Наткнулся на Stackoverflow.com на интересный топик с вопросом о новом в программистском жаргоне. Предлагаю здесь подборку наиболее интересных выражений.

Египетские операторные скобки

if (a == b) {<br>  printf("hello");<br>}<br><br>

Многие говорят – рассказывать надо не только об успехах, но и о неудачах. Полностью с этим согласен — понимание своих неудач, их причин и последствий, иногда ценнее любых успехов.

Был у меня в жизни такой опыт автоматизации, за который долгое время было стыдно. Не потому, что система плохо работала, или метаданные кривые были, или ТЗ не соответствовала — ровно наоборот. Все красиво, быстро, с полным внедрением во всей компании. С точки зрения формальных критериев это был полный успех.

Но компанию, ее культуру это внедрение превратило в ад — бюрократический, системный и бессмысленный.

Но этот ад принес невероятную пользу мне, чем и поспешу поделиться с вами. Не буду спойлерить, а вы не бегите в конец публикации, чтобы прочитать.

Обо всем по порядку.

В программировании самокритика – это умение распознать контрпродуктивные решения в дизайне, коде, процессах и поведении. Знание о вредных шаблонах решений полезно для программиста. В этой статье я опишу анти-паттерны, которые я встречал на своём личном опыте время от времени.

Некоторые из них напрямую или косвенно связаны с когнитивными искажениями человеческого сознания – в этих случаях я даю ссылки на соответствующие вики-статьи. Также интересен список известных когнитивных искажений.

1 Преждевременная оптимизация

В 97% случаев надо забыть об эффективности малых частей программы: преждевременная оптимизация – корень всех зол. Но в 3% случаев об оптимизации забывать не нужно.
Дональд Кнут

Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас
Тим Питерс, Зен языка Python

Что это

Оптимизация, проводимая до того, как у вас есть вся информация, необходимая для принятия взвешенных решений по поводу того, где и как нужно её проводить.

Почему плохо

На практике сложно предсказать, где встретится узкое место. Попытки навести оптимизацию до получения эмпирических результатов приведут к усложнению кода и появлению ошибок, а пользы не принесут.

Как избежать

Сначала пишите чистый, читаемый, работающий код, используя известные и проверенные алгоритмы и инструменты. При необходимости используйте инструменты для профилирования для поиска узких мест. Полагайтесь на измерения, а не на догадки и предположения.

На StackOverflow часто задают вопросы, подробно освещённые в документации. Ценность их в том, что на некоторые из них кто-нибудь даёт ответ, обладающий гораздо большей степенью ясности и наглядности, чем может себе позволить документация. Этот — один из них.

Вот исходный вопрос:

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

Вы можете сказать, что “иногда бывает нужно...” Но на самом деле, вы хотите всегда видеть, что у вас в логах, через графический интерфейс. Это позволяет:

• Облегчить жизнь разработчикам и сисадминам, время которых просто жалко и дорого тратить на написание grep-конвейеров и парсеров под каждый отдельный случай.
  
• Предоставить доступ к информации, содержащейся в логах, умеренно-продвинутым пользователям — менеджерам и техподдержке.
  
• И видеть динамику и тенденции появления залогированых событий (например, ошибок).

Так что сегодня вновь поговорим о стэке ELK (Elasticsearch+Logstash+Kibana).
Но на этот раз — в условиях json-логов!

Такой use case обещает наполнить вашу жизнь совершенно новыми красками и заставит испытать полную гамму чувств.

Это статья появилась за распитием пива с друзьями в Академгородке — стало понятно, что лучше её перенести в текстовый вид, дабы не повторять сто раз.

Существуют легенды на тему того, что единственный смысл конференции — это найти себе работу покруче за деньги текущего работодателя. Несмотря на внешнюю неэтичность, в этом хотя бы есть смысл. В реальности бывает куда хуже: люди приходят на конфу, и потом не знают, чем заняться, кроме как хавать булочки в переходе (особенно если они бесплатные). Давайте я расскажу, что делать, чтобы не тратить свои и чужие ресурсы зазря.

Год назад мой друг Roberto Ciatti познакомил меня с концепцией, которую Роберт Мартин называет чистой архитектурой. Дядя Боб много говорит об этой концепции на конференциях и пишет о ней очень интересные статьи. «Чистая архитектура» представляет собой способ структурирования системы программного обеспечения, набор соглашений о различных слоях и ролях их участников, нечто большее, чем строгие правила.

Как он уже говорил в своей статье «Чистая архитектура» (перевод на хабре), идея самого подхода не нова, она строится на множестве концепций, которые продвигались многими разработчиками программного обеспечения в течение последних 3-х десяти лет.

Рассуждая о функциональном программировании, люди часто начинают выдавать кучу «функциональных» характеристик. Неизменяемые данные, функции первого класса и оптимизация хвостовой рекурсии. Это свойства языка, помогающие писать функциональные программы. Они упоминают мапирование, каррирование и использование функций высшего порядка. Это приёмы программирования, использующиеся для написания функционального кода. Они упоминают распараллеливание, ленивые вычисления и детерменизм. Это преимущества функциональных программ.

