Это третья статья в серии, где я описываю свой опыт написания веб-приложения на Python с использованием микрофреймворка Flask.

Цель данного руководства — разработать довольно функциональное приложение-микроблог, которое я за полным отсутствием оригинальности решил назвать microblog.

Краткое повторение

В предыдущей части мы определили простой шаблон для домашней страницы и использовали мнимые объекты в качестве прототипов вещей, которых у нас еще нет. К примеру пользователи или записи.

В этой статье мы собираемся заполнить один из пробелов, которые есть в нашем приложении. Мы рассмотрим работу с формами.

Формы являются одними из самых основных блоков в любом веб-приложении. Использование форм позволит пользователям оставлять записи в блоге, а также логиниться в приложение.

Чтобы следовать этой части, ваше приложение микроблога должно быть таким, каким мы оставили его в конце предыдущей. Пожалуйста, убедитесь, что прилолжение установлено и работает.

Наткнулся сегодня на одну интересную штуку.
Semantic UI — это фреймворк для создания переносимых интерфейсов, который поможет повторно использовать элементы UI в своих проектах. Такая себе альтернатива Bootstrap.
Небольшой пример — если вы хотите добавить в свой проект что-то похожее на кнопку

просто воспользуйтесь следующими элементами:

semantic add button
semantic add icon

Здравствуйте. На днях возникла задача русифицировать админку django включая названия моделей, полей и приложений. Основной целью было избежать модифицирования кода django. Продолжительное гугление не дало целостной картины этого процесса. Поэтому я решил собрать все в одном месте.
Сразу скажу, что еще в самом начале проекта поставил django-admin-tools и тем самым сохранил себе некоторое количество нервных клеток. А все манипуляции проводились над django 1.3.

Вот, набрел на просторах гитхаба на интересную библиотеку (GitHub). Дальше следует немного слов от автора.
Jedi — это инструмент, который можно использовать для автодополнения кода Python в IDE/редакторах. Jedi работает. Jedi быстр. Он понимает все основные элементы синтаксиса Python, в том числе встроенные функции.
Кроме того, Jedi поддерживает две разные goto функции и имеет поддержку переименования, а также поддерживает Pydoc и другие фишки IDE.
Jedi использует очень простой API, чтобы соединиться с IDE. Основная реализация — это VIM-плагин, использующий автозавершение Jedi. Я призываю использовать Jedi в ваших IDE. Это очень просто. Если возникнут проблемы (в том числе с лицензированием) — свяжитесь со мной.
Jedi можно использовать с такими редакторами:

• Vim (jedi-vim, YouCompleteMe)
• Emacs (Jedi.el)
• SynWrite (SynJedi)
• Sublime Text (Sublime JEDI [ST2 + ST3], anaconda [only ST3])
  
  А также присутствует в проекте wdb
  

Только ленивый ещё не писал о необходимости писать тесты. Но давайте признаемся честно — писать тесты зачастую скучно. Особенно для legacy-кода. Сотни повторяющихся, однообразных строк. Скука. Что с этим можно сделать?


^{Картинка для привлечения внимания. Красивый питон, да? (Автор фото: Paweł Stefaniak)}

В этой заметке рассматривается алгоритм MRO С3 и некоторые специфические проблемы множественного наследования. Хотя и алгоритм и проблемы не ограничиваются рамками одного языка, я акцентировал своё внимание на Питоне. В конце приведён список полезных ссылок по данной теме.

1. Введение
2. Объекты. Голова
3. Объекты. Хвост
4. Структуры процесса

Продолжаем перевод цикла статей о внутренностях Питона. Если вы хоть раз задавались вопросом «а как же оно устроено?», обязательно читайте. Автор проливает свет на многие интересные и важные аспекты устройства языка.

В предыдущих частях мы говорили об объектной системе Питона. Тема ещё не исчерпана, но давайте пойдём дальше.

Когда я размышляю о реализации Питона, я представляю себе огромный конвейер, по которому движутся коды машинных операций, которые затем попадают в гигантский завод, где повсюду возвышаются градирни и башенные краны, — и меня просто переполняет желание подойти поближе. В этой части мы поговорим о структурах состояния интерпретатора и состояния потока (./Python/pystate.c). Сейчас нам нужно заложить фундамент, чтобы потом было легче понять, как исполняется байткод. Совсем скоро мы узнаем, как устроены фреймы, пространства имён и объекты кода. Но для начала давайте поговорим о тех структурах данных, которые связывают всё воедино. Учтите, я предполагаю наличие хотя бы поверхностного понимания устройства операционных систем и знания хотя бы таких терминов, как ядро, процесс, поток и т. п.

