Byla vydána nová verze 25.12.30 svobodného multiplatformního video editoru Shotcut (Wikipedie) postaveného nad multimediálním frameworkem MLT. Shotcut je vedle zdrojových kódů k dispozici také ve formátech AppImage, Flatpak a Snap.
Společnost Valve publikovala přehled To nej roku 2025 ve službě Steam aneb ohlédnutí za nejprodávanějšími, nejhranějšími a dalšími nej hrami roku 2025.
Byly publikovány výsledky průzkumu mezi uživateli Blenderu uskutečněného v říjnu a listopadu 2025. Zúčastnilo se více než 5000 uživatelů.
V dokumentově orientované databázi MongoDB byla nalezena a v upstreamu již opravena kritická bezpečností chyba CVE-2025-14847 aneb MongoBleed.
Při úklidu na Utažské univerzitě se ve skladovacích prostorách náhodou podařilo nalézt magnetickou pásku s kopií Unixu V4. Páska byla zaslána do počítačového muzea, kde se z pásky úspěšně podařilo extrahovat data a Unix spustit. Je to patrně jediný známý dochovaný exemplář tohoto 52 let starého Unixu, prvního vůbec programovaného v jazyce C.
FFmpeg nechal kvůli porušení autorských práv odstranit z GitHubu jeden z repozitářů patřících čínské technologické firmě Rockchip. Důvodem bylo porušení LGPL ze strany Rockchipu. Rockchip byl FFmpegem na porušování LGPL upozorněn již téměř před dvěma roky.
K dispozici je nový CLI nástroj witr sloužící k analýze běžících procesů. Název je zkratkou slov why-is-this-running, 'proč tohle běží'. Klade si za cíl v 'jediném, lidsky čitelném, výstupu vysvětlit odkud daný spuštěný proces pochází, jak byl spuštěn a jaký řetězec systémů je zodpovědný za to, že tento proces právě teď běží'. Witr je napsán v jazyce Go.
Yazi je správce souborů běžící v terminálu. Napsán je v programovacím jazyce Rust. Podporuje asynchronní I/O operace. Vydán byl v nové verzi 25.12.29. Instalovat jej lze také ze Snapcraftu.
Od soboty do úterý probíhá v Hamburku konference 39C3 (Chaos Communication Congress) věnovaná také počítačové bezpečnosti nebo hardwaru. Program (jiná verze) slibuje řadu zajímavých přednášek. Streamy a záznamy budou k dispozici na media.ccc.de.
Byl představen nový Xserver Phoenix, kompletně od nuly vyvíjený v programovacím jazyce Zig. Projekt Phoenix si klade za cíl být moderní alternativou k X.Org serveru.
Když se tady tak rojí zápisky o Pythonu a C++, musím přispěchat se svou troškou do mlýna - totiž s postem, který je o obojím.
Občas zde prudím se svojí Žirafou, což je indexátor souborového systému, prostě parodie na locate. Používám ji převážně jako "media library" k XMMS.
Taková grafická aplikace, to je soft-realtime záležitost. Na čase odpovědi totiž záleží, pokud se to zasekne, uživatel (tedy já) sice počká, ale je naštvaný. Žirafa navíc zobrazuje výsledky vyhledávání hned během psaní dotazu - takže na výkonu záleží, protože mezi dvěma stisky kláves je tak desetina sekundy.
Žirafa je celá v Pythonu (+GTK). Ze snahy napsat rychlou aplikaci v "pomalém" Pythonu jsem získal některá ponaučení, o která se teď hodlám podělit.
Что такое Python? Python je především, moji milí čtenáři, skriptovací jazyk. Co to vlastně znamená? Přiznám se, že osobně tento termín nemám rád, raději bych řekl, že je to dynamicky typovaný objektově orientovaný jazyk velmi vysoké úrovně.
Skriptovací jazyk je typicky prostředek pro rozšíření funkčnosti nějaké aplikace. Počítá se s tím, že s ním pracuje přímo koncový uživatel oné aplikace, nikoli pouze původní vývojář. Uživatel si naprogramuje novou funkci tak, že manipuluje s objekty té aplikace. Samotná aplikace je obvykle napsána v nějakém jiném jazyce (třeba C++) a některé objekty prostě zpřístupní ke skriptování (tím definuje API).
