Данная статья основана на материале из различных статей по CQRS, а также проектов, где применялся такой подход.

Системы управления предприятиями, проектами, сотрудниками давно вошли в нашу жизнь. И пользователи таких enterprise приложений все более требовательны: возрастают требования к масштабируемости, сложность бизнес-логики, требования к системам меняются быстро, да и отчетность требуется в реальном времени.

Поэтому при разработке зачастую можно наблюдать одни и те же проблемы в организации кода и архитектуры, а также в их усложнении. При неправильном подходе к проектированию рано или поздно может наступить момент, когда код становится настолько сложным и запутанным, что каждое внесение изменений требует все больше времени и ресурсов.

В этой статье пойдёт речь о том, как реализован словарь в Python. Я постараюсь ответить на вопрос, почему элементы словаря не упорядочены, описать, каким образом словари хранят, добавляют и удаляют свои элементы. Надеюсь, что статья будет полезна не только людям, изучающим Python, но и всем, кто интересуется внутренним устройством и организацией структур данных.

Предлагаю вашему вниманию статью, основанную на публикации Laurent Luce о реализации работы со списками в CPython. Она может быть полезна начинающим программистам на Python, либо готовящимся к собеседованию. Функции C показаны в сокращенном варианте и с моими комментариями. Полный текст функций можно найти в исходниках CPython 2.7.

Эта статья описывает реализацию объекта списка в CPython, наиболее популярной реализации Python. Списки в Python — это мощный инструмент, и интересно узнать, как они устроены внутри. Взгляните на простой скрипт, который добавляет несколько целых значений в список и выводит их:

>>> l = []
>>> l.append(1)
>>> l.append(2)
>>> l.append(3)
>>> l
[1, 2, 3]
>>> for e in l:
...   print e
...
1
2
3

Как вы можете видеть, список является итерируемым объектом.

C-структура объекта списка

Объект списка в CPython представлен нижеследующей структурой в C. ob_item — это список указателей на элементы списка, allocated — количество выделенной памяти.

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD
    PyObject **ob_item;
    Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;

В данной статье будет описан реальный способ получения сертификата от Let's Encrypt в ручном режиме для его дальнейшей установки на веб-сервер Windows (IIS/Microsoft Azure) или Linux (полностью ручной режим). Из-за отсутствия официального клиента под Windows для генерации сертификата будет использоваться дистрибутив Linux.



Данная статья обновляется с создана для тех, кто хочет управлять процессом создания сертификата в полностью ручном режиме. В статье пошаговая инструкция процесса, чтобы вы уже смогли оперативно создать и начать пользоваться своим сертификатом.

Недавно вспомнилось мне, что есть такой сервис — StartSsl, который совершенно бесплатно раздаёт trusted сертификаты владельцам доменов для личного использования. Да и выходные попались свободные. В общем сейчас напишу, как в nginx настроить HTTPS, чтобы при проверке в SSL Labs получить рейтинг А+ и обезопасить себя от последних багов с помощью выпиливания SSL.

Итак, приступим. Будем считать, что у вы уже зарегистрировались на StartSsl, прошли персональную проверку и получили вожделенный сертификат. Для начала опубликую итоговый конфиг, а после этого разберу его.

После открытия проекта HTTPS.menu я решил сделать небольшое сравнение сертификатов разных сертифицирующих центров с верификацией только по доменному имени.



Верификация по домену выглядит довольно просто — на один из адресов электронной почты вида admin@domain.zone, administrator@domain.zone, hostmaster@domain.zone, postmaster@domain.zone, webmaster@domain.zone или e-mail адрес из whois приходит письмо с кодом верификации, а пользователь должен подтвердить владение доменом, кликнув по ссылке и указав секретный ключ, полученный в письме. После этого на почту приходит сам сертификат.

