Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
VCR in Go:モック自動生成で楽しちゃう話
Search
yyh_gl
January 23, 2020
Technology
4
3.7k
VCR in Go:モック自動生成で楽しちゃう話
DMM.go #1 登壇スライド
ブログ↓
https://yyh-gl.github.io/tech-blog/blog/golang-vcr/
yyh_gl
January 23, 2020
Tweet
Share
More Decks by yyh_gl
See All by yyh_gl
Kotlin言語仕様書への招待 〜コードの「なぜ」を読み解く〜 / Kotlin Language Specification
yyh_gl
0
64
入門Go言語仕様輪読会 Assignability / Go Language Specification Assignability
yyh_gl
0
240
事業をグロースさせるためにエンジニアができること / What engineers can do to grow a business
yyh_gl
2
1.4k
Goaを使ってAPIサーバ開発してみた / Develop API server by Goa
yyh_gl
3
2.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWSの新機能をフル活用した「re:Inventエージェント」開発秘話
minorun365
2
470
ソフトウェアエンジニアとAIエンジニアの役割分担についてのある事例
kworkdev
PRO
0
290
2025年のデザインシステムとAI 活用を振り返る
leveragestech
0
320
さくらのクラウド開発ふりかえり2025
kazeburo
2
1.2k
モダンデータスタックの理想と現実の間で~1.3億人Vポイントデータ基盤の現在地とこれから~
taromatsui_cccmkhd
2
270
TED_modeki_共創ラボ_20251203.pdf
iotcomjpadmin
0
150
2025-12-27 Claude CodeでPRレビュー対応を効率化する@機械学習社会実装勉強会第54回
nakamasato
4
1.1k
オープンソースKeycloakのMCP認可サーバの仕様の対応状況 / 20251219 OpenID BizDay #18 LT Keycloak
oidfj
0
180
SREが取り組むデプロイ高速化 ─ Docker Buildを最適化した話
capytan
0
150
"人"が頑張るAI駆動開発
yokomachi
1
620
AI駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)の始め方
ryansbcho79
0
190
AWS運用を効率化する!AWS Organizationsを軸にした一元管理の実践/nikkei-tech-talk-202512
nikkei_engineer_recruiting
0
170
