На Хабре недавно вышел пост ״Новичкам фондового рынка: честные разговоры о трейдинге״. Этот пост, опубликованный в одном из самых читаемых блогов Хабра, вводит людей в заблуждение и создает у них ложное представление о том, что игра на бирже — хороший способ заработка. Это вынудило меня написать комментарий, постепенно переросший в целую статью, с детальным разбором того, почему трейдинг — это не способ разбогатеть, а способ потерять деньги, и о том, как на самом деле заработать на инвестициях.

Некоторое время назад у моей семьи появился дом с небольшим садом в очень теплом и засушливом месте, и перед нами встала проблема регулярного полива.

Хотелось, чтобы система полива была автоматической, при этом при ее выборе приходилось учитывать следующие условия:

• очень дорогая вода, которую надо экономить всеми доступными способами
• разные по потребностям во влаге растения в саду, от суккулентов до влаголюбивых
• необходимость полностью автономного полива во время отсутствия людей в доме, желательно с возможностью удаленного контроля
• засушливый климат, не прощающий ошибок с поливом

Оценив готовые решения, которые удалось найти в местных DIY сетях и на Amazon и почитав отзывы об их надежности (как правило, не самой высокой), решили попробовать сделать что-то самостоятельно.

В современном программном обеспечении очень часто возникает необходимость выполнять различные операции с всевозможными суммами денег. Однако до сих пор мне нигде не попадалось документации, в которой были бы сведены воедино основные правила представления сумм и реализации финансовых вычислений. В этой статье я попробую сформулировать те правила, которые составил сам на основании личного опыта.

Итак, GitLab CI: что можно ещё рассказать о нём? На хабре уже есть статьи про установку, про настройку раннеров, про командное использование, про GitLab Flow. Пожалуй, не хватает описаний того, как используется GitLab CI в реальном проекте, где задействовано несколько команд. А в современном мире разработки ПО это действительно так: ведь есть (как минимум) разработчики, тестировщики, DevOps- и релиз-инженеры. С подобным разделением на команды мы работаем уже несколько лет. В этой статье я расскажу о том, как мы, используя и улучшая возможности GitLab CI, реализовали и применяем в production для коллектива из нескольких команд процессы непрерывной интеграции (CI) и отчасти доставки приложений (CD).

Всем привет!

Меня зовут Лариса. Я работаю в Google и веду блог на larrr.com, где я изначально и опубликовала эту статью.

Сегодня я предлагаю вашему вниманию статью, которая изначально была написана исключительно для внутреннего пользования Google. Мне очень понравилась, так что я связалась с автором, с ее разрешения я ее немного переделала, и получила разрешение от Google Press на публикацию. Перевод мой.

На всякий случай – это не официальный Google документ, и Google не несет ответственности за его содержание. Он субъективный, и написан сотрудником для сотрудников.

Советы для инженеров

15 апреля 2013
Отредактировано 21 мая 2014
Переведено 31 августа 2015
Gretta Bartels, Software Engineering Manager at Google

Уважаемый читатель,

В этом документе я описала некоторые принципы, на которые я опираюсь в работе со своими командами. В них нет ничего принципиально нового или революционного, все эти принципы давно известны каждому из нас. Но знать и делать – это две разные вещи. Поэтому этот документ также является напоминанием и для меня самой о том, что моя работа менеджера заключается том числе и в том, чтобы самой следовать этим принципам, и напоминать о них другим.

Один из моих более опытных коллег научил меня тому, что для менеджера очень важно быть предельно предсказуемым. У менеджера должен быть какой-то набор простых правил, о которых знают все его подчиненные, и которым они могут следовать даже когда менеджера рядом нет. Поэтому моя цель – чтобы программисты в моей команде могли задать сами себе вопрос “Что бы на это сказала мой менеджер?”, и сами себе на него правильно ответить. Тогда команда сможет работать практически самостоятельно, без моего руководства. А я буду сидеть дома и кушать пирожные :).

Вот список моих основных правил:

Валентин Гогичашвили объясняет микросервисы. Перед вами расшифровка доклада с Highload++.

Добрый день, я Валентин Гогичашвили. Все слайды я сделал латиницей, надеюсь не будет проблем. Я из Zalando.

Что такое Zalando? Наверное, вы знаете Lamoda, Zalando был папой Lamoda своё время. Чтобы понять, что такое Zalando, нужно представить Lamoda и увеличить в несколько раз.

