Здравствуйте всем!

Решил поделиться методом обучения сего мощного, но в одно и тоже время лёгкого языка программирования. Он действительно лёгкий. Вам не надо будет запоминать и вводить лишних символов, которые Вы можете встретить в Си-подобных языках.

Удобочитаемый синтаксис, прост в обучении, высокоуровневый язык, Объектно-Ориентированый язык программирования (ООП), мощный, интерактивный режим, масса библиотек. Множество иных плюсов… И это всё в одном языке.
Для начала окунёмся в возможности и узнаем, что же умеет Python?

Пусть мы хотим вычислить десятимиллионное число Фибоначчи программой на Python. Функция, использующая тривиальный алгоритм, на моём компьютере будет производить вычисления более 25 минут. Но если применить к функции специальный оптимизирующий декоратор, функция вычислит ответ всего за 18 секунд (в 85 раз быстрее):


Дело в том, что перед выполнением программы интерпретатор Python компилирует все её части в специальный байт-код. Используя метод, описанный хабрапользователем SkidanovAlex, данный декоратор анализирует получившийся байт-код функции и пытается оптимизировать применяющийся там алгоритм. Далее вы увидите, что эта оптимизация может ускорять программу не в определённое количество раз, а асимптотически. Так, чем больше будет количество итераций в цикле, тем в большее количество раз ускорится оптимизированная функция по сравнению с исходной.

Эта статья расскажет о том, в каких случаях и каким образом декоратору удаётся делать подобные оптимизации. Также вы сможете сами скачать и протестировать библиотеку cpmoptimize, содержащую данный декоратор.

Вы можете спросить себя: зачем мне это читать, если я и так пользуюсь сервисом Airbnb? Вы можете спросить себя: кто это такие и зачем мне читать о них? Мы не сможем ответить на второй вопрос — в этой статье нет ни слова о том, что такое Airbnb, зачем и кому он нужен. И здесь не будет FAQ по использованию сервиса. Но мы можем поделиться интересными советами с теми, кто уже пользовался нашими услугами или знает о них достаточно, чтобы быть готовыми ими воспользоваться. Советы у нас от очевидных до завуалированных, но все они в едином стиле направлены на то, чтобы сделать вашу работу эффективной интереснее ваше путешествие в любую из 190 представленных у нас стран.

В ходе проведения презентаций о бэкапах и восстановлении баз данных SQL Server, обычно задаются два типа вопросов. Первые задаются прямо по ходу презентации из зала, вторые задаются уже после, в приватной беседе. Эти, «приватные» вопросы, зачастую более интересны и я попробую дать ответы на наиболее сложные и интересные из них, вместо того чтобы писать ещё одну статью о том как вы должны делать бэкапы, или почему вы должны делать бэкапы, или даже почему вы должны проверять свои бэкапы (но вы и вправду должны проверять свои бэкапы).

Пусть и с некоторым опозданием по сравнению с остальными компаниями, но Microsoft сделала необходимое и выпустила собственную нереляционную базу данных: она называется DocumentDB. И пусть это проприетарная система, которая привязана к сервису Azure, это не делает новость менее значимой.

DocumentDB автоматически индексирует содержимое всех документов, допускает обработку запросов в реальном времени, полностью поддерживает требования ACID к транзакциям (атомарность, согласованность, изолированность, надёжность). Система очень похожа на MongoDB как эффективное хранилище JSON-документов с богатыми API для запросов, в то же время выгодно отличается от MongoDB по масштабируемости и надёжности работы, глубокой интеграции JavaScript, поддержке RESTful API, асинхронных запросов и др.



Как и MongoDB, DocumentDB представляет собой иерархию баз данных, коллекций и документов.

В какой-то из весенних дней этого года я ехал в троллейбусе и листал комикс о Коше. В одном из выпусков была такая фраза «НО! Её можно понять, она же фракталами в горизонт перетекает, я бы тоже замешкался...». После этого я посмотрел в окно и понял, что если мы возьмём два подходящих дробно-линейных преобразования комплексной плоскости a(z) и b(z), и рассмотрим систему итерированных функций для a(z), b(z), a⁻¹(z), b⁻¹(z), взяв в качестве начального множества картинку с Кошем, то Кош будет перетекать фракталами в горизонт!

И вот несколько дней назад у меня дошли руки, чтобы написать нужный скрипт на питоне. Результаты мне и моим друзьям понравились, и я решил написать эту хабрастатью.

Итак, если вы хотите узнать, что такое дробно-линейные преобразования комплексной плоскости, и как с помощью них получать фрактальные картинки, то добро пожаловать под хабракат. Там будет немножко бесполезной математики и много гифок.

