Наверное, абсолютно все читатели используют API, работая с фрэймворками, библиотеками, виджетами, как некий язык общения между сущностью и основным приложением. И вы наверняка замечали, что некоторыми API удобнее пользоваться, а в некоторых есть явные проблемы. Всеволод Шмыров (@vsesh) в своем докладе на Frontend Conf, расшифровку которого вы найдете под катом, постарался ответить на вопрос, какой API является хорошим.

Рассказ опирается на опыт разработки АPI Яндекс.Карт, и хотя это и JavaScript-библиотека, многие принципы и особенности его разработки применимы и к другим типам АPI, к примеру, к серверным API и Standalone библиотекам. Все то, о чем пойдет речь, относится именно к публичному АPI. Если к API вашей библиотеки обращаются только ваши коллеги, которым вы можете легко рассказать, что где-то что-то надо поменять, то вы, скорее всего, не столкнетесь с теми проблемами, с которыми сталкиваются разработчики публичного АPI.



Однако, в докладе не будет ответа на вопрос, нужен ли вам свой API. Надеемся, после прочтения вы взвесите все «за» и «против» и сами поймете, нужен ли он вам. Всеволод просто расскажет, с какими сложностями приходится сталкиваться разработчикам API, какие проблемы решать и что еще делать, а именно про эти четыре важных пункта:

• Проектирование интерфейса
  
• Обратная совместимость
  
• Исследование своего API
  
• Дополнительные действия
  

Платежные карты прочно вошли в нашу жизнь. Еще совсем недавно повсеместно использовались только карты с магнитной полосой. Сегодня же никого не удивишь картой с чипом. Всем известно, что чиповая, микропроцессорная или, созвучнее, платежная EMV-карта – современный и надежный способ доступа к расчетному счету. Она безопаснее карты с магнитной полосой и ее практически невозможно подделать. Однако детали реализации «внутренностей» EMV-карты мало известны. Всем кому интересно как работает EMV-карта, почему технология EMV обеспечивает безопасность платежей и насколько стоит всему этому доверять – добро пожаловать под кат.

Зачем этот рассказ? Когда я изучал blockchain по открытым источникам, например по Википедии, информация казалась отрывочной и бессвязной. Прошло время, прежде чем она сложилась в целостную картину. Кажется, я знаю, в каком порядке и какими словами описать введение в blockchain, чтобы любой профессиональный разработчик смог понять общую картину за 1—1,5 часа. В тексте будут некоторые упрощения. Понятно, что в любой теме есть много деталей, куда можно при желании погрузиться.

Я рассмотрел, как эволюционировал подход к управлению зависимостями в коде. Какие проблемы возникали на каждом этапе и как эти проблемы решались. Возможно на каком-то этапе вы узнаете свой проект и поймете куда двигаться дальше.

Основные темы:

• Design for testability
• Принцип инверсии зависимости
• Пассивная и активная инжекции зависимостей
• Принцип работы IoC-контейнера
• Composition versus Inheritance
• Convention over Configuration

Исходники проекта

Задача производитель/потребитель

Статья рассчитана для новичков, которые недавно начали свое знакомство с миром многопоточноcти на JAVA.

Привет, Хабр!

Мы продолжаем интересоваться новыми решениями от Apache. Рассчитываем выпустить в мае книгу «High Performance Spark» Холдена Карау (книга в верстке), а в августе — книгу «Kafka: The Definitive Guide» Нии Нархид (еще в переводе). Сегодня же хотим предложить краткую ознакомительную статью об Apache Ignite и оценить масштаб интереса к теме.

Приятного чтения!

Месяц назад в своем блоге компания Google представила статистику по реализации так называемого права на забвение за последние 3 года. Всего с 2014 по 2017 год компания получила 2,5 млн запросов на удаление информации из поисковой выдачи.

Подробнее о том, что такое «право на забвение» и как оно работает, расскажем далее.

В докладе рассказывается о том, как мы извлекаем сущности (например, имена людей и географические названия) из текстов и запросов. А также об извлечении фактов, т.е. связей между объектами. Мы рассмотрим несколько подходов к решению этих задач: формулирование правил, составление словарей всевозможных объектов, машинное обучение.

Лекция рассчитана на старшеклассников — студентов Малого ШАДа, но и взрослые смогут с ее помощью восполнить некоторые пробелы.

http://video.yandex.ru/users/e1coyot/view/4/

Каким должен быть качественный код? Роберт Мартин выразил это невероятно точно, когда сказал: «Единственная адекватная мера качества кода — это количество восклицаний «какого чёрта!» в минуту».

