Главной новостью этой недели стала блокировка пользователей из России ресурсом Docker Hub. Она осуществляется по Geo IP.

Ирония в том, что у самого докера есть инструменты, чтобы обойти эту блокировку. Используем докер, чтобы обойти блокировку докера и дальше использовать докер.

В статье три проверенных мною способа, как получить доступ к ресурсу.

> С 10 апреля 2024, 3 месяца спустя,
> данная статья заблокирована РКН на территории РФ,
> но доступна с IP других стран, а также через веб-архив.

На фоне прошлогоднего обострения цензуры в РФ, статьи автора MiraclePTR стали глотком свободы для многих русскоязычных айтишников. Я же хочу приоткрыть дверь к свободной информации чуть шире и пригласить «не‑технарей» («чайников»), желающих поднять личный прокси‑сервер для обхода цензуры, но дезориентированных обилием информации или остановленных непонятной технической ошибкой.

В этой статье я описал универсальное решение, которое обеспечивает прозрачный доступ к международному интернету в обход цензуры, использует передовые технологии маскировки трафика, не зависит от воли одной корпорации и главное — имеет избыточный «запас прочности» от воздействия цензоров.

Статья рассчитана на «чайников», не знакомых с предметной областью. Однако и люди «в теме» могут найти нечто полезное (например, чуть более простую настройку проксирования через CloudFlare без необходимости поднимать nginx на VPS).

Если у вас ещё нет личного прокси для обхода цензуры — это знак.

При выполнении параллельной программы, активно задействующей CPU, нам часто необходимо, чтобы пул потоков или процессов имел размер, сопоставимый с количеством ядер CPU на машине. Если потоков меньше, то вы будете использовать все преимущества ядер, если меньше, то программа начнёт работать медленнее, так как несколько потоков будет конкурировать за одно ядро. Ну, или такова ситуация в теории.

Как же проверить, сколько ядер есть у компьютера? И действительно ли это хороший совет?

Оказывается, на удивление сложно определить, сколько потоков выполнять:

- В стандартной библиотеке Python есть множество API для получения этой информации, но ни одного из них недостаточно.

- Хуже того, из-за таких функций CPU, как параллельность на уровне команд и одновременной многопоточности (Hyper-threading в CPU Intel), количество ядер, которое можно эффективно использовать, зависит от того кода, который напишете вы!

Давайте разберёмся, почему так сложно определить, сколько ядер CPU может использовать программа, а затем подумаем над потенциальным решением.