Java *

Интереснейшее событие ждет всех джавистов в рамках Ciklum Java Saturday, который состоится 23 ноября в киевском офисе компании Ciklum.

В чем же уникальность этого суботника? Помимо того, что вы сможете послушать опытных Java специалистов Украины и Англии, у вас будет уникальная возможность поучаствовать в необычной активности после презентаций от наших докладчиков.

Не так давно у меня возникла необходимость парсинга и последующего вывода нужной информации из iCalendar. После упорных поисков я наткнулся на библиотеку iCal4J. Присмотревшись к её функционалу, я понял — это то, что мне нужно. Давайте же попробуем её применить на практике.

Подготовка календаря

В Google Calendar я создал маленький календарь, состоящий из нескольких различных мероприятий длительностью от 30 минут до 6 часов. Затем я скачал календарь в формате iCal к себе на ноутбук. Если кто не знает — делается это так: заходим в настройки календаря Google и в разделе «Закрытый адрес календаря» жмём на зеленую кнопочку «ICAL». Всё, календарь загружен на устройство.

Проблема кратчайшей общей надстроки формулируется следующим образом: найти кратчайшую строку, такую, что каждая строка из заданного набора являлась бы её подстрокой. Эта проблема имеет место как в биоинформатике (задача сборки генома в общем случае) так и в сжатии данных (вместо данных хранить их надстроку и последовательность пар, вида (индекс вхождения, длина)).

Когда я искал в сети информацию по этой проблеме и её решению на русском языке — находилась лишь пара постов про биоинформатике, где вскользь упоминаются эти слова. Кода (кроме жадного алгоритма), конечно же, тоже не было. Разобравшись в проблеме, этот факт сподвиг на статью здесь.

Осторожно, 4 мегабайта!

Долго я прочёсывал интернет в поисках простого решения, как мне в проект добавить 1 только класс и больше не беспокоиться о проблемах геолокации.
Критерии были такие:
1) решить всё в 1 классе, как можно меньше используя внешний код.
2) у пользователя должна быть всегда под рукой 1 static переменная в которой указанно его местоположение и больше ни о чём он знать не должен.

Большинство постов не отвечало на поставленный вопрос: конечно сначала нужно обратиться к сервису, потом нужно установить listner, потом вы можете посмотреть на трёхстраничный краткий пример как это делать.
В итоге я написал свой класс, с которым и хочу вас познакомить: он прост в использовании и с ним сможет справиться любой: просто добавьте его в проект и будет вам счастье.

Легко забыть значимость технологии, как только она пронесется кометой через коллективное сознание и погаснет огненной смертью за горизонтом. К примеру, Cobol — когда-то этот язык был культовым для целой эпохи, а сейчас его можно сравнить разве что с протухшей рыбой. В наши дни любой хипстер-программист вам отчеканит, что Cobol – это полный отстой, старый и бесполезный язык. Java может стать следующей жертвой «актуальных» суждений.

Пик продаж книг по Java – далеко в прошлом. Матерые Java-утилиты уже не достаточно сексуальны для обложек журналов. Java уже 19 лет, а прогрессивные разработчики увлечены такими моднейшими и актуальнейшими технологиями как Node.js, Objective-C, Dart, Go и т.д., удивляясь: «Java? Этот артефакт эпохи Web 1.0 еще жив?»

Беглый поиск на Dice.com показывает, что работы на Java — навалом. Если для iOS около — 2500 предложений, для Java — более 17000. Конечно, нельзя всецело полагаться на эти цифры. Но тот факт, что на Dice.com рынок работы на Java потенциально в семь раз больше, чем для моднейшей iOS, говорит о том, «старина Java» чувствует себя довольно таки неплохо.

Статические анализаторы кода любят за то, что они помогают найти ошибки, сделанные по невнимательности. Но гораздо интереснее то, что они помогают исправить ошибки, сделанные по незнанию. Даже если в официальной документации к языку всё написано, не факт, что все программисты это внимательно прочитали. И программистов можно понять: всю документацию читать замучаешься.

В этом плане статический анализатор похож на опытного товарища, который сидит рядом и смотрит, как вы пишете код. Он не только подсказывает вам: «вот здесь ты ошибся, когда копипастил», но и говорит: «нет, так писать нельзя, вон сам в документацию глянь». Такой товарищ полезней самой документации, потому что он подсказывает только те вещи, с которыми вы реально сталкиваетесь в работе, и молчит о тех, которые вам никогда не пригодятся.

В этом посте я расскажу о некоторых тонкостях Java, о которых я узнал в результате использования статического анализатора FindBugs. Возможно, какие-то вещи окажутся неожиданными и для вас. Важно, что все примеры не умозрительны, а основаны на реальном коде.

