Привет, хабр.
В прошлой своей статье я описал технологию создания кастомного поля для ввода тегов в Django. Сейчас я бы хотел поделиться готовым и более-менее универсальным решением, реализующим поле множественного выбора с автодополнением по AJAX. Отличие этого поля от описанного в предыдущей статье в том, что оно позволяет только выбирать элементы из справочника, но не создавать новые. За front-end часть будет отвечать замечательный jQuery-плагин Select2. Решение будет оформлено в виде отдельного приложения Django.

Опубликованное неделю назад издание «Взламываем секретные шифры с Python» (Hacking Secret Ciphers with Python) — это учебник по Python для новичков. Авторы разумно рассудили, что учиться программированию нужно на конкретных практических задачах. А что может быть интереснее, чем взлом зашифрованных сообщений?

Книга включает в себя исходный код нескольких шифров и программы для взлома этих шифров. В числе программ на Python — шифр Цезаря, шифр перестановки, шифр простой замены, мультипликативный и аффинный шифры, шифр Виженера и программы для взлома каждого из них. В последней главе рассматривается современный шифр RSA и криптография с открытым ключом.

Книга лежит в открытом доступе, её можно бесплатно скачать в формате pdf (зеркало).

Привет! Хочу рассказать о проекте, который наверняка окажется полезным многим разработчикам. В двух словах объяснить, зачем он нужен, достаточно сложно, но я попробую. Uploadcare — сервис для приложений и сайтов, упрощающий получение файлов от пользователей, их хранение и передачу по сети.

Тот, кто хоть раз делал форму с <input type="file">, знает, что ничего сложного в этом нет, но есть неприятные моменты, возникающие по пути. Вот только некоторые из них:

— нельзя сохранить форму с файлом по ajax;
— нельзя показать форму с уже выбранным файлом;
— если вы ожидаете картинку, нужно убедиться, что загружена картинка;
— сервер должен быть готов принимать большое тело запроса;
— в некоторых фреймворках загруженный файл является источником повышенной опасности;
— удобная загрузка нескольких файлов реализуется достаточно сложно;
— индикация процесса загрузки реализуется еще сложнее;
— на диске сервера может закончиться место;

Написано, т.к. возник очередной холивар в комментариях на тему SQL vs ORM в High-Load Project (HL)

Преамбула

В заметке Вы сможете найти, местами, банальные вещи. Большая часть из них доступна в документации, но человек современный часто любит хватать все поверхностно. Да и у многих просто не было возможности опробовать себя в HL проектах.
Читая статью, помните:

• Никогда нельзя реализовать HL-проект на основе только одной манипуляции с ORM
• Никогда не складывайте сложные вещи на плечи БД. Она нужна Вам чтобы хранить инфу, а не считать факториалы!
• Если вы не можете реализовать интересующую Вас идею простыми средствами ORM — не используйте ORM для прямого решения задачи. И тем более не лезте в более низкий уровень, костыли сломаете. Найдите более элегантное решение.
• Извините за издевательски-юмористический тон статьи. По другому скучно :)
• Вся информация взята по мотивам Django версии 1.3.4
• Будьте проще!

И-и-и да, в статье будут показаны ошибки понимания ORM, с которыми я столкнулся за три с лишним года работы с Django.

Суть проблемы

Сейчас появляется очень много материала про юнит и нагрузочное тестирования. Все поголовно пишут тесты, код создают исключительно через TDD, используют jmeter/ab. Однако, все тестирование очень тесно связано с тестовыми данными. А их нужно генерировать/писать. Проблема не стоит остро для юнит тестирования — накидал mock, погонял его и забыл. Но как быть с нагрузочным тестированием? Когда мне нужно не 1-2-5-10 объектов, а миллионы?

Большинство (php) разработчиков, которых я встречал, сталкиваясь с задачей нагрузочного тестирования своего кода, создают несколько фикстур руками и насилуют их (ab/jmeter). Полученный результат тестирования не является достоверным, но они об этом не думают. Более продвинутые пишут скрипты для генерации данных, закидывают в БД и после этого уже играются. Похвально, но таких значительно меньше, а сам способ мне не кажется идеальным — другой программист может не разобраться в говнокоде генерилки фикстур (ведь создатель писал это быстро и для утилитарных целей) и рано или поздно все либо пойдут по первому пути, либо начнут писать новую генерилку.

