Итак, я знаю что ты любишь Todo списки, то есть, что тебе очень нравится писать Todo списки, поэтому мне хочется, чтобы ты создал один из них, используя новый, восхитительный и питательный («nutritious» прим. пер.) Flux фреймворк, Redux! Я желаю тебе только лучшего.

В этой статье ты научишься как сконструировать свое собственное Redux приложение, не ограничиваясь, но так же включая.

• Цельнозерновой рендеринг на сервере
• Расширенный роутинг, богатый Omega-3
• Маслянистая асинхронная загрузка данных
• Гладкое функциональное послевкусие

Если это похоже на то, чего ты хочешь в этой жизни, вперед под кат, если нет, то не заморачивайся.

Я никогда не смогу ходить! Потому что я ползаю.
—Цитаты великих

    Меня всегда учили прежде всего здороваться, так что — здравствуйте. Сегодня я расскажу про творческие (и не очень) муки, страдания и боль, которые я испытывал на протяжении определенного периода своей жизни, который я обозначу как ПРОЕКТ. Сначала он был на JavaScript (node.js), а теперь он на Scala (Play). Сразу скажу, что я — один из самых субъективных негодяев в обозримой Вселенной, поэтому некоторые обороты, высказывания и иже с ними могут быть восприняты уважаемыми читателями весьма неоднозначно. Короче, я предупредил. И у меня еще одна небольшая просьба — если уж взялись прочитать статью, то не кидайтесь сразу строчить разоблачающие комментарии. Дочитайте. Я не Пастернак, правду говорю. И вообще, почти все спорные моменты так или иначе освещаю, объясняю.

Перевод статьи Vincent Driessen: A successful Git branching model

В этой статье я представляю модель разработки, которую использую для всех моих проектов (как рабочих, так и частных) уже в течение года, и которая показала себя с хорошей стороны. Я давно собирался написать о ней, но до сих пор не находил свободного времени. Не буду рассказывать обо всех деталях проекта, коснусь лишь стратегии ветвления и управления релизами.



В качестве инструмента управления версиями всего исходного кода она использует Git.

В серии статей мы рассказываем о новых подходах в Искусственном Интеллекте, моделировании личности и обработке BIG Data, которые недоступны для большинства специалистов по ИИ и общественности. Ценность этой информации в том, что она вся проверена на практике и большинство теоретических наработок реализованы в прикладных проектах.



Все вы без исключения пользуетесь современными поисковыми системами, которые хорошо справляются с поиском ссылок по ключевым словам. Но можно ли считать эти технологии поиском информации, умеют ли они отвечать на ваши вопросы в разных контекстах, могут ли они размышлять, воображать на основе сотен, тысяч источников на разных языках?

Крупные поисковые компании обладают почти неограниченными ресурсами – у них есть деньги, на них работают самые профессиональные сотрудники, тысячи и даже миллионы серверов обслуживают поисковые запросы.
Так почему же до сих пор вы получаете в качестве ответа ссылки, а не ответ на свой вопрос?

В этой статье мы поговорим о технологиях и алгоритмах, которые изменят ваше представление о поиске и хранении информации.

Привет, Хабр!

В феврале мы публиковали перевод крутой статьи "Почему научиться программировать так чертовски тяжело?", которую теперь показываем новичкам. Да, научиться программировать – это целая история, длинная, с кучей разных этапов, с эмоциональными взлетами и падениями. Мы все через это проходили (или еще проходим – так держать!).

К сожалению, нет такого момента, когда можно встать и заявить, что «я закончил обучение и теперь я программист!». Учиться придется всю жизнь, и всю жизнь вы будете встречать неведомые проблемы, сталкиваться с совершенно непонятными ситуациями и спрашивать «какого хрена?!» даже будучи профессиональным программистом с многолетним стажем.

Сегодня мы публикуем перевод заметки «Почему программировать так тяжело?». Тем, кто еще изучает основы программирования и разработки будет полезно узнать, что их ждет в будущем. А опытным разработчикам будет просто приятно взглянуть на реальность и покивать головой.



Много лет назад я думал, что программировать легко, но прошли годы, и я понял, что это не так. Всё из-за неверного восприятия того, что я считал программированием и того, какую работу выполняет программист.

Вначале я думал, что программировать – это только указывать компьютеру, что делать, эта часть процесса относительно лёгкая. После двадцати с лишним лет опыта, я действительно пришёл к выводу, что эта часть программирования достаточно лёгкая.

