В подавляющем большинстве моих постов о генерации случайных чисел рассматривались в основном свойства различных схем генерации. Это может оказаться неожиданным, но производительность алгоритма рандомизации может зависеть не от выбранной схемы генерации, а от других факторов. В этом посте (на который меня вдохновила превосходная статья Дэниела Лемира) мы исследуем основные причины снижения производительности генерации случайных чисел, которые часто перевешивают производительность движка ГПСЧ.

Представьте такую ситуацию:

В качестве домашнего задания Хуан и Саша реализуют одинаковый рандомизированный алгоритм на C++, который будет выполняться на одном университетском компьютере и с одним набором данных. Их код почти идентичен и отличается только в генерации случайных чисел. Хуан торопится на свои занятия по музыке, поэтому просто выбрал вихрь Мерсенна. Саша, с другой стороны, потратил несколько лишних часов на исследования. Саша провёл бенчмарки нескольких самых быстрых ГПСЧ, о которых недавно узнал из соцсетей, и выбрал наиболее быстрый. При встрече Саше не терпелось похвастаться, и он спросил Хуана: «Какой ГПСЧ ты использовал?»

«Лично я просто взял вихрь Мерсенна — он встроен в язык и вроде неплохо работает».

«Ха!», — ответил Саша. «Я использовал jsf32. Он намного быстрее, чем старый и медленный вихрь Мерсенна! Моя программа выполняется за 3 минуты 15 секунд!».

«Хм, неплохо, а моя справляется меньше, чем за минуту», — говорит Хуан и пожимает плечами. «Ну ладно, мне пора на концерт. Пойдёшь со мной?»

«Нет», — отвечает Саша. «Мне… эээ… нужно снова взглянуть на свой код».

Эта неловкая вымышленная ситуация не особо и вымышлена; она основана на реальных результатах. Если ваш рандомизированный алгоритм выполняется не так быстро, как хотелось бы, и узким местом похоже является генерация случайных чисел, то, как это ни странно, проблема может быть и не в генераторе случайных чисел!

На ваш суд скорее статья-вопрос, статья-рассуждение и местами — недоумение. С одной стороны нам презентовали авторитетное мнение Лесли Лэмпорта "Programming Should Be More Than Coding", расставляющее программирование и кодирование в импровизированном табеле о рангах. С оппонирующей стороны — я, не обладающий статусом достаточным для споров с мэтром и легендарным ВУЗом, который он представляет… но отказать себе в таком удовольствии и риске я не могу. Надеюсь, более опытные товарищи поправят мои огрехи в рассуждениях.

Умом я понимаю, что кодирование в современном мире принято воспринимать как низшую ступень инженерной деятельности, которая на эволюционном графике скорее ближе к шимпанзе, чем к программисту. И, возможно, в этом кроется наша большая ошибка, поскольку код — он как ДНК. Всего четыре нуклеотида, а какая пёстрая биомасса в продуктовой линейке.

Как опытные инженеры, мы — мастера абстракций. Поэтому для нас не составит труда представить условного программиста по имени Лесли Лэмпорт (все имена и совпадения не случайны) и его основной инструмент — машину Тьюринга. Он — мастер своего дела, во многом благодаря железному дао:

Если вы заботитесь о самом коде, и о том, как он написан, а не заняты лишь тем, чтобы создавать работающие программы, это означает что вы стремитесь к тому, чтобы ваш код был чистым. Профессиональный разработчик пишет код не только в расчёте на компьютеры, но и в расчёте на себя самого, встретившего этот код в будущем, и в расчёте на других программистов. Код, который вы пишете, не исчезает навсегда в недрах компьютера. Он живёт, изменяется, и, если написан плохо, вполне может сильно расстроить того, кому придётся редактировать его после того, как вы его написали. Вполне возможно, что этим «кем-то» будете именно вы.



Исходя из этих идей, чистый код можно определить как код, написанный так, что он сам себя объясняет. Этот код без труда смогут понять люди, его легко будет модифицировать или расширять.

