Не так давно промелькнула ссылка на достаточно свежее (осень 2011) англоязычное голосование со скромным названием "самая впечатляющая книга, которую должен прочесть каждый разработчик программного обеспечения" и описанием:

Если бы вы могли вернуться в прошлое, к самому началу своей карьеры разработчика и сказать самому себе: «прочитай именно эту книгу», в самой начале своей карьеры разработчика, какую бы книгу вы рекомендовали?

Тема перевода зарубежной профессиональной IT-литературы стоит достаточно остро, многие любят читать книги в оригинале по различным причинам, таким так время выхода русского перевода с запозданием на годы, недостаточный профессионализм переводчика и соответствующая потеря тонкостей и авторского стиля и т.д.

Однако в данном небольшом посте я возьму на себя смелость перечислить ТОП-5 тех самых книг, победивших в голосовании, переведенных на русский язык. И дать небольшие комментарии, ведь книги действительно этого достойны. Да, лично я бы поменял некоторые места, однако положимся на «мнение зала» ресурса Stack Overflow.

[Статья Armin Ronacher о принципах вычисления коллизий в сетевых шутерах. Носит скорее обзорный и исследовательский, нежели технический характер. Здесь и далее в квадратных скобках примечание переводчика]

Сегодня я хочу выглянуть из своего окошка и поделиться знаниями по весьма сложной теме, в которой я буквально пару месяцев назад ничего не понимал. Зачем? Ну, мне кажется, что это просто здорово – разбираться в этом. А еще это может дать кому-нибудь повод для погружения в эту тему.

И еще – несмотря на все мои изыскания, я не выяснил достаточно для того, чтобы ясно представлять себе механику очень динамичных игр, вроде баттлфилда, так что я не выражаю претензий на бытие истиной в последней инстанции. И еще, очень многое из этого было действительно трудно раскопать.

Сегодня я расскажу, как построить плагиновую архитектуру в python на include'ах.

Согласно поговорке, программисты — это устройства, преобразующие кофеин в код.

Если спросить первого попавшегося программиста, когда он наиболее продуктивен, — скорее всего, он назовёт ночь. Кто-то пораньше, кто-то попозже. Популярен вариант встать в 4 утра и сделать работу до начала дневной суматохи. А некоторые предпочитают ложиться в 4 утра.

Цель всего этого — избавиться от отвлекающих факторов. Но можно было бы просто закрыть дверь… Что же такого особенного в ночи?

Я думаю, что всё сводится к трём вещам: расписанию творца, сонному мозгу, и яркому экрану компьютера.

Доброе время суток!

Так уж сложилось, что я занимаюсь всякими разнообразными push технологиями с использованием Tornado. Чуть ранее описывал Tornadio2, серверную реализацию протокола socket.io поверх Tornado.

Теперь хочу представить похожий проект — sockjs-tornado.

Для тех кому не очень интересно, есть другая полезная информация: сравнительное нагрузочное тестирование PyPy 1.7 против CPython 2.6.6, sockjs-node и socket.io (оба на node.js 0.6.5). Все под катом :-)

Описание проблемы

Представим среднестатистический высоконагруженный сайт. Обычно на таких сайтах между backend'ом и DB ставят прослойку кеша. С увеличением количества посетителей, вероятность того, что несколько пользователей одновременно наткнутся на "протухший" кеш увеличивается. Если такое случается, то нагрузка на backend и DB возрастает, что в свою очередь увеличивает время обработки запроса и увеличивает вероятность возникновения подобной ситуации. Вот такая вот система с положительной обратной связью:Маленькие красные горбики — это "затупившие" на множественном обновлении кеша запросы. Эта статья будет описывать один из подходов к решению проблемы на примере(patch attached) связки PHP/APC, однако теоретическая база применима к любому языку и системе кеширования.