Нам неоднократно поступали предложения о тестировании мультиварок, но до определенного времени мы от них отказывались — ну что такого можно рассказать о мультиварке. Однако, предложения продолжали поступать, и примерно после 5-6 письма редакция Box Overview задумалась, и решили сделать не просто тест одной мультиварки, а глобальное тест-сравнение 8 мультиварок нижнего ценового сегмента от разных брендов.



В нашем тесте участвуют 8 мультиварок от компаний Vitek (VT-4209), Kitfort (KT-201), Scarlett (SL-MC411S01), Polaris (PMC 0527D), Rolsen (RMC-5500D), Redmond (RMC-250), Philips (HD2173) и Panasonic (SR-MHS181).

Мы не будем рассказывать вам о дизайне — его можно посмотреть на фотографиях, не будем уточнять наличие контейнера для сбора конденсата — в него он попадает лишь в редких случаях, мы не будем говорить о «эффекте русской печи» и прочей маркетинговой шелухе, которую так любят продавцы.
Мы расскажем о более интересных вещах — об удобстве управления, о качестве рецептов из комплекта, о физической и химической стороне процесса приготовления, о типах антипригарных покрытий, о реальном, а не маркетинговом функционале и о том, что у мультиварок внутри.

Так получилось, что несколько месяцев я пытался серьёзно использовать в качестве сервера, железку на ARM процессоре.
Об этом я писал тут и тут.
Производительности мне часто не хватало, и я находил и искал различные альтернативы, часто активно использующие C/C++. Парочка библиотек под катом.

Последние пару дней работал над интересной задачей и хотел бы поделиться интересным опытом с сообществом.

В чём проявляется проблема:
Запускаю хранимую процедуру (хранимку) по выборке данных для отчета — выполняется три секунды, смотрю профайлером на бою — у пользователей те же результаты. Но проходит три часа и та же хранимка, с теми же параметрами выполняется уже 2 минуты, и аналогично у пользователей. Причём данные в используемые таблицы не вставлялись/удалялись, окружение не меняли и админы не делали настроек.

Фонд электронных рубежей (EFF) объявил о начале акции Tor Challenge, чтобы стимулировать создание новых узлов в сети Tor. В акции может участвовать любой новый узел по передаче трафика Tor, созданный 4 июня 2014 года или позже, а также любой старый узел, который после этой даты увеличит пропускную способность RelayBandwidthRate и RelayBandwidthBurst как минимум на 128 КБ/с, по сравнению со средней полосой пропускания до этой даты.

Для участия в в программе Tor Challenge нужно зарегистрироваться, указав цифровой отпечаток (в hex) рилея. Предварительно следует убедиться, что ник вашего узла появился в каталоге Globe. Зарегистрироваться можно анонимно, то есть не публикуя имя в списке участников, а подарок от EFF — заказать на анонимный ящик или получить при личной встрече, чтобы не рассекречивать своё место жительства.

Ошибочно рассматривать базу данных как некую эталонную единицу, поскольку, с течением времени, могут проявляться различного рода нежелательные ситуации — деградация производительности, сбои в работе и прочее.

Для минимизации вероятности возникновения таких ситуаций создают планы обслуживания из задач, гарантирующих стабильность и оптимальную производительность базы данных.

Среди подобных задач можно выделить следующие:

1. Дефрагментация индексов
2. Обновление статистики
3. Резервное копирование

Рассмотрим по порядку автоматизацию каждой из этих задач.

В обязанности администратора баз данных входит много разных задач, которые, в основном, направлены на поддержку работоспособности и целостности базы данных. И если целостность данных можно проверить через команду CHECKDB, то с поиском невалидных объектов в схеме не все так гладко.

Если проводить аналогии с Oracle, то в SQL Server нельзя так же легко получить список невалидных объектов:

SELECT owner, object_type, object_name
FROM all_objects
WHERE status = 'INVALID'

В большинстве ситуаций, узнать о том, что скриптовый объект является невалидным, можно только при его выполнении. Конечно, такое положение дел, может не всех устроить, поэтому предлагаю написать скрипт по поиску невалидных объектов в базе данных.

Предисловие от переводчика.
Переводом предыдущих частей этого руководства занимался wiygn. С его согласия я продолжаю это дело.

Это пятая 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 создали базу данных и научились заполнять её пользователями и постами, однако этот функционал еще не реализован в нашем приложении. Две главы назад мы узнали, как создавать веб-формы и создали форму для авторизации.

В этой статье мы объединим наши знания о веб-формах и базах данных и напишем свою систему для входа пользователей. В конце данного руководства наше небольшое приложение будет регистрировать новых пользователей и проводить их авторизацию.