Zalando – это магазин шмоток, мы начали продавать обувь, очень хорошую между прочим. Начали расширяться всё больше и больше. Снаружи сайт выглядит очень просто. За 6 лет что я работаю в Zalando и за 8 лет существования — эта компания была одной из самых быстрорастущих в Европе в какое-то время. Шесть лет назад, когда я пришел в Zalando, она росла где-то 100%.

В предыдущей статье мы поделились своим опытом внедрения и использования СУБД ClickHouse в компании СМИ2. В текущей статье мы затронем вопросы масштабирования, которые возникают с увеличением объема анализируемых данных и ростом нагрузки, когда данные уже не могут храниться и обрабатываться в рамках одного физического сервера. Также мы расскажем о разработанном нами инструменте для миграции DDL-запросов в ClickHouse-кластер.

PHP — это программное обеспечение, написанное на языке С. Кодовая база PHP содержит около 800 тысяч строк кода и в седьмой версии была существенно переработана.

В этой статье мы рассмотрим, что изменилось в движке Zend седьмой версии по сравнению с пятой, а также разберёмся, как можно эффективно использовать внутренние оптимизации. В качестве исходной точки возьмём PHP 5.6. Зачастую многое зависит от того, как те или иные вещи написаны и представлены движку. При написании критически важного кода необходимо уделять внимание его производительности. Изменив несколько мелочей, вы можете сильно ускорить работу движка, зачастую без ущерба для других аспектов вроде читабельности кода или управления отладкой. Свои рассуждения я докажу с помощью профилировщика Blackfire.

Привет Хабрахабр! В этой статье будут наглядно продемонстрирован результат применения некоторых важных и экзотичных HTTP заголовков, большинство из которых связаны с безопасностью.

Мы решили описать простой и проверенный путь для тех, кто хочет внедрить аналитическую СУБД ClickHouse своими силами или просто испробовать ClickHouse на собственных данных. Именно этот путь прошли мы сами в новостном агрегаторе СМИ2 и добились впечатляющих результатов.

В предисловии статьи — небольшой рассказ о наших попытках внедрить Druid и InfluxDB. Почему после успешного запуска ClickHouse мы смогли отказаться от использования InfiniDB и Cassandra.

Для того чтобы мы могли считать статистику, наш сайт в своей работе генерирует огромное количество событий. Например, при отправке сообщения другому пользователю, при заходе пользователя на сайт, при смене местоположения и т.д. События представляют из себя строку в формате JSON или GPB (Google Protocol Buffers) и содержат время отправки, идентификатор пользователя, тип события, а также поля, относящиеся непосредственно к самому событию (например, координаты пользователя).

Каждую секунду генерируются сотни тысяч событий, и нам нужны инструменты, чтобы их собирать и анализировать эффективно и с минимальной задержкой. Мы рассматривали несколько существующих решений для этой задачи и до недавнего времени использовали демон под названием Scribe от Facebook. Он в целом нас устраивал и позволял делать все, что нам нужно. Однако в какой-то момент Facebook забросил свою разработку, и при некоторых условиях Scribe начал у нас падать (например, при перегрузке upstream-серверов). Самостоятельно устранить причину падений демона у нас не получилось, поэтому мы начали искать альтернативу.

Это уже четвёртая статья в цикле про веб-скрейпинг при помощи Node.js:

1. Web scraping при помощи Node.js
2. Web scraping на Node.js и проблемные сайты
3. Web scraping на Node.js и защита от ботов
4. Web scraping обновляющихся данных при помощи Node.js

В прошлых статьях были рассмотрены получение и парсинг страниц, рекурсивный проход по ссылкам, организация и тонкая настройка очереди запросов, анализ Ajax-сайтов, обработка некоторых серверных ошибок, инициализация сессий и методы преодоления защиты от ботов.

В этой статье разбираются такие темы, как веб-скрейпинг регулярно обновляющихся данных, отслеживание изменений и использование облачных платформ для запуска скриптов и сохранения данных. Ещё внимание уделяется разделению задач веб-скрейпинга и обработки готовых данных, а также тому, чего стоит избегать при работе с обновляющимися сайтами.

Цель статьи – показать весь процесс создания, развёртывания и использования скрипта от постановки задачи и до получения конечного результата. Как обычно, для примера используется реальная задача, какие часто встречаются на биржах фриланса.

Это вторая статья в цикле про создание и использование скриптов для веб-скрейпинга на Node.js.

