Пользователь
Хомяки приветствуют вас друзья!
Сегодняшний пост будет посвящен сборке универсального автономного блока питания к паяльнику TS100 с помощью которого, можно осуществить ремонт различного электронного оборудования в любых полевых условиях. В ходе поста смоделируем корпус устройства, рассмотрим все тонкости сборки и узнаем на сколько времени хватит самодельного павербанка в процессе непрерывной работы.
Если опустить первое и самое главное предубеждение относительно питонячьей многопоточности у большинства программистов — что её не существует из-за GIL, — то остается другое, и, наверное, вполне достоверное: что многопоточность — это сложно, и нам этого, пожалуйста, не надо. И знаете что? Так оно и есть. Многопоточность — это сложно, особенно когда выбираешься за пределы стандартных руководств и попадаешь со своей многопоточной поделкой в реальный мир. И, возможно, вам не нужно. Ни здесь, ни далее я не буду обсуждать целесообразность написания многопоточного кода на Python и сразу перейду к тому, как это делать.
Как-то раз, листая сообщения в профильном systemd чате, в телеграм, я наткнулся на следующий кусок man systemd.special…
xdg-desktop-autostart.target
The XDG specification defines a way to autostart applications using XDG desktop files.
systemd ships systemd-xdg-autostart-generator(8) for the XDG desktop files in autostart
directories. Desktop Environments can opt-in to use this service by adding a Wants=dependency
on xdg-desktop-autostart.target.О как интересно, подумалось мне. Можно реализовать функционал полноценныхDesktop Environments, по автоматическому запуску приложений, при старте. А у меня как раз i3wm, который таковым не является и которому такой функционал не помешал бы. Надо это дело исследовать. Тогда я ещё не знал во что ввязался. Как оказалось, не всё так просто.
Я собираюсь рассказать историю о еде, раскрывающую различные возможности конкурентного и параллельного выполнения кода в Python.
Прим. Wunder Fund: для задач, где не критичны экстремально низкие задержки — при сохранении и обработке биржевых данных, мы используем Питон, и естественно применяем описанные в статье подходы. Статья будет полезна начинающим разработчикам.
Мы увидим, что когда один человек одновременно делает несколько дел — это похоже на конкурентность, а когда несколько человек, работая бок о бок, заняты каждый собственным делом — это напоминает параллелизм. Эти ситуации мы разберём на простом и понятном примере закусочных, в которые люди заходят в обеденный перерыв. Такие заведения стремятся обслуживать клиентов как можно быстрее и эффективнее. Потом я покажу реализацию механизмов этих закусочных на Python, а в итоге мы сравним разные возможности одновременного «приготовления нескольких блюд», которые даёт нам этот язык, и разберёмся с тем, в каких ситуациях их применение наиболее оправдано.
А именно, я раскрою здесь следующие вопросы:
▪ Отличия конкурентности от параллелизма.
▪ Различные варианты организации конкурентного выполнения кода (многопоточность, модуль asyncio, модуль multiprocessing, облачные функции) и их сравнение.
▪ Сильные и слабые стороны каждого подхода к организации конкурентного выполнения кода.
▪ Выбор конкретного варианта организации конкурентного выполнения кода с использованием специальной блок-схемы.
На Хабре еще нет, хотя весь интернет обсуждает. А у нас здесь как раз самый профильный ресурс по теме, и у пользователей (если они, конечно, существуют) может быть свое мнение.
Всё больше сторонников последний год набирает идея, что интернет умер около пяти лет назад. И сейчас кроме вас — читающего эту статью — здесь почти никого не осталось. Всё остальное пространство заполонили боты разной степени сложности. Боты сейчас пишут эту статью. Боты общаются с вами в комментариях. Боты всё это потом лайкают и расшаривают, создавая видимость невероятной активности. Иногда вы замечаете, что это боты, но чаще всего — нет. И только иногда, если у нейросетей что-то пошло не так, эту вуаль можно слегка поднять.