Для работы с этой главой ваше приложение должно быть таким, каким мы оставили его в конце предыдущей главы. Пожалуйста, убедитесь, что приложение установлено и работает.

Многие из нас в свое время бросились с энтузиазмом осваивать MongoDB, действительно красота — удобный JSON формат, гибкая схема (точнее полное ее отсутствие), от установки системы до первого использования проходят буквально минуты. Но через некоторое время, уже когда Mongo надежно «зашита» в наш проект наступает разочарование. Простейшие запросы требуют постоянного тыкания в документацию, чуть более сложные способны убить почти целый день рабочего времени, а уж если понадобится join разных коллекций — то увы…

И вот уже кто-то возвращается к Постгресу с его частичной поддержкой JSON…

Но, к счастью, уже куется, уже спешит к нам полноценная замена Mongo, полноценная полу-структурированная Big Data СУБД AsterixDB. Этот проект возглавляет профессор UCI Michael Carey, ученик легендарного пионера СУБД Майкла Стоунбрейкера.

Проект стартовал просто как исследовательское начинание в области Big Data и изначально ориентировался на создание общего стэка для MapReduce и SQL. Но, буквально несколько лет назад, было принято решение построить Big Data JSON СУБД. По словам Майкла Кери, «AsterixDB is Mongo done right.» В чем же основные фишки AsterixDB?

— документо-ориентированная система управления базами данных (СУБД) с открытым исходным кодом, не требующая описания схемы таблиц. Написана на языке C++ и распространяется в рамках лицензии Creative Commons.

В последнее время становится довольно популярной и восстребованой. И вот возникла идея использовать ее в связке с фреймворком Django. Собственно о чем далее и пойдет речь.

На Github появился интересный проект Oculus FPV, который предусматривает частичное управление дроном со шлема Oculus Rift. В частности, на стереодисплее в шлеме можно просматривать видео, которое снимает беспилотник, а поворотом головы направлять видеокамеру.

Странно, что на Хабре до сих пор не было ни одного упоминания об этом расширении. Спешу исправить ситуацию.

HTTP Switchboard — расширение для Google Chrome, которое позволяет пользователю блокировать ресурсы сайта посредством динамических черных и белых списков. Проще говоря, с помощью HTTP Switchboard можно выборочно разрешать или запрещать загрузку печенек, css, картинок, плагинов, скриптов, XHR, фреймов и прочих элементов для любого сайта. Так же недавно появилась частичная поддержка фильтров AdBlock+ и возможность блокировки фоновых запросов браузера (behind-the-scene HTTP requests).



Это расширение нельзя назвать интуитивно понятным, поэтому вкратце опишу элементы интерфейса и основные принципы работы.

Европейский парламент принял ключевой пакет законов о реформе телекоммуникационной отрасли, вместе с важными поправками, которые правильно формулируют и защищают принцип сетевой нейтральности.

Поправки были внесены в последний момент блоком из социалистической, либеральной, левых партий и партии «зелёных». Это произошло после рассмотрения законов в финальном комитете из представителей телекоммуникационной индустрии, которые попытались внедрить в него ряд лазеек, в том числе право телекомов классифицировать любой веб-сервис в качестве «специализированного сервиса» с установкой особых приоритетов для его трафика.

Неделю назад мы с коллегами наконец выпустили в свет бесплатный курс “Переговоры в схемах” (доступен после регистрации), поэтому сегодня решили поговорить об инструментах не столько управленческих, сколько переговорных. Тем более, что вещи это более чем связанные.

После статьи «Управленческие инструменты: 4-фазный алгоритм решения проблем с людьми или «А чего ты хочешь, если ты такой хреновый менеджер?» нам писали: мол, ну так же не бывает, что со всем людьми и во всех случаях этот алгоритм работает? Это правда — этот алгоритм не очень хорошо работает, когда другой человек не видит с вами общего будущего. И/или же хочет вас банально отжать на что-то.

Один из самых полезных управленческих опытов в своей жизни я получил от руководства ремонтом собственной квартиры. На тот момент я уже 4 года работал менеджером — сначала руководил командой по тестированию Java на мобильных устройствах (мы работали с Sun), потом руководил командой в Intel. Я прочел Тома Демарко. Джоэла Спольски, прошел несколько управленческих тренингов. В общем, чувствовал себя очень крутым управленцем. Но это меня не спасло.

Управление ремонтом квартиры требует немного других навыков, тем более когда тебе противостоит опытный прораб. Мой прораб в самом начале сотрудничества применил переговорный инструмент “Формула нужды”, чем и обеспечил себе однозначную и безоговорочную победу.

Сам по себе инструмент достаточно часто применяется в переговорах с заказчиками — прежде всего, ими и применяется. Итак, как выглядит Формула нужды:

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!