Ценность правильного составления фикстур сейчас недооценена, многие просто на это забивают из-за трудоемкости такой работы (представим 15-25 связанных таблиц, писать скрипт генерации фикстур будет весьма, кхм, интересно). Я прекрасно понимаю почему разработчики так поступают, и, когда появилась такая же задача, то решил не биться головой об стену, а поискать инструментарий для нормальной генерации связанных данных.

Я был очень удивлен, но ничего вразумительного не было найдено, сложилось ощущение, что никого этот вопрос просто не интересует и мне всю жизнь придется писать кривые скрипты с кучей циклов. Тем не менее, подходящий инструмент был найден, мы успешно опробовали его в работе, и теперь я хочу представить его вам.

Введение.

Python замечательный язык. Связка Python + NumPy + Matplotlib, на мой взгляд, сейчас одна из лучших для научных расчётов и быстрого прототипирования алгоритмов. Но у каждого инструмента есть свои светлые и тёмные стороны. Одной из самых дискутируемых особенностей Python является GIL – Global Interpreter Lock. Я бы отнёс эту особенность к тёмной стороне инструмента. Хотя многие со мной не согласятся.

Если кратко, то GIL не позволяет в одном интерпретаторе Python эффективно использовать больше одного потока. Защитники GIL утверждают, что однопоточные программы при наличии GIL работают намного эффективнее. Но наличие GIL означает, что параллельные вычисления с использованием множества потоков и общей памяти невозможны. А это достаточно сильное ограничения в современном многоядерном мире.

Один из способов преодоления GIL при помощи потоков на C++ был недавно рассмотрен в статье: Использование Python в многопоточном приложении на C++. Я же хочу рассмотреть другой способ преодоления ограничений GIL, основанный на multiprocessing и shared array. На мой взгляд, этот способ позволяет достаточно просто и эффективно использовать процессы и разделяемую память для прозрачного параллельного программирования в стиле множества потоков и общей памяти.

В этой заметке рассматривается алгоритм MRO С3 и некоторые специфические проблемы множественного наследования. Хотя и алгоритм и проблемы не ограничиваются рамками одного языка, я акцентировал своё внимание на Питоне. В конце приведён список полезных ссылок по данной теме.

Я замечательно провел время изучая Haskell в последние месяцы, и мне кажется, что сделать первые шаги в этом занятии сложнее, чем это могло бы быть на самом деле. Мне повезло работать в нужное время и в нужном месте, и в Facebook я прошел курс по Haskell от Bryan O'Sullivan, но Вы определенно сможете влиться в тему и без чужой помощи. Для этого можно поиграть в Haskell на сайте Try Haskell, а в конечном счете установить себе GHC.

DivShot — отличный новый инструмент для работы с Twitter Bootstrap. С помощью него создавать прототипы интерфейсов с использованием популярного CSS-фреймворка стало до безобразия просто.

Введение

Хранение иерархических данных (или попросту — деревьев) в реляционных структурах задача довольно нетривиальная и вызывает некоторые проблемы, когда разработчики сталкиваются с подобной задачей.

В первую очередь, это связано с тем, что реляционные базы не приспособлены к хранению иерархических структур (как, например, XML-файлы), структура реляционных таблиц представляет из себя простые списки. Иерархические же данные имеют связь «родитель-наследники», которая не реализована в реляционной структуре.

Тем не менее, задача «хранить деревья в базе данных» рано или поздно возникает перед любым разработчиком.

Ниже мы подробно рассмотрим, какие существуют подходы в организации хранения деревьев в реляционных БД, а также рассмотрим инструментарий, который нам предоставляет ORM Doctrine для работы с такими структурами.

Недавно встала задача дать пользователям удобный инструмент редактирования данных. Хотелось, чтобы пользователи сразу видели результат и не прыгали между несколькими страницами для редактирования и просмотра. Немного погуглив, нашли отличное приложение django-inplaceedit, которое позволяет реализовать наглядное редактирование данных.

Однажды вечером я почувствовал, что пришло время расширить 97‐ й параграф «Ководства» Артемия Лебедева.

На клавиатуре одна чёрточка, она обычно правее нуля и повыше букв «З» и «Х». Неосведомлённые люди называют её попеременно то дефисом, то минусом, то тире. Лебедев объясняет нам, что это четыре (учитывая две разновидности тире) различных символа. На самом деле их как минимум девять, и об этом я и расскажу вам сейчас.

Однажды на лекции друг рассказал мне, что существует язык программирования пони, (основанный на сериале, конечно). Он сказал, что видел его на reddit, но даже после продолжительного поиска я смог найти только пустой репозиторий на Google Code без деталей реализации. Я был очень этим разочарован, но только на несколько минут, пока не понял, что могу написать реализацию этого языка сам. Возможно, она не будет хороша или вообще используема в том смысле, что не каждый сможет написать к ней интерпретатор, но мне хотелось проверить свои умения. А ещё мне нравятся затянувшиеся шутки.