Некоторое время назад я сходил на собеседование в одну довольно большую и уважаемую компанию. Собеседование прошло хорошо и понравилось как мне, так и, надеюсь, людям его проводившим. Но на следующий день, в процессе разбора полетов, я обнаружил, что в ходе собеседования ответ на как минимум один вопрос был неверен.

Вопрос: Почему поиск в python dict на больших объемах данных быстрее чем итерация по индексированному массиву?

Ответ: В dict хранятся хэши от ключей. Каждый раз, когда мы ищем в dict значение по ключу, мы сначала вычисляем его хэш, а потом (внезапно), выполняем бинарный поиск. Таким образом, сложность составляет O(lg(N))!

На самом деле никакого бинарного поиска тут нет. И сложность алгоритма не O(lg(N)), а Amort. O(1) — так как в основе dict питона лежит структура под названием Hash Table.

Причиной неверного ответа было то, что я не удосужился досконально изучить те структуры, которые лежат в основе работы с коллекциями моего любимого языка. Правда, по результатам опроса нескольких знакомых разработчиков, оказалось что это не только моя проблема, очень многие вообще не задумываются, как работают коллекции в их любимых ЯП. А ведь используем мы их каждый день и не по разу. Так родилась идея этой статьи.

Двухфакторная аутентификация — предоставления информации от двух различных типов аутентификации информации [»]

Например, это могут быть последовательно введённые пароль и код, который выдаёт токен с кнопкой. Думаю, многие из вас такие девайсы видели, а кто-то даже их регулярно использует.



Это как если бы на дверь поставили второй замок. Ключ к первому — обычный пароль. Ко второму — действующий в течение 30 секунд одноразовый код. Попасть за дверь можно только если оба ключа окажутся правильными, а не один, как было раньше.

С некоторых пор Google сделала доступной двухфакторную аутентификацию в своих сервисах. Теперь токен переехал в ваш мобильный телефон с Android'ом! iPhone и Blackberry тоже сгодятся в такой роли. Очень удобно. Опробовав на Gmail, мне захотелось такую же штуку сделать у себя, тут-то я внезапно и нашёл libpam-google-authenticator.

Вы наконец-то можете сделать кое-что со своим старым LCD монитором, который завалялся у Вас в гараже. Превратите его в шпионский монитор! Для всех вокруг он будет выглядеть просто белым экраном, но не для Вас, потому что у Вас будут специальные «волшебные» очки.

Всё что Вам нужно – это пара старых очков, нож для бумаги и растворитель для краски.

Один мой друг однажды сказал: „Я смотрю на код восемь часов в день, и я хочу, чтобы смотреть было приятно“. Он имел в виду качество кода, и здесь все понятно (или, наоборот, ничего не понятно). Но что с самим изображением? Все ли с ним хорошо? Можно ли сделать лучше? Это вопросы, которые совсем недавно пришли мне в голову, и я решил озаботиться ими серьезно. Оказалось, что это поле непаханое для улучшений.

На StackOverflow часто задают вопросы, подробно освещённые в документации. Ценность их в том, что на некоторые из них кто-нибудь даёт ответ, обладающий гораздо большей степенью ясности и наглядности, чем может себе позволить документация. Этот — один из них.

Вот исходный вопрос:

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

Доброго времени суток!

Желание написать данную статью появилось после прочтения поста Перегрузка C++ операторов, потому что в нём не были раскрыты многие важные темы.

Самое главное, что необходимо помнить — перегрузка операторов, это всего лишь более удобный способ вызова функций, поэтому не стоит увлекаться перегрузкой операторов. Использовать её следует только тогда, когда это упростит написание кода. Но, не настолько, чтобы это затрудняло чтение. Ведь, как известно, код читается намного чаще, чем пишется. И не забывайте, что вам никогда не дадут перегрузить операторы в тандеме со встроенными типами, возможность перегрузки есть только для пользовательских типов/классов.