1. Web scraping при помощи Node.js
2. Web scraping на Node.js и проблемные сайты
3. Web scraping на Node.js и защита от ботов
4. Web scraping обновляющихся данных при помощи Node.js

В первой статье разбиралась простейшая задача из мира веб-скрейпинга. Именно такие задачи достаются веб-скрейперам в подавляющем большинстве случаев – получение данных с незащищённых HTML-страниц стабильно работающего сайта. Быстрый анализ сайта, HTTP-запросы при помощи needle (организованные при помощи tress), рекурсивный проход по ссылкам, DOM-парсинг при помощи cheerio – вот это вот всё.

В этой статье разбирается более сложный случай. Не из тех, когда приходится отказываться от взятого с боем заказа, но из тех, которые начинающему скрейперу могут сорвать дедлайн. К слову, эта задача содержалась в реальном заказе на одной международной бирже фриланса, и первый исполнитель её провалил.

Цель этой статьи (как и прошлой) – показать весь процесс создания и использования скрипта от постановки задачи и до получения конечного результата, однако темы, уже раскрытые в первой статье, освещаются здесь довольно кратко, так что начать я рекомендую с первой статьи. Тут акцент будет на анализ сайта с точки зрения веб-скрейпинга, выявление подводных камней и способы их обхода.

Это первая статья в цикле про создание и использование скриптов для веб-скрейпинга при помощи Node.js.

1. Web scraping при помощи Node.js
2. Web scraping на Node.js и проблемные сайты
3. Web scraping на Node.js и защита от ботов
4. Web scraping обновляющихся данных при помощи Node.js

Тема веб-скрейпинга вызывает всё больше интереса как минимум потому, что это неисчерпаемый источник небольших, но удобных и интересных заказов для фрилансеров. Естественно, что всё больше людей пытаются выяснить, что это такое. Однако, довольно трудно понять, что такое веб-скрейпинг по абстрактным примерам из документации к очередной библиотеке. Гораздо проще разобраться в этой теме наблюдая за решением реальной задачи шаг за шагом.

Обычно, задача для веб-скрейпинга выглядит так: есть данные, доступные только на веб-страницах, и их надо оттуда вытащить и сохранить в неком удобоваримом формате. Конечный формат не важен, так как конвертеры никто не отменял. По большей части речь о том, чтобы открыть браузер, пройтись мышкой по ссылкам и скопипейстить со страниц нужные данные. Ну, или сделать то же самое скриптом.

Цель этой статьи – показать весь процесс создания и использования такого скрипта от постановки задачи и до получения конечного результата. В качестве примера я рассмотрю реальную задачу вроде тех, какие часто можно найти, например, на биржах фриланса, ну, а в качестве инструмента для веб-скрейпинга будем использовать Node.js.

К сожалению, не у всех есть браузер/устройство, поддерживающие flexbox. Это руководство в виде шпаргалки, в котором предлагаются альтернативы обратной совместимости для свойств flexbox.

Хотя некоторый CSS-код в этом руководстве, возможно, покажется очевидным, я собираюсь бросить вызов flexbox, а также предложить простые решения проблем, которые возникали, пока он не обрёл популярность.

Если в Google ввести запрос «a b тестирование», то по теме выпадает довольно много статей, но в них больше теории и ориентированы они на менеджеров, а в качестве инструментов предлагаются готовые клиентские реализации, вроде Google Analytics. Также есть статья про очень простую серверную реализацию (в реалиях авторов, я думаю, этого вполне достаточно).

Сегодня я расскажу о том, как это происходит у нас, в Badoo, при огромном количестве пользователей по всему миру.

У нас был целый «зоопарк» инструментов для сплит-тестирования во главе с A/B фрэймворком, часть из которых разрабатывалась для других целей. Помимо прочих недостатков, все эти инструменты использовали примерно один и тот же способ для разделения пользователей на варианты — это хеширование ID пользователя плюс «соль». Такой подход нас не удовлетворял, и было принято решение разработать новую версию, в которой можно было бы избежать недостатков старых версий.

Привет, Хабр! Сегодня я хочу представить вам огромную коллекцию из 51 набора бесплатных векторных иконок. Да, есть потрясающие ресурсы Flaticon или Iconfinder, но бывают случаи, когда необходима именно группа иконок в едином стилистическом оформлении. Определиться с выбором, вам поможет эта подборка. Я старался собрать не как можно больше, а действительно самое лучшее.

