Предыстория

Понадобилось мне добавить на сайт функцию поиска. Первой мыслью было — воспользоваться возможностями SQL-сервера, — но искать надо сразу по нескольким таблицам, слова и фразы, да ещё и со стеммингом. Понял, что изобретать свой велосипед будет накладно.

Решил поискать, а что же всё-таки есть из готовых решений? Оказалось, прямо скажем, не густо: django-haystack и django-sphinx. Ранее достоинства и недостатки обоих уже перечисляли, поэтому не буду повторяться.

Потратив какое-то время на чтение блогов и форумов, решил всё-таки попробовать django-sphinx, т. к. в django-haystack, насколько мне известно, с поддержкой Sphinx до сих пор не очень.

Автор же django-sphinx давно забросил свой проект, но есть множество форков, и, говорят, что пользоваться им вполне возможно. Я выбрал тот, что был, хм, посвежее и попытался подключить его к своему проекту.

IOPS (количество операций ввода/вывода – от англ. Input/Output Operations Per Second) – один из ключевых параметров при измерении производительности систем хранения данных, жестких дисков (НЖМД), твердотельных диски (SSD) и сетевых хранилища данных (SAN).

По сути, IOPS это количество блоков, которое успевает считаться или записаться на носитель. Чем больше размер блока, тем меньше кусков, из которых состоит файл, и тем меньше будет IOPS, так как на чтение куска большего размера будет затрачиваться больше времени.

Значит, для определения IOPS надо знать скорость и размер блока при операции чтения / записи. Параметр IOPS равен скорости, деленной на размер блока при выполнении операции.

В процессе перехода с SVN на Git мы столкнулись с необходимостью переписывания наших внутренних инструментов, связанных с развёртыванием кода, которые ориентировались на существование линейной истории правок (и разработку в trunk). На Хабре уже публиковались возможные решения этой проблемы через Git-SVN, но мы пошли другим путём. Нам нужна поддержка таких возможностей Git, как branching и merge, поэтому мы решили разобраться в основах, как же работает Git и каким способом должна осуществляться интеграция с ним.

DivShot — отличный новый инструмент для работы с Twitter Bootstrap. С помощью него создавать прототипы интерфейсов с использованием популярного CSS-фреймворка стало до безобразия просто.

При большом количестве серверов и виртуальных машин и еще большем количестве кода в постоянном деплое, неизбежно возникают проблемы администрирования всего этого огромного хозяйства. Существует множество инструментов, позволяющих организовать continuous integration. В нашем списке точно уже есть GIT, Jenkins, Chef, Proxmox, Graylog2. Сегодня мы расскажем еще об одном удобном инструменте для автоматизации рутинных задач с помощью сценариев — rundeck. Эта статья — не подробный мануал с примерами конфигов, а скорее размышления на тему.

Rebase — один из двух способов объединить изменения, сделанные в одной ветке, с другой веткой. Начинающие и даже опытные пользователи git иногда испытывают нежелание пользоваться ей, так как не видят смысла осваивать еще один способ объединять изменения, когда уже и так прекрасно владеют операцией merge. В этой статье я бы хотел подробно разобрать теорию и практику использования rebase.

Теория

Итак, освежим теоретические знания о том, что же такое rebase. Для начала вкратце — у вас есть две ветки — master и feature, обе локальные, feature была создана от master в состоянии A и содержит в себе коммиты C, D и E. В ветку master после отделения от нее ветки feature был сделан 1 коммит B.

При управлении конфигурацией при помощи Chef, особенно в самом начале использования, возникает необходимость на свеже-введённой в работу системе установить необходимые наборы пакетов. Например, если привычка диктует что на системе должен быть htop и mc. Добавим сложности, нам надо что бы пакеты были из конкретного репозитария. Как можно решить такую задачу средствами Chef?

Эта статья не для матёрых укротителей Python’а, для которых распутать этот клубок змей — детская забава, а скорее поверхностный обзор многопоточных возможностей для недавно подсевших на питон.

К сожалению по теме многопоточности в Python не так уж много материала на русском языке, а питонеры, которые ничего не слышали, например, про GIL, мне стали попадаться с завидной регулярностью. В этой статье я постараюсь описать самые основные возможности многопоточного питона, расскажу что же такое GIL и как с ним (или без него) жить и многое другое.

Часть 1.
Часть 2.

Введение.

В этой статье речь пойдет о тонкостях реализации wsgi приложения. Мы не будем рассматривать написание сервера приложений с нуля, поскольку есть масса микрофреймворков которые это уже делают, не говоря о крупных. Для этих целей был выбран bottle. В основном за его минималистичность. Также мы поговорим о роутах, статике, и сессиях которыми заведовать будет beaker.

В рамках одного проекта столкнулся необходимостью работать с нейронными сетями, рассмотрел несколько вариантов, больше всего понравилась PyBrain. Надеюсь её описание будет многим интересно почитать.

PyBrain — одна из лучших Python библиотек для изучения и реализации большого количества разнообразных алгоритмов связанных с нейронными сетями. Являет собой удачный пример совмещения компактного синтаксиса Python с хорошей реализацией большого набора различных алгоритмов из области машинного интеллекта.

Предназначен для:

• Исследователей — предоставляет единообразную среду для реализации различных алгоритмов, избавляя от потребности в использовании десятков различных библиотек. Позволяет сосредоточится на самом алгоритме а не особенностях его реализации.
• Студентов — с использованием PyBrain удобно реализовать домашнее задание, курсовой проект или вычисления в дипломной работе. Гибкость архитектуры позволяет удобно реализовывать разнообразные сложные методы, структуры и топологии.
• Лекторов — обучение методам Machine Learning было одной из основных целей при создании библиотеки. Авторы будут рады, если результаты их труда помогут в подготовке грамотных студентов и специалистов.
• Разработчиков — проект Open Source, поэтому новым разработчикам всегда рады.

Некоторое время назад я опубликовал очень многословное сочинение, где пытался объяснить, почему Git серьёзно поломан, и почему всем следует вместо этого пользоваться Mercurial, до тех пор, пока разработчки Git его не починят. Ну ладно, я был не настолько груб, но близок к этому.

Народ на Reddit жаловался, что мой технический язык слишком путанный, особенно потому что я придумывал новую терминологию в попытках доказательства своих положений. Они потребовали графы, с узлами, рёбрами, кружочками, стрелочками и всем прочим. Тогда я промучал графический редактор несколько часов и получил два графа, приведённые ниже, которыми я надеюсь обрисовать проблему.

Ниже я нарисовал упрощёный граф истории репозитория Git с тремя созданными ветками: «master», «release» и «topic». До того, как энтузиасты Git начнут ругаться, что я исхитрился показать нереально плохой случай запутанности истории, позвольте мне заверить вас, что это на самом деле ещё упрощённый пример. У меня есть доступ к реальному репозиторию Git, где создано шесть рабочих веток релизов, около сорока рабочих тематических веток и несколько сотен ранее существовавших веток, которые уже удалены с центрального сервера.

Вдохновлённый недавним постом про текучие интерфейсы на PHP, я сразу задумался как можно реализовать подобное на питоне проще и красивее (на питоне всегда всё проще и красивее). Предлагаю несколько способов в порядке поступления мыслей.

Продолжаем публикацию наиболее интересных глав из книги Magnus Lie Hetland «Python Algorithms». Предыдущая статья расположена по адресу habrahabr.ru/blogs/algorithm/111858. Сегодня же речь пойдет об эффективной работе с графами и деревьями и особенностях их реализации в Python. Базовая терминология теории графов уже обсуждалась (например здесь: habrahabr.ru/blogs/algorithm/65367), так что я не включил часть главы о терминах в эту статью.

Реализация графов и деревьев

Многие задачи, например, задача обхода точек по кратчайшему маршруту, могут быть решены с помощью одного из мощнейших инструментов — с помощью графов. Часто, если вы можете определить, что решаете задачу на графы, вы по-крайней мере на полпути к решению. А если ваши данные можно каким-либо образом представить как деревья, у вас есть все шансы построить действительно эффективное решение.

Для начала — что такое WiX? Технология WiX (Windows Installer XML) представляет собой набор инструментов и спецификаций упрощающих процесс создания дистрибутивов на базе MSI (Microsoft Installer). Если объяснять проще то это обертка вокруг MSI с человеческим лицом.

На мой взгляд изучать проще всего на простых примерах. В данной статье я приведу пример простейшего инсталлятора.

Как разрабатывать большое ПО? Ни для кого не секрет, что потребность в разработке больших и сложных программных продуктов была всегда и также всегда была независимой от уровня технологий, существующих на тот или иной момент времени. Но исследуя и анализируя существующие подходы к девелопменту, я так и не смог ответить на самые простые вопросы, связанные с «правильной» разработкой качественных программ. Одним из простейших вопросов, который я перед собой ставил, был вопрос о том, как назначать номера версий выпускаемому программному продукту.

Наши пользователи следят за спецпредложениями авиакомпаний и дешевыми перелетами, каждому интересно своё направление, пунктов вылета и прилета — тысячи, пользователи хотят одновременно следить за несколькоми городами, странами или регионами. Появилась задача — как предоставить удобный механизм подписки? Без долгого тыканья в мульти селект, без кнопок «Добавить пункт вылета». Ответ выглядит так —

Решением стал контрол из Фейсбука и Контакта — пользователи знакомы с ним, а значит не нужно объяснять как он работает. Осталось скрестить его с django.

Одной из тем в программировании, к которым интерес периодически то появляется, то пропадает, является вопрос метрик кода программного обеспечения. В крупных программных средах время от времени появляются механизмы подсчета различных метрик. Волнообразный интерес к теме так выглядит потому, что до сих пор в метриках не придумано главного — что с ними делать. То есть даже если какой-то инструмент позволяет хорошо подсчитать некоторые метрики, то что с этим делать дальше зачастую непонятно. Конечно, метрики — это и контроль качества кода (не пишем большие и сложные функции), и «производительность» (в кавычках) программистов, и скорость развития проекта. Эта статья — обзор наиболее известных метрик кода программного обеспечения.

...Skype — это дьявольски хитрая программа, написанная бесспорно талантливыми людьми..._{Крис Касперски}

Доброго времени суток!

Skype сейчас я встречаю чаще на компьютерах чем другие IM клиенты, мне он практически заменил icq, вся рабочая переписка ведется в skype, но речь пойдет не о том, что лучше или популярней. Часто бывает так, что участвуешь сразу в нескольких чатах где количество участников превышает 10, что собственно и приводит к тому, что на рабочем столе и в трее постоянно обновляется количество новых сообщений, а также уведомления в виде всплывающих сообщений, а теперь представьте что у вас 3 окна чата с друзьями, 1 с вашим боссом, другой с девушкой — все это в сумме начинает запутывать, отвлекать и порой раздражать. Хотелось бы расставить приоритеты…

Раньше я чаще всего настраивал «политику» уведомлений только через глобальные настройки программы
Случилось так, что я узнал, что в каждом окне чата skype возможно использование команд, например /alertsoff отключит уведомления для конкретного окна чата, соответственно /alertson включит их обратно.
Поискав немного я наткнулся на некое how-to, оказывается у skype чата довольно много текстовых команд, подобие IRC команд. Далее я постарался попробовать все возможные из них на двух имеющихся у меня платформах, как оказалось не все и не везде работает… Прошу под кат.