В этой статье я вернусь к теме радиации, затронутой в своем посте о счетчике Гейгера.

… В конце восьмидесятых, начале девяностых годов люди часто ходили на рынок с дозиметром, выбирая с его помощью «чистые», как они думали, овощи и фрукты. Иногда и сейчас в тематических пабликах и форумах встречается вопрос: какой дозиметр купить, чтобы ходить на рынок за продуктами. И если в сообществе есть компетентные люди, они дадут правильный ответ: никакой. И объяснят, что дозиметром радиоактивность продуктов питания обнаруживается только при уровнях, многократно превышающих предельные, дозиметр не отличит безвредную активность калия-40 от эквивалентной по показаниям дозиметра, но убийственной при регулярном потреблении активности стронция-90, а альфа-активные и очень радиотоксичные плутоний с америцием и вовсе не увидит, а для оценки пригодности продукта к употреблению необходимо исследование в специальной лаборатории.

Перевод статьи Andrew Hobden "Pretty State Machine Patterns in Rust". Ссылка на оригинал в конце.

Последнее время я много размышлял о шаблонах проектирования и приемах, которые мы используем в программировании. Это и в самом деле прекрасно — начать исследовать проект и видеть знакомые шаблоны и стили, которые ты уже не раз встречал. Это облегчает понимание проекта и дает возможность ускорить работу.

Иногда ты работаешь над новым проектом и понимаешь, что тебе нужно сделать что-то также, как ты делал это в прошлом проекте. Это может быть не часть функционала или библиотека, это может быть то, что нельзя обернуть в изящный макрос или маленький контейнер. Это может быть просто шаблон проектирования или структурная концепция, которые хорошо решают проблему.

Один интересный шаблон, часто применяемый к таким проблемам — "Конечный автомат". Предлагаю потратить немного времени, чтобы понять, что именно имеется ввиду под этим словосочетанием, и почему же это так интересно.

В конце июля 2016 года в корпоративном блоге Uber появилась поистине историческая статья о причинах перехода компании с PostgreSQL на MySQL. С тех пор в жарких обсуждениях этого материала было сломано немало копий, аргументы Uber были тщательно препарированы, компанию обвинили в предвзятости, технической неграмотности, неспособности эффективно взаимодействовать с сообществом и других смертных грехах, при этом по горячим следам в Postgres было внесено несколько изменений, призванных решить некоторые из описанных проблем. Список последствий на этом не заканчивается, и его можно продолжать еще очень долго.

Наверное, не будет преувеличением сказать, что за последние несколько лет это стало одним из самых громких и резонансных событий, связанных с СУБД PostgreSQL, которую мы, к слову сказать, очень любим и широко используем. Эта ситуация наверняка пошла на пользу не только упомянутым системам, но и движению Free and Open Source в целом. При этом, к сожалению, русского перевода статьи так и не появилось. Ввиду значимости события, а также подробного и интересного с технической точки зрения изложения материала, в котором в стиле «Postgres vs MySQL» идет сравнение физической структуры данных на диске, организации первичных и вторичных индексов, репликации, MVCC, обновлений и поддержки большого количества соединений, мы решили восполнить этот пробел и сделать перевод оригинальной статьи. Результат вы можете найти под катом.

Сразу хочу сказать, что в статье я не буду описывать как надо работать с Data Provider-ом. Это можно найти и в документации и в многочисленных статьях в интернете.
Здесь я расскажу про шаблоны проектирования Domain Model, Singleton, Repository, про подход Behavior Driven Development (BDD) и как я их использовал в своей программе.

Шаблон Domain Model используется в тех случаях когда разработка ведется от предметной области, в таких случаях есть понятная предметная область и ее термины просто воплощаются в байтах.

Например, в моей программе предметная область состоит из данных расписания, заданного в виде нескольких будильников, для будильника можно задать дни недели и время, а также признак «будильник включен». Так же есть несколько алгоритмов, например получить будильник, который сработает следующим и дату и время его срабатывания. Поскольку будильник может дремать, получается что у одного будильника есть несколько срабатываний с разными действиями: первое срабатывание, дремание, и последнее дремание, когда кнопка дремать уже не доступна. Поэтому есть еще алгоритм поучения ближайшего абсолютного времени и действия.
Так же есть алгоритмы для создания нового будильника и редактирования/удаления существующих.

То есть в моей предметной области есть данные в виде нескольких будильников и несколько алгоритмов, которые реализуют логику предметной области.

