新人プログラマが迷うであろう英語スラングを少々


こんにちは. エンジニアの佐藤です。
皆さん、勉強中や仕事中「あれどうすんだこれ…」な時はどうしますか?
Google先生ですよね。自分もいつもGoogle先生か、あるいはとなりの関くんに聞いてみたりします。弊社の場合,関さんですが。
先日もgoogleにてStack Overflowに行き着くと、見慣れない略語がありました。
そこで、自分がエンジニアになってから見かけた英語略文字を晒します。 あくまでWebエンジニアになってから見た英略字だけです。
‘lol’,’WTF’,あるいは’ggrks’とかはエンジニアじゃなくても見かけますので紹介しません。

PR

  • Pull Request
  • 意味 プルリクエスト

githubにて使われます。 ローカルブランチをリモートリポジトリにpushすることです。ブランチを切らずに行う ‘git push origin master ‘は他のメンバーに迷惑をかける危険な呪文です。もし双子のウィーズリー兄弟がエンジニアなら、頻繁にスネイプのリモートリポジトリにpushしてると思います。

LGTM

  • looks good to me
  • 意味: よさげやん^^b

これもgithubにて。他人のPRを確認し、私からは問題ないように見えますよ、という時に使われます。 GIF画像でもたくさんありますね。新人エンジニアには他人のPRに”LGTM”と書き込むのは少々ハードルが高いと思われますので、MergeされたPRにでも書き込んで練習しませう。

Cravetv GIF - Find & Share on GIPHY

RTFM

  • read the f***** manual
  • 意味 ここで聞くなよ! マニュアルに書いてあるだろ

先日stack overflowで見かけたのはこいつです。 こっちは読んでもわからないから聞いてるんだよ!(全部は読んでなかったけどな) 新人はおとなしく先輩に聞くのがよいかと思います。
別なものでUTSL(use the source, Luke)もあるらしいが見たことない。

nginx

  • エンジンエックス
  • 意味 フリーかつオープンソースなWebサーバ1

いや、これは別に略語ではないんですけど、自分は読めなかったので書きます。 皆さんは堂々と「エンジンエックス!」と覚えてください。

本当はもっとあった気がしたのですが、思い出せません。
そもそも、単語は読めても何を指すのかわからない、ということも多々あるわけで、、
勉強と実践の繰り返しですね。何事も。

見つけたら追記していきます。

2017.3.15 追記

## YAGNI

– You ain’t gonna need it
– それいらんで

後々実装するだろうとして機能を追加するのは不要だ、という。
必要になってから実装しましょう、と。 奥さん(旦那さん)がいる人は街コンに参加しなくていいよってことでしょうか。

リンクバルでは英語に堪能でruby on railsが得意なエンジニアを募集しています。
リンクバルに興味を持った方は是非こちらからご応募ください。
では。


  1. https://ja.wikipedia.org/wiki/Nginx 

山本(♀)が”お局さん”になりかけた(なった)事件


女性が若い会社で働くって結構勇気いることですよ。
なんで、って?
それはいわゆる”お局さん”になるスピードも速いからなんです。
このブログを書いている山本(♀)は25歳。
まだまだチヤホヤされたいお年頃。

「山本はまだ、25歳だから~♪」
25歳なんて、世間的に言うと「ひよっこピヨピヨ」レベルですが、
設立5年目のリンクバルで今年3年目に突入する私は、株式会社リンクバル内では、”お局さん”の領域に入ってきました。
そんな山本(♀)のエピソードをどうぞ鼻で笑ってやってください。

ある日のこと・・・
後輩Y(23歳)(山本美月似)が、こういってきた。

すると私はこう答えた。

 

 

 

すると後輩Y(23歳)(山本美月似)が、
更にびくびくしながら、

このやりとりを一部始終を見ていたエンジニアのMが、

え、これって怖い?←もはや感覚も狂い始めている。

こういう時、「全然大丈夫よ」とどうして素直にいえないものか。
※実際全然大丈夫だし。
最近なんか一癖文句言ってやんないときが済まなくなってきているのが自分でも怖いところ。

そういえば、こんな事も起こったのよ。

 

昔だったら

ソレが今や・・・

いや、おっしゃるとおりなんですよ。
でもさ、なんか味気ないじゃない。
人とつながっていたい時ってあるじゃない?