Featured
See All Featured
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
51
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
Marketing to machines
jonoalderson
1
4.4k
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
31
What does AI have to do with Human Rights?
axbom
PRO
0
1.9k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
980
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
53
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
54
7.9k
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
29
Done Done
chrislema
186
16k
The Language of Interfaces
destraynor
162
25k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.5k
Transcript
7$3JO(PɿϞοΫࣗಈੜͰָͪ͠Ό͏
ࣗݾհ 5XJUUFSɿ!ZZI@HMʢIPO%ʣ (JU)VCɿZZIHM ϓϥοτϑΥʔϜ෦ όοΫΤϯυΤϯδχΞ (P%%%ΞʔΩςΫνϟ ΄Μͩ
3 ςετॻ͍͍ͯ·͔͢ʁ
>> ֎෦γεςϜΛ༻͢Δςετ w֎෦γεςϜ͕ఏڙ͢Δ"1*Λ༻͢Δػձ͕૿Ճ w ଞࣾαʔϏε w ࣾγεςϜ w ϚΠΫϩαʔϏε w֎෦γεςϜΛϞοΫԽ
4
5 ϞοΫͷཧ͋Δ͋Δ
6 ϞοΫͷཧ͋Δ͋Δ ʮϞοΫ͔ͩΒಈ͚͍͔ͬʯ
7 ϞοΫͷཧ͋Δ͋Δ ʮϞοΫ͔ͩΒಈ͚͍͔ͬʯ ͕ଓ͖
8 ϞοΫͷཧ͋Δ͋Δ ʮϞοΫ͔ͩΒಈ͚͍͔ͬʯ ͱͯਓ͕ಡΊͨίʔυ͡Όͳ͘ͳΔ ͕ଓ͖
9 ϞοΫͷཧ͋Δ͋Δ ʮϞοΫ͔ͩΒಈ͚͍͔ͬʯ ͱͯਓ͕ಡΊͨίʔυ͡Όͳ͘ͳΔ ͕ଓ͖ ͍͔ͭ͠ຊདྷͷ༷ͱࠩҟ͕ੜ·Ε͡ΊΔ
10 ϞοΫͷཧ͋Δ͋Δ ʮϞοΫ͔ͩΒಈ͚͍͔ͬʯ ͱͯਓ͕ಡΊͨίʔυ͡Όͳ͘ͳΔ ͕ଓ͖ ͍͔ͭ͠ຊདྷͷ༷ͱࠩҟ͕ੜ·Ε͡ΊΔ aϞοΫͷཧͭΒ͍
11 ͭΒ͍ ͩΔ͍ ͩ ΄͛ʔ
12 ϞοΫͷཧ͋Δ͋Δ ʮϞοΫ͔ͩΒಈ͚͍͔ͬʯ ͱͯਓ͕ಡΊͨίʔυ͡Όͳ͘ͳΔ ͕ଓ͖ ͍͔ͭ͠ຊདྷͷ༷ͱࠩҟ͕ੜ·Ε͡ΊΔ
>> ϞοΫಠΓา͖ w࠷ॳ༷௨ΓͩͬͨϞοΫ͕ ͍͔༷͔ͭ͠Β֎ΕɺಠΓา͖࢝͠ΊΔݱ wʮϩʔΧϧͰಈ͍͍ͯͨͷʹʜʯͱݴ͍ग़͢ ਓ͕૿͑Δ 13
>> ͳ༷͕ͥͣΕͯ͘Δʁ wଟ͘ͷ߹ɺϨεϙϯε͚ͩΛݟͯϞοΫΛ࡞Δ w ࣾ֎γεςϜͷ߹ɺ෦࣮͕Ͳ͏ͳͬͯΔ͔ جຊతʹΔज़͕ͳ͍ w ʢࣾͷʣυΩϡϝϯτʹ༷ͳΜͯ͋Γ͑ͳ͍ʢܾΊ͚ͭʣ wਓΈΜͳϛεΛ͢Δ wϞοΫͷίʔυ͓Ζ͔ͦʹ͞Ε͕ͪ
