В этой части мы перестаём говорить о простом и приятном и начинаем говорить о трудном. Переменные в Ansible: scope, precedence, рекурсивная интерполяция. Для тех, кто дочитает до конца, маленький бонус: упрощённая таблица приоритетов, с которой можно жить. Предыдущие части: 1, 2.

Обычно рассказ про переменные в Ансибл начинают с чего-то очень простенького, что создаёт у читателя иллюзию, что переменные в Ансибл — это как в любом другом языке программирования. Мутабельные или немутабельные, локальные и глобальные. Это не так.

Это не так.

У Ансибла возникла уникальная модель переменных (модель памяти?), которую надо учить с нуля. И рассматривать мы её начнём с того места, где значения используются (обычно переменные Ансибла рассматривают с того места, откуда они появляются). Почему? Потому что при рассказе в этом направлении у нас образуется направленный граф, который куда легче уложить в голову.

Обратите внимание — я сказал "значения", потому что "переменные" — это всего лишь имена к значениям. У переменных свой глубокий внутренний мир, и про него во второй части.

Автоматизация рабочего процесса Java-проекта с помощью модифицированной модели ветвления Gitflow

Ключевые выводы

• Gitflow — это совместная модель ветвления, которая пытается использовать мощность, скорость и простоту ветвления Git. Этот метод хорошо работал в ситуации, которую мы описываем здесь, но другие отмечали, что использование Gitflow сопряжено со своими проблемами.
• Документация по использованию Gitflow в размещения в источнике информации в лучшем случае является нечеткой.
• Функции изолированы внутри ветвей. Вы можете управлять своими собственными изменениями функций изолированно. Этот подход отличается от разработки на основе магистралей, когда каждый разработчик фиксируется в основной ветке не реже одного раза в 24 часа.

• Разделение функций с использованием изолированных ветвей позволяет вам решить, какие функции включать в каждый релиз. Компромисс здесь может заключаться в сложных слияниях.

Я делаю много ревью для чужого кода на Ансибл и много пишу сам. В ходе анализа ошибок (как чужих, так и своих), а так же некоторого количества собеседований, я понял основную ошибку, которую допускают пользователи Ансибла — они лезут в сложное, не освоив базового.

Для исправления этой вселенской несправедливости я решил написать введение в Ансибл для тех, кто его уже знает. Предупреждаю, это не пересказ манов, это лонгрид в котором много букв и нет картинок.

Ожидаемый уровень читателя — уже написано несколько тысяч строк ямла, уже что-то в продакшене, но "как-то всё криво".

[ english version ]
Периодически проверяя нет ли реализации того или иного стандартного алгоритма в jdk, пришла мысль составить подобный обзор. Также интересны были причины наличия/отсутствия многих известных структур данных.
Формат обзора — только ключевые свойства и особенности структур и алгоритмов в составе jdk, подробности и детали — расписаны в javadoc или легко найти в исходниках.
Надеюсь на конструктивную критику и коллективный разум если что упустил.
Хватит вступлений, итак, давайте рассмотрим что включает в себя текущий jdk 7 и почему.

21 июля в наших соцсетях прошел стрим с Андреем Евсюковым, заместителем CTO в Delivery Club. Андрей рассказал, как устроен фреймворк найма в DC и поделился несколькими секретами, как его оптимизировать, чтобы он работал, как часы. Делимся с вами расшифровкой и записью эфира.

(прим. переводчика: времена жизни (lifetimes) — это одна из самых запутанных вещей в Rust, которая часто вызывает затруднение у новичков, даже несмотря на официальную документацию. Разъяснения по отдельным аспектам времён жизни есть, но они все разбросаны по разным источникам и ответам на Stack Overflow. Автор статьи собрал в одном месте и разъяснил множество связанных с временами жизни вопросов, что и делает эту статью столь ценной (я и сам почерпнул новое для себя отсюда). Я решил перевести её, чтобы дать возможность прочитать её тем, кто не владеет английским в достаточной степени, чтобы свободно читать оригинал, а также для того, чтобы повысить известность этой статьи среди русскоязычного Rust-сообщества)

19 мая 2020 г. · 37 минут · #rust · # lifetimes

Часть дел мы делаем потому, что должны их сделать. Мы должны заработать денег, должны казаться лучшими, должны, в конце концов, перевести очередную бабушку через дорогу и помыть посуду. При этом мы не спрашиваем себя, точно ли это то, что нам нужно? Это наша настоящая цель? Мы это делаем, держа в голове мысль, как бы поскорее закончить, чтобы заняться чем-то другим. Подобные дела рано или поздно приводят человека сначала к постоянному стрессу, а затем — к выгоранию.


Альфрид Лэнгле (фото: Артем Лапшин, discours.io)

Как предотвратить выгорание и как помочь себе, если это уже с вами произошло? Об этом была лекция доктора медицинских и философских наук Альфрида Лэнгле, которую он недавно прочел в НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге.

