По состоянию на июль 2014 года Python вышел на 1-е место в программах начального обучения программированию в университетах США, пишет журнал Communication of the ACM.



27 из 39 крупнейших факультетов программирования (69%) в университетах предлагают курсы обучения на Python по программам CS0 или CS1 (introductionary courses). Ситуация изменилась в последние три года. В частности, недавно на Python перевели вводные курсы программирования Массачусетский технологический институт и Калифорнийский университет в Беркли.

Примечание: первоначально эта статья была написана для сайта Fuel Your Coding back в мае 2010 года. К сожалению, этот сайт сейчас не работает, поэтому я публикую статью здесь, чтобы сохранить её для потомков. Я собирался обновить её, учитывая последние веяния, но решил оставить так, как она была написана. Те части, что подустарели, могут показаться немного смешными, но да ладно. Получайте удовольствие…

Наиболее очевидным способом повысить качество своего программирования является писать больше программ. Каждый знает это. Однако другой способ, который, я уверен, улучшит ваше программирование, — совершенно противоположный. Изложу это так ясно, как смогу.

Если вы желаете резко поднять ваше умение программировать, необходимо… читать код, написанный другими программистами.

Вы можете верить в это, можете не верить. Ваше право. Но если вы готовы рискнуть, то, уверен, вы будете вознаграждены за потраченное время.

В этой статье я хотел бы помочь вам в выборе того, что именно читать, и дать практические советы по такому чтению. Если вы уже и так читаете другие программы, то, может быть, вы найдёте здесь что-нибудь, что позволит получить больше от ваших усилий. Если же вы не читаете коды других разработчиков, то вы просто обязаны заняться этим.

Ознакомившись с опытом различных преподавателей по обучению школьников основам программирования, в том числе и на Хабре, я решил добавить и свои 5 копеек. Работая в школе уже 4-й год, два года из них пытаюсь заниматься со школьниками техническим творчеством. Все начиналось с радиоточки и внутришкольного радио.

Сегодня исполняется 10 лет Школе анализа данных Яндекса. Девять лет назад я в неё поступил, семь лет назад выпустился и в том же 2010 году, 21 июля, я стал сотрудником ООО «Яндекс».

С тех пор мы все сильно изменились: и я, и Яндекс, и ШАД. Но есть несколько уроков, которые я вынес из стен Школы, которые до сих пор оказываются для меня актуальными и вряд ли перестанут быть таковыми.


Изначально я написал этот пост в личном канале медиума, но затем коллеги убедили меня, что имеет смысл поделиться им с Хабром. Возможно, текст получился слишком высокопарным, но такая уж штука юбилей, что без толики высокопарности не получается.

Ограниченность знания

Поступал я в Школу, только-только закончив третий курс кафедры прикладной математики МЭИ. Вообще-то тогда говорили, что создатели Школы рассчитывают на выпускников-бакалавров — то есть выпускников четвёртого курса. Так что я изрядно рисковал.

Нью-йоркский стартап Codecademy, желающий научить мир программировать, решил начать международную экспансию и запустил пять локальных версий, в том числе русскую.

Это стало возможным благодаря получению 10 млн долларов венчурного финансирования от Kleiner Perkins, Index Ventures, Union Square Ventures, Юрия Мильнера и Ричарда Брэнсона, сообщает TechCrunch.

Сервис помогает научиться программировать всем тем, кто хочет основать собственные технологические компании, не имея необходимых технических навыков. Новые пользователи, работая над наборами уроков от других пользователей, учатся писать простые функции и создавать более сложные задачи и решения.

Когда я вижу друзей, которые вкалывают в два раза больше, а зарабатывают в четыре раза меньше, каждый раз начинается разговор:
— А ты бы не хотел поработать программистом? Ты же реально умный. Может ты просто не на своем месте?

В результате я переучиваю своих друзей и знакомых на программистов. Весь процесс занимает от двух до трех месяцев. 25 уроков по 4 часа. Потом все смогли устроиться программистами.
Эта статья не о том, как надо учить, скорее просто описание процесса, который работает.

В настоящее время активно развивается система дистанционного обучения, теперь уже не является проблемой получение полноценного образования практически по любому предмету дистанционно. Онлайн-обучение имеет ряд преимуществ – обучение в индивидуальном темпе, свобода и гибкость, доступность, социальное равноправие. В сети появляется все больше сервисов, помогающих получать новые знания.

Статья содержит перечень ресурсов для онлайн-обучения, представляющих интерес преимущественно для программистов.

Вольный перевод списка из довольно удачных способов для повышения своего уровня, как программиста.

Напишем эту алгоритмическую игру [1] так, чтобы извлечь из неё максимальную образовательную пользу в области алгоритмов, языка Javascript, хорошего стиля программ, умения оптимизировать код. Центральным местом обсуждения будет не игра, а код, способы реализации, оптимизация.

