プログラミング

データの信頼性を高めるために、一次データを唯一の情報源とし、派生データは一次データから計算する方法を解説。複数の情報源による問題や、計算コストが高い場合のキャッシュ使用についても触れ、コードの読みやすさと保守性を向上させるテクニックを紹介します。

Pythonでの日付と時間の適切な扱い方について解説します。整数での時間表現の問題点を示し、datetimeモジュールを使用した正しい方法を紹介。タイムゾーンの考慮方法も説明し、堅牢で正確なコードを書くためのテクニックを学べます。

Pythonのライブラリ「ReportLab」を使って、テキストファイルやプログラムコードを一括でPDFに変換する方法を解説。ディレクトリ構造を維持しつつファイル名を変換するスクリプトで、ドキュメント管理やコード共有に役立ちます。

Python プログラミングにおいて、汎用的なデータ型ではなく専用の型を使用することで、コードの可読性や保守性を高める方法をサンプルコードを交えて解説。適切な型選択のベストプラクティスを学び、バグを防ぎ、読みやすいコードを書くテクニックを身につけよう。

不変クラスを使った安全なオブジェクト設計のベストプラクティスを紹介。可変クラスの問題点と、不変クラスによる対策を具体的なコード例を交えて解説。不変クラスの設計方法とメリット、注意点を詳しく説明します。

列挙型を使用する際は、将来の変更に備えることが重要です。本記事では、列挙型の値を明示的に処理し、テストを書くことで、コードの保守性と拡張性を高める方法を、Pythonのサンプルコードを交えて解説します。

関数の引数がnullを許容する場合、コードの読み手に誤解を与える可能性があります。本記事では、nullを許容する引数による誤解を避けるための方法として、呼び出し元でnullチェックを行う方法を解説します。コードの品質を向上させるためのベストプラクティスをご紹介します。

関数の入力パラメータを変更すると予期せぬ副作用が発生する可能性があります。本記事では、入力パラメータの変更によって引き起こされる問題と、それを防ぐためのベストプラクティスについて、サンプルコードを交えて解説します。

pythonのコードで予期せぬ副作用を避けるためのテクニックを、サンプルコードとともに分かりやすく解説します。副作用を適切に管理する方法や、副作用を分離・明示・隔離・ドキュメント化するベストプラクティスを学びましょう。コードの可読性と保守性を高めるための重要なポイントが満載です。

Pythonの関数内での例外処理の重要性と方針を解説。適切な例外処理の実装によって、コードの可読性と保守性を向上させるテクニックを紹介。Optional型やカスタム例外の活用、関数のドキュメント化などの技術も説明。