Dnes a zítra probíhá vývojářská konference Google I/O 2025. Sledovat lze na YouTube a na síti 𝕏 (#GoogleIO).
V Bostonu probíhá konference Red Hat Summit 2025. Vybrané přednášky lze sledovat na YouTube. Dění lze sledovat na síti 𝕏 (#RHSummit).
Společnost Red Hat oficiálně oznámila vydání Red Hat Enterprise Linuxu 10. Vedle nových vlastností přináší také aktualizaci ovladačů a předběžné ukázky budoucích technologií. Podrobnosti v poznámkách k vydání.
Tuto sobotu 24. května se koná historicky první komunitní den projektu Home Assistant. Zváni jsou všichni příznivci, nadšenci a uživatelé tohoto projektu. Pro účast je potřebná registrace. Odkazy na akce v Praze a v Bratislavě.
Troy Hunt představil Have I Been Pwned 2.0, tj. nový vylepšený web služby, kde si uživatelé mohou zkontrolovat, zda se jejich hesla a osobní údaje neobjevili v únicích dat a případně se nechat na další úniky upozorňovat.
Microsoft představil open source textový editor Edit bežící v terminálu. Zdrojové kódy jsou k dispozici na GitHubu pod licencí MIT.
V Seattlu a také online probíhá konference Microsoft Build 2025. Microsoft představuje své novinky. Windows Subsystem for Linux je nově open source. Zdrojové kódy jsou k dispozici na GitHubu pod licencí MIT.
Z příspěvku Turris Sentinel – co přinesl rok 2024 na blogu CZ.NIC: "Za poslední rok (únor 2024 – únor 2025) jsme zachytili 8,3 miliardy incidentů a to z 232 zemí a z jejich závislých území. Tyto útoky přišly od 6,2 milionu útočníků (respektive unikátních adres). SMTP minipot je stále nejlákavější pastí, zhruba 79 % útoků bylo směřováno na tento minipot, 16 % útoků směřovalo na minipot Telnet, 3 % útoků směřovaly na minipot HTTP a 2 % na minipot FTP. Dále jsme zaznamenali 3,2 milionu unikátních hesel a 318 tisíc unikátních loginů, které útočníci zkoušeli."
Byla vydána (Mastodon, 𝕏) nová verze 3.0.4 svobodné aplikace pro úpravu a vytváření rastrové grafiky GIMP (GNU Image Manipulation Program). Přehled novinek v oznámení o vydání a v souboru NEWS na GitLabu. Nový GIMP je již k dispozici také na Flathubu.
Byla vydána nová stabilní verze 7.4 webového prohlížeče Vivaldi (Wikipedie). Postavena je na Chromiu 136. Přehled novinek i s náhledy v příspěvku na blogu.
Jeden můj známý v jakési internetové konferenci kdysi popisoval sen, že byl že byl kus kódu v assembleru a kopíroval řetězec. Z nějakého důvodu skončil v nekonečném cyklu. Nejděsivější ale bylo, že procesor měl zakázána přerušení, takže nebylo nic, co by jeho trápení ukončilo.
Já nejsem takový geek-extrémista, ale kdyby se mi zdávalo o SQL, skoro bych se i bál chodit spát. Podařilo se mi totiž nepěkně potrápit jednoho chudáka Postgresa.
Programuji teď weby v Pythonu, používám framework Django. Obojí můžu doporučit. Potřeboval jsem nějakou správu obsahu, takže jsem sáhl po django-cms, což je malý a jednoduchý systém, který ale umí vše víceméně vše, co potřebuji.
Nenarazil jsem na žádný zásadní problém, vše fungovalo a bylo přiměřeně rychlé. Pak jsem ale v podstatě ze zvědavosti nainstaloval svůj oblíbený middleware (plugin do vnitřností Djanga), který vypisuje použité SQL dotazy. Dost jsem se podivil, když na odbavení jedné stránky spotřebovala má aplikace až 100 SQL dotazů.
To mi přišlo skutečně neúměrně mnoho. Ty dotazy byly sice opravdu jednoduché, většinou vracely jen jeden záznam který byl ještě k tomu identifikován primárním klíčem. Přesto jsem začal zkoumat, v čem je zakopaný pes.
