Nový open source router Turris Omnia NG je v prodeji. Aktuálně na Allegro, Alternetivo, Discomp, i4wifi a WiFiShop.
Na YouTube a nově také na VHSky byly zveřejněny sestříhané videozáznamy přednášek z letošního OpenAltu.
Jednou za rok otevírá společnost SUSE dveře svých kanceláří široké veřejnosti. Vítáni jsou všichni, kdo se chtějí dozvědět více o naší práci, prostředí ve kterém pracujeme a o naší firemní kultuře. Letos se dveře otevřou 26. 11. 2025 v 16:00. Můžete se těšit na krátké prezentace, které vám přiblíží, na čem naši inženýři v Praze pracují, jak spolupracujeme se zákazníky, partnery i studenty, proč máme rádi open source a co pro nás skutečně
… více »Na čem pracují vývojáři webového prohlížeče Ladybird (GitHub)? Byl publikován přehled vývoje za říjen (YouTube).
Jeff Quast otestoval současné emulátory terminálu. Zaměřil se na podporu Unicode a výkon. Vítězným emulátorem terminálu je Ghostty.
Amazon bude poskytovat cloudové služby OpenAI. Cloudová divize Amazon Web Services (AWS) uzavřela s OpenAI víceletou smlouvu za 38 miliard USD (803,1 miliardy Kč), která poskytne majiteli chatovacího robota s umělou inteligencí (AI) ChatGPT přístup ke stovkám tisíc grafických procesů Nvidia. Ty bude moci využívat k trénování a provozování svých modelů AI. Firmy to oznámily v dnešní tiskové zprávě. Společnost OpenAI také nedávno
… více »Konference Prague PostgreSQL Developer Day 2026 (P2D2) se koná 27. a 28. ledna 2026. Konference je zaměřena na témata zajímavá pro uživatele a vývojáře. Příjem přednášek a workshopů je otevřen do 14. listopadu. Vítáme témata související s PostgreSQL či s databázemi obecně, a mohou být v češtině či angličtině.
Byl vydán Devuan 6 Excalibur. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Kódové jméno Excalibur bylo vybráno podle planetky 9499 Excalibur. Devuan (Wikipedie) je fork Debianu bez systemd. Devuan 6 Excalibur vychází z Debianu 13 Trixie. Devuan 7 ponese kódové jméno Freia.
Společnost Valve aktualizovala přehled o hardwarovém a softwarovém vybavení uživatelů služby Steam. Podíl uživatelů Linuxu poprvé překročil 3 %, aktuálně 3,05 %. Nejčastěji používané linuxové distribuce jsou Arch Linux, Linux Mint a Ubuntu. Při výběru jenom Linuxu vede SteamOS Holo s 27,18 %. Procesor AMD používá 67,10 % hráčů na Linuxu.
Joel Severin v diskusním listu LKML představil svůj projekt linuxového jádra ve WebAssembly (Wasm). Linux tak "nativně" běží ve webovém prohlížeči. Potřebné skripty pro převod jsou k dispozici na GitHubu.
Tohle je moje odpověď na mail kamarádovi ohledně možností Pythonu na webu, třeba bude někoho zajímat taky, třeba někdo něco doplní.
CGI je pro web vcelku použitelné. Nevím, co to udělá s výkonem serveru, pokud bys měl hodně přístupů na ten web. Malé weby jako http://fotosoutez.cestovatel.cz/, http://promitani.cestovatel.cz/, http://www.koren.cz/kaplanovi běží jako CGI aplikace.
