V Praze probíhá Flock 2026, tj. konference pro přispěvatele a příznivce Fedory. Přednášky lze sledovat také na YouTube.
Node-RED (Wikipedie, GitHub), webová aplikace postavená na Node.js pro vizuální programování a propojování hardwarových zařízení, API a online služeb, byl vydán ve verzi 5.0. Přehled novinek v příspěvku na blogu.
Byla vydána nová verze 3.27.0 FreeRDP, tj. svobodné implementace protokolu RDP (Remote Desktop Protocol). Opraveno bylo 5 zranitelností.
Řídící výbor GCC schválil záměr do GCC začlenit backend WebAssembly.
Po 9 týdnech vývoje od vydání Linuxu 7.0 oznámil Linus Torvalds vydání Linuxu 7.1. Přehled novinek a vylepšení na LWN.net: první a druhá polovina začleňovacího okna a časem také na Linux Kernel Newbies.
Cheat Engine (Wikipedie) je s verzí 7.7 k dispozici už také pro Linux. Jedná se o proprietární skener/debugger paměti používaný především k cheatování v počítačových hrách.
Vláda USA nařídila společnosti Anthropic pozastavit přístup k modelům Fable 5 a Mythos 5 pro všechny cizince, včetně zaměstnanců Anthropicu.
Společnost Murena představila (YouTube) novou verzi 4.0 mobilního operačního systému /e/OS (Wikipedie) založeného na Androidu a LineageOS bez aplikací a služeb od Googlu.
V Arch User Repository (AUR) bylo kompromitováno přes 400 opomíjených balíčků (jejich seznam). Útočník do nich začlenil škodlivý npm balíček atomic-lockfile, který krade citlivá data uživatelů. Publikována byla předběžná analýza spouštěného malwaru deps.
Homebrew, správce balíčků nejen pro macOS, byl vydán ve verzi 6.0.0 (seznam změn). Hlavními novinkami jsou bezpečnostní mechanismus tap trust kvůli důvěryhodnosti závislostí, vylepšení sandboxingu na Linuxu, interní JSON API nebo zlepšení výkonu.
Stojím před problémem portace aplikace z MySQL na SQLite. Prográmek je napsán v Pythonu, a protože využívá DB-API 2.0 interface, portace kódu byla většinou procházka růžovým sadem...
Co ale čert nechtěl, prográmek používá SQL funkci std() pro výpočet směrodatné odchylky. Ta je sice definována v MySQL, ale SQLite takovou funkcí bohužel nedisponuje.
Musel jsem tedy zameditovat, jak tento problém elegantně vyřešit. Nejdříve jsem zkoušel další select a výpočet směrodatné odchylky iterováním vracenými daty. Toto řešení se ukázalo jako velice neefektivní (a v podstatě nepoužitelné) právě kvůli nízké rychlosti, na které má největší podíl právě nutnost dotazu navíc.
Meditace tedy pokračovaly. Elementálové byli tentokráte nakloněni a dovedli mě až k testovacímu skriptu userfunctions.py v adresáři s pysqlite. Zde mi padla do oka funkce create_aggregate objektu Connection a já zvolal Heuréka!
Nyní už stačilo jen rozšířit agregační třídu o algoritmus pro výpočet rozptylu a pak odmocnit pro získání směrodatné odchylky. Kód pro přidání funkce std() do SQLite je tedy následující:
class AggrSTD:
"""Trida pro vypocet smerodatne odchylky"""
def __init__(self):
"""konstruktor - inicializace promennych"""
self.cnt = 0
self.sum = 0.0
self.sum2 = 0.0
def step(self, val):
"""krok vypoctu - je volana pro vsechna data vyhovujici podminkam dotazu"""
self.cnt += 1
self.sum += val
self.sum2 += val*val
def finalize(self):
"""vraci hodnotu ziskanou agregaci - smerodatnou odchylku"""
if self.cnt < 2: return 0.0
std = sqrt((self.sum2 - self.sum * self.sum/self.cnt)/(self.cnt-1.0))
return std
# nyni funkci zaregistrujeme
# con je instance objektu vraceneho metodou sqlite.connect()
# parametry jsou:
# - nazev funkce (tak jak bude volana v SQL dotazu)
# - pocet argumentu
# - trida, ktera definuje, jak bude vypocet probihat
con.create_aggregate("std", 1, AggrSTD)
Tímto jsme nadefinovali třídu, která rozšíří množinu standardních funkcí SQLite o výpočet směrodatné odchylky - funkce std(). Sám jsem byl překvapen, jak rychle nyní výpočet probíhá.
Teď už se můžeme databáze v klidu dotazovat např.:
SELECT std(nazev_soupce) FROM nazev_tabulky WHERE podminka;a SQLite nám bude rozumět.
Tiskni
Sdílej: