Сообщения об ошибках — чуть ли не единственное место, где пользователь программы может напрямую пообщаться с её автором. Ну как пообщаться… Ответить он всё равно ничего не сможет. Даже если сильно хочется. А иногда в сообщениях об ошибках такой треш, что действительно очень хочется ответить. Или просто взглянуть в глаза того инженера, который это сочинил.

В этой серии статей я расскажу почти всё, что нужно знать о генераторах в JavaScript: что это такое, как их использовать и какие тонкости с ними связаны. И, как всегда, начнём мы с основ — общего представления о том, что такое генераторы.

Я не исхожу из того, что вы хоть что-то знаете о генераторах. Но вам требуется хорошо разбираться в итераторах и итерируемых объектах в JavaScript. Если вы с ними не знакомы или «плаваете в теме», то сначала углублённо изучите их. Если же вы владеете этими знаниями, то можно погружаться в мир генераторов. Это очень странный мир, в котором многое совершенно не похоже на то, что вы используете в обычном JS-коде. При этом сам механизм очень прост, и даже после прочтения этой статьи вы сможете уверенно использовать генераторы. Приступим!

От автора
Данная статья рассматривает один из алгоритмов сортировки массивов. Она предназначена для новичков или же для тех кто по каким-то причинам не знаком с данным алгоритмом. Исправления и поправки только приветствуются:)

Теория
Сортировка вставками (Insertion Sort) — это простой алгоритм сортировки. Суть его заключается в том что, на каждом шаге алгоритма мы берем один из элементов массива, находим позицию для вставки и вставляем. Стоит отметить что массив из 1-го элемента считается отсортированным.

Доброго утра Хабру. Читал вчера статью о хэш-стеганографии через социальные сети, и пришла мне в голову мысль сделать что-то более оптимальное в плане объёма выходных данных. Получилось что-то более-менее работоспособное и даже оптимизированное (в отличие от proof-of-concept romabibi), поэтому, как и обещал, пишу статью.

Что ж, поздороваюсь с вами ещё раз: , и добро пожаловать под кат.

Шифрование. Мы все его любим и хотим использовать везде. Но почему оно до сих пор не применяется повсеместно?

Проблема в сертификатах?

Первый и наиболее распространённый барьер к переходу на HTTPS это цена получения, настройки и поддержки валидного сертификата. Вы должны найти поставщика сертификатов, подтвердить свою личность, заплатить за него и настроить сервер, а также своевременно продлевать.

Большинство предложений перехода на повсеместное шифрование звучат примерно так: «NSA записывает весь наш трафик, почему бы не шифровать его?». Целью подобных предложений является повышение стоимости пассивного слежения за всем трафиком, а не более сложные и целевые атаки, которые применяются злоумышленниками.

Ребята из Let's Encrypt уже догадались, что проблема с сертификатами почти полностью поддаётся автоматизации, и что её реализация для выпуска, установки, конфигурации и продления на нескольких наиболее распространённых платформах может покрыть подавляющее большинство Интернета. Замечательная работа, и, хоть и осталось сделать многое, я думаю, что мы можем считать проблему сертификатов решённой.

Вашему вниманию предлагается описание основных аспектов протокола HTTP — сетевого протокола, с начала 90-х и по сей день позволяющего вашему браузеру загружать веб-страницы. Данная статья написана для тех, кто только начинает работать с компьютерными сетями и заниматься разработкой сетевых приложений, и кому пока что сложно самостоятельно читать официальные спецификации.

HTTP — широко распространённый протокол передачи данных, изначально предназначенный для передачи гипертекстовых документов (то есть документов, которые могут содержать ссылки, позволяющие организовать переход к другим документам).

Аббревиатура HTTP расшифровывается как HyperText Transfer Protocol, «протокол передачи гипертекста». В соответствии со спецификацией OSI, HTTP является протоколом прикладного (верхнего, 7-го) уровня. Актуальная на данный момент версия протокола, HTTP 1.1, описана в спецификации RFC 2616.

Протокол HTTP предполагает использование клиент-серверной структуры передачи данных. Клиентское приложение формирует запрос и отправляет его на сервер, после чего серверное программное обеспечение обрабатывает данный запрос, формирует ответ и передаёт его обратно клиенту. После этого клиентское приложение может продолжить отправлять другие запросы, которые будут обработаны аналогичным образом.