Позвольте мне пояснить эту идею.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Why should you return early?» автора Szymon Krajewski



В начале моего приключения в роли программиста мой код зачастую напоминал вермишель. В любых условных выражениях я только и делал, что сразу переходил к описанию верного исхода, оставляя на конец остальное. «Это работает, вот и все», — говорил я себе, а код продолжал расти, как на дрожжах. Тысячи написанных методов в итоге заставили меня задуматься, а не стоит ли поменять их внутреннюю логику, возвращая отрицательные результаты как можно раннее. Таким образом, я пришел к тому, что теперь называю правилом «неотложного провала».

Очевидно, что существует несколько подходов написания одной и той же функции. Например, как можно начать выполнение основной части сразу после положительного исхода условного оператора, так и можно сначала пробежаться по всем отрицательным исходам, возвращая ошибки из функции, а уже только потом перейти к основной логике. Иными словами, я открыл для себя разные стили написания условных конструкций.

Слабая связанность (low coupling) часто является признаком хорошо структурированной компьютерной системы и признаком хорошего дизайна. Wikipedia

Dependency Injection (DI) — это набор паттернов и принципов разработки програмного обеспечения, которые позволяют писать слабосвязный код. По мнению М.Фаулера, DI является разновидностью более глобального принципа инверсии управления (IoC), также известного как “Hollywood Principle”. Между тем, границы принципов внедрения зависимости достаточно размыты. Невозможно провести действительно четкую границу между этим и другими принципами написания качественного объектно-ориентированного кода. Например, принцип Dependency Inversion из SOLID, который часто путают с Dependency Injection, как бы подразумевает внедрение зависимостей, но им не ограничивается.

Как для любых паттернов и принципов, для DI существуют анти-паттерны. Ниже я их перечислю (с несколько вольным переводом англоязычных названий на русский язык).

Существует миф, что банки — это очень закостенелые структуры, в которых нет места эксперименту. Чтобы опровергнуть этот миф, мы провели небольшое интервью с Валерием Выборновым — начальником отдела разработки лабораторного кластера супермассивов в Сбербанк-Технологиях. У себя в команде они не боятся пользоваться всей мощью Scala, Akka, Hadoop, Spark, и даже пишут прототипы на Rust.

Основные вопросы:

• Обсуждение примера экспериментального проекта (работа с социальным графом) с техническими подробностями;
• Используемые языки и технологии (Scala, Akka, Hadoop, Spark, Rust, и т.п.);
• Можно ли прийти в Сбертех сразу на руководящую должность? Как там внутри всё организовано, какие есть грейды?
• Как живётся простому разработчику? Подробности внедрения Сберджайла;

Привет всем!
Это вольный перевод статьи How to Build Your Own Dependency Injection Container.
Т.к. это мой первый перевод для хабра, прошу указывать на ошибки, неточности.

Как создать свой собственный Dependency Injection Container.

Поиск “dependency injection container” на packagist на данный момент выдает более 95 страниц результата. С уверенностью можно сказать, что это особое “колесо” уже изобретено.

Однако, ни один шеф-повар не учился готовить, используя только готовую еду. Также, и ни один разработчик никогда не учился программировать, используя только готовый код.

В этой статье мы собираемся учиться делать простой dependency injection container пакет. Весь написанный в статье код плюс PHPDoc аннотации и unit-тесты с 100% покрытием доступны на GitHub. Все это так же добавлено на Packagist.

В очередной статье нашего цикла публикаций, посвященного интернет-разведке, рассмотрим, как операторы продвинутого поиска Google (advanced search operators) позволяют быстро находить необходимую информацию о конкретном человеке.

В комментариях к первой нашей статье, читатели просили побольше практических примеров и скриншотов, поэтому в этой статье практики и графики будем много. Для демонстрации возможностей «продвинутого» поиска Google в качестве целей были выбраны личные аккаунты автора. Сделано это, чтобы никого не обидеть излишним интересом к его частной жизни. Хочу сразу предупредить, что никогда не задавался целью скрыть свое присутствие в интернете, поэтому описанные методы подойдут для сбора данных об обычных людях, и могут быть не очень эффективны для деанонимизации фэйковых аккаунтов, созданных для разовых акций. Интересующимся читателям предлагаю повторить приведенные примеры запросов в отношении своих аккаунтов и оценить насколько легко собирать информацию по ним.

Тема DI/IoC достаточно простая, но в сети очень сложно найти хорошее описание того, как это работает и зачем это нужно. Вот моя попытка, с использованием Unity. Хорошо ли объяснена тема – судить вам.

