Key promoter X

Использование сочетаний клавиш вместо мыши может значительно повысить производительность. С таким количеством функций, которые предлагает IDEA, это может быть пугающим и трудным для изучения всех быстрых клавиш. К счастью, есть плагин под названием Key Promoter X, который может вам помочь.

Идея проста: всякий раз, когда вы используете мышь для вызова команды в вашей IDE, появляется всплывающее окно, которое сообщает вам, каково сочетание клавиш для этого действия.

• Вышел JUnit 5.6. Добавлены any() и none(), чтобы запускать тесты без каких-то дополнительных тэгов, ReflectionSupport.findNestedClasses() может находить циклы в иерархии внутренних классов, TestExecutionSummary.Failure можно сериализовывать, и все в таком духе. Интересно, что если раньше ошибки логировали и прятали, то теперь в явном виде выбрасывают в ходе сканирования тестов (но можно вернуть старое поведение, установив параметр junit.platform.discovery.listener.default).

Некоторое время назад на Quora я отвечал на вопрос: как успевать записывать за лектором конспект по математике на LaTeX. Там я объяснил свой рабочий процесс по конспектированию в LaTeX с помощью Vim и Inkscape (для рисунков). Но с тех пор многое изменилось, так что я хочу опубликовать несколько постов в блоге с описанием нового процесса. Это первая из статей.

Я начал использовать LaTeX для конспектирования во втором семестре курса математики, и с тех пор написал более 1700 страниц. Вот несколько примеров, как выглядит конспект:

Позабыты хлопоты,
Остановлен бег,
Вкалывают роботы,
Счастлив человек!

Из фильма "Детство Терминатора" "Приключения Электроника"

Привет, сегодня мы снова поговорим о производительности. О производительности труда разработчиков.

Я расскажу о том, как средствами "Идеи" прокачать этот навык. Надеюсь, мои советы пригодятся вам, замечания и улучшения приветствуются. Поехали!

Раньше я боялся кэширования. Очень не хотелось лезть и выяснять, что это такое, сразу представлялись какие-то подкапотные люто-энтерпрайзные штуки, в которых может разобраться только победитель олимпиады по математике. Оказалось, что это не так. Кэширование оказалось очень простым, понятным и невероятно лёгким во внедрении в любой проект.



В данном посте я постараюсь объяснить о кэшировании так же просто, как это сейчас понимаю я. Вы узнаете о том, как внедрить кэширование за 1 минуту, как кэшировать по ключу, устанавливать время жизни кэша, и многие прочие штуки, которые необходимо знать, если Вам поручили закэшировать что-то в вашем рабочем проекте, и Вы не хотите ударить в грязь лицом.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Top 10 Most Common Spring Framework Mistakes» автора Toni Kukurin.

Spring, вероятно, один из самых популярных Java-фреймворков, а также могучий зверь для укрощения. Хотя его базовые концепции довольно легко понять, для того, чтобы стать сильным Spring разработчиком, нужно время и усилия.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных ошибок в Spring, особенно касающихся веб-приложений и Spring Boot. Как говорится на сайте Spring Boot, он навязывает представление о том, как должны быть построены промышленные приложения, поэтому в этой статье мы попытаемся продемонстрировать это представление и дать обзор некоторых советов, которые хорошо вольются в стандартный процесс разработки веб-приложений на Spring Boot.
Если вы не очень хорошо знакомы со Spring Boot, но все же хотели бы попробовать некоторые из упомянутых вещей, я создал репозиторий GitHub, сопровождающий эту статью. Если в любом месте статьи вы почувствуете что потерялись, я рекомендую склонировать репозиторий на локальный компьютер и поиграть с кодом.

Сегодняшние занятия учебного курса по React, перевод которого мы публикуем, посвящены продолжению работы над TODO-приложением и свойствам компонентов.



