Итак, ура товарищи. Свершилось то, чего все так долго ждали-теперь можно быть непосредственным участником действа киноленты, можно попасть в самую гущу, в самую атмосферу фильма-теперь все больше и больше лент снимаются в формате 3d. Людям нравится, инженерам есть работа, компаниям капает $. Вроде все довольны. Но мало кто задумывается засчет чего достигается 3d эффект и что он реально может вредить здоровью.


Под катом-простое русское объяснение чем же безобидная объемная картинка может навредить простому обывателю.

Сегодня мне кинули ссылку на прикольный сервис для быстрого генерирования изображений-заглушек. Может пригодиться для html-верстки. На мой взгляд, это удобно тем, кто и так использует заглушки — экономит время при вёрстке, т.к. сами заглушки уже готовы. Можно цвета/размеры подбирать, меняя только числа/буквы в коде, не отвлекаясь на сам файл картинки — и сразу видеть эффект. И сами размеры видеть написанными, если нужно, чтоб к коду не возвращаться для проверки. Или вместо размеров можно текст добавить, чтоб всегда знать, для чего эта заглушка (типа «Бан(н)ер» или там «Лого», или «Фотография»).

На сервисе не нужна регистрация — и вообще на сайт можно не заходить, чтобы его использовать. Пишете сразу у себя в коде, например:

<img src="http://placehold.it/350x50" />

и получаете:


Update. Благодаря усилиям k0rv1n, найден вариант этого сервиса, только лучше :)
Во-первых, там поддерживается кириллица. Во-вторых, там даны ссылки на исходники для разных языков.
Автор dummyimage.com — тот же Russell Heimlich, что и у placehold.it. У placehold.it есть ещё один автор, но будем считать, что он делал дизайн (дизайн там правда круче, но видимо как раз из-за понтового шрифта Unicode и не выходил).

Примеры (см. под хабракатом) я поменял с placehold.it на dummyimage.com, раз уж он функциональнее…

Два плюс два, умножить на два?

Не знаю как вы, но я в школе долго мучился, пытаясь разобраться с приоритетом операций и скобками. Потом, как и каждый начинающий программист, я мучился с приоритетом операций и скобками, когда писал собственный калькулятор. А оказалось, что все эти мучения были напрасны. Ведь существует прекрасный механизм, известный, как обратная польская запись. О том, что это такое и как с этим работать я и хочу вам рассказать.

Перевод статьи Тима Ферриса из его блога.


(Учебник Дзюдо Окано Исао, который я использовал для изучения японской грамматики)

Изучение языка не должно быть сложным.

Принципы когнитивной нейронауки и управления временем могут быть применены для достижения свободного владения языком на разговорном уровне (в данном случае определяется как 95%+ процентов понимания и 100% выразительных возможностей) в течение 1-3 месяцев.

О Google App Engine не слышал уже наверное только ленивый. Использование фреймворка Django совместно с GAE дает в руки разработчика удобные инструменты для быстрого создания веб-приложений.

В этом туториале рассказывается, как создать простое Django приложение с использованием этой платформы. Предполагается, что у вас уже есть аккаунт в Google App Engine.

Что может быть лучше, чем описание девяти классных фишек App Engine? Разумеется, описание десяти. Участвуя в обсуждениях в группах, мы заметили, что некоторые возможности App Engine часто остаются незамеченными, так что мы выбрали чуть меньше, чем одиннадцать интересных фактов, которые, возможно, просто позволят вам писать программы по другому. Но довольно слов, смотрим первую фишку:

Магазин работает уже почти пол года — добро пожаловать :)
http://www.digital-mode.ru

Как это все работает.

Фронт-офис — генерирует страницы с группами и товарами, а также позволяет добавить товар в корзину и оформить заказ.
Хранилище картинок — отдает фотографии товаров в нужном размере. Все остальные картинки статические, загружаются с сервера GAE.
Бэк-офис — административная часть, позволяет редактировать товары и группы, просматривать заказы, загружать фотографии для товаров, а также загружать обновления цен, наличия и новые позиции.

Для генерации почти всех страниц используется Django templates.

В целом ничего сложного :)

Проблемы с которыми пришлось столкнутся при разработке.

На текущий момент есть проблемы с загрузкой/выгрузкой большого количества данных. На данный момент использую CSV для загрузки обновлений (цены, товары, наличие). При большом объеме данных превышается тайм-аут 30 сек на выполнение. Кроме этого в GAE ограничение на 30 запросов на запись (put). Соответственно обновлять больше 30 товаров за один проход не получается. Этот момент можно оптимизировать и обновлять данные не поштучно, а сразу пачками т.к. в GAE запись в хранилище может производится целыми массивами.

