimはWSL上で実行するようにしている。 この設定にしてほとんど困ることはないのだが、唯一困るのがクリップボードが使えないことである。 理由は簡単でnvimがWSL上で実行されるために、クリップボード操作をしてもWindowsへ反映されないからである。 この問題をGoogle検索するとpowershell.exeを使ってクリップボードをコピーする方法が見つかる。 見つかった方法で解決はするのだが、WSLからexeを実行する関係でものすごく遅い。 これは厳しい…っとなってたが解決する方法を見つけたので備忘として残しておく。 解決策: WSLgを使う 解決方法は至ってシンプルでWSLgを使うことである。 どういうことかというのを簡単に説明すると、WSLgはWaylandというプロトコル

みたことある？ 俺の知り合いでラーメンの具を全部食べてなら麺を食べはじめる奴がいた。途中で具を食べたり、麺と一緒に食べたりとかじゃなくてラーメンがきたらまず全部具を食べて麺とスープだけになったラーメンを食べるって感じ。 一度気になって聞いたことがあるけど絶対この食べ方らしい。 そんな感じでマナー違反ではないけどちょっと変わった食べ方してる人（や自分）の話があったら知りたい

(2024-02-03: 追記) 本内容は、Book: 君のレポジトリを領域展開 - 次世代バージョン管理システム Jujutsu の世界 にまとめなおしました ちょっと前にマストドンかどこかで、存在を知った次世代バージョン管理システム jj (Jujutsu-呪術)について勉強している。 ホームページ：Jujutsu docs チュートリアル：Tutorial and Birds-Eye View - Jujutsu docs Git との比較：Git comparison - Jujutsu docs レポジトリ：martinvonz/jj: A Git-compatible VCS that is both simple and powerful 日本語の解説ページが見つからなかったため、英語のレポジトリのドキュメントをブラウザの翻訳アドオンを使って読まざるを得ない。 開発者の ma

「チームトポロジー」や「エンジニアリングマネージャーのしごと」「スクラム実践者が知るべき97のこと」の著者や翻訳者などで知られる吉羽龍太郎氏が、「ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個（勝手セレクション）」という興味深いポストをX（旧Twitter）で公開しています。 ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個（勝手セレクション） コンウェイの法則 パレートの法則 グッドハートの法則 パーキンソンの法則 ブルックスの法則 リトルの法則 ピーターの法則 ハインリッヒの法則 ピーク・エンドの法則 ホフスタッターの法則 — Ryutaro YOSHIBA (@ryuzee) January 23, 2024 これらの法則の多くは経験則だったりもしますが、いずれにせよ知っておくと上司の説得に役立ったり、ソフトウェアの開発現場でチームの運営に役立ったり、物

タイムシーケンス(Stevens)について最も基本的なグラフとなります。 Y軸にシーケンス番号、X軸に時間がセットされています。このグラフを見ることで ・おおよそのスループット ・1つのコネクション(ストリーム番号で区別されます）の終了時間 ・開始から終了までのスループットの推移 ・1つのコネクションでやり取りされたデータの送信に使用したシーケンス数 がわかります(※1) グラフ例 シーケンス番号とはTCPヘッダに格納される値の一種となります。 ここで、TCPヘッダフォーマットを見てみましょう。 出典：https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2004/20/news005_3.html この番号は、送ったデータ(ペイロード)[Bytes]分だけシーケンス番号が増えていきます。 つまり、時間当たりのシーケンス番号の増え方を見ることでどれくらいの速度