Это перевод 1.17 версии руководства от Rafe Kettler.

Содержание

1. Вступление
2. Конструирование и инициализация
3. Переопределение операторов на произвольных классах
   • Магические методы сравнения
   • Числовые магический методы
4. Представление своих классов
5. Контроль доступа к атрибутам
6. Создание произвольных последовательностей
7. Отражение
8. Вызываемые объекты
9. Менеджеры контекста
10. Абстрактные базовые классы
11. Построение дескрипторов
12. Копирование
13. Использование модуля pickle на своих объектах
14. Заключение
15. Приложение 1: Как вызывать магические методы
16. Приложение 2: Изменения в Питоне 3

Вступление

Что такое магические методы? Они всё в объектно-ориентированном Питоне. Это специальные методы, с помощью которых вы можете добавить в ваши классы «магию». Они всегда обрамлены двумя нижними подчеркиваниями (например, __init__ или __lt__). Ещё, они не так хорошо документированны, как хотелось бы. Все магические методы описаны в документации, но весьма беспорядочно и почти безо всякой организации. Поэтому, чтобы исправить то, что я воспринимаю как недостаток документации Питона, я собираюсь предоставить больше информации о магических методах, написанной на понятном языке и обильно снабжённой примерами. Надеюсь, это руководство вам понравится. Используйте его как обучающий материал, памятку или полное описание. Я просто постарался как можно понятнее описать магические методы.

Мы уже рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL и интерфейс методов доступа, а также один из методов доступа — хеш-индекс. Сейчас поговорим о самом традиционном и используемом индексе — B-дереве. Глава получилась большой, запасайтесь терпением.

Btree

Устройство

Индекс btree, он же B-дерево, пригоден для данных, которые можно отсортировать. Иными словами, для типа данных должны быть определены операторы «больше», «больше или равно», «меньше», «меньше или равно» и «равно». Заметьте, что одни и те же данные иногда можно сортировать разными способами, что возвращает нас к концепции семейства операторов.

Эта статья содержит необходимый минимум тех вещей, которые просто необходимо знать о типизации, чтобы не называть динамическую типизацию злом, Lisp — бестиповым языком, а C — языком со строгой типизацией.

В полной версии находится подробное описание всех видов типизации, приправленное примерами кода, ссылками на популярные языки программирования и показательными картинками.

В UNIX системах есть одна очень древняя команда, которая называется dd. Она предназначена для того, чтобы что-то куда-то копировать побайтово. На первый взгляд — ничего выдающегося, но если рассмотреть все возможности этого универсального инструмента, то можно выполнять довольно сложные операции без привлечения дополнительного ПО, например: выполнять резервную копию MBR, создавать дампы данных с различных накопителей, зеркалировать носители информации, восстанавливать из резервной копии данные на носители и многое другое, а, при совмещении возможностей dd и поддержке криптографических алгоритмов ядра Linux, можно даже создавать зашифрованные файлы, содержащие в себе целую файловую систему.
Опять же, в заметке я опишу самые часто используемые примеры использования команды, которые очень облегчают работу в UNIX системах.

Вы когда нибудь задумывались о том, что происходит, когда вы ставите точку в python? Что скрывает за собой символ str(“\u002E”)? Какие тайны он хранит? Если без мистики, вы знаете как происходит поиск и установка значений пользовательских атрибутов в python? Хотели бы узнать? Тогда… добро пожаловать!

Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит

В прошлый раз мы говорили о потоковом редакторе sed и рассмотрели немало примеров обработки текста с его помощью. Sed способен решать многие задачи, но есть у него и ограничения. Иногда нужен более совершенный инструмент для обработки данных, нечто вроде языка программирования. Собственно говоря, такой инструмент — awk.

Хочу поделиться полезными приемами работы с PostgreSQL (другие СУБД имеют схожий функционал, но могут иметь иной синтаксис).

Постараюсь охватить множество тем и приемов, которые помогут при работе с данными, стараясь не углубляться в подробное описание того или иного функционала. Я любил подобные статьи, когда обучался самостоятельно. Пришло время отдать должное бесплатному интернет самообразованию и написать собственную статью.

Данный материал будет полезен тем, кто полностью освоил базовые навыки SQL и желает учиться дальше. Советую выполнять и экспериментировать с примерами в pgAdmin'e, я сделал все SQL-запросы выполнимыми без разворачивания каких-либо дампов.

Поехали!

Это принципы разработки ПО, взятые из книги Clean Code Роберта Мартина и адаптированные для PHP. Это руководство не по стилям программирования, а по созданию читабельного, многократно используемого и пригодного для рефакторинга кода на PHP.

