Desktopové prostředí KDE Plasma bylo vydáno ve verzi 6.6 (Mastodon). Přehled novinek i s videi a se snímky obrazovek v oficiálním oznámení. Podrobný přehled v seznamu změn.
Czkawka a Krokiet, grafické aplikace pro hledání duplicitních a zbytečných souborů, byly vydány ve verzi 11.0. Podrobný přehled novinek v příspěvku na Medium. Od verze 7.0 je vedle frontendu Czkawka postaveného nad frameworkem GTK 4 vyvíjen nový frontend Krokiet postavený nad frameworkem Slint. Frontend Czkawka je už pouze v udržovacím módu. Novinky jsou implementovány ve frontendu Krokiet.
Jiří Eischmann na svém blogu publikoval článek Úvod do MeshCore: "Doteď mě radioamatérské vysílání úplně míjelo. Když jsem se ale dozvěděl, že existují komunity, které svépomocí budují bezdrátové sítě, které jsou nezávislé na Internetu a do značné míry taky elektrické síti a přes které můžete komunikovat s lidmi i na druhé straně republiky, zaujalo mě to. Když o tom přede mnou pořád básnili kolegové v práci, rozhodl jsem se, že to zkusím taky.
… více »Byla vydána verze 0.5.20 open source správce počítačových her na Linuxu Lutris (Wikipedie). Přehled novinek v oznámení na GitHubu. Instalovat lze také z Flathubu.
Peter Steinberger, autor open source AI asistenta OpenClaw, nastupuje do OpenAI. OpenClaw bude převeden pod nadaci a zůstane otevřený a nezávislý.
Společnost Backblaze zveřejnila statistiky spolehlivosti pevných disků používaných ve svých datových centrech za rok 2025. Ke konci roku 2025 vlastnila 349 462 pevných disků. Průměrná AFR (Annualized Failure Rate), tj. pravděpodobnost, že disk během roku selže, byla 1,36 %. V roce 2024 to bylo 1,57 %. V roce 2023 to bylo 1,70 %. V roce 2022 to bylo 1,37 %.
Nástroj sql-tap je proxy mezi aplikací a databází, které zachytává všechny SQL dotazy a zobrazuje je v terminálovém rozhraní. Zde lze téměř v reálném čase zkoumat dotazy, sledovat transakce a spouštět SQL příkaz EXPLAIN. Podporované databázové systémy jsou pouze PostgreSQL a MySQL. Zdrojový kód je dostupný na GitHubu, pod licencí MIT.
Byla vydána nová verze 9.2 textového editoru Vim (Vi IMproved). Přináší vylepšené doplňování, podporu schránky ve Waylandu, podporu XDG Base Directory (konfigurace v $HOME/.config/vim), vylepšené Vim9 skriptování nebo lepší zvýrazňování změn. Vim zůstává charityware. Nadále vybízí k podpoře dětí v Ugandě. Z důvodu úmrtí autora Vimu Brama Moolenaara a ukončení činnosti jím založené charitativní organizace ICCF Holland projekt Vim navázal spolupráci s charitativní organizaci Kuwasha.
Byl představen editor MonoSketch, webová aplikace pro tvorbu diagramů, technických nákresů, flowchartů a různých dalších vizualizací, to vše jenom z ASCII znaků. Všechny operace běží pouze v prohlížeči uživatele a neprobíhá tedy žádné nahrávání dat na server. Zdrojový kód aplikace (drtivá většina Kotlin, žádné C#) je dostupný na GitHubu pod licencí Apache 2.0.
Byla vydána nová verze 3.7.0 multiplatformního svobodného frameworku pro zpracování obrazu G'MIC (GREYC's Magic for Image Computing, Wikipedie). Přehled novinek i s náhledy nových filtrů na PIXLS.US.
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]