В первой части я пытался отбирать орехи без OpenCV, и был не прав.
Программируя на Делфи еще с института, начиная с версии 2, хоть и будучи довольно близко знакомым с другими ЯП, я все же начал искать заголовки именно для Делфи. И нашел.
Скомпилировав пример EdgeDetect, и увидев результаты, я осознал, что OpenCV инструмент действительно мощный, простой и быстрый. Спасибо хорошим людям за паскалевые заголовочные файлы к C интерфейсу этой замечательной библиотеки, ведь они дали мне возможность писать в среде привычного для меня RAD. Определившись с ЯП, я начал разрабатывать ПО с нуля, в данной статье описаны мои победы и злоключения, и прошу, не судите больно, это только вторая моя статья на хабре.

Привет, Хабр. Я уже довольно давно пишу на Python. Недавно пришлось разбираться с RabbitMQ. Мне понравилось. Потому что он без всяких проблем (понятно, что с некоторыми тонкостями) собирается в кластер. Тут я подумал: а неплохо бы его использовать в качестве очереди сообщений в кусочке API проекта, над которым я работаю. Сам API написан на tornado, основная мысль была в исключении блокирующего кода из API. Все синхронные операции выполнялись в пуле тредов.

Первое, что я решил, это сделать отдельный процесс(ы) «worker», который бы брал на себя всю синхронную работу. Задумал, чтобы «worker» был максимально прост, и делал задачи из очереди одну за другой. Скажем, выбрал из базы что-нибудь, ответил, взял на себя следующую задачу и так далее. Самих «worker»ов можно запустить много и тогда AMQP выступает уже в роли некоего подобия IPC.

Спустя некоторое время из этого вырос модуль, который берет на себя всю рутину связанную с AMQP и передачей сообщений туда и назад, а также сжимает их gzipом, если данных слишком много. Так родился crew. Собственно, используя его, мы с вами напишем простой API, который будет состоять из сервера на tornado и простых и незамысловатых «worker» процессов. Забегая вперед скажу, что весь код доступен на github, а то, о чем я буду рассказывать дальше, собрано в папке example.

Здравствуй, дорогой читатель. Давно хотел написать подобную статью, но либо не хватало времени, либо мешала предательская лень. Но, как бы там ни было, все-таки у меня получилось собраться с мыслями, чтобы написать то, что принесет вам, я надеюсь, какую нибудь пользу. С радостью поделюсь своими знаниями и опытом, в ответ с вас причитается время и внимание. По моему мнению, данная публикация хорошо подойдет для тех, кто готов определиться в своих интересах и хочет связать свою жизнь с IT — тем или иным образом. Итак, поехали!

Привет, Хабр!

Мы (@ali_aliev и avenat) с удовольствием представляем вашему вниманию перевод интерактивного учебника «Problem Solving with Algorithms and Data Structures» от Брэда Миллера (Brad Miller) и Дэвида Ранума (David Ranum) из Luther College, что в Айове, США.

О чём?

В учебнике подробно рассматриваются, объясняются и анализируются наиболее часто используемые структуры данных и алгоритмы. Изложение идёт от простого (что такое алгоритм, как оценить его производительность) к сложному (деревья, графы) с живыми примерами и кодом. В качестве языка программирования выбран Python, а для тех, кто с ним плохо знаком, в первой главе есть большой раздел с его концентрированным описанием.

Авторы рассказывают о таких структурах данных, как стеки, очереди (в том числе с приоритетом), деки, хэш-таблицы, списки, деревья и графы. Последним двум вообще посвящены весьма не маленькие главы. Изложение не просто описательное: для каждой структуры предлагается вариант (а иногда и не один) её реализации на Python. Упор, естественно, делается на объектно-ориентированное программирование: создаётся класс, к нему пишутся методы, некоторые из которых авторы оставляют читателям для самостоятельной доработки. Затем идут примеры использования рассмотренной структуры и описание алгоритмов с её участием.

Одна из глав учебника посвящена рекурсии, в том числе её графическому представлению (фракталы). Разбирается несколько известных рекурсивных задач, а в конце наглядно демонстрируется, что эта методика, несмотря на её элегантность, отнюдь не «серебряная пуля».

Не обделены вниманием и классические алгоритмы для сортировки и поиска. И, естественно, для каждого из них анализируются производительность и «подводные камни», а так же даются рекомендации по применению. В последних главах, посвящённых деревьям и графам, даётся много материала об их разновидностях и связанных с ними алгоритмах. Изложение тут становится более сжатым, многие моменты просто описываются с тем, чтобы после прочтения главы читатель реализовал их самостоятельно.