Задача, которая традиционно решается с помощью протокола HTTP — обмен данными между пользовательским приложением, осуществляющим доступ к веб-ресурсам (обычно это веб-браузер) и веб-сервером. На данный момент именно благодаря протоколу HTTP обеспечивается работа Всемирной паутины.

Очень часто можно увидеть вопросы на том же тостере: «А какую книгу взять книгу, чтобы выучить технологи Х», и естественно в комментариях идет большое число мнений и большое число различных книг. В данной теме, я сделаю обзор самых популярных книг по Python для начинающих программистов, и дам четкое мнение – нужно ли их читать или нет (субъективно).

Нужно ли читать книги. Изучая новые технологии, я люблю читать книги по данной технологии, так как я получаю не только сухую информацию, но и субъективное мнение автора по пригодности данных технологий. И в отличие от видео-курсов, мне не приходится ждать, пока автор из себя выдавливает мысль. Да и читаю, я быстро.

Статья описывает разработку скрипта на языке Python. Скрипт выполняет парсинг HTML-кода, составление списка материалов сайта, скачивания статей и предварительную очистку текста статьи от «посторонних» элементов. Используется библиотеки urllib (получение HTML-страниц), lxml (парсинг HTML-кода, удаление элементов и сохранение «очищенной» статьи), re (работа с регулярными выражениями), configobj (чтение файлов конфигурации).

Для написания скрипта достаточно базовых знаний языка Python, навыков программирования и отладки кода.

В статье даются пояснения по применению библиотек на примере составления списка публикаций С.М. Голубицкого, приведена ссылка на работающий скрипт.

Для начала немного несуществующих деревень и сёл

Сальтолово
Ничичи
Каверная Голяна
Придориусловка
Старотипенки
Кюканово
Кутюшевка
Верхний Стед
Сабаревка
Зеленокировка
Хадонские Выселки
Старый Куля
Октяга
Ржиново
Черемошно
Голодионово
Александрово-Полейково
Подлопаново
Малое Сусовое
Горы-Чусалы
Чубравяково

---

Зачем и почему

Всем привет, меня зовут Илья, я занимаюсь компьютационной биологией и биохимией, в свободное время я заставляю нейросети страдать ерундой.

Основываясь на аналогичных проектах (названия британских деревень, названия мест в Орегоне, названия различных цветов и их RGB), я решил научить нейросеть создавать названия несуществующих населенных пунктов

В качестве нейросети я решил воспользоваться torch-rnn, которую достаточно легко установить и настроить. Список городов и сел я нашел тут (можно скачать все в формате csv). С csv пришлось немного повозиться, чтобы привести ее к utf-8, после чего я запихнул ее в нейросеть и оставил на пару часов. Когда тренировка модели закончилась я взял небольшой сампл и получил следующий результат:

По мере того как наши сайты всё сильнее зависят от JavaScript, приходится расплачиваться за то, что мы отправляем пользователям. Иногда цена не видна с первого взгляда. В этой статье я объясню, почему полезно проявить немного дисциплины, если вы хотите ускорить загрузку и производительность на мобильных устройствах.

tl;dr: меньше кода = меньше парсинг/компиляция + меньше передача + меньше распаковка

Сеть

Когда большинство разработчиков думают о расходах на JavaScript, они размышляют о времени скачивания и выполнения. Отправка большего количества байт JavaScript занимает тем больше времени, чем тоньше канал с пользователем.



Это может стать проблемой даже в странах первого мира, поскольку эффективный тип сетевого соединения у пользователя необязательно 3G, 4G или WiFi. Вы можете сидеть в кафе с WiFi, но быть подключённым к хотспоту через сотовую связь со скоростью 2G.

От переводчика

Не так давно столкнулся с проблемой поиска набора слов в большом тексте. Разумеется главной проблемой стала производительность. Поиск готовых решений порождал больше вопросов, чем давал ответов. Часто я натыкался на примеры использования каких-то сторонних коробок или онлайн-сервисов. А мне в первую очередь нужно было простое и легкое решение, которое в дальнейшем дало бы мысли для реализации собственной утилиты.

Несколько недель назад вышла замечательная англоязычная статься об open-source python-библиотеки FlashText. Эта библиотека предоставляла быстрое работающее решение задачи поиска и замены ключевых слов в тексте.

Т.к. на русском материалов подобной тематики не так много, то я решил перевести эту статью на русский. Под катом вас ждет описание проблемы, разбор принципа работы библиотеки а так же примеры тестов производительности.