Во многих операционных системах пользовательский код исполняется в потоках, которые живут в процессах (это верно для большинства *nix-систем и для «современных» версий Windows). Ядро ответственно за подготовку и удаление процессов и потоков, а также за определение того, какой поток на каком логическом CPU будет исполняться. Когда процесс вызывает функцию Py_Initialize, на сцену выходит другая абстракция, интерпретатор. Любой Python-код, запускаемый в процессе, привязан к интерпретатору. Об интерпретаторе можно думать как об основе всех прочих концепций, которые мы будем обсуждать. Питон поддерживает инициализацию двух (и более) интерпретаторов в одном процессе. Несмотря на то, что эта возможность редко используется на практике, я буду её учитывать. Как было сказано, код исполняется в потоке (или потоках). Не исключение и виртуальная машина Питона (VM). При этом сама VM имеет поддержку потоков, т.е. у Питона есть своя абстракция для представления потоков. Реализация этой абстракции полностью полагается на механизмы ядра. Таким образом, и ядро, и Питон имеют представление о каждом из Python-потоков. Эти потоки управляются ядром и исполняются как отдельные потоки параллельно всем прочим потокам в системе. Ну… почти параллельно.

До сих пор мы не обращали внимания на слона в нашей посудной лавке.

Продолжая серию статей про разработку с нуля для ARM, сегодня я затрону тему написания скриптов компоновщика для GNU ld. Эта тема может пригодиться не только тем, кто работает со встраиваемыми системами, но и тем, кто хочет лучше понять строение исполняемых файлов. Хотя примеры так или иначе основаны на тулчейне arm-none-eabi, суть компоновки та же и у компоновщика Visual Studio, например.

Предыдущие статьи:

• ARM-ы для самых маленьких
• ARM-ы для самых маленьких: который час?

Примеры кода из статьи: https://github.com/farcaller/arm-demos

1. Введение
2. Объекты. Голова
3. Объекты. Хвост
4. Структуры процесса

В предыдущей части мы начали изучение объектной системы Питона: поняли, что именно можно считать объектом и каким образом объекты выполняют свою работу. Продолжим рассмотрение вопроса.

Приветствую вас в третьей части нашего цикла статей о внутренностях Питона (строго рекомендую прочитать вторую часть, если вы этого ещё не сделали, иначе ничего не поймёте). В этом эпизоде мы поговорим о важном понятии, к которому всё никак не подберёмся, — об атрибутах. Если вы хоть что-нибудь писали на Питоне, то вам доводилось пользоваться ими. Атрибуты объекта — это другие, связанные с ним, объекты, доступные через оперетор . (точка), например: >>> my_object.attribute_name. Кратко опишем поведение Питона при обращении к атрибутам. Это поведение зависит от типа объекта, доступного по атрибуту (уже поняли, что это относится ко всем операциям, связанным с объектами?).

В типе можно описать специальные методы, модифицирующие доступ к атрибутам его экземпляров. Эти методы описаны здесь (как мы уже знаем, они будут связаны с необходимыми слотами типа функцией fixup_slot_dispatchers, где создаётся тип… вы же прочитали предыдущий пост, так ведь?). Эти методы могут делать всё, что угодно; описываете ли вы свой тип на C или на Python, вы можете написать такие методы, которые сохраняют и возвращают атрибуты из какого-нибудь невероятного хранилища, если вам так угодно, вы можете передавать и получать атрибуты по радио с МКС или даже хранить их в реляционной базе данных. Но в более-менее обычных условиях эти методы просто записывают атрибут в виде пары ключ-значение (имя атрибута/значение атрибута) в каком-нибудь словаре объекта, когда атрибут устанавливается, и возвращают атрибут из этого словаря, когда он запрашивается (или выбрасывается исключение AttributeError, если в словаре нет ключа, соответствующего имени запрашиваемого атрибута). Это всё так просто и прекрасно, спасибо за внимание, на этом, пожалуй, закончим.

Стоять! Друзья мои, фекальные массы ещё только начали своё стремительное приближение к вращающемуся ветрогенератору. Пропадать, так всем пропадать. Предлагаю совместно изучить, что происходит в интерпретаторе, и задать, как мы обычно делаем, несколько раздражающих вопросов.

1. Введение
2. Объекты. Голова
3. Объекты. Хвост
4. Структуры процесса

Продолжаем разбираться во внутренностях Питона. В прошлый раз мы узнали, как Питон переваривает простую программу. Сегодня начнём изучение устройства его объектной системы.