Сегодня в обзоре речь пойдет о 5 различных сертификатах от 3 удостоверяющих центров:
Comodo PositiveSSL
RapidSSL
Comodo EssentialSSL
Thawte SSL123
GeoTrust QuickSSL premium

Подкинули задачу сделать микросервис, который получает данные от RabbitMQ, обрабатывает, и отправляет данные дальше по этапу в RabbitMQ. После отправки задания, я посмотрел на то что поучилось. Оказалось, что этот набор компонентов можно использовать для быстрого прототипирования pipeline архитектуры

Используемые компоненты:

• REACT-CPP;
• AMQP-CPP;
• RapidJSON;
• LevelDB;
• Easylogging++.

Для примера буду делать микросервис для выдачи рейтинга игроков. От ядра системы в микросервис приходят следующие сообщения:

• player_registered(id,name);
• player_renamed(id,name);
• player_won(id, points).

Сервис раз в минуту должен отсылать сообщение с содержимым рейтинга.Рейтинг сортируется по набранным очкам за календарную неделю.

Перевод поста Stephen Wolfram "Who Was Ramanujan?".
Выражаю огромную благодарность Полине Сологуб за помощь в переводе и подготовке публикации

---

Содержание

Удивительное письмо
Начало истории
Кем был Харди?
Письмо и его последствия
Стиль работы Рамануджана
Видеть то, что важно
Истина или объяснение
Переход в Кембридж
Рамануджан в Кембридже
Что было дальше
Что стало с Харди?
Математика Рамануджана
Факты — случайные или нет?
Автоматизация работ Рамануджана
Современные Рамануджаны?
Что было бы, если бы у Рамануджана была Mathematica?

---

На этой неделе вышел фильм "Человек, который познал бесконечность" (который мне показали еще прошлой осенью Манджул Бхаргава и Кен Оно), так что я не мог не написать о его главном герое — Сринивасе Рамануджане.

Удивительное письмо

Раньше они приходили по обычной почте. Сейчас — по электронной. В течение многих лет со всего мира ко мне стекаются письма, в которых содержатся смелые утверждения о простых числах, теории относительности, искусственном интеллекте, сознании и множестве других вещей. Глядя на эти сообщения, я вспоминаю историю Рамануджана и неизменно откладываю свои идеи и проекты, чтобы хотя бы просмотреть их.

Около 31 января 1913 года математик по имени Харди из Кембриджа, Англия, получил пакет документов с сопроводительным письмом, которое начиналось так: "Дорогой сэр, хочу представиться вам: я клерк из бухгалтерии порта в Мадрасе с зарплатой £20 в год. Мне 23 года....». И продолжал: писал о том, что достиг «поразительного» прогресса в теории расходящихся рядов по математике и решил давнишнюю проблему распределения простых чисел. Сопроводительное письмо заканчивалось словами: "Я беден; если вы решите, что здесь есть что-нибудь ценное, я хотел бы, чтобы мои теоремы были опубликованы… Я неопытен, и любые ваши советы ценны для меня. Прошу извинить меня за доставленные неудобства. Искренне ваш, с уважением, С. Рамануджан".

Вступление

Предупреждаю сразу: технического в статье очень мало. Это практически пошаговая инструкция для не очень сведующих в техническом плане пользователей. Для людей сведущих (и тех, кому лень читать много текста), приведу две ссылки: Telegram Bots API + IFTTT Maker Channel.

Теперь подробнее. Думаю, все слышали про мессенджер Telegram. Вероятно, многие даже знают про нехитрый API для создания ботов в этом мессенджере. Кроме того, не так давно в T появилась возможность создавать так называемые «каналы» (channels), упрощающие мгновенную рассылку сообщений практически любому количеству подписавшихся на канал лиц. Наконец, самая свежая новость: ботов стало можно добавлять в качестве администраторов в каналы, то есть такие рассылки стало можно делать автоматизированно.

Думаю, не надо объяснять, что это открывает довольно широкие возможности для различных сервисов. Например, у меня довольно быстро получилось сделать следующее:

• три канала (@RedditTop, @r_pics, @gone_wild — осторожно, последний с «взрослым» контентом), которые ежечасно импортируют топовые посты с Реддита (и двух его сабреддитов);
• ещё канал, делающий то же с постами с 9GAG;
• и, наконец, завел хитрого бота @JamesBot, который анонимно пересылает все сообщения, написанные ему, в общий канал (@secret_ru, @secret_en, @secret_es, @secret_ar или @secret_fa — в зависимости от языка). Получился анонимный чат средней степени трэшовости.

