Github — важная часть жизни современного разработчика: он стал стандартом для размещения opensource-проектов. В «2ГИС» мы используем гитхаб для разработки проектов web-отдела и хостинга проектов с открытым кодом.

Хотя большинство из нас пользуются сервисом практически каждый день, не все знают, что у него есть много фишек, помогающих облегчить работу или рутинные операции. Например, получение публичного ключа из URL; отслеживание того, с каких сайтов пользователи приходят в репозиторий; правильный шаринг ссылок на файлы, которые живут в репозиториях гитхаба; горячие клавиши и тому подобное. Цель этой статьи — рассказать о неочевидных вещах и вообще о том, что сделает вашу работу с гитхабом продуктивнее и веселее (я не буду рассматривать здесь работу с API гитхаба, так как эта тема заслуживает отдельной статьи).

Содержание

• Трюки с URL
• Горячие клавиши
• Тикеты и пулл-реквесты
• Github markdown
• Аккаунт
• Работа с репозиториями
• Поиск кода
• Командная строка и Github
• User scripts
• Github-вандализм
• Дополнительные Github-ресурсы
• Полезные ссылки

От переводчика

В мире победили языки высокого уровня и в мирах руби-питон-js разработчиков остается только разглагольствовать, что в плюсах не стоит использовать то или иное. Например, исключения, потому что они медленные и генерируют много лишнего кода. Стоило спросить "и какой же код он генерирует", как в ответ получил мямленье и мычание. А и правда — как же они работают? Ну что ж, компилируем в g++ с флагом -S, смотрим что получилось. Поверхностно разобраться не сложно, однако то, что остались недопонимания — не давали мне спать. К счастью, готовая статья нашлась.

На хабре есть несколько статей, подробных и не очень (при этом все равно хороших), посвященных тому, как работают exceptions в C++. Однако нет ни одной по-настоящему глубокой, поэтому я решил восполнить этот пробел, благо есть подходящий материал. Кому интересно как работают исключения в C++ на примере gcc — запаситесь pocket-ом или evernote, свободным временем и добро пожаловать под кат.

Создавая объект за объектом, мы часто не обращаем внимания на такую «мелочь», как динамическое выделение памяти. Наравне с копированием и сериализацией, выделение памяти из кучи через new постепенно сводит на нет преимущества C++ в скорости. Чем интенсивнее мы пользуемся заветным new, тем сложнее становится приложению, поскольку память кончается, фрагментируется и всячески стремится утекать. Эта участь уже постигла удобные, но неявно опасные для производительности контейнеры STL: vector, string, deque, map. Особенно обидно терять скорость на выделении небольших объектов в больших количествах. Но есть способ обработать размещение памяти таких объектов на стеке, при этом скрывая детали реализации в специальный класс данных. В этом нам поможет механизм размещающего new — непревзойденный способ оптимизации приложения, полного частых и мелких выделений памяти из кучи.

Привет!

Мы с 2012 года проводим всероссийские чемпионаты по программированию вместе с Codeforces. Участвовать можно с 18 лет. Гражданство в целом не важно, у нас всегда были гости из Казахстана, Украины, РБ и других стран, но язык турнира – русский. Например, в 2013 году было 3500 человек, и первое место взял «терминатор» tourist, а пятое – вот этот парень rng_58 из Японии:



Правила – «олимпиадные» задачи, которые нужно решить, плюс «взломы» чужих решений за счёт подбора своих нестандартных наборов данных. Индивидуальный зачёт, в призах 100 тысяч рублей за первое место, 70 тысяч и 50 тысяч — за второе и третье. Как обычно, будет отдельный игровой раунд в финале – нужно будет написать AI для сражения с AI других участников (в прошлом году был хоккей, до этого – битва магов). Приз игрового раунда – ноутбук.

Это первая статья в серии, где я буду документировать мой опыт написания веб-приложения на Python, используя микрофреймворк Flask.

Здесь список всех статей в серии:
Часть 1: Привет, Мир!
Часть 2: Шаблоны
Часть 3: Формы
Часть 4: База данных
Часть 5: Вход пользователей
Часть 6: Страница профиля и аватары
Часть 7: Unit-тестирование
Часть 8: Подписчики, контакты и друзья
Часть 9: Пагинация
Часть 10: Полнотекстовый поиск
Часть 11: Поддержка e-mail
Часть 12: Реконструкция
Часть 13: Дата и время
Часть 14: I18n and L10n
Часть 15: Ajax
Часть 16: Отладка, тестирование и профилирование
Часть 17: Развертывание на Linux (даже на Raspberry Pi!)
Часть 18: Развертывание на Heroku Cloud

Моя предыстория

Я разработчик ПО с двузначным числом лет опыта разработки комплексных приложений на нескольких языках. Впервые я познакомился с Python для создания привязок к C++ библиотеке на работе. Вдобавок к Python, я писал веб-приложения на PHP, Ruby, Smalltalk и, верите вы или нет, еще на С++. Из всего этого, я нахожу комбинацию Python/Flask самой гибкой.

