Большинство литературы посвященной паттернам в ООП (объектно-ориентированном программировании), как правило, объясняются на примерах с самим кодом. И это правильный подход, так как паттерны ООП уже по-умолчанию предназначаются для людей, которые знают что такое программирование и суть ООП. Однако порой требуется заинтересовать этой темой людей, которые в этом совершенно ничего не понимают, например «не-программистов» или же просто начинающих «компьютерщиков». Именно с этой целью и был подготовлен данный материал, который призван объяснить человеку любого уровня знаний, что такое паттерн ООП и, возможно, привлечет в ряды программистов новых «адептов», ведь программирование это на самом деле очень интересно.
Статья предназначена исключительно для новичков, так что «старожилы» ничего нового для себя не узнают. В основном статья описывает известные паттерны из книги «Приемы объектно-ориентированного программирования. Шаблоны проектирования.», но более популярным и простым языком.

Я не умею программировать на объектно-ориентированных языках. Не научился. После 5 лет промышленного программирования на Java я всё ещё не знаю, как создать хорошую систему в объектно-ориентированном стиле. Просто не понимаю.

Я пытался научиться, честно. Я изучал паттерны, читал код open source проектов, пытался строить в голове стройные концепции, но так и не понял принципы создания качественных объектно-ориентированных программ. Возможно кто-то другой их понял, но не я.

И вот несколько вещей, которые вызывают у меня непонимание.

Что учёные, писатели и программисты думают о популярных языках программирования.

Все языки

«Есть два подхода к программированию. Первый — сделать программу настолько простой, чтобы в ней очевидно не было ошибок. А второй — сделать её настолько сложной, чтобы в ней не было очевидных ошибок.»
Tony Hoare. Профессор, занимался реализацией Алгол 60, сейчас исследователь в Microsoft Research.

Algol 60 (позже повлиявший на C)

«Я не мог устоять перед искушением добавить в язык нулевой указатель (null), просто потому, что его так легко было реализовать. Это привело к бессчётному множеству ошибок, уязвимостей и сбоев, которые нанесли ущерб, наверное, в миллиард долларов за последние сорок лет.»
Tony Hoare.

1. Выучить новый язык программирования

Изучение нового языка программирования разовьет новые способы мышления, особенно если новый язык программирования использует парадигмы, с которыми Вы еще не знакомы. Многие из приобретенных способов мышления могут быть применены к языкам, которые уже знаете. Возможно, вы даже полюбите новый для Вас язык программирования настолько, что начнёте использовать его для серьёзных проектов.

Среди языков программирования отличный познавательный эффект и наверстывание опыта дают: Lisp (или Scheme), Форт, PostScript или Factor (стековые языки программирования), Haskell (строго типизированный, чистый функциональный язык) либо OCaml (объектно-ориентированный язык функционального программирования), Пролог (логическое программирование), Erlang (отличные паралельные вычисления).

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.

Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны. Попытки самообразования несколько раз разбивались невежественным челом о несокрушимые стены цитадели науки в облике непонятных «с наскока» терминов и путанных объяснений сухим языком вузовских учебников.

В данной статье (цикле статей?) я попытаюсь осветить тему нейросетей с точки зрения человека непосвященного, простым языком, на простых примерах, раскладывая все по полочкам, а не «массив нейронов образует перцептрон, работающий по известной, зарекомендовавшей себя схеме».

Заинтересовавшихся прошу под кат.

Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Постановка задачи

Цель этого цикла статей — показать, как работает OpenGL, написав его (сильно упрощённый!) клон самостоятельно. На удивление часто сталкиваюсь с людьми, которые не могут преодолеть первоначальный барьер обучения OpenGL/DirectX. Таким образом, я подготовил краткий цикл из шести лекций, после которого мои студенты выдают неплохие рендеры.

Итак, задача ставится следующим образом: не используя никаких сторонних библиотек (особенно графических) получить примерно такие картинки:



Внимание, это обучающий материал, который в целом повторит структуру библиотеки OpenGL. Это будет софтверный рендер, я не ставлю целью показать, как писать приложения под OpenGL. Я ставлю целью показать, как сам OpenGL устроен. По моему глубокому убеждению, без понимания этого написание эффективных приложений с использованием 3D библиотек невозможно.