Почему я вообще решил использовать этот шаблон проектирования. В альтернативу я бы мог сделать отдельный класс, который создает/редактирует будильники и сохраняет их в БД, а алгоритмы вычисления ближайшего будильника можно было сделать в другом классе.

Во-первых, в терминах предметной области мы работаем с одним списком будильников, в него же добавляем новые будильники и его же спрашиваем о том какой будильник следующий. То есть это удобно выглядит с точки зрения инкапсуляции данных и алгоритмов. Такая модель удобнее для восприятия человеком.

Во-вторых, в таком случае, когда я тестирую модель я могу протестировать обычное поведение пользователя. Например создать будильник, задать ему расписание, проверить что модель выдает правильное следующее время, потом я добавляю новый будильник, а старый отключаю и проверяют что и на этот раз время следующего срабатывания правильное.

Такой подход называется Behavior Driven Development. Его достоинство в том, что я могу тестировать модель в терминах предметной области, то есть в модульных тестах я имитирую обычное поведение пользователя. Благодаря тому, что это реализовано через механизм модульных тестов, я перед каждым релизом могу эти тесты прогнать и быть уверенным, что моя программа программа нормально отрабатывает основные действия пользователя.

Если бы я использовал отдельный класс для редактирования/сохранения будильников и отдельный класс для вычисления ближайшего будильника, то я конечно бы протестировал их по отдельности, но не смог бы проверить их вместе и не смог бы проверить основные действия пользователя.

Анти-паттерны — полная противоположность паттернам. Если паттерны проектирования —
это примеры практик хорошего программирования, то есть шаблоны решения определённых задач. То анти-паттерны — их полная противоположность, это — шаблоны ошибок, которые совершаются при решении различных задач. Частью практик хорошего программирования является именно избежание анти-паттернов. Не надо думать, что это такая непонятная теоретическая фигня — это конкретные проблемы, с которыми сталкивался практически каждый разработчик. Кто осведомлен, тот и вооружён! Рассмотрим же несколько расрпотранённых анти-паттернов в программировании.

Большинство литературы посвященной паттернам в ООП (объектно-ориентированном программировании), как правило, объясняются на примерах с самим кодом. И это правильный подход, так как паттерны ООП уже по-умолчанию предназначаются для людей, которые знают что такое программирование и суть ООП. Однако порой требуется заинтересовать этой темой людей, которые в этом совершенно ничего не понимают, например «не-программистов» или же просто начинающих «компьютерщиков». Именно с этой целью и был подготовлен данный материал, который призван объяснить человеку любого уровня знаний, что такое паттерн ООП и, возможно, привлечет в ряды программистов новых «адептов», ведь программирование это на самом деле очень интересно.
Статья предназначена исключительно для новичков, так что «старожилы» ничего нового для себя не узнают. В основном статья описывает известные паттерны из книги «Приемы объектно-ориентированного программирования. Шаблоны проектирования.», но более популярным и простым языком.

Mimesis — это библиотека для языка программирования Python, которая помогает генерировать фиктивные данные для различных целей. Библиотека написана с использованием средств, включенных в стандартную библиотеку языка Python, потому не имеет никаких сторонних зависимостей. На данный момент библиотека поддерживает 30 языковых стандартов (в числе которых и русский) и более 20 классов-провайдеров, предоставляющих разного рода данные.

Возможность генерировать фиктивные, но в то же время валидные данные бывает очень полезна при разработке приложений, которые подразумевают работу с базой данных. Ручное заполнение базы данных представляется довольно затратным по времени и трудоемким процессом, который выполняется как минимум в 3 этапа — это:

1. Сбор необходимой информации.
2. Постобработка собранных данных.
3. Программирования генераторов данных.

Эта непростая задача по-настоящему усложняется в тот момент, когда требуется сгенерировать не 10-15 пользователей, а 100-150 тысяч пользователей (или иного рода данные). В этой и двух последующих статьях мы постараемся обратить ваше внимание на инструмент, который в разы упрощает процесс генерации тестовых данных, начальной загрузки базы данных и тестирования в целом.

Поговорим немного об управлении временем. Об этом много пишут, но это как раз говорит о том, что тема очень востребована и полезна. Статья объединяет в себе методики Стивена Кови и Марка Форстера. Эти две методики оказались безумно полезными и на удивление эффективными. Пригодятся всем, кто ощущает завал делами и не успевает жить.

