Приветствую!

В этом посте — небольшие советы по работе с Django, которые могут пригодиться начинающим разработчикам. Как я хотел бы знать это в начале моего пути освоения Django!..
Рассматривать эти советы следует с долей критицизма. Буду рад, если вы найдёте неточности / лучшее решение, или предложите свои «фишки» для django, которых нет в документации.

Итак, начнём издалека, а уж потом перейдём к деталям.

Иногда приходится создавать с нуля сайт на Джанге. Это и тесты концепций, и простенькие странички (ведь если мы в проекте используем разные мощные инструменты, почему бы сайт-визитку не сделать тоже с их помощью, избавив себя от ручной работы?).

Итак, представляю публике проект под девизом «Поменьше писанины! Побыстрей, дебаг!» Набор для скоростной разработки на Джанго.

Это 2 шаблона:

• шаблон конфига buildout, который подтягивает и собирает все необходимые проекту пакеты
• шаблон проекта, а именно настройки, включающие все нужные инструменты, и набор статики (готовые файлы на Haml и Sass)

Многие веб-разработчики время от времени сталкиваются с необходимостью визуализировать сравнительно большое количество данных при помощи диаграмм (далее я буду называть их графиками, хоть это и не совсем верно). Задача не нова, и в сети есть множество готовых решений: работающие на стороне сервера и на стороне клиента, использующие изображения, Canvas, SVG, Flash, Silverlight…

В этой статье я расскажу про django-google-charts и некоторые особенности использования Google Chart Tools для построения графиков на сайте под управлением Django.

Часто, когда нужно добавить график на страницу, разработчик идет по пути наименьшего сопротивления: копирует JavaScript из примера в интернете и как-нибудь выводит в него данные из приложения. Получается что-то наподобие:

var chart_data = [
    {% for row in chart_data %}
    [{{ row.0 }}, {{ row.1 }}],
    {% endfor %}
];

Django — очаровательный в своей простоте и гибкости фреймворк. Однако, для быстрого построения большого числа несложных сайтов требуется поставить разработку сайтов на поток. Разрабатывать систему управления сайтом каждый раз утомляет и грозит потерями времени. Именно поэтому программисты часто обращаются к готовым CMS.

Почти все знают о гигантах конвеерного веб-программирования, основанных на php — Drupal, Joomla!, Wordpress и прочих, но не все знают, что в мире Python существуют не менее мощные и даже гораздо более зрелые инструменты.

Я хочу продолжить хорошую традицию:

• 10 полезных модулей после Стиллион
• мультиселект с автокомплитом
• Улучшаем админку

и рассказать об удачных решениях, примененных в Django проекте PR-Hero.

Я призываю всех поступать так же и делиться своим опытом :) Объясню почему. В нашей команде каждое удачное решение или приложение из одного проекта обязательно использовалось в следующем. Проекты развивались и становились все лучше и лучше.

А что, если делиться опытом не внутри отдела, а целым сообществом российских джангистов?

Последние 15 недель мы активно работали над проектом «Стиллион», первым нашим мейнстрим-проектом, написанным на Django. Был приобретен интересный опыт, которым мы хотели бы поделиться с сообществом.
Статья, прежде всего, будет интересна новичкам в Django.

Продолжение перевода статей о Django с сайта effectivedjango.com. Наткнулся я на этот сайт во время изучения данного фреймворка. Информация размещенная на этом ресурсе показалась мне полезной, но так как нигде не нашел перевода на русский, решил сделать сие доброе дело сам. Этот цикл статей, как мне думается, будет полезен веб-разработчикам, которые делают только первые шаги в изучении Django.

Представляю вам перевод статей о Django с сайта effectivedjango.com. Наткнулся я на этот сайт во время изучения данного фреймворка. Информация размещенная на этом ресурсе показалась мне полезной, но так как нигде не нашел перевода на русский, решил сделать сие доброе дело сам. Этот цикл статей, как мне думается, будет полезен веб-разработчикам, которые делают только первые шаги в изучении Django.

Белорусские Python’исты в этом году отметили Хэллоуин вместе, на Python шабаше Meetup. Так получилось, что последняя пятница месяца выпала как раз на 31 октября. Это, конечно, не могло не сказаться на формате проведения встречи. Духи играли с техникой, а наши докладчики рассказывали об асинхронной работе в JavaScript и Python, преимуществах open source ERP и CRM системы Odoo и жаловались, как же не просто быть хорошим программистом, но плохим человеком.

В рамках одного проекта столкнулся необходимостью работать с нейронными сетями, рассмотрел несколько вариантов, больше всего понравилась PyBrain. Надеюсь её описание будет многим интересно почитать.

PyBrain — одна из лучших Python библиотек для изучения и реализации большого количества разнообразных алгоритмов связанных с нейронными сетями. Являет собой удачный пример совмещения компактного синтаксиса Python с хорошей реализацией большого набора различных алгоритмов из области машинного интеллекта.

Предназначен для:

• Исследователей — предоставляет единообразную среду для реализации различных алгоритмов, избавляя от потребности в использовании десятков различных библиотек. Позволяет сосредоточится на самом алгоритме а не особенностях его реализации.
• Студентов — с использованием PyBrain удобно реализовать домашнее задание, курсовой проект или вычисления в дипломной работе. Гибкость архитектуры позволяет удобно реализовывать разнообразные сложные методы, структуры и топологии.
• Лекторов — обучение методам Machine Learning было одной из основных целей при создании библиотеки. Авторы будут рады, если результаты их труда помогут в подготовке грамотных студентов и специалистов.
• Разработчиков — проект Open Source, поэтому новым разработчикам всегда рады.