Неоднократно встречалось в литературе и статьях мнение, что эту игру знает каждый программист и что почти каждый пробовал её программировать. Например, разные авторы писали, что через неё изучают новые для них языки программирования.

Недавно проведённый на Хабре опрос [3] показал реальную картину — 20% программистов написали когда-либо её работающую реализацию, а порядка 10% о ней не слышали. Что ж, тем интереснее будет оставшимся 80% узнать, что можно извлечь из реализации игры.

Началось все года 4 назад когда во время рабочего дня у меня обчистили квартиру. Попасть домой через дверь после этого уже не удалось из-за поврежденного замка. Неприятное событие заставило задуматься о безопасности жилища. И это лишь одна из причин для мониторинга и автоматизации квартиры. Как часто прийдя на работу (а то и уезжая или улетая куда-либо) вы сомневались выключили ли перед уходом утюг, закрыли ли газ, воду ;-) Подбавим масла в огонь админам — спокойны ли вы что ваш старый БП в работающем системнике дома не чадит и не пылает!?) И что удаленно делать с девайсом, который «наглухо завис».

В этом посте я рассмотрю некоторые существующие на рынке решения, розничную стоимость доступного аппаратного обеспечения и способ как создать сигнализацию квартиры и некоторые из функций «умного дома» используя одноплатный компьютер Raspberry Pi

Предыстория

Во время очередной уборки был случайно выключен удлинитель, к которому были подключены работающие системный блок и монитор. Системный блок состоит из:

• материнская плата — ASRock B75 Pro 3
• процессор — Intel Core i5-3570
• блок питания — Corsair CX750M

После включения системник начал издавать пять противных писков, что вроде как соответствует неисправности процессора. Процессор, судя по Яндекс.Маркету, на данный момент стоит от 11000 руб. Покупать довольно накладно, а недорогой, но слабенький не хочется. В общем, немного испугался…

Порылся в интернете, выяснил, что точная причина неисправности может быть совсем другая. Это вселило небольшую надежду. Но надо как-то найти эту самую причину.

В первую очередь подключил другой старенький БП — комп не запускается.

Для дальнейших проверок принес домой автомобильный комп. Состав:

• материнская плата — ASRock B75M-ITX
• процессор — Intel Pentium G640T

Как хорошо, что компоненты оказались взаимозаменяемыми.

Вытащил из автомобильного компа процессор, вставил его в домашний — комп не запускается. Но появилась надежда, что процессор все таки цел, а неисправна материнка, которая немного дешевле (хотя новые на чипсетах не H61 и H67 — дефицит).

Далее домашний процессор вставил в автомобильный комп — комп заработал. Следовательно, процессор живой, а проблема в материнке. Начал грешить на BIOS (Winbond 25Q64BVAIG).

Вдохновленный несомненным успехом предыдущего поста (никто не написал, что статья неинтересная и не предназначена для Хабра — это уже успех, а многие люди прочитали, написали комментарии и дали советы по оформлению — еще больший успех, кстати, всем спасибо), решил продолжить делиться своими мыслями по поводу программирования МК. Сегодняшние заметки посвящены общим вопросам программирования в языке C, а именно работе с битовыми полями безотносительно к конкретным МК и средам программирования (хотя примеры и будут приводиться для конкретного CORTEX-M1 и IAR). Вроде бы тема не новая, но хотелось бы показать недостатки и достоинства разных методов. Итак, мы начинаем…

В данной публикации я поделюсь опытом о создании IoT устройства с ноля: от появления идеи и воплощении ее в «железе» до создания микропрограммы для контроллера и web-интерфейса для управления созданным устройством через сеть интернет.

До создания этого устройства я:

• Почти не разбирался схемотехнике. Только на уровне принципов работы
  резистора/транзистора… Я не имел никакого опыта в создании сколь-нибудь сложных схем.
• Никогда не проектировал печатных плат.
• Никогда не паял SMD компонент. Уровень владения паяльником был на уровне припаивания проводов и какого-нибудь реле.
• Никогда не писал таких сложных программ для микроконтроллера. Весь опыт был на уровне «зажги светодиод в Arduino», а контроллер ESP8266 я встретил впервые.
• Совсем немного писал на C++ для «большого брата», но это было более десятка лет назад и все давно забылось.

Конечно, опыт работы программистом (главным образом это Microsoft .NET) и системное мышление помогли мне разобраться в теме. Думаю, сможет и читатель этой публикации. Полезных ссылок и статей в интернете море. Самые, на мой взгляд интересные, и помогающие разобраться в теме, я привожу по ходу статьи.

Питон изумителен.

Удивительно, но это довольно неоднозначное заявление. Что я имею ввиду под “Питоном”? Может, абстрактный интерфейс Питона? Или CPython, распространенная реализация Питона (не путать с похожим по названию Cython)? Или я имею ввиду что-то совсем иное? Может, я косвенно ссылаюсь на Jython, или IronPython, или PyPy. Или может я отвлекся так сильно, что говорю о RPython или RubyPython (которые очень сильно отличаются).