Жил-был технический директор. Он жил долго и счастливо. И пригласили его на интересный и перспективный проект. Владельцы бизнеса размахивали руками, поднимая сквозняк в помещении — и рисовали маркерами прямо на оконных стёклах счастливое будущее, масштабность задачи, нули после первой цифры в зарплате. Звучит, как сказка.

Но я непросто так отметил, что техдир жил долго и счастливо. Потому что это был опытный техдир — и он знал, во что превращаются сказки, если из светлого зала из слоновой кости стейкхолдеров перейти в помещение, где стучат клавиатуры, кофе-аппарат перегревается от натуги, периодически доносится непереводимая игра слов обсценной лексики и сидят разработчики.

Техдир пришёл к ним, поздоровался и спросил: «Ребята, скажите честно, какой аццкий зверь меня ждёт в этом проекте? Потому что стейкхолдеры рассказали только о единорогах с радужными хвостами и розовых пони? Legacy, да?»

«Legacy, ...», — грустно ответили разработчики.

Сказка закончилась. Началась работа — и непростые решения.

В этой заметке в стиле «мысли вслух» автор хотел бы сравнить WSL первой и второй версии, благо опыт общения имеется.

После завершения интернет-голосования, которое закончилось удивительно хорошо, меня и многих людей долго не покидало чувство того, что в России просто не может что-то пройти так хорошо. Сейчас можно расслабиться — реальность не подкачала и мы увидели двойное безумие: как с точки зрения архитектуры решения, так с точки зрения криптографии.

Кстати, Минкомсвязь до сих пор исключает ЛЮБУЮ возможность утечки паспортных данных избирателей

Между тем распределение серий паспортов выглядит вот так:



Давайте воспроизведем события и попробуем понять как всего этого можно было избежать

Вся отличная визуализация данных начинается с хороших, чистых данных. Большинство людей считают, что сбор больших данных будет трудной работой, но это просто неправда. На сайте доступны тысячи бесплатных наборов данных, готовых для анализа и просмотра любым пользователем. Здесь мы собрали 70 источников свободных данных к 2020 году на правительство, преступности, здравоохранения, финансовых и экономических данных, маркетинга и социальных сетей, журналистики и средств массовой информации, недвижимости, каталог, обзор бизнеса, и многое другое.

Пару лет назад друзья скинули очень забавный комикс под названием “Сова — эффективный менеджер”. Я посмеялась, подумала, что смешно, такого же не бывает, как классно утрированы ситуации. Но очень скоро этот комикс стал моей реальностью — в нашей команде появился он: “эффективный” менеджер, и стало не до смеха.

Итак, с этого момента начинается вызов для продакт/проджект менеджера и команды. В ходе этой истории все стороны понесли огромные потери: и инвестор, и продукт, и команда. Но главное, что из подобных ситуаций выход есть, а масштабы бедствия можно локализовать и сократить.

Анализ больших данных в Python переживает эпоху возрождения. Она началась с библиотеки NumPy. Эта библиотека, кстати, является одной из составных частей тех инструментов, о которых пойдёт речь в этом материале. В 2006 году тема обработки больших данных постепенно набирала обороты, этот процесс ускорился с появлением Hadoop. Потом появилась библиотека pandas со своими структурами данных DataFrame, которые обычно называют просто «датафреймами». В 2014 году большие данные стали мейнстримом, в этом же году появилась платформа Apache Spark. В 2018 году вышла библиотека Dask и другие средства для анализа данных в Python.



Каждый месяц мне попадаются новые инструменты для анализа данных в Python, которые мне очень хочется освоить. Потратив час-другой на их изучение, можно, в долгосрочной перспективе, сэкономить немало времени. Кроме того, важно следить за тем новым, что происходит в интересующей тебя сфере технологий. Возможно, вы полагаете, что эта статья будет посвящена библиотеке Dask. Но это не так. Сегодня я расскажу вам об одной недавно обнаруженной мной Python-библиотеке, о которой стоит знать тем, кто занимается анализом данных.

В этой статье я расскажу о шести инструментах, способных значительно ускорить ваш pandas код. Инструменты я собрал по одному принципу — простота интеграции в существующую кодовую базу. Для большинства инструментов вам достаточно установить модуль и добавить пару строк кода.

Последний год я так или иначе пишу приложения на Flutter для iOS и Android. До этого у меня был и есть 5 летний опыт работы с Xamarin. Это были замечательные 5 лет. Благодаря Xamarin и моей любви к этому фреймворку я, в принципе, перешел в стан разработчиков, этот инструмент помог заработать мне немалых денег, знаний и найти замечательных коллег. Так почему же сейчас я пишу на Flutter? Короткий ответ, потому что Flutter покрывает все потребности кросс-платформенной разработки.

