moriyoshi

この記事はpyspa advent calendar 2020の18日目の記事です。前日は、flagboyの配られたカードで勝負するでした。主旨は異なりますが、徒然草百十段の「双六の名人」が思い出されました。明日はYutaka Matsubara a.k.a. mopemopeさんの記事となります。お楽しみに。

1ヶ月で10,000行くらいのコードを書いた話

行数を書くと「いやいや、私はもっと高い生産性を持っている」、という方は少なくないだろう。登大遊氏に至っては、ネットワークプログラミングという複雑な領域での実装でありながら「1日に少なくとも3,000行程度、多く書くときで10,000行」と述べており、凡才さを思い知らされる。

さて、この記事は、私のような動物でも高効率にコードを書くために何をしたのかを備忘として残しておく主旨である。

開発環境編

dehio3

service: 
    name: ${self:custom.serviceName}
  
provider:
    name: aws
    apiName: ${self:custom.serviceName}-API
    endpointType: REGIONAL
    apiKeys:
      - ${self:custom.serviceName}
    runtime: python3.7

dehio3

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from dotenv import load_dotenv
from pathlib import Path
from botocore.exceptions import ClientError
import boto3
import json

kauplan

1. layouts/layout.tex.erbの93行目の直後に「\usepackage{pdfpages}」を追加

 91 \usepackage{float}
 92 \usepackage{alltt}
 93 \usepackage{amsmath}
 94 \usepackage{pdfpages}     % ← 追加
 95

irgeek

S3_BUCKET := cf-templates-1wwumiwcx5krz-ap-southeast-2
S3_PREFIX := 8b87ca7b-869e-4401-baa0-ad0522e32f21
AWSCLI := .venv/bin/aws

all: parent.pyaml

parent.pyaml: child.pyaml

child.pyaml: grandchild.pyaml

erukiti

Re:VIEWチートシート

いつもいつもいつもRe:VIEWの記法に悩んでぐぐってしまう皆さんへ送るチートシートです。

基本

名称	ルール	概要・備考
段落	1行以上の空行をはさむと別の段落になる	HTMLでいうP
見出し	=ではじまる行	=の個数で、章・節・項・段という感じで増えます。HTMLで言うH1, H2, H3, H4, H5

matstani

Clojureを仕事で使った経験をメモしておきます。 2015年の冬に本番稼働したシステムのため、使用したライブラリ等については、必ずしも現在の流行に沿っていないと思います。

作ったもの

• スタッフがウェブブラウザによりアクセスし、ログインして使用する業務システム
  • 商品管理、売上管理、支払管理etc..

規模

• DBテーブル数80程度
• 画面数200程度

somma

import json
from slacker import Slacker
from websocket import create_connection

slack = Slacker('xxxxxx')

# start RTM
rtm = slack.rtm.start()
url = rtm.body['url']
ws = create_connection(url)

ungoldman

How do you POST a JSON file with curl??

You can post a json file with curl like so:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d @FILENAME DESTINATION

so for example:

mia-0032

# -*- coding:utf-8 -*-

import numpy
from scipy import stats

n = 200
#正規分布にあてはまる乱数を生成
score_x = numpy.random.normal(171.77, 5.54, n)
score_y = numpy.random.normal(62.49, 7.89, n)