Не каждый из этих принципов должен строго соблюдаться, и ещё с меньшим количеством все будут согласны. Это лишь рекомендации, не более, но все они кодифицированы в многолетнем коллективном опыте автора Clean Code.

Статья вдохновлена clean-code-javascript.

Мы решили описать простой и проверенный путь для тех, кто хочет внедрить аналитическую СУБД ClickHouse своими силами или просто испробовать ClickHouse на собственных данных. Именно этот путь прошли мы сами в новостном агрегаторе СМИ2 и добились впечатляющих результатов.

В предисловии статьи — небольшой рассказ о наших попытках внедрить Druid и InfluxDB. Почему после успешного запуска ClickHouse мы смогли отказаться от использования InfiniDB и Cassandra.

В предыдущей статье мы поделились своим опытом внедрения и использования СУБД ClickHouse в компании СМИ2. В текущей статье мы затронем вопросы масштабирования, которые возникают с увеличением объема анализируемых данных и ростом нагрузки, когда данные уже не могут храниться и обрабатываться в рамках одного физического сервера. Также мы расскажем о разработанном нами инструменте для миграции DDL-запросов в ClickHouse-кластер.

Вы получили или пришли на проект, которому d+дцать лет? PHP код был написан в перерывах между охотой на мамонтов и поэтому слегка не читаем? Вам предстоит это как минимум сапортить, как максимум — рефакторить или переписывать?

Если у вас после этих вопросов не участилось дыхание или пульс — проходите мимо, эта статья для тех, кто уже бывал жертвой таких издевательств или предчувствует такой поворот судьбы.

В данной статье постараюсь раскрыть основные нюансы реализации системы демонов для PHP и научить консольные команды Yii2 демонизироваться.

Последние 3 года я занимаюсь разработкой и развитием достаточно большого корпоративного портала для одной группы компаний. Я, какие и многие, столкнулся с проблемой, когда решение задачи, которую требует бизнес, не укладывается ни в какие таймауты. Сделайте отчетик в excel на 300 тыс. строк, отправьте рассылку на 1500 писем и так далее. Естественно, такие задачи должны решаться фоновыми заданиями, демонами и crontab-ами. В рамках статьи я не буду приводить сравнение кронов и демонов, мы для решения подобных задач выбрали демонов. При этом важным требованием для нас стала возможность иметь доступ ко всему, что уже написано для бэкенда, соответственно, демоны должны быть продолжением фрейворка Yii2. По этой же причине нам не подошли уже готовые решения типа phpDaemon.

Под катом готовое решение для реализации демонов на Yii2, которое у меня вышло.

Это перевод статьи Ruby (on Rails) ecosystem bittersweet or "we like to hate PHP", написанной 30 мая 2016, т.е. совсем недавно. Я полностью согласен с её автором, и сам давно горел желанием написать что-то подобное в последнее время, но у меня не так много опыта с Ruby, поэтому моя писанина не была бы настолько объективна, как писанина человека, который этот опыт имеет, и имеет его в хорошем количестве. А тут на тебе: всё в одном месте уже собрано, и мысли прямо один в один как у меня. Грех не перевести на русский. Также, статья вообще очень хороша как небольшой набор объективного и беспристрастного анализа двух языков современной веб-разработки. В общем, далее — перевод слов автора.

многобукв; нечитал;
В этой статье я рассказываю о некоторых фактах и персональном опыте для того чтобы доказать, что PHP в данный момент живее, конкурентоспособнее, а также имеет менее связанную экосистему, чем Ruby. Я говорю о Производительности, Синтаксисе и Аспектах кодинга, Сообществе и Инструментарии разработчика.

Сегодня внутренняя разработка компании Яндекс — аналитическая СУБД ClickHouse, стала доступна каждому. Исходники опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.



ClickHouse позволяет выполнять аналитические запросы в интерактивном режиме по данным, обновляемым в реальном времени. Система способна масштабироваться до десятков триллионов записей и петабайт хранимых данных. Использование ClickHouse открывает возможности, которые раньше было даже трудно представить: вы можете сохранять весь поток данных без предварительной агрегации и быстро получать отчёты в любых разрезах. ClickHouse разработан в Яндексе для задач Яндекс.Метрики — второй по величине системы веб-аналитики в мире.

В этой статье мы расскажем, как и для чего ClickHouse появился в Яндексе и что он умеет; сравним его с другими системами и покажем, как его поднять у себя с минимальными усилиями.

php7-tutorial.com

Цель этого сайта помочь вам обнаружить нововведения в PHP 7. Это руководство представляет из себя набор простых упражнений, в которых вам будет предложено что-либо решить, либо исправить ошибку. Каждое упражнение соответствует стандарту RFC (набор технической спецификации и стандартов) и сопровождается кратким пояснениями.