Chyba je v tom, že jsem zapomněl, s čím pracuji. Pracuji s objektově-relačním mapováním (ORM), které je v Djangu opravdu velmi jednoduché. Představte si jednoduchý příklad, máme tabulku se zbožím a ke každému zboží máme popisky v různých jazycích. Jedná se tedy o vazbu 1:N. To se v Djangu provede například takto:
class Zboží(Model): počet_na_skladu = IntegerField() class PopiskaZboží(Model): jazyk = CharField(max_length=2) popis = TextField() zboží = ForeignKey(Zboží)
No a teď si představte, že máte nějakou popisku a k ní chcete zobrazit počet příslušného zboží na skladě. Potom někde v šabloně následující kód
{{ nějaká_popiska.zboží.počet_na_skladu }}
vygeneruje jeden dotaz do databáze. Ještě vtipnější bude, pokud se pokusíte seřadit popisky podle počtu zboží na skladě. Například tento komparátor a jeho použití v řazení
def porovnej_popisky(a, b): return cmp(a.zboží.počet_na_skladu, b.zboží.počet_na_skladu) seznam_popisek.sort(porovnej_popisky)
vygeneruje dva dotazy pro každé porovnání.
Příslušná optimalizace může mít dvě podoby. Za prvé je dobré se snažit nechat co nejvíce práce na samotné databázi, pokud použijete metody jako filter nebo order_by, Django vygeneruje jeden příčetný dotaz. Za druhé je dobré na vhodných místech zkonvertovat objekty z djangoidního ORM na obyčejné slovníky, aby každý přístup k atributu nevyvolával select do databáze.
Vůbec takové jednoduché ORM nezatracuji. V Djangu se s tím pracuje příjemně a ve většině případů by ručně sestavený SQL dotaz přinesl akorát chyby. Nicméně je potřeba nezapomínat, co je doopravdy pod povrchem.
Tiskni
Sdílej:
Tenhle post je o budu čtyři ze závěru zmiňovaného článku:
Acceptance of O/R-M limitations
Podle me je "Vietnamem CS" samotna myslenka, ze datove struktury lze reprezentovat jako sit samostatnych nezavislych objektu. Nechci zcela shazovat prinos OOP, ale myslim, ze casto vede na tento druh programovani.
samotna myslenka, ze datove struktury lze reprezentovat jako sit samostatnych nezavislych objektuCož lze, že jo. Stačí mít persistentní heap, ne nějakou přiblblou SQL databázi
Takovymhle systemum asi patri budoucnost. Ty priblble SQL databaze jeste porad vedou v parametrech jako: kapacita, zalohovani, performance a replikace. Objektove databaze maji jedinou vyhodu, ktera se jim neda uprit, setri cas programatoru.
Vždyť ten převod na hashmapu vlastně takovým cachováním je.
Pořádné cachování by se muselo domastit přímo do djanga.
Tento clanek je pomerne zcestny. Uz v dobe kdy byl psan byl nepresny az nepravdivy.
Django umoznuje v jedinem SQL dotazu pomoci metody select_related()
instance tridy QuerySet
ziskat pozadovane objekty i s objekty vztazenymi (tj. PopiskaZbozi i prislusne Zbozi). Staci zapsat:
popisky = PopiskaZbozi.objects.filter(<vyhledavaci_podminky>).select_related('zbozi')
Pote kod v sablone {{ nějaká_popiska.zboží.počet_na_skladu }}
i zvoleny zpusob razeni nevyvolaji dalsi SQL dotazy.
Popripade lze zapsat select_related()
, nebo select_related(depth=1)
. Viz dokumentace QuerySet API reference. (dalsi reseni by bylo pouziti metod values()
nebo values_list()
instance QuerySet
)
Dale autor operuje s nevyslovenym predpokladem, ze jeden velky dotaz do SQL databaze je vzdy rychlejsi, nez mnoho malych. Tento predpoklad nemusi vzdy platit (obvzlast u MySQL) a je ho treba podlozit merenim (ostatne jako kazdou spravnou optimalizaci)
Dale popsane razeni:
def porovnej_popisky(a, b): return cmp(a.zboží.počet_na_skladu, b.zboží.počet_na_skladu) seznam_popisek.sort(porovnej_popisky)
bych pouzil jen v opravdu jenkrajsim pripade (napriklad - chci ziskat prvnich 10 objektu PopiskaZbozi serazenych abecedne podle popis
, ale vysledek chci nakonec seradit podle pocet_na_sklade
).
Django pro serazeni na urovni SQL pouziva metodu order_by()
instance QuerySet
.
Vysledny kod by mohl vypadat takto:
popisky = PopiskaZbozi.objects.filter(<vyhledavaci_podminky>).select_related('zbozi').order_by('zbozi__pocet_na_sklade')
Vysledkem je jediny SQL dotaz (i kdyz pritupuji ke zbozi
) a objekty jsou jiz z SQL serveru poslany serazeny.