Среди веб-разработчиков существует много споров о том, что лучше: иконочный шрифт или SVG спрайты? Четкого ответа на этот вопрос нет. Каждый выбирает свое. Данные наборы иконок вас неограничиывают в выборе, поскольку представлены в различных форматах: @font-face, SVG, EPS, AI, PSD, Sketch.

В целом данная подборка содержит более 10 000 иконок, охватывающих множество категорий: интерфейсы, технологии, наука, спорт, маркетинг, среда, транспорт и тд. Полые, заполненные, цветные, во Flat, Material, Elegant, Cartoon, Hand drawing стилях.

Responsive Icons (100 иконок, PSD, AI, EPS, SVG)

CSS Refresher

Это большая коллекция практических советов и заметок по вёрстке. Своеобразная памятка для тех, кто каждодневно использует CSS. Освещаются самые разные темы, от деталей поведения плавающих элементов до использования SVG и спрайтов. Проект постоянно обновляется, активное сообщество github также принимает в нем участие, там добавляются интересные замечания, о которых, возможно, вы и не слышали.

От переводчика

Приветствую всех, меня зовут Максим Иванов, и сегодня я подготовил для вас перевод заметок разработчика из Сан-Франциско Васанта Кришнамурти (Vasanth Krishnamoorthy) «CSS Refresher». Web-программирование одна из самых быстро развивающихся отраслей в наше время. Казалось бы, возьми какой-нибудь видеокурс на tuts+ и освой html-верстку, однако, как говорил разработчик Opera Software Вадим Макеев, выступая на конференции CodeFest, они все равно это делают плохо. Но давайте посмотрим, может мы итак все это знаем.

Содержание

1. Позиционирование (position)
2. Отображение элемента в документе (display)
3. Плавающие элементы (float)
4. CSS селекторы
5. Эффективные селекторы
6. Переотрисовка и перерасчет
7. CSS3 свойства
8. CSS3 медиа-запросы
9. Адаптивный web-дизайн
10. CSS3 переходы
11. CSS3 анимации
12. Масштабируемая векторная графика (SVG)
13. CSS спрайты
14. Вертикальное выравнивание
15. Известные проблемы

В нашем блоге мы много пишем о создании почтовых рассылок — их верстке, дизайне и интересных статистических фактах. Однако рассылки — не единственный коммуникационный инструмент, при использовании которого возникают различные проблемы. При всей распространенности социальных сетей далеко не все знают, как правильно подбирать размер публикуемых там изображений. Мы представляем вашему вниманию адаптированный перевод руководства от эксперта сервиса Buffer Кевана Ли, в котором он описывает алгоритм подбора размеров изображений для популярных социальных сервисов.



Каких только нет инструментов, с помощью которых можно генерировать запоминающиеся изображения для социальных сетей. Известно, чем можно привлечь внимание людей, и как создать что-то запоминающееся.

Осталось только одно: узнать, какого размера должно быть ваше изображение, чтобы оно подходило для разных новостных лент?
При создании изображений для социальных сетей нужно учитывать много нюансов. Почти на автомате мы выбираем форму и размер изображения, однако именно высота, ширина и ориентация – это то, от чего больше всего зависит вид изображения в новостных лентах социальных сетей.

Exasol — это современная высокопроизводительная проприетарная СУБД для аналитики. Ее прямые конкуренты: HP Vertica, Teradata, Redshift, BigQuery. Они широко освещены в Рунете и на Хабре, в то время как про Exasol на русском языке нет почти ни слова. Нам бы хотелось исправить эту ситуацию и поделиться опытом практического использования СУБД в компании Badoo.

Exasol базируется на трех основных концепциях:

1. Массивно-параллельная архитектура (англ. massive parallel processing, MPP)

SQL-запросы выполняются параллельно на всех нодах, максимально используя все доступные ресурсы: ядра процессоров, память, диски, сеть. Понятие «мастер ноды» отсутствует — все серверы в системе равнозначны.

Отдельные стадии выполнения одного запроса также могут идти параллельно. При этом частично рассчитанные результаты передаются в следующую стадию, не дожидаясь окончания предыдущей.

2. Колоночное хранение (англ. columnar store)

Exasol хранит данные в колоночной форме, а не в форме отдельных рядов, как в классических СУБД. Каждая колонка хранится отдельно, разделяется на большие блоки, сортирируется, сжимается и равномерно распределяется по всем нодам.