Zemřel Rob Grant, spolutvůrce kultovního sci-fi seriálu Červený trpaslík.
Apple oznámil, že iPhone a iPad jako první a jediná zařízení pro koncové uživatele splňují požadavky členských států NATO na zabezpečení informací. Díky tomu je možné je používat pro práci s utajovanými informacemi až do stupně „NATO Restricted“, a to bez nutnosti instalovat speciální software nebo měnit nastavení. Žádné jiné běžně dostupné mobilní zařízení tak vysokou úroveň státní certifikace dosud nezískalo.
Americký provozovatel streamovací platformy Netflix odmítl zvýšit nabídku na převzetí filmových studií a streamovací divize konglomerátu Warner Bros. Discovery (WBD). Netflix to ve čtvrtek oznámil v tiskové zprávě. Jeho krok po několikaměsíčním boji o převzetí otevírá dveře k akvizici WBD mediální skupině Paramount Skydance, a to zhruba za 111 miliard dolarů (2,28 bilionu Kč).
Americká společnosti Apple přesune část výroby svého malého stolního počítače Mac mini z Asie do Spojených států. Výroba v závodě v Houstonu by měla začít ještě v letošním roce, uvedla firma na svém webu. Apple také plánuje rozšířit svůj závod v Houstonu o nové školicí centrum pro pokročilou výrobu. V Houstonu by měly vzniknout tisíce nových pracovních míst.
Vědci Biotechnologické společnosti Cortical Labs vytvořili biopočítač nazvaný CL1, který využívá živé lidské mozkové buňky vypěstované z kmenových buněk na čipu. Po úspěchu se hrou PONG se ho nyní snaží naučit hrát DOOM. Neurony přijímají signály podle toho, co se ve hře děje, a jejich reakce jsou převáděny na akce jako pohyb nebo střelba. V tuto chvíli systém hraje velmi špatně, ale dokáže reagovat, trochu se učit a v reálném čase se hrou
… více »Pro testování byl vydán 4. snapshot Ubuntu 26.04 LTS (Resolute Raccoon).
Ben Sturmfels oznámil vydání MediaGoblinu 0.15.0. Přehled novinek v poznámkách k vydání. MediaGoblin (Wikipedie) je svobodná multimediální publikační platforma a decentralizovaná alternativa ke službám jako Flickr, YouTube, SoundCloud atd. Ukázka například na LibrePlanet.
TerminalPhone (png) je skript v Bashi pro push-to-talk hlasovou a textovou komunikaci přes Tor využívající .onion adresy.
Před dvěma lety zavedli operátoři ochranu proti podvrženým hovorům, kdy volající falšuje čísla anebo se vydává za někoho jiného. Nyní v roce 2026 blokují operátoři díky nasazeným technologiím v průměru 3 miliony pokusů o podvodný hovor měsíčně (tzn., že k propojení na zákazníka vůbec nedojde). Ochrana před tzv. spoofingem je pro zákazníky a zákaznice všech tří operátorů zdarma, ať už jde o mobilní čísla nebo pevné linky.
Společnost Meta (Facebook) předává React, React Native a související projekty jako JSX nadaci React Foundation patřící pod Linux Foundation. Zakládajícími členy React Foundation jsou Amazon, Callstack, Expo, Huawei, Meta, Microsoft, Software Mansion a Vercel.
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.