Продолжаем серию "Простых опытов" от научно-популярного канала GTV. В этом выпуске:

• химические водоросли;
• динамик из пластиковых тарелок;
• тяжелый эфир;
• дырявый пакет не протекает;
• прилипчивые стаканы;
• непроницаемая ткань.

Под катом 6 видео.

Доделал на днях питонью библиотеку datrie, реализующую префиксное дерево (см. википедию или хабр), спешу поделиться.

Если вкратце, то можно считать, что datrie.Trie — это замена стандартному питоньему dict, которая при определенных условиях (ключи — строки) занимает меньше памяти, имеет сравнимую скорость получения отдельного элемента и поддерживает дополнительные операции (получение всех префиксов данной строки, получение всех строк, начинающихся с данной строки и др.), которые работают примерно так же быстро, как и «словарные» операции.

Работает под Python 2.6-3.3, поддерживает юникод, лицензия LGPL.

Анализ некоторых python ORM на непроизводительные расходы

Введение

При разработке приложения на python django, я столкнулся с его неадекватным торможением.
После нескольких попыток улучшить довольно сложные алгоритмы расчетов, я обратил внимание, что существенные улучшения этих алгоритмов приводили к весьма скромному результату — из чего я сделал вывод, что узкое место вовсе не в алгоритмах.

Последующий анализ показал, что действительно, основным непроизводительным потребителем ресурсов процессора оказался django ORM, который был использован для доступа к данным, необходимым при расчетах.

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/

Формулировка задачи

Предположим, что у нас есть необходимость иметь некий сервис, который бы отдавал нам по запросу какую-либо информацию, и отдавал как можно быстрее. Что для этого делает любой нормальный человек? Налаживает кэширование наиболее часто запрашиваемых данных. При этом, если хоть немного задуматься о перспективе, то размеры кэша необходимо ограничивать.
Для простоты реализации в случае Питона сделаем ограничение по числу элементов в кэше (здесь предполагается, что данные более-менее однородны по размеру, а также учитывается специфика, что определить объём памяти, реально занимаемый каким-либо Питоновским объектом — весьма нетривиальная задача, кому интересно, пусть пожалует сюда), а для того, чтобы кэш содержал как можно более часто используемую информацию — построим его по принципу least recently used, т.е. чем более давно запрашивали кусочек информации, тем больше у него шансов «вылететь» из кэша.

О двух решениях (попроще и посложнее) я и расскажу в этой статье.

Поводом опубликовать пост стало то, что при детальном изучении списков (массивов) в Python я не смог найти в сети ни одного простого описания метода сортировки элементов с использованием ключа: list.sort(key=...).

Может быть, конечно, это мне так не повезло и я долго понимаю простые для всех вещи, однако я думаю, что приведенная ниже информация будет весьма полезна таким же начинающим питонистам, как и я сам.

Введение

В данной статье рассматривается процесс написания программ при помощи SL4A на примере программы для синхронизации файлов по протоколу FTP на языке Python в операционной системе Ubuntu. Показаны настройка операционной системы для разработки SL4A-приложений, написание самого приложения, распространение приложения с помощью баркодов и упаковка приложения в .apk-файл.

Немного слов о том, что такое SL4A и с чем его едят

Проект SL4A (Scripting Layer for Android), появившийся на свет благодаря Деймону Кохлеру (Damon Kohler) и предоставляемыми Google'ом 20% свободного рабочего времени, дает возможность программировать под платформу Android на различных интерпретируемых языках программирования (на данный момент это Python, Perl, JRuby, Lua, BeanShell, JavaScript, Tcl и Shell).
На хабре уже писалось про SL4A. Например, здесь рассказывалось о том, как написать приложение на Python для проверки кармы на хабре, а здесь с помощью Lua создавался скрипт, отключающий коммуникации телефона на ночь.