Привет Хабралюди!
Это мой первый пост, поэтому не судите строго. Я хочу начать вольный перевод книги John Torjo «Boost.Asio C++ Network Programming» вот ссылка на нее.

Содержание:

• Глава 1: Приступая к работе с Boost.Asio
• Глава 2: Основы Boost.Asio
  
  • Часть 1: Основы Boost.Asio
  • Часть 2: Асинхронное программирование
• Глава 3: Echo Сервер/Клиент
• Глава 4: Клиент и Сервер
• Глава 5: Синхронное против асинхронного
• Глава 6: Boost.Asio – другие особенности
• Глава 7: Boost.Asio – дополнительные темы

Во-первых разберем что есть Boost.Asio, как его собрать, а так же несколько примеров. Вы узнаете, что Boost.Asio больше, чем сетевая библиотека. Так же вы узнаете о самом важном классе, который находится в самом сердце Boost.Asio — io_service.

Это пятая статья из цикла «Теория категорий для программистов». Предыдущие статьи уже публиковались на Хабре в переводе Monnoroch:
0. Теория категорий для программистов: предисловие
1. Категория: суть композиции
2. Типы и функции
3. Категории, большие и малые
4. Категории Клейсли

На КДПВ поросенок Петр заводит по одному трактору в каждый объект категории.

Следуй по стрелкам

Древнегреческий драматург Еврипид писал «Всякий человек подобен своему окружению». Это верно и для теории категорий. Выделить определенный объект категории можно только путем описания характера его взаимоотношений с другими объектами (и самим собой), где отношения — это морфизмы.

Для определения объектов в терминах их взаимоотношений теория категорий прибегает к т. н. универсальным конструкциям. Для этого можно выбрать некоторый шаблон, диаграмму из объектов и морфизмов определенной формы, и рассмотреть все подходящие под него конструкции рассматриваемой категории. Если шаблон достаточно распространен и категория достаточно велика, то, вероятно, найденных конструкций будет очень и очень много. Идея универсальной конструкции состоит в том, чтобы упорядочить конструкции по какому-то закону и выбрать наиболее подходящую.

Этот процесс можно сравнить с поиском в сети. Запрос пользователя — это наш шаблон. Если запрос не очень специфичен, то в ответ поисковая система выдаст множество подходящих документов, только часть из которых релевантны. Чтобы исключить нерелевантные ответы, пользователь уточняет запрос, что увеличивает точность поиска. В конце концов поисковая система проранжирует совпадения и, если повезет, искомый результат будет в самом начале списка.

Управление памятью – центральный аспект в работе операционных систем. Он оказывает основополагающее влияние на сферу программирования и системного администрирования. В нескольких последующих постах я коснусь вопросов, связанных с работой памяти. Упор будет сделан на практические аспекты, однако и детали внутреннего устройства игнорировать не будем. Рассматриваемые концепции являются достаточно общими, но проиллюстрированы в основном на примере Linux и Windows, выполняющихся на x86-32 компьютере. Первый пост описывает организацию памяти пользовательских процессов.

Любимый многими редактор Vim не является IDE. Однако в нём реализовано много замечательных возможностей, облегчающих работу с кодом.

Обычно цикл работы с кодом сводится к поправить код-скомпилировать-поправить код-скомпилировать-… В Vim есть средства, заточенные специально под этот процесс.

Tarantool — это крайне интересная база данных.
Представление о ней можно получить из доклада Константина Осипова Tarantool: как обрабатывать 
1,5 млрд запросов в сутки?

Этой заметкой я хочу обратить внимание на уникальные возможности, которые отличают Tarantool от других подобных решений и делают его полезным инструментом.
Кроме того, я расскажу, чем можно помочь этому открытому проекту и почему это круто :)

Я часто езжу на велосипеде и мотоцикле, поэтому вопрос «а будет ли дождь» беспокоит меня достаточно часто. Как оказалось, Центральная Аэрологическая Обсерватория регулярно выкладывает у себя на сайте снимки с метеорологических радиолокаторов. Чтобы ими пользоваться не хватает двух вещей: возможности приблизить карту и посмотреть как двигались облака за последний час. Если добавить эти две фичи, получается полезная штука:

Плохие новости: Росгидромет запретил ЦАО публиковать данные в реальном времени, теперь они доступны с задержкой в 24 часа. Ставьте лайки, возможно, получится в каком-то виде получить актуальные данные обратно.
Ничоси, про это даже петиция есть — "Вернуть открытый доступ снимков ДМРЛ (радары)". И в Росгидромет уже письма писали.