Тернарный оператор ?:

Казалось бы, нет ничего проще тернарного оператора, но у него есть свои подводные камни. Я считал, что нет принципиальной разницы между конструкциями

Type var = condition ? valTrue : valFalse;

и

Type var;
if(condition)
  var = valTrue;
else
  var = valFalse;

Однажды мне потребовалось узнать номера улиц и домов Минска. Каково же было мое разочарование, когда я узнал, что полных данных нигде нет, и что делать если появляются новые улицы и дома. Вот тут и пришел на выход OpenStreetMap с открытым кодом и постоянными обновлениями. Беда в том, что карты представляют собой xml документ, объёмом аж целых 2 Гб и информация о домах представлена в таком виде:

<way id="25324320" >
  <nd ref="275904968"/>
  <nd ref="275904882"/>
  <nd ref="275904881"/>
  <nd ref="275904969"/>
  <nd ref="275904968"/>
  <tag k="addr:housenumber" v="17"/>
  <tag k="addr:postcode" v="220013"/>
  <tag k="addr:street" v="улица Якуба Коласа"/>
  <tag k="building" v="yes"/>
 </way>  

Обрабатывать 1.5 Гб данных проще, когда данные упорядочены а не представлены в виде строк. Так мной было принято решения конвертировать данные в БД. Сказано – сделано, в качестве рабочего инструмента выбраны: Eclipse(Java SE) и джентельменски набор денвера.

Привет, любимый читатель.
Сегодня ты узнаешь как подписать JAVA апплет. Для начала скажу, что JAVA апплеты имеют ограниченную функциональность, пока они не подписаны. Например, неподписанные апплеты не могут:

• взаимодействовать с локальной файловой системой клиента;
• устанавливать сетевые соединения с другими серверами;
• взаимодействовать с буфером обмена клиента;
• некоторые другие.

Преобразование чисел из одного типа в другой обычно ведется таким образом, чтобы не потерять лишних чисел, т.е. из меньшего типа к более вместительному. Но что, если предыдущий разрабочик использовал конвертацию из Double во Float и стали пропадать копейки в отчетах?
В статье приводится изучение конвертации плавающих чисел в Java:

    99999999.33333333 -> 100000000.0000000
    98888888.33333333 ->  98888888.0000000
     2974815.78000000 ->   2974815.7500000

Давайте разберемся, к чему приводит такое преобразование и почему все происходит именно так. Ведь казалось бы, раз используемые в проекте числа далеки от максимальных значений типов float и double, то конвертация его из первого во второй не должна повлечь за собой отрицательных последствий в большинстве случаев.

Недавно я начал разрабатывать приложение под Android и передо мной возникла задача защитить его от реверса. Беглый просмотр гугла позволил предположить, что ProGuard, входящий в состав Android Studio, с задачей справится. Результат меня действительно устроил за исключением одной маленькой детали — строки.
Программа обменивается с сервисом информацией с помощью Intent. Ключевой частью которых является строка действия. И если для взаимодействия с системой или другими приложениями строка должна иметь определённый формат, то для обменов внутри приложения достаточно её уникальности. Для удобства рекомендуется составлять данную строку из имени пакета и названия действия. Например:

public final class HandlerConst {
    public static final String ACTION_LOGIN = "com.example.app.ACTION_LOGIN";
}

Это удобно для отладки, но сильно снижает качество обсфускации кода. Хочется, чтоб в релизе программы вместо данной строки оказался, например, её MD5 хеш.

public final class HandlerConst {
    public static final String ACTION_LOGIN = "7f315954193d1fd99b017081ef8acdc3";
}

Под катом рассказано, как добиться такого поведения с помощью подручного велосипеда.

Приветствую, мы являемся небольшой компанией единомышленников которые разрабатывает продукт предназначенный для управления данными, вне зависимости от их формата и метода хранения — ArkStore, в нашем блоге мы попытаемся поделится опытом, который мы накопили, в ходе, его уже почти двухлетней разработки. Первую статью я решил посветить IO слою и продукту под названием ØMQ (или ZeroMQ). Я попытаюсь рассказать как начать пользоваться ØMQ и как с его помощью можно передавать достаточно большой объем данных.

Некоторое время назад, я написал статью посвященную вопросам оптимизации загрузки данных в БД Oracle. Судя по обилию последовавших комментариев, статья вызвала живой интерес, но, судя по тем-же комментариям (а также последовавшей статье о загрузке данных в PostgreSQL) многими она была понята не так, как я на то рассчитывал. По большей части, виноват в этом я сам, поскольку, в процессе упрощения изложения материала, оторвался от жизни настолько, что задача перестала быть понятна окружающим (это, в свою очередь, негативно сказалось на понимании причин выбора методов, использованных для ее решения).

