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はじめに 非同期処理はアプリケーション開発においてほぼ必須となっていますが、プログラミング言語やライブラリによってその実現方法は大きく異なります。 この記事では、以下の言語における非同期処理の実現方法を調査し、分類した結果をまとめたものです。 JavaScript/TypeScript(Promise) Kotlin(Coroutines) Java(Reactor Core/Completable Future) Python(asyncio) Golang(goroutine/conc) Haskell(async) Rust(tokio) 非同期処理の分類 構文 async/await 採用している言語: JavaScript/TypeScript/Python/Kotlin/Haskell/Rust もっとも代表的な非同期処理の構文です。 asyncとawaitという対になる二つの

はじめに 社内インフラの運用担当者にとってソフトウェアのバージョンアップは地味な割に大変な業務です。 特に社内のオンプレサーバで動いているようなソフトウェアの場合、バージョンアップに伴う諸々の調整をそのソフトウェアを利用している各部署と行う必要があります。 そんなときに「今は忙しいからバージョンアップを先送りしてほしい」「このバージョンはスキップしてもよいのでは？」なんて声が各部署から聞こえてきます。バージョンアップの価値を各部署に理解してもらうのは大変です。 この文章はそんな時になぜバージョンアップしなければならないのかを上司や各部署のマネージャに伝えるために書きます。 ソフトウェアの有効期限は2-5年 まず、第一に、ソフトウェアというものは無限に使えるわけではなく、一定の有効期限があり、それを過ぎると徐々に動かなくなってきます。俗にいう「何もしてないのに動かなくなった問題」です。 なぜ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2023/3/14にOpenAIがGPT-4という新しいAIモデルを公開しました。 このモデルはさまざまなタスクにおいてChatGPT(GPT-3.5)を大幅に上回る結果を示しています。 この記事ではGPT-4を用いて競技プログラミングがどのくらい解けるのかについて調べてみました。 下馬評 OpenAIが公開した論文によると、GPT-4のCodeforcesレーティングは392だそうです。 これはパーセンタイルでいうと下から5%らしいので、 そこまで競技プログラミングが得意なわけではないようです。 ただし、おそらくこれはGPT

はじめに この記事では私が所属しているチームで１年半ほどスクラム運営を改善してきたことについてまとめます。 チームについて 前提として私の所属しているチームは以下のようなものです。 社内インフラの導入・運用や、開発プロセスの改善といったことを目標にしているチーム コードを書く業務もありますが、それ以外の文書を作成することも多い。 チームのサイズはマネージャ含めて4-6人程度 基本的にリモートワークをしている スクラムの開始 チームが発足した当初、マネージャ（筆者とは別の人物です）がスクラムの資格を持っているということもあり、カンバンを利用したスクラム形式でタスクを進めていくことにしました。とはいえ、他のメンバーはアジャイルやスクラムに詳しいわけではなかったので、スクラムガイドを読み合わせてスクラムについて勉強しながら以下のようなスクラムルールを定めました。 スプリントは２週間にする 2日に

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに GitHubでレポジトリを作成すると最初に作成されるREADME.md。 デフォルトのまま放置していたりしませんか？ README.mdはレポジトリの顔です。 ここを整えておくことで、レポジトリのクオリティをぐっと上げることができます。 しかし、README.mdに何を書いたらいいのか、わからないという人も多いと思います。 この記事ではおすすめの構成をまとめます。 README.mdの読者はだれか？ まず、誰に向けてREADME.mdを書くのかというところから考えることから始めましょう。 README.mdの読者は大きく分けて

はじめに この記事では最近話題のChatGPTによってプログラムを生成する際のコツについて解説します。 前編はこちら https://qiita.com/autotaker1984/items/5b5ac8c01d11fbbbc4a7 コードを生成するのではなく、コードを生成する過程を生成する ChatGPTは言語モデルベースのAIです。言語モデルとは、お題（プロンプト）に沿った文章を生成するモデルです。それ以上でもそれ以下でもありません。 従ってなんらかの機能を実装してもらう際もいきなり「機能」から「コード」の生成だとあまり満足いく結果は得られません。 もちろんChatGPTはかなり博識なのでそれっぽいコードは出してきます。ただ、そのような生成の仕方だとChatGPTが学習したコードにかなり依存したものが出力されるため、実際のユースケースとはズレたものが生成されますし、生成物の著作権リス

はじめに 先日OpenAIがChatGPTという新しいAIのベータ版が公開しました。これを使えばプログラマの仕事がなくなるのではないかと危惧されるほど高度なAIと噂されていますが、この記事では実際に触ってみて感じた特長・短所をまとめます。 ChatGPTとは OpenAIが作成した対話型のAIです。ユーザが自然言語でAIに指示することでさまざまな文章やプログラムを生成することができます。 現在はβテスト中なので無料でだれでも試してみることができます。 早速、ChatGPT君に自己紹介をお願いしましょう。（以下、実際に入力したプロンプトとその回答です。） User: ChatGPTとは何ですか ChatGPT: ChatGPT は、OpenAIがトレーニングさせた大型言語モデルです。このモデルは、文章を理解し、自然な会話をすることができるようになっています。例えば、人間が文章を入力すると、C

はじめに チーム開発でシェルスクリプト（特にBash Script)を書く際に守るべきルールをまとめます。 シェルスクリプトのコードレビューをする際等にお役立てください。 スクリプト名 -区切りの小文字英数字（いわゆるkebab-case）をつける。拡張子は.sh. これは特に理由があるわけではないので_区切りでもよいし、チーム内にzshやfish等の他Shell愛好家がいる場合は拡張子は.bashでも良い。どちらにせよチーム内では統一しておかないと混乱の元となる。 改行コード LFを使用する。CRLFだと動作しないので書く際に間違うことはないが、Windows上のgitのautocrlf設定によってはご丁寧にCRLFでチェックアウトされてしまう。 避けるためにはgit config --global core.autocrlf inputとするか、.gitattributesをレポジトリ

TL; DR 2021年8月31日にDocker社がDocker Desktopを有料化するという衝撃の発表をしました。 We’re introducing a new product subscription, Docker Business, for organizations using Docker at scale for application development and require features like secure software supply chain management, single sign-on (SSO), container registry access controls, and more. Our Docker Subscription Service Agreement includes a change to the terms

とある日のこと GitLabで普段使用しているプロジェクトのトップページを見ていたら、ストレージ消費が多いことに気がつきました。 レポジトリが162MB（まあこれも小さくはないですが）に対して10.8GB と66倍もストレージを消費しています。 このプロジェクトは作成して半年程度の若いプロジェクトであり、このまま肥大化を続けると、GitLabのサーバ管理者に迷惑をかけてしまうので、何に消費されているかを調査することにしました。 ストレージの内訳 レポジトリのサイズはgitレポジトリ単体のサイズですが、Storageのサイズはそのプロジェクト全体で消費されるデータ容量のことで、例えば以下のものが含まれます。 Wikiのテキストおよび添付ファイル Git LFS Job Artifacts このうちのどれが容量を消費しているのかはGitLabのAdmin権限があれば画面上で確認できます。 が、

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに みなさん形式手法をご存知でしょうか？ 名前くらいは聞いたことあるけどいまいち何かわからないという方が多いのではないでしょうか。 その通りです。形式手法はアカデミアではそれなりに研究されているものの、 一般の（特にWeb系）ソフトウェア開発者が携わることはなかなかないのではないかと思います。 この記事ではソフトウェア開発に形式手法が導入されないのはなぜなのかを考察します。 この記事ではアジャイルソフトウェア開発において形式手法を導入する際のハードルについて考察します。 追記 本記事について、「形式手法は流行っていない」というのは

