В этой части перевода серии материалов, которая посвящена Docker, мы поговорим о том, как оптимизировать размеры образов и ускорить их сборку. В прошлых материалах мы сравнивали образы Docker с пиццей, термины с пончиками, а инструкции файлов Dockerfile с бубликами. Сегодня же не будет никакой выпечки. Пришло время посидеть на диете.

→ Часть 1: основы
→ Часть 2: термины и концепции
→ Часть 3: файлы Dockerfile
→ Часть 4: уменьшение размеров образов и ускорение их сборки
→ Часть 5: команды
→ Часть 6: работа с данными

Для того чтобы разобраться с тем, о чём мы будем тут говорить, вам будет полезно освежить в памяти то, о чём шла речь в третьей части этой серии материалов. А именно, там мы говорили об инструкциях файлов Dockerfile. Знание этих инструкций и тех особенностей Docker, которые мы обсудим сегодня, поможет вам оптимизировать файлы образов Docker.

Всем привет. На днях возникла идея написать статьи про основы компьютерных сетей, разобрать работу самых важных протоколов и как строятся сети простым языком. Заинтересовавшихся приглашаю под кат.

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…

Обсуждая с различными людьми — в большинстве своём опытными разработчиками — классический труд «Приёмы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования» Гаммы, Хелма и др., я с изумлением встретил полное непонимание одного из базовых подходов ООП — различия классов и интерфейсов.

На StackOverflow часто задают вопросы, подробно освещённые в документации. Ценность их в том, что на некоторые из них кто-нибудь даёт ответ, обладающий гораздо большей степенью ясности и наглядности, чем может себе позволить документация. Этот — один из них.

Вот исходный вопрос:

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

Разработчики приложений на Java обычно не нуждаются в знании о байт-коде, выполняющемся в виртуальной машине, однако тем, кто занимается разработкой современных фреймворков, компиляторов или даже инструментов Java может понадобиться понимание байт-кода и, возможно, даже понимание того, как его использовать в своих целях. Несмотря на то, что специальные библиотеки типа ASM, cglib, Javassist помогают в использовании байт-кода, необходимо понимание основ для того, чтобы использовать эти библиотеки эффективно.
В статье описаны самые основы, от которых можно отталкиваться в дальнейшем раскапывании данной темы (прим. пер.).

Не так давно я отвечал на Хабровопрос по поводу того, что нужно знать, чтобы устроиться после ВУЗа программистом, после чего мне был задан вопрос в личку, а также Вконтакте, а что же собственно нужно в подробностях.
В данной статье я постараюсь рассказать, что должен знать молодой специалист, который ищет работу. Я немного разбираюсь в данном вопросе, т.к. год назад, после 3 курса, задался проблемой трудоустройства и успешно нашел свое место, которое смог совмещать с учебой. И я все еще помню о чем разговаривал на собеседованиях (которых было мало, но они были успешными).
Сразу стоит отметить, что данная статья не подходит тем, чья цель работать исключительно в так называемых Major Players (Google, Yandex, Microsoft и т.п.).
Кому интересно — добро пожаловать под кат (под катом вакансии для Москвы и Казани из комментариев, а также предложение о стажировки для Питера).

Можно прочитать много книг по базам данных, написать кучу приложений на аутсорс или для себя. Но при этом невозможно не наступить на грабли, при работе с действительно большими базами/таблицами особенно, когда downtime на большом проекте хочется свести к минимуму, а еще лучше совсем избежать. Вот здесь самые простые операции, как например изменение структуры таблицы может стать более сложной задачей. Наиболее интересные случаи, проблемы, грабли и их решения из личного опыта с которыми нам на проекте Pushwoosh пришлось столкнуться описаны под катом. В статье нет красивых картинок, зато есть много сухого текста.

Всем привет!
В июне Python Meetup исполнилось 2 года. Чтобы отметить это, мы собрались в субботу 27 июня и провели весь день вместе, общаясь и слушая доклады. Речь шла о:

• Оптимальном наименовании переменных
• Безопасном запуске чужого кода на своем компьютере
• Использовании Jenkins в тестировании игр
• Парном удаленном программировании
• Объектной подсистеме Python

Записи выступлений под катом. Хорошего просмотра!

Всем привет!
Сегодня я хочу поделится нашим опытом автоматизации тестирования веб-приложения с использованием Selenium WebDriver и фреймворка Behave.
Если интересно добро пожаловать под кат.

Доброго времени суток уважаемые хаброжители, меня зовут Юра, и сегодня я поведаю вам о проблемах высокотехнологичного отпрыска удалённой работы — фриланса, а именно о разработке мобильных, десктопных и вэб-приложений, вёрстке и дизайне. Работаю я в этой сфере достаточно недавно, буквально с 2008го, и опыта хорошего и плохого у меня накопилось достаточно много. Цель данной публикации — показать разницу между простыми сотрудниками и фрилансерами, а также — показать основные организационные проблемы, которые возникают при разработке и проектировании программного обеспечения. Я надеюсь, что этот пост поможет прояснить некоторые производственные моменты, которые могли бы быть не совсем очевидны для разработчиков и их руководства.

Суждения в данной статье субъективны — сплошная концентрированная «отсебятинка».
Они основаны на моём личном опыте и опыте людей с которыми я общаюсь.

Что такое тест-кейс?

Тест-кейс — это профессиональная документация тестировщика, последовательность действий направленная на проверку какого-либо функционала, описывающая как прийти к фактическому результату.

Набор тест-кейсов называют тест-комплектом. Иногда тест-набор путают с тест-планом. Тест-план описывает какие работы, как и когда должны быть проведены в рамках тестирования продукта, а так же что необходимо для их выполнения.

Зачем нужны тест-кейсы?

Тест-кейсы должен помочь нам провести проверку продукта без ознакомления с всей документацией. Написанный один раз, удобный в поддержке тест-кейс сэкономит много времени и сил тестировщикам.