Сегодня в продолжение наших рассказов о семантической разметке я хочу рассказать о её синтаксисе. То, почему он такой, а не иной, часто определяется историческими причинами, а иногда — ещё и комично. Поэтому мы попробовали здесь всё систематизировать и объяснить.

Сначала пару слов, чтобы все понимали, что есть что. Под микроразметкой в целом (или семантической разметкой) мы подразумеваем разметку страницы с дополнительными тегами и атрибутами в тегах, которые указывают поисковым роботам на то, о чем написано на странице.

Словарь — это своеобразный «язык», набор классов и их свойств, с помощью которых указывается суть содержимого на странице. О них мы писали в предыдущей статье. Синтаксис — это способ использования словаря. Он определяет, с помощью каких тегов и как будут указываться сущности и их свойства, например, на веб-страницах.

Стандартов синтаксиса, как и словарей, несколько. В этой статье мы и разберем на практических примерах наиболее распространенные:

• Microdata — Микроданные (словарь Schema.org чаще всего встречается именно в этом синтаксисе);
• Microformats.org — Микроформаты (напоминаем, что это объединенный стандарт синтаксиса и словаря);
• RDFa и RDFa Lite (в упрощенном виде RDFa рекомендуется создателями словаря Open Graph. Также встречается с другими словарями, например, со словарем Dublin Core или Data Vocabulary);
• JSON-LD — расширение JSON.

Чтобы понять, почему для решения одной задачи было разработано много разных стандартов, обратимся к истории развития синтаксиса:

Once upon a time В 2004 году разработчики из W3C создали стандарт, который, по их мнению, подходил для «представления всего в мире». Так появился синтаксис RDFa (Resourse Description Framework in attributes), который позволяет однозначно транслировать HTML-разметку с семантическими данными в RDF.

В жизни каждого мужчины наступает момент, когда трафик растёт и сервак умирает необходимо задуматься об оптимизации. В последнем дайджесте PHP (№ 40) была упомянута ссылкой статья «How GZIP Compression Works». Исходя из статистики, 56% веб-сайтов используют GZIP. Я надеюсь, эта статья раскроет перед читателем достоинства этой технологии.

Введение

Недавно я осознал, что на Хабре нет ни одной статьи, посвящённой прекрасному фреймворку Bottle, которым, кстати говоря, пользуется не мало людей, поэтому в этой статье я попытаюсь рассказать вам о нем.

Привет, Хабр мы — команда TrackDuck, сервиса, который позволяет визуально комментировать «живые» веб-сайты и изображения. Идея продукта появилась на свет 9 месяцев назад. Мы встретились втроем на хакатоне Garage48 в Минске и объединила нас общая проблема — отсутствие качественной коммуникация с клиентами и заказчиками в веб-разработке. Казалось бы, все просто, сделал проект, выложил его на dev сервер или отправил дизайн заказчику, заказчик посмотрел, прислал в ответ комментарии разработчику, который исправил их и получил деньги за свою работу. Но все знают — в жизни все сложнее и в разы печальнее.

Пока движется разработка совершенно новой версии нашего продукта, которая никого не оставит равнодушным — мы продолжаем серию постов про банковские обманы и хитрости. Наш предыдущий пост оказался довольно успешным, поэтому мы решили написать еще один.

Желание сделать бизнес еще более прибыльным и максимально безрисковым толкает кредитора на такие хитроумные финансовые изыски, которые по своей природе призваны опустошать кошельки доверчивых и невнимательных заемщиков. На какие уловки чаще всего идут банки, и как не попасться в коварные сети — об этом читайте ниже.

В статьях и интервью, посвященных созданию игр, довольно часто упоминается термин «искусственный интеллект» или ИИ. Как правило, подобные описания ограничиваются фразами вроде «реалистичный ИИ» или «продвинутый ИИ». Однако для симулятора, а именно об авиасимуляторе пойдет речь ниже, ИИ играет роль не меньшую, чем физическая модель самолета.

Python — красивый и местами загадочный язык. И даже зная его весьма неплохо, рано или поздно находишь для себя нечто такое, что раньше не использовал. Этот пост отражает некоторые детали языка, на которые многие не обращают внимание. Сразу скажу: многие примеры являются непрактичными, но, оттого, не менее интересными. Так же, многие примеры демонстрируют unpythonic стиль, но я и не претендую на новые стандарты — я просто хочу показать, что можно делать вот так.

Здравствуй, Хабр!

Представляю вам свой курс по JavaScript, недавно прошедний на Хекслете. Курс состоит из семи лекций общей продолжительностью около четырех часов.