От переводчика

Всем привет, с вами Максим Иванов, и сегодня мы поговорим о нововведениях PHP 7, о которых более подробно поведает нам Гийом Девар (Guillaume Dievart) в своем руководстве, сделанном в форме упражнений. Но прежде чем начинать, я хочу отметить один момент. Я не буду приводить полное руководство по данному языку программирования в этом обзоре, просто оставлю здесь ссылку на самую свежую и достоверную информацию. Джош Локхарт (автор гайдлайна «PHP: правильный путь», разработчик Slim Framework), написал данную книгу с целью помочь новичкам, по его словам: «В последнее время существует много дискуссий о том, что PHP сообществу и, в целом, программистам не хватает достоверной информации по языку PHP, поэтому мое руководство призвано решить эту проблему». Чем именно? Вы знаете, что по интернету разбросано огромное количество материла по PHP, но многое уже устарело или не приводит к написанию качественного кода. В этой книге присутствуют основные актуальные сведения с ссылками на проверенные ресурсы. Если кому интересно, такое есть и по JavaScript. А теперь вернемся к упражнениям и приступим.

Если вы знаете, почему простая строка `strings` в Redis займёт в оперативной памяти 56 байт — вам, думаю, статья не будет интересна. Всем остальным я попробую рассказать, что такое строки в Redis и почему использующему эту базу данных разработчику важно понимать, как они устроены и работают. Это знание особенно важно, если вы пытаетесь рассчитать фактическое потребление памяти вашим приложением или планируете строить высоко нагруженные системы статистики или учёта данных. Или, как часто бывает, пытаетесь срочно понять, почему вдруг ваш экземпляр redis стал потреблять неожиданно много памяти.

Если вы регулярно используете Git, то вам могут быть полезны практические советы из этой статьи. Если вы в этом пока новичок, то для начала вам лучше ознакомиться с Git Cheat Sheet. Скажем так, данная статья предназначена для тех, у кого есть опыт использования Git от трёх месяцев. Осторожно: траффик, большие картинки!

Содержание:

1. Параметры для удобного просмотра лога
2. Вывод актуальных изменений в файл
3. Просмотр изменений в определённых строках файла
4. Просмотр ещё не влитых в родительскую ветку изменений
5. Извлечение файла из другой ветки
6. Пара слов о ребейзе
7. Сохранение структуры ветки после локального мержа
8. Исправление последнего коммита вместо создания нового
9. Три состояния в Git и переключение между ними
10. Мягкая отмена коммитов
11. Просмотр диффов для всего проекта (а не по одному файлу за раз) с помощью сторонних инструментов
12. Игнорирование пробелов
13. Добавление определённых изменений из файла
14. Поиск и удаление старых веток
15. Откладывание изменений определённых файлов
16. Хорошие примечания к коммиту
17. Автодополнения команд Git
18. Создание алиасов для часто используемых команд
19. Быстрый поиск плохого коммита

Привет, Хабр!

Мы в Хекслете используем JavaScript не только для очевидных задач во фронтэнде, но и, например, для реализации браузерной среды разработки (наш опен-сорсный hexlet-ide) на React'е. У нас есть практический курс по JavaScript, и один из уроков там посвящен замыканиям. Это важная тема не столько в рамках JS, сколько в программировании вообще. Мы освещаем ее и в других курсах.

В целом, статей и туториалов про использование замыканий в JS полно, но объяснений как это все работает внутри — мало. Сегодняшний перевод посвящен именно этой теме. Как и почему работают замыкания в JS, когда они создаются и уничтожаются и почему каждая функция в JS — это замыкание.

Я использую замыкания уже достаточно давно. Я научился их использовать, но не до конца понимал как они на самом деле работают, что происходит «под капотом». Что это вообще такое? Википедия не очень помогает. Когда замыкание создается и уничтожается? Как выглядит реализация?

"use strict";
 
var myClosure = (function outerFunction() {
 
  var hidden = 1;
 
  return {
    inc: function innerFunction() {
      return hidden++;
    }
  };
 
}());
 
myClosure.inc();  // возвращает 1
myClosure.inc();  // возвращает 2
myClosure.inc();  // возвращает 3
 
// Ага, круто. А как это реализовано?
// И что происходит под капотом?

Вот уже как неделю английская версия the art of command line висит в секции trending на Github. Для себя я нашел этот материал невероятно полезным и решил помочь сообществу его переводом на русский язык. В переводе наверняка есть несколько недоработок, поэтому милости прошу слать пулл-реквесты мне сюда или автору оригинальной работы Joshua Levy вот сюда. (Если PR отправите мне, то я после того, как пересмотрю изменения отправлю их в мастер-бранч Джоша). Отдельное спасибо jtraub за помощь и исправление опечаток.

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.