В предыдущих сериях…

s = a+b;
z = s-a;
t = b-z;

• GnuPG трудно модифицировать. Код и API накапливались в течение 21 года. Модульные тесты отсутствуют. Компоненты тесно связаны друг с другом. Архитектура оставляет желать лучшего, и простой рефакторинг уже не поможет.
  
• Многие разработчики недовольны программными интерфейсами GnuPG. У инструмента командной строки GnuPG и соответствующих программных библиотек разная функциональность: некоторые команды доступны только из командной строки.
  
• Rust — безопасный для памяти язык, что автоматически исключает целый класс багов.
  
• GnuPG невозможно использовать под iOS из-за ограничений GPL.

Для написания эффективных и корректных многопоточных приложений очень важно знать какие существуют механизмы синхронизации памяти между потоками исполнения, какие гарантии предоставляют элементы многопоточного программирования, такие как мьютекс, join потока и другие. Особенно это касается модели памяти C++, которая была создана сложной таковой, чтобы обеспечивать оптимальный многопоточный код под множество архитектур процессоров. Кстати, язык программирования Rust, будучи построенным на LLVM, использует модель памяти такую же, как в C++. Поэтому материал в этой статье будет полезен программистам на обоих языках. Но все примеры будут на языке C++. Я буду рассказывать про std::atomic, std::memory_order и на каких трех слонах стоят атомики.

Недавно я написал о «Пять книг, которые изменили мой стиль программирования». В комментариях несколько читателей рекомендовали «Чистый код» Роберта С. Мартина. В результате я прочитал книгу и нашел ее достойной углубленного обзора.

Сегодня необычный для меня формат статьи: я скорее задаю вопрос залу, нежели делюсь готовым рецептом. Впрочем, для инициирования дискуссии рецепт тоже предлагаю. Итак, сегодня мы поговорим о чувстве прекрасного.

Я довольно давно пишу код, и так вышло, что практически всегда на C++. Даже и не могу прикинуть, сколько раз я написал подобную конструкцию:

for (int i=0; i<size; i++) {
    [...]
}

Хотя почему не могу, очень даже могу:

find . \( -name \*.h -o -name \*.cpp \) -exec grep -H "for (" {} \; | wc -l
43641

Наш текущий проект содержит 43 тысячи циклов. Проект пилю не я один, но команда маленькая и проект у меня не первый (и, надеюсь, не последний), так что в качестве грубой оценки пойдёт. А насколько такая запись цикла for хороша? Ведь на самом деле, важно даже не то количество раз, когда я цикл написал, а то количество раз, когда я цикл прочитал (см. отладка и code review). А тут речь очевидно идёт уже о миллионах.

На КПДВ узел под названием «совершенная петля» (perfection loop).

Так каков он, совершенный цикл?

Мою предыдущую статью «История IT. Когда компьютеры были большими…» мы завершили концом 80-х, когда произошло два знаменательных события. Во-первых, появился ООП и объектный язык C++. А во-вторых, появились персоналки, и это принципиально изменило задачи, стоящие перед IT-разработкой.

И дело тут не в том, что появилась возможность держать компьютеры дома, и выполнять на них рабочие задачи: редактировать тексты, вести расчеты, создавать рисунки. Софт для этого принципиально не отличается от аналогичного для больших компьютеров — его умели разрабатывать. Вопрос был лишь в оптимизации и адаптации под ограниченные ресурсы.

Главное изменение в том, что персоналки сделали компьютеры доступными небольшим компаниям. Потребовались системы автоматизации бизнес-процессов, которые сильно отличаются в разных компаниях. Типовую систему сделать сложно: сейчас такие системы уже есть, например, 1C, а в то время их не существовало. Как раз эту задачу помог решить ООП. Эту часть истории развития IT и концепций, которые тогда появились и до сих пор используются, я расскажу в этой статье.

Сегодня мы попробуем разобраться, почему Open Source приложениями никто не хочет пользоваться. Статья получилась довольно длинной, но не пугайтесь, будет интересно.

Поехали!

Продолжаем наше исследование, посвященное ситуации в США со стрельбой полицейских и уровнем преступности среди представителей белой и черной (афроамериканской) рас. Напомню, что в первой части я рассказал о предпосылках исследования, его целях и принятых оговорках / допущениях; а во второй части была демонстрация анализа взаимосвязи между расовой принадлежностью, преступностью и гибелью от рук служб правопорядка. В этот раз посмотрим на географическое распределение анализируемых данных по штатам США.

В первой части статьи я описал предпосылки для исследования, его цели, допущения, исходные данные и инструменты. Сейчас можно без дальнейших разглагольствований сказать гагаринское...

Действительно ли полицейские в США стреляют больше в чернокожих, чем в представителей других рас? Связано ли применение силы полицией с расой? Связана ли криминальность с расой? Какова вероятность быть застреленным полицейским в США, если ты белый и если ты чернокожий? Вооружимся открытыми данными, python, pandas и постараемся пролить чуть-чуть света, отставив в сторону пропаганду и политику.

Что делает большинство программистов, когда узнают, что в их программе течёт память? Ничего, пусть пользователь покупает больше оперативы. Посмею предположить, что берут надёжный проверенный временем инструмент, такой как valgrind или libasan, запускают и смотрят отчёт. Там обычно написано, что объекты созданные на такой-то строчке программы такого-то файла не были освобождены. А почему? Вот этого нигде не написано.

Данный пост посвящён инструменту поиска утечек topleaked, идее статистического анализа, лежащего в его основе, и методам применения этого анализа.