Вступление

Одна из самых главных проблем при работе с данными — это их размер. Нам всегда хочется, что бы уместилось как можно больше. Но иногда этого не сделать. Поэтому нам на помощь приходят различные архиваторы. Но как они сжимают данные? Я не буду писать о принципе их работы, лишь расскажу о нескольких алгоритмах сжатия, которые они используют.

Довольно давно на одной из презентаций выпускников одной из так называемых ИТ-академий докладчика спросили о деталях реализации поиска подстроки в строке толи в Java, толи в .Net. Выпускник конечно не смог ничего вразумительного ответить, а я отложил вопрос в и без того длинный todo-лист.

Прошло время, Python стал для меня актуальней enterprise платформ, так что вашему вниманию разбор алгоритма поиска подстроки в Python.

Примечание преводчика: текст взят из блога компании Asana, которая на данный момент проводит бета-тестирование своего productivity software.

Многие из наших пользователей уже встречались с «уникальными сообщениями об ошибках», когда наше приложение перестает работать по той или иной причине. Эти сообщения вышлядят достаточно необычно, и нам хотелось бы рассказать о том, как мы к ним пришли.


На изображении: Если вы свяжетесь с нами по поводу этой ошибки, используйте следующую уникальную фразу, идентифицирующую ошибку: 12 старых сверчков жужжат со счастливым видом

Прочитав статью, был вдохновлён удобством реализации как и самим сайтом. Единственно что мне казалось избыточным, это выбранный язык Ruby, интерпретатора которого у меня нет в системе и ставить под этот скрипт я его не хотел. Поэтому, открыв api.myshows.ru, написал аналогичный скрипт на bash.

Вводная

C++ является «небезопасным» («unmanaged») языком, поэтому программы могут «вылетать» — аварийно завершать работу без сохранения данных пользователя, сообщения об ошибке и т.п. — стоит только, например, залезть в не инициализированную память. Например:

void fall()
{
  char * s = "short_text";
  sprintf(s,"This is very long text");
}

или

void fall()
{
  int * pointer = NULL;
  *pointer = 13;
}

Всем было бы лучше, если бы мы могли «отловить» падение программы — точно так же, как в java ловим исключения — и выполнить хоть что-то перед тем, как программа упадет (сохранить документ пользователя, вывести диалог с сообщением об ошибке и т.п.)

Общего решения задача не имеет, так как C++ не имеет собственной модели обработки исключений, связанных с работой с памятью. Тем не менее, мы рассмотрим два способа, использующих особенности операционной системы, вызвавшей исключение.

В чём проблема?

Бывали ли у вас случаи, когда во время долгого заполнения нудной формы или написания красноречивого и пылкого комментария *внезапно* крашился браузер? Или вы закрывали вкладку, в которой работаете, или отключалось электропитание (а ИБП, по известному закону, нет)? Если нет — то вам повезло, но страховки от подобных происшествий ни у кого нет.

Представьте себе бурю эмоций, испытываемых пользователем, только что потерявшим все вводимые данные — а ведь оставалось немного допечатать и отправить форму. Вот если бы только был способ восстановить эти данные, а не заниматься сизифовым трудом…

Так бывает что сервер зависает, но к нему не подключена ни клавиатура, ни монитор.

У меня нет лишнего монитора, и обнаружив, что сервер не отвечает по сети,
снимать монитор с моего компьютера и подключать к серверу в кладовке нет никакого желания и сил.

В Linux есть такая возможность ядра как Netconsole.
Netconsole позволяет послать сообщения от ядра на удаленный компьютер.

Для настройки netconsole нужен другой (постоянно включенный) компьютер который примет сообщение по сети.

Замечательные статьи публиковались в последнее время, хотелось бы добавить ещё несколько абзацев по данной теме.

Уважаемые авторы предыдущих топиков как-то упускали тот момент (или мне показалось? или это само-собой подразумевается?) что exceptions возникли как инструмент для решения весьма утилитарной задачи —