Всем привет! Хочу поделиться своим переводом статьи React is Slow, React is Fast: Optimizing React Apps in Practice автора François Zaninotto. Надеюсь, это кому-то будет полезным.

Краткое содержание:

1. Измерение производительности React
2. Почему ты обновился?
3. Оптимизация через разбиение на компоненты
4. shouldComponentUpdate
5. Recompose
6. Redux
7. Reselect
8. Остерегайтесь объектных литералов в JSX
9. Заключение

React может быть медленным. Я хочу сказать, что любое React приложение среднего размера может оказаться медленным. Но прежде, чем искать ему замену, вы должны знать, что и любое среднее приложение на Angular или Ember может также оказаться медленным.

Хорошая новость в том, что если вы действительно заботитесь о производительности, то сделать React приложение очень быстрым довольно легко. Об этом — далее в статье.

Пошаговая инструкция по выявлению недочетов в системе безопасности веб-приложений с помощью Detectify для поиска уязвимостей.

97% проверенных TrustWave приложений уязвимы перед тем или иным видом угрозы.

Всем привет!



Пасха заканчивается и тема печати различных узоров на яйцах становится чуть менее актуальной, но от этого не становится менее актуальным яйцебот, нужный всем и всегда круглый год :)

Для тех кто не в курсе яйцебот — это машина, которая обычным фломастером умеет рисовать на любых сферических объектах: яйцах, теннисных шариках, ёлочных игрушках. Концепт механизма придумал дизайнер Bruce Shapiro в далеком 1990-м году, а не так давно знаменитая компания Evil Mad Scientist Laboratories выпустила в свободную продажу свою версию под названием The EggBot. Надо отдать должное Evil Mad Scientist Laboratories свой проект сделала открытым и разрешает пользоваться программным обеспечением для других яйцеботов даже в коммерческих проектах.

Пролог

Сейчас в интернете можно найти несколько полезных туториалов (все ссылки в конце статьи) на тему того, как самому собрать дрон на 250 раме. Но, собирая свой первый квадрик по этим статьям, я столкнулся с проблемами, которые не были никак освещены. А именно: я не нашел полный лист деталей и дополнительного оборудования, который мне нужен, цену полной сборки, а также некоторые практические и теоретические вопросы. Именно поэтому было решено сделать данную статью в виде обобщения моего личного опыта и опыта других людей, дабы помочь новичкам (таким как я) как можно продуктивнее построить свой первый дрон.

1 часть будет посвящена подбору деталей, оборудования, сборке и подключению всех узлов коптера. Программная сторона будет рассмотрена во 2 части.

Сразу отчет о том, что у меня получилось:


На видео заметно, что во время полета у дрона пропали ножки, но об этом позже

Список часто задаваемых вопросов:

В: Не проще ли купить готовый квадрик и летать?
О: Проще, только если вы не собираетесь продолжать улучшать свой дрон и строить другие. То есть хотите просто полетать, а не ломать себе голову и тратить дорогое время. Магазинный дрон в любом случае легче в освоении и проще в эксплуатации. В качестве альтернативы могу предложить MJX Bugs 3. Обзор на него здесь. Цена от ~120$.

В: Нужно ли паять?
О: Да, нужно!

В: Собрать квадрик самому дешевле, чем купить в магазине?
О: Нет! Считаю это заблуждением. Если вы новичок, а раз вы читаете эту статью, скорее всего так оно и есть, то кроме деталей для квадрокоптера вам понадобится еще уйма всего. Прилагаю список ниже.

Существует множество библиотек графического интерфейса для микроконтроллеров и встраиваемых систем, но многие из них имеют ограниченный функционал, сложность в использовании и интеграции, необходимость обязательного использования внешней оперативной памяти, а некоторые стоят больше, чем ваш проект целиком. Из-за этих причин и многих других было решено писать свою библиотеку.

Назвал я её MakiseGui.

Вы никогда не задумывались, почему тексты классических русских писателей так ценятся, а сами писатели считаются мастерами слова? Дело явно не только в сюжетах произведений, не только в том, о чём написано, но и в том, как написано. Но при быстром чтении по диагонали осознать это трудно. Кроме того, текст какого-нибудь значимого романа нам просто не с чем сравнить: почему, собственно, так прекрасно, что в этом месте появилось именно это слово, и чем это лучше какого-то другого? В какой-то мере реальное словоупотребление могло бы контрастно оттенить потенциальное, которое можно найти в черновиках писателя. Писатель не сразу вдохновенно пишет свой текст от начала до конца, он мучается, выбирает между вариантами, те, что кажутся ему недостаточно выразительными, он вычеркивает и ищет новые. Но черновики есть не для всех текстов, они отрывочны и читать их сложно. Однако можно провести такой эксперимент: заменить все поддающиеся замене слова на похожие, и читать классический текст параллельно с тем, которого никогда не было, но который мог бы возникнуть в какой-то параллельной вселенной. Попутно мы можем попытаться ответить на вопрос, почему это слово в этом контексте лучше, чем другое, похожее на него, но всё-таки другое.