Я работаю программистом уже много лет, на протяжении которых, как это ни странно, я всё время что-то программирую. И вот какую интересную вещь я заметил: в коде, написанном мной месяц назад, всегда хочется что-то чуть-чуть поправить. В код полугодичной давности хочется поменять очень многое, а код, написанный два-три года назад, превращает меня в эмо: хочется заплакать и умереть. В этой статье я опишу два подхода. Благодаря первому архитектура программы получается запутанной, а сопровождение — неоправданно дорогим, а второй — это принцип KISS.

Итак, представим себе, что есть два программиста. Один из них умный, прочёл кучу статей на Хабре, знает каталог GoF наизусть, а Фаулера — в лицо. Другой же делает всё просто. Первого будут звать, например, Борис Н., а второго — Маркус П. Само собой, имена вымышленные, и все совпадения с реальными людьми и программистами случайны.

Итак, к ним обоим приходит проектный менеджер (если в вашей вселенной PM не ходит сам к программистам, назовите его как-то иначе, например BA или lead, сути это не изменит) и говорит:
— Ребята, нам нужно, чтобы делался хлеб.

Именно так, «делался», без уточнения способа производства.

Как же поступят наши программисты?

Сразу оговорюсь, что здесь написано для самых маленькихначинающих.

Давно хотел попробовать себя в качестве игродела, и недавно выпал случай изучить Python и исполнить давнюю мечту.

Что такое платформер?

Платформер(platformer)— жанр компьютерных игр, в которых основной чертой игрового процесса является прыгание по платформам, лазанье по лестницам, собирание предметов, обычно необходимых для завершения уровня.
Вики

Одними из моих любимых игр данного жанра являются «Super Mario Brothers» и «Super Meat Boy». Давайте попробуем создать нечто среднее между ними.

Доброго времени суток, хабровчане!


Думаю многих из вас когда-либо посещала мысль «вот бы сохранить статьи с Хабра».
Такая же мысль посетила и меня два дня назад. Сохранить захотел не просто каждую статью, а только те, что в избранном, да не поштучно, а сразу всё скопом.
Первая мысль — надо написать скрипт, который всё это вытянет. Python я уже подучил, но вот с генерацией PDF на нем сталкиваться ещё не приходилось.

Закручинился я было… Но OpenSource и Хабр спасли меня!

1. Введение
2. Объекты. Голова
3. Объекты. Хвост
4. Структуры процесса

Помимо изучения стандартной библиотеки, всегда интересно, а иногда и полезно, знать, как язык устроен изнутри. Андрей Светлов (svetlov), один из разработчиков Python, советует всем интересующимся серию статей об устройстве CPython. Представляю вам перевод первого эпизода.

Мой друг однажды сказал мне: «Знаешь, для некоторых людей язык C — это просто набор макросов, который разворачивается в ассемблерные инструкции». Это было давно (для всезнаек: да, ещё до появления LLVM), но эти слова хорошо мне запомнились. Может быть, когда Керниган и Ритчи смотрят на C-программу, они на самом деле видят ассемблерный код? А Тим Бёрнерс-Ли? Может он сёрфит интернет по-другому, не так, как мы? И что, в конце концов, Киану Ривз видел в том жутком зелёном месиве? Нет, правда, что, чёрт побери, он там видел?! Эм… вернёмся к программам. Что видит Гвидо ван Россум, когда читает программы на Python?

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.

На Хабре множество раз обсуждалась тема декораторов, однако, на мой взгляд, данная статья (выросшая из одного вопроса на stackoverflow) описывает данную тему наиболее понятно и, что немаловажно, является «пошаговым руководством» по использованию декораторов, позволяющим новичку овладеть этой техникой сразу на достойном уровне.

Итак, что же такое «декоратор»?

