HackerRank в этом месяце предоставили интересную аналитику на основе опроса 39 441 разработчика. В опросе поднимается много актуальных вопросов про состояние IT-рынка, востребованные качества среди разработчиков и то, что ищут программисты среди потенциальных работодателей. Отчет получился интересным, многим может быть полезно.

Под катом очень много картинок.

1. Пролог

Hello world

В будущем то, как мы все работаем, изменится. Кем бы вы ни работали, для каждого важно научиться программированию, ведь именно оно развивает вычислительное мышление (или computational thinking), которое играет важную роль в принятии решений. Обычные резюме уйдут в прошлое и на первый план в вопросах найма новых сотрудников выйдут именно их умения.

Мы запустили HackerRank в конце 2012, чтобы помогать разработчикам найти работу, которая будет им по душе. За эти годы мы сильно выросли — сейчас в нашем сообществе 3,2 млн человек и 2% всех новых наймов разработчиков в прошлом году были сделаны с нашей помощью.

И сейчас мы впервые провели опрос среди нашего сообщества разработчиков, чтобы разобраться в том, как именно они работают и как они этому научились: когда они впервые запушили код в репозиторий, как они научились кодить, расспросили о любимых языках программирования и фреймворках, узнали, чего они хотят от работодателей. А еще мы спросили HR-менеджеров о том, что именно они ищут в кандидатах на позиции разработчиков и о многом другом. Мы опросили 39 441 человека и готовы поделиться знаниями, которые получили в результате.

Вы знали, что 1 из 4 разработчиков научился кодить до того, как получил водительские права?

Надеемся, что наш доклад будет для вас полезным.

Вивек Равинскар, Co-founder/CEO HackerRank

Введение

В этой серии туториалов мы рассмотрим создание завершённой игры с помощью Lua и LÖVE. Туториал предназначен для программистов, имеющих некоторый опыт, но только начинающих осваивать разработку игр, или для разработчиков игр, уже имевших опыт работы с другими языками или фреймворками, но желающими лучше узнать Lua или LÖVE.

Создаваемая нами игра будет сочетанием Bit Blaster XL и дерева пассивных навыков Path of Exile. Она достаточно проста, чтобы можно было рассмотреть её в нескольких статьях, не очень больших по объёму, но содержащих слишком большой объём знаний для новичка.


Кроме того, туториал имеет уровень сложности, не раскрываемый в большинстве туториалов по созданию игр. Большинство проблем, возникающих у новичков в разработке игр, связано с масштабом проекта. Обычно советуют начинать с малого и постепенно расширять объём. Хотя это и неплохая идея, но если вас интересуют такие проекты, которые никак нельзя сделать меньше, то в Интернете довольно мало ресурсов, способных вам помочь в решении встречаемых задач.

Что касается меня, то я всегда интересовался созданием игр со множеством предметов/пассивных возможностей/навыков, поэтому когда я приступал к работе, мне было сложно найти хороший способ структурирования кода, чтобы не запутаться в нём. Надеюсь, моя серия туториалов поможет кому-нибудь в этом.

Краткий пересказ: мы сделали программу, определяющую надежность новостей с точностью 95% (на валидационной выборке) при помощи машинного обучения и технологий обработки естественного языка. Скачать ее можно здесь. В условиях реальной действительности точность может оказаться несколько ниже, особенно по прошествии некоторого времени, так как каноны написания новостных статей будут меняться.

Глядя, как бурно развиваются машинное обучение и обработка естественного языка, я подумал: чем черт не шутит, может быть, мне удастся создать модель, которая выявляла бы новостной контент с недостоверной информацией, и тем самым хоть чуть-чуть сгладить катастрофические последствия, которые приносит сейчас распространение фейковых новостей.



С этим можно поспорить, но, на мой взгляд, самый сложный этап в создании собственной модели машинного обучения — сбор материалов для обучения. Когда я обучал модель для распознавания лиц, мне пришлось несколько дней собирать фотографии каждого из игроков лиги НБА в сезоне 2017/2018. Теперь же я и не подозревал, что мне придется провести погруженным в этот процесс несколько мучительных месяцев и столкнуться с очень неприятными и жуткими вещами, которые люди пытаются выдать за настоящие новости и надежную информацию.

Я всегда был фанатом багов и уязвимостей «на поверхности», всегда завидовал чувакам, которые пишут эксплойты для самых защищённых ОС, а сам умел только скрипткиддить (термин из нулевых). Однако мой пост про уязвимости в системах контроля версий набрал более 1000 лайков на Хабре и остаётся топ1 постом за всю историю Хабра, несмотря на то, что был написан 9(!) лет назад.

И сегодня я хотел бы на пальцах показать и рассказать про такую штуку, как вардрайвинг. А точнее, как стандартными средствами MacOS можно добыть пароли от Wi-Fi соседей. Нелёгкая забросила меня на очередную квартиру. Как-то исторически сложилось, что я ленивый. Пару лет назад я уже писал, что моя лень, новая квартира и провод Beeline (бывшая Corbina) помогли мне найти багу у Билайна и иметь бесплатно интернет в их сети. «Сегодня» происходит «подобное», я на новой квартире, нет даже провода, но есть много сетей у соседей.


Заколебавшись расходовать мобильный трафик, я решил, что «соседям надо помогать», и под «соседями» я имел введу себя…

Магические константы в коде — зло. Строковые константы в коде — еще большее зло.
И вроде бы от них никуда не денешься, они повсюду:

1) При загрузке объектов из xib-ов:

MyView* view = [[[NSBundle mainBundle] loadNibNamed:@"MyView" owner:self options:nil] lastObject];

MyViewController* controller = [MyViewController initWithNibName:@"MyViewController" bundle:nil];

2) При работе с CoreData:

NSFetchRequest *request = [[NSFetchRequest alloc] init];
[request setEntity:[NSEntityDescription entityForName:@"MyCoreDataClass" inManagedObjectContext:moc]];
[request setSortDescriptors:@[ [[NSSortDescriptor alloc] initWithKey:@"someProperty" ascending:NO] ]];

3) Если вы используете KVO, то строки появляются и тут:

[self addObserver:someObservedObject 
       forKeyPath:@"someProperty"
          options:(NSKeyValueObservingOptionNew |  NSKeyValueObservingOptionOld) 
          context:nil];

4) Ну и KVC:

NSInteger maxValue = [[arrayOfMyClassObjects valueForKeyPath:@"@max.someProperty"] intValue];

5) Но даже если CoreData вы предпочитаете работу с SQLite напраямую, xib-ами вы брезгуете, то вот такой код вам должен быть знаком:

[self.tableView dequeueReusableCellWithIdentifier:@"MyTableViewCell"];

6) Ну и когда Apple представила миру Storyboard — это было замечательно, если-бы не одно но:

[self performSegueWithIdentifier:@"MySegue" sender:nil]

-(void)prepareForSegue:(UIStoryboardSegue *)segue sender:( id )sender {
   if ( [segue.identifier isEqual:@"MySegue"] );
}

Вы видите проблему? Она состоит в том, что компилятор никак не проверяет содержимое строк, поскольку не знает (да и не может в принципе знать), что в них содержится. И если вы опечатаетесь или измените значение соответствующих полей в xcdatamodel / xib / storyboard / переименуете property, то ошибка вылезет не на стадии компиляции, а в рантайме, и отловить и исправить ее будет дольше и дороже.
Так что-же можно сделать?