Регулярные выражения — очень мощный инструмент, однако согласно общепринятому мнению, после того как они написаны, их очень трудно понять, поэтому их поддержка — не самое приятное занятие. Здесь собраны советы, которые помогут сделать из более читаемыми.

PHP использует диалект регулярных выражений PCRE — до версии PHP 7.3, и PCRE2 — в более новых версиях. Поэтому в PHP можно использовать различные продвинутые приемы, помогающие писать читаемые, самодокументируемые и поддерживаемые регулярные выражения. При этом не надо также забывать и о наличии в PHP функций фильтрации переменных, а также семейства функций ctype*, позволяющих валидировать такие распространенные значения как url-ссылки, адреса электронной почты и строки из букв и цифр — вообще без использований регулярный выражений. Во многих IDE есть подсветка регулярных выражений, помогающая их читать, а иногда даже и проверка выражений, с подсказками по их улучшению.

Бэкенд-разработчик мобильного приложения Skyeng Сергей Жук продолжает писать годные книги. На сей раз он выпустил учебник на русском языке для только осваивающей PHP аудитории. Я попросил Сергея поделиться полезной самодостаточной главой из его книги, ну и дать читателям Хабры скидочный код. Ниже — и то, и другое.

Эта шпаргалка поможет вам подготовиться к техническому собеседованию, чтобы вы могли освежить в памяти ключевые вещи. По сути, это содержание курса по информатике безо всяких подробностей.

Зачем всё это надо?

• не дублировать в поиске один трек под разными названиями;
• предлагать прослушать любимую композицию в более высоком качестве;
• добавлять обложки и текст ко всем вариантам песни;
• усовершенствовать механизм рекомендаций;
• улучшить работу с жалобами владельцев контента.

• Готовимся к собеседованию по PHP: ключевое слово «static»
• Готовимся к собеседованию по PHP: псевдотип «callable»

Вы уже используете прогрессивную загрузку? А как насчёт технологий Tree Shaking и разбиения кода в React и Angular? Вы настроили сжатие Brotli или Zopfli, OCSP stapling и HPACK-сжатие? А как у вас обстоят дела с оптимизацией ресурсов и клиентской части, со вложенностью CSS? Не говоря уже о IPv6, HTTP/2 и сервис-воркерах.

Вступление никому не интересно, поэтому начну сразу с примеров использования

% cat log.json

{"type": "hit", "client": {"ip": "127.1.2.3"}}
{"type": "hit", "client": {"ip": "127.2.3.4"}}
{"type": "hit", "client": {"ip": "127.3.4.5"}}
{"type": "hit", "client": {"ip": "127.3.4.5"}}
{"type": "hit", "client": {"ip": "127.1.2.3"}}
{"type": "click", "client": {"ip": "127.1.2.3"}}
{"type": "click", "client": {"ip": "127.2.3.4"}}

Выполняем запрос:

% cat log.json | jl-sql 'SELECT client.ip, COUNT(*) AS count WHERE type = "hit" GROUP BY client.ip'

{"client":{"ip":"127.1.2.3"},"count":2}
{"client":{"ip":"127.2.3.4"},"count":1}
{"client":{"ip":"127.3.4.5"},"count":2}

Сергей Туленцев (TextMaster)

Александр Крижановский ( krizhanovsky, NatSys Lab.)

В первой части этой серии статей вы узнали о данных и о том, как можно использовать компьютеры чтобы добывать смысловое значение из крупных блоков таких данных. Вы даже видели что-то похожее на большие данные у Amazon.com середины девяностых, когда компания запустила технологию для наблюдения и записи в реальном времени всего, что многотысячная аудитория клиентов одновременно делала на их сайте. Довольно впечатляюще, но назвать это большими данными можно с натяжкой, пухлые данные — больше подойдёт. Организации вроде Агентства национальной безопасности США (NSA) и Центра правительственной связи Великобритании (GCHQ) уже собирали большие данные в то время в рамках шпионских операций, записывая цифровые сообщения, хотя у них и не было простого способа расшифровать их и найти в них смысл. Библиотеки правительственных записей были переполнены наборами бессвязных данных.

То, что сделал Amazon.com, было проще. Уровень удовлетворённости их клиентов мог быть легко определен, даже если он охватывал все десятки тысяч продуктов и миллионы потребителей. Действий, которые клиент может совершить в магазине, реальный он или виртуальный, не так уж много. Клиент может посмотреть что в доступе, запросить дополнительную информацию, сравнить продукты, положить что-то в корзину, купить или уйти. Всё это было в пределах возможностей реляционных баз данных, где отношения между всеми видами действий возможно задать заранее. И они должны быть заданы заранее, с чем у реляционных баз данных проблема — они не так легко расширяемы.

Заранее знать структуру такой базы данных — как составить список всех потенциальных друзей вашего неродившегося ребенка… на всю жизнь. В нём должны быть перечислены все неродившиеся друзья, потому что как только список будет составлен, любое добавление новой позиции потребует серьезного хирургического вмешательства.

Несомненно, тема, думаю, многими заезжена до дыр — всё-таки, деплой надо делать для каждого проекта — но я всё же подниму её и расскажу об одном замечательном инструменте, о котором, по какой-то странной причине, до сих пор ничего не написали на Хабре, да и вообще в русскоязычном сегменте как-то о нём мало что написано. Исправим это недоразумение.

Deployer хорош во многих отношениях. Код скрипта для деплоя получается коротким. Написан на старом добром Пыхчанском — то бишь, скорее всего, ставить отдельно какие-то другие инструменты на сервер вам не придётся. Если же и придётся — то PHP обычно устанавливается одной командой на любом сервере. Почему-бы и не заюзать его в своих проектах?