Как я и писал в предыдущем эпизоде (который, кстати, оказался успешным; спасибо всем, ваши просмотры и комментарии буквально заставляют меня двигаться дальше!) – сегодняшний пост посвящён реализации объектов в Python 3.x. Поначалу я думал, что это простая тема. Но даже когда я прочитал весь код, который нужно было прочитать перед тем, как написать пост, я с трудом могу сказать, что объектная система Питона… гхм, «простая» (и точно не могу сказать, что до конца разобрался в ней). Но я ещё больше убедился, что реализация объектов — хорошая тема для начала. В следующих постах мы увидим, насколько она важна. В то же время, я подозреваю, мало кто, даже среди ветеранов Питона, в полной мере в ней разбирается. Объекты слабо связаны со всем остальным Питоном (при написании поста я мало заглядывал в ./Python и больше изучал ./Objects и ./Include). Мне показалось проще рассматривать реализацию объектов так, будто она вообще не связана со всем остальным. Так, будто это универсальный API на языке C для создания объектных подсистем. Возможно, вам тоже будет проще мыслить таким образом: запомните, всё это всего лишь набор структур и функций для управления этими структурами.

Сегодня мы разберемся с двумя важными вопросами: как писать более эффективный код с CMSIS и как правильно рассчитывать скорость работы процессора. Начнем мы со второй части и изучим процессы, которые происходят в LPC1114 для генерации тактовой частоты.

Оригинальный pdf (на английском)
Переведённый pdf (на русском)

Введение

На данный момент самым популярным решением для клиентского тестирования является selenium. Стоит заметить, что вполне заслужено — те возможности, которые предоставляет selenium в связке с webdriver'ом, действительно охватывают почти весь спектр пользовательского взаимодействия с веб-приложениями.

Для небольших проектов замечательно подходит вариант с плагинами для браузеров, функционал которых можно расширить добавлением сторонних компонентов (например, UI-element). Но когда проект становится достаточно большим, а многие его части многократно изменяются и даже полностью перепиливаются, после каждого изменения в структуре страницы или способе подачи данных приходится заменять сразу целые блоки тестов, заглядывая чуть ли не в каждый тест. После такого selenium плагины уже перестают казаться столь удобными. И тут на помощь приходят библиотеки selenium, реализованные для многих языков ассоциируемых с веб-разработкой (документация на официальном сайте)

Предлагаю вам посмотреть на возможности клиентского тестирования (в частности django проектов), которые дает python-selenium в связке с библиотекой lettuce.

Как-то раз пришлось использовать чужое django-app, в котором было много форм, методов и всего остального. И, что само собой разумеется, автор решил не заморачиваться и не делать никакой защиты от спамеров, или от любителей понажимать F5 на тяжелой форме. Переписывать и форкать у меня желания не было, поэтому решил написать middleware, режущий кислород нехорошим людям.

Функционал

• maintenance режим, позволяет выключать view в целом, или отдельные http методы
• глобальные fallback-таймауты сайта для PATCH, POST и т.д.
• локальные таймауты для view в целом, или для отдельных http-методов

Проще показать пример конфига:

DJANGO_THROTTLING = {
    'all': 1000,
    'post': 'callable:helpers.trash.my_callback',
    'congestion': 'forum.views.congestion',

    'django.contrib.admin.options.change_view': {
        'post': False,
        'all': None,
        'uri': '/admin/forum/post/23/',
    },
}

Остальные примеры с описанием под катом.

Пару дней назад я опубликовал и потом внезапно убрал в черновики статью о плане написать про создание своей ОС для архитектуры ARM. Я сделал это, потому что получил много интересных отзывов как на Хабре, так и в G+.

Сегодня я попробую подойти к вопросу с другой стороны, я буду рассказывать о том, как программировать микроконтроллеры ARM на нарастающих по сложности примерах, пока мы не напишем свою ОС или пока мне не надоест. А может, мы перепрыгнем на ковыряние в Contiki, TinyOS, ChibiOS или FreeRTOS, кто знает, их там столько много разных и интересных (а у TinyOS еще и свой язык программирования!).

Итак, почему ARM? Возиться с 8-битными микроконтроллерами хотя и интересно, но скоро надоедает. Кроме того, средства разработки под ARM обкатаны долгим опытом и намного приятнее в работе. При этом, начать мигать светодиодами на каком-то «evaluation board» так же просто, как и на Arduino.

Доброго времени суток, хабражители. Вдохновившись статьёй ARM аccемблер, решил для интересующихся и таких же начинающих, как я, продолжить эту статью. Исходя из названия становится понятно, что перед тем, как читать эту статью, желательно прочесть вышеуказанную. Итак, «продолжим».