Уже после создания всех этих ботов и каналов мне пришло в голову, что простейший автоимпорт постов откуда-то «снаружи» можно наладить вообще без всякого кода и хостинга — буквально минут за 5. На помощь нам придет прекрасный сервис IFTTT — If This Then That, имеющий множество интеграций с социальными сетями и прочими сервисами. Правда, к сожалению, прямой интеграции с Телеграмом у него (пока?) нет — зато есть т.н. IFTTT Maker Channel, позволяющий делать простые HTTP(S)-запросы при срабатывании триггера. К сожалению, мы не сможем принимать сообщения, отправленные боту (входящие запросы IFTTT Maker принимать может, но, увы, только в строго определенном формате) — интерактива не выйдет. Зато сможем по срабатывании любого события (например, новый твит или пост в FB):

• публиковать сообщение в канале,
• отправлять сообщение в заранее выбранный чат (куда добавлен наш бот),
• отправлять сообщение заранее указанному пользователю (который добавил себе бота).

Сервисами мгновенных сообщений пользуются не только люди, но и боты. Создатели IM-клиента Telegram учли этот факт и первыми среди конкурентов открыли API для ботов. Теперь сторонние разработчики могут спокойно создавать своих ботов и подключать их к Telegram.

Для ботоводов открыт специальный раздел со справочной информацией по созданию ботов.

Боты — обычные аккаунты Telegram, которыми управляют не люди, а программы, и у них часто есть элементы ИИ. Они могут делать что угодно — преподавать, играть, искать информацию, транслировать сообщения на широкую аудиторию, напоминать о событиях, подключаться к другим сервисам, даже передавать команды в Интернет вещей, рассказывают разработчики Telegram.

24 июня разработчики Telegram открыли платформу для создания ботов. Новость кого-то обошла стороной Хабр, однако многие уже начали разрабатывать викторины. При этом мало где указаны хоть какие-то примеры работающих ботов.

От переводчика: прочитав статью, начал было отвечать в комментариях, но решил, что текст, на которую я собирался ссылаться, достоин отдельной публикации. Встречайте!

Если вы знаете, как валидировать email-адрес, поднимите руку. Те из вас, кто поднял руку — опустите её немедленно, пока вас кто-нибудь не увидел: это достаточно глупо — сидеть в одиночестве за клавиатурой с поднятой рукой; я говорил в переносном смысле.

До вчерашнего дня я бы тоже поднял руку (в переносном смысле). Мне нужно было проверить валидность email-адреса на сервере. Я это уже делал несколько сот тысяч раз (не шучу — я считал) при помощи классного регулярного выражения из моей личной библиотеки.

В этот раз меня почему-то потянуло ещё раз осмыслить мои предположения. Я никогда не читал (и даже не пролистывал) RFC по email-адресам. Я попросту основывал мою реализацию на основе того, что я подразумевал под корректным email-адресом. Ну, вы в курсе, что обычно говорят о том, кто подразумевает. [прим. перев. Автор имеет в виду игру слов: «when you assume, you make an ass out of you and me» — «когда вы (что-то) подразумеваете, вы делаете /./удака из себя и из меня»]

И обнаружил кое-что занимательное: почти все регулярные выражения, представлены в интернете как «проверяющие корректность email-адреса», излишне строги.

Первые недели нового года самое подходящее время для того, чтобы уютно устроившись у окошка, вспомнить что же нам принес год ушедший.
А принес он нам два новых стандарта шифрования. Российский стандарт ГОСТ Р 34.12-2015 (блочный шифр Кузнечик). И украинский ДСТУ 7624:2014 (блочный шифр Калина). Холодными, зимними вечерами нельзя упускать такой удачный повод покодить. Под катом краткое описание алгоритмов и их реализация на Python. А чтобы новым шифрам было веселее, разбавим их общество белорусским СТБ 34.101.31-2007.

Привет, Хабр! Этой статьёй я открываю цикл материалов, посвящённых работе с большими данными. Зачем? Хочется сохранить накопленный опыт, свой и команды, так скажем, в энциклопедическом формате – наверняка кому-то он будет полезен.