そんなこんなで、エンジニアで後輩Sに相談してみた。

 

するとエンジニアで後輩Sがバッサリ。

センチメンタルジャーニー~♪

チヤホヤされたい女子の皆さん、
会社の平均年齢を調べておくのはとっても大事よ。
だってチヤホヤされる時期ってただでさえ貴重なんだもの。

さて今日はこのへんで。
え、山本美月似の後輩Yの写真を出せって?
なら実際に来てみたらどうかしら。
でも後輩Yに確実に会えるかは保証しないわよ。

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私が愛してやまないUI/UXデザインツール「Adobe Experience Design」


プロトタイピングツールは、超大雑把に言うと以下の2種類に分けることができます。

  • 画面遷移を作るやつ
  • インタラクションを作るやつ

調べてみたところ、上記2種の合いの子みたいな製品もあるようですが、
中途半端なヤツは嫌いなので見なかったことにしました。

私の用途はアプリよりもWebが多く、インタラクションよりも画面構成と遷移を作って
「こんな感じっす」とお披露目することが多いので、前者に属するものをよく使います。
その中でも、以下の2点においてAdobe Experience Design (Adobe XD)を上回るものは無いと思っています。

  • 簡単(初見で使える)
  • 速い(サクサクアウトプットできる)

XDはなぜ簡単なのか

ひとことで言えば「Adobeだから」です。
XDは、Adobe CCに含まれる製品であり、操作性も非常に似通っています。
そのため、Adobe製品に慣れ親しんだデザイナーやフロントエンドエンジニアなら、初見でプロトを作り込んでいくことができます。


デザインモードの画面。Photoshop等と比べるとシンプルだが、痒いところに手が届く感じ。

XDはなぜ速いのか

XDは、UIデザインツールでもあるからです。
PhotoshopやSketchで作ったデザインをエクスポートして、ProttやInVisionで読み込んで…という流れに対して
手間というか、「なんでここシームレスじゃないの?」という違和感を覚えたことはないでしょうか。
私はいつも軽くイラッとしておりました。

XDには「デザイン」と「プロトタイプ」の2つのモードを素早く切り替えることで、2つの作業を同時並行で進められます。
厳密には並行していないのですが、「並行感」が大事なのです。
プレビュー用の URLひとつで他のメンバーに共有もできるため、この点においてもスピーディーです。


プロトタイプモード。初見でも直感的に操作できる。

そして無料!

Adobe IDを持っていれば無料で使えます。
ぜひ一度試してみてください。

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Twitter APIとMeCabで街コンのエゴサーチをした話


社会人2年目エンジニアの関です。

突然ですがリンクバルの主要サービスと言えば・・・そう「街コン」ですね。
日頃街コンジャパンという街コンのサイトを保守・運用しているわけですが、やはり一般ユーザからのサービスへの評価が一番気になるところです。
しかしユーザ一人一人にインタビューするわけにもいかないですし、Twitterとかでエゴサーチをしようにも情報量が多すぎていまいち価値のある評価が良く分からない。
そこで今回は、Twitter APIとMeCabを使って「街コン」に関するツイートの中からより重要な単語・ツイートを分析・発見していきたいと思います。

制作物は以下で公開しています。
APIキーの取得・設定などを事前に行ってください。
https://github.com/hseki-luckey/api-mecab

1. 事前に準備するもの
MeCab
日本語形態素解析エンジン。名前の由来は開発者の好物とのこと。
php-mecab
PHPでMeCabを使うためのモジュール。
(諸々の事情でMAMPで使えるように設定したのですが意外と苦労しました;)
TwistOAuth
Twitter APIでごにょごにょやるためのライブラリ。使い方は超簡単。

2. 収集・分析手法
① Twitter APIを使って街コンに関するツイートをキーワード検索・収集
検索キーワード:街コン(※http、https、拡散、RTを除外)