Разрозненную информацию собрало издание The Atlantic.
Dear PyGui принципиально отличается от других фреймворков GUI Python. Рендеринг на GPU, более 70 виджетов, встроенная поддержка асинхронности — это лишь некоторые возможности Dear PyGui. Руководством по работе с этим пакетом делимся к старту курса по разработке на Python.
Traefik — это обратный прокси-сервер с открытым исходным кодом, обеспечивающий простую работу с микросервисами и/или просто контейнерами с вашими приложениями.
Обратный прокси-сервер (reverse proxy, реверс-прокси) служит для ретрансляции запросов из внешней сети к каким-либо серверам/сервисам внутренней сети (например веб-сервера, БД или файловые хранилища) и позволяет:
В статье будет описываться использование Traefik в Docker в качестве реверс-прокси для других контейнеров Docker, а также не контейнеризированных сервисов.
Это вторая статья из серии, посвящённой подключению внутренних покупок в приложениях Google Play. В этой статье разберём пример пейволла и реализацию механизма покупки.
Познакомьтесь с остальными статьями из цикла:
1. Android in-app purchases, часть 1: конфигурация и добавление в проект.
2. Android in-app purchases, часть 2: инициализация и обработка покупок.
3. Android in-app purchases, часть 3: получение активных покупок и смена подписки.
5. Android in-app purchases, часть 5: серверная валидация покупок.
Питон — простой, но мощный язык, который заслуженно стал одним из самых популярных. Тем не менее, иногда ему не хватает скорости статически типизированных языков с предварительной компиляцией, таких как Cи и Джава.
Если у вас есть задача выполнить трудоемкие вычисления, если нужно оптимизировать «подтормаживающее» приложение на Питоне без переписывания его на другом языке или если вы просто обожаете оптимизацию и хотите, чтобы код работал как можно быстрее, — тогда с большой вероятностью вы полюбите расширения на Си.
Расширения на Си — отличное дополнение в арсенале разработчика, будь вы фанат производительности и эффективности или любитель смешивать различные технологии и экспериментировать с чем-то новым: вы не только получаете почти «бесплатный» скачок производительности, но и расширяете функциональные возможности Питона.
Представленный в этой инструкции тюнер магнитной петли не полагается на данные о положении; контроллер не имеет представления о переменном конденсаторе или о положении двигателя, при сканировании и нахождении резонансной точки он настраивает антенну с помощью программируемого источника частоты. Среди его функций вы обнаружите контроль нагрузки на конденсатор, компенсацию люфта двигателя, сохранение предустановок, а также найдёте приложения для обновления параметров контроллера и приложение, которое упрощает обновления прошивки через USB. К старту курса о разработке на C++ делимся переводом статьи о тюнере от его автора.
В экосистеме Node.js существует довольно много библиотек и фреймворков, которые пользуются определенной популярностью в сообществе. Но ни один из инструментов не решил главную проблему, с которой сталкиваются разработчики, когда пытаются писать бэкенд на Node.js. Это проблема выбора архитектуры.
Хочу обратить ваше внимание на относительно молодой фреймворк Nest.js. Из коробки он предлагает заранее предопределенную архитектуру, которая заточена под максимально удобную поддержку и масштабируемость вашего приложения. Заложенные архитектурные подходы проверены временем и давно используются в других, более зрелых платформах: Java(Spring), Python(Django), PHP(Laravel) и прочих.
Авторы Nest.js не скрывают, что их вдохновил один из популярных фреймворков для клиентских приложений — Angular.js, а его авторы ориентировались на походы, используемые в Java и C#. Если вы знакомы с Angular.js, то увидите в Nest.js много схожих идей.
#include "Mouse.h" // импортируем библиотеку работы с мышью
void setup(){} // ничего не настраиваем
void loop()
{
Mouse.move(10, -15, 3); // сдвигаем курсор на 10 пикселей вправо, на 15 пикселей вверх и колесо на 3 оборота
}