Немного истории

Поправьте меня если я не прав, но 2009 год был во многом ключевым для мобильной разработки в целом и кроссплатформенной разработки в частности. В 2009 вышел iPhone 3gs, который позволял запускать сторонние приложения из AppStore. Впервые эта возможность появилась в годом ранее в iPhone 3g, но по настоящему массовым, «народным» айфоном стал 3gs. Опять же, годом ранее, в сентябре 2008 Android был представлен публике и в 2009 многие производители телефонов стали пробовать Android для своих новый моделей телефонов. Весной 2009 компания Nitobi представила PhoneGap — новый фреймворк для создания кроссплатформенных приложений на основе HTML5, CSS и JS. В том же году, в сентябре компания Ximian выпустила MonoTouch, который позволял писать iOS приложения с использованием Mono и C#. В том же 2009, в декабре, компания Rovio Entertainment выпустила игру для iOS и, на минуточку, Maemo, которая во многом положила начало индустрии мобильных игр — Angry Birds. Последний пример здесь не случайно.

Преамбула: волею судьбы из мира академической науки (медицины) я попала в мир информационных технологий, где мне приходится использовать свои знания о методологии построения эксперимента и стратегиях анализа экспериментальных данных, однако, применять новый для меня стек технологий. В процессе освоения этих технологий я сталкиваюсь с рядом трудностей, которые пока, к счастью, удается преодолевать. Возможно, этот пост будет полезен тем, кто также только начинает работу с проектами Apache.

Итак, к сути. Вдохновившись статьей Юрия Емельянова о возможностях Apache Airflow в области автоматизации аналитических процедур, мне захотелось начать использовать предлагаемый набор библиотек в своей работе. Тем, кто еще совсем не знаком с Apache Airflow, может быть интересна небольшая обзорная статья на сайте Национальной библиотеки им. Н. Э. Баумана.

Поскольку обычные инструкции для запуска Airflow, судя по всему, не применяются в среде Windows, а использовать для решения данной задачи докер в моем случае было бы избыточно, я начала поиск других решений. К счастью для меня, я оказалась не первой на этом пути, поэтому мне удалось найти замечательную видео-инструкцию по установке Apache Airflow в Windows 10 без использования докера. Но, как это часто и бывает, при выполнении рекомендуемых шагов, возникают трудности, и, полагаю, не только у меня. Поэтому я хотела бы рассказать о своем опыте установки Apache Airflow, возможно кому-то это сэкономит немного времени.

Дисклеймер:

Я не программирую с трёх лет, не знаю наизусть Кнута, не являюсь призёром олимпиад по информатике и чемпионатов по спортивному программированию, не училась в MIT. У меня за плечами образование по информатике и 6 лет опыта в коммерческой разработке. И до недавнего времени я не могла пройти дальше первого технического скрининга в IT-гиганты из FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google и подобные), хотя предпринимала несколько попыток. 

Но теперь всё изменилось, я получила несколько офферов и хочу поделиться опытом, как можно к этому прийти. Речь пойдёт о позиции Software Engineer в европейских офисах перечисленных компаний.

В операционных системах Windows поддерживаются различные объектные инфраструктуры. Для доступа к ним можно использовать интерфейсы прикладного программирования (API), но разработка полноценных приложений не всегда оправдана. В PowerShell существуют специальные командлеты, позволяющие обращаться к объектам .NET, COM, WMI (CIM) и ADSI в интерактивном режиме. В четвертой части цикла мы изучили основы с упором на классы .NET Core, а сейчас хотим углубить тему и разобрать особенности взаимодействия PowerShell с внешними объектами.

Предварительные требования

Прежде чем начать, убедитесь, что ваша система имеет примерно следующую конфигурацию:

• Windows 10 Version 1803 Build 1734 и выше
• Ubuntu for WSL 16.0.4 LTS или что-то в этом роде (ваша версия может немного отличаться)

Важно, чтобы версия и сборка Windows были не ниже того, что здесь указано. Дело в том, что, начиная с этих цифр, в ядро Windows ​​WSL были внесены принципиальные изменения, которые позволяют использовать cgroups (control groups — в 2008 году добавлены в ядро Linux). А они необходимы Docker’у для управления ресурсами вашей системы в контейнерах.

Добрый день!

Не так давно вышла новая Java 14. Среди многих интересных фич меня заинтересовала одна, а именно упаковщик jpackage (пока в инкубаторе).

Смысл этой фичи в том, чтоб взять наше приложение, все зависимости и рантайм, и собрать один установочный файл, который легко распространять, устанавливать и запускать.

Описание, как пользоваться инструментом, есть в статье.

Поиграв с упаковщиком, мне захотелось попробовать внедрить его на своем pet-проекте.