Python *

У PyCharm юбилей. На протяжении десяти лет наша IDE развивалась вместе с Python, отражая изменения в языке и отвечая на запросы Python-разработчиков. Все это время мы стремились сделать PyCharm максимально удобной и эффективной IDE.

PyCharm — не просто коммерческий продукт, это результат совместных усилий команды и сообщества. За эти годы пользователи внесли огромный вклад в улучшение PyCharm.

Мы гордимся проделанной работой и в честь праздника подготовили специальную страницу, на которой рассказываем о ключевых моментах из истории PyCharm и приглашаем принять участие в конкурсе.

Внедряем оплату BTC куда угодно (Python)

- генерация кошелька на основе seed фразы

- проверка баланса и транзакций

- отправка BTC на другие кошельки

- создаем телеграм бота для выполнения операций с BTC

- исходники бота (github)

В мире  существует много явлений с сомнительной и спорной репутацией. Например, сюда можно отнести  хоккей на траве, датскую квашеную селедку и мужские трусы-стринги. А еще к этому  списку можно с абсолютной уверенностью добавить вирусы на Python.

Трудно сказать, что толкает людей на создание вредоносного ПО на этом языке программирования. Обилие выпускников “шестимесячных курсов Django-программистов” с пробелами в базовых технических познаниях?  Желание нагадить ближнему без необходимости учить C/C++?  Или благородное желание разобраться в технологиях виримейкерства путем создания небольших прототипов вирусов на удобном языке?

Мы в Яндекс.Такси любим писать логи. Ещё больше мы любим, когда логи помогают нам расследовать проблемы в продакшене. При нагрузке в десятки тысяч RPS просто набора лог-записей мало. Хочется уметь фильтровать логи по пользователю, видеть последовательность вызовов клиентского API, а также углубляться в логи запроса.

Для реализации такого интерфейса каждая лог-запись в обработчике сопровождается метаинформацией: id заказа, пользователя, запроса. Однако иногда разработчики забывают добавить метаинформацию при логировании.

В мире Java за последнее время произошло много интересных событий. Одним из таких событий стал выход первой production ready версии Graal VM.

Лично у меня Graal давно вызывает нескрываемый интерес и я пристально слежу за докладами и последними новостями в этой области. Одно время попался на глаза доклад Криса Талингера. В нём Крис рассказывает как в Twitter удалось получить значительный выигрыш в производительности, применив для настройки Graal алгоритмы машинного обучения. У меня появилось стойкое желание попробовать подобное самому. В этой статье хочу поделится тем, что в итоге получилось.  

4.1 Структуры данных

Массив

Однажды за утренним кофе обсуждали с приятелем современные технологии Интернета вещей и разговорились на предмет реализации системы мониторинга фитнес-оборудования в спортивном клубе. Приятель искал способ реализации своей идеи с нулевой стартовой стоимостью, а мне интересно было сделать что-то полезное и устроить себе очередную проверку знаний и творческих способностей.

В результате решили для начала создать, как говорится, «на коленке», прототип устройства, собирающего данные с пульсометров – датчиков сердечного ритма. По результатам работы я решил написать статью для обмена опытом с сообществом читателей, а еще для повышения собственного уровня в практике написания статей. В этой статье мы проследуем поэтапно от идеи до прототипа программы.

• Немного языка Assembler
• Логика вместе с отладчиком (IDA PRO)