Решил обобщить и систематизировать накопленный опыт в создании умного дома. Началось все с управления розетками (светом) на даче – если уехал и забыл выключить свет, можно через интернет выключить и спать спокойно. Потом появилось ограничение по мощности и желание автоматически реагировать на превышение мощности отключением маловажных потребителей типа чайника. Ну а дальше уже сложно остановиться. Климат, автономное электроснабжение, комфортный свет и все это - не вкладывая много денег, хотя если все посчитать..
Опыт был и положительный и отрицательный. Говорят, хорошо учиться на чужих ошибках, так что сохраняю описание моих изысканий для других.
Сегодня платформа Ethereum стала одним из самых узнаваемых брендов блокчейн сферы, вплотную приблизившись по популярности (и капитализации) к Bitcoin. Но из-за отсутствия "полноценного" рускоязычного гайда, отечественные разработчики все еще не очень понимают, что это за зверь и как с ним работать. Поэтому в данной статье я попытался максимально подробно охватить все аспекты разработки умных контрактов под Ethereum.
Я расскажу про инструменты разработки, сам ЯП, процесс добавления UI и еще много интересного. В конечном итоге мы получим обычный сайт-визитку, но "под капотом" он будет работать на умных контрактах Ethereum. Кого заинтересовало — прошу под кат.
Чего уж скрывать, мне нравятся объекты, и не нравятся ассоциативные массивы. И когда выбираю из базы некий набор данных, хочется получать набор объектов а не массив массивов. Причем не просто набор объектов, а нужный мне набор и именно так как я этого хочу. Раньше происходила выборка из базы в 3 этапа:
1. получить массив данных из бд
2. пройтись по результату
3. на каждой итерации создать объект и сунуть в другой массив
Ну и собственно вернуть данные наружу. Это не то чтобы напрягало сильно, но чувствовал что должен быть способ проще и удобней. И я его нашел — Коллекции.
В большинстве рельсовых проектов основная концентрация кода приходится на модели. Все наверняка читали про Slim controllers & fat models и стараются впихать в модели как можно больше, а в контроллеры как можно меньше. Что ж, это похвально, однако в стремлении утолстить модели многие часто забывают про принцип DRY — don't (fucking) repeat yourself.
Я тут постараюсь вкратце расписать, как в районе моделей и рыбку съесть, и про DRY не забыть.
Какой главный инструмент работы айтишника? Компьютер? Я думаю иначе. Прежде всего мы работаем головой. А как работает мозг? Почему-то об этом нам не рассказывают в школе, университете и на работе, или рассказывают очень мало. Чтобы работать эффективно, нужно не только уметь прекрасно пользоваться необходимым программным обеспечением, но и знать, как настроить свой мозг на работу.
Специально для Хабра (для людей с техническим складом ума) я подготовил краткую версию статьи о мозге, в которой описано, что полезно для мозга, а что нет. Добро пожаловать под кат.