② TF-IDF法により各単語、各ツイートの重み(重要度)を計算
TF-IDF法についてはこことか参照してみてください。
詳しい理論などは省きますが、要はオリジナリティって大事だよね☆ってことです。
※ README.mdにも書いたのですが、意味の無い文字列を弾くために今回はツイートから一部を除く記号とアカウント名を排除しています。

③ ②の結果をもとに重要な単語・ツイートを分析・発見
スクリプト実行により自動生成される以下の3つのCSVを使っていきます。
◆ data.csv
Twitter APIにより取得したデータを格納。
最大5000件取得可能(今回の場合は4376件取得)。

◆ tfidf_avg.csv
各単語の平均TF-IDF値を格納。

◆ tfidf_list.csv
各ツイートのTF-IDFの合計値を格納。data.csvと対応。

3. TF-IDF値が上位だった単語
◆ 荒らし
今回TF-IDF値が最も高かった単語。
ちなみに「街コン 参加」だと「怒り」という単語が3位に来ており、マイナスな単語も上位にそこそこ見受けられました。良い意見より悪い意見の方が重要度が高い、ということでしょうか。

◆ さがそ
「街コンさがそ」というツイートから。
街コンをお探しの際はぜひ街コンジャパンのご利用を。素敵なイベントが見つかるはずです。

◆ ジュン
街コンに行く報告をした友人(ジュンくん)に反応した模様。

◆ めんど
人それぞれのめんどくさいと思うポイントが書かれていました。
「申し込んだものの行くのが…」か「出会ったはいいもののその後のお付き合いが…」の2つが多かったかと。

◆ 相殺
「街コン相殺拳」という何やら強そうなツイートから。
どんな必殺技か非常に気になります。

4. おわりに
やはり意外な単語ほど上位にランクインするようです。
逆に「出会い」「パーティー」「開催」「合コン」「友達」などの街コンと掛け合わせてよく使われる単語は、軒並み下位になっていました。
TF-IDF法自体はアンケート結果の分析などにも有効なので、機会があったら使ってみるといいのでは。
最後に。今回TF-IDFの合計値が最も高かったツイートから。

街コンで出会った人と上手くいくといいな

ぜひ皆様、一度街コンに参加してみてください。

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Athenaを使ってS3のログファイルを検索してみる


AWSのサービスにS3のログ解析ツール「Athena」について書かせて頂きます。

Athenaとは?

https://aws.amazon.com/jp/athena/

Amazon Web ServiceのS3にある大量のログをSQLのクエリを書いて抽出できるサービスです。
大量のファイルが分割されていると解析するのが大変なのですが、

これらのファイルの入っているパケットを指定してAthenaの設定を完了すると、
以下のようにSQLクエリを実行するだけで検索できてしまいます。

SQLクエリは業務で良く書きますので、データベースを触っていたサーバーサイドエンジニアでも使いやすいのではと思いました。

Athenaの設定方法

1、データベースを作成する

2、データフォーマットを指定する


※CSVやJSONのデータフォーマットも指定できます。

3、カラムを指定する

4、パーティションを指定する


※CreateTableを押すとAthenaで利用するデータベースの完成です。

Athenaを使ってやってみたかったこと

json形式でファイル出力されたS3のログをキーベースで検索して、簡単にS3のファイルからデータを抽出したかったのですが、結果できませんでした。
なぜかというと、ファイル転送を挟んだログファイルだったためにファイル自体がtsv形式だったので、json形式のデータフォーマットに適用できなかったためです。
カラム型にjson型があると嬉しいなと思いました。

TSV形式での検索

LIKE検索ができますので、ログ自体の検索はできましたし、レスポンスも遅いわけでもなく使い勝手は良かったです。

下記、簡単なクエリ例です。SQLと変わらないですね。
SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%xxxxx%' LIMIT 100;

まとめ

AWSを使ってS3に溜まっているログをAthenaを使うだけで抽出できるので、今後も使っていきたいと思います。
導入も簡単なので、まだ使ったことのない方は試してみるとどうでしょうか。

最後に

リンクバルではエンジニアの採用を募集しています。採用はこちら