Výhoda CGI je v tom, že nemusím nasazovat žádnou sofistikovaný udělátor. Prostě rychle udělám skript, nastavím v Apachi ExecCGI, případně nějaký Rewrite či ScriptAlias a běží to. CGI v Pythonu (a obecně jakémkoliv skriptovacím jazyce) má nevýhodu, že se pro každý požadavek musí vytvořit nový proces a interpreter, zkompilovat skript do bytekódu a začít ho provádět. To může občas chvíli trvat. 
mod_python se to snaží vylepšit tím, že zapouzdří interpreter Pythonu do Apache. Pro jednoduché věci je to výhodné - vypadne režie nutná ke spuštění interpreteru, skript se kompiluje jenom jednou a pak se vždy vykonává. Navíc máš dokonce přístup k vnitřním proměnným Apache (což se taky občas může hodit). Největší nevýhodou mod_python vidím v tom, že aplikace běží pod oprávněním Apache, což není na produkčním serveru úplně ideální.
Pro mod_python existují různé zajímavé rozšíření (třeba publisher, který mapuje části cesty z URI na volání funkční z modulů, PythonServerPages handler - které umožňuje zapisovat do stránky kód v Pythonu podobně jako PHP a asi i spousta dalších.)
Myslím, že mod_python je vhodný zejména na drobné věci, na které neexistuje v Apachi modul - vhodné využití je třeba naprogramování autentizace proti SQL databázi, složitější přepisovací pravidla, na která mod_rewrite nestačí, nebo interakce s aplikačním serverem.
Pro reálné nasazení nám to v práci dělalo divné věci, všechno to běží uvnitř apache, různě se tam recyklovaly interpretery, takže se to hůř ladilo. Můj názor je, že mod_python je vhodný, pokud se kód vejde do cca 2 stránek na obrazovce. Tam je ještě možné uhlídat případné chyby a nenadělám moc velké škody.
FastCGI je IMHO slepá větev. (asi není!, viz diskuse níže) Místo obyčejného CGI skriptu se spáchá FastCGI skript, který běží dlouho a obsluhuje větší množství požadavků, které postupné dostává. Ušetří se opakované vytváření procesu, zavádění interpreteru a kompilace kódu. Výhodou je možnost použití s původním kódem pro CGI.
Nejvíce se mi teď líbí aplikační servery (možná existuje i lepší název, ale nevím o něm). Nejstarší je asi můj oblíbený Webware for Python, teď zrovna letí Django, TurboGears a CherryPy. (Můj oblíbený Cestovatel je postaven právě na W4PY.)
Co to je? Aplikační server je proces, který běží trvale (tedy měl by běžet 
 ), přijímá požadavky a odpovídá na ně. Kde je rozdíl mezi aplikačním server a webovým serverem? Aplikační server nemusí umět a často ani neumí HTTP, ale má zase jiné přednosti.
 ).Existuje spousta dalších přístupů pro řešení webu v Pythonu, třeba Zope, Maki, WSGI a spousta dalších. S těmi jsem ale nepřišel do styku na dost dlouhou dobu.
Pro jednoduché aplikace, kdy se nezpracovávají velké objemy dat z databáze používám CGI skripty, pro aplikace, kde se stránka sestavuje z mnoha tabulek z databáze používám W4PY a důsledně cachuju (v době, když jsem začínal programovat nic jiného nebylo). Pro generování stránek používám Cheetah, ať už v CGI, tak i W4PY.
Líbí se mi Django, ale ještě jsem nenašel dost času ho prozkoumat, přecejen mne weby neživí.
        Tiskni
            