SL4A хорошо подходит для обучения программированию, для написания прототипов программ, для решения задач автоматизации действий на платформе Android. Большие серьёзные программы на SL4A не пишутся, но для создания мини-программ он подходит хорошо. Проверить карму на хабре, отправить смс жене, чтобы попросить начать разогревать ужин за пару километров до дома; разбудить в электричке при приближении к нужной станции или даже управлять настоящей ракетой — все это может быть реализовано при помощи SL4A c минимальным количеством кода и затраченного времени.

В первой части я рассказал как настроить Android смартфон для работы с SL4A (Scripting Layer for Android), показал как вызывать системные всплывающие окна, получать из них введенную пользователем информацию и выводить в них результат работы. В этой же части я расскажу о построении интерфейса к приложению с помощью WebViews. Если коротко, то WebViews это способ построить интерфейс приложения с помощью HTML, JavaScript и CSS. Если учесть, что в Android смартфонах полнофункциональный webkit, то построение интерфейса не такая уж и проблемная задача.

В статье я расскажу о пяти методах jQuery, которые я нашел для себя полезными и о которых, по моим наблюдениям, мало кто знает.

Я с jQuery работаю уже около двух лет, но до недавнего времени не использовал эти методы, так как и без них можно обойтись. Но с ними может быть на много легче.

Приложения и сервисы, основанные на геопозиционировании, такие как Foursquare, приобрели значительную популярность за последние несколько лет, но большинство новейших разработок в области геолокационных приложений обошли вниманием бизнес-сферу. Хоть сейчас и существует несколько сервисов, позволяющих работодателям отслеживать перемещения их сотрудников, они, как правило, проприетарные и весьма дороги. Сегодня Google пытается выйти на бизнес-рынок используя Google Maps Coordinate, объединяющий карты Google и геолокационный сервис с API и диспетчерской системой для координации работников. Этот сервис доступен как в веб-версии, так и в версии для телефонов и планшетов Android. По словам Google, система позволит организациям более эффективно выдавать рабочие задания и территориально распределять свой персонал.

По сути, Coordinate позволяет компаниям удаленно руководить своими мобильными сотрудниками и отслеживать их передвижения, будь то дальнобойщики или водители такси, водопроводчики или курьеры по доставке пиццы. В компании Google тестировали этот сервис внутри их собственной службы перевозок.

Рассуждаем про декораторы

Каждый из нас не раз использовал декоратор login_required и скорее всего писал похожий декоратор(скажем для проверки пустая ли корзина). Давайте рассмотрим что делает данный декоратор:

Вступление

Построить систему водяного охлаждения для домашнего компьютера хотелось давно, и именно построить, а не купить. Причём она должна быть:

• тихой.
• компактной, а лучше скрытной, дабы не раздражать домашних.
• недорогой.
• легкой в исполнении.

На вопросы эти посматривал лет 10, и наконец, делая ремонт, созрел план, как это можно сделать в одно время. Клиент системы — маленький barebone, входной шлюз домашней сети и прочая, проживает в санузле, по причине красоты спрятан в шкаф, где невзирая на небольшой тепловой пакет в 95 ватт и регулярный обдув также регулярно зависал от перегрева по разу в несколько дней.

Вторая версия статьи, расширенная и дополненая.

Большая часть готовилась для моего выступления на «РИТ: Клиентские технологии», куда я, к сожалению, не доехал.

 



К сожалению огромная армия даже опытных, «модных» и эффектных дизайнеров забывают, что результатом их творчества должен быть сайт, а не только «супер-скриншот» годный только для портфолио.

Первоначально эта памятка писалась мною для внутреннего пользования но, обрастая материалами, выросла в самостоятельную статью. Америку я не открыл, а просто собрал воедино и сформулировал ряд требований, которые должен учитывать дизайнер в процессе проектирования и оформления сайта.

Реляционная алгебра базируется на теории множеств и является основой логики работы баз данных.
Когда я только изучал устройство баз данных и SQL, предварительное ознакомление с реляционной алгеброй очень помогло дальнейшим знаниям правильно уложиться в голове, и я постараюсь что бы эта статья произвела подобный эффект.