Мой случай будет отличаться от предыдущего следующим:

• у меня на машине ubuntu 12.04
• arm toolchain я брал от сюда(выбрать ARM Processors — Download the GNU/Linux Release). На момент написания статьи появились более свежие версии, но я использовал arm-2012.09(arm-none-linux-gnueabi toolchain)
• устанавливал так:
  $ mkdir ~/toolchains
  $ cd ~/toolchains
  $ tar -jxf ~/arm-2012.09-64-arm-none-linux-gnueabi-i686-pc-linux-gnu.tar.bz2
• добавлял для упрощения дальнейших действий наш тулчейн в PATH
  $ PATH=$HOME/toolchains/arm-2012.09/bin:$PATH
• установка qemu в ubuntu
  $ sudo apt-get install qemu
  $ sudo apt-get install qemu-system

В принципе, никаких критических изменений относительно случая в статье-«родителе» нет.

Здравствуйте уважаемое сообщество,

Выбрав фреймворк Django для разработки корпоративного сайта, я столкнулся с проблемой тестирования его работы по протоколу HTTPS при использовании встроенного веб-сервера. Несмотря на поддержку работы с безопасными соединениями в Django, поставляемый в комплекте веб-сервер не обслуживает запросы по HTTPS.

Первое, что пришло в голову, поднять полноценный веб-сервер (например, Apache) для разработки и тестирования, но что если не хочется отказываться от удобств и простоты использования встроенного веб-сервера Django?

Поиск в Интернете по запросу «django + https» выдал несколько статей датированных 2009 и 2012 годами, в которых для тестирования HTTPS предлагается использовать stunnel.

Данная статья является инструкцией полученной в результате настройки stunnel под среду разработки Django на Ubuntu 12.04.1 LTS x64.

Вот некое простое значение:


И мы знаем, как к нему можно применить функцию:


Элементарно. Так что теперь усложним задание — пусть наше значение имеет контекст. Пока что вы можете думать о контексте просто как о ящике, куда можно положить значение:


Теперь, когда вы примените функцию к этому значению, результаты вы будете получать разные — в зависимости от контекста. Это основная идея, на которой базируются функторы, аппликативные функторы, монады, стрелки и т.п. Тип данных Maybe определяет два связанных контекста:

data Maybe a = Nothing | Just a

Позже мы увидим разницу в поведении функции для Just a против Nothing. Но сначала поговорим о функторах!

Что такое хороший язык программирования? Какими качествами и характеристиками он должен обладать? Ответ дать сложно. Вот одно из возможных определений: хороший ЯП должен хорошо решать возложенные на него задачи. Ведь ЯП — лишь инструмент в руках программиста. А инструмент обязан помогать нам в работе. В конце концов, это же и есть причина его создания. Разные ЯП стараются решать разные проблемы (с переменным успехом). Цель, которая ставилась при проектировании Clojure — сделать написанные нами программы простыми. И, как следствие, ускорить их создание, тестирование. А главное, уменьшить время на их понимание, изменение и сопровождение.

Чем доступнее информация, тем больше её вокруг. Чем быстрее она распространяется, тем меньше остаётся времени на то, чтобы её проверить. Постепенно информационная среда превращается в некое подобие «белого шума». Всё труднее строить внутри себя новые информационные фильтры, чтобы отсеять лишнее: убрать в сторону лозунги, агитацию, пропаганду, а оставить только то, что на самом деле кроется за ними. А манипулировать нашими мыслями пытаются постоянно, и я говорю не о 25-ом кадре (он не работает), а о более земных вещах — приёмах пропаганды, которые так умело (а зачастую — очень топорно) используют политики, рекламщики и вообще, все, кому не лень. Об этих приёмах и пойдёт речь в статье.

Хвост виляет собакой. ("Wag the dog") — чтобы избежать большого скандала или «замять», оставить незамеченным какое-нибудь важное, но неприятное событие, часто используется простой, но хитрый и ловкий приём, который англоязычные политтехнологи называют «Wag the dog», а русскоязычные — «Хвост виляет собакой». Он заключается в том, чтобы вовремя поднять волну обсуждения вокруг вопроса второстепенной важности, на фоне которой другое, более важное событие или действие пройдёт незаметно.
Примеры таких вопросов: Отмена перехода на зимнее время, российское гражданство Депардье, поездка Путина или Саши Грей на Ладе Калине по России, полёты со стерхами и т.д.
Своё название этот приём получил в честь английского выражения tail wagging the dog, который, в свою очередь, появился из следующего народного пассажа:

— Почему собака виляет хвостом?
— Потому, что собака умнее, чем хвост. Если бы хвост был умнее, он вилял бы собакой.