«Облачно-ориентированные» (cloud native) или просто «облачные» приложения создаются специально для работы в облачных инфраструктурах. Обычно они строятся как набор слабо связанных микросервисов, упакованных в контейнеры, которые, в свою очередь управляются облачной платформой. Такие приложения по умолчанию готовы к сбоям, а значит надежно работают и масштабируются даже при серьезных отказах инфраструктурного уровня. Обратная сторона медали – наборы ограничений (контракты), которые облачная платформа накладывает на контейнерные приложения, чтобы иметь возможность управлять ими в автоматическом режиме.



Прекрасно осознавая необходимость и важность перехода на облачные приложения, многие организации все еще не знают, с чего начать. В этом посте мы рассмотрим ряд принципов, соблюдение которых при разработке контейнерных приложений позволит реализовать потенциал облачных платформ и добиться надежной работы и масштабирования приложений даже при серьезных отказах на уровне ИТ-инфраструктуры. Конечная цель изложенных здесь принципов – научиться создавать приложения, которые могут автоматически управляться облачными платформами, такими как Kubernetes.

Я повесил у себя в подвале боксерскую грушу, приклеил на нее стоковое фото типичного менеджера и запихал внутрь динамик, чтобы он проигрывал фразы, которые меня злят. Например, груша говорит: «Бизнесу не нужен твой идеальный код. Ему нужно решить проблему так, чтобы прибыль покрыла затраты. Если для этого нужен говнокод, значит будет говнокод». И начинаю дубасить.

Недавно я добавил в грушу запись: «Типы — это сложно и ненужно». В этот момент я бью так сильно, что рука чуть не ломается. Потому что с меня хватит. Пару месяцев назад я пережил один из самых вопиющих кейсов в своей карьере.

Мой друг Антоха попросил меня помочь с решением для одной большой-большой корпорации. Я согласился, и мы влезли в бездонную пучину корпоративного абсурда, кранча, войны с ничего не понимающими коллегами и всеми видами несправедливости. Нам ничего нельзя говорить, поэтому мы будем говорить про типы, чтобы такая фигня никогда ни у кого не повторялась.

Должен признаться: я читаю ACM Magazine. Это делает меня «ботаником» даже по меркам программистов. Среди прочего, я узнал из этого журнала о «метаморфическом тестировании». Раньше я никогда о нём не слышал, как и все люди, которых я спрашивал. Но научная литература по этой теме на удивление объёмна: есть множество невероятно успешных примеров её применения в совершенно разных областях исследований. Так почему же мы не слышали о нём раньше? Существует только одна статья для людей вне научных кругов. Пусть теперь их будет две.

Краткая предыстория

В большинстве письменных тестов используются оракулы. То есть вы знаете ответ и явным образом проверяете, дают ли вычисления правильный ответ.

def test_dist():
    p1 = (0, 3)
    p2 = (4, 0)
    assert dist(p1, p2) == 5

Кроме тестов-оракулов, есть и ручные тесты. Тестер садится за компьютер и сравнивает вводимые данные с результатами. В процессе усложнения систем ручные тесты становятся всё менее полезными. Каждый из них проверяет только одну точку в гораздо большем пространстве состояний, а нам нужно нечто, исследующее всё пространство состояний.

Это приводит нас к генеративному тестированию (generative testing): написанию тестов, покрывающих случайное множество в пространстве состояний. Самым популярным стилем генеративного тестирования является property based testing, или PBT. Мы находим «свойство» (property) функции, а затем генерируем входные значения и проверяем, соответствуют ли выходные значения этому свойству.

def test_dist():
    p1 = random_point()
    p2 = random_point()
    assert dist(p1, p2) >= 0

Преимущество PBT заключается в покрытии большего пространства. Его недостаток — утеря специфичности. Это уже не оракул-тест! Мы не знаем, каким должен быть ответ, и функция может быть ошибочна, но таким образом, что обладает тем же свойством. Здесь мы полагаемся на эвристики.

