こんにちは、Misoca開発チームの黒曜(@kokuyouwind)です。 ついにECS execできるようになったことに咽び泣いていますが、今日の記事は全然関係ない話です。 社内向けに「どうすれば質の高いミーティングを作れるか」を検討した読み物記事を書いていたのですが、社外に出しても問題ない内容だったので開発者ブログに載せることになりました。 割と社内では評判が良かったので、参考になる部分があれば幸いです。 目次 目次 はじめに 要点 よいミーティングとは ミーティングとは よいミーティングの条件 目的の達成度 達成度と時間のバランス 効率の良いミーティング ミーティングの準備 ミーティングの目的とゴールを明確にする ミーティングの参加者を決める ミーティングの前提情報を洗い出す ミーティングの進行方法を決める ミーティングの実施 ファシリテーターの役割 タイムキーパーの役割 参加者の役
web.pref.hyogo.lg.jp 重複除去 最新のファイルはスクレイピングで取得 import pathlib import re from urllib.parse import urljoin import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_soup(url, parser="html.parser"): r = requests.get(url) r.raise_for_status() soup = BeautifulSoup(r.content, parser) return soup def fetch_file(url, dir="."): p = pathlib.Path(dir, pathlib.PurePath(url).name) p.parent.mkdi
laravelのヤバい脆弱性をついたkinsing(kdevtmpfsi)というマルウェアに感染した話 CVE-2021-3129PHPSecurityLaravelkinsingkdevtmpfsi webサーバー上でlaravelを動かしていれば、ちょっとした設定のミスで誰でもマルウェアに感染する可能性がある激ヤバセキュリティホール(CVE-2021-3129)が2021年1月20日に報告されています！ composerでインストールしたパッケージをバージョンアップせずに使っていませんか？ インターネット上に公開されているサーバー、特にステージングや開発環境でDEBUG=ONにしていませんか？ エラー画面がこんな風に見えますか？ この3つの条件を満たしていると、あなたのlaravelは、今すぐにでもマルウェアに感染する可能性があります。 laravelの脆弱性をついたkinsing(k
目次 Next.jsの概要 Next.jsを使うべき5つの理由 Next.jsを使う上での問題点と解決法 まとめ -1. 宣伝 本記事を元にしたNext.jsの入門書、『基礎から学ぶ Next.js』を出版いたしました！ モダンJavaScript/TypeScriptの書き方からNext.jsの概要、さらに最新のReact 18/Next.js 13の内容までカバーしています。ハンズオンも豊富にあり、実際に手を動かしながらNext.jsでのアプリケーション開発を学べる内容になっています。 ハンズオンのコードは以下のリポジトリにあります。 0. TL;DR Next.jsはモダンかつ強力なフロントエンドフレームワークで、様々な長所を持っています。本稿の目的はそうしたポイントをご紹介し、Next.jsの利用を勧めることです。 1章ではまずNext.jsの概要について簡単にまとめます。 2章で
Next.js by Vercel - The React Framework 画像は Next.js サイコー！っていう顔です。 Webフロントエンドエンジニアであれば、「Reactのフレームワーク」と聞いて真っ先に思いつくであろうNext.js。僕は小規模の趣味開発から中規模の業務まで、4年程度Next.jsを使い続けてきました。触りはじめの当時はバージョン4で、”SSR（Server-side Rendering）を提供するReact製フレームワーク”だったものが、執筆時時点の最新バージョン（10.0.1）ではガラッと異なるフレームワークへと進化しています。 この4年間は実務で利用するだけでなく、新しいものや廃止された機能、RFC止まりになった機能など、Next.jsに関する情報を追いかけており、ある程度の知見をためつつも、Next.js並びに開発元のVercelが目指す方向性を何と
この記事は、2017年のClojure/conjで、Cognitect社のStuart Hallowayが発表した、Datomic Made Easy Datomic in the Cloudを元に書き起こしたものです。 2017/11/23時点で、まだ正式に発表されていないので、Sneak Previewという位置づけでお読みください。 また、Datomicについては、Rich Hickey on Datomic, CAP and ACIDを参考にしています。 Datomicとは Datomicは2012年に、Clojureの開発者であるRich Hickeyによって設計されたデータベースシステムです。Cloud上で使うことを念頭に分散データベースとして設計されていますが、多くのNoSQLソリューションと異なり、書き込みに関してはACID(原子性 Atomic, 一貫性 Consiste
こんにちは、クラスメソッドの岡です。 今回Step Functionsを使って簡単なETL処理を試す機会があったので実際に作ったものを公開します。 サーバーレスでETL処理、といえばAWS Glueが浮かぶかと思いますが、今回はGlueは使わず、LambdaのPythonランタイムでPandasを使ってS3のデータとDynamoDBのデータを結合するような処理を行ってみたいと思います。 ちなみに私はデータ分析に関する知識はほぼ皆無ですが、PythonライブラリPandasを使う事で簡単にデータ処理を行えました。 シナリオ 今回はIoTデバイスから送られてくる時系列データがS3に出力されている前提として、そのファイルとDynamoDBにあるデバイスのマスタデータと結合して分析データとして別のS3バケットに出力する、といったシナリオを想定しています。 構成 サンプルコード 今回はServerl
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