Вступительная часть. «Наполеоновские планы»

Почти год назад у меня возникла мысль понять, как устроен компьютер, как он работает. Ну и конечно же, появилось огромное желание создать свой собственный на элементарных логических элементах (если быть точнее — на транзисторах).
Тогда у меня было только маленькое представление о его работе: я знал, что вся цифровая электроника построена на логических элементах (для меня это было, как постулат), но никак не мог сообразить, как исполняется программа, суммируются числа, зачем прерывания… Этот перечень вопросов можно продолжать и дальше, но сейчас не об этом.
Определим характеристику разрабатываемого компьютера:

• Вид логики: двоичная логика
• Разрадность шины данных: 32 бита
• Разрядность шины адреса: 24 бита (можно адресовать 16 777 216 32-разрядних чисел)
• Исполнение основных арифметических, логических, побитовых операций над данными, а также операций над ячейками памяти (mov, xchg)
• Реализация функции выделения памяти (предусмотрено 4 ассемлерных инструкции)
• Обработка данных напрямую и с помощью указателей

В статье описывается:

• Примеры использования блокирующих сокетов
• Преимущества асинхронных сокетов и Linux epoll
• Примеры асинхронного использования сокетов через epoll
• Вопросы производительности
• Исходный код

Сам я не очень люблю заголовки вроде «Покемоны в собственном соку для чайников\кастрюль\сковородок», но это кажется именно тот случай — говорить будем о базовых вещах, работа с которыми довольно часто приводить к купе набитых шишек и уйме потерянного времени вокруг вопроса — «Почему же оно не работает?». Если вы до сих пор боитесь и\или не понимаете Юникода — прошу под кат.

Сегодня я расскажу на абстрактном примере как правильно создать *.deb пакет для Ubuntu/Debian. Пакет мы будем делать бинарный. Пакеты, компилирующие бинарники из исходников здесь не рассматриваются: осилив изложенные ниже знания, в дальнейшем по готовым примерам можно понять суть и действовать по аналогии :)

В статье не будет никакой лишней возни «вручную»: формат пакета эволюционировал в достаточно простую, а главное — логичную структуру, и всё делается буквально на коленке, с применением пары специализированных утилит.

В качестве бонуса в конце статьи будет пример быстрого создания собственного локального репозитория: установка пакетов из репозитория позволяет автоматически отслеживать зависимости, и конечно же! — устанавливать всё одной консольной командой на нескольких машинах :)

Для тех, кто не хочет вдаваться в мощную систему установки софта в Linux, рекомендую посетить сайт проги CheckInstall: она автоматически создаёт deb-пакет из команды «make install» ;) А мы вместе с любопытными —

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.