Умные алгоритмы уже умеют находить и распознавать лица, определять главную часть картинки, узнавать различные предметы. А нейронные сети пошли дальше и даже могут самостоятельно создавать произведения искусства.

Недавно Google на своем блоге опубликовали интересный способ использования нейронных сетей, распознающих картинки. Далее свободный перевод публикации.

Понятие энтропии в середине XX века ввёл Клод Шеннон. Её можно интуитивно описать как «среднее количестве битов информации в одном значении случайной величины». Но её нельзя применить к индивидуальным объектам (скажем, к тексту романа или ДНК) — где нет ансамбля многих однородных объектов, нет и случайных величин.



В середине 1960-х годов разным людям (Колмогоров, Соломонов, Левин, Чейтин) стало понятно, что можно определять количество информации (сложность) индивидуального объекта как минимальную длину программы, которая этот объект порождает (при естественных ограничениях на язык программирования). Возникла алгоритмическая теория информации, которая оказалась связанной с разными областями: от философских вопросов оснований теории вероятностей (когда мы отвергаем статистические гипотезы?) до комбинаторики (неравенства, связывающие размеры множеств и их проекций) и теории вычислимости.

Лекцию, которую мы выбрали для вас сегодня, читал на факультете компьютерных наук Вышки известный математик Александр Шень. Когда-то он под руководством Владимира Успенского, ученика Колмогорова, защитил диссертацию «Алгоритмические варианты понятия энтропии».

Мне часто приходилось сталкиваться с тем, что люди прекрасно понимают, что такое транзакции в базе данных и для чего они нужны, но при этом не всегда умеют ими правильно пользоваться. Безусловно, для достижения 80-го уровня сакрального знания нужно иметь не один год опыта и прочесть множество толстенных книг по SQL. Поэтому в этой статье я даже не буду пытаться описать всё, что может быть связано с транзакциями в MS SQL. Я хочу затронуть один простой, но очень важный вопрос, который разработчики часто упускают из вида – уровни изоляции транзакций.
Несмотря на то, что тема очень проста, во многих источниках она освящается плохо – информации либо очень мало, либо очень много. Т.е. прочитав 5-6 кратких теоретических определений невозможно их применить на практике. Для уверенного понимания предмета статьи нужно обращаться к специализированной литературе, но там информации на столько много, что далеко не каждый может уделить необходимое время для её усваивания.
Сегодня я хочу поделиться своим простым рецептом, который помог мне раз и на всегда запомнить особенности уровней изоляции транзакций и по сей день помогает без проблем принимать взвешенные решения о выборе необходимого уровня.

Недавно я увидел проект генератора сигналов на микроконтроллере AVR. Принцип генерации — DDS, на базе библиотеки Jesper максимальная частота — 65534 Гц (и до 8 МГц HS выход с меандром). И тут я подумал, что генератор — отличная задача, где ПЛИС сможет показать себя в лучшем виде. В качестве спортивного интереса я решил повторить проект на ПЛИС, при этом по срокам уложиться в два выходных дня, а параметры получить не строго определенные, а максимально возможные. Что из этого получилось, можно узнать под катом

Оглавление

1. Введение (vim_lib)
2. Менеджер плагинов без фатальных недостатков (vim_lib, vim_plugmanager)
3. Уровень проекта и файловая система (vim_prj, nerdtree)
4. Snippets и шаблоны файлов (UltiSnips, vim_template)
5. Компиляция и выполнение чего угодно (vim-quickrun)
6. Работа с Git (vim_git)
7. Деплой (vim_deploy)
8. Тестирование с помощью xUnit (vim_unittest)
9. Библиотека, на которой все держится (vim_lib)
10. Другие полезные плагины

Проекты, это то, чего очень не хватает редактору Vim. Реализация проекта позволяет не только выделить его как отдельную сущность среди других папок и файлов в ФС, но и реализовать такие свистелки, как:

