Начало Код с душком (рефакторинг М. Фаулера) .
В продолжении, техника рефакторинга по книге Рефакторинг. Улучшение существующего кода Мартин Фаулер.

Синтаксис будет на C#, но главное понимать идею, а её можно использовать в любом другом языке программирования.

На выставке CeBIT я познакомился с представителями польской компании Cognitum, которая разрабатывает семантический фреймворк Ontorion. Важнейшей частью этого фреймворка является редактор онтологий Fluent Editor, который показался мне замечательным и достойным обзора. Главное достоинство Fluent Editor'а состоит в том, что он позволяет создавать OWL-онтологии людям, не имеющим представления о синтаксисе OWL (хотя иметь представление о его концепциях, и о моделировании информационных структур, конечно, все равно нужно). Онтологии создаются на естественном языке, Controlled English — то есть на обычном английском, к которому применены определенные правила и ограничения. Приведу обзор основных возможностей синтаксиса этого языка, не забывая смотреть на то, в каком виде его основные выражения будут сохраняться в OWL.

Для примера начнем составлять онтологию, содержащую сведения о бизнесе некой компании. У этой компании, как у любой коммерческой организации, есть поставщики и покупатели. Те и другие являются организациями, причем одна и та же организация может быть одновременно и поставщиком, и покупателем. Запишем соответствующие выражения на Controlled English:

Every customer is a organization.
Every supplier is a organization.

Ответ на статью.

Если вы не разрабатываете ПО для машин или систем автоматического поддержания жизни и тд — нижесказанное работает для вас при грамотном применении.

Сразу скажу — не моя идея, в статье «Проектирования больше нет?» сам Мартин Фаулер писал об эволюционном рефакторинге. А Боб Мартин даже целую книгу запилил с примером поэтапного развития приложения (и не одним), назвав «Быстрая разработка ПО» и продемонстрировав умение виртуозно материться на Java и C++.

Во-первых, говнокод на первом этапе обязателен. Причин куча. Раз — вы ничего не знаете о реальных условиях работы приложения, все ваши домыслы фигня. Пока реальный опыт не получен, пока не занесены первые живые данные реальным пользователем — у вас нет обратной связи. Если вы не согласны, почитайте Макконнелла, миф о стабильных требованиях, и получите левелап.

Я почувствовал, что устои мироздания потрясены, когда сотни хабраюзеров начали яростно спорить по поводу заметки Роберта Мартина о стартапе-ловушке.

Хотите знать, как я обычно участвую в таких спорах?

— Так какие же тесты пишешь ты сам?
— Мнэ-э…

— Когда же ты пишешь тесты?
— Мнэ-э…

— Ты вообще тесты пишешь?
— Мнэ-э…

Окей, конечно, я пишу тесты, я просто не участвую в таких спорах. Времена, когда нас всех заставили принять таблетку TDD, провели черту между теми программистами, которые полюбили тесты всем сердцем, и теми, кто на самом деле не очень-то любит писать тесты. И ввязываться в спор между двумя этими лагерями — отличный повод потерять пару часов впустую, вместо того чтобы делать свою работу.

Но как раз сейчас у меня, кажется, есть эта парочка часов.

С тех пор как число активных пользователей Instagram стало постоянно расти, Postgres оставался нашим надежным фундаментом и неизменным хранилищем данных для большинства данных, создаваемых пользователями. И хотя меньше года назад мы писали о том, как мы храним большое количество данных на Instagram при 90 лайках в секунду, сейчас мы обрабатываем более 10000 лайков в секунду – и наша основная технология хранения данных не изменилась.

За последние два с половиной года, мы поняли несколько вещей и подобрали пару инструментов для масштабирования Postgres и мы хотим ими поделиться – то, что мы хотели бы знать при запуске Instagram. Некоторые из них специфичны для Postgres, другие представлены также и в других базах данных. Чтобы знать, как мы горизонтально масштабируем Postgres, смотрите наш пост Sharding and IDs at Instagram

Я рад продолжить рассказывать свои взгляды к подходам создания безопасных веб-ресурсов и веб-приложений и перейти от первой части, которая содержит в себе некоторые общеполезные security-инструкции при создании инфраструктуры для проекта, ко второй — разработке самого приложения.