Так что если вы собираетесь начать свое обучение в этой области или вам просто стало интересно, прошу под кат.

Как сказал один из пользователей StackOverflow, «using SO is like doing lookups with a hashtable instead of a linked list». Мы снова обращаемся к этому замечательному ресурсу, на котором попадаются чрезвычайно подробные и понятные ответы на самые различные вопросы.

В этот раз мы обсудим, что такое метаклассы, как, где и зачем их использовать, а также почему обычно этого делать не стоит.

Нам уже неоднократно советовали при публикации "опасных" опытов предупреждать особо бесстрашных зрителей о возможных опасностях при повторении увиденного. В этот раз такие опыты также присутствуют, а значит вот и предупреждения:

ВНИМАНИЕ! Опыты с сосиской проводить ТОЛЬКО в присутствии взрослых. А если вы сами уже взрослый, то проводить опыты следует «с умом». Напряжение 110v и 220v опасны для жизни!

ВНИМАНИЕ! Опыты с огнетушителем тоже несут в себе некоторые риски. А именно, ожоги для кожи и беду для глаз. Температура углекислоты ниже -70 градусов Цельсия. Надевайте на руки перчатки, а на глаза защитные очки.

Теперь к делу. В этом послепраздничном выпуске недельного дайджеста простых опытов от канала GTV вы увидите:

• сосиска, светодиоды и 220v;
• поверхностное натяжение мыльного пузыря;
• сухой лед из огнетушителя;
• шарик в струе воздуха;
• резиновое яйцо;
• мыльный ускоритель.

Под катом 6 видео.

В этом выпуске недельного дайджеста простых опытов от канала GTV вы увидите:

• фараонова змея из глюконата кальция;
• горение сахара с пеплом от сигареты;
• свет в струе воды;
• дымовушка из гидроперита и анальгина;
• водородная перчатка.

и красивый опыт для детей:

• горячая и холодная вода.

Под катом 6 видео.

Как уже многие знают, корпорация Hewlett-Packard отказалась от дальнейшего развития операционной системы webOS, предназначенной для коммуникаторов и планшетов. Провал проекта стал одной из причин перестановок в топ-менеджменте компании, в том числе CEO Лео Апотекера. После того, как Мег Уитман заняла должность генерального исполнительного директора, было решено провести анализ кода системы и выпустить её по свободной лицензии Apache.

Blockly — визуальный язык программирования с веб-интерфейсом. Создание программы осуществляется путём соединения блоков.



Некоторые демки:
Maze — используйте Blockly, чтобы пройти лабиринт.
Code — экспорт программы Blockly в JavaScript, Dart, Python или XML.

Химики любят говорить, что химия занимается исследованием грязных веществ чистыми методами, физика — чистых веществ грязными методами, а физическая химия, дескать, исследует грязные вещества грязными методами. В областях, традиционно относящихся к искусственному интеллекту или смежных с ними (распознавание образов, решение NP-трудных задач, обработка текста и т.д.), большинство задач являются грязными. Т.е. плохо поддающимися формальному описанию и не имеющими четких критериев правильности решения. Не знаю, как выкручиваются химики, а программистам редко удается порешать такие задачи, не запачкавшись. Программирование грязных задач тоже грязно, и здесь грязное — не значит плохое. Эта статья не о том, как сохранить чистоту и стерильность. Эта статья о том, как, вооружившись ломом мужеством и терпением, погрузиться в глубинные литосферные слои и выжить.

Итак, предположим, что вам необходимо разработать систему, демонстрирующую сложное поведение (например, переводящую бабушек через дороги, или, в порядке экзотики, распознающую текст на изображении). Если вам кажется, что задача недостаточно грязная, попытайтесь написать работающую систему, улучшить качество ее работы, насколько это возможно, а затем улучшить еще сильнее. Желательно, если при этом не ухудшится быстродействие, идеально — если улучшится.