Наиболее распространенным методом аутентификации является аутентификация с использованием cookie файлов. Более современный метод аутентификации основан на использовании JSON Web Token (дословно: вэб маркер в формате JSON) и он быстро набирает популярность. В этой статье мы сосредоточимся на нем.

Что такое JSON Web Token?

На самом деле маркеры довольно просты. Представьте себе маркер как ключ в виде карточки, с помощью которого вы каждый день заходите в офис. Когда вас взяли на работу в компанию, вы подтвердили свою личность (логин), предоставив набор учетных данных, таких как водительские права или номер социального страхования. В обмен на эти данных вам выдали ключ (маркер), который разрешает вам находиться в здании. Если бы вы решили уйти с работы или вас уволили (вышли из системы), компания может просто отключить ключ. Конечно, этот ключ может остаться у вас в кармане, но он не даст вам ничего хорошего.

JSON Web Token – это простой маркер в специальном формате. Пока формат не стандартизован, но многие уже используют одну из его реализаций (JWT).

JWT (произносится как jot) состоит из трех частей:

• Заголовок
• Полезная нагрузка
• Подпись

Давайте рассмотрим каждую из них, прежде чем углубимся в реализацию.

Разработал и запустил на домене quickpong.com онлайн версию игры Pong. В игре (by design) реализован только режим мультиплейера, то есть игра идет не против искусственного интеллекта, а против другого человека.

Игра представляет из себя клиент-серверное приложение, серверная часть написана на питоновском фреймворке Twisted, клиентская — на флэшовом фреймворке FlashPunk.

Это мой первый опыт разработки асинхронного сетевого приложения, способного обслуживать тысячи одновременных подключений. Далее я расскажу о том, как эта программа работает, с какими проблемами мне пришлось столкнуться при разработке, какие идеи я хотел реализовать и что в итоге осталось нереализованным. Возможно, мой опыт окажется для кого-нибудь полезным.

Столкнувшись с существенными потерями производительности на использовании django orm, я стал искать выход из положения, рассматривая разные способы использования orm. Что у меня получилось — смотрите подкатом.

Недавно я запустил сайт backgrounddating.com и написал об этом здесь, на Хабрахабре. Разумеется, я уже тогда рассказал о некоторых технических деталях реализации этого проекта, но об одной из возможностей сайта я бы хотел написать отдельно, тем более, что документации (как на русском, так и на английском) на эту тему в Интернете пока что довольно мало. Итак, речь пойдёт о чате в реальном времени между двумя пользователями. Задача состоит в том, чтобы любой пользователь мог отправлять другим пользователям сообщения, и, если у получателя сообщения открыт чат с этим пользователям, то он сразу же видел входящие сообщения (а в ином случае он мог прочитать сообщения позже: то есть при открытии чата загружается история последних сообщений).

Если вам нужно, чтобы пользователи могли общаться не только вдвоём, а группами из любого количества человек, то сделать это можно почти что элементарно: описанная реализация, по сути, рассчитана на такое расширение функциональности.

Сразу уточню, что это не единственный способ реализовать подобное. Вы можете использовать другой асинхронный веб-сервер (например node.js), можете использовать другую очередь сообщений (или вообще её не использовать, если вам подходят особенности такого варианта: с пользователями одного канала обязательно общается один и тот же worker веб-сервера). Я даже не утверждаю, что этот вариант самый лучший (но в данном случае он подошёл лучше всех). В конце концов, мы здесь вообще не будем рассматривать костыли (long polling, Flash) для старых браузеров (а это почти все версии IE, например), не поддерживающих веб-сокеты, и даже не будем рассматривать возможность подключаться из тех браузеров, которые уже поддерживают протокол WebSocket, но не стандартизированную версию (RFC 6455), а одну из устаревших. О том, как можно включить поддержку устаревшей версии «draft 76» (она же «hixie-76»), смотрите в документации Tornado.

Привет Хабр! Пару месяцев назад я захотел провести тестирование производительности некоторых сетевых фреймворков, c целью понять насколько большая разбежка между ними. Надо ли использовать Node.js там, где хотелось бы Python с Gevent или нужен Ruby с его EventMachine.



Я хочу обратить ваше внимание на то, что эти материалы не являются руководством к выбору фреймворка и могут содержать спорные моменты. Я вообще не собирался публиковать результаты этого исследования, но когда они попадались мне на глаза я ловил себя на мысли, что это может быть кому-нибудь полезно. Теперь я начну забрасывать вас графиками.