В своей статье я хотел бы рассказать о теории относительности. Эта теория не требуется в представлении. С самого своего создания она была окутана ореолом тайны, поскольку полностью подрывает наши привычные представления о пространстве и времени. Все мы в школе учили формулы теории относительности, но мало кто действительно понимал их. И это не удивительно, ведь человеку, чтобы по-настоящему понять какую-то теорию во всей её красоте, полноте и непротиворечивости, не достаточно знать формулы. Нужно иметь какой-то визуальный ориентир, нужна динамика, чтобы было что-то, что можно повертеть в руках. Я решил восполнить этот пробел и написал небольшую программку, в которой можно «повертеть в руках» пространство-время. Мы, как настоящие исследователи, с помощью небольших экспериментов попытаемся выяснить основные свойства этой загадочной материи.
Под катом много картинок (и ни одной формулы).

Я уже довольно долгое время хочу формализовать все свои мысли, опыт, ежедневно применяемый на практике, и многое другое в одном месте и предоставить их общественности. Уверен, многим этот материал будет полезен. Он посвящен различным моментам в конфигурации серверного ПО Linux и безопасным подходам к созданию сайтов/приложений на php (все же это до сих пор одна из самых популярных связок, хоть её успешно и подвигают другие технологии. Но советы так же легко применимы и к веб-ресурсам на других технологиях).

Т.е. речь идет о типичной ситуации. Проект (стартап), купили под него сервер и разворачиваем на нем сайт. Бизнесу не нужно тратить лишних денег на сервера (поэтому будут выбраны наиболее производительные связки ПО), а так же нужно, чтобы все было безопасно, при чем бесплатно :)

Разработчики приложений на Java обычно не нуждаются в знании о байт-коде, выполняющемся в виртуальной машине, однако тем, кто занимается разработкой современных фреймворков, компиляторов или даже инструментов Java может понадобиться понимание байт-кода и, возможно, даже понимание того, как его использовать в своих целях. Несмотря на то, что специальные библиотеки типа ASM, cglib, Javassist помогают в использовании байт-кода, необходимо понимание основ для того, чтобы использовать эти библиотеки эффективно.
В статье описаны самые основы, от которых можно отталкиваться в дальнейшем раскапывании данной темы (прим. пер.).

По роду своей деятельности я нередко становлюсь свидетелем «священных войн» между коллегами-программистами на тему, какую же систему контроля версий выбрать для того или иного проекта. Роль системы контроля версий особо остро ощущается в случаях разработки и поддержки проектов с длинной историей. Вариантов инструментов много, но я хочу сконцентрироваться на двух, на мой взгляд, наиболее перспективных: Mercurial и Git. Далее попробуем рассмотреть возможности обеих систем с позиции их внутреннего устройства.

abstract: В статье описаны продвинутые функций OpenSSH, которые позволяют сильно упростить жизнь системным администраторам и программистам, которые не боятся шелла. В отличие от большинства руководств, которые кроме ключей и -L/D/R опций ничего не описывают, я попытался собрать все интересные фичи и удобства, которые с собой несёт ssh.

Предупреждение: пост очень объёмный, но для удобства использования я решил не резать его на части.

Оглавление:

• управление ключами
• копирование файлов через ssh
• Проброс потоков ввода/вывода
• Монтирование удалённой FS через ssh
• Удалённое исполнение кода
• Алиасы и опции для подключений в .ssh/config
• Опции по-умолчанию
• Проброс X-сервера
• ssh в качестве socks-proxy
• Проброс портов — прямой и обратный
• Реверс-сокс-прокси
• туннелирование L2/L3 трафика
• Проброс агента авторизации
• Туннелирование ssh через ssh сквозь недоверенный сервер (с большой вероятностью вы этого не знаете)

Давайте рассмотрим среду: в ней могут существовать частицы «еды» и агенты. С помощью сенсоров агенты могут получать информацию о среде. Если агент находится достаточно близко к частице пищи, то она считается «съеденной» и исчезает, а в тот же самый момент в случайном месте среды появляется новая частица еды. Задача группы агентов — собирать пищу. Эффективность рассматривается исходя из суммарного количества собранной пищи.

Давайте смоделируем конкурентную среду для автоматического поиска оптимального поведения группы агентов. Алгоритм поведения агентов будем конструировать в виде нейронной сети.