А сейчас всё это (кроме собственно чтения) можно сделать автоматически.

Было когда-то время, когда ORM Django считалась очень милой, но абсолютно глупой. Хотя, возможность производить Annotate и Aggregate были в ней с незапамятных времён. А в версии 1.8 добавилась возможность применять функции базы данных внутри Query Expressions. И, разумеется, если начинающий джангист не испугался и дочитал вступление до этих строк, он может смело читать дальше: статья ориентирована именно на начинающих.

Некоторое время назад передо мной встала задача: выбрать из таблицы значения по пользователям. Причём, эти значения должны соответствовать определённому регулярному выражению. Но и это не конец условия: из выбранных выражений нужно вытащить substring. Опять же, по регулярке. Сделал я это довольно быстро, и захотелось поделиться опытом с тем, кто ещё не может применять Annotate и Query Expressions на практике

Недавно я столкнулся с задачей переноса папки с проектом из одного репозитория в другой на github. Звучит примитивно, но если рассмотреть то, что дано и то, что необходимо получить, могут возникнуть некоторые нюансы.

Итак, что дано:

• Есть большой репозиторий, содержащий множество папок. Каждая папка – это отдельный проект.

Что необходимо сделать:

• Одну из папок перенести в отдельный репозиторий с сохранением ее истории коммитов.

В теории можно было бы просто скопировать весь репозиторий со всем содержимым в новое место, а потом просто удалить те папки, которые не нужны. Но такой способ довольно неоптимален и не особо мне понравился, так что я решил поступить иначе.

Я использовал стандартный гитовый filter-branch. За основу я взял следующие статьи:

• Moving Files from one Git Repository to Another, Preserving History
• Splitting a subfolder out into a new repository

В этом посте я хочу немного адаптировать процесс для лучшего восприятия.

Привет, меня зовут Павел Мурзаков, я – разработчик в команде Features в Badoo. Нам важно, чтобы наши сервисы потребляли как можно меньше ресурсов, поскольку каждый дополнительный сервер стоит денег. Поэтому мы часто профилируем и оптимизируем код. Часть наших демонов написана на Go, с оптимизацией кода на котором мне пришлось работать в последнее время. Благо в стандартной библиотеке Go есть множество готовых инструментов для этого.

Недавно мне попалась эта статья, в которой собрана информация о многих инструментах и на конкретном примере показано, как начать ими пользоваться. Кроме того, в ней есть несколько хороших рецептов по написанию эффективного кода. Эта информация будет полезна любому начинающему Go-разработчику (более продвинутые тоже смогут найти что-то для себя), поэтому я сделал для вас перевод. Enjoy!

В конце июля 2016 года в корпоративном блоге Uber появилась поистине историческая статья о причинах перехода компании с PostgreSQL на MySQL. С тех пор в жарких обсуждениях этого материала было сломано немало копий, аргументы Uber были тщательно препарированы, компанию обвинили в предвзятости, технической неграмотности, неспособности эффективно взаимодействовать с сообществом и других смертных грехах, при этом по горячим следам в Postgres было внесено несколько изменений, призванных решить некоторые из описанных проблем. Список последствий на этом не заканчивается, и его можно продолжать еще очень долго.

Наверное, не будет преувеличением сказать, что за последние несколько лет это стало одним из самых громких и резонансных событий, связанных с СУБД PostgreSQL, которую мы, к слову сказать, очень любим и широко используем. Эта ситуация наверняка пошла на пользу не только упомянутым системам, но и движению Free and Open Source в целом. При этом, к сожалению, русского перевода статьи так и не появилось. Ввиду значимости события, а также подробного и интересного с технической точки зрения изложения материала, в котором в стиле «Postgres vs MySQL» идет сравнение физической структуры данных на диске, организации первичных и вторичных индексов, репликации, MVCC, обновлений и поддержки большого количества соединений, мы решили восполнить этот пробел и сделать перевод оригинальной статьи. Результат вы можете найти под катом.

Еще одно введение в монады для совсем совсем начинающих.

Лучший способ понять монады — это начать их использовать. Нужно забить на монадические законы, теорию категорий, и просто начать писать код.

Написание кода на Haskell похоже на игру, в которой вы должны преобразовать объекты к нужному типу. Поэтому вам в первую очередь нужно понять правила этой игры. При написании кода вы должны четко понимать, какой тип имеет каждый конкретный кусок кода.

С обычными функциями все понятно. Если имеется функция типа «a->b», то подставив в неё аргумент типа «a», вы получите результат типа «b».

