В этой небольшой статье речь пойдет о том, можно ли легко использовать Python для написания скриптов вместо Bash/Sh. Первый вопрос, который возникнет у читателя, пожалуй, а почему, собственно, не использовать Bash/Sh, которые специально были для этого созданы? Созданы они были достаточно давно и, на мой взгляд, имеют достаточно специфичный синтаксис, не сильно похожий на остальные языки, который достаточно сложно запомнить, если вы не администратор 50+ левела. Помните, ли вы навскидку как написать на нем простой if?

if [ $# -ne "$ARGCOUNT" ]
then
    echo "Usage: `basename $0` filename"
    exit $E_WRONGARGS
fi

Элементарно правда? Интуитивно понятный синтаксис. :)

Тем не менее в python эти конструкции намного проще. Каждый раз когда я пишу что то на баше, то непременно лезу в поисковик чтобы вспомнить как писать простой if, switch или что-то еще. Присвоение я уже запомнил. :) В Python все иначе. Я хоть и не пишу на нем круглые сутки, но никогда не приходилось лезть и смотреть как там сделать простой цикл, потому что синтаксис языка простой и интуитивный. Плюс ко всему он намного ближе к остальным мейнстримовым языкам типа java или c++, чем Bash/Sh.

Также в стандартной и прочих библиотеках Python есть намного более удобные библиотеки чем консольные утилиты. Скажем, вы хотите распарсить json, xml, yaml. Знаете какой я недавно видел код в баше чтобы сделать это? Правильно:

python -c "import json; json.loads..." :)

И это был не мой код. Это был код баше/питоно нейтрального человека.

То же самое с регексом, sed бесспорно удобная утилита, но как много людей помнит как правильно ее использовать? Ну кроме Lee E. McMahon, который ее создал. Да впринципе многие помнят, даже я помню как делать простые вещи. Но, на мой взгляд, в Python модуль re намного удобнее.

В этой небольшой статье я хотел бы представить вам диалект Python который называется shellpy и служит для того, чтобы насколько это возможно заменить Bash на python в скриптах.

Велкам под кат.

Программы, которые доступны нам сегодня для автомобильной навигации оказывают большую помощь водителям. Они помогают нам ориентироваться в незнакомой местности и объезжать пробки. Это большой труд людей со всего мира, который сделал нашу жизнь проще. Но нельзя останавливаться на достигнутом, технологии идут вперед и качество программ также должно расти.



Сегодня, на мой взгляд, одна из проблем навигационных устройств – это то, что они не ведут пользователя по полосам. Эта проблема увеличивает время в пути, пробки и аварийность. Недавно google maps начали отображать разметку дороги перед поворотом, что уже хороший результат, но и тут можно многое улучшить. Карты не знают на какой полосе сейчас находится машина, средствами gps узнать это проблематично, у gps слишком большая погрешность для этого. Если бы мы знали текущую полосу, то знали бы скорость движения по полосами и могли бы задолго подсказывать пользователю в явном виде, на какую полосу и когда ему лучше перестроиться. Например, навигатор говорил бы “Продолжайте держаться этой полосы до перекрестка” или “Перестройтесь на крайнюю левую полосу”.

В этой статье мы попробуем рассказать, как мы пытаемся определять перестроения, текущую полосу движения автомобиля, повороты, обгоны, а также другие маневры с помощью машинного обучения по данным акселерометра и гироскопа.

Хочу поделиться опытом использования языка Go в продакшн-системах Яндекса. Вообще мы здесь довольно консервативно относимся к тому, какие языки использовать для реальных систем. И это лишь добавляет полезности тому опыту, который мы получили в этот раз.

Мы начали разрабатывать на Go летом прошлого года. Тогда появился фреймворк Go для облачной платформы Cocaine. До этого приложения серверного API Браузера писались в основном на C++ и Python. Серверный API в это время как раз переходил на облачную платформу, и мы по большей части только определялись с тем, какие технологии использовать в будущем для него. API выполняет следующие функции: получить данные, обработать, отправить во внутренний сервис Яндекса, ещё раз обработать, отдать назад Браузеру. Набор простых приложений.



Недостатком C++ для нас был явный оверкилл для наших целей, на разработку уходила уйма времени, также большой проблемой для нас было то, что плюсовый фреймворк для Кокаина не представлял никакой возможности работать асинхронно, кроме как с помощью коллбэков. У нас было много обращений к различным сервисам, поэтому в результате скоро весь код стал одной большой лапшой из коллбэков. Масштабировать и отлаживать ее было очень сложно.