Сколько памяти занимает 1 миллион целых чисел?

Меня часто донимали размышление о том, насколько эффективно Python использует память по сравнению с другими языками программирования. Например, сколько памяти нужно, чтобы работать с 1 миллионом целых чисел? А с тем же количеством строк произвольной длины?
Как оказалось, в Python есть возможность получить необходимую информацию прямо из интерактивной консоли, не обращаясь к исходному коду на C (хотя, для верности, мы туда все таки заглянем).
Удовлетворив любопытство, мы залезем внутрь типов данных и узнаем, на что именно расходуется память.

После просмотра курса Programming Languages и прочтения Functional JavaScript захотелось повторить все эти крутые штуки в python. Часть вещей получилось сделать красиво и легко, остальное вышло страшным и непригодным для использования.

Статья включает в себя:

• немного непонятных слов;
• каррирование;
• pattern matching;
• рекурсия (включая хвостовую).

Статья рассчитана на python 3.3+.

Продолжение.
Предыдущие части: 1-3, 4-6, 7-9

10. Нормализация баз данных

Указания для правильного проектирования реляционных баз данных изложены в реляционной модели данных. Они собраны в 5 групп, которые называются нормальными формами. Первая нормальная форма представляет самый низкий уровень нормализации баз данных. Пятый уровень представляет высший уровень нормализации.

Нормальные формы – это рекомендации по проектированию баз данных. Вы не обязаны придерживаться всех пяти нормальных форм при проектировании баз данных. Тем не менее, рекомендуется нормализовать базу данных в некоторой степени потому, что этот процесс имеет ряд существенных преимуществ с точки зрения эффективности и удобства обращения с вашей базой данных.

Для начала, хочу поздравить всех хабровчан с днем программиста!
О чем же писать в этот день, как не об игре, которая позволит воспитать из вашего ребенка юного Стива Джобса или Аду Лавлейс.

Robot Turtles — это игра от программиста из Google Дэна Шапиро.
Она предназначена для детей от трех до восьми лет, и в неё очень легко научиться играть. Ваши детки даже не будут подозревать, что в течение игры они будут строить настоящие алгоритмы и изучать основы программирования.

Это первая статья в серии, где я буду документировать мой опыт написания веб-приложения на Python, используя микрофреймворк Flask.

Здесь список всех статей в серии:
Часть 1: Привет, Мир!
Часть 2: Шаблоны
Часть 3: Формы
Часть 4: База данных
Часть 5: Вход пользователей
Часть 6: Страница профиля и аватары
Часть 7: Unit-тестирование
Часть 8: Подписчики, контакты и друзья
Часть 9: Пагинация
Часть 10: Полнотекстовый поиск
Часть 11: Поддержка e-mail
Часть 12: Реконструкция
Часть 13: Дата и время
Часть 14: I18n and L10n
Часть 15: Ajax
Часть 16: Отладка, тестирование и профилирование
Часть 17: Развертывание на Linux (даже на Raspberry Pi!)
Часть 18: Развертывание на Heroku Cloud

Моя предыстория

Я разработчик ПО с двузначным числом лет опыта разработки комплексных приложений на нескольких языках. Впервые я познакомился с Python для создания привязок к C++ библиотеке на работе. Вдобавок к Python, я писал веб-приложения на PHP, Ruby, Smalltalk и, верите вы или нет, еще на С++. Из всего этого, я нахожу комбинацию Python/Flask самой гибкой.

Хочу просто поделиться недавно найденным сервисом для работы с регулярными выражениями. Да, это еще один сервис. Но у него есть особенность — он позволяет не только составлять регулярные выражения, но и помогает разбирать уже написанные — эдакий regexp-декомпилятор.
Сервис называется Regex101.

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

Продолжаем перевод цикла статей о внутренностях Питона. Если вы хоть раз задавались вопросом «а как же оно устроено?», обязательно читайте. Автор проливает свет на многие интересные и важные аспекты устройства языка.

В предыдущих частях мы говорили об объектной системе Питона. Тема ещё не исчерпана, но давайте пойдём дальше.

Когда я размышляю о реализации Питона, я представляю себе огромный конвейер, по которому движутся коды машинных операций, которые затем попадают в гигантский завод, где повсюду возвышаются градирни и башенные краны, — и меня просто переполняет желание подойти поближе. В этой части мы поговорим о структурах состояния интерпретатора и состояния потока (./Python/pystate.c). Сейчас нам нужно заложить фундамент, чтобы потом было легче понять, как исполняется байткод. Совсем скоро мы узнаем, как устроены фреймы, пространства имён и объекты кода. Но для начала давайте поговорим о тех структурах данных, которые связывают всё воедино. Учтите, я предполагаю наличие хотя бы поверхностного понимания устройства операционных систем и знания хотя бы таких терминов, как ядро, процесс, поток и т. п.

Во многих операционных системах пользовательский код исполняется в потоках, которые живут в процессах (это верно для большинства *nix-систем и для «современных» версий Windows). Ядро ответственно за подготовку и удаление процессов и потоков, а также за определение того, какой поток на каком логическом CPU будет исполняться. Когда процесс вызывает функцию Py_Initialize, на сцену выходит другая абстракция, интерпретатор. Любой Python-код, запускаемый в процессе, привязан к интерпретатору. Об интерпретаторе можно думать как об основе всех прочих концепций, которые мы будем обсуждать. Питон поддерживает инициализацию двух (и более) интерпретаторов в одном процессе. Несмотря на то, что эта возможность редко используется на практике, я буду её учитывать. Как было сказано, код исполняется в потоке (или потоках). Не исключение и виртуальная машина Питона (VM). При этом сама VM имеет поддержку потоков, т.е. у Питона есть своя абстракция для представления потоков. Реализация этой абстракции полностью полагается на механизмы ядра. Таким образом, и ядро, и Питон имеют представление о каждом из Python-потоков. Эти потоки управляются ядром и исполняются как отдельные потоки параллельно всем прочим потокам в системе. Ну… почти параллельно.