→ Часть 1: обзор курса, причины популярности React, ReactDOM и JSX
→ Часть 2: функциональные компоненты
→ Часть 3: файлы компонентов, структура проектов
→ Часть 4: родительские и дочерние компоненты
→ Часть 5: начало работы над TODO-приложением, основы стилизации
→ Часть 6: о некоторых особенностях курса, JSX и JavaScript
→ Часть 7: встроенные стили
→ Часть 8: продолжение работы над TODO-приложением, знакомство со свойствами компонентов
→ Часть 9: свойства компонентов
→ Часть 10: практикум по работе со свойствами компонентов и стилизации
→ Часть 11: динамическое формирование разметки и метод массивов map
→ Часть 12: практикум, третий этап работы над TODO-приложением
→ Часть 13: компоненты, основанные на классах
→ Часть 14: практикум по компонентам, основанным на классах, состояние компонентов
→ Часть 15: практикумы по работе с состоянием компонентов
→ Часть 16: четвёртый этап работы над TODO-приложением, обработка событий
→ Часть 17: пятый этап работы над TODO-приложением, модификация состояния компонентов
→ Часть 18: шестой этап работы над TODO-приложением
→ Часть 19: методы жизненного цикла компонентов
→ Часть 20: первое занятие по условному рендерингу
→ Часть 21: второе занятие и практикум по условному рендерингу
→ Часть 22: седьмой этап работы над TODO-приложением, загрузка данных из внешних источников
→ Часть 23: первое занятие по работе с формами
→ Часть 24: второе занятие по работе с формами
→ Часть 25: практикум по работе с формами
→ Часть 26: архитектура приложений, паттерн Container/Component
→ Часть 27: курсовой проект

Отличный способ освоить Python — учебный класс Python в Google Code University. Уроки для этого класса написал Ник Парланте из Стэнфорда, и прошедшие курс люди отмечают не просто высокое, а фантастически высокое качество уроков.

Курс включает в себя шесть видеолекций на Youtube, где Ник проводит обучение новичков-гуглеров и подробно рассказывает о разных хитростях и фичах Python. Некоторые видеолекции длиной до 50 минут.

Есть ещё скачиваемые задачки. Они довольно простые и созданы специально для начинающих. Курс идеально подходит для изучения Python программистами, имеющими опыт работы с другими языками программирования.

Некоторое время назад, в силу определенных причин, мне пришла в голову мысль о том, чтобы начать изучать какой-нибудь новый язык программирования. В качестве альтернатив для этого начинания я определил два языка: Java и Python. После продолжительного метания между ними и сопутствующих нытья и долбежки головой о стену (у меня с новыми языками всегда так — сомнения, раздумья, проблема выбора и т.д.), я все-таки остановился на Python. Окей, выбор сделан. Что дальше? А дальше я стал искать материал для изучения…

Серия статей «Основы Python»

I, Начало
II, Строки
III, Списки, кортежи, файлы
IV, Генераторы списков
V, Определение функций, основы
VI, Расширенное определение функций

Об основах языка Python в сжатой форме

Продвинутый уровень

Сила и красота декораторов Короткий экскурс в метапрограммирование.
Итерируем все и вся Специфика циклов в Питоне.
Как я учился работать с XML
Консервация объектов в Python Использование модуля Pickle.
Memoization в Python Оптимизация работы программ.
Простейшее рисование с помощью PIL
Regexp и Python: извлечение токенов из текста
Как писать маленькие приложения на python с графическим интерфейсом (библиотека Qt).

http://netsago.org/ru/docs/1/12/
Одеваем скрипты Python с помощью EasyGui (добавляем простой диалоговый интерфейс)

http://djbook.ru/
Учебник по Django (Python-фреймворк для веб-приложений)

Как выглядит трек обучения программированию на Python с нуля? С чего стоит начать? На чем сделать акцент? Как не потерять интерес?

Полгода я искал ответы на эти вопросы, тщательно исследуя предметную область. Я обнаружил много полезных советов. Особенно в заметке Василия Большакова и на Хекслете. Но мне не хватало структуры. Знания нарастали со всех сторон и превращались в кучу. Чтобы структурировать процесс обучения и оценить его масштаб, я собрал план.

Предисловие переводчика

Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.

• Часть 2
• Часть 3
• Часть 4

Введение

NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.