(Окончание перевода статьи Эдди Османи о сравнении и выборе библиотеки для проекта со значительной ролью JS на клиенте.)
Содержание первой части:

■ Что такое MVC или, лучше сказать, MV*?
■ Когда нам нужен MV*-фреймворк JS?
■ Где же мы будем нуждаться в MV*, а где нет?
■ Проблема выбора: слишком много вариантов?
■ TodoMVC: общее приложение для обучения и сравнения
■ Предложенные нами критерии выбора фреймворка
■ Dojo и усложнение фреймворков на JavaScript
■ Коллекция TodoMVC (фреймворки, на которых сделаны реализации тестового приложения Todo)

(от 27 июля 2012)
При написании нативного веб-приложения легко начать чувствовать себя богом, способным работать просто с библиотекой работы с DOM (такой как jQuery) и горсткой сервисных плагинов. Вскоре возникает проблема в виде груды вложенных возвратных функций jQuery и разбросанных DOM-элементов без всякой структуры вместо приложения.

Короче, мы застреваем в спагетти-коде. К счастью, есть современные JS-фреймворки (библиотеки, задающие, кроме функций, правила организации кода --прим. перев.), помогающие поддерживать структуру и организованность в проекте, облегчающие ремонтопригодность в будущем.

■ Что такое MVC или, лучше сказать, MV*?

Эти современные библиотеки дают разработчикам простой путь к организации кода, используя вариации паттерна проектирования, известного как MVC (Model-View-Controller). MVC разделяет задачи в приложении на 3 части:

— Для чего нужны монады?
— Для того, чтобы отделить чистые вычисления от побочных эффектов.
(из сетевых дискуссий о языке Haskell)

Шерлок Холмс и доктор Ватсон летят на воздушном шаре. Попадают в густой туман и теряют ориентацию. Тут небольшой просвет — и они видят на земле человека.
— Уважаемый, не подскажете ли, где мы находимся?
— В корзине воздушного шара, сэр.
Тут их относит дальше и они опять ничего не видят.
— Это был математик, – говорит Холмс.
— Но почему?
— Его ответ совершенно точен, но при этом абсолютно бесполезен.
(анекдот)

Когда древние египтяне хотели написать, что они насчитали 5 рыб, они рисовали 5 фигурок рыб. Когда они хотели написать, что насчитали 70 людей, они рисовали 70 фигурок людей. Когда они хотели написать, что насчитали в стаде 300 овец, они… — ну, в общем, вы поняли. Так и мучились древние египтяне, пока самый умный и ленивый из них не увидел нечто общее во всех этих записях, и не отделил понятие количества того, что мы подсчитываем, от свойств того, что мы подсчитываем. А потом другой умный ленивый египтянин заменил множество палочек, которыми люди обозначали количество, на значительно меньшее количество знаков, короткой комбинацией которых можно было заменить огромное количество палочек.

То, что сделали эти умные ленивые египтяне, называется абстракцией. Они подметили нечто общее, что свойственно всем записям о количестве чего-либо, и отделили это общее от частных свойств подсчитываемых предметов. Если вы понимаете смысл этой абстракции, которую мы сегодня называем числами, и то, насколько она облегчила жизнь людям, то вам не составит труда понять и абстракции языка Haskell — все эти непонятные, на первый взгляд, функторы, моноиды, аппликативные функторы и монады. Несмотря на их пугающие названия, пришедшие к нам из математической теории категорий, понять их не сложнее, чем абстракцию под названием «числа». Для их понимания совершенно не требуется знать ни теорию категорий, ни даже математику в объёме средней школы (арифметики вполне достаточно). И объяснить их тоже можно, не прибегая к пугающим многих математическим понятиям. А смысл абстракций языка Haskell точно такой же, как и у чисел — они значительно облегчают программистам жизнь (и вы пока даже не представляете, насколько!).

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1
Часть 2
Часть 3

Оптимальная сортировка

Поздравляю! Теперь вы знаете о том, как анализировать сложность алгоритмов, что такое асимптотическая оценка и нотация «большое-О». Вы также в курсе, как интуитивно выяснить является ли сложностью алгоритма O( 1 ), O( log( n ) ), O( n ), O( n² ) и так далее. Вы знакомы с символами o, O, ω, Ω, Θ и понятием «наихудшего случая». Если вы добрались до этого места, то моя статья уже выполнила свою задачу.

Этот финальный раздел — опциональный. Он несколько сложнее, так что можете не стесняясь пропустить его, если хотите.От вас потребуется сфокусироваться и потратить некоторое время на решение упражнений. Однако, так же здесь будет продемонстрирован очень полезный и мощный способ анализа сложности алгоритмов, что, безусловно, стоит внимания.

Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.

Всем привет!

Две недели назад в Москве прошла очередная встреча CodeFreeze. Нашим гостем стал Евгений Кривошеев, признанный российский эксперт в области архитектуры программных систем, консультант из Scrumtrek/Skilltrek. Евгений прочитал офигеннейшую лекцию по архитектуре, как он любит и умеет.



В рамках этой встречи Евгений предложил обсудить последовательность решений, критичных для архитектуры любой системы. Выстраданная последовательность действий такова:

• Точки зрения на систему, или Почему мы слепнем при проектировании
• Адресация ключевых рисков, или Гордыня убивает
• Учитываем контекст, или Как не долбиться в закрытую дверь