Скорее всего, если вас привлекло название статьи, то вы начинаете свой путь знакомства с системой контроля версий Git. В данной статье я приведу 10+ видео о пошаговом вхождении в контроль версии используя Git. Данного курса будет вполне чем достаточно для работы с такими популярными сервисами как GitHub и Bitbucket.

Однажды мой знакомый, который только начинал свой путь в ИТ кинул мне данный мемчик что слева, с вопросом "А чем плохо то?", поэтому чтобы понимать данную шутку и уметь работать с самым популярным на сегодня VCS (Version Control System) рекомендую к ознакомлению серии видеоуроков, которую я привел ниже.

Как, опять? Ещё один туториал, пережёвывающий официальную документацию от Telegram, подумали вы? Да, но нет! Это скорее рассуждения на тему того, как построить функциональный бот-сервис используя Python3.5+, asyncio и aiohttp. Тем интереснее, что заголовок на самом деле лукавит…

Python DB-API – это не конкретная библиотека, а набор правил, которым подчиняются отдельные модули, реализующие работу с конкретными базами данных. Отдельные нюансы реализации для разных баз могут отличаться, но общие принципы позволяют использовать один и тот же подход при работе с разными базами данных.

В статье рассмотрены основные методы DB-API, позволяющие полноценно работать с базой данных. Полный список можете найти по ссылкам в конец статьи.

Требуемый уровень подготовки: базовое понимание синтаксиса SQL и Python.

Сценарии (часть 3)

Git tag: Step09

Наша реализация ответов и запросов, наконец, завершена. И теперь мы можем реализовать последнюю версию нашего сценария. Сценарий корректно возвращает объект ResponseSuccess, но до сих пор не проверяет корректность входящего запроса.

Давайте изменим тест в файле tests/use_cases/test_storageroom_list_use_case.py и добавим ещё 2 теста. Полученный набор тестов (после фикстуры domain_storagerooms) выглядит следующим образом:

Думаю, всем здесь в той или иной мере известен мессенджер Telegram. Создатель заявляет, что это самый безопасный мессенджер с убойным алгоритмом шифрования собственной разработки, но нас, разработчиков, конечно же, куда сильнее интересует другое. Боты!

Тема эта, конечно, не раз поднималась на Хабре: ботов писали на Python с tornado, Node.js, Ruby со специальным гемом, Ruby on Rails, C#, C# с WCF и даже PHP; ботов писали для RSS-каналов, мониторинга сайтов, удалённого включения компьютера и, вероятно, для многого, многого другого.

И всё же я возьму на себя смелость изъездить эту тему ещё раз и вдобавок к этому показать немного магии Питона. Мы будем писать фреймворк™ для удобного написания нетривиальных диалоговых ботов на основе пакета python-telegram-bot.

На хабре уже неоднократно упоминался AceStream: технология, предоставляющая пользователю доступ к видеопотокам по закрытому P2P протоколу AceStream, т.н. torrent телевидение. AceStream предоставляет доступ к распределенной сети доставки контента, т.е. просматривая телеканал пользователь передает данные другим пользователям, что позволяет кардинально снизить стоимость услуг.

А теперь хорошая новость для обладателей медиаплеера на основе raspberry (OSMC, LibreELEC): нашлась сборка acestream под arm, что позволило установить его прямо на raspberry pi. В этой статье предлагается инструкция по установке acestream, и всего необходимого для просмотра ТВ в докер-контейнерах под raspberry. На момент написания статьи, предлагаемое решение позволяет смотреть бесплатно большое количество телеканалов, впрочем без гарантий: acestream в любой момент может перестать быть бесплатным.

Если ваш проект хранится только у вас на диске, то с поломкой диска вас ожидают неприятности. Даже регулярный бэкап не всегда сможет вас спасти.

Некоторые разработчики могут наворотить в проекте столько всего, что сами в шоке. А вспомнить, что и где делалось, затруднительно. Та еще неприятность.

Система контроля версий поможет вам избежать этих проблем. В случае необходимости можно совершить восстановление или откат изменений. Просмотреть и подтвердить или отменить правки. Ну а командная работа без системы контроля версий просто немыслима.

Если вы вдруг не знакомы, то я хочу немного познакомить вас с системой управления версиями по имени Git. Под катом вас ожидает описание того, как использовать GitHub вместе с Visual Studio.

Все разработчики рано или поздно сталкиваются с регулярными выражениями. Практически в 100% случаев нам совершенно не нравится их составлять, считая это побочной работой, не связанной с программированием.

Большинство из нас, впервые столкнувшись с данной проблемой, начинают забивать в поисковых системах что-то типа: «regexp online generator» и к своему великому сожалению осознают что гугл сломался все результаты в поиске являются сервисами для проверки корректности уже составленного регулярного выражения (или я плохо гуглил).

А как же составить это самое регулярное выражение?

До недавнего времени существовало 2 ответа на этот вопрос:

1. Изучить документацию по регулярным выражениям и составить регулярку самому
2. Попросить кого-то более опытного сделать это за вас

Теперь, после нескольких месяцев разработки, рад представить и 3-й ответ:

» Генератор регулярных выражений

История

Давным давно, в одном проекте пришел довольно интересный и сложный запрос от внутренних пользователей. Персоналу технической поддержки нужно было самим задавать правила валидации для определенных полей, разным пользователям. Правила должны были часто и очень оперативно изменяться.

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.

В прошлых статьях мы уже рассматривали что такое Docker и как использовать Dockerfile и осуществлять коммуникацию между контейнерами.



