Пользователь
Недавно вышла статья, мимо которой я не мог пройти — "Программист не должен решать задачи бизнеса". Неожиданно мой комментарий вырос до мини-статьи. Я не согласен с мнением автора статьи, все сказано ниже ИМХО, с удовольствием подискутирую в комментариях. Сразу замечу, что я веб-разработчик, и все примеры я привожу в контексте своего опыта.
Даже поверхностное знание программы Wireshark и её фильтров на порядок сэкономит время при устранении проблем сетевого или прикладного уровня. Wireshark полезен для многих задач в работе сетевого инженера, специалиста по безопасности или системного администратора. Вот несколько примеров использования:
Всем привет!
Продолжаем цикл статей по разработке браузерного движка.
В данной статье я расскажу как создать самый быстрый HTML-парсер c DOM. Мы рассмотрим HTML спецификацию и чем она плоха относительно производительности и потребления ресурсов при разборе HTML.
С данной темой я докладывался на прошедшем HighLoad++. Конференцию не каждый может посетить, плюс в статье больше деталей.
Я предполагаю, что читатель обладает базовыми знаниями об HTML: теги, ноды, элементы, пространство имён.
В сети можно встретить много советов по эффективной работе в консоли. В большинстве таких статей авторы рассказывают про банальности типа "выучите горячие клавиши" или "sudo !! запустит последнюю команду под sudo". Я же расскажу о том, что делать, когда вы уже выучили горячие клавиши и знаете про sudo !!.
Наверняка все слышали про Amazon Web Services (AWS). А некоторые даже заглянули на страницу Pricing. И заметили, что цены там заметно выше, чем на DigitalOcean, Linode, Hetzner Cloud и др. Вот таблица для сравнения цен:
| Тип | RAM | CPUs | Диск | Трафик | Цена | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DigitalOcean | - | 4 GB | 2 vCPUs | 80 GB | 4 TB | $20 |
| Linode | Linode 4GB | 4 GB | 2 vCPUs | 80 GB | 4 TB | $20 |
| AWS | t2.medium | 4 GB | 2 vCPUs | - | - | $40 |
Amazon берёт деньги за трафик, причём цены тоже не низкие:
Так для чего же тогда выбирать Amazon? Вот какие причины вижу я:
О втором и пойдет речь в этой статье.
Изучать Python3 я начал с документации на официальном сайте. Мне понравились примеры кода, но, к сожалению, они были там не интерактивными. Хотелось попробовать выполнить код самостоятельно, с разными входными данными и посмотреть на выводимый результат. Так же мне лично легче запоминаются конструкции языка, если я их набрал несколько раз вручную. Python консоль для этого подходит отлично, но хотелось так же иметь своего рода шпаргалку, к которой можно было бы вернуться при написании программ в дальнейшем, если, например, возникнет вопрос, как в Python-е написать цикл for и т.п. И последней каплей стало желание автоматической проверки стиля написания кода в соответствии с существующими стандартами. Читать и вникать в них было лень, поэтому хотелось чтобы проверка кода была автоматической и подсказывала какие ошибки я делаю и как их исправить.
В итоге все свои эксперименты я вылил на GitHub.
