• Как правильно начать изучение linux?

    @q2digger
    никого не трогаю, починяю примус
    Пока вы не пересядете полностью на линукс, пока система не станет вашей обыденной повседневностью - вы нифига не изучите. Банально стимула не будет.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Какой дистрибутив Linux выбрать для задач?

    @Yuri_BY
    Можно предложить LMDE - Linux Mint Debian Edition
    Ответ написан
    Комментировать
  • Альтернативы Haxe и Nim?

    @forspamonly2
    и что ж там такого в ниме с типами?

    вам наверное emscripten нужен. пишите себе по-старинке на сях, собирайте в asm.js и вперёд.
    ещё лучше писать на расте и собирать в вебассембли.

    а вообще, граница нативности сейчас размыта до неприличия. какими-нить graalvm и дотнет нативами можно нативно собрать всё жабье-дотнетское. разумеется, с ограничениями и оговорками. точно так же и в сторону жс всё, что собирается в жабу-дотнет, можно транслировать разными способами.

    да и искаропки собирать и в жабаскрипт, и нативно может куча языков. всякие скалы-котлины, хаскели-окамлы и прочие го.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Какой самый экономный дистрибутив Linux?

    @Vitsliputsli
    Места в принципе не жалко, но это не значит, что я должен впускать таджиков в 10-комнатную квартиру, даже если живу там один,

    Chrome один займет 8 из 10 комнат.

    нужна только для доступа в интернет через Chrome, другие программы использоваться не будут

    если это действительно так, можно вообще не использовать DE и запускать только иксы и в них Chrome
    Ответ написан
    Комментировать
  • Агрегация большого кол-ва записей из БД?

    @asd111
    Берите яндекс clickhouse. Он как раз для отчетов и больших объемов и запросы идут напрямую. С ним можно искать по миллиарду записей за 5-20 секунд(core i5, ssd, 16Gb RAM). Для построения отчетов приемлемое время.
    https://clickhouse.yandex/
    Ответ написан
    Комментировать
  • Что лучше или быстрее, memcached или redis?

    @deliro
    Redis лучше. Кластеры из-коробки, типы данных, настраиваемая персистентность, Lua-скриптинг
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как дать заказчику возможность подключить БД не залезая в код?

    fox_12
    @fox_12 Куратор тега Python
    Расставляю биты, управляю заряженными частицами
    Берите параметры подключения к БД к примеру из параметров окружения.
    Сообщите заказчику из каких параметров окружения что вы ожидаете получить.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Может есть программа либо скрипт для тонкой настройке при подключении монитора mac os?

    @ghostiam
    На Go писатель, серверов пинатель.
    просто нужно перетащить эту панель на монитор, который должен стать главным и тогда все программы будут открываться на нём.
    5a28ecc4a94d2989907613.jpeg

    Если док нужен на главном мониторе, то поможет назначение главного монитора по инструкции выше ^
    если же нужно перенести док на другой монитор и он должен быть внизу, то ничего сложного.
    1. Сделать чтобы док был внизу.
    2. Навести на другом мониторе курсор в самый низ экрана.
    3. Вести курсор вниз, как бы за нижний край экрана.
    4. Появится док.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Django и таблицы с очень большим количеством данных?

    @gad26032
    1. Сбор данных:
    Копай в сторону очередей, воркеров и тд. Паралельный сбор будет быстрее. Тем более что судя по всему ты сканишь всея интернет. Вкратце:
    • Создаешь задание для сканирования и помещаешь в сервер очередей.
    • Запускаешь кучу воркеров в на vps и они из этой очереди будут брать задания и выполнять
    • делаешь еще одну очередь для записи результатов в базу и поднимаешь парочку воркеров для записи в базу. Если каждый сканящий воркер будет напрямую писать в базу то скорее всего ты сам себе заддосиш базу
    • технологии: Очереди- RabbitMQ или Redis. Воркеры - Celery, Мониторинг - Flower

    2.
    Коллеги выше написали про оптимизацию базы. Это очень важно.
    Добавляй индексацию на поля. (На те по которым делаешь фильтр. Например даты.)
    Сразу почувствуешь прибавку скорости при запросах.
    Ответ написан
    5 комментариев
  • Django и таблицы с очень большим количеством данных?

    baldr
    @baldr
    Создать много небольших одинаковых таблиц для вставки (например для каждого часа). В этих таблицах убрать все constraints (foreign key, indexes, ...), в них импортировать csv файлы напрямую средствами базы (load from если база умеет).
    На момент вставки - понизить уровень изоляции транзакций до минимума (MyISAM раньше идеальна была для таких вставок именно из-за отсутствия транзакций).
    Эти таблицы можно уже потом для выборки либо связать через view, либо через более сложные процедуры партиционирования.
    Если в течение дня (ночи?) есть какие-то промежутки времени когда база используется мало - можно запустить тяжелый скрипт, который переложит данные из этих таблиц в одну большую и добавит индексы и ключи.
    Вставку данных желательно делать в одной транзакции. Если через ORM - то bulk_insert.
    Если все это не помогает или не нравится - то улучшайте железо (как можно больше памяти) и настройки базы тяните, но это уже от безысходности.
    Учтите, что лучше писать в базу с 3 коннектов, но большими порциями, чем с 30 коннектов но маленькими. Каждый коннект - отдельная транзакция и при закрытии транзакций базе приходится ее согласовывать с остальными текущими.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Что из семейства линукс посоветуете для домашнего ноутбука?