Что такое XSS и как от него защитится все уже давно знают, поэтому буду краток. XSS это возможность злоумышленника определенным образом (ссылку на возможные варианты смотрите в конце статьи) интегрировать в страницу сайта-жертвы скрипт, который будет выполнен при ее посещении.

Интересно, что в большинстве случаев, где описывается данная уязвимость, нас пугают следующим кодом:

http://www.site.com/page.php?var=<script>alert('xss');</script>

Как-то не очень страшно :) Чем же действительно может быть опасной данная уязвимость?

Буквально несколько часов назад на HTML5 Rocks появилась замечательная статья о текущем положении дел, касающихся загрузки скриптов на странице. Представляю вашему вниманию ее перевод. Поправки можете присылать в личные сообщения.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы покажутся чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он будет полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Введение

Многие современные программисты, пишущие классные и широко распространённые программы, имеют крайне смутное представление о теоретической информатике. Это не мешает им оставаться прекрасными творческими специалистами, и мы благодарны за то, что они создают.

Тем не менее, знание теории тоже имеет свои преимущества и может оказаться весьма полезным. В этой статье, предназначенной для программистов, которые являются хорошими практиками, но имеют слабое представление о теории, я представлю один из наиболее прагматичных программистских инструментов: нотацию «большое О» и анализ сложности алгоритмов. Как человек, который работал как в области академической науки, так и над созданием коммерческого ПО, я считаю эти инструменты по-настоящему полезными на практике. Надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете применить их к собственному коду, чтобы сделать его ещё лучше. Также этот пост принесёт с собой понимание таких общих терминов, используемых теоретиками информатики, как «большое О», «асимптотическое поведение», «анализ наиболее неблагоприятного случая» и т.п.

Эта статья рассказывает о времени выполнения и о расходе памяти большинства алгоритмов используемых в информатике. В прошлом, когда я готовился к прохождению собеседования я потратил много времени исследуя интернет для поиска информации о лучшем, среднем и худшем случае работы алгоритмов поиска и сортировки, чтобы заданный вопрос на собеседовании не поставил меня в тупик. За последние несколько лет я проходил интервью в нескольких стартапах из Силиконовой долины, а также в некоторых крупных компаниях таких как Yahoo, eBay, LinkedIn и Google и каждый раз, когда я готовился к интервью, я подумал: «Почему никто не создал хорошую шпаргалку по асимптотической сложности алгоритмов? ». Чтобы сохранить ваше время я создал такую шпаргалку. Наслаждайтесь!

Перевод pdf файла с сайта http://www.mcdonaldland.info/ с описанием 23-х шаблонов проектирования GOF. Каждый пункт содержит [очень] короткое описание паттерна и UML-диаграмму. Сама шпаргалка доступна в pdf, в виде двух png файлов (как в оригинале), и в виде 23-х отдельных частей изображений. Для самых нетерпеливых — все файлы в конце статьи.

Под катом — много картинок.

Когда вы начинаете карьеру где бы то ни было, вы, вероятно, надеетесь на многое, но не знаете, чего ожидать. Стоит ли не высовываться и делать, что сказано или нацелиться только на амбициозные проекты? Вот чему я научился за время работы как разработчик ПО.



Позвольте мне высказать несколько предположений, основанных на моих опыте и наблюдениях. Этот список не полный — потому что не может им быть. Ваш опыт будет уникальным.

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/

В первой половине этого пособия мы раскрыли лишь малую часть возможностей регулярных выражений. Во второй, большей, половине мы рассмотрим некоторые новые метасимволы, то, как использовать группы для получения частей совпавшего текста, разбивать строки, находить и замещать части текста. В конце немного поговорим о распространенных ошибках.

Я хочу предложить вам поломать голову вечерок-другой над интересными задачками, на регулярные выражения, которые Callum Macrae выкладывает на своем сайте на GitHub каждый Вторник.

Каждый вопрос представлен в виде набора тестов. Задача — написать такой регулярное выражение, чтобы все тесты стали зелеными.
Некоторые из задач сами по себе довольно простые, а самая интересная часть — в том, чтобы написать наиболее короткое возможное регулярное выражение.

Тесты используют JavaScript Regex движок вашего браузера, который обладает всеми основными возможностями PCRE.  Подробнее можно посмотреть тут (англ.) , в колонке ECMA в таблице.

Я собрал в этой статье русские версии задач и материалов, которые могут помочь в их решении. Было бы интересно увидеть самые интересные решения в комментах.

