Я не сторонник велосипедов. Прежде чем начать разрабатывать свое решение тривиальной на мой взгляд задачи, всегда трачу уйму времени на поиски уже существующих библиотек или модулей. И далеко не потому, что мой код заведомо будет хуже стороннего. Просто, зачем придумывать то, что уже создано, проверено и отлажено. Гораздо лучше потратить время на создание чего-нибудь нового, непридуманного доселе. Однако в этот раз мне все-таки пришлось садиться за разработку самому. В статье речь пойдет об удобной js-библиотеке, позволяющей «связывать» данные.

Данная публикация раскрывает проблему возникновения плохих программистов на личном примере, подразумевая, что аналогичные ситуации сплошь и рядом. Тем не менее, в конце публикации будет попытка вывести основные ключевые аспекты, которые если не решить, то хотя бы стоит о них задуматься.

Здравствуйте, Хабр!

В ближайшее время читайте пост о русском переводе долгожданной книги "Создание Микросервисов" Сэма Ньюмена, которая уже отправилась в магазины. Пока же мы предлагаем почитать перевод статьи Аруна Гупты, автор которой описывает самые интересные паттерны проектирования, применимые в микросервисной архитектуре

Последние пять лет принесли в нашу жизнь огромное количество технологий, с помощью которых можно быстро создавать изолированные окружения для разработки и тестирования. Но не смотря на это, организовать стабильное окружение для тестирования — далеко не самая простая задача. А если нужно тестировать сетевые взаимодействия компонентов и анализировать предельный уровень нагрузки на них, то задача становится еще сложнее. Добавив возможность быстрого развертывания окружения и гибкой настройки отдельных компонентов, мы сможем получить небольшой интересный проект.
В этой статье мы подробно расскажем о создании окружения на базе Docker контейнеров для тестирования нашего клиент-серверного приложения. При этом, если смотреть глобально, то данная статья будет хорошей иллюстрацией использования Docker и его ближайшей экосистемы.

Любите ли вы разрабатывать базы данных? Нет, не новомодные NoSQL, а старые добрые реляционные, где вы можете описывать отношения и хранимые процедуры для доступа к данным и логики. Может быть, вы разрабатываете базы данных для PostgreSQL? Если да, то отлично — этот пост определенно для вас.

Все CSS-селекторы живут в глобальной области видимости.

Каждому, кто когда-либо имел дело с CSS, приходилось мириться с этой глобальной особенностью. Модель, некогда созданную для стилизации академических документов, сейчас едва ли можно назвать удобным инструментом для создания современных веб-приложений.

Абсолютно каждый селектор потенциально может вступить в борьбу с другим селектором или стилизовать «посторонний» элемент. В этой «глобальной» борьбе селектор может даже полностью проиграть, в итоге не применив к странице ни одного из своих правил.

Каждый раз модифицируя css-файл, необходимо хорошо подумать о глобальной среде, в которой будут существовать наши стили. Ни одна другая технология веб-разработки не требует столько усилий только для того, чтобы обеспечить коду минимальный уровень поддерживаемости.

Так не должно быть. Пора оставить позади эру глобальных стилей. Наступило время закрытого CSS.

В стандартной библиотеке Python есть немало кошмарных модулей, но этого нельзя сказать о модуле re. Несмотря на его преклонный возраст и многолетнее отсутствие обновлений, я считаю этот модуль одним из лучших среди всех динамических языков.

Python — один из немногих динамических языков, в которых отсутствует встроенная поддержка регулярных выражений, но это компенсируется проработанной базовой системой (с точки зрения API). В то же время он весьма причудлив. К примеру, поведение написанного на Python парсера может вас удивить. Если вы попытаетесь в ходе импорта профилировать Python, то, скорее всего, 90% времени вы проведёте в работе с модулем re.

Этот пост посвящается всем тем, кого смущает необходимость использовать to_string(), чтобы заставить программы компилироваться. И я надеюсь пролить немного света на вопрос о том, почему в Rust два строковых типа String и &str.

Хочу поделиться опытом работы с задачей известного конкурса по машинному обучению от Kaggle. Этот конкурс позиционируется как конкурс для начинающих, а у меня как раз не было почти никакого практического опыта в этой области. Я немного знал теорию, но с реальными данными дела почти не имел и с питоном плотно не работал. В итоге, потратив пару предновогодних вечеров, набрал 0.80383 (первая четверть рейтинга).

На прошлой неделе я выступил с докладом об Объектно-ориентированном программировании в Мишлене, в компании, где я работаю. Я рассказывал о написании более эффективного кода, от STUPID коду SOLID коду! STUPID, а также SOLID являются акронимами, и рассматривались довольно много в течение длительного времени. Однако эти мнемоники не всегда известны, таким образом, имеет смысл распространить эту информацию.



Далее я познакомлю вас с принципами STUPID и SOLID. Следует иметь в виду, что это принципы, а не законы. Однако, рассматривая их в качестве законов было бы хорошо для тех, кто хочет усовершенствоваться в написании кода.

Here comes.

Это будет длинный пост.

Предлагаю ознакомиться с сервисом от компании Percona, который позволяет правильно настроить конфигурацию MySQL сервера на основе конкретных условий использования и проанализировать используемые SQL-запросы на наличие ошибок и недочетов.



Анализ запросов в данном сервисе — не является заменой команде EXPLAIN, которая ориентирована на анализ производительности запроса, а является скорее дополнением, которое анализирует запрос с точки зрения его синтаксиса.

