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いつも、見て頂いている皆さん
教えて頂けないでしょうか

1.プレゼンテーション資料作成で、どのような課題を感じていますか？
2.理想的なプレゼンテーション資料はどのようなものですか？
3.資料作成に費やせる時間はどれくらいですか？
4.どのようなプレゼンテーション資料のサンプルを見たいですか？
5.最新のプレゼンテーション資料作成のトレンドについて、どのような情報を知りたいですか？

一つでも良いのでコメント頂けると幸いです

私自身、技術的な事を資料にまとめてと依頼があった時、なかなか上手くまとめられず、相手に伝わらない事を多く経験しました。

他にも、説明自体口頭で伝わらないのでどうして良いのか悩んでいた時期もありました。

そんな時、以下のメソッドを使って劇的にストレスから解放されました。

同じ様な悩みを持っている方、一読してみてはいかがですか？

モジュール化の魔法：Pythonで効率的なコードを書く旅 - 第5回（最終回）

この連載記事では、Pythonでの効率的なコードの書き方、特にモジュール化の重要性とその実践方法に焦点を当ててきました。第1回から第4回にわたって、モジュールの分割とインポート、AWS Lambdaを使用したサーバーレス実行、モジュールのテスト、そしてテスト駆動開発(TDD)の紹介をしてきました。最終回となる今回は、これまでの旅を振り返り、Pythonプロジェクトで効率的にコードを書くためのモジュール化の魔法を再確認します。また、これらの原則を日常の開発プロセスにどのように組み込むかについて考えていきます。

モジュール化の魔法を活用する

クリーンなコードの維持

モジュール化は、クリーンなコードを書き、維持するための基本です。各モジュールが一つの機能や責任に集中することで、コードは読みやすく、理解しやすくなります。これは、長期にわたるプロジェクトのメンテナンスや、新しい開発者がプロジェクトに参加したときの学習曲線を低減します。

再利用可能なコードの促進

分割したモジュールは、他のプロジェクトでも再利用することが容易になります。共通の機能をライブラリとしてパッケージ化することで、開発の速度を上げることができます。再利用可能なコードを積極的に作成し、管理することは、効率的なソフトウェア開発の鍵となります。

テストと品質の向上

モジュールごとにテストを書くことで、より高品質なソフトウェアを構築できます。TDDのアプローチを取り入れることで、コードの信頼性をさらに高め、バグを早期に発見して修正することができます。テストカバレッジを意識することで、未テストのコードが原因で問題が発生するリスクを最小限に抑えることができます。

デプロイメントの簡素化

AWS Lambdaのようなサーバーレス技術を活用することで、デプロイメントプロセスを大幅に簡素化できます。これにより、開発者はインフラストラクチャの管理から解放され、コードの書き方やアーキテクチャの設計に集中することができます。

実践への道

モジュール化の魔法を日常の開発プロセスに組み込むためには、次のステップを実践することが重要です。

• 小さく始める: 新しいプロジェクトを開始する際は、大きな構造を一度に作ろうとせず、小さく始めて徐々に拡張していくことが重要です。


• 継続的にリファクタリングする: コードベースを定期的に見直し、改善の余地がないかをチェックします。クリーンで再利用可能なモジュールへとリファクタリングすることを心がけましょう。


• チーム内で知識を共有する: モジュール化のベストプラクティスをチーム内で共有し、一貫性のある開発アプローチを確立します。

まとめ

モジュール化は、効率的なソフトウェア開発のための強力な手法です。この連載を通じて、モジュールの分割とインポート、ユニットテスト、テスト駆動開発、サーバーレスデプロイメントの基本を学びました。これらの原則を実践することで、読みやすく、再利用可能で、信頼性の高いコードを書くことができます。最終的に、これらの実践は、より良いソフトウェア製品の創出につながります。今回の旅が皆さんの開発プロセスに新たな視点をもたらし、より良いコードの書き方へと導く一助となれば幸いです。

モジュール化の魔法：Pythonで効率的なコードを書く旅 - 第4回

連載の第3回目では、モジュールごとのユニットテストの作成とテストカバレッジの重要性について探りました。これにより、各機能が正しく動作していることを確認し、信頼性の高いソフトウェアを構築するための基盤を築くことができます。第4回目の今回は、ソフトウェア開発のアプローチの一つであるテスト駆動開発(TDD)に焦点を当て、これがプロジェクトにどのような利点をもたらすかを見ていきましょう。