«Знание есть сила», и я считаю, что компании должны поощрять культуру обмена знаниями между разработчиками. Удержание информации сотрудниками не является правильным путем по карьерной лестнице и не сделает никого ключевой персоной в долгосрочной перспективе. Ряд активностей, объединенных общим названием, напоминает win-win игру, в которой выигрывают обе стороны. За счет увеличения эффективности каждого отдельного разработчика, компании достигает более высоких целей наиболее эффективным образом. Основной трудностью, которая мешает продвижению этих активностей в компаниях, является отсутствие прямой связи между инвестициями в них и отдачи. Я не встречал четкой системы оценки прогресса этих мероприятий. Поэтому для себя расписал, как цели обмена знаниями связаны с реальными процессами в компании.

Много раз я спрашивал себя, что какой IoC контейнер подойдет для того или иного проекта. Их производительность — это только одна сторона медали. Полное сравнение производительности можно найти здесь. Другая сторона медали — простота и скорость обучения. Так что я решил сравнить несколько контейнеров с этой точки зрения и взял Autofac, Simple Injector, StructureMap, Ninject, Unity, Castle Windsor. На мой взгляд, это наиболее популярные IoC контейнеры. Вы можете найти некоторые из них в списке 20 лучших пакетов NuGet и также я добавил другие по своим предпочтениям. Лично мне очень нравится Autofac и во время работы над этой статьей я еще больше утвердился, что это лучший выбор в большинстве случаев.

Здесь описываются основы IoC контейнеров, таких как конфигурация и регистрации компонентов. Есть мысль так же провести сравнение управления lifetime scope и продвинутых фитч. Примеры кода можно найти в репозитории LifetimeScopesExamples GitHub.

[FF D8]

Вам когда-нибудь хотелось узнать как устроен jpg-файл? Сейчас разберемся! Прогревайте ваш любимый компилятор и hex-редактор, будем декодировать это:

Специально взял рисунок поменьше. Это знакомый, но сильно пережатый favicon Гугла:

Последующее описание упрощено, и приведенная информация не полная, но зато потом будет легко понять спецификацию.

Даже не зная, как происходит кодирование, мы уже можем кое-что извлечь из файла.

[FF D8] — маркер начала. Он всегда находится в начале всех jpg-файлов.

Следом идут байты [FF FE]. Это маркер, означающий начало секции с комментарием. Следующие 2 байта [00 04] — длина секции (включая эти 2 байта). Значит в следующих двух [3A 29] — сам комментарий. Это коды символов ":" и ")", т.е. обычного смайлика. Вы можете увидеть его в первой строке правой части hex-редактора.

В прошлый раз мы разобрались как устроен JPEG (Декодирование JPEG для чайников). Вполне логично, что следующим форматом стал GIF. Кстати, он гораздо проще. Его, в отличии от JPEG, можно декодировать имея только ручку с бумажкой. Сначала, продолжая традицию, я захотел закодировать в GIF favicon Гугла, но потом решил, что лучше расписать процесс декодирования всего файла на маленьком изображении. Без всяких «а дальше по аналогии...». Пришлось долго экспериментировать, и картинка получилась неказистой, зато вполне наглядной для изучения.

Итак, мы будем ковырять вот эту картинку . Видите? :) Тогда она же, увеличенная в 10 раз:


Внутренности в hex-редакторе:

Вы правильно поняли из названия, что это не совсем обычное описание алгоритма JPEG (формат файла я подробно описывал в статье «Декодирование JPEG для чайников»). В первую очередь, выбранный способ подачи материала предполагает, что мы ничего не знаем не только о JPEG, но и о преобразовании Фурье, и кодировании Хаффмана. И вообще, мало что помним из лекций. Просто взяли картинку и стали думать как же ее можно сжать. Поэтому я попытался доступно выразить только суть, но при которой у читателя будет выработано достаточно глубокое и, главное, интуитивное понимание алгоритма. Формулы и математические выкладки — по самому минимуму, только те, которые важны для понимания происходящего.

Знание алгоритма JPEG очень полезно не только для сжатия изображений. В нем используется теория из цифровой обработки сигналов, математического анализа, линейной алгебры, теории информации, в частности, преобразование Фурье, кодирование без потерь и др. Поэтому полученные знания могут пригодиться где угодно.

Если есть желание, то предлагаю пройти те же этапы самостоятельно параллельно со статьей. Проверить, насколько приведенные рассуждения подходят для разных изображений, попытаться внести свои модификации в алгоритм. Это очень интересно. В качестве инструмента могу порекомендовать замечательную связку Python + NumPy + Matplotlib + PIL(Pillow). Почти вся моя работа (в т. ч. графики и анимация), была произведена с помощью них.

Внимание, трафик! Много иллюстраций, графиков и анимаций (~ 10Мб). По иронии судьбы, в статье про JPEG всего 2 изображения с этим форматом из полусотни.