w zಈ͚0,zͷਫ਼ਆ wΊΜͲ͍ 14
>> ͳ༷͕ͥͣΕͯ͘Δʁ wଟ͘ͷ߹ɺϨεϙϯε͚ͩΛݟͯϞοΫΛ࡞Δ w ࣾ֎γεςϜͷ߹ɺ෦࣮͕Ͳ͏ͳͬͯΔ͔ جຊతʹΔज़͕ͳ͍ w ʢࣾͷʣυΩϡϝϯτʹ༷ͳΜͯ͋Γ͑ͳ͍ʢܾΊ͚ͭʣ wਓΈΜͳϛεΛ͢Δ wϞοΫͷίʔυ͓Ζ͔ͦʹ͞Ε͕ͪ
w zಈ͚0,zͷਫ਼ਆ wΊΜͲ͍ 15 ৽ͨͳγεςϜ͕ੜ
>> ϞοΫಠΓา͖ͷରԠࡦ wΊͪΌͪ͘ΌؾΛ͚ͭͯϞοΫΛखಈ࡞ w ίʔυϨϏϡʔؤுΔ w ͱʹ͔͘ؤுΔ w ͱʹ͔͘ؾΛ͚ͭΔ wϞοΫίʔυΛࣗಈੜ
w 0QFO"1*ʢ4XBHHFSʣ w 7JEFP$BTTFUUF3FDPSEFS 16
>> ϞοΫಠΓา͖ͷରԠࡦ wΊͪΌͪ͘ΌؾΛ͚ͭͯϞοΫΛखಈ࡞ w ίʔυϨϏϡʔؤுΔ w ͱʹ͔͘ؤுΔ w ͱʹ͔͘ؾΛ͚ͭΔ wϞοΫίʔυΛࣗಈੜ
w 0QFO"1*ʢ4XBHHFSʣ w7JEFP$BTTFUUF3FDPSEFS 17
>> 7$3ʢ7JEFP$BTTFUUF3FDPSEFSʣ w௨৴༰Λอଘ͠ɺ࠶ੜ͢ΔϥΠϒϥϦ܈ͷ૯শ w ςετʹ͓͍ͯɺ"1*ϦΫΤετͷ௨৴ͷ༰Λ อଘ͠ɺ࣍ճҎ߱ͦͷอଘ༰ʢϨεϙϯεʣΛ ͍ճ͢͜ͱ͕Մೳ w 3VCZͷWDSWDS͕༗໊ 18
࣮֬ʹ ࣮ࡍͷϨεϙϯεΛϞοΫԽՄೳ a͔͠ɺࣗಈੜ
>> (Pʹ͓͚Δ7$3ϥΠϒϥϦ wEOBFPOHPWDSʢ⭐ʣ w$PNCP4USJLF)2WDSHPʢ⭐ʣ wTFCPSBNBHPWDSʢ⭐ʣ wSQDSFQMBZʢ⭐ʣ w H31$༻ w HPPHMFBQJTHPPHMFDMPVEHPʹแؚ͞ΕΔ
ύοέʔδͳͷͰHPPHMFDMPVEHPͱͯ͠ͷελʔ 19
>> (Pʹ͓͚Δ7$3ϥΠϒϥϦ wEOBFPOHPWDSʢ⭐ʣ w$PNCP4USJLF)2WDSHPʢ⭐ʣ wTFCPSBNBHPWDSʢ⭐ʣ wSQDSFQMBZʢ⭐ʣ w H31$༻ w HPPHMFBQJTHPPHMFDMPVEHPʹแؚ͞ΕΔ
ύοέʔδͳͷͰHPPHMFDMPVEHPͱͯ͠ͷελʔ 20
>> EOBFPOHPWDS wWDSWDSʹΠϯεύΠΞ͞Εͯ࡞ΒΕͨϥΠϒϥϦ wSQDSFQMBZΛআ͚࠷ελʔ͕ଟ͍ wIUUQ$MJFOUͷ5SBOTQPSUʹHPWDSͰ༻ҙ͞Εͨ 5SBOTQPSUʢIUUQ3PVOE5SJQQFSʣΛ ༻͢Δ͜ͱͰϨεϙϯεͷอଘΛ࣮ݱ 21
>> ࣮ྫ wɺɺɺͷલʹ༻ޠઆ໌ w 3FDPSEFS w ϨεϙϯεΛه͢Δͭ w ࣮ଶIUUQ3PVOE5SJQQFSΠϯλʔϑΣʔεΛຬͨͨ͠ ߏମ
w $BTTFUF w อଘͨ͠Ϩεϙϯεͷ༰͕ೖͬͯΔϑΝΠϧ w ZBNMϑΝΠϧ 22
>> ࣮ྫ wIUUQ$MJFOUΛ֎෦͔ΒೖͰ͖ΔΑ͏ʹ͢Δ w HBUFXBZ֎෦"1*ͱͷΓͱΓΛநԽͨ͠ͷ ʢσʔλιʔε͕"1*ͷSFQPTJUPSZͱ͍͏Πϝʔδʣ 23
>> ࣮ྫ wIUUQ$MJFOUΛ֎෦͔ΒೖͰ͖ΔΑ͏ʹ͢Δ w HBUFXBZ֎෦"1*ͱͷΓͱΓΛநԽͨ͠ͷ ʢσʔλιʔε͕"1*ͷSFQPTJUPSZͱ͍͏Πϝʔδʣ 24
