สำหรับนักพัฒนาสาย Python/Django ที่อยากก้าวเข้าสู่โลก Java/Spring Boot โพสต์นี้จะพาคุณดูตั้งแต่จุดต่าง, วิธีสร้างโปรเจกต์, Docker, การ migrate ฐานข้อมูล ไปจนถึงแนะนำ WebFlux สำหรับงาน reactive—มีไดอะแกรมช่วยให้เห็นภาพชัดขึ้น

Are you a Python/Django developer thinking about jumping into the Java/Spring Boot ecosystem? This post walks you through the parallels, project setup, Dockerization, handling database migrations, and introduces reactive programming with WebFlux—with diagrams to make it all clear!

なぜクリーンアーキテクチャなのか？ システムが大きくなるほど、フレームワーク依存やロジックのスパゲティ化、テスト困難が発生しやすくなります。 クリーンアーキテクチャは、「ビジネスロジック（業務ルール）」をフレームワークやDB、UIから分離して保守性・拡張性を向上させる設計手法です。

ทำไมต้อง Clean Architecture? เมื่อซอฟต์แวร์เติบโตขึ้น ความซับซ้อนก็เพิ่มขึ้นตาม ถ้าโค้ดผูกติดกับเฟรมเวิร์กหรือฐานข้อมูล จะทดสอบหรือขยายระบบยาก Clean Architecture ช่วยให้โค้ดธุรกิจ (business logic) แยกขาดจากเฟรมเวิร์ก, ฐานข้อมูล, หรือ UI

Why Clean Architecture? As software grows, so does its complexity—leading to framework lock-in, untestable logic, and tangled code. Clean Architecture keeps business rules independent of frameworks, databases, and UI.

ソフトウェアのバグ（不具合）は、企業にとってコストや損失を生み出します。顧客の不満、チームの手間、予想外の修正コストなど… もし、開発段階でミスを減らし、スピーディーに安心してソフトウェアをアップデートできる方法があれば？ それが Test-Driven Development（TDD） や Dependency Inversion Principle（依存性逆転の原則） の考え方です。

ซอฟต์แวร์ที่มีบั๊กหรือข้อผิดพลาด ก่อให้เกิดต้นทุนและความเสียหายต่อธุรกิจมากกว่าที่คิด ไม่ว่าจะเป็นความไม่พอใจของลูกค้า การเสียเวลาทีมงาน หรือค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น แล้วถ้าคุณสามารถลดข้อผิดพลาดเหล่านี้ตั้งแต่แรกเริ่ม ทำให้ทีมพัฒนาเปลี่ยนแปลงและส่งมอบงานได้เร็วขึ้น จะดีแค่ไหน? นี่คือเหตุผลว่าทำไม Test-Driven Development (TDD) และแนวคิด Dependency Inversion Principle ถึงสำคัญต่อธุรกิจ

Software bugs are expensive. They can frustrate customers, slow down your team, and cost real money. What if your developers could reduce mistakes before they happen, make changes with confidence, and deliver features faster? That’s where approaches like Test-Driven Development (TDD) and the Dependency Inversion Principle come in.

สรุปสั้น ๆ: บทความนี้จะแนะนำขั้นตอนแบบครบวงจรในการสร้าง ระบบ Continuous Delivery (CD) สำหรับโปรเจกต์ Django โดยใช้เครื่องมือยอดนิยมอย่าง GitHub Actions, Docker และ DigitalOcean (VM Ubuntu) เพื่อให้คุณสามารถทดสอบและนำโค้ดขึ้น Production ได้โดยอัตโนมัติทันทีที่ Push ไปยัง GitHub

概要：このガイドでは、Django アプリケーションに対してプロダクションレベルの継続的デリバリー（CD）パイプラインを構築する方法を紹介します。GitHub Actions、Docker、DigitalOcean の Ubuntu VM を活用し、テストから本番反映までを自動化します。

TL;DR: In this guide, you’ll learn how to build a production-grade Continuous Delivery (CD) pipeline for your Django app using GitHub Actions, Docker, and a DigitalOcean Ubuntu VM. We’ll automate everything from testing to deployment—so your app updates with every push to main.

この記事では、LangChain、Ollama（ローカルLLM）、および**オープンソースの埋め込み（Embeddings）**を使い、 クラウドや外部API不要の「完全ローカル」な商品レコメンドエンジンを自作する方法を解説します。

บทความนี้จะสอนวิธีสร้างระบบแนะนำสินค้าอัจฉริยะสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณ โดยใช้ LangChain, Ollama (รัน LLM ในเครื่อง) และ Embedding แบบโอเพ่นซอร์ส ทุกอย่างรันได้ในเครื่องหรือเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัว ไม่ต้องส่งข้อมูลลูกค้าไปที่ Cloud หรือ API ใด ๆ

In this post, you’ll learn how to create a fully local, privacy-friendly product recommendation engine for your e-commerce site using LangChain, Ollama (for LLMs), and open-source embeddings. No OpenAI API or external cloud needed—run everything on your machine or private server!

モバイルアプリのフレームワーク選びはプロジェクト成功のカギ！ 選択肢が多くて迷う方も多いはず。ここで各フレームワークの特徴・メリット・デメリット・学習しやすさ・コードの簡潔さをまとめて紹介します。

การเลือกเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างแอปมือถือที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จของโปรเจกต์ ในยุคที่ตัวเลือกมีมากมาย มาดูกันว่าแต่ละตัวเหมาะกับงานแบบไหน มีข้อดีข้อเสียอย่างไร และเหมาะกับทีมแบบไหน

Choosing the right mobile app framework is a make-or-break decision for your project. With so many options, it’s easy to get lost in the details. Here’s a real-world, founder-friendly comparison of the most popular frameworks: what they’re best for, what you should watch out for, and how their code feels in practice. 1. Flutter What […]

Python や NumPy を使ってデータ分析や科学計算をしていると、np.meshgrid() という関数を見かけたことがあるかもしれません。ですが、次のような疑問を持つ人も多いでしょう：

หากคุณเคยใช้ NumPy ในการวิเคราะห์ข้อมูล การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ หรือแม้แต่ใน Machine Learning คุณอาจเคยเจอฟังก์ชัน np.meshgrid() แต่หลายคนยังสงสัยว่า:

If you’ve worked with NumPy for data analysis, scientific computing, or machine learning, you’ve probably encountered the np.meshgrid() function. But many users ask: