Да, инструменты для создания CSS спрайтов существуют. Я даже сделал один такой сервис. Но они время от времени ломаются (как сейчас, мой). Но и командная многого стоит, и imagemagick. Давайте посмотрим, как мы можем создавать CSS спрайты только из командной строки.

Создание картинки

Начнем с того, что у нас есть список отдельных файлов:

$ ls

1.png  2.gif  dot.png  phoney.gif  tw.gif

• — 1.png
• — 2.gif
• — dot.png
• — phoney.gif
• — tw.gif

Сделаем из них спрайт:

$ convert *png *gif -append result/result-sprite.png

Да, это все. Смотрим результат.

Недавно зарелизил Leaf, это небольшая библиотека для парсинга HTML на Python.
Она уже довольно долгое время покрывает все мои нужды в парсинге, но еще есть идеи для развития.
Эта библиотека по сути обертка над lxml, которая делает работу с ней гораздо приятней.

Одним из самых сложных для понимания и осознания элементов языка является декоратор, хотя по сути это очень простая вещь, доступная для понимания даже начинающему программисту. Новых Эверестов я не открываю, а лишь предлагаю краткий обзор возможностей и несколько типичных примеров использования. Этакий короткий экскурс в метапрограммирование на питоне.

Upd 1: изменил несколько категоричное утверждение о несходстве паттерна Декоратор и одноимённой языковой конструкции на более мягкое.

Несколько заметок об объектной системе python'a. Рассчитаны на тех, кто уже умеет программировать на python. Речь идет только о новых классах (new-style classes) в python 2.3 и выше. В этой статье рассказывается, что такое объекты и как происходит поиск атрибутов.

Довольно часто на форумах, и других it ресурсах, проскакивает фраза что vlan (стандарт 802.1q) не относится к безопасности, как таковой. Я в принципе с этим суждением согласен, это как динамический nat, который косвенно, но обеспечивает защиту хостов который находятся в серой сети. Да эти 2 темы как vlan так и nat рождают холивар. Но вот есть одна технология которая в большей степени относит vlan к безопасности, о ней мы и поговорим далее.

Кому интересно приглашаю под кат.

Обзор практически всех *top утилит под linux (atop, iotop, htop, foobartop и т.д.).

top

Все мы знаем top — самую простую и самую распространённую утилиту из этого списка. Показывает примерно то же, что утилита vmstat, плюс рейтинг процессов по потреблению памяти или процессора. Совсем ничего не знает про загрузку сети или дисков. Позволяет минимальный набор операций с процессом: renice, kill (в смысле отправки сигнала, убийство — частный случай). По имени top суффикс "-top" получили и все остальные подобные утилиты в этом обзоре.

atop

Atop имеет два режима работы — сбор статистики и наблюдение за системой в реальном времени. В режиме сбора статистики atop запускается как демон и раз в N времени (обычно 10 мин) скидывает состояние в двоичный журнал. Потом по этому журналу atop'ом же (ключ -r и имя лог-файла) можно бегать вперёд-назад кнопками T и t, наблюдая показания atop'а с усреднением за 10 минут в любой интересный момент времени.

В отличие от top отлично знает про существование блочных устройств и сетевых интерфейса, способен показывать их загрузку в процентах (на 10G, правда, процентов не получается, но хотя бы показывается количество мегабит).

Незаменимое средство для поиска источников лагов на сервере, так как сохраняет не только статистику загрузки системы, но и показатели каждого процесса — то есть «долистав» до нужного момента времени можно увидеть, кто этот счастливый момент с LA > 30 создал. И что именно было причиной — IO программ, своп (нехватка памяти), процесор или что-то ещё. Помимо большего количества информации ещё способен двумя цветами подсказывать, какие параметры выходят за разумные пределы.

Несколько раз замечал жалобы новых пользователей linux на отзывчивость игр. Говорят, что после продолжительной игры в windows, в линуксе сразу заметны странные задержки системы. В пример ставится задержка между кликом по кнопке выстрела и самим выстрелом, например, это выразительно проявляется с railgun в quakelive. Конечно, время средней реакции игрока на событие (200-220мс) существенно больше выигрыша от какого-либо тюнинга системы, но если можно обратить пару десятков миллисекунд в свою пользу, то почему бы не сделать это? В общем, и сами пользователи windows, увлекшись, ищут способы тюнинговать систему для более приятной игры. Немалую роль играет и сугубо игровой тюнинг переменных, но об этом достаточно информации на специализированных форумах, и в очередной раз обсуждать это не стоит.

Однажды возникла идея запустить русско-язычную версию популярного американского сайта. После недолгих размышлений было решено реализовать полностью интерактивную схему вида examplesite.com — > examplesite-ru.com и заставить машину делать как можно больше работы.

Некоторое изучение и эксперименты с различными прокси-серверами привели к интересному продукту — Apache Traffic Server, о котором я и хочу рассказать.

Под катом — описание восьми сервисов, которые могут заметно облегчить жизнь веб-разработчика, верстальщика или дизайнера.

Python(x, y) — набор библиотек и программного обеспечения для численных расчетов, анализа и визуализации данных на основе Python. IDE представлены IDLE, Eclipse и Spyder, основой GUI избран Qt. Я расскажу вкратце о модулях, относящихся к самому Python, приведу несколько примеров их работы. Во время установки можно выбрать только то, что нужно, поэтому стоит разобраться что к этому нужному отнести. Кроме того, рассказ о модулях может пригодиться и сам по себе, поскольку их можно установить и по отдельности. Порядок следования модулей повторяет порядок оригинальной страницы и список чекбоксов установки.

Вдохновившись статьей о поиске следов взлома, решил написать статью о предупреждении взлома и базовых шагах для сведения возможности взлома сервера к минимуму.
Все шаги крайне важны, и невозможно выделить самый-самый важный, либо второстепенный.
Данная статья не является пошаговой инструкцией, а лишь списком рекомендуемых шагов.

Привет %habrauser%! Это мой первый хабротопик. В котором я расскажу как можно сделать ICQ бот на pythone. Бот у нас будет сидеть в сети и отправлять, по запросу пользователя, список последних статей хабра.
Для реализации бота мы будем использовать библиотеку Twisted. Конечно же есть уже специализированные библиотеки для работы с ICQ на python. Такие как py-icq или nanoicq. Но так как с Twisted я был уже знаком, то выбор пал именно на него.

Написание makefile иногда становится головной болью. Однако, если разобраться, все становится на свои места, и написать мощнейший makefile длиной в 40 строк для сколь угодно большого проекта получается быстро и элегантно.

Внимание! Предполагаются базовые знания утилиты GNU make.

Облака

Облачные вычисления стали популярными среди широких масс примерно полтора-два года назад, и огромную роль в этом сыграл сервис Amazon EC2. Постепенно активность обсуждений этой технологии только возрастала, появлялись сторонники и противники, считающие что это всего лишь очередное модное веяние и ничего больше; некоторые же стали экспериментировать и применять облачные вычисления для решения свох задач.

Довольно долго у EC2 было не много альтернатив, поэтому мало кто задумывался о проблемах миграции с одного клауд провайдера на другой. Однако, в последний год стало появляться все больше и больше компаний, предоставляющих клауд-сервисы адекватного качества по приемлемой цене.

На данный момент EC2, пожалуй, до сих пор остается лидером, однако появилось еще несколько крупных игроков — думаю, такие имена как Rackspace и GoGrid на слуху у всех, кто хотя бы поверхностно интересуется темой. Помимо них на рынке сейчас активны еще не меньше десятка компаний, предлагающих подобные услуги.

Подобное разнообразие уже заставляет внимательнее относиться к вопросу выбора провайдера и задумываться о возможном плане миграции.

Всех с наступившими!



Так как я люблю все упорядочивать и каталогизировать, давно вертелась мысль завернуть избранные топики с хабра в PDF и отсортировать по датам.
Собственно выделилось немного свободного времени в праздники, решил задуманное осуществить и поделиться с хабром

UPD:
— Исправлена ошибка «too large on page» (подробнее на github) Спасибо Bifidokk и StreetAngel
— Авторы топиков сделаны ссылкой
— Добавлена возможность сохранять избранное только из указанных блогов

Вторая часть статьи об управлении трафиком в Linux. В статье приведены примеры приоретизации трафика (QoS) и рассказано об использовании hash таблиц при фильтрации трафика (fast hash tables), использование которых позволяет существенно увеличить производительность.

Под катом описано как шейпировать трафик в Linux и что для этого нужно знать.

Речь в статье пойдет о роутинге сетевых пакетов в Linux. А конкретно – о типе роутинга под названием policy-routing (роутинг на основании политик). Этот тип роутинга позволяет маршрутизировать пакеты на основании ряда достаточно гибких правил, в отличие от классического механизма маршрутизации destination-routing (роутинг на основании адреса назначения). Policy-routing применяется в случае наличия нескольких сетевых интерфейсов и необходимости отправлять определенные пакеты на определенный интерфейс, причем пакеты определяются не по адресу назначения или не только по адресу назначения. Например, policy-routing может использоваться для: балансировки трафика между несколькими внешними каналами (аплинками), обеспечения доступа к серверу в случае нескольких аплинков, при необходимости отправлять пакеты с разных внутренних адресов через разные внешние интерфейсы, даже для отправки пакетов на разные TCP-порты через разные интерфейсы и т.д.
Для управления сетевыми интерфейсами, маршрутизацией и шейпированием в Linux служит пакет утилит iproute2.

iptables — интерфейс к файрволу Linux (netfilter). При большом количестве правил iptables нагрузка может быть достаточно высокой и создавать проблемы. В этой заметке я постараюсь описать, что влияет на производительность iptables и как ее повысить.

Перед тем, как перейти собственно к возможностям Stackless и Concurrence, рассмотрим самый простой способ написать сетевое приложение, обрабатывающее несколько одновременных соединений:

socket()
bind()
listen()
accept()
fork() ->
    read()
    write()
    ...
    close()

Под каждое новое входящее соединение процесс создаёт свою копию через fork(). Это чрезвычайно накладный способ, у которого, к тому же, есть сложности с синхронизацией между процессами. В простом случае они решаются через создание каналов (pipes) между родительским и дочерним процессами и сериализацию данных. В более сложных потребуются примитивы межпроцессной синхронизации. Вспомним ещё про затраты на создание, разрушение и переключение процессов. Это очень ресурсоёмкие операции — как по памяти, так и по вычислительной мощности. Поэтому обработать много одновременных соединений будет весьма сложно.