Это мой первый пост на Хабре, поэтому не судите строго. Я достаточно много занимаюсь не только разработкой, но и постановкой процессов, в том числе тестирования. И всегда несколько скептически относился к ручному тестированию, точнее к той его части, которая отвечает за «обеспечение работоспособности существующей фунциональности» (в простонародье регрессионное тестирование). Что же плохого в этом тестировании и почему многие компании его тогда используют? Кто интересуется ответом на эти вопросы, могут потратить еще пару минут на дальнейшее чтение.

Здравствуй, дорогой читатель!

Cегодня мы поговорим о полиморфизме функций и о классах в языке Haskell, как их использовать и для чего они нужны. Все мы использовали метод полиморфизма, например, в языке Java. А как это можно применить к Haskell? Haskell не является объектно-ориентированным языком, но в нём всё же присутствуют классы. Хотя классы в Haskell и имеют некоторые свойства классов объектно-ориентированных языков, они более абстрагированы и от этого намного мощнее. Проводя аналогию с языком Java дальше, классы в Haskell являются ничем другим как интерфейсы — в класс записываются лишь декларации функций, а сами реализации этих функций будут сделаны позже.
Хочется выразить благодарность пользователю Darkus за прочтение и исправление всех недочётов и неточностей в статье, а также за дельные советы и помощь в написании.

В первой части я рассказал о причинах, побудивших меня заняться построением своего “умного дома”, и об используемом “железе”.
Но “железо”, само по себе, умным быть не может, главное это “софт”. Вот об этой стороне своего проекта я и хочу рассказать в этой части. Банальное управление освещением с пульта, конечно, выглядит круто в глазах непосвященной публики, но “ума” тут никакого.
Так что же такого умного можно сделать? И, главное, как?

Все мы пользуемся профайлерами. Традиционная схема работы с ними такова, что приходится изначально запускать программу «под профайлером» а затем, после окончания ее работы, анализировать сырой дамп с помощью дополнительных утилит.
А что делать если мы не имея root'а хотим запрофилировать уже работающую программу, которая долго работала «как надо», а сейчас что-то пошло не так. И хотим это сделать быстро. Знакомая ситуация?
Тогда рассмотрим наиболее популярные профайлеры и принципы их работы. А затем профайлер, который решает именно указанную задачу.

Топология — довольно красивое, звучное слово, очень популярное в некоторых нематематических кругах, заинтересовало меня еще в 9 классе. Точного представления конечно же я не имел, тем не менее, подозревал, что все завязано на геометрии.

На Хабре довольно много упоминаний о BDD. К сожалению, статьи, которые я читал, так и не дали мне ответа на вопрос «а зачем мне все это нужно?» Ответ пришел с неожиданной стороны. Когда я всерьез занялся вопросом автоматизации приемочного тестирования, мне под руку попалась книга Gojko Adzic (не уверен в транскрипции, поэтому не стал переводить имя автора) Specification By Example.
Читая ее, я не уставал удивляться: каждая новая глава описывала шишки, которые я набивал на своем личном опыте, и предлагала решения аналогичные или лучшие, чем те, к которым я приходил сам методом проб и ошибок.

Эта статья – первая в цикле «BDD для прагматиков». В ней описаны ключевые элементы наиболее эффективного, на мой взгляд, процесса разработки коммерческого ПО в современных условиях. Два продолжения будут посвящены работе со SpecFlow и автоматизации приемочного тестирования.

Всем привет. Речь в топике пойдёт о создании плагина (программного дополнения, аддона) к замечательной программе XBMC. Уровень сложности: для начинающих. Понадобятся знания HTML и общее представление о работе сайтов; не помешает знать как выглядит Python. Не ждите под катом уникальных алгоритмов и магического кода, это скорее отправная точка и общее объяснение механики работы плагинов. Код будет, надеюсь, наглядным.

Некоторые из вас могут спросить: «Ведь есть репозиторий seppius, который решает почти все проблемы с воспроизведением онлайн-контента в рунете (в контексте XBMC). Зачем велосипеды?». Я приведу свои доводы в небольшом предисловии.

Зачастую работа «в поле» требует сбора и анализа информации на сайте заказчика в условиях наличия крайне скудного списка утилит. В частности собрать информацию об использовании системы ввода-вывода в течении дня.

В статье я попробую показать, как располагая только iostat и gnuplot можно попробовать провести анализ системы и какие выводы можно сделать.

Я не претендую на доскональное владение предметом и точное использование терминов. Более того, я постараюсь говорить «обычным» языком и не бросаться терминами.

Все описанное ниже есть плод опыта, ошибок, гугления, курения манов и прочая