• Раздача на Рутрекере (видео+слайды)
• Прямые ссылки на видеофайлы: первая лекция, вторая, третья, четвертая, пятая, шестая и седьмая
• Прямая ссылка на слайды (zip-архив pdf-файлов)
• Подкаст в iTunes
• Плейлист на YouTube
• Форум курса

Первая лекция: Введение в JavaScript, немного истории, числа (тут есть ошибка: функция toFixed округляет значения).



Остальное – под катом.

Если вам понадобится алгоритм сортировки массива, который:

• Работал бы гарантированно за O(N*log(N)) операций (обменов и сравнений);
• Требовал бы O(1) дополнительной памяти;
• Был бы устойчивым (то есть, не менял порядок элементов с одинаковыми ключами)

то вам, скорее всего, предложат ограничиться любыми двумя из этих трёх пунктов. И, в зависимости от вашего выбора, вы получите, например, либо сортировку слиянием (требует O(N) дополнительной памяти), либо пирамидальную сортировку (неустойчив), либо сортировку пузырьком (работает за O(N²)). Если вы ослабите требование на память до O(log(N)) («на рекурсию»), то для вас найдётся алгоритм со сложностью O(N*(log(N)²) — довольно малоизвестный, хотя именно его версия используется в реализации метода std::stable_sort().

На вопрос, можно ли добиться выполнения одновременно всех трёх условий, большинство скажет «вряд ли». Википедия о таких алгоритмах не знает. Среди программистов ходят слухи, что вроде бы, что-то такое существует. Некоторые говорят, что есть «устойчивая быстрая сортировка» — но у той реализации, которую я видел, сложность была всё те же O(N*(log(N)²) (по таймеру). И только в одном обсуждении на StackOverflow дали ссылку на статью B-C. Huang и M. A. Langston, Fast Stable Merging and Sorting in Constant Extra Space (1989-1992), в которой описан алгоритм со всеми тремя свойствами.

Добрый день уважаемые читатели. В сегодняшней посте я продолжу свой цикл статей посвященный анализу данных на python c помощью модуля Pandas и расскажу один из вариантов использования данного модуля в связке с модулем для машинного обучения scikit-learn. Работа данной связки будет показана на примере задачи про спасенных с "Титаника". Данное задание имеет большую популярность среди людей, только начинающих заниматься анализом данных и машинным обучением.

В предыдущей статье мы на практике разобрались, где и в каких случаях можно использовать ручное профилирование, а так же познакомились со статистическими профайлерами.

Сегодня мы познакомимся с основной и самой многочисленной группой инструментов — событийными профайлерами.

В прошлой статье мы определили понятия профилирования и оптимизации, познакомились с различными подходами к профилированию и видами инструментов. Немного коснулись истории профайлеров.

Сегодня я предлагаю перейти к практике и покажу на примерах способы ручного профилирования (и даже «метод пристального взгляда». Будут так же рассмотрены инструменты для статистического профилирования.

Некоторое время назад я рассказывал о «Профилировании и отладке Django». После выступления я получил много вопросов (как лично, так и по email), с парой новых знакомых мы даже выбрались в бар, чтобы обсудить важные проблемы программирования за кружечкой отменного эля, со многими людьми я продолжаю общаться до сих пор.

Поскольку выступление вызвало живой интерес, а беседы с коллегами позволили мне переосмыслить некоторые моменты презентации и исправить достадные ляпы, я решил оформить доклад и свои мысли в виде статьи. Это позволит ознакомиться с темой гораздо большему кругу заинтересованных лиц, к тому же Хабр предоставляет из себя идеальную площадку для комментирования предложенного материала и общения с интересными собеседниками.

Регистрация на сайте — это большая ответственность для большинства людей. Пользователи, которые регистрируются на вашем сайте, дают свою персональную информацию, доверяя ее вашему ресурсу. Большинство сегодняшних пользователей более обеспокоены тем, кому они передают свою личную информацию. Виртуальный мир кишит хакерами и спамерами, но кто может обвинить их? Если вы не видели много форм регистраций, то ваша форма — препятствие для пользователя. Ниже изложено 8 основных причин, по которым пользователи не заполняют формы регистрации.

Мы в Буруках любим не только людей и цифры. Мы также без устали совершенствуемся во владении нашим основным инструментом, языком Python. Ссылка для тех, кто хочет совершенствоваться с нами. В этой статье-переводе автор разбирает устройство namedtuple и по ходу рассказывает об одной из основных концепций языка.