1 Введение

В своей прошлой заметке я постарался осветить в общих чертах стиль работы с
распределенной системой контроля версий git и указать на отличия по сравнению с
классическими централизованными СКВ. Целью было прежде всего обобщение опыта
работы с системой без упоминания тонкостей синтаксиса отдельных команд.

Данный же топик задумывался как непосредственное введение в работу с git, нечто
среднее между tutorial и обобщенной справкой, до которого все же рекомендуется
прочитать упомянутое выше введение. Сознательно избегаются технические
подробности работы git, употребляются только общие для СКВ термины и
ограничивается список упоминаемых команд.

1 Вступление

В топике освещаются не столько подробности работы с git, сколько его отличия от схемы разработки других систем контроля версий, и общий подход (выработанный по большей части личным опытом и Git Community Book) к работе.

В этой статье-инструкции я хочу рассказать, об одном из вариантов создания рабочего места дома, когда удобное место хочется, а для стола свободного пространства нет (или не хочется его занимать).



Как же это сделать всего за пару часов времени и вменяемые затраты я и хочу рассказать и показать на собственном примере.

Этот вариант в первую очередь будет инетресен людям, работающим дома (полностью или частично) и не имеющим нормального рабочего места или желающим увеличить свободное пространство в комнате заменив громоздкое старое рабочее место на такое компактное

Купил простенькие уши, чтоб по ночам можно было гаматься и иногда слушать музыку, взял недорогие, но большие KOSS UR20. Подключив к ресиверу был несколько ошарашен, звук очень и очень приятный, джаз и классика просто на ура идут. По НЧ конечно сильно проигрывают затычкам Koss the plug, и ощутимо KOSS Porta Pro, которые уже какой год таскаю как портативные. Был очень удивлен после когда решил послушать Koss Porta Pro после прослушивания композиций на KOSS UR20 — с порта про как будто в уши ваты натолкали. А я ведь считал их очень «приличными» в плане звука. Хотя может это время и атмосфера их могла так попортить? Все это к чему? Да так, решил собрать усилок для ушей, Усилок будет домашний, не портативный ни разу.
Решил для начала собрать клон Lehmann Audio Black Cube Linear doctorhead.ru/catalogue/?i=523
Вот результат:

Все вместе заняло около 3 вечеров и меньше 1000 р денег.
Кому интересно добро пожаловать под кат, будет очень много фоток с подробным описанием.

При создании сайтов часто возникает задача создания админки для редактирования контента. Задача, в общем, тривиальная, но сделать удобную админку не так-то просто.

Под удобством в первую очередь подразумевается возможность сортировки таблицы со списком материалов и работа без перезагрузки страницы. Если материалов в таблице становится много, то возникает задача разбивать её на страницы.

Всем известный jQuery-плагин tablesorter с tablesorterPager-ом и менее известный, но гораздо более функциональный DataTables хороши, но обладают некоторыми недостатками. Главный из них — сложность динамического добавления новых строк в таблицу (после добавления строки в таблицу, новая строка потеряется при следующем вызове сортировки). tablesorter вообще не даёт средств для добавления строки в свой кэш, DataTables предоставляет широкое и функциональное API для управления внутренним представлением таблицы, но это API довольно многословно и не очень гибко.

Хочу предоставить общественности реализацию админки на относительно новой javascript-фреймворке AngularJS. Будет создана страничка для редактирования списка вопросов, разбитых по категориям и отвечающим. В статье нет сравнения с другими подобными фреймворками, но нет и простого повторения официальной документации, я постараюсь поделиться своим опытом в использовании фреймворка и расскажу о нескольких интересных приёмах работы с ним.

Сразу приведу, что получится в итоге (кликабельно):

Последние несколько месяцев анализаторы надежности паролей попадаются мне чуть ли не в каждой форме регистрации в Интернете. В этой области сегодня наблюдается особенно бурный рост.

Вопрос только в том, действительно ли такая программа помогает защитить учетную запись пользователя? Этот аспект интернет-безопасности, конечно, не настолько важен, как некоторые другие, например:

• предотвращение взлома веб-страниц за счёт нарастающей задержки или использования CAPTCHA;
• предотвращение офлайн-взлома путем применения достаточно медленной хеш-функции с индивидуализированной на уровне пользователя «солью»;
• защита хешей паролей.