Single responsibility principle, он же принцип единой ответственности,
он же принцип единой изменчивости — крайне скользкий для понимания парень и столь нервозный вопрос на собеседовании программиста.

Первое серьезное знакомство с этим принципом состоялось для меня в начале первого курса, когда молодых и зеленых нас вывезли в лес, чтобы сделать из личинок студентов — студентов настоящих.

В лесу нас разделили на группы по 8-9 человек в каждой и устроили соревнование — какая группа быстрее выпьет бутылку водки при условии, что первый человек из группы наливает водку в стакан, второй выпивает, а третий закусывает. Выполнивший свою операцию юнит встает в конец очереди группы.

Случай, когда размер очереди был кратен трем, и являлся хорошей реализацией SRP.

Привет, Хабр.

Сегодня зашел в канал #school в русскоязычном GoCommunity в Slack и обнаружил там один интересный диалог. Данный диалог навел меня на некоторые мысли относительно того, как коллеги интерпретируют понятие “модель предметной области (домена)”.

Как оказалось, существует достаточно много неверных или не совсем точных, а иногда совсем неточных интерпретаций данного термина, что по сути искажает его. Вокруг этого диалога и родилась идея данной статьи. Подробности под катом.

Мозговой штурм с помощью транспонирования

Иногда я захожу в тупик и мне приходится искать способы думать над задачей под другим углом. Бывают задачи, которые можно отобразить в виде матрицы или таблицы. Их структура выглядит примерно так:


Ячейки, с которыми я работаю, выстроены в столбцы и строки. Давайте возьмём пример из простой игры:


Строки — это классы персонажей: воин, маг, вор.

Столбцы — это типы действий: нападение, защита, особое действие.

Матрица содержит весь код для обработки каждого из типов действий для каждого типа персонажа.

Как выглядит код? Обычно подобные структуры упорядочивают в такие модули:

1. Fighter будет содержать код для обработки ударов мечом, снижения урона с помощью брони и особого мощного удара.
2. Mage будет содержать код обработки фаерболов, отражения урона и особую атаку заморозкой.
3. Thief будет содержать код для обработки атак кинжалом, избегания урона уклонением и особую обезоруживающую атаку.

Иногда бывает полезно транспонировать матрицу. Мы можем упорядочить её по другой оси

Представьте себе книгу, в которой нет деления на главы, а все идет без логической и смысловой разбивки, книгу, где нет абзацев, нет точек и запятых, книгу, где в первой строке рассказывается про одно, во второй про другое, в третьей опять про первое.

Представили?

Смогли бы вы понять, о чем книга?

Насколько быстро вы смогли бы найти интересующий вас отрывок?

Ваш код, как и содержание книги, нуждается в структурировании, чтобы код был легко читаемым и передавал заложенный в нем смысл.

В данной статье я покажу примеры по организации кода, в которых классы будут иметь одинаковую последовательность основных блоков и их разбивку.

Для удобства я буду использовать слово класс (class), но подразумевать любой вид типа (class, struct, enum).

Благодаря применению этих советов ваш код станет читабельным, что в дальнейшем обеспечит удобство и скорость работы с ним.

Чем больше читаю про ООП, тем больше возникает ощущение, что ООП понимают не только лишь все. Очередная статья этому пример.

Тут можно долго расписывать нелепость аргументаций в приведенной выше статье. Но в целом, всю статью можно перечеркнуть буквально следующим.

Объектно-ориентированное программирование — чрезвычайно плохая идея, которая могла возникнуть только в Калифорнии.

— Эдсгер Вибе Дейкстра

Возможно, это только мои ощущения, но объектно-ориентированное программирование кажется стандартной, самой распространённой парадигмой проектирования ПО. Именно его обычно преподают студентам, объясняют в онлайн-туториалах и, по какой-то причине, спонтанно применяют даже тогда, когда не собирались этого делать.

