Наверное, каждый из вас слышал о SOLID, KISS, DRY, DI, HWDP и других популярных наборах хороших практик программирования.

Но позволю себе предположить, что никто не знает принципов CHAD, касающихся хороших практик работы с системами контроля версий и рецензирования кода.

Ну что же, приступим!

В последнее время для потребителей контента YouTube настали тяжелые времена. Даже самые мелкие местечковые провайдеры уже внедрили то самое замедление видео. В некоторых случаях (как у меня) - это даже не замедление, а просто ограничение функционала. Видео попросту не грузятся.

Оставим в стороне сам факт блокировки - он небезоснователен. Но количество полезной информации, которой было накоплено на сайте за годы его, по сути, монопольного владения данной нишей - колоссальное. Поэтому, как бы там не было, приходится данную блокировку обходить.

Для этого есть несколько путей:

Для ускорения индексации существуют разные инструменты, помимо дефолтного sitemap.xml, можно добавить автоматическую отправку новой ссылки в поисковые системы, в этой статье мы рассмотрим два примера: Google Index API и Yandex IndexNow

В Гугле, в отличии от Bing и Yandex нет протокола IndexNow, поэтому организовать отправку новых страниц немного сложнее, для этого понадобится следующее:
Создаем новый проект в Гугл Клауд: https://console.cloud.google.com/projectcreate

В этой статье мы продолжим разбирать содержание работы Stephen Toub-а: «How Async/Await Really Works in C#». В этот раз, в след за автором исходного Поста мы рассмотрим код, который генерирует C# компилятор для реализации асинхронных вызовов и множество связанных с этим сущностей-понятий-приемов, таких как: контекст исполнения, боксинг, стейт машина, стек, потоки, … Эта 6-я часть, пожалуй, основная часть всей работы, которая непосредственно отвечает на вопрос: «Как на самом деле Async/Await работают (и компилируются) в C#»

Там, где мне придется цитировать содержание исходного текста в переводе (то есть более-менее дословно переводить), оно будет выделено подчеркнутым курсивом.

Возможно вам будет интересно сравнить эту мою работу с первоначальным переводом.

Всем привет! Это команда Amnezia. 

Мы читаем комментарии под нашими постами и знаем, что один из самых частых вопросов – когда будет XRay? Так вот, мы добавили XRay в приложение AmneziaVPN, а точнее протокол Reality от XRay для всех платформ -  IOS, Android, Windows, Linux и MacOS. Если у вас еще нет последнего релиза, скорее скачивайте и создавайте VPN на собственном сервере в пару кликов с одним из самых защищенных и быстрых протоколов в мире, ниже мы немного о нем расскажем, а в конце статьи будет пошаговая  инструкция как это сделать.

Почему XRay Reality так популярен ?

Все дело в том, что Reality подходит для стран с самым высоким уровнем интернет-цензуры, сейчас его используют в Китае и Иране, он защищен от детектирования методами active probing. 

Распознать цензоров REALITY может еще на этапе TLS-хендшейка. Если REALITY видит, что к нему приходит его клиент, то сервер запускает для него VPN туннель, а если приходит любой другой запрос на 443 порт, то TLS-подключение передается на какой-нибудь другой реальный сайт, например, google.com, где цензор получит настоящий TLS-сертификат от google.com и вообще все настоящие данные с этого сайта.

Со стороны систем анализа трафика это выглядит как подключение к настоящему сайту, сервер отдает настоящий TLS-сертификат этого сайта, и вообще все (включая TLS fingerprint сервера) выглядит очень по-настоящему и не вызывает подозрений. 

Особенно приятно, что при этом производительность REALITY и скорость подключения у протокола действительно хороши, в сравнении, например, со связкой OpenVPN over Cloak.

Как развернуть Selenoid без Докера на сервере для работы с реальными устройствами, а также обеспечить полную автоматизацию при создании конфигураций для подключаемых Android девайсов через USB-порт.

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Первушин, я лидер Python-компетенций трайба ИСУ в Сбере. 

Эта статья рассчитана на людей, которые уже знакомы с Python, хотя бы на уровне junior+. Я объясню, какие есть отличия и особенности в многопоточности, асинхронности и мультипроцессорности в Python, где и когда они используются. Как говорится в пословице: «Всё познаётся в сравнении», именно в таком стиле я подготовил примеры. Кроме этого, буду специально делать ошибки и рассматривать неправильные подходы, чтобы можно было сразу разобраться, убедиться и запомнить, почему так делать нельзя и какой другой подход в этом случае нужно использовать.

На Хабре я часто вижу статьи о реализации тех или иных фич на Python-фреймворках. Я объединил все эти фичи в реальный проект с открытым исходным кодом, чтобы у вас сложилась целостная картина. Мы с вами создадим UX/UI на Figma, напишем фронтенд на HTML, CSS, SASS, Bootstrap и JavaScript, создадим ER-диаграмму в MySQL Workbench, напишем бекэнд на Flask, создадим регистрацию через социальные сети OAuth 2.0 в один клик, используем брокер сообщений и асинхронную очередь Celery для отправки писем на электронную почту, сделаем WYSIWYG-редактор, реализуем полнотекстовый поиск Elasticsearch, закешируем Redis, покроем тестами pytest и запустим в Docker-контейнерах, поговорим о многопроцессности для WSGI-шлюза Gunicorn.

Вводные курсы в Jupyter Notebook

• Учебник по Python
• Подборка блокнотов по командам IPython
• Пособие по Matplotlib

В жизни многих программистов наступает момент, когда хочется понять как же работает процессор на самом деле, а не в абстрактных схемах высокоуровневых компонентов. У меня возник такой вопрос некоторое время назад, но все материалы которые я находил по этой теме либо были очень специализированными, требующими хорошего понимания электротехники и опыта работы со схемами дискретной логики, либо общие описания, пропускающие многие этапы, и оставляющие лишь смутное представление о том как же всё-таки тысячи транзисторов должны превратиться в работающий процессор.

Для этого я решил написать статью собирающую мой опыт попыток разобраться в этом вопросе, понятным языком, в то же время не пропуская ничего, чтобы после прочтения читатель мог воссоздать процессор из простейших элементов.

В данной статьей мы пройдем путь создания процессора от единичного транзистора до работающего 8-битного процессора, и напишем свой ассемблер для него.

Сегодня я хочу рассказать об open-source инструменте, который позволяет извлекать и очищать данные для широкого спектра задач. В этом посте речь пойдет о ViXtract, нашей собственной сборке открытых технологий для работы с данными. Под катом — рассуждения о том, каким должен быть идеальный ETL, рассказ о том, почему его лучше делать на Python (и почему это совсем не сложно), мысли о скриптовом и графическом подходе.