Не смотря на схожесть в названиях указанных выше технологий, некоторые из них имеют совсем другие задачи (или, как минимум, работают совершенно иными способами)

При работе с Питоном я столкнулся с кучей таких технологий. Инструменты *ython. Но лишь недавно я уделил время, чтобы разобраться, что они собой представляют, как они работают и почему они (каждая по-своему) необходимы.

В этом посте я начну с нуля и пройдусь по разным реализациям Питона, а закончу подробным введением в PyPy, за которым, по моему мнению, будущее языка.

Все начинается с понимания того, чем на самом деле является “Питон”.

Пусть мы хотим вычислить десятимиллионное число Фибоначчи программой на Python. Функция, использующая тривиальный алгоритм, на моём компьютере будет производить вычисления более 25 минут. Но если применить к функции специальный оптимизирующий декоратор, функция вычислит ответ всего за 18 секунд (в 85 раз быстрее):


Дело в том, что перед выполнением программы интерпретатор Python компилирует все её части в специальный байт-код. Используя метод, описанный хабрапользователем SkidanovAlex, данный декоратор анализирует получившийся байт-код функции и пытается оптимизировать применяющийся там алгоритм. Далее вы увидите, что эта оптимизация может ускорять программу не в определённое количество раз, а асимптотически. Так, чем больше будет количество итераций в цикле, тем в большее количество раз ускорится оптимизированная функция по сравнению с исходной.

Эта статья расскажет о том, в каких случаях и каким образом декоратору удаётся делать подобные оптимизации. Также вы сможете сами скачать и протестировать библиотеку cpmoptimize, содержащую данный декоратор.

Специалисты по СУБД с сайта Oracle WTF заинтересовались, что же такое печатает в терминале юный хакер в фильме «Девушка с татуировкой дракона». По сюжету, это были запросы к базе данных полицейского отделения, с помощью которых она раскрыла убийства 40-летней давности.

Мы уже познакомились с устройством буферного кеша — одного из основных объектов в разделяемой памяти, — и поняли, что для восстановления после сбоя, когда содержимое оперативной памяти пропадает, нужно вести журнал предзаписи.

Нерешенная проблема, на которой мы остановились в прошлый раз, состоит в том, что неизвестно, с какого момента можно начинать проигрывание журнальных записей при восстановлении. Начать с начала, как советовал Король из Алисы, не получится: невозможно хранить все журнальные записи от старта сервера — это потенциально и огромный объем, и такое же огромное время восстановления. Нам нужна такая постепенно продвигающаяся вперед точка, с которой мы можем начинать восстановление (и, соответственно, можем безопасно удалять все предшествующие журнальные записи). Это и есть контрольная точка, о которой сегодня пойдет речь.

Контрольная точка

Каким свойством должна обладать контрольная точка? Мы должны быть уверены, что все журнальные записи, начиная с контрольной точки, будут применяться к страницам, записанным на диск. Если бы это было не так, при восстановлении мы могли бы прочитать с диска слишком старую версию страницы и применить к ней журнальную запись, и тем самым безвозвратно повредили бы данные.

Привет хабр — в этой статье я собираюсь поделиться своими успехами в освоении ПЛИС Altera Cyclone III. После мигания лампочками и игр со счетчиками — решил сделать что то более серьезное. Сделал я простейший VGA адаптер. Об основных его частях и пойдет речь. Статья больше ориентирована на начинающих, так как для опытных эта задача не составит труда, но для освоения, на мой взгляд — хорошая тренировочная задача. Эксперименты я свои провожу на отладочной плате Altera DE0. Описывать схему я буду на Verilog, Среда — Quartus II v 12.0. Итак — добро пожаловать под кат:

Приветствую Хабр. Не так давно здесь уже появлялись статьи на эту тему Verilog. Цифровой фильтр на RAM и Построение цифрового фильтра с конечной импульсной характеристикой. Хочу и я внести свой скромный вклад и представить вашему вниманию реализацию цифрового БИХ-фильтра на Verilog.

Если ещё 3-4 года назад решала автоматизация, то сегодня очередь за виртуализацией: доступные мощные рабочие станции уравнивают в потенциале транснациональных гигантов и малый бизнес. Рабочие станции — профессиональные компьютеры с комплексом технических и программных средств, предназначенных для решения определённого круга задач: мультимедиа (обработка изображений, видео, звука), САПР, ГИС, научно-технические расчеты, промышленные приложения и пр. В настоящее время ресурсы рабочей станции можно получать как облачный сервис. Он завоевывает популярность у все большего числа компаний за счёт простоты интеграции в ИТ-инфраструктуру и экономических преимуществ. Так что, пути назад нет, впереди одна только виртуальность? Давайте разберёмся.