テスト駆動開発（TDD）とは

テスト駆動開発は、コードを書く前にテストを書くことを基本原則とする開発プロセスです。TDDは、以下の短い開発サイクルを繰り返し行います。

1. テストの作成: 最初に、新しい機能に対する失敗するテストを書きます。


2. テストの実行: 新しく書いたテストが失敗することを確認します。これは、まだその機能を実装していないためです。


3. コードの実装: 新しいテストを通過する最小限のコードを書きます。


4. テストの実行: すべてのテストが通ることを確認します。


5. リファクタリング: コードをクリーンアップします。

このサイクルを通じて、開発者は要件を満たす最小限のコードを書くことに集中し、同時に高いテストカバレッジを維持します。

TDDの利点

バグの減少

TDDは、機能を実装する前にテストを書くため、バグの発生を大幅に減少させます。テストが先行することで、コードの各部分が期待通りに動作することが保証され、バグが初期段階で発見されやすくなります。

設計の改善

テストを最初に書くことで、よりクリーンで再利用可能なコードの設計を促進します。TDDは、コードの構造を事前に考える機会を提供し、将来的な変更や拡張を容易にします。

ドキュメントとしてのテスト

テスト自体がドキュメントの役割を果たします。新しい開発者がプロジェクトに参加する際、テストを読むことでコードの仕様を理解できます。これは、特に大規模なプロジェクトや長期にわたるプロジェクトで有効です。

開発の自信

TDDを実践することで、新しい機能を追加するたびに、既存のテストがすべて通ることを確認します。これにより、コードを変更する際の不安を減らし、開発者としての自信を高めることができます。

まとめ

TDDは、開発プロセスにおいて多くの利点をもたらします。バグの減少、設計の改善、ドキュメントとしての役割、そして開発の自信の向上は、その中でも特に重要なものです。TDDは最初は時間がかかるように感じるかもしれませんが、長期的にはプロジェクトの品質と効率を向上させる強力な手法です。

次回は、連載の最終回として、これまでの旅を振り返り、効率的なコードを書くためのモジュール化の魔法を再確認します。また、実際のプロジェクトでこれらの原則をどのように活用できるかについて、具体的な戦略を提供します。お楽しみに！

モジュール化の魔法：Pythonで効率的なコードを書く旅 - 第3回

前回の記事では、AWS Lambdaを用いてPythonコードをサーバーレスで実行する方法について学びました。コードのデプロイメントとテストまでの流れを探り、クラウド上での開発がいかに効率的かを実感しました。今回は、ソフトウェア開発の重要な側面であるモジュールのテストに焦点を当てます。

モジュールのテスト

コードを小さなモジュールに分割する利点の一つは、それぞれの部分を独立してテストできることです。ユニットテストを用いることで、各モジュールが期待通りに動作していることを保証できます。これにより、コードの信頼性を高め、将来的な変更や追加が既存の機能に悪影響を与えないようにします。

ユニットテストの作成

Pythonにはunittestという強力な標準ライブラリがあり、ユニットテストの作成をサポートしています。unittestを使用すると、テストケースを定義し、テストのセットアップとクリーンアップを行うことができます。

import unittest
from db_connector import connect_to_db

class TestDBConnector(unittest.TestCase):
    def test_connection(self):
        """データベース接続が正しく行われるかテストする"""
        conn = connect_to_db()
        self.assertIsNotNone(conn, "データベースに接続できませんでした")

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

このテストケースは、connect_to_db関数がNoneでない値（つまり、有効なデータベース接続）を返すことを確認します。

テストカバレッジの向上

モジュールごとにユニットテストを書くことは良い出発点ですが、全体的なテストカバレッジを意識することも重要です。テストカバレッジは、テストがコードベースのどれだけをカバーしているかを示す指標です。高いテストカバレッジは、バグが少なく、より信頼性の高いソフトウェアを意味します。

Pythonでは、coverage.pyというツールを使用してテストカバレッジを測定できます。これにより、テストがどのコード行を実行しているか、どの行がテストから漏れているかを確認できます。

まとめ

モジュールのテストは、信頼性の高いソフトウェア開発のための不可欠なステップです。Pythonのunittestフレームワークとcoverage.pyツールを活用することで、各モジュールが正しく機能していることを保証し、全体的なテストカバレッジを向上させることができます。次回は、テスト駆動開発(TDD)の実践と、これがプロジェクトにどのようなメリットをもたらすかについて掘り下げていきます。お楽しみに！

モジュール化の魔法：Pythonで効率的なコードを書く旅 - 第2回

前回の記事では、Pythonプロジェクトでのモジュールの分割とインポートについて詳しく見てきました。効率的で再利用可能なコードの作成への第一歩を踏み出したところです。今回は、その次のステップとして、AWS Lambda関数の設定について掘り下げていきます。

Lambda関数の設定

AWS Lambdaは、サーバーレスコンピューティングを提供するサービスであり、コードの実行をイベントに基づいて自動化することができます。これを使うと、サーバーの設定や管理なしにコードを実行でき、開発者はアプリケーションの構築に集中できます。

新しいLambda関数の作成

Lambda関数を作成するには、AWSのコンソールに移動し、「Lambda」サービスを選択して「関数の作成」ボタンをクリックします。ここで、関数の名前を指定し、ランタイムとしてPython 3.8（またはそれ以上）を選択します。

ハンドラの設定

Lambda関数を作成したら、ハンドラの設定を行います。ハンドラはLambda関数がイベントを受け取った際に呼び出される関数です。前回の記事で作成したメイン関数ファイル（例: main.py）と、その中のハンドラ関数（例: handler）を指定します。これにより、main.handlerという形式でLambdaに登録されます。

Lambda Layerの作成

Lambda Layerは、複数のLambda関数で共有するライブラリやカスタムランタイムをパッケージ化する機能です。前回の記事で作成したライブラリをLambda Layerとして登録することで、関数ファイルとは別にライブラリを管理できます。

Lambda Layerを作成するには、「レイヤー」のセクションに移動し、「レイヤーの作成」を選択します。必要なライブラリファイルを含むZIPアーカイブをアップロードし、対応するPythonランタイムを選択します。

関数のデプロイとテスト

Lambda関数とLayerが準備できたら、関数をデプロイしてテストします。関数の設定ページから「テスト」ボタンをクリックし、新しいテストイベントを作成します。イベントは、関数が実際に受け取るであろうデータの形式を模したJSONオブジェクトです。

テストイベントを設定し、「テスト」ボタンを押すと、Lambda関数が実行され、ログ出力や戻り値を確認できます。このプロセスを通じて、関数が期待通りに動作するかどうかを検証できます。

まとめ

今回は、AWS Lambdaを使ったサーバーレスアプリケーションの構築の基本を見てきました。Lambda関数の設定からデプロイ、テストに至るまでの流れを通じて、クラウドでのコード実行の自動化がどれほど簡単かを体験しました。次回は、ユニットテストの作成と

テストカバレッジの向上に焦点を当て、信頼性の高いコードを保証するための戦略を探ります。お楽しみに！

モジュール化の魔法：Pythonで効率的なコードを書く旅 - 第1回

プログラミングの世界では、大きな問題を小さな部分に分割し、それぞれを個別に解決するアプローチがよく採られます。このアプローチは、コードの再利用性を高め、複雑さを管理しやすくするための鍵となります。今回の連載記事では、私たちはPythonプロジェクトを通じて、このアプローチの実践的な適用を探求します。第1回目となる今日は、モジュールの分割とインポートに焦点を当てます。

モジュールの分割とインポート

前回の記事で構築したPython関数は、その機能性を高めるために、より小さな、特定の目的を持つモジュールに分割する必要があります。例えば、データベース接続を担当するdb_connector.pyや、外部APIとの通信を行うapi_caller.pyのようなモジュールを作成することができます。

モジュールの作成

モジュールを作成する際には、そのモジュールが担当するタスクを一つに絞り、それに関連する関数やクラスをその中に集めます。これにより、コードの読みやすさと再利用性が向上します。

インポートの方法

モジュールが作成されたら、メインの関数ファイル（例えばmain.py）からそれらをインポートします。Pythonでは、import文を使用してこれを行います。

import db_connector
import api_caller

または、特定の関数やクラスのみをインポートすることもできます。

from db_connector import connect_to_db
from api_caller import call_api

このようにモジュールを分割し、必要な部分だけをインポートすることで、コードの管理がしやすくなり、メンテナンスや拡張も容易になります。

モジュールのテスト

分割したモジュールが正しく動作することは非常に重要です。Pythonにはunittestという標準ライブラリがあり、これを使ってモジュールの動作を確認するユニットテストを作成できます。ユニットテストを行うことで、コードの信頼性を確保し、将来的な変更が既存の機能に悪影響を与えないことを保証できます。