Забейте. Функциональный код отличается одним свойством: отсутствием побочных эффектов. Он не полагается на данные вне текущей функции, и не меняет данные, находящиеся вне функции. Все остальные «свойства» можно вывести из этого.

Нефункциональная функция:

a = 0
def increment1():
    global a
    a += 1

Функциональная функция:

def increment2(a):
    return a + 1

Вместо проходов по списку используйте map и reduce

Недавно ZlodeiBaal писал о достижениях в сверточных нейронных сетях (CNN) (и, кстати, тут же успешно настроил и обучил сеть для поиска области автомобильного номера).
А я хочу рассказать про принципиально иную и, наверное, более сложную модель, которую сейчас развивает Алексей Редозубов (@AlexeyR), и про то, как мы, конечно проигнорировав некоторые важные элементы, и ее применили для распознавания автомобильных регистрационных знаков!

В статье несколько упрощенно напомню о некоторых моментах этой концепции и покажу, как оно сработало в нашей задаче.

Громкие заявления требуют убедительных доказательств.
Карл Саган (оригинал)

Преамбула

Однажды вечером много лет назад на первом курсе в славном городе Долгопрудном прогуливался с товарищами по коридорам университета, как вдруг совершенно случайно, мы увидели на двери объявление: «Лекция: Славянские руны. Чудинов». Стоит отметить, это не самая популярная для физтеха тема лекций. Из любопытства мы заглянули на огонек и даже честно попытались понять, что же нам пытаются рассказать. Примерно через десять минут мы уже не могли сдерживать смех и попытались в мягкой форме спросить, действительно ли автор верит в то, что он говорит, и не нарушают ли его теории ряд научных принципов. Автор честно признался, что они не очень-то стараются следовать каким-то там принципам, а пытаются разобраться в сути вопроса и вообще всё, что он говорит, это чистая правда — смотрите на эти фотографии, они всё доказывают — вот тут вот точно «Мара» написано.

Что же в сухом остатке с той самой лекции? Далеко не последний университет проводит в своих стенах лекцию сомнительного качества (с продажей книг выступающего, конечно же) и мало того, что выступает бесплатной площадкой для такого рода личностей, так еще и бьёт по своему статусу. Казалось бы, возможно это единичный случай. Например, та же лекция была прочитана в лектории Политехнического музея. В последствии администрация признала эту лекцию и ряд других лженаучными и даже организовали отличную лекцию "Что такое любительская лингвистика", прочитанную академиком Зализняком.

Однако, оказалось, что это не исключение.

Речь пойдёт о далёком 2005 году, когда только-только вышла Civilization4 от Sid Meier. К тому времени я плотно висел в Civilization3, прошёл её раз дцать на самых разных картах, и тут вышла долгожданная четвёрка. Это были годы P3-512Mb для mid-end и P4-1Gb в hi-end. Только топовые конфиги в те годы имели два гига памяти на борту.

Civilization 4 вышла с графикой уровня года 2002-2003го, что в принципе нормально для мэинстрима тех времён, особенно учитывая что это пошаговая стратегия, а не шутер. Но жрала с течением игры до 900Mb оперативки, что приводило к жуткому свопу, особенно на больших картах, особенно к концу игры, особенно на ноутбуках. Народ недоумевал, я тоже. Учитывая, что в те же годы вышел Far Cry с куда более красивой графикой, и который вполне игрался на максимуме даже с 512Mb на борту, такое поведение Civilization 4 выглядело крайне странным. Захотелось разобраться и покарать…

Наш умозрительный провайдер linkmeup взрослеет и обрастает по-тихоньку всеми услугами обычных операторов связи. Теперь мы доросли до IPTV.
Отсюда вытекает необходимость настройки мультикастовой маршрутизации и в первую очередь понимание того, что вообще такое мультикаст.
Это первое отклонение от привычных нам принципов работы IP-сетей. Всё-таки парадигма многоадресной рассылки в корне отличается от тёплого лампового юникаста.
Можно даже сказать, это в некоторой степени бросает вызов гибкости вашего разума в понимании новых подходов.

В этой статье сосредоточимся на следующем:

• Общее понимание Multicast
• Протокол IGMP
• Протокол PIM
• >>>PIM Dense Mode
• >>>Pim Sparse Mode
• >>>SPT Switchover — переключение RPT-SPT
• >>>DR, Assert, Forwarder
• >>>Автоматический выбор RP
• >>>SSM
• >>>BIDIR PIM
• Мультикаст на канальном уровне
• >>>IGMP-Snooping
• >>>MVR

В октябре 2014 года Mail.Ru Group праздновала свое шестнадцатилетие. И больше половины этого срока (целых 8 лет с небольшим хвостиком) я с коллегами строю развиваю и поддерживаю видеохостинг Моего Мира (в девичестве Видео Mail.Ru). За эти годы мы пережили очень многое — взрывной рост, реорганизации, смены архитектур технологий и стратегий, редизайны, слияния и поглощения сервисов. И теперь, пройдя через все это, хочется оглянуться назад и поделиться с аудиторией Хабра краткой историей нашего сервиса. Надеюсь, что вам будет интересно.