• Исследуем грани возможного для расширений Chrome
• Продемонстрируем, что вы подвержены опасности, если не будете аккуратны с тем, что устанавливаете.

Приветствую, меня зовут Иван, я системный администратор. Решил попробовать писать такие вот заметки на задачи, которые делаю редко, чтобы потом вспомнить, если понадобится. Надеюсь и ещё кому-то пригодится.

Все пути и имена разделов мои, меняйте соответственно на своё. Все действия на свой страх и риск, делайте бэкапы.

Задача следующая. Есть виртуалка, к ней подключен виртуальный диск, на нём система Debian 10, разметка сделана автоматически с LVM, отдельные разделы /var, /tmp, /home и т.д. Требуется расширить существующий раздел /root не добавляя дополнительный том в LVM.

(И да, если вам удобнее - есть возможность расширять разделы LVM добавляя дополнительные физически тома в группу томов, я такой способ сейчас не описываю, у меня немного другая задача).

Одно из моих первых разочарований при разработке на Python не имело ничего общего с самим Python, а скорее с излишне изотерическими действиями по развертыванию приложений на Python. Учебные курсы и руководства отлично справляются с задачей обучения студентов запуску Python кода локально, но действительно стоящие приложения не запускают на локальных машинах: они работают на интернет серверах потому что именно в этом и есть их назначение, не так ли? Хотя может быть я высказал сумасшедшую идею.

Ubuntu 20.04 это первая LTS версия Ubuntu в которой отсутствует Python2 и которая поставляется из коробки с установленной версией Python 3.8.5. Но что если написанное вами приложение использующее более новую версию Python? Если вы, как и я, пытались заменить установленную по умолчанию в системе версию, то в процессе сломали вашу ОС. Если до этого вам никто не говорил не делать этого, тогда я возьму на себя эту честь: не делайте этого.

Итак, что же нам делать? Существует нескольок путей как обновить версию Python на Ubuntu, но использование вастроенного в Ubuntu's механизма "alternative install" оптимально по нескольким причинам:

В нескольких следующих статьях я хотел бы детально рассмотреть настройку окружения VSCode для работы с фреймворком ESP-IDF. Не совсем популярная комбинация ПО обладает как преимуществами, так и недостатками, которые при детальном рассмотрении мы попытаемся исправить, обойти или превратить в достоинства.

Изыскания проводятся в рамках разработки программно-аппаратного комплекса полетного контроллера на чистых кватернионах, без применения углов Эйлера.

Поскольку предполагается многопользовательская удаленная разработка, то мы решили вначале отработать выбор и настройку самой среды разработки. После нескольких экспериментов с Eclipse, Visual Studio и QT Creator выбор пал на кроссплатформенный VSCode и плагин от разработчика Espressif IDF для работы с фреймворком ESP-IDF.

В качестве «сердца» контроллера рассмотрим двухъядерный микроконтроллер ESP32, который обладает рядом преимуществ, и которые планируется использовать и раскрыть в проекте, а именно:

Введение

В рамках предыдущих статей мы описали: область применения, методологические основы, пример архитектуры и структуры. В данной статье, я хотел бы рассказать как описывать процессы, о принципах сбора требований, чем отличаются бизнес требования от функциональных, как перейти от требований — к коду. Рассказать о принципах применения Вариантов Использования (Use Case) и как они нам могут помочь. Разобрать на примерах варианты реализации шаблонов проектирования Interactor и Service Layer.

Примеры приведенные в статье даны с использованием нашего решения LunaPark, оно поможет вам с первыми шагами в описанных подходах.

Отделяем функциональные требования от бизнес требований.

Снова и снова случается так, что многие бизнес-идеи на самом деле не превращаются в конечный, намеченный продукт. Зачастую это происходит из-за неспособности понять разницу между бизнес-требованиями и функциональными требованиями, что в конечном итоге, приводит к несоответствующему сбору требований, ненужной документации, задержкам проекта и крупным проектным сбоям.

Или иногда мы сталкиваемся с ситуациями, в которых, хотя окончательное решение отвечает потребностям клиентов, но каким-то образом бизнес-цели не достигаются.

Поэтому крайне важно разделить бизнес-требования и функциональные требования, до того момента, как вы начнете их определять. Давайте разберем пример.

Введение

В рамках предыдущих статей мы выделили область применения подхода и рассмотрели основные методологические принципы Domain Driven Design.

В данной статье я хотел бы обозначить основные современные подходы к построению архитектуры корпоративных систем: Supple, Screaming, Clean и дать им свою четкую интерпретацию в виде полноценного готового решения.

В дальнейшем рассмотрим каждый шаблон проектирования подробно: обозначим область применения, приведем примеры кода, выделим рекомендуемые практики. В итоге, напишем готовый микросервис.

Введение

В первой статье мы выделили область применения обозначенных практик, для каких проектов их можно применять, а для каких не следует.

В данной статье я хотел бы сделать краткий обзор основных принципов DDD, а также поделиться личным опытом их применения. Более подробно будет рассказано о коммуникационных и структурных подходах с примерами их реализации.

В следующих статья распишу возможные комбинации применяемых паттернов проектирования с учетом их имплементации, и в конечном итоге приведу пример конкретной реализации одного небольшого микросервиса.

Введение

Я хотел бы рассказать об опыте применения практик DDD к существующему Ruby on Rails проекту. Изначально, мы имели монолит, который писался 10 лет. Основная трудность проекта была в достаточно сложных процессах, и высокой связанности. Нам удалось не только декомпозировать приложение на отдельные сервисы, но и существенно повысить читаемость кода, сделать описываемые процессы прозрачными.

Решение задач в рамках системы стало предсказуемым, мы перестали работать с черным ящиком, и в конечном итоге система сама стала подсказывать нам решения.

Для облегчения как восприятия, так и написания, рассказ о применяемых подходах будет представлен в виде цикла статей. Данный подход не является "серебряной пулей", поэтому я бы хотел выделить прежде всего тот сегмент проектов, которым это решение сможет подойти. Далее, я более подробно расскажу о DDD методологии и микросервисной реализации данного паттерна, распишу возможные комбинации применяемых паттернов с учетом их имплементации, и в конечном итоге приведу пример конкретной реализации одного небольшого сервиса.

Реверс-инжиниринг протокола Ngrok v2

ngrok — это сервис, позволяющий создавать туннели на локальный компьютер пользователя. Иными словами, резервируется публичный адрес, все обращения по которому пробрасываются на локальный порт.

К сожалению, с 2016 года поддержка open-source версии клиента (ngrok v1) прекращена, и чтобы воспользоваться сервисом, нужно запустить закрытую версию (ngrok v2), что во многих случаях неприемлемо. Данная статья описывает процесс изучения протокола, используемого официальным клиентом, и создания альтернативного открытого клиента.

• Работает на всех платформах — на macOS/Linux/Windows, из коробки! Не нужно часами компилять километры зависимостей.
• Поддерживает популярные SDR — нативная поддержка RTL-SDR, HackRF, LimeSDR, AirSpy и других.
• Все в одном — все нужные инструменты встроены в одну программу: анализатор спектра для поиска частот, запись сигнала, интерпретатор цифрового сигнала для автоматического преобразования записанного сигнала в цифровые данные.
• Поддерживает передачу — для проведения replay-атаки достаточно выделить мышкой нужный отрезок сигнала и нажать Replay. Великолепно!

Итак, что же такое «декоратор»?

def makebold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped
 
def makeitalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped
 
@makebold
@makeitalic
def hello():
    return "hello habr"
 
print hello() ## выведет <b><i>hello habr</i></b>

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/