何かしらの作業を自動化する際、 その作業を起動する「きっかけ（イベント）」を何にするかを考える必要がある。 例えば定期的に実行するなら、「曜日」や「時間」がきっかけになるし、 自分が実行したい時に実行するなら(それを自動化と呼ぶかどうかはさておき) 「手動実行」がきっかけになる。 この「きっかけ」をうまく設定できるかどうかで、 期待通りのタイミングで作業が行われるかどうか、 無駄な負荷を避けられるかどうかが決まるので、 作業の自動化において結構重要な要素となる。 プログラムの自動化に必要な「トリガー」 あるプログラムを何らかのきっかけによって 自動的に実行されるようにしたい場合、 何らかの対象の変化（きっかけ）を察知する きっかけに応じてあらかじめ決められたプログラムを起動する プログラムの処理が実行される の3段階の処理が必要となる。 上記のうち、1と2が自動化にとって重要な「トリガー」
他の誰かが作成した検索プログラムやストアドファンクションを 修正させられる時に、 検索対象のテストデータとか プログラムに渡す検索パラメータのテスト用データを 必要なパターン分作成してテストするのだけど、 抜け漏れのないテストデータを簡単に生成できないものかと調べていたら、 PythonにもClojureにも組み合わせリストを作成してくれるライブラリがあった。 組み合わせデータを作成する 必要なパターンの組み合わせデータを自前で作成するのはなかなかめんどくさい。 例えば商品検索機能のテストデータを作成する際、 「商品データ」が 属性として「有効区分(0:無効、1:有効)」と「表示区分(0:非表示、1:表示)」を 持っていて、「有効」で「表示」の商品のみ検索結果に含まれる、 ということを確認したい場合に テストデータとしては「有効区分」2パターンと「表示区分」2パターンの 組み合わせで下記の
はてなカウンターの「ログ」画面で ログを月単位でダウンロードできることを発見したので、 ダウンロードしたログを分析用にデータベースに保存するスクリプトを作成する。 ログファイルのフォーマット ログファイルはCSV形式で 下記のような列構成になっている。 アクセス日時 IPアドレス アクセス元URL クライアント環境 クライアントの言語 解像度 色解像度？ アクセスURL 文字コードはUTF-8。 データにカンマが含まれる場合はダブルクオートで囲まれる。 データベーステーブルを用意する ほぼそのままログ内容を取り込めるように PostgreSQLにテーブルを作成する。 解像度と色解像度は「x」で結合してdisplayカラムにまとめる。 drop table if exists hatena_blog_logs; create table hatena_blog_logs ( id seria
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