Всё хорошо

Twisted — асинхронный (событийно-ориентированный) фреймворк, написанный на Python. Мощное средство для быстрой разработки сетевых (и не только) сервисов. Он разработан с использованием паттерна проектирования Reactor. Сервисы созданные с использованием Twisted быстры и надежны, фреймворк позволяет не писать макаронный код, насыщенный непонятными коллбэками, имеет внутри себя красивые хелперы (Deferred, Transport, Protocol etc). Другими словами, делает нашу жизнь бекенд разработчиков лучше.

Но есть и проблемы

Основная проблема в том, что многочисленные, надежные, оттестированные, удобные библиотеки, использующие в своей основе синхронные модули Python (socket, os, ssl, time, select, thread, subprocess, sys, signal etc), просто возьмут и заблокируют нам основной процесс, цикл реактора и наступит беда. Такими библиотеками, к примеру, являются psycopg2, request, mysql и другие. В частности, psycopg2 используется в Django ORM как один из бекендов баз данных.

Что же делать?

Есть три пути. Сложный, приемлемый и хороший. Сложный — реализовать аналог библиотеки на Twisted. Приемлемый — использовать deferToThread и запускать синхронный код в отдельных потоках (используя пул потоков реализованный в Twisted). О хорошем пути (по моему мнению) и пойдет речь в заметке.

Тема работы с временными метками в PostgreSQL плохо раскрыта в русскоязычных профильных публикациях в Интернете и служит частым источником проблем в работе программистов. Предлагаю вашему вниманию перевод материала от Hubert Lubaczewski, автора популярного зарубежного блога depesz.com. Надеюсь, статья будет для вас полезна!



Время от времени в IRC или в почтовых рассылках кто-нибудь задает вопросы, которые показывают глубокое непонимание (или недостаток понимания) меток времени, особенно тех, которые учитывают часовые пояса. Так как я уже сталкивался с этим ранее, позвольте мне рассказать, что такое timestamps, как с ними работать и с какими наиболее распространенными загвоздками вы можете столкнуться.

Предлагаю вашему вниманию статью, основанную на публикации Laurent Luce о реализации работы со списками в CPython. Она может быть полезна начинающим программистам на Python, либо готовящимся к собеседованию. Функции C показаны в сокращенном варианте и с моими комментариями. Полный текст функций можно найти в исходниках CPython 2.7.

Эта статья описывает реализацию объекта списка в CPython, наиболее популярной реализации Python. Списки в Python — это мощный инструмент, и интересно узнать, как они устроены внутри. Взгляните на простой скрипт, который добавляет несколько целых значений в список и выводит их:

>>> l = []
>>> l.append(1)
>>> l.append(2)
>>> l.append(3)
>>> l
[1, 2, 3]
>>> for e in l:
...   print e
...
1
2
3

Как вы можете видеть, список является итерируемым объектом.

C-структура объекта списка

Объект списка в CPython представлен нижеследующей структурой в C. ob_item — это список указателей на элементы списка, allocated — количество выделенной памяти.

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD
    PyObject **ob_item;
    Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;

Порой возникают задачи, когда необходимо формировать отчеты и прочие документы. В моей практике данная задача возникала не раз.

Проекты, в которых возникала данная задача:

• складской учет
• учет объектов недвижимости
• документооборот

Первый мой опыт был с MS Office, но позже возникла необходимость в разработке кросс-платформенных решений, посему выбор пал на OpenOffice. Т.к. в большинстве случаев нужно было формировать таблицы, то был выбран OpenOffice Calc.

Продолжение перевода неофициальной документации Selenium для Python.
Оригинал можно найти здесь.

Содержание:

1. Установка
2. Первые шаги
3. Навигация
4. Поиск элементов
5. Ожидания
6. Объекты Страницы
7. WebDriver API
8. Приложение: Часто Задаваемые Вопросы

5. Ожидания

В наши дни большинство веб-приложений используют AJAX технологии. Когда страница загружена в браузере, элементы на этой странице могут подгружаться с различными временными интервалами. Это затрудняет поиск элементов, если элемент не присутствует в DOM, возникает исключение ElementNotVisibleException. Используя ожидания, мы можем решить эту проблему. Ожидание дает некий временной интервал между произведенными действиями — поиске элемента или любой другой операции с элементом.

Данный пост является попыткой добавить пару капель топлива в машину пропаганды Haskell, демонстрируя его использование в повседневных задачах.



В качестве таковых рассмотрим следующие:

• Реализуем пакет доступа к API ВКонтакте.
  Код будет работать как в «native» приложениях, так и в приложениях JavaScript через GHCJS, компилятор Haskell в JavaScript
  
• Напишем одностраничное браузерное приложение, используя наше API
  

Высокая распространенность баз данных MySQL приводит к её использованию в разнообразных проектах, в том числе, которые требуют безостановочной работы и минимального времени восстановления. Стандартные инструменты, такие как mysqldump неудобен для использования баз данных размер, которых измеряется десятками гигабайт. К сожалению mysqldump вызывает блокировку таблиц, и операция снятия дампа или восстановления базы может занимать далеко не один час, а порой и 5-10 часов.

Благо, к нам на помощь приходит Percona XtraBackup.

Добрый день, коллеги.

Сегодня я расскажу о не совсем простой концепции быстрого (до часа после нескольких тренировок) развёртывания проекта для работы команды, состоящей как минимум из отдельных фронтенд и бэкенд разработчиков.

Исходные данные у нас такие: начинается разработка проекта, в которой планируется «тонкий бэкенд». Т.е. бэк у нас состоит из закешированных страниц (рендерятся любым шаблонизатором), объёмных моделей с сопутствующей логикой (ORM) и REST API, выполняющего роль контроллера. Фактически, View в такой системе редуцировано и вынесено в JS, благо есть разные реакты, ангуляры и прочие вещи, которые позволяют фронтендщикам считать себя «белыми людьми».