Выгрузка данных для Яндекс.Маркета занимает почти 10 секунд (200 товаров), 90% времени это генерация HTML.

Также не решена еще проблема с фильтрами и сортировками товаров по характеристикам. Т.к. БД не реляционная, привязать характеристики к товарам тяжело. Как вариант делать для каждого типа товара вручную в коде свой фиксированный набор характеристик, это возможно пока типов товаров не больше десятка.

Преимущества GAE

Отсутствие необходимости покупки/настройки/поддержки собственного сервера.
Автоматическое масштабирование.
Одинаковое время доступа к приложению при разных нагрузках.
Удобство разработки.

Итого

Скорость работы магазина не зависит от количества посетителей.
На данный момент при 500-600 хитов в сутки используется 0,3-0,4 часа процессорного времени из 6,5 бесплатного.

После публикации в комментариях к топику: "Стоит ли вам использовать Google AppEngine?" ссылки на магазин было использовано ресурсов:
— 0,44 часов CPU из 6,5
— 28000 запросов из 1,3 млн
— 210 Мб из 1 Гб исходящего траффика
— 5,59 Гб из 116 Гб получено из API
— 0,22 часа из 62,11 использовано хранилищем
Всего за 12 часов — 700 хитов (180 хостов).

Это микрохаброэффект:

Четвертая часть статьи, и вероятно — не последняя. Напомню, что предыдущие три статьи (а так же все последующие) теперь можно будет увидеть по этому адресу — статей много и проставлять в них навигационные ссылки друг на друга мне надоело;-)

Напомню, что мы закончили на обзоре контроллера для нашего примера и обещании, что в следующей части все начнется, и, наконец-то, все станет интересно и захватывающе. Станет обязательно. Итак —

Представление

Как вы знаете, такие слова как MVC уже давно стали даже не модными, а прям-таки подразумевающимеся (другой вопрос что понимает их всяк по своему). Наш пример не стал исключением — и теперь нам нужно объединить достижения контроллера и модели воедино и показать их пользователю. В этом нам немало поможет тот факт, что GAE внутри использует Django, механизм шаблонов которого является одним из самых лучших среди тех, которые я знаю. Одним из самых интересных, на мой взгляд, свойств шаблонов Django является то, что они поддерживают наследование.

Действительно, зачастую дизайн двух функционально разных страниц веб-сайта отличается лишь незначительно и использует общие элементы — header, footer, меню и т.д. Обидно будет дублировать этот код — и в то же время, всяческие include-директивы это все-таки вчерашний день. В Django вы можете наследовать один шаблон от другого.

Рассмотрим наш базовый шаблон, который можно найти в дереве исходников как templates/basic.html. Поскольку HTML на Хабр красиво вставляться не желает (и никакой Хабраредактор с этим справится не может), а некрасиво его читать — голову сломать можно, посмотрите его уж в SVN по ссылке выше. Суть не в этом. Суть в том, что в каких-то местах мы объявляем «заглушки»:

1. <div id='content'>
2. {% block content %} {% endblock %}
3. </div>

Мы двигаемся вперед со скоростью реактивного паравоза, и пока хабралюди читают и осмысливают первую и вторую части статьи, я со скоростью пулемета пишу продолжение. На этот раз речь пойдет о сердце любого веб-приложения —

Контроллер

Какое-то время назад мы уже определили несколько URL в app.yaml — пора разобраться, как заставить приложение правильно «реагировать» на них. Вот так выглядят наши маппинги:

# $Id: app.yaml 4 2010-01-25 12:14:48Z sigizmund $

application: helloworld
version: 1
runtime: python
api_version: 1

handlers:
- url: /(stats|login)
  script: main.py
  login: required

- url: .*
  script: main.py

Как мы видим, определены три типа URL — /stats, /login и «всё остальное». Все три, что характерно, будут обработаны одним и тем же скриптом main.py, однако настройки отличаются — /stats и /login требуют наличия активной пользовательской сессии, в то время как для остальных это не обязательно. Давайте рассмотрим содержимое скрипта main.py:

В предыдущей статье мы выяснили, что такое Google AppEngine, что с ним можно делать, и создали самое простое и примитивное приложение для GAE — helloworld с минимальной поддержкой аутентификации пользователей. Попробуем расширить это приложение, рассмотрев, попутно, возможности Google AppEngine.

Структура и архитектура

Наше предыдущее приложение было предельно простым, и, как таковое, ни в какой архитектуре не нуждалось. Теперь мы ставим перед собой более сложную и более реальную задачу — соответственно, нам следует подумать о том, что будет, когда приложение начнет расти. Разумеется, наша задача выдумана и для нее никакой архитектуры тоже не требуется, но для примера попробуем все сделать «по науке».