• Автоматическое сохранение и восстановление последней сессии проекта так, что после повторного открытия, мы получим редактируемый в прошлый раз файл(ы), с теми же настройками и положением
• Хранение информации о проекте, такой как автор проекта, лицензия, версия и так далее. Все эти данные можно будет добавлять в шаблоны и сниппеты
• Корневой каталог проекта строго определен. Это упростит использования других инструментов, на пример xUnit, дебагеры, генераторы документации и т.д.
• Отдельный, принадлежащий только проекту каталог .vim и файл .vimrc, аналогичный пользовательским версиям. Теперь настройки и плагины проекта будут хранится в нем

Перед вами руководство по настройке production окружения для Django. Здесь будут описаны необходимые шаги по настройке Django, uWSGI и nginx. Руководство охватывает все три компонента — полный стек серверного ПО для веб-приложений.

Подразумевается, что вы используете Unix-подобную операционную систему и менеджер пакетов, эквивалентный aptitude. Найти эквивалент aptitude почти для любой операционной системы, в том числе и для Mac OS X, для вас не составит никакого труда.

Руководство написно для версий Django 1.4 или выше. Если вы используете более раннюю версию, то вам придется самостоятельно найти wsgi модуль для нее. Также вы заметите, что файловая структура проекта будет немного отличаться от представленной здесь.

Общая идея

Веб-сервер может по запросу отдавать пользователям файлы из своей файловой системы, однако он не может напрямую работать с Djangо приложениями. Веб-серверу нужен интерфейс, который будет запускать Django приложение, передавать ему запрос от пользователя и возвращать ответ.

Для выполнения этих задач был разработан Web Server Gateway Interface — WSGI — стандарт взаимодействия Python программ и веб-сервра.

uWSGI — одна из реализаций WSGI. В этом руководстве мы установим и настроим uWSGI для создания Unix сокета и взаимодействия с веб-сервером по протоколу WSGI.

И снова в эфире наша постоянная рубрика «Лекции Технопарка». На этот раз предлагаем вам ознакомиться с материалами курса «Проектирование высоконагруженных систем». Цель курса — получение студентами навыков проектирования высокоэффективных программных систем.

Я заметил, у разработчиков совершенно полярное отношение к библиотеке Boost.Spirit: либо она им жутко не нравится, либо они фанатеют от нее. Конечно, описывать грамматику на C++ – занятие на любителя. Таким любителем оказался и я, когда познакомился со Спиритом. Хочу показать, как с помощью Спирита можно довольно просто решать повседневные задачи разбора текста.

Простая задача – как два пальца

На Спирите очень удобно писать маленькие парсеры «не отходя от кассы» – прямо в C++ коде. Вот например, как вы поступите если нужно распарсить строку вида «число-число», которая задает диапазон страниц для печати? На Спирите – одна строчка:

bool ok = parse(First, Last, (uint_ >> L"-" >> uint_), MinMax) && (First == Last);

Посложнее…

Более того – можно ненамного сложнее создавать и парсеры побольше. В качестве примера рассмотрю парсер мини-языка, который я делал для API Яндекс.Бара. Задача была такова: для облегчения загрузки плагинов в баре используется XML, который довольно избыточный сам по себе. Но зато XML легче грузить из JavaScript-а, чем парсить произвольный формат (на JS пишутся расширения под FireFox, в том числе и Я.Бар).

Итак, что мне было нужно – имея на входе обычную инфиксную нотацию:

Уже чуть больше полугода я работаю в поиске Яндекса релиз-инженером. И чуть ли не с первого рабочего дня хочу написать о том, как отзывалась на вакансию, как проходила собеседования, что мне в этом процессе понравилось, а что — не очень. Но сначала я входила в курс дела, а потом каждый день в моей работе появлялись такие интересные задачи, что я даже не была готов отвлечься от них на этот рассказ.



А еще год назад у меня в жизни была вроде бы похожая, но в то же время совсем другая ситуация — времени на хобби не хватало, задач было много, но они не приносили мне никакого удовольствия. В итоге я решилась на перемены. На самом деле, эта позиция в Яндексе не была первой, которую я рассматривала. За то время, которое прошло до моего первого рабочего дня, я освежила в голове очень много тем. И перед финальным собеседованием мне пришлось взяться ещё за несколько. Сейчас я понимаю, какие ошибки совершила в этом процессе, поэтому хочу поделиться своим опытом с вами. Буду рада, если кому-то это будет полезно. Хочу сказать, что это не официальные рецепты от рекрутеров Яндекса, а только мои собственные выводы. В конце поста я поделюсь списком литературы, которая мне помогла в подготовке, и еще добавлю те источники, которые считаю полезными, оглядываясь назад.