Проблематику больших данных постараемся описывать с разных сторон: основные принципы работы с данными, инструменты, примеры решения практических задач. Отдельное внимание окажем теме машинного обучения.

Начинать надо от простого к сложному, поэтому первая статья – о принципах работы с большими данными и парадигме MapReduce.

Краткая справка: Microsoft Edge – это новый дефолтный браузер в Windows 10, пришедший на смену Internet Explorer. Помимо нового свежего интерфейса, под капотом браузера также находятся и обновленные движки EdgeHTML (изначально — форк движка IE11) и Chakra (для JS). Какое-то время браузер был известен под временным названием “Project Spartan”.

Вместе с ростом Windows 10 вы, наверняка, могли заметить на своих сайтах и рост числа пользователей Microsoft Edge. Поэтому самое время сделать несколько телодвижений, чтобы ваши сайты работали в Edge еще лучше.

Советы, которые я привожу ниже, в основном, имеют обобщенную природу. Другими словами, от их реализации пользу получат не только пользователи Edge, но и других браузеров.

Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Постановка задачи

Цель этого цикла статей — показать, как работает OpenGL, написав его (сильно упрощённый!) клон самостоятельно. На удивление часто сталкиваюсь с людьми, которые не могут преодолеть первоначальный барьер обучения OpenGL/DirectX. Таким образом, я подготовил краткий цикл из шести лекций, после которого мои студенты выдают неплохие рендеры.

Итак, задача ставится следующим образом: не используя никаких сторонних библиотек (особенно графических) получить примерно такие картинки:



Внимание, это обучающий материал, который в целом повторит структуру библиотеки OpenGL. Это будет софтверный рендер, я не ставлю целью показать, как писать приложения под OpenGL. Я ставлю целью показать, как сам OpenGL устроен. По моему глубокому убеждению, без понимания этого написание эффективных приложений с использованием 3D библиотек невозможно.

Утро прошло в экспериментах по поводу обхода из cygwin с помощью способов, описанных в статье «Краткая инструкция: GitHub через Tor».

Второй способ работает замечательно, но с помощью его нельзя, допустим, установить плагины в vim с помощью Vundle. Третий способ не работает. В случае захода по http сообщает, что нету, а при https жалуется на SSL сертификат. Ну и, конечно, неудобно, что надо постоянно запускать браузер. Torsocks на Windows не работает.

На нашей конференции мобильных разработчиков #MBLTDev, которая прошла в конце октября в Москве, продуктолог компании JetBrains Илья Рыженков рассказал доклад о языке программирования под Android Kotlin.

Kotlin был разработан в компании JetBrains и публично представлен в 2011 году. В 2012 был открыт исходный код.


Презентация

Илья рассказал про историю создания языка, преимуществах программирования на Kotlin, отличия Kotlin от Java и о том, что на нем можно делать. А также показал несколько примеров кода на Kotlin для платформы Android.

В наше время скорость интернета довольно высока. Казалось бы, можно забыть о тех временах, когда нам приходилось ждать по 20-30 (а то и больше) секунд, чтобы веб-страница загрузилась и отобразилась на экране — теперь мы ждём отрисовки страницы в среднем около одной-двух секунд. Однако не стоит забывать, что значительная часть юзеров заходит на ваш сайт с мобильных устройств, на которых связь не всегда стабильна. В связи с этим будет совсем не лишним уделить немного внимания оптимизации вашего кода.

В этой статье речь пойдёт о различных методах оптимизации таблиц стилей. Я расскажу о том, что влияет на скорость отрисовки страницы, как заставить браузер отрисовывать страницу быстрее и какие инструменты использовать для оптимизации.

Продолжение перевода статей о Django с сайта effectivedjango.com. Наткнулся я на этот сайт во время изучения данного фреймворка. Информация размещенная на этом ресурсе показалась мне полезной, но так как нигде не нашел перевода на русский, решил сделать сие доброе дело сам. Этот цикл статей, как мне думается, будет полезен веб-разработчикам, которые делают только первые шаги в изучении Django.