UPD: В регулярных выражениях ECMAScript нету ретроспективных проверок.

Вездесущий… это определённо то слово, которым можно описать язык PHP по отношению к вебу. Он действительно вездесущ. В настоящее время, среди всех серверных языков программирования, PHP используется наиболее широко. На нём написаны более 80% сайтов, при этом следующий по популярности ASP.NET со своими 17% остаётся далеко позади.



Почему? Что позволило PHP стать настолько популярным и широко используемым? На этот вопрос нет однозначного ответа, но простота использования языка, безусловно, существенный фактор, поспособствовавший его успеху. Новички в PHP могут быстро выйти на достаточный уровень и разместить динамический контент на своих веб-сайтах с минимум познаний в программировании.

Именно в этом и заключается основная проблема поиска высококвалифицированных PHP-разработчиков. Относительно низкий порог вхождения и 20 лет развития языка привели к тому, что PHP-программисты стали такими же вездесущими, как и сам PHP. Многие из них могут на законных основания утверждать, что «знают» язык. Однако разработчики, которые действительно являются экспертами по PHP, способны создавать куда более функциональное, надёжное, масштабируемое и простое в сопровождении программное обеспечение.

Как же отличить тех, кто обладает реальной компетентностью в PHP (не говоря уже о тех, кто входит в 1% наиболее опытных кандидатов) от тех, у кого только поверхностные знания?

Вместо вступления

После открытия публичного доступа к Q&A разделу Хабрахабра появилось множество вопросов по теме «Как стать программистом?». Бесспорно, прекрасно то, что так много людей хотят избрать для себя эту интересную профессию. Многих интересует конкретное направление (web, game development) или язык (PHP, Java, C#, JavaScript, Ruby). Выработать универсальную инструкцию достаточно сложно, если не сказать невозможно. Поделиться с вами своими мыслями по этому вопросу я бы и хотел сегодня.

Серия статей «Основы Python»

I, Начало
II, Строки
III, Списки, кортежи, файлы
IV, Генераторы списков
V, Определение функций, основы
VI, Расширенное определение функций

Об основах языка Python в сжатой форме

Продвинутый уровень

Сила и красота декораторов Короткий экскурс в метапрограммирование.
Итерируем все и вся Специфика циклов в Питоне.
Как я учился работать с XML
Консервация объектов в Python Использование модуля Pickle.
Memoization в Python Оптимизация работы программ.
Простейшее рисование с помощью PIL
Regexp и Python: извлечение токенов из текста
Как писать маленькие приложения на python с графическим интерфейсом (библиотека Qt).

http://netsago.org/ru/docs/1/12/
Одеваем скрипты Python с помощью EasyGui (добавляем простой диалоговый интерфейс)

http://djbook.ru/
Учебник по Django (Python-фреймворк для веб-приложений)

Вопрос «Где?» возникает сразу же после вопроса «Что?» эта закономерность верна и в вебразработке. Многие сайты запрашивают информацию у пользователя, предлагая ему ввести свой адрес, т. е. страну, регион, город, улицу, дом почтовый индекс. Но как потом обрабатывать эти данные, если они были указаны в свободной форме? В своих первых проектах мы использовали свой «велосипед», но по мере роста и развития это «чудо» превратилось в «чудовище», которое поставило крест на эффективной обработке гео-информации о наших пользователях. Мне была поставлена задача прибить этого монстра, заменив его стандартизованной гео-базой и простым интерфейсом для работы с ней. Гугление на эту тему не дали готового решения, поэтому пришлось отбросить простой вариант и сделать свой гео-модуль.

Когда я вижу друзей, которые вкалывают в два раза больше, а зарабатывают в четыре раза меньше, каждый раз начинается разговор:
— А ты бы не хотел поработать программистом? Ты же реально умный. Может ты просто не на своем месте?

В результате я переучиваю своих друзей и знакомых на программистов. Весь процесс занимает от двух до трех месяцев. 25 уроков по 4 часа. Потом все смогли устроиться программистами.
Эта статья не о том, как надо учить, скорее просто описание процесса, который работает.

В ответ на посты о кнопках для шаринга в социальных сетях с громоздким исходным кодом, и сложной детальной кастомизацией, хочу показать хабрасообществу решение которое однажды написал неизвестный, но однозначно добрый программист. Автор сего чуда не я, но использую это решение уже больше года в проектах с которыми работаю.