Jenže Python není nějaký Visual Basic zašitý do Excelu, je to univerzální samostatný jazyk. Chyba lávky. Když programujete v Pythonu tak v podstatě neděláte nic jiného, než že přistupujete k objektům, které jsou implementované v C. Vy prostě skriptujete prostředí, které se sestává ze seznamů, slovníků, stringů, integerů - a žádný z těchto objektů není napsaný v Pythonu.
Srovnejte nyní, moji milí hackeři, s Javou, od které si odmyslíte just-in-time kompilaci (java -Xint). Program v takovéto Javě se skládá z bajtkódu, jehož instrukce se interpretují. Python má taky svůj bajtkód, který interpretuje. Zásadní rozdíl je v tom, že celá standardní knihovna Javy je napsaná v Javě samotné.
Co z toho plyne pro chudáka programátora, který se snaží napsat rychlou aplikaci? Když si napíše nějaký svůj kontejner (třeba variaci na ArrayList), tak má šanci být rychlejší než knihovní implementace (protože si to napsal optimalizovaně pro své konkrétní potřeby). Když se ale o stejnou věc pokusí Pythonista, s velkou pravděpodobností pohoří, protože interpretovanou implementací nemůže konkurovat nativnímu kódu vylezlému z GCC.
Ústřední zásada pro tvorbu rychlých aplikací v Pythonu zní: drž se standardní knihovny. Standardní knihovna bývají dobře optimalizované (platí pro všechny jazyky), v Pythonu je to zvýrazněné tím, že její výkonově kritická část je v C.
V Žirafě jsem potřeboval následující věc: mám dva seznamy integerů (idčka dokumentů) a potřebuji vytvořit jejich množinové sjednocení. Nejrychlejší způsob, jak tohle udělat v Pythonu je takovýto:
def union(a,b):
return list(set(a).union(set(b)))
a to přesto, že oba vstupní seznamy jsou seřazené a stačil by tedy jednoprůchodový algoritmus. Když si takovýto (myslím že optimální) algoritmus napíšete v Pythonu, bude to mnohem pomalejší, než řešení, které oba listy nejprve zkonvertuje na množiny a pak z toho zase vytvoří seznam. (Zmíněný jednoprůchodový algoritmus taky dojede na to, že seznam, do kterého akumulujeme výsledek, se během výpočtu bude muset mnohokrát realokovat.)
V situaci, kdy optimální algoritmus je pomalý, je potřeba vyrobit kýženou implementaci v C nebo něčem podobném. Jak se to dělá v Céčku se můžete dočíst například zde. Není to moc hezké, je potřeba spousta balastoidního kódu starajícího se o vnitřnosti Pythonu. Posléze jsem objevil boost_python, což hromada C++ šablonové magie, která udělá většinu práce za vás.
Kus zdrojáku vydá za tisíc slov; zde je implementace třídy World:
#include <boost/python.hpp>
using namespace boost::python;
struct World
{
std::string msg;
void set(std::string msg) { this->msg = msg; }
std::string greet() { return msg; }
int my_sum(list lst) //sums all integers in the list
{
int result = 0;
for(int i = 0; i < len(lst); i++)
{
int val = extract<int>(lst[i]);
result += val;
}
return result;
};
};
BOOST_PYTHON_MODULE(world)
{
class_<World>("World")
.def("greet", &World::greet)
.def("set", &World::set)
.def("my_sum", &World::my_sum)
;
};
Přeloží se to nějak takhle:
g++ world.cpp -I/usr/include/python2.5 -shared -o world.so -lboost_python
a používá následovně:
>>> import world
>>> w = world.World()
>>> w.set("hi!")
>>> w.greet()
'hi!'
>>> w.my_sum([1,2,100])
103
>>>
Python je skvělý jazyk a líbí se mi čím dál víc. Je ale dobré vědět, jaké jsou jeho vlastnsti a možnosti. Když už jste donuceni udělat rozšíření v kompilovaném jezyce, použijte šikovnou knihovnu.
Tiskni
Sdílej:
Posléze jsem objevil boost_python, což hromada C++ šablonové magie, která udělá většinu práce za vás.Pamatuju si, že jsem si před 5 lety hrál s boost_python pod MSVC a můj relativně jednoduchý program o dvou .cpp souborech to kompilovalo 10 minut
paskma@paskma:boost$ time g++ world.cpp -I/usr/include/python2.5 -shared -o world.so -lboost_python real 0m3.387s user 0m2.656s sys 0m0.140sGenuine Intel(R) CPU T2300 @ 1.66GHz
>>> import util >>> util.union(range(1, 10, 2), range(2, 10, 2)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]