                Sdílej:
                
                
                
                
                
                
            
    
...pravda, apl. servery jsem jeste neprozkoumaval, ale na druhou stranu mi reseni webserver+fcgi vzdy stacilo...
            u portálu s větší návštěvností (pěkně to popsané v starším Leošově článku) je výhodné držet si v cache věci, které jsem už načetl z databáze - ušetřím tím čas, který normálně strávím balením řádků z databáze (např.článků) do objektů. Do objektů je balím proto, že se s nimi potom dobře pracuje - třeba v šablonovacím systému. Při případné změně řádku v DB (editace článku) potom elegantně vysypu tu část cache, která je dotčená a běžím dál.Chápu, že pokud mám aplikaci v jednom procesu, který se dělí na více vláken, můžu cache jednoduše vysypat na jednom místě. Oproti tomu, pokud mám více procesů, musím všem procesům dát na vědomí, že se vysypat cache, což je velmi netriviální na implementaci (blbě se to programuje, blbě se to ladí, nevím kolik těch procesů je a tak). Více paralelních požadavků potřebuju, protože od určité návštěvnosti už jedna fronta požadavky obsluhovat stíhat nebude. --- Uvítám i myšlenky na efektivnější řešení
Memcached jsem zkoumal, ale nevěřím tomu, že picklovat a unpicklovat složité Pythonové objekty bude stejně rychlé jako držet je v paměti.
Vím, že od další určité hranice stejně budu potřebovat stejně více procesů - GIL je docela potvora, a synchronizaci mezi více procesy, ne-li počítači se nevyhnu. (POSH je zajímavá věc a nakonec i ten memcached pro synchronizaci mezi více počítači jsem ochoten vzít na milost).
            Chápu, že pokud mám aplikaci v jednom procesu, který se dělí na více vláken, můžu cache jednoduše vysypat na jednom místě. Oproti tomu, pokud mám více procesů, musím všem procesům dát na vědomí, že se vysypat cache, což je velmi netriviální na implementaci (blbě se to programuje, blbě se to ladí, nevím kolik těch procesů je a tak).Opravdu si myslíš, že vysypat cache sdílenou více vlákny je bez synchronizace košér? To je ovšem velmi naivní představa.
Více paralelních požadavků potřebuju, protože od určité návštěvnosti už jedna fronta požadavky obsluhovat stíhat nebude.Jedná blokující fronta ti nebude stačit velmi brzy. Od určité návštěvnosti budeš potřebovat více web serverů. Vertikálně škálovat nelze donekonečna.
Memcached jsem zkoumal, ale nevěřím tomu, že picklovat a unpicklovat složité Pythonové objekty bude stejně rychlé jako držet je v paměti.Memcached určitě nebude nic picklovat. To bude dělat Python a pokud myslíš, že pomalu, pak zkus jiný jazyk, nebo ukládej objekty jiným (lepším) způsobem
.
            Opravdu si myslíš, že vysypat cache sdílenou více vlákny je bez synchronizace košér? To je ovšem velmi naivní představa.Když cache má GET, PUT i FLUSH implementované atomicky, tak by neměl být problém. Pletu se? Oproti tomu udělat synchronizaci v cache mezi více procesy je IMHO řádově složitější. Memcached by to teoreticky řešil.
Memcached určitě nebude nic picklovat. To bude dělat Python a pokud myslíš, že pomalu, pak zkus jiný jazyk, nebo ukládej objekty jiným (lepším) způsobem.Picklovat bude Python, ale nedokážu si představit, jestli režie picklování nebude větší než natahování z databáze. Objekty, které teď držím v cache jsou poměrně složité. Jediný způsob, jak to zjistit je to vyzkoušet. (zkusím a napíšu). Jestli existuje něco pohodlnějšího, tak se rád nechám poučit. Nenašel jsem zatím jazyk, který by mně osobně vyhovoval více než Python. A že jsem se snažil. (no flame please
 ). 
Od určité návštěvnosti budeš potřebovat více web serverů. Vertikálně škálovat nelze donekonečna.Že časem budu potřebovat víc webserverů je mi už teď naprosto jasný, zatím naštěstí mám dost času, myslím, že ještě rok mi ještě bude stačit posilovat hardware
            IMHO, lepšie ako zdielaná cache je prekopanie aplikácie, človek sa môže dostať do situácie, keď mu na CRUD jednotlivých entít bude postačovať jeden subdaemon a výsledok bude skladať druhým(tretím, ..) stupňom.
            
            
 Ale jinak hezky.