С монадами все не так очевидно. Под катом подробно расписано, как работать с do-конструкцией, как последовательно преобразуются типы, и зачем нужны монадные трансформеры.

В прошлой статье мы рассказали, что такое Docker и как с его помощью можно обойти Vendor–lock. В этой статье мы поговорим о Dockerfile как о правильном способе подготовки образов для Docker. Также мы рассмотрим ситуацию, когда контейнерам нужно взаимодействовать друг с другом.


В InfoboxCloud мы сделали готовый образ Ubuntu 14.04 с Docker. Не забудьте поставить галочку «Разрешить управление ядром ОС» при создании сервера, это требуется для работы Docker.

Docker одна из горячих тем в разработке. Большинство новых проектов строится именно на Docker. Как минимум, он отлично зарекомендовал себя для распространения ПО, например, наша система поиска по документам Ambar устанавливается с помощью docker-compose.

В начале работы над Ambar мы использовали публичный docker-репозиторий, но с ростом проекта и появлением enterprise версии мы задумались над созданием собственного приватного репозитория. В данной статье мы поделимся своим опытом развертывания селф-хостед репозитория: пошагово опишем весь процесс, попытаемся обойти все подводные камни.

Введение

Эта статья о том, как набросать простенькую схемку из десятка элементов, когда под рукой нет ни Altium'а, ни Orcad'a, ни даже Visio, а Draw.io внезапно сломался.

Это совсем не сложно: современные браузеры поддерживают язык разметки SVG, с помощью которого в обычном текстовом редакторе можно легко и быстро нарисовать небольшую схему типа:

Кадр из сериала «Коломбо»

Go-шный пакет pprof часто используется для профилирования процессора или памяти, но не все знают о возможности создавать собственные кастомные профили. Они могут быть полезны для поиска утечек ресурсов или, например, для слежения за злоупотреблением какими-нибудь тяжелыми вызовами.

Александр Крижановский ( krizhanovsky, NatSys Lab.)

По Сети уже давно бегает эта картинка, по крайней мере, я ее часто видел на Фейсбуке, и появилась идея рассказать про нее:

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я… состоятельный человек. У меня есть состояние на сервере, есть состояния в локальных хранилищах, есть состояние окна браузера, есть состояние доменной модели, есть состояние интерфейса. И всё это многообразие состояний нужно поддерживать синхронизированным. Если одно состояние как-то изменяется, то остальные связанные с ним состояния должны как можно скорее обновиться. Особую пикантность ситуации придаёт то, что синхронизация с сервером может занимать секунды, а блокировать пользовательский интерфейс можно лишь на доли секунд.

Далее вы узнаете: как реактивность побеждает асинхронность, как императивная реактивность уживается с функциональной, как простые абстракции позволяют писать надёжный и быстрый код, а также как я однажды перешёл на идемпотентную сторону силы и всё заверте

14 мая мы провели Весенний Go митап. А сегодня публикуем долгожданные видео выступлений.

«Оптимизация программ на Go», Марко Кевац, Badoo

В 2014 году я выступил на открытии конференции GopherCon с докладом под названием «Go: Best Practices for Production Environments». В SoundCloud мы были одними из первых пользователей Go и к тому времени уже два года писали на нём и поддерживали Go в бою в той или иной форме. За это время мы кое-чему научились, и я попытался поделиться частью этого опыта.

С тех пор я продолжал программировать на Go в течение всего рабочего дня, сначала в командах SoundCloud, отвечающих за операционную деятельность и инфраструктуру, а теперь работаю в компании Weaveworks над Weave Scope и Weave Mesh. Также я усердно трудился над Go kit, набором инструментов для микросервисов с открытым исходным кодом. И всё это время я принимал активное участие в развитии сообщества Go-программистов, встречался со многими разработчиками на митапах и конференциях по всей Европе и в США, коллекционируя их истории успехов и провалов.

В ноябре 2015-го, на шестую годовщину релиза Go, я вспоминал то своё первое выступление. Какие из лучших практик прошли проверку временем? Какие из них устарели или стали неэффективными? Появились ли какие-то новые методики? В марте мне представилась возможность выступить на конференции QCon London, где я рассказал о лучших практиках 2014 года и дальнейшем развитии Go до 2016 года. В этом посте представлена выжимка из моего выступления.

Ключевые положения я выделил в тексте в виде Top Tips — лучших советов.

А вот и cодержание:

1. Среда разработки
2. Структура репозитория
3. Форматирование и стиль
4. Конфигурация
5. Разработка программы
6. Логирование и метрики
7. Тестирование
8. Управление зависимостями
9. Сборка и развёртывание
10. Заключение

Всем привет, хочу поделиться своей небольшой разработкой — django-controlcenter. Это приложение для создания дешбоардов для вашего django-проекта.