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2024/11/11
今日のトレンド

三項演算子とspansql など

みなさん、こんにちは!マイクです!今日は2024年11月12日、火曜日ですね。今日も元気にお届けする「zenncast」。今回はZennでトレンドの記事をいくつか紹介していきますので、お楽しみに!

さて、前回ご紹介した記事は「Rails8お試し(Authentication GeneratorとSolidQueue/Cache/Cable)」と「ISUCON向けにGoの便利キャッシュライブラリを作りました」でした。どちらも開発に役立つ内容でしたね。

では、今日の内容に移ります!今日は全部で5つの記事を紹介しますので、ぜひ最後までお付き合いください!

それでは、まず最初の記事からいきましょう!

1つ目の記事は「(改訂版)三項演算子は本当に読みにくいのか。TypeScript で分かった 後置 else if メソッド の効果」です。こちらの記事では、三項演算子の読みやすさについて考察し、TypeScriptを用いた新しいメソッド「後置 else if」を提案しています。三項演算子は、簡潔な表現が可能ですが、しばしば読みにくいとされますよね。この問題を解決するために、著者は条件を後に書くスタイルを開発しました。この新メソッドでは、重要な情報を最初に提示し、理解を助けることができます。著者は、後置 else if メソッドは特定の条件においてのみ使用すべきであると強調し、実装例も示しています。これにより、エンジニアはコードの可読性を高め、開発効率を向上させることができると結論づけています。

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2つ目の記事は「spansql へのレクイエム、あるいは Go における Spanner GoogleSQL 方言パーサの現状」です。この記事では、GoでのSpanner GoogleSQL方言を扱うライブラリの現状と今後の方向性について述べています。Google Cloudの分散SQLデータベースであるSpannerは、独自のSQL方言を使用していますが、関連ツールやライブラリが少ないという課題があります。特に、Googleが提供するGoクライアントライブラリ内のspansqlは、機能的に十分ではなく、開発が進む中でその役割が薄れてきています。著者は、spansqlの将来は不透明であり、新規プロジェクトや既存プロジェクトの移行において他の選択肢を検討することを推奨しています。特に、memefishは有力な代替手段となる可能性があり、今後の利用を促す内容が強調されています。

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3つ目の記事は「【2024年版】Dockerfileのベストプラクティスを整理しながらNode.jsで実践する」です。こちらでは、Node.jsとTypeScriptを用いてFastifyを利用したAPIサーバーのDockerfileを作成し、その過程でベストプラクティスを整理しています。最適化観点では、マルチステージビルドの利用や実行用イメージの軽量化が強調されます。また、セキュリティ観点では、最小権限のユーザーでの実行や信頼できるベースイメージの利用が重要です。Node.js特有の観点や静的解析の方法も紹介されており、今後はCIS Docker Benchmarksに基づくセキュリティ対策も検討する意向が示されています。プロジェクトやチームのニーズに応じてベストプラクティスを選択することが大切ですね。

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4つ目の記事は「T extends (...args: infer R) => unknown ? R : never ← ナニコレ」です。この記事では、TypeScriptの型システムにおける`extends`と`infer`の使い方について解説しています。特に、`T extends (...args: infer R) => unknown ? R : never`の構文が何を意味するかに焦点を当てています。`extends`は条件分岐を行うためのもので、型が特定の条件を満たすかどうかを判断します。また、`infer`は型の推論を行うために使用され、関数型の戻り値や引数の型を推論する際に役立ちます。公式ドキュメントが最も理解しやすい情報源であることが強調され、これらの概念をマスターすることで、より複雑な型定義や条件分岐が可能になります。

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最後に、5つ目の記事は「インシリコ創薬の大規模In silico screeningを論文に沿ってやってみる。【in silico創薬】」です。本記事では、約7000個の低分子化合物を標的タンパク質に対して分子ドッキングするスクリーニングを実施しています。インシリコ創薬は、コンピュータを用いたシミュレーションやデータ解析を駆使し、新薬の設計や発見を行う手法で、コストと時間の削減が期待されます。具体的には、ターゲット選定から化合物ライブラリの構築、ドッキングシミュレーションまでの流れが解説されています。結果として、最も結合親和性が高い化合物が特定され、その解析にはDiscovery Studioを使用するなど、詳細に説明されています。インシリコ創薬は特別な設備がなくても実施可能で、今後は取得したリガンドに対する分子動力学シミュレーションも予定されています。

さて、今日は5つの記事を駆け足でおさらいしました!次回もまた新しいトレンドをお届けできるのを楽しみにしています。詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてくださいね。また、番組の感想もお待ちしています!それでは、また次回お会いしましょう!バイバイ!

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