Прошло 4 года с публикации «Пишем свою книгу» и вышло второе издание книги про Boost и C++. Настало время выпустить второе издание публикации!
В данной статье я поделюсь информацией о том, что осталось за бортом предыдущей статьи:
Монады используются для компоновки функции (function composition) и избавления от связанного с этим утомительного однообразия. После семи лет программирования на Go необходимость повторять if err != nil превращается в рутину. Каждый раз, когда я пишу эту строку, я благодарю Gopher’ов за читабельный язык с прекрасным инструментарием, но в то же время проклинаю за то, что чувствую себя наказанным Бартом Симпсоном.
Когда мы в последний раз остановились на Movie Monad, мы создали десктопный видео-плеер, использующий все веб-технологии (HTML, CSS, JavaScript и Electron). Фокус был в том, что весь исходный код проекта был написан на Haskell.
Одним из ограничений нашего веб-подхода было то, что размер видео-файла не мог быть слишком большим, в противном случае приложение падало. Чтобы этого избежать, мы внедрили проверку размера файла и предупреждали пользователя о превышении ограничения.
Мы могли бы продолжить развивать наш подход с вебом, настроив бэкенд на стриминг видеофайла в HTML5-сервер, запустив параллельно сервер и Electron-приложение. Вместо этого мы откажемся от веб-технологий и обратимся к GTK+, Gstreamer и системе управления окнами X11.
Недавно мы писали о забавных, хитрых и странных примерах на JavaScript. Теперь пришла очередь Python. У Python, высокоуровневого и интерпретируемого языка, много удобных свойств. Но иногда результат работы некоторых кусков кода на первый взгляд выглядит неочевидным.
Ниже — забавный проект, в котором собраны примеры неожиданного поведения в Python с обсуждением того, что происходит под капотом. Часть примеров не относятся к категории настоящих WTF?!, но зато они демонстрируют интересные особенности языка, которых вы можете захотеть избегать. Я думаю, это хороший способ изучить внутреннюю работу Python, и надеюсь, вам будет интересно.
Если вы уже опытный программист на Python, то многие примеры могут быть вам знакомы и даже вызовут ностальгию по тем случаям, когда вы ломали над ними голову :)
Это принципы разработки ПО, взятые из книги Clean Code Роберта Мартина и адаптированные для PHP. Это руководство не по стилям программирования, а по созданию читабельного, многократно используемого и пригодного для рефакторинга кода на PHP.
Не каждый из этих принципов должен строго соблюдаться, и ещё с меньшим количеством все будут согласны. Это лишь рекомендации, не более, но все они кодифицированы в многолетнем коллективном опыте автора Clean Code.
Статья вдохновлена clean-code-javascript.
Несколько дней назад я бродил по сети и зашёл на сайт с вредоносной рекламой. Хотя такие рекламные баннеры не редкость, но этому удалось проникнуть через защиту AdBlocker и немедленно перенаправить меня на сайт, который выглядел так.
В динамиках громко протрубило, и механический голос известил, что мой компьютер был инфицирован и я потеряю все свои данные, если не позвоню в техподдержку Microsoft. Модальная форма не давала мне уйти с сайта, адресная панель начала разрастаться, и в конце концов браузер завис. Впечатляющее представление!
Одна из главных проблем при написании крупных (относительно) программ на Python — минимизация потребления памяти. Однако управлять памятью здесь легко — если вас вообще это волнует. Память в Python выделяется прозрачно, управление объектами происходит с помощью системы счётчиков ссылок (reference count), и память высвобождается, когда счётчик падает до нуля. В теории всё прекрасно. А на практике вам нужно знать несколько вещей об управлении памятью в Python, чтобы ваши программы эффективно её использовали. Первая вещь, надо хорошо в ней разбираться: размеры основных объектов в Python. И вторая вещь: как устроено управление «под капотом» языка.
Начнём с размеров объектов. В Python есть много примитивных типов данных: целые числа (int), long (версия int с неограниченной точностью), числа с плавающей запятой (они же числа с двойной точностью, double), кортежи (tuple), строковые значения, списки, словари и классы.
У меня ушло четыре года на исследования, эксперименты и оправдания, но я наконец-то смог управлять привычкой рано вставать по утрам. И оно того стоило. Полагаю, что вы читаете эту статью, потому что тоже пытались развить эту привычку (вероятно, не раз), но по каким-то причинам потерпели неудачу.
К счастью, вам больше не нужно проходить через это в одиночку, у вас есть я и мой опыт.
*почти
И вновь я приветствую вас, дорогие мои читатели. С момента выхода предыдущей части прошло уже полгода, однако тема её не перестаёт быть актуальной. По-прежнему в незаслуженном забвении пребывают великолепные образцы головоломочного жанра. И на помощь им вновь прихожу я — герой, которого они заслуживают. Без лишних предисловий, начнём.
Средние значения нагрузки (Load averages) — это критически важная для индустрии метрика. Многие компании тратят миллионы долларов, автоматически масштабируя облачные инстансы на основании этой и ряда других метрик. Но на Linux она окутана некой тайной. Отслеживание средней нагрузки на Linux — это задача, работающая в непрерываемом состоянии сна (uninterruptible sleep state). Почему? Я никогда не встречал объяснений. В этой статье я хочу разгадать эту тайну, и создать референс по средним значениям нагрузки для всех, кто пытается их интерпретировать.