Впереди достаточно длинная статья, так что, если кто-то спешит — вот пример того, как работают декораторы:

def makebold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped
 
def makeitalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped
 
@makebold
@makeitalic
def hello():
    return "hello habr"
 
print hello() ## выведет <b><i>hello habr</i></b>

Морфологический анализатор для русского языка — это что-то заумное? Программа, которая приводит слово к начальной форме, определяет падеж, находит словоформы — непонятно, как и подступиться? А на самом деле все не так и сложно. В статье — как я писал аналог mystem, lemmatizer и phpmorphy на Python, и что из этого получилось.

Привет. В этой серии постов я попробую рассказать про тестирование кода на питоне, в частности проектов django. Мы рассмотрим модульное тестирование (юнит-тесты), статический анализ кода и некоторые подводные камни тестирования веб-сайтов.

Вводную часть о пользе тестирования опустим — код, покрытый тестами, становится мягким и шелковистым, про это только ленивый еще не читал / писал.

Сам я не очень люблю заголовки вроде «Покемоны в собственном соку для чайников\кастрюль\сковородок», но это кажется именно тот случай — говорить будем о базовых вещах, работа с которыми довольно часто приводить к купе набитых шишек и уйме потерянного времени вокруг вопроса — «Почему же оно не работает?». Если вы до сих пор боитесь и\или не понимаете Юникода — прошу под кат.

Думали ли вы когда-нибудь о том, что однажды слишком быстро втянулись в веб-программирование на PHP? И вот уже прошло много лет, у вас хороший опыт, и вы не думаете ни о каких других способах „делать“ веб, кроме как на PHP. Может быть, у вас возникают сомнения в правильности выбора, однако непонятно, как найти способ быстро его проверить. А хочется примеров, хочется знать, как изменятся конкретные аспекты деятельности.

Сегодня я попробую ответить на вопрос: «А что если вместо PHP писать на Python?».

Сам я долгое время задавался этим вопросом. Я писал на PHP 11 лет и даже являюсь сертифицированным специалистом. Я научился его «готовить» так, чтобы он работал в точности, как мне надо. И когда я в очередной раз читал на Хабре перевод статьи о том, как всё в PHP плохо, я просто недоумевал. Однако подвернулся случай пересесть на Ruby, а потом и на Python. На последнем я и остановился, и теперь попробую рассказать вам PHP-шникам, как нам питонистам живётся.

Дзэн Питона

Изучение культуры, которая окружает язык, приближает вас на шаг к лучшим программистам. Если вы всё еще не прочли «Zen of Python», то откройте интерпретатор Python и введите import this. Для каждого элемента в списке вы найдете пример здесь

Однажды моё внимание привлекло:

В проекте, над которым я работаю, мы используем огромное количество сторонних библиотек. Многие из них — адаптеры для различных сервисов. Что их объединяет, это то, что они работают с сетью. Json поверх http, soap поверх http, какие-то свои протоколы поверх http. Т.е. все так или иначе используют http. И как ни удивительно, мало кто из них пользуется преимуществами его последней версии. Я не поленился заглянуть в википедию, прошло ровно 14 лет как была принята спецификация http 1.1. И потому я решил обратиться с призывом:


Да, речь пойдет о keep alive. Суть в том, что, начиная с http 1.1, клиент и сервер могут договориться не закрывать установленное tcp-соединение после завершения запроса, а переиспользовать его для следующих запросов. Это нужно потому, что на установку соединения требуется время. Иногда это время больше, чем время самого запроса. И если все серверы уже давным-давно такую возможность поддерживают, а все браузеры и большинство других клиентов её используют, то у разработчиков различных библиотек для популярных языков программирования здесь почему-то пробел.

Отличный способ освоить Python — учебный класс Python в Google Code University. Уроки для этого класса написал Ник Парланте из Стэнфорда, и прошедшие курс люди отмечают не просто высокое, а фантастически высокое качество уроков.

Курс включает в себя шесть видеолекций на Youtube, где Ник проводит обучение новичков-гуглеров и подробно рассказывает о разных хитростях и фичах Python. Некоторые видеолекции длиной до 50 минут.

Есть ещё скачиваемые задачки. Они довольно простые и созданы специально для начинающих. Курс идеально подходит для изучения Python программистами, имеющими опыт работы с другими языками программирования.