Я знаю, насколько она привлекательна, и какой замечательной кажется эта идея на поверхности. На разрушение её чар у меня ушли многие годы, и теперь я понимаю, насколько она ужасна, и почему. Благодаря этой точке зрения у меня есть чёткая уверенность в том, что люди должны осознать ошибочность ООП и знать решения, которые можно использовать вместо него.

Многие люди и раньше обсуждали проблемы ООП, и в конце этого поста я приведу список своих любимых статей и видео. Но прежде я хочу поделиться собственным взглядом.

В одной из заметок нашего блога мы освещали подход к хранению и обработке данных, о котором получили несколько вполне ожидаемых вопросов такого плана: «В общем, ждём реализации, вот уж оно залетает...». По результатам нескольких реализаций я расскажу о плюсах и минусах этого подхода на примере одной из наших разработок.

Своим заказчикам мы обычно предлагаем достаточно мощный и гибкий инструмент BI, способный решить все их задачи, однако это — зарубежный коммерческий продукт, а клиентов всё чаще интересует тема импортозамещения. В рамках изучения наших перспектив в этом плане мы начали тестирование собственного инструментария BI, используя open-source решения и платформу разработки, построенную на квинтетах.

В качестве эталона мы взяли наш существующий коммерческий продукт, так что сравнение, по возможности, будем проводить с ним.

Думаю, у каждого разработчика рано или поздно возникают в голове мысли о том, что код нужно писать определенным образом. Почему фреймворк этого автора так прост в использовании, и погружение в него проходит так быстро? Почему данный кусок кода кажется мне ужасным? В этот момент происходит важный виток в развитии разработчика как профессионала. Он не только начинает задумываться о том, как ему реализовать конкретную задачу, но и том, как оформить свое решение. В голове начинают зарождаться мысли об определенном структурировании кода и красивом его оформлении. Кто-то начинает создавать для себя некий эмпирический набор правил по оформлению кода, кто-то приходит к помощи литературы или совету более опытных товарищей. В любом из этих сценариев код начинает рассматриваться не просто как безусловное решение проблемы. Появляются мысли о том, что некоторая часть кода сделана некрасиво, а вот здесь получилось круто и элегантно. Но кто определяет эти критерии красоты относительно кода и что в них закладывается? Однозначно ли все в вопросах кодового этикета и красоты?

Disclaimer: эта статья ставит перед собой целью поделиться мыслями, возникшими в процессе попытки осмыслить понятие красивого кода. Приведенные мысли не претендуют быть истиной в последней инстанции. Надеюсь лишь на то, что эти мысли, размышления и доводы, возможно, помогут кому-то взглянуть на сам процесс написания кода немного с другой стороны. Далее не следует ни одного формального правила вида «Пишите код так, и будет вам счастье». По данной тематике уже написан большой объем литературы от гораздо более уважаемых авторов.

Всех заинтересованных в рассуждениях на тему, что такое красота кода, в чем она может выражаться, почему все известные практики не в силах закрыть раз и навсегда этот вопрос, прошу под кат.

Большинство компиляторов имеют следующую архитектуру:



В данной статье я собираюсь детально препарировать эту архитектуру, элемент за элементом.
Можно сказать, что эта статья — дополнение к огромному количеству существующих ресурсов на тему компиляторов. Она является автономным источником, который позволит вам разобраться в основах дизайна и реализации языков программирования.

Целевая аудитория статьи — люди, чье представление о работе компиляторов крайне ограничено (максимум — то, что они занимаются компилированием). Однако я жду, что читатель разбирается в структурах и алгоритмах данных.

Статья ни в коем случае не посвящена современным производственным компиляторам с миллионами строк кода — нет, это краткий курс «компиляторы для чайников», помогающий разобраться, что такое компилятор.

Слово «фабрика» – безусловно одно из самых часто употребляемых программистами при обсуждении своих (или чужих) программ. Но смысл в него вкладываемый бывает очень разным: это может быть и класс, порождающий объекты (полиморфно или нет); и метод, создающий экземпляры какого-либо типа (статический или нет); бывает, и даже просто любой порождающий метод (включая, конструкторы).

