• предпроцессоры;
• системы проверки стиля исходников или всего проекта (lint, checkstyle и т.д.);
• методики разработки, основанные на тестах, с их запуском при сборке;
• различного типа стенды;
• системы развёртывания на базе облачных технологий и т.д. и.т.п.

В нашем онлайн-университете для программистов открылся новый факультет. Теперь в GeekUniversity студенты смогут освоить Python-разработку на Middle-уровне и гарантированно начать карьеру сразу после обучения.

GeekUniversity — совместный образовательный проект Mail.Ru Group и IT-портала GeekBrains. Программу обучения и спецкурсы для факультета разрабатывают Avito, Альфа-банк, МТС, Тинькофф, DeliveryClub.

Накануне запуска школы Node.js от Яндекс.Денег я хотел бы рассказать чуть больше о том, почему именно эта платформа прижилась в нашем фронтенде.

Несколько лет назад в Яндекс.Деньгах назрела смена платформы для серверной прослойки фронтенда: имевшаяся была внутренней проприетарной разработкой и постепенно умирала от слабой поддержки и проседания скорости работы. Вместе с медленной работой в рантайме и отсутствием развития XSLT, на котором работало API, этот «черный ящик» с множеством ограничений настала пора заменить.

Под «фронтендом» мы понимаем не только выполняемый в браузере код, но и серверную прослойку по сбору данных и генерации HTML. Хорошей заменой для имевшейся логики стал Node.js.

В один прекрасный день я решил написать grabber для книжного сайта и теперь хочу поделиться с вами тонкостями реализации такого рода программных решений. Вся информация представлена исключительно для ознакомительных целей

Йо-хо-хо!

В прошлом посте мы остановились на том, что мы умеем добавлять массив входных погодных данных, а точнее данные "Время + температура", слегка попробовали использовать Behavior и разобрались с концептами.

Пришло время делать что-то полезное, ведь пока все, что мы реализовали, можно было реализовать на любом другом языке, за исключением прикольного синтаксиса.

Первым делом, введем ограничения на время. Сейчас мы ограничим его, чтобы часы были в пределе 0-24, а минуты 0-60, иначе будет выдаваться ошибка компиляции.

Constraints

Constraints это аспект языка, который отвечает за валидность реализации концепта. В нашем случае нам нужно ограничить property hours и minutes, поэтому мы создаем Constraints аспект концепта Time.

Здесь мы видим 3 пункта, которые отвечают за структуру AST.

• can be child: получаем на вход данные об узле, родительском узле, дочернем и все, что только можно и решаем, может ли реализация концепта в данном контексте быть дочерней или нет
• can be parent: то же самое, что и с child, только проверка на возможность быть родительским узлом
• can be ancestor: все то же самое, что с parent, но более вложенно: в данном случае мы можем идти как угодно выше по AST, дословно — может ли узел быть предком

Наша компания постоянно растет во всех смыслах этого слова. В какой-то момент мы почувствовали, что вырос не только штат сотрудников, помещений, но и значительно увеличилось количество проводимых встреч, совещаний, обсуждений и презентаций. И переговорные комнаты стали для нас таким же ограниченным ресурсом, как время, люди и т.д.

Но это только половина проблемы. Как всем известно, ресурсами еще нужно уметь грамотно управлять, чтобы не случалось коллизий. Ситуации, когда во время встречи с партнерами, в переговорную врывается руководитель соседнего подразделения со словами “И эта занята!?”, недопустимы.

Второй момент – когда под рукой нет инструмента (к примеру, Outlook или его web-интерфейса), чтобы забронировать переговорную комнату, но очень нужно «успеть» захватить ценный ресурс. Для осуществления задуманного, необходимо идти на свое рабочее место и с него осуществлять бронирование. Теперь представим, что у вас нет на это времени, выходя из переговорной комнаты с очередной встречи.

Можно конечно придумать еще различные варианты «почему». Для нас уже этих двух моментов было достаточно, чтобы начать исследования в направлении поиска решения проблемы.

Введение

Спасибо всем за критику в комменте под первым постом, где я хотел попробовать написать про MPS, не затрагивая важные темы, чтобы можно было потом более качественно начать писать по порядку.

Зачем нам нужен язык Weather?

В комментариях к 1 посту было следующее высказывание

С этой точки зрения, DSL — это как фреймворк, только с более удобным интерфейсом. Ясное дело, под один проект фреймворк делать никто не будет, за исключением совсем уж монструозных случаев. А сделать его под конкретную предметную область — почему бы и нет?..

В принципе, так оно все и работает. Хорошие языки похожи по сути на хорошие фреймворки: они позволяют писать что-то важное, не заморачиваясь о том, что мы не хотим писать. По ходу повествования я буду периодически обращаться к другим языкам для аналогий и сравнений.

Синтаксис

Язык Weather, который мы хотим реализовать, должен выполнять следующую задачу: мы должны уметь лаконично выражать условия (погода сегодня, например) и следствия (погода завтра, послезавтра...).
В языке Weather мы будем делать наши прогнозы отталкиваясь от 1 фактора: от температуры на сегодняшний день(массив объектов время + погодные условия).

На днях завершился Яндекс.Алгоритм 2017 — наш чемпионат по спортивному программированию. В финальном раунде 25 финалистам нужно было за два с половиной часа решить шесть задач. Первое место вновь завоевал Геннадий Короткевич из питерского ИТМО — это уже четвёртая его победа после состязаний 2013, 2014 и 2015 года. Никола Йокич из Швейцарской высшей технической школы Цюриха и выпускник Университета Токио Макото Соэдзима стали вторым и третьим, повторив свои прошлогодние результаты. Вот как распределились денежные призы: победа — 300 тысяч рублей, второе место — 150 тысяч, третье — 90 тысяч.

Заявки на участие в Алгоритме 2017 подали 4840 человек. Более 60% из них — россияне. На втором месте по количеству заявок — Беларусь, далее следуют Украина, Индия и Китай. В общей сложности на чемпионат зарегистрировались жители нескольких десятков стран, включая Сингапур, Камерун, Венесуэлу и Перу.

Мы по традиции публикуем формулировки и разобранные решения задач финала.

→ Оригинал статьи
Автор: Мартин Кръстев

Один мой друг обратил мое внимание на интересную статью на habrahabr.ru — русский перевод статьи Дэниела Лемира Быстрое удаление пробелов из строк на процессорах ARM. Эта статья заинтриговала меня по двум причинам: во-первых, кто-то на самом деле потратил время и усилия по поиску оптимального решения общей проблемы на не-x86 архитектуре (ура!), а во-вторых, результаты автор дал в конце статьи немного озадачили меня: порядка 6-ти кратное преимущество для Intel? Автор сделал однозначный вывод, что ARM-у ну очень далеко по соотношению «эффективность на такт» до «большого железа» от Интела в этой простой задаче.

Вызов принят!