Дефект, который справедливо считается «чумой» современного программирования преодолим. Предлагаем ознакомиться с переводом статьи Бертрана Мейера, французского учёного, создателя языка программирования Eiffel, приглашенного профессора и руководителя Лаборатории программной инженерии Университета Иннополис. Оригинал статьи опубликован в журнале Сommunications of the ACM.

Перевод блог-поста Стивена Вольфрама (Stephen Wolfram) "Roaring into 2018 with Another Big Release: Launching Version 11.3 of the Wolfram Language & Mathematica".

---

Содержание

— Поток выпуска версий
— Что нового?
— Блокчейн
— Системное моделирование
— Новое в ноутбуках
— Документация рабочего процесса
— Инструменты для презентаций
— Wolfram Чат
— Удобства языка
— Обновления визуализации
— Чтение текста
— Вычисления по лицам
— Нейронные сети
— Асимптотический анализ
— «Элементарная» алгебра
— Доказательства
— Растущая база знаний
— Сообщения и почта
— Операции на системном уровне
— Что не упоминалось

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи “Object-Oriented Programming in Python vs Java” автора Джона Финчера.

Реализация объектно-ориентированного программирования (ООП) в языках Java и Python отличается. Принцип работы с объектами, типами переменных и прочими языковыми возможностями может вызвать затруднение при переходе с одного языка на другой. В данной статье, которая может быть полезной как для Java-программистов, желающих освоить Python, так и для Python-программистов, имеющих цель лучше узнать Java, приводятся основные сходства и отличия этих языков, применительно к ООП.

Подробнее – под катом.

What's this about

After working on different projects, I've noticed that every one of them had some common problems, regardless of domain, architecture, code convention and so on. Those problems weren't challenging, just a tedious routine: making sure you didn't miss anything stupid and obvious. Instead of doing this routine on a daily basis I became obsessed with seeking solution: some development approach or code convention or whatever that will help me to design a project in a way that will prevent those problems from happening, so I can focus on interesting stuff. That's the goal of this article: to describe those problems and show you that mix of tools and approaches that I found to solve them.

Dependency Injection — это часто используемая техника в объектно-ориентированном программировании, предназначенная для уменьшения связанности компонентов. При правильном применении, помимо достижения этой цели, она может привнести поистине магические качества вашим приложениям. Как и любая магия, эта техника воспринимается как набор заклинаний, а не строгий научный трактат. Это приводит к неверному толкованию явлений и, как следствие, неправильному использованию артефактов. В своём авторском материале я предлагаю читателю шаг за шагом, кратко и по сути, пройти логический путь от соответствующих основ объектно-ориентированного дизайна до той самой магии автоматического внедрения зависимостей.

Многие программисты считают, что компиляторы — это волшебные «чёрные ящики», на вход в которые можно подать хаотичный код, а на выходе получить красивый оптимизированный двоичный файл. Доморощенные философы часто начинают рассуждать о том, какие фишки языка или флаги компилятора следует использовать, чтобы раскрыть всю мощь магии компилятора. Если вы когда-нибудь видели кодовую базу GCC, то и в самом деле могли поверить, что он выполняет какие-то волшебные оптимизации, пришедшие к нам из иных миров.

Тем не менее, если вы проанализируете результаты работы компиляторов, то узнаете, что они не очень-то хорошо справляются с оптимизацией вашего кода. Не потому, что пишущие их люди не знают, как генерировать эффективные команды, а просто потому, что компиляторы способны принимать решения только в очень малой части пространства задач. [В своём докладе Data Oriented Design (2014 год) Майк Эктон сообщил, что в проанализированном фрагменте кода компилятор теоретически может оптимизировать лишь 10% задачи, а 90% он оптимизировать не имеет никакой возможности. Если бы вам интересно было узнать больше о памяти, то стоит прочитать статью What every programmer should know about memory. Если вам любопытно, какое количество тактов тратят конкретные команды процессора, то изучите таблицы команд процессоров]

Чтобы понять, почему волшебные оптимизации компилятора не ускорят ваше ПО, нужно вернуться назад во времени, к той эпохе, когда по Земле ещё бродили динозавры, а процессоры были чрезвычайно медленными. На графике ниже показаны относительные производительности процессоров и памяти в разные годы (1980-2010 гг.). [Информация взята из статьи Pitfalls of object oriented programming Тони Альбрехта (2009 год), слайд 17. Также можно посмотреть его видео
(2017 год) на ту же тему.]