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに わたしがHaskellを使い始めてもうそろそろ10年目になります。（タイトルは多少サバを読んでいますね） これまで使ってきた感想をまとめます。 Haskellのつらいところ まずは愚痴らせてください。 コンパイルが遅い 依存モジュールはすべてソースコードからビルドする必要があります。（バイナリ形式のモジュールはありません） 最初のビルドに20分くらい待つのはザラです。 複雑な型システムをつかうと型推論や型レベル計算に時間がかかります。 高速なHaskellプログラムを書くためには多くの関数をインライン化する必要があります。最適

この記事は 「Develop fun!」を体現する Works Human Intelligence Advent Calendar 2020 21日目の記事です。 昨日の記事は@sparklingbabyさんのStream API がもっとわかる記事でした。 あらすじ 私は2019年にWorks Human Intelligence（正確には分社前の会社）に新卒入社し、 19年10月からプロダクト開発部門に配属され、SETエンジニアとしてとある製品のJava開発環境の改善に取り組んでいます。 ざっくりとプロダクト開発を紹介するとこんな感じです。 3万クラス程度ある大規模Java Webアプリケーション 開発環境はEclipseを使用 開発者のOSはWindowsのみ Before 私が開発チームに参加した時点では 部門として新規開発に注力しており、足下の環境改善をやる担当者がおらず、 い

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TL; DR 答えは、dockerコマンドを実行するOS/ユーザ です。 より詳細な仕組みを知りたい方は以下を読んでください。 dockerコマンドは３種類ある はじめに docker コマンドは一つでないという話からはじめます。 ホストOSがLinux以外の場合、 dockerデーモンは仮想OS (macOSならHyperKit, WindowsならHyper-VまたはWSL2)上のLinuxで実行されています。 dockerコマンドは以下の三ヶ所から呼び出すことができます ホストOS 仮想OS コンテナ内部（ソケットマウント方式でd

$ docker run -ti python:3.8-slim bash # pip install mysql-connector-python==8.0.20 # python >>> import random >>> import mysql.connector Segmentation fault 何が起こっているのか。 前提 mysql-connector-pythonは8.0.20からlibcrypto.so.1.1 とlibssl.so.1.1をbundleするようになりました。 $ pip show -f mysql-connector-python | grep lib Location: /usr/local/lib/python3.8/site-packages mysql-vendor/libcrypto.so.1.1 mysql-vendor/libssl.s

はじめに 最近のウェブアプリではバックエンドをREST-APIとして用意し、 フロントエンドはREST-APIから引っ張ってきたデータをReactやVueといったフレームワークで描画することが多いと思います。 このようなウェブアプリを開発する際に問題となるのはバックエンドとフロントエンドを並行して開発しにくいということです。バックエンドができなければフロントエンドはどんなデータが来るのかわからず描画できませんし、バックエンドもフロントエンドからどのようなリクエストが来るか決まらないと実装ができません。 そのため、最初にREST-APIの仕様を定めて、その仕様に沿ったモックサーバを作成し、 フロントエンドはバックエンドが完成するまでそれを用いて開発を進めるということが行われます。 さてそのREST-APIの仕様とはどのように記述されるのでしょうか？ 1. 自然言語で記述する 一番よくある場合

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Haskellで効率の良いコードを書くためにはいかに不要なサンクを潰すか、ということが重要だと言われています。しかし、そもそもなぜサンクが増えると効率が悪くなるのでしょうか。 Haskellのメモリ確保は高速 まず、Haskellにおいてメモリの確保はどの程度コストがかかるものなのでしょうか。次のプログラムを使って確かめてみましょう。 {-# LANGUAGE BangPatterns #-} {-# OPTIONS_GHC "-ddump-simpl" #-} module Main2 where bench :: Int -> (a -> a) -> a -> a bench n f i = go n i where go 0 !i = i go k !i = go (k-1) (f i) {-# NOINLINE bench #-} main :: IO () main = prin