Хотел бы рассказать об опыте использования Linux'a в целом и Ubuntu в частности в учебном процессе технического вуза — Ивановская государственная текстильная академия для студентов направления подготовки — «Моделирование и исследование в организационно-технических системах».

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).

Как надоели эти тематические статьи о повышении результативности, мотивации и прочей чепухе. Зачем люди их пишут? Чтобы помочь тем, кто запутался в себе? Для тех, кому тяжело сосредоточиться? Вряд-ли это так.

Современная жизнь диктует нам, что все нужно делать быстро, добиваться максимальной эффективности. Непременно нужно быть очень успешным. Нужно двигаться к цели, каждый день, каждый час, ежеминутно. Оставив все лишнее, бросить все силы на достижение результата. Иначе нет смысла жить.

Эта статья рассказывает о времени выполнения и о расходе памяти большинства алгоритмов используемых в информатике. В прошлом, когда я готовился к прохождению собеседования я потратил много времени исследуя интернет для поиска информации о лучшем, среднем и худшем случае работы алгоритмов поиска и сортировки, чтобы заданный вопрос на собеседовании не поставил меня в тупик. За последние несколько лет я проходил интервью в нескольких стартапах из Силиконовой долины, а также в некоторых крупных компаниях таких как Yahoo, eBay, LinkedIn и Google и каждый раз, когда я готовился к интервью, я подумал: «Почему никто не создал хорошую шпаргалку по асимптотической сложности алгоритмов? ». Чтобы сохранить ваше время я создал такую шпаргалку. Наслаждайтесь!

Timsort, в отличии от всяких там «пузырьков» и «вставок», штука относительно новая — изобретен был в 2002 году Тимом Петерсом (в честь него и назван). С тех пор он уже стал стандартным алгоритмом сортировки в Python, OpenJDK 7 и Android JDK 1.5. А чтобы понять почему — достаточно взглянуть на вот эту табличку из Википедии.



Среди, на первый взгляд, огромного выбора в таблице есть всего 7 адекватных алгоритмов (со сложностью O(n logn) в среднем и худшем случае), среди которых только 2 могут похвастаться стабильностью и сложностью O(n) в лучшем случае. Один из этих двух — это давно и хорошо всем известная «Сортировка с помощью двоичного дерева». А вот второй как-раз таки Timsort.

Алгоритм построен на той идее, что в реальном мире сортируемый массив данных часто содержат в себе упорядоченные (не важно, по возрастанию или по убыванию) подмассивы. Это и вправду часто так. На таких данных Timsort рвёт в клочья все остальные алгоритмы.

Открыть новую закладку, скопировать в адресную строку

data:text/html, <html contenteditable>

и нажать Enter.

Вуаля.


При клике на белом поле появляется курсор, и можно писать мысли, заметки, наблюдения. Романы, стихи…

Можно печатать написанное, можно сохранять в текстовый файл (для корректного сохранения русского языка необходимо сначала выставить правильную кодировку у страницы).

Несколько дней назад в интернете появилась новость о самой масштабной битве в игре EVE Online, в которой было уничтожено кораблей на 300000 долларов. Многим оказалось интересно, как в какой-то битве в онлайн игре можно потерять столько денег. Но, большинство текстов про эту эпических масштабов битву написано языком, в котором не играющему в EVE Online человеку понятны лишь предлоги и матерные слова. Пару дней назад я наткнулся на очень интересную статью, где всё произошедшее описано очень простым и понятным языком.

Данный пост является переводом этой статьи, плюс, я насобирал немного дополнительной информации и красивых картинок, чтобы не было скучно. Так что, если вы хотите узнать что же там всё-таки произошло, кто в итоге потерял 300 тысяч долларов, как русские надрали всем задницы, что это такое на картинке, и вы готовы вечером потратить немного своего времени, заходите под кат.

Один из самых распространенных вопросов, который задают люди, только начинающие интересоваться алгоритмической торговлей это «Какой язык программирования для этого подходит лучше всего?». Само собой, короткий ответ заключается в том, что никакого «лучшего» варианта не существует. При выборе инструмента следует учитывать параметры торговой стратегии, необходимую производительность, модульность, методологию разработки и требования к отказоустойчивости. В этой статье мы поговорим о главных компонентах архитектуры алгоритмической торговой системы и о том, как каждый из них влияет на выбор языка программирования.

В данном посте я расскажу о наиболее интересных командах, которые могут быть очень полезны при работе в консоли. Однозначных критериев определения какая команда лучше другой — нет, каждый сам для своих условий выбирает лучшее. Я решил построить список команд на основе наиболее рейтинговых приемов работы с консолью от commandlinefu.com, кладовой консольных команд. Результат выполнения одной из таких команд под Linux приведен на картинке. Если заинтересовало, прошу под кат.

Хочу поделиться ссылками на несколько полезных сервисов. Некоторые из них помогут сэкономить время, другие — сделают за Вас незнакомую/нелюбимую работу. Список разбит по категориям, чтобы было легче ориентироваться.

Сервисы опросов
userreport.com (добавил Romanych)
simpoll.ru
webanketa.com (добавил mihass)

Кнопки постинга в социальные сети
Кнопка от Яндекса
addthis.com (добавил UksusoFF)
share42.com