Пользователь
Мониторинг или анализ лог-журналов, касается ли это темы безопасности, анализа нагрузки, или создания статистики и аналитики для продажника или кормежки какой-либо нейронной сети, часто связан со множеством проблем.
К сожалению часто связано это и с человеческим фактором, а именно с нежеланием или непониманием некоторых простых довольно вещей многими разработчиками программ, API и сервисов, логирующих в журнал ту самую, так необходимую для мониторинга информацию.
Ниже именно то, как это часто делается и почему так дальше жить нельзя. Мы поговорим про форматы логов, разберем пару примеров, напишем несколько регулярных выражений и т.д…
Дорогие коллеги, конечно же это ваше дело, как и что вы пишете в логи своей программы, однако задуматься только ли для себя вы это делаете, все же стоит… Возможно, кроме вас, на эту строчку сейчас с отчаяньем смотрит какой-нибудь пользователь вашей программы, а то и умный до нельзя, но матерящийся почем зря, бот.
Меня же написать этот пост, заставил очередной фэйл с непростым таким для анализа форматом лога, приведший к очередной "уязвимости", вплоть до написания готового эксплойта в процессе поиска.
И если я этой статьей сподвигну хоть одного разработчика задуматься, — это уже будет большое дело, и возможно, в следующий раз анализируя журналы, писаные его программой, его не помянут грязным словом, а напротив благодарно похвалят.
Предыдущую публикацию мы закончили созданием модели User с проверкой корректности и необходимыми для генерации зашифрованного пароля трансформациями набора изменений (changeset); так же мы обновили файл маршрутизатора и создали контроллер RegistrationController, который обрабатывает запрос на создание нового пользователя и возвращает данные пользователя и его jwt-токен для аутентификации будущих запросов в формате JSON. Теперь двинемся дальше — к front-end.
CREATE TABLE cats (
id serial,
cname varchar(20),
ctype varchar(20),
primary key(id)
);
Полезные платные и бесплатные утилиты, инструменты для Microsoft SQL Server — полный список из 165 инструментов.
Сегодня Redux — это одно из наиболее интересных явлений мира JavaScript. Он выделяется из сотни библиотек и фреймворков тем, что грамотно решает множество разных вопросов путем введения простой и предсказуемой модели состояний, уклоне на функциональное программирование и неизменяемые данные, предоставления компактного API. Что ещё нужно для счастья? Redux — библиотека очень маленькая, и выучить её API не сложно. Но у многих людей происходит своеобразный разрыв шаблона — небольшое количество компонентов и добровольные ограничения чистых функций и неизменяемых данных могут показаться неоправданным принуждением. Каким именно образом работать в таких условиях?
В прошлом году я принял решение, что не буду больше использовать Rails, и не буду поддерживать Rails в своих гемах. Кроме того, я буду делать все возможное, чтобы мне никогда не пришлось снова столкнуться с Rails на работе.
Так как я вовлечён во множество Ruby-проектов, люди часто спрашивают меня, почему я не люблю Rails, какие проблемы у меня есть с ним и так далее. Поэтому я решил написать этот длинный пост, чтобы подвести итоги и все объяснить.
Статья частично техническая, частично личная и, к сожалению, частично гневная. Я пишу это не для того, чтобы привлечь внимание, получить посетителей и т.п., у меня нет никакого интереса в этом. Я пишу это, потому что я хочу закончить мои дискуссии о Rails и чтобы было место, куда давать ссылки каждый раз, когда я слышу одни и те же вопросы.
Я также хотел бы рассказать вам пару историй, которые "начинающие Rails-разработчики", вероятно, никогда не слышали, и осветить некоторые вопросы, которые являются достаточно важными, чтобы по крайней мере, подумать о них.
В этой небольшой заметке будет показано, как написать DataGrip расширение для генерации кода (в данном случае POCO (C#) классов) на основе таблиц из почти любой БД (SQL Server, Oracle, DB2, Sybase, MySQL, PostgreSQL, SQLite, Apache Derby, HyperSQL, H2).
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4
Тур героев развивается, и мы ожидаем добавление новых компонентов в ближайшем будущем.
Нескольким компонентам нужен доступ к данным героев, и мы не хотим копировать и вставлять один и тот же код снова и снова. Вместо этого мы создадим один сервис передачи данных, который можно будет в дальнейшем повторно использовать, и научимся использовать его в компонентах, которые в нем нуждаются.
Предыдущая статья серии была посвящена теории парсинга исходников с использованием ANTLR и Roslyn. В ней было отмечено, что процесс сигнатурного анализа кода в нашем проекте PT Application Inspector разбит на следующие этапы:
Данная статья посвящена второму этапу, а именно: обработке AST с помощью стратегий Visitor и Listener, преобразованию AST в унифицированный формат, упрощению AST, а также алгоритму сопоставления древовидных структур.