Пару дней назад я был на пути в Сан-Франциско. Интернета в самолёте не было, поэтому я читал исходники стандартной библиотеки Python 2.7. Реализация namedtuple показалась мне особенно интересной, наверное, потому, что на деле всё гораздо проще, чем я думал раньше.

Вот здесь лежат исходники. Если вы никогда раньше не знали о namedtuple, то рекомендую ознакомиться с этой функцией.

Накопилось несколько маленьких заметок/советов про python и django, которые на отдельные топики не тянут, поэтому публикую все сразу.

Под катом:

• как упростить код вьюх ровно в 2 раза
• легкий способ рисования графиков
• почему Ian Bicking воскликнул «Cool!»
• приложения для ВКонтакте на django за 5 минут
• хорош ли pymorphy?
• пара фишек насчет выкладки пакетов на pypi
• что общего между декораторами и with-контекст-менеджерами
• принимаем оплату на django-сайтах
• показываем Яндекс.Карту для заданного адреса

Эта статья — частичный перевод одной интересной статьи с sqlite.org, в которой подробно рассматривается реализация транзакций в SQLite. На самом деле я очень редко работаю с SQLite, но тем не менее мне очень понравилось это чтиво. Поэтому если хотите просто развить кругозор — будет интересно почитать. Первые две секции не включены в перевод, так как там нет ничего интересного, да и мне лень их набивать (пост и так огромный).

3.0 Однофайловый коммит

Мы начнём с обзора шагов, которые SQLite предпринимает, чтобы совершить атомарный коммит транзакции, которая затрагивает только один файл базы данных. Детали формата файлов, которые используются для защиты от повреждения БД и техники, которые применяются для коммита в несколько БД будут показаны ниже.

3.1 Начальное состояние

Состояние системы, когда соединение с БД только что было поднято, поверхностно изображено на рисунке справа. Справа показана информация, которая хранится на энерго-независимом носителе. Каждый прямоугольник — это сектор. Синий цвет говорит о том, что этот сектор содержит оригинальные данные. Посередине изображён дисковый кеш операционной системы. В самом начале нашего примера кеш холодный, это изображено белым цветом. На левой части рисунка — содержимое оперативной памяти процесса, который использует SQLite. Соединение с БД только что было открыто, и никакой информации прочитано не было.

Мы в Alconost предоставляем услуги создания и ведения контекстной рекламы и, по долгу службы, иногда занимаемся разработкой посадочных страниц (landing pages). Мы были очень рады найти и перевести статью, в которой автор изложил все требования, которым такая страница должна соответствовать. Но есть в этой статье и большой минус. Пунктов аж 50, каждый можно отметить в чеклисте, но после доступен лишь результат в баллах, которым можно разве что похвастаться перед друзьями.

Мы против таких способов анализа информации. Потому каждый желающий может скачать подготовленную нами гуглотаблицу, ответить на вопросы “Да” или ”Нет”, отфильтровать ответы и получить результат и план действий.

Те, кому в гуглотаблицу не хочется, просим под кат. Там перевод.

Очень многие выбирают Django за его простоту. Код на Django прост и лаконичен, мы меньше думаем о костылях и больше о бизнес-логике.

Gevent тоже выбирают из-за того, что он простой, очень шустрый и не несёт за собой callback hell.

В голове возникает великолепная идея совместить две простые и удобные вещи вместе. Мы патчим Django и радуемся простоте, лаконичности и производительности, делаем множество запросов на другие сайты, создаём подпроцессы, в общем используем наш новый асинхронный Django по максимуму.
Но совместив их, мы незаметно для себя поставили несколько граблей на нашем пути.

Даже если вы никогда в жизни не думали, что занимаетесь тестированием, вы это делаете. Вы собираете свое приложение, нажимаете кнопку и проверяете, соответствует ли полученный результат вашим ожиданиям. Достаточно часто в приложении можно встретить формочки с кнопкой “Test it” или классы с названием TestController или MyServiceTestClient.



То что вы делаете, называется интеграционным тестированием. Современные приложения достаточно сложны и содержат множество зависимостей. Интеграционное тестирование проверяет, что несколько компонентов системы работают вместе правильно.

Оно выполняет свою задачу, но сложно для автоматизации. Как правило, тесты требуют, чтобы вся или почти вся система была развернута и сконфигурирована на машине, на которой они выполняются. Предположим, что вы разрабатываете web-приложение с UI и веб-сервисами. Минимальная комплектация, которая вам потребуется: браузер, веб-сервер, правильно настроенные веб-сервисы и база данных. На практике все еще сложнее. Разворачивать всё это на билд-сервере и всех машинах разработчиков?