Od úterý 28. dubna musí nově uváděné notebooky v Evropské unii podporovat nabíjení přes USB-C. Jednotná nabíječka byla schválena Evropským parlamentem v říjnu 2022.
Byly publikovány informace o kritické zranitelnosti CVE-2026-31431 pojmenované Copy Fail v Linuxu, konkrétně v kryptografii (AF_ALG). Běžný uživatel může získat práva roota (lokální eskalaci práv). Na všech distribucích Linuxu vydaných od roku 2017. Pomocí 732bajtového skriptu. V upstreamu je již opraveno. Zranitelnost byla nalezena pomocí AI Xint Code.
Textový editor Zed dospěl do verze 1.0. Představení v příspěvku na blogu.
Vývojáři svobodného 3D softwaru Blender představili (𝕏, Mastodon, Bluesky) nejnovějšího firemního sponzora Blenderu. Je ním společnost Anthropic stojící za AI Claude a úroveň sponzoringu je Patron, tj. minimálně 240 tisíc eur ročně. Anthropic oznámil sponzorství v tiskové zprávě Claude for Creative Work.
VNC server wayvnc pro Wayland kompozitory postavené nad wlroots - ne GNOME, KDE nebo Weston - byl vydán ve verzi 0.10.0. Vydána byla také verze 1.0.0 související knihovny neatvnc.
Bylo oznámeno vydání Fedora Linuxu 44. Ve finální verzi vychází šest oficiálních edic: Fedora Workstation a Fedora KDE Plasma Desktop pro desktopové, Fedora Server pro serverové, Fedora IoT pro internet věcí, Fedora Cloud pro cloudové nasazení a Fedora CoreOS pro ty, kteří preferují neměnné systémy. Vedle nich jsou k dispozici také další atomické desktopy, spiny a laby. Podrobný přehled novinek v samostatných článcích na stránkách
… více »David Malcolm se na blogu vývojářů Red Hatu rozepsal o vybraných novinkách v GCC 16, jež by mělo vyjít v nejbližších dnech. Vypíchnuta jsou vylepšení čitelnosti chybových zpráv v C++, aktualizovaný SARIF (Static Analysis Results Interchange Format) výstup a nová volba experimental-html v HTML výstupu.
Byla vydána verze R14.1.6 desktopového prostředí Trinity Desktop Environment (TDE, fork KDE 3.5, Wikipedie). Přehled novinek v poznámkách k vydání, podrobnosti v seznamu změn.
Jon Seager z Canonicalu včera na Ubuntu Community Hubu popsal budoucnost AI v Ubuntu. Dnes upřesnil: AI nástroje budou k dispozici jako Snap balíčky, vždy je může uživatel odinstalovat. Ve výchozím nastavení budou všechny AI nástroje používat lokální AI modely.
Nový ovladač Steam Controller jde do prodeje 4. května. Cena je 99 eur.
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]