エンジニア組織を強くするための本を出版しました Qiitaでエンジニアリングをめぐる様々なコミュニケーションの問題とその解決策や考え方を書いてきた。それらの背後にあるエッセンスをこの度書籍として出版するに至りました。 エンジニアリング組織論への招待 ～不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング この書籍は、エンジニアリングを「不確実性を削減する」という第一原理で捉え直し、様々なエンジニアリングとその間のコミュニケーションをめぐる現象を説明していくものです。 あわせて読みたい 新人プログラマに知ってもらいたいメソッドを読みやすく維持するいくつかの原則 新人プログラマに知っておいてもらいたい人類がオブジェクト指向を手に入れるまでの軌跡 ペアプログラミングして気がついた新人プログラマの成長を阻害する悪習 この記事について この記事は、新人向けの研修内容を再編集してお送りします。 この記事の内
Google Python Style Guide Table of Contents 1 Background 2 Python Language Rules 2.1 Lint 2.2 Imports 2.3 Packages 2.4 Exceptions 2.5 Mutable Global State 2.6 Nested/Local/Inner Classes and Functions 2.7 Comprehensions & Generator Expressions 2.8 Default Iterators and Operators 2.9 Generators 2.10 Lambda Functions 2.11 Conditional Expressions 2.12 Default Argument Values 2.13 Properties 2.14 True/
Duomly Posted on Oct 28, 2019 • Updated on Mar 30, 2020 • Originally published at blog.duomly.com This article was originally published at: https://www.blog.duomly.com/good-and-bad-practices-of-coding-in-python/ Python is a high-level multi-paradigm programming language that emphasizes readability. It’s being developed, maintained, and often used following the rules called The Zen of Python or PEP
Read this article on Medium New Year 2020 marks the end of more than a decade of coexistence of Python 2 and 3. The Python landscape has changed considerably over this period: a host of new tools and best practices now improve the Python developer experience. Their adoption, however, lags behind due to the constraints of legacy support. This article series is a guide to modern Python tooling with
# Advanced Python Testing 26 min read... This article is mostly for me to process my thoughts but also to pave a path for anyone that wants to follow a similar journey on some more advanced python testing topics. I recently had the opportunity to garbage collect a bunch of common libraries at my company into a new python library and git repository. Marking all the critical path libraries and copyi
Python その2 Advent Calendar 2018 16日目の投稿が空いていたので、めっちゃ日が過ぎてますが飛び込み投稿。 今回は、昨今よく聞くようになった「DevSecOps」(DevOps + Security) 活動で重要になってくる、「セキュリティテストも自動で回す」を実現するためのツールを紹介します。 DevSecOpsについてはこのあたりを参照。2018年のトレンドらしいです。 2018年のトレンドは、DevOpsにセキュリティを融合した「DevSecOps」 (1/2) - ITmedia エンタープライズ 自動セキュリティテストには SAST, DAST, IAST と呼ばれるものがあります。 SAST: Static Application Security Testing（静的セキュリティ検査） ソースコード自体を解析・検査して脆弱性を見つけ出すもの 動くコ
備忘録として。 コードメトリクス解析ツール Radon 下記指標を計測可能。 循環的複雑度（Cyclomatic complexity） 保守容易性指数（Maintainability Index ） 循環的複雑度（Cyclomatic complexity）の計測例。 radon cc -s -e "*/tests/*" --min F src/保守容易性指数（Maintainability Index ）の計測例。 radon mi -s -e "*/tests/*" --min C src/ 参考 GitHub - rubik/radon: Various code metrics for Python code 保守性・可読性の高いPythonコードを実装するためにはどうすればよいか - はてなの金次郎 ファジングツール syzkaller/syzbot 参考 "syzbot"と"
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