テストカバレッジの向上も重要です。すべての関数やメソッドがテストされていることを確認し、可能な限り多くのシナリオをカバーするようにします。高いテストカバレッジは、コードの信頼性をさらに高めることにつながります。

まとめ

今回は、コードをモジュールに分割し、それらをインポートする方法を探りました。これは、プロジェクトの管理を容易にし、再利用性と可読性を高めるための第一歩です。次回は、AWS Lambdaを使ってこれらのモジュールをクラウドで動かす方法に焦点を当てます。お楽しみに！

IT技術者として仕事をしていると、IT専門的な技術さえあれば仕事をやっていけると思ってしまう事が多々あります。
そんな人も多いのではないでしょうか

しかし、実際は顧客の要望を聞いて設計書・開発としていくのですが、この顧客要望を聞くときの知識がIT専門技術だけではカバーしきれないのです。

基本、相手はビジネスをしたいのですから、ビジネスとは　という所の理解は不可欠です。
かと言って、忙しくてマーケティングの勉強とか出来ないよ
という方も多いのも事実です。

以下の書籍は、既に販売が中止になっており、中古市場では当初の金額の100倍もの値段が付くほどの名著が復刻されました。
関係ない分野と思われるかもしれませんが、これほどの名著が手に入る機会です。
一度、だまされたと思って読んでみてはいかがでしょうか

また、読んでみたら自分でもやってみようかな？と思うかもしれませんね。

ITの直接の情報ではないですが、このような情報も提供していこうと思います

サーバーレス開発が注目を集める今、AWS（Amazon Web Services）はこの新しい開発パラダイムを支える強力なツールを提供しています。この記事では、サーバーレス開発の基本から、AWSを使用した開発のメリット、使用できるサービス、そして実際の開発手順について、サーバーレス開発に興味がある初心者やAWSを初めて使う方向けに解説します。



サーバーレス開発とは、サーバー管理やインフラの運用を気にすることなく、開発者がアプリケーションの構築に集中できる開発手法です。"サーバーレス"という名前にもかかわらず、サーバー自体がないわけではなく、その運用がクラウドプロバイダーによって自動化されている状態を指します。



AWSを利用したサーバーレス開発には以下のようなメリットがあります。

• コスト効率: 使用した分だけ料金を支払うため、リソースの無駄遣いがありません。


• スケーラビリティ: アプリケーションの利用が増減しても、AWSが自動でスケールアップ・ダウンします。


• 運用の簡素化: サーバーの管理やセキュリティ対策がAWSによって行われるため、開発者はコードの実装に集中できます。

AWSでは、サーバーレス開発を行うために必要な複数のサービスを提供しています。

• Lambda: サーバーレスコンピューティングサービスで、コードを実行するためのプラットフォームを提供します。
  
• API Gateway: HTTP API、REST API、WebSocket APIを簡単に構築できるマネージドサービスです。
  
• DynamoDB: 完全マネージド型のNoSQLデータベースサービスで、スケーラブルなアプリケーションデータの保存に適しています。
  
• S3: スケーラブルなオブジェクトストレージで、静的ウェブサイトのホスティングなどに利用されます。
  

AWSサーバーレス開発を始めるには、以下の手順をお勧めします。

1. AWSアカウントの作成 AWSサービスを使用するにはアカウントが必要です。
2. 基礎知識の習得 AWSの基本的な概念と、サーバーレスアーキテクチャについて学びます。
3. チュートリアルの実施 AWS提供のチュートリアルを通じて、実際に手を動かしながら学びます。
　　例えば、AWS Lambdaを使用して関数を作成し、API GatewayでAPIを公開するチュートリアルがあります。
4. プロジェクトの開始 学んだ知識を活かして、簡単なプロジェクトから始めましょう。





AWSを活用したサーバーレス開発は、開発の敷居を下げ、より多くの開発者がアイデアを形にできるようにします。この記事が、サーバーレス開発の世界への第一歩となることを願っています。今後もAWSはサーバーレス開発を支えるサービスを拡充していくでしょうから、常に新しい情報をチェックすることを忘れないでください。

エンジニアがプレゼン資料を作成すると、
1.良く細か過ぎて何が言いたいかわからない
2.何を伝えれば良いか分からない
とか、悩みませんか？

自分も時間をかけた資料ほどこの傾向があるんですよね。

同じ悩みを持ってる人居ますかね