Конечно, не все, что угодно, порождающее экземпляры чего-либо, может называться словом «фабрика». Более того, под этим словом могут скрываться два разных порождающих шаблона из арсенала «Банды четырех» – «фабричный метод» и «абстрактная фабрика», в подробности которых я и хотел бы немного углубиться, уделяя особое внимание классическим их пониманию и реализации.

Взгляните на код PHP:

$user->v_useragent = 'coresky.agent';

Такой код может спровоцировать SQL запрос UPDATE или INSERT, а может и не спровоцировать, если идентичные данные уже установлены в БД, собственно поэтому этот функционал именуется «Призрачные SQL запросы». Похожий функционал, обычно присутствует в большинстве CRM, но давайте рассмотрим, как он может быть реализован без CRM. Призрачные запросы, имеют потенциал довольно широко применяться в веб-приложениях, особенно в части конфигураций. Типичный (но не обязательно) алгоритм проходит в три этапа: чтение данных из БД, изменение данных, возможно многократное, и формирований реальных SQL запросов для обновления данных в БД. Давайте разберемся в деталях…

Не так давно коллега ретвитнул отличный пост How to Use Go Interfaces. В нем рассматриваются некоторые ошибки при использовании интерфейсов в Go, а также даются некоторые рекомендации по поводу того, как их все-таки стоит использовать.

В статье, упомянутой выше, автор приводит интерфейс из пакета sort стандартной библиотеки, как пример абстрактного типа данных. Однако, мне кажется, что такой пример не особо хорошо раскрывает идею, когда речь заходит о реальных приложениях. Особенно о приложениях, реализующих логику какой-нибудь бизнес области или решающих проблемы реального мира.

Также при использовании интерфейсов в Go зачастую возникают споры об оверинжиниринге. А еще бывает так, что, после чтения подобного рода рекомендаций, люди мало того что прекращают злоупотреблять интерфейсами, они пытаются практически полностью от них отказаться, тем самым лишая себя использования одной из сильнейших концепций программирования в принципе (и одной из сильных сторон языка Go в частности). На тему типичных ошибок в Go кстати, есть неплохой доклад от Stive Francia из Docker. Там в частности несколько раз упоминаются интерфейсы.

В общем, я согласен с автором статьи. Тем не менее, мне показалось, что тема использования интерфейсов, как абстрактных типов данных в ней раскрыта довольно поверхностно, поэтому мне хотелось бы немного развить ее и поразмышлять на эту тему вместе с вами.

Предыстория

За последние пару лет я поучаствовал в немалом количестве собеседований. На каждом из них я спрашивал соискателей о принципе единственной ответственности(далее SRP). И большинство людей о принципе ничего не знают. И даже из тех, кто мог зачитать определение, почти никто не мог сказать как они используют этот принцип в своей работе. Не могли сказать, как SRP влияет на код, который они пишут или на ревью кода коллег. Некоторые из них также имели заблуждение, что SRP, как и весь SOLID, имеет отношение только к объектно ориентированному программированию. Также, зачастую люди не могли определить явные случаи нарушения этого принципа, просто потому что код был написан в стиле, рекомендованном известным фреймворком.
Redux — яркий пример фреймворка, гайдлайн которого нарушает SRP.

Для сопровождения программы код приходится читать, и тем это делать проще, чем больше он похож на естественный язык, — тогда быстрее вникаешь и сосредотачиваешься на главном.

В прошлых двух статьях я показал, что тщательно выбранные слова помогают лучше понимать суть написанного, но думать только о них недостаточно, ведь всякое слово существует в двух формах: как само по себе и как часть предложения. Повтор CurrentThread ещё не повтор, пока мы не читаем его в контексте Thread.CurrentThread.

Таким образом, ориентируясь в нотах и простых мелодиях, мы посмотрим теперь, что такое музыка.