Сегодня, я хочу исправить допущенные ошибки. Я расскажу о реальной задаче обработки данных SNMP-мониторинга, уделяя максимальное внимание техническим подробностям. Я постараюсь обосновать выбор подходов для ее решения и сравнить их производительность. Также, я уделю внимание тем техническим моментам, которые могут вызвать сложности у новичков. Прежде чем двигаться дальше, я хочу выразить свою признательность DenKrep, xlix123, zhekappp и всем прочим товарищам, давшим невероятное количество полезных советов, в процессе обсуждения предыдущей статьи.

Всем привет!

Недавно передо мной встала задача написания своих кастомных аннотации и их обработки во время компиляции. Первый вопрос, который я себе задала: с чего начать? После анализа я решила поделиться с вами ответом на этот вопрос.
Думаю, рассказывать, что такое аннотации в java и с чем их едят, не имеет смысла, так как каждому юному программисту это знакомо ( а кому не знакомо, может прочесть самостоятельно). К тому же на хабре есть интересная ознакомительная статья об этом явлении.
Но сегодня я хочу поговорить именно о кастомных аннотациях в Android-приложении, которые обрабатываются в процессе компиляции проекта вашим собственным обработчиком и о автогенерации классов на их основе. А так же, по ходу дела, расскажу вам, как быстро все настроить в IDEA (сама я пользуюсь версией 12.1, возможно в других есть отличия).

В статьe о dCache рассказано о том, как использовать его в качестве NFS сервера. Но функциональной совместимости с существующими клиентами недостаточно, чтобы системой можно было пользоваться. Производительность тоже должна быть на высоте. Рабочей лошадкой NFS протокола является ONCRPC протокол. В dCache мы используем собственную реализацию, основанную на grizzly nio framework.

Немного истории для молодых

ONC RPC (Open Network Computing Remote Procedure Call) — протокол, созданный Sun Microsystems в конце 80х и опубликован в 1995г вместе с NFSv2. ONCRPC получил быстрое распространение и широко использовался, пока в начале 2000 не был вытеснен модными альтернативами, как CORBA, SOAP, а позже REST и JSON-RPC. Тем не менее, ONCRPC всё ещё используется, где простота и скорость важнее моды — в сетевых файловых системах.

Реализация

Чтобы не изобретать очередной велосипед, вначале мы использовали реализацию Remote Tea, но вскоре столкнулись с ограничениями, которые не могли легко решить: IPv6, GSSAPI, NIO. Так что велосипед пришлось изобретать, но не с нуля. Мы максимально сохранили совместимость с RemoteTea и адаптировали уже написанный код.

Java User Groups (JUGs) – это волонтерские организации Java-разработчиков призванные объединить Java-программистов, пользователей Java и IT-компании. Обычно объединенные по географическому признаку, например Московское сообщество Java-разработчиков или Белорусская Java User Group. Они предоставляют место встречи для пользователей Java, чтобы обмениваться информацией, обсуждать проблемы и решения из мира Java и, прежде всего, пить пиво, есть пиццу и получать удовольствие.

Мне всегда интересно читать посты от PVS-Studio о том, как они ищут баги в каком-нибудь опенсорсном проекте. Я решил, что я тоже смогу написать такой пост, только про Java. Существует совершенно замечательный бесплатный статический анализатор Java-кода FindBugs. О нём на удивление мало писали на Хабре.

Помимо анализатора кода для такой статьи требуется подопытный кролик. Нужен довольно большой проект, но при этом не настолько распространённый, чтобы разработчики идеально вылизывали код. Я выбрал проект Chemistry Development Kit (версия 1.4.19), которым доводилось пользоваться. FindBugs я установил как плагин к Eclipse, потому что мне так привычнее.

Базовым UI фреймворком для нашего приложения был выбрана JavaFX. JavaFX прекрасно показала себя. В этой же статье мы хотели сконцентрироваться на одном компоненте JavaFX — WebView.

При разработке нашего приложения — интерфейса COLT — мы использовали набирающий популярность среди девелоперов подход, когда часть компонентов UI реализуется на JavaScript/HTML.

HelloWorld из примера, предложенного Oracle в «Getting Started with JavaFX», на ПК с Windows. Преображение окна ввода логина и пароля с помощью CSS, создание формы на FXML, а также использование CSS в FXML'овой форме. Снова командная строка и тонкости, о которых нам не рассказали в туториале.

А что это мы всё об умных да об эффективных алгоритмах? А давайте эту тоскливую осеннюю пятницу развеем чем-нибудь контрпродуктивным!?

Представляю Вашему вниманию ТОП-5 самых нетрадиционных сортировок всех времён и народов.

Младопрограммистам такое полезно показывать в дидактических целях. Всех остальных как минимум позабавит.