До сих пор мы не обращали внимания на слона в нашей посудной лавке.

Несколько дней назад я имел возможность основательно попрактиковаться в разработке приложений для Google Glass. Полученный опыт растеряется со временем, так как пока разрабатывать что-то ещё под “очки” не планирую. Чтобы поделиться пока ещё свежими впечатлениями решил написать этот топик.
Думаю, всем кто интересуется Google Glass известно, что представляет собой программная “начинка” этого гаджета. Да, это Android 4 с адаптированным launcher-ом. Да, в “очках” вполне можно запускать обычные android-приложения, установив их туда через adb. Известно вам наверняка и про Mirror API, который до недавнего времени считался единственным способом официально предоставить свой сервис пользователю Google Glass. Ниже я немного расскажу о использовании этого инструмента. Но главное, о чём хотелось бы рассказать — как писать под Google Glass полноценные android-приложения, используя пока ещё не официальный Glass Development Kit.

Spatial hashing это простая техника, которая используется в базах данных, физических и графических движках, симуляциях частиц и вообще везде, где нужно быстро что-то найти. Если в кратце, то суть в том, что мы разбиваем пространство с объектами на ячейки и складываем в них объекты. Затем вместо поиска по значению очень быстро ищем по хэшу.

Предположим, что у вас есть несколько объектов и вам нужно узнать нет ли между ними столкновений. Простейшим решением будет посчитать расстояние от каждого объекта до всех остальных объектов. Однако, при таком подходе количество необходимых вычислений растёт слишком быстро. Если на десятке объектов приходится делать сотню проверок, то на сотне объектов выходит уже десяток тысяч проверок. Это и есть печально известная квадратичная сложность алгоритма.

Начало

И вот пришла моя очередь покупать автомобиль. Как это делают ребята с работы я видел. Заходят на сайт и следят за предложениями, ну кто постарше покупает газету и просматривает объявления. Все это однообразно и отвлекаться на сиденье, исследование и нажатие по ссылкам не хотелось. Хотелось просто что бы кто то делал это за меня, таких людей не нашлось. Значит надо было заставить делать все это компьютер.

Думаю, практически все представители хабрасообщества понимают, как работает транзистор (да и не только он). Тем не менее, я предлагаю оценить объяснение работы транзистора (а также полупроводников и прочего), представленное пользователем YouTube 1vertiasium. Видео — англоязычное, но объяснение настолько красочное, что и так все понятно.

Мне кажется, если бы такое видео показывали бы в школе, даже самые далекие от учебы, нерадивые ученики, понимали бы что к чему.

Не так давно мы начали рендерить 3D-модели на Гитхабе. Сегодня мы с удовольствием объявляем о новейшем прибавлении в семействе визуализаций — о геоданных. Любой файл .geojson в репозитории на Гитхабе теперь станет автоматически отображаться в качестве интерактивной карты (с возможностью листания), снабжённой вашими геоданными.



Люди ужé используют Гитхаб для хранения разных геоданных, от почтовых индексов Чикаго и до радиостанций сообществ да путей движения известных в истории ураганов, так что мы с нетерпением ожидаем увидеть дальнейшие плоды сотрудничества сообществ.

«Под капотом» мы используем Leaflet.js для отображения данных geoJSON поверх специальной версии базового слоя карты улиц MapBox — упрощённого, чтобы данные ваши на нём воссияли. Лучше же всего — то, что картооснова использует данные OpenStreetMap; так что, если пожелаете улучшить какой-либо участок её, редактируйте тотчас же.

Карты на Гитхабе поддерживают отображение данных ГИС как точек, линий и многоугольников. Вы даже можете донастроить способ отображения ваших данных — например, изменить цвета и размеры отдельных пометок, указать более понятные значки, указать дополнительные свéдения для чтения читателем, ткнувшим по заинтересовавшей его пометке на карте.

Расширения для браузеров очень популярны в наше время. Повод написать какое-либо расширение всегда найдется, и их напашется еще много.

В данной статье я хочу рассказать о том как я написал небольшое расширение для google chrome в личных целях. А цель статьи — помощь молодому программисту, с трудом понимающему английский язык. Не каждый на 3ом курсе сможет читать гугловскую документацию, которая есть только на английском. А сделать расширение хочется.

Если поискать, то на русском языке нет ничего толкового по разработке расширений для chrome, только лишь эта статья доступно описывает самые основы.

Данный пост будет более продвинутой версией.

Прошла весна и пол-зимы с тех пор, когда я ступил на лично выстраданный путь покорения appStore.

— Все что есть в печи — все в аппстор мечи, — не самый лучший лозунг, но имеет право на существование.

Теперь я строчу, как Жюль Верн, еженедельно заваливая iOs Review Team свежеиспеченным кодом.
iOs Review Team морщится, но ест. Им приходится пробовать все блюда от клиентов, уплативших 100 долларов за вход в это чудесное яблочное заведение.



Злоключения и заключения экстенсивного пути покорения appStore выкладываю под habracut
PS. Можно ли перенести данный топик в раздел Game Development для всеобщего чтения?