Низкий поклон Хабранароду!

Предисловие

Много мы все начитались и даже дочитались статьей о том, как улучшить работоспособность, эффективность и другую, простите — фигню.

Пост НЕ для тех у кого все хорошо, по крайней мере, кажется что все хорошо, е.г. праведным – не читать.
Пост можно было бы назвать еще и «реальные рекомендации по «возьми себя в руки, наконец» ».
Не верьте тем, кто пишет об эффективности, «самое время начать учиться играть на гитаре», «найдите в себе энергию делать то, другое...», это все «фигня», через пару дней все опять будет как прежде. Постарайтесь найти решение сами.
«Пункты» приведены случайным порядком, и хватит введения, просто прочтите пост, попытайтесь найти что-то себе полезное (вы обязательно найдете).

Не так давно промелькнула ссылка на достаточно свежее (осень 2011) англоязычное голосование со скромным названием "самая впечатляющая книга, которую должен прочесть каждый разработчик программного обеспечения" и описанием:

Если бы вы могли вернуться в прошлое, к самому началу своей карьеры разработчика и сказать самому себе: «прочитай именно эту книгу», в самой начале своей карьеры разработчика, какую бы книгу вы рекомендовали?

Тема перевода зарубежной профессиональной IT-литературы стоит достаточно остро, многие любят читать книги в оригинале по различным причинам, таким так время выхода русского перевода с запозданием на годы, недостаточный профессионализм переводчика и соответствующая потеря тонкостей и авторского стиля и т.д.

Однако в данном небольшом посте я возьму на себя смелость перечислить ТОП-5 тех самых книг, победивших в голосовании, переведенных на русский язык. И дать небольшие комментарии, ведь книги действительно этого достойны. Да, лично я бы поменял некоторые места, однако положимся на «мнение зала» ресурса Stack Overflow.

Я автор python библиотеки Grab, которая упрощает написание парсеров веб-сайтов. Я о ней писал вводную статью некоторое время назад на хабре. Недавно я решил вплотную занять парсингом, стал искать free-lance заказы по парсингу и мне понадобился инструмент для парсинга сайтов с большим количеством страниц.

Раньше я реализовывал мультипоточные парсеры с помощью python-тредов с помощью такой вот библиотечки. У threading-подхода есть плюсы и минусы. Плюс в том, что мы запускаем отдельный поток(thread) и делаем в нём, что хотим: можем делать последовательно несколько сетевых вызовов и всё это в пределах одного контекста — никуда не надо переключаться, что-то запоминать и вспоминать. Минус в том, что треды тормозят и жрут память.

Какие альтернативы?

Intro

Рассмотрев создание и использования отладчика на чистом Python’е в виде PyDbg, пришло время изучить Immunity Debugger, который состоит из полноценного пользовательского интерфейса и наимощнейшей Python-библиотекой, на сегодняшний день, для разработки эксплойтов, обнаружения уязвимостей и анализа вредоносного кода. Выпущенный в 2007 году, Immunity Debugger имеет хорошее сочетание возможностей как динамической отладки, так и статического анализа. Помимо этого он имеет полностью настраиваемый графический интерфейс, реализованный на чистом Питоне. В начале этой главы мы кратко познакомимся с отладчиком Immunity Debugger и его пользовательским интерфейсом. Затем начнем постепенное углубление в разработку эксплойта и некоторых методов, для автоматического обхода анти-отладочных приемов, применяемых в вредоносном ПО. Давайте начнем с загрузки Immunity Debugger и его запуска.

Под катом — список из 15 лучших ресурсов, посвящённых Спортивному Программированию.

Введение

Недавно у меня появилась мысль научиться считать в шестнадцатеричной системе счисления. Так как я человек ленивый, такие способы, как выучить таблицу умножения меня не устраивали. Немного поразмыслив, я вспомнил, что каждое утро решаю (иногда несколько раз) несложный пример, чтобы отключить будильник. Помогает слабо, со временем я начал решать почти не просыпаясь. Так почему бы не совместить полезное с полезным?
Осталось выбрать способ реализации. Так как я не имею не малейшего представления о разработке под андроид (да и вообще с Java не сильно знаком), да и писать свое приложение ради такой мелочи — это стрельба из пушки по воробьям, было решено модифицировать уже имеющийся будильник.

Под катом вы найдете описание инструментов, процесса и результата перевода примера в hex. А также объяснение синтаксиса smali кода (язык опкодов для виртуальной машины dalvik). Картинок почти нет, буков много.

В рамках недели ботов для браузерных игр.

Эта неделя богата на статьи о ботах для бразуерных игр.
Во всех статьях для управления ботом использовался AutoIT. Это простой и хороший способ чтобы начать делать бота «в лоб», он не требует никаких знаний об игре, кроме как знания правил и графического интерфейса. Для серверной части игры такой бот вообще будет выглядеть как обычный пользователь, если не брать во внимание невероятную усидчивость и производительность такого игрока.

Но этот способ требует распознавания мира, что добавляет много ошибок, а иногда определить необходимое значение вообще не представляется возможным.

В первой статье я наткнулся на комментарий со ссылкой на пост Adobe Profiler Fail, что побудило меня исследовать эту возможность в целях автоматизации действий в Flash-играх.

Вольный перевод списка из довольно удачных способов для повышения своего уровня, как программиста.

1. Выучить новый язык программирования

Изучение нового языка программирования разовьет новые способы мышления, особенно если новый язык программирования использует парадигмы, с которыми Вы еще не знакомы. Многие из приобретенных способов мышления могут быть применены к языкам, которые уже знаете. Возможно, вы даже полюбите новый для Вас язык программирования настолько, что начнёте использовать его для серьёзных проектов.

Среди языков программирования отличный познавательный эффект и наверстывание опыта дают: Lisp (или Scheme), Форт, PostScript или Factor (стековые языки программирования), Haskell (строго типизированный, чистый функциональный язык) либо OCaml (объектно-ориентированный язык функционального программирования), Пролог (логическое программирование), Erlang (отличные паралельные вычисления).