Эти статьи были написаны по Docker 1.1.2. С тех пор в Docker появилось много полезного, о чем мы расскажем в этой статье. Также мы рассмотрим подробнее Docker Compose, утилиту, позволяющую определять мультиконтейнерное приложение со всеми зависимостями в одном файле и запускать это приложение в одну команду. Примеры будут продемонстрированы на облачном сервере в InfoboxCloud.

В вопросе связанном с DNS попил мне Docker кровушки основательно, ибо столько там разных мест в которых тебе предлагают написать заветные цифры, что прямо-таки глаза разбегаются.

Итак, задача: необходимо поднять окружение разработчика для одновременной работы с несколькими веб-проектами висящими на доменах вида example.app. При этом данные домены должны быть доступны из контейнеров, с хоста, а также, например, из эмулятора Genymotion. Кроме того, из контейнеров должен быть доступен и внешний интернет. Все это усугубляется корпоративным Intranet со своим внутренним DNS сервером.

Навевающая ностальгию картинка взята с Pikabu

У любого запасливого админа в дальних закромах рано или поздно скапливается масса незаменимых и ценных вещей. То есть, гора списанного железа, которое жалко утилизировать. Там наверняка есть и что-то рабочее, но большая часть подобного добра просто занимает место.

В этой статье хочу рассказать о некоторых полезных применениях компьютерного хлама, которые можно реализовать своими руками. Кулончики из конденсаторов оставим романтичным особам, и рассмотрим более техничные идеи.

Решил написать статью по следам курса, который я делал в прошлом семестре в институте. Конечно, тут я опишу лишь самые главные основы и максимально все упрощу. Постараюсь дать немного теоритической информации, но в основном больше ссылок, картинок и практики.

Итак, речь пойдет о написании firewall в среде Linux. Всю статью я поделю на несколько частей. То, что вы читаете сейчас – первая часть, она поделена еще на три части. Некоторые темы хорошо известны и задокументированы, поэтому я постараюсь отдельно давать минимум теории по ним и отдельно практику. Чтобы всем было интересно. А также ссылки для углубления (часто это будут английские статьи).

Содержание первой части:

1.1 — Создание виртуальной лаборатории (чтобы нам был где работать, я покажу как создать виртуальную сеть на вашем компьютере. Сеть будет состоять из 3х машин Linux ubuntu).
1.2 – Написание простого модуля в Linux. Введение в Netfilter и перехват траффика с его помощью. Объединяем все вместе, тестируем.
1.3 – Написание простого char device. Добавление виртуальной файловой системы — sysfs. Написание user interface. Объединяем все вместе, тестируем.

Содержание второй части:

Как новички изучают css-свойства? Они читают про все свойства, которые только есть, что-то запоминают, в основном только width, height и background, а потом постоянно рыщут по своим конспектам и гуглу, пытаются вспомнить какое свойство за что отвечает, как оно пишется и какие у него есть значения.

И тут мне пришла в голову идея. А что если сделать такую штуку, которая наглядно показывает как пишутся и работают все css-свойства? Причем, все это на одной странице.

Таким образом, за два вечера создался вот такой css-помощник: lesson-web.ru/modules/css_helper

Многие любят читать мотивирующие статьи типа «30 способов заставить себя работать». Да и писать многие любят. Но что многие не любят — так это писать о том, что советы, изложенные в этих статьях, у них не сработали. То есть советы-то разумные. И применить их часто пытаются. Но есть одна проблема — стоит начать их применять, как возникает огромное внутреннее сопротивление. Настолько огромное, что применить советы не получается. Так в чем же дело?

Ответ, на самом деле, является сколь простым, столь и ошеломляющим — причина в том, что мы сами не знаем, чего хотим.

Это первая часть, вот вторая.
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.

Публикуем вторую часть статьи о типах архитектуры нейронных сетей. Вот первая.

За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.

Так получилось, что я начал работать с PostgreSQL три года назад и за это время умудрился методично собрать все возможные грабли, которые можно вообразить. И сказать по правде, если бы была возможность поделиться с собой трехлетней давности нынешним горьким опытом, моя жизнь была бы куда проще и нервные клетки целее. Именно поэтому я решил написать абсолютно субъективную статью со сводом правил, которых придерживаюсь при разработке на PostgreSQL. Возможно, кому-то эта статья поможет обойти собранные мной грабли (и наступить на другие, ха-ха!).

В этом эссе описана схема работы Git. Предполагается, что вы знакомы с Git достаточно, чтобы использовать его для контроля версий своих проектов.

Эссе концентрируется на структуре графа, на которой основан Git, и на том, как свойства этого графа определяют поведение Git. Изучая основы, вы строите своё представление на достоверной информации, а не на гипотезах, полученных из экспериментов с API. Правильная модель позволит вам лучше понять, что сделал Git, что он делает и что он собирается сделать.

Текст разбит на серии команд, работающих с единым проектом. Иногда встречаются наблюдения по поводу структуры данных графа, лежащего в основе Git. Наблюдения иллюстрируют свойство графа и поведение, основанное на нём.

После прочтения для ещё более глубокого погружения можно обратиться к обильно комментируемому исходному коду моей реализации Git на JavaScript.

Как все начиналось

Этим летом я участвовал в разработке бота Datatron, предоставляющего доступ с открытыми финансовыми данными РФ. В какой-то момент я захотел, чтобы бот мог обрабатывать голосовые запросы, и для реализации этой задачи решил использовать наработками Яндекса.