    @Trotilla
    Ubuntu, самая человекоориентированная

    Скорость работы с очень частым копированием мелких файлов (в винде часами копируется туда-сюда, самая главная проблема)


    У Linux с этим не лучше.
    Кардинально помогают 2 вещи:
    отключить антивирус и заменить HDD на SSD
    Ответ написан
  • Как обстоят дела с веб-разработкой и программированием на Mac Os?

    a13xsus
    @a13xsus
    Lazy developer
    Дык это можно сказать идеальная среда для этого. Как программная, так и аппаратная.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Разработка web-сервисов – LAMP (Python/Django) vs. MEAN (Node.js)? Или что-то другое?

    un1t
    @un1t
    Выбор ЯП и стека вещь сугубо субьективная. Параметров слишком много, чтобы можно было объективно сравнить.
    Все перечисленные технологии популярны и в ближайшиее 5 лет будут востребованы. Выбирай то что нравится.

    В пользу Node: всё идет к тому, что js станет стандартом как на фронте, так и на сервере. Через 5 лет серверную часть не на js будут писать только ленивые ретрограды.

    Ну-ну. Или стухнет как руби.

    Приложения получаются быстрее python и др. в 10-15 раз, выдерживают большие нагрузки,

    У JS нет превосходства в производительности над Python. Скорее наоборот. Но в целом я бы не рассматривал производительность как фактор выбора, т.к. в первом приближеннии она одинакова.

    нет задач, которые нельзя было бы реализовать в рамках MEAN-стека.

    Можно так и про ассемблер сказать, но это не делает его удобным для веб разработки.

    Технология в стадии активного развития, через 5 лет сегодняшние её косяки будут исправлены, и она станет стандартом де-факто для web-приложений, как php для web-сайтов когда-то. Нет смысла тратить время и распыляться на морально устаревающие средства.

    Некоторые косяки действительно будут исправлены. С монгой все поигрались и забыли, вернулись к реляционным БД. Express.js это наколенная поделка, которую можно написать за один вечер. Там по сути кроме роутинга ничего нет. Может быть черзе 5 лет на ноде появятся какие-то полноценные фреймворки типа Джанги, Рельсов или Симфони, но на сегодняшний день их нет. Angular это вообще фронтенд, его можно с любым бакендом использовать.

    На мой вкус Python имеет преимущество, как более приятный язык программирования с более широкой областью применения. Также Python является стандартом в популярной сейчас области анализа данных и машинного обучения. В Python можно писать синхронный код, так и асинхронный и это поддерживается на уровне языка.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Обновлять ли MBPro_Retina_Late_2013_8Gb_RAM с Mavericks до Sierra?

    Самый очевидный совет -- ждите первого апдейта. Никогда не ставьте что то самое свежее.
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Обновлять ли MBPro_Retina_Late_2013_8Gb_RAM с Mavericks до Sierra?

    Alexlexandr
    @Alexlexandr
    Siera одно из самых гладких обновлений на Маке.
    Мелкие проблемы, не принципиальные изредка вмтречаются, думаю, что с первым обновлением пропадут и они.
    Но падений и крешей я не вижу.
    Можете подождать выхода первого пакета обновления.

    Makbook pro 13".
    Ответ написан
    Комментировать
  • Обновлять ли MBPro_Retina_Late_2013_8Gb_RAM с Mavericks до Sierra?

    pakrauce
    @pakrauce
    У меня MacBook Pro 13" mid 2012. Обновился до Sierra. Уже три раза за неделю ноут уходил в перезагрузку, предварительно показав серый экран. На El Captain подобных проблем не было ни разу. К сожалению, я не догадался сделать резервную копию или просто потестить систему на другом разделе диска. Можете ставить, но оставьте за собой возможность откатиться. Все отличие Sierra от El Captain сводится к наличию Siri и ускорению работы правого меню (то, которое открывается двумя пальцами от правого борта трекпада). Больше никакой разницы я не заметил. Смысла как такового в обновлении я не вижу
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Python. Ошибка при установки пакета LXML, в консоли пишу "pip install lxml", использую OS Windows. Что делать?

    @Andy_U
    Скачайте версию lxml для Вашей версии питона с www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs и установите командой

    pip install <имя-файла>
    Ответ написан
    Комментировать
  • Обновление старого Macbook Pro (середина 10го) на El Capitan. Стоит ли?

    @Ivash
    Категорически не обновлять. И у вас явно не середина 2010го, т.к. тогда они были на i7.
    У меня середины 2010го на i7, 8Gb, FusionDrive. Система работает явно хуже чем Mavericks.
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Так ли хорош Python в сравнении с R для data mining?

    globuzer
    @globuzer
    gezgrouvingus progreszive ombusgrander greyderzux
    Любой специализированный инструмент (язык) или их связка хорош настолько, насколько хорош специалист, который их использует, ну и естественно насколько хороша его теоретическая подготовка по дата-мининиг, математике, статистике.
    Иногда, даже извратившись, можно сложнейшую алгоритмически-статистическую задачу, которая влечет анализ данных, можно решить на совершенно не предназначенном для этого языке.
    Что касаемо именно пайтона и языка R, оба хороши, серьезно - оба. Единственное для пайтона нужно доставлять дополнительные библиотеки и модули. НО! Каждая аналитическая и алгоритмически-статистическая задача тоже имеет свою специфику, привязку к той или иной технологии, теории - и тут уже в этом случае как раз приходится придумывать, какой именно язык применить - PYTHON или R, а может быть и оба их вместе, а может еще и подключить STATISTICA или еще чего, даже обычный MathLAB или Ecxel может оказать неоценимую помощь. Задачу, особенно сложную, всегда нужно решать комплексно! Тогда успех гарантирован с вероятности близкой к единице!
    Ответ написан
    1 комментарий