Понимайте свою программу без ущерба для производительности
Журналирование — это очень важная часть разработки ПО. Оно помогает разработчикам лучше понимать выполнение программы и судить о дефектах и непредвиденных сбоях. Журнальное сообщение может хранить информацию наподобие текущего статуса программы или того, в каком месте она выполняется. Если происходит ошибка, то разработчики могут быстро найти строку кода, которая вызвала проблему, и действовать с учетом этого.
Python предоставляет довольно мощный и гибкий встроенный модуль logging со множеством возможностей. В этой статье я хочу поделиться восемью продвинутыми возможностями, которые будут полезны при разработке ПО.
public class Singleton {
private static Singleton instance;
public static synchronized Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
instance = new Singleton();
}
return instance;
}
}
Создание ботов - довольно заезжанная тема, но все уроки, статьи и различного рода документация дают информацию только о том, как построить одноуровневого бота без возможности создания древа из различных всплывающих меню (клавиатур).
А это нужно для создания:
— Сложных ботов с несколькими уровнями "глубины" (различные меню/клавиатуры)
— Ботов, созданных одновременно для групповых чатов и для лички сообщества
— Ботов, с повторяющимися ключевыми командами в различных меню, которые необходимо разделять
В этой статье будет рассказано как реализовать многоуровневого бота с использованием Python 3, MySQL, VK Bots Long Poll API и библиотеки threading, чтобы каждый пользователь бота сохранял своё положение в меню и мог, вернувшись обратно, стартовать с той же позиции в любое время.
Рассмотрим многопоточность как один из подходов, позволяющий быстрее решать задачи, связанные с вводом-выводом, и на его основе напишем парсер.
Дедлоки — распространенная проблема в многопоточном программировании. В больших приложениях вручную отслеживать порядок блокировок может быть достаточно сложно, причем эта проблема может не всплыть на этапе тестирования и случиться только в каких-то сложновоспроизводимых кейсах при реальном использовании. Существует много способов их избегания, но здесь мы рассмотрим только один — автоматическое выявление дедлоков на основе графа ожидания.
Знаете, почему я решил написать эту статью? Я писал программу, где использовал потоки. Во время работы с ними в Python всё больше убеждаешь себя, что тут с ними всё плохо. Нет, не то, чтобы они плохо работали. Просто использовать их, мягко говоря, неудобно. Я решил написать простую, но более удобную библиотеку, и здесь поделюсь процессом.
P.S.: В конце оставлю ссылку на GitHub