Недавно я задал вопрос — было бы интересно хабралюдям почитать о том, как писать под Google AppEngine? Хабралюди сказали что да, интересно — ну я и решил начать. В этой статье мы рассмотрим следующие вопросы:

1. Ультра-краткое введение в Google AppEngine (GAE), что это такое и с чем его едят
2. Возможности и ограничения GAE
3. Супер-краткий обзор архитектуры GAE-приложения
4. Разработка минимального приложения с аутентификацией
5. Разработка более сложного, реального приложения на основе MyTwiLinks

Начнем с самого начала, с самого простого — совсем для нубов (каковым я и являлся, когда начал разбираться с GAE), постепенно продвигаясь к более сложным концепциям, заканчивая грязными хаками на тему «как быть, если нельзя, но очень надо» (почти наверняка не успеем в рамках этого поста, но доберемся обязательно).

Хочу представить маленький стартап с помощью которого можно оценивать и комментировать фильмы из Твиттера, а также эти комментарии просматривать.

Доброго времени суток!

Это последняя часть серии моих переводов раздела о моделях из документации Django.

Перевод Django Documentation: Models. Part 1
Перевод Django Documentation: Models. Part 2
Перевод Django Documentation: Models. Part 3

_____Многотабличное наследование
_______Класс Meta и многотабличное наследование
_______Наследование и обратные отношения
_______Создание поля с parent_link
_____Прокси-модели
_______Запросы возвращают объекты модели, к которой адресованы
_______Ограничения для базовых классов
_______Менеджеры прокси-модели
_______Различия между прокси-моделями и unmanaged-моделями
_____Множественное наследование
_____Переопределение имен полей запрещено

Дональд Кнут (известный тем, что его книги никто не читает) пишет, что хотя первый двоичный поиск был опубликован в 1946 году, первый двоичный поиск без багов был опубликован только в 1962.

Алгоритм двоичного поиска похож на то, как мы ищем слово в словаре. Открываем словарь посередине, смотрим в какой из половин будет нужное нам слово. Допустим, в первой. Открываем первую часть посередине, продолжаем половинить, пока не найдем нужное слово.

С массивами так: есть упорядоченный массив, берем число из середины массива, сравниваем с искомым. Если оно оказалось больше, значит искомое число в первой половине массива, если меньше — во второй. Продолжаем делить оставшуюся половину, когда находим нужное число возвращаем его индекс, если не находим возвращаем null.

Занимаясь разработкой интернет-каталогов (или же интернет-магазинов) столкнулись с проблемой подбора картинок для товара. Не каждый заказчик может позволить внедрить в свои процессы фотографирование каждого товара (особенно когда их более 7000), да и есть ли смысл фотографировать товары когда их изображения уже есть в интернете, причем абсолютно легально на сайтах производителей. Вручную скачивать-заливать изображения — не вариант. За время работы испробовали массу способов «автоматизации» данного процесса:

• Выгрузка товаров из 1С и синхронизация картинок
• Загрузка картинок «оптом» через FTP
• Поиск картинок средствами Google API

Иногда бывает нужно набрать картинок по определённой тематике, чтобы иметь возможность выбрать из существующего набора нужную и т.д. Текущие поисковики дают такую возможность, но надо открывать браузер, переходить по страницам, работать мышкой и, вообщем, заниматься этим. Хотелось бы иметь консольную утилиту «запустил и забыл» для набора нужных картинок. Рассматривается Bing API, начало работы на Python и их связка для поиска изображений.

Содержание

Списки. Свёртка списка (reduce). Прохождение по списку (range, xrange и enumerate). Проверка всех элементов списка на выполнение условия (all и any). Группировка элементов нескольких списков (zip). Еще несколько операторов для работы со списками. Продвинутые логические операции с типом set.
Словари. Создание словаря с помощью именованных аргументов. Преобразование словаря в список и обратно. «Dictionary Comprehensions».

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод статьи «Python Tips, Tricks, and Hacks». Статья будет полезна на начальном и среднем этапах изучения Python.

Хотите писать более лаконичный и читаемый код? Вы хотите уместить как можно больше смысла в одно выражение? Считаете, что прочитать о нескольких уловках лучше, чем провести остаток жизни за чтением документации? Вы обратились по адресу. Мы начнем с маленьких уловок, которые вы уже могли встретить, если немного работали с Python. Но я обещаю, что ближе к концу статьи вас ожидает больше безумных вещей.

Содержание

1. Маленькие уловки. Четыре типа кавычек. Правдивость различных объектов. Проверка на вхождение подстроки. Красивый вывод списка. Целочисленное деление и деление с плавающей точкой. Лямбда-функции.
2. Списки. Генераторы списков и выражения-генераторы.