>> ࣮ྫ w3FDPSEFSͷੜ͓ΑͼIUUQ$MJFOUͷࠩ͠ࠐΈ 25 ˢ͜͜Ͱ༻ҙͨ͠IUUQ$MJFOUΛ௨ΔϨεϙϯεશͯอଘ͞ΕΔ
>> ࣮ྫ w3FDPSEFSͷੜ͓ΑͼIUUQ$MJFOUͷࠩ͠ࠐΈ 26 ˢ͜͜Ͱ༻ҙͨ͠IUUQ$MJFOUΛ௨ΔϨεϙϯεશͯอଘ͞ΕΔ
>> ࣮ྫ w3FDPSEFSͷੜ͓ΑͼIUUQ$MJFOUͷࠩ͠ࠐΈ 27 ˢ͜͜Ͱ༻ҙͨ͠IUUQ$MJFOUΛ௨ΔϨεϙϯεશͯอଘ͞ΕΔ
>> ࣮ࡍʹςετΛճͯ͠ΈΔͱʜ w$BTTFUFʹϨεϙϯε༰͕อଘ͞Ε͍ͯΔ 28
>> ࣮ࡍʹςετΛճͯ͠ΈΔͱʜ w$BTTFUFʹϨεϙϯε༰͕อଘ͞Ε͍ͯΔ 29
>> ϦΫΤετͷಉҰੑʹ͍ͭͯ wσϑΥϧτͰԼهύϥϝʔλ͕ಉ͡Ͱ͋Ε ಉҰͷϦΫΤετͱͯ͠ఆ w )551ϝιου w ϦΫΤετઌͷ63- wϧʔϧΧελϜՄೳ w
4FU.BUDIFS ʹΑΓಉҰੑνΣοΫͷํࣜΛ มߋՄೳ 30 ʮಉ͡ʯϦΫΤετอଘ༰Λ͍ճ͕͢ʮಉ͡ʯͷ݅ʁʁ
>> อଘ༰Λमਖ਼͢Δ߹ wϨεϙϯεͷमਖ਼͕ඞཁʹͳͬͨ߹ΧηοτΛ ফͤ0, w HPWDSͰɺΧηοτ͕ଘࡏ͠ͳ͍߹ʹ Ϩεϙϯε༰ͷอଘॲཧΛ࣮ߦ w ZBNMΛमਖ਼ w
ಡΈ͍͢ZBNMϑΝΠϧͳͷͰखͰ͢ͷ Ͱ͖ͳ͘ͳ͍Ͱ͕͢ɺ͋·Γ͓͢͢Ί͠·ͤΜ 31
>> ฐνʔϜͰͷӡ༻ํ๏ w45(ڥͷϨεϙϯεΛอଘ wςετؔʢ5FTU9YY ʣ͝ͱʹΧηοτΛ༻ҙ w$BTTFUFϧʔτσΟϨΫτϦԼͷ DBTTFUUFTσΟϨΫτϦʹ อଘ 32
>> ϝϦοτ wϞοΫίʔυΛࣗಈੜͰ͖Δ wϞοΫͱ࣮γεςϜؒͷ༷ͷͣΕ͕ͳ͘ͳͬͨ wϞοΫͷϦϙδτϦͱίϯςφΠϝʔδΛফͤͨ w EPDLFSDPNQPTFͷىಈΛߴԽ wςετʹཁ͢Δ࣌ؒΛॖ w )551௨৴ˠϑΝΠϧಡΈࠐΈ
33
>> ςετ࣌ؒͷॖ 34 ॳճ ճҎ߱
>> σϝϦοτ wϞοΫΛमਖ਼͢Δ͍͞ʹɺ ༗ޮͳΞΫηετʔΫϯΛऔಘ͠ͳ͓͢ඞཁ͕͋Δ ˠجຊతʹϞοΫमਖ਼ʹ֎෦γεςϜ͕༷มߋ͢Δͱ͖ͳͷͰ ɹଟൃ͢ΔࣄͰͳ͍ wΧηοτ୯ҐͰϨεϙϯε͕อଘ͞ΕΔ ˠΧηοτͷͻͱͭͷϦΫΤετʹ͓͍ͯ ɹϨεϙϯεͷอଘʹࣦഊͨ͠߹ɺ ɹશϦΫΤετΛอଘ͠ͳ͓͢ඞཁ͕͋Δ
ʢճආࡦ͕ͳ͍Θ͚Ͱͳ͍͕ʜʣ 35
>> Χηοτ୯ҐͰͷϨεϙϯεอଘ wΧηοτʹ ෳͷϦΫΤετ͕ อଘ͞Ε͍ͯΔ w ਖ਼ৗܥ w ҟৗܥ 36
ҟৗܥͷϦΫΤετ ਖ਼ৗܥͷϦΫΤετ
>> Χηοτ୯ҐͰͷϨεϙϯεอଘ wҟৗܥͷϦΫΤετͷΈ मਖ਼ͨ͘͠ͳͬͨ߹ wΧηοτ୯ҐͰআ w ਖ਼ৗܥͷอଘ༰ফ͑Δ w ݸผͰमਖ਼͢ΔͳΒ ZBNMΛ৮Δ͔͠ͳ͍
37 ҟৗܥͷϦΫΤετ ਖ਼ৗܥͷϦΫΤετ ༷มߋʹؾͮ͘ ػձʹͳΔͷͰϝϦοτʹͳΓ͑Δ
>> ·ͱΊ wϞοΫΛ͍͔ͪΒखͰ࡞Δඞཁ͕ͳ͘ͳΔ w࣮ࡍͷϨεϙϯεΛอଘ͢ΔͷͰ ϞοΫͱ࣮γεςϜؒͰ༷ͷࠩҟ͕ͳ͘ͳΔ wʮϩʔΧϧͰಈ͍ͨͷʹʜʯ͕ݮΔʂʢͣʣ 38 7$3͕࣮ݱ͢Δ࠷ߴͷ%9