Představena byla (𝕏) virtuální platforma FLYBENCH FPV, která nováčky provede zapojením a konstrukcí dronů.
Google Chrome 156 byl prohlášen za stabilní. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Opraveno bylo 353 bezpečnostních chyb. Vylepšeny byly také nástroje pro vývojáře.
Indická společnost eMudhra po bezpečnostním incidentu, tj. kompromitaci soukromých klíčů osmi mezilehlých certifikátů své certifikační autority, opouští globální byznys s SSL/TLS certifikáty.
Dle Phoronixu zveřejnila společnost Trend Micro prostřednictvím programu Zero Day Initiative (ZDI) několik hlášení bezpečnostních zranitelností přímo na veřejném mailing listu LKML, přestože některé chyby dosud nemají opravu začleněnou do hlavní větve jádra. Mezi hlášenými problémy jsou dvě zranitelnosti s hodnocením CVSS 9.0, týkající se SMB Direct a KSMBD, které mohou umožnit vzdálené spuštění kódu. Další hlášení se týkají … více »
Správce hesel KeePassXC byl vydán ve verzi 2.8.0. Přechází na Qt 6, podporuje vkládání hesel s Waylandem, rychlé odemykání pomocí Polkitu nebo možnost nastavení klávesových zkratek (seznam změn).
Databáze DuckDB (Wikipedie) byla vydána ve verzi 2.0.0 LTS. S kódovým názvem Cinnamon Teal (čírka skořicová). S vyladěným protokolem Quack.
V implementaci Broadcom 802.11 byla zjištěna chyba ve zpracování WPS/EAP, týká se to SDK od roku 2010. Broadcom podle výzkumníka Quentina Kaisera odmítl CVE přidělit. Modemy Huawei a Technicolor jsou používány i v ČR, v LTE routerech, běžných domácích routerech a firemních přístupových bodech, jejich současný počet a zranitelnost konkrétních verzí však zatím neznáme. Více detailů a demo. GitHub / Broadcom 802.11 SDK Detection Toolkit.
Byla vydána nová verze 10.8 z Debianu vycházející linuxové distribuce DietPi pro (nejenom) jednodeskové počítače. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Přibyl balíček DietPi WireGuard.
Oslavte vydání openSUSE Leap 16.1 s námi v Praze! Ve středu 4. listopadu 2026 (den po vydání Leapu 16.1) vás zveme na malou oslavu vydání openSUSE Leap 16.1 do pražské kanceláře SUSE. Připravili jsme pro vás dvě krátké přednášky: … více »
Dle plánu bylo PHP vydáno v nových verzích 8.5.12, 8.4.27, 8.3.36 a 8.2.35. Opraveny jsou kritické zranitelnosti CVE-2026-109618 a CVE-2026-109619 aneb PHP2Shell.
Tohle je moje odpověď na mail kamarádovi ohledně možností Pythonu na webu, třeba bude někoho zajímat taky, třeba někdo něco doplní.
CGI je pro web vcelku použitelné. Nevím, co to udělá s výkonem serveru, pokud bys měl hodně přístupů na ten web. Malé weby jako http://fotosoutez.cestovatel.cz/, http://promitani.cestovatel.cz/, http://www.koren.cz/kaplanovi běží jako CGI aplikace.
Výhoda CGI je v tom, že nemusím nasazovat žádnou sofistikovaný udělátor. Prostě rychle udělám skript, nastavím v Apachi ExecCGI, případně nějaký Rewrite či ScriptAlias a běží to. CGI v Pythonu (a obecně jakémkoliv skriptovacím jazyce) má nevýhodu, že se pro každý požadavek musí vytvořit nový proces a interpreter, zkompilovat skript do bytekódu a začít ho provádět. To může občas chvíli trvat. 
mod_python se to snaží vylepšit tím, že zapouzdří interpreter Pythonu do Apache. Pro jednoduché věci je to výhodné - vypadne režie nutná ke spuštění interpreteru, skript se kompiluje jenom jednou a pak se vždy vykonává. Navíc máš dokonce přístup k vnitřním proměnným Apache (což se taky občas může hodit). Největší nevýhodou mod_python vidím v tom, že aplikace běží pod oprávněním Apache, což není na produkčním serveru úplně ideální.
Pro mod_python existují různé zajímavé rozšíření (třeba publisher, který mapuje části cesty z URI na volání funkční z modulů, PythonServerPages handler - které umožňuje zapisovat do stránky kód v Pythonu podobně jako PHP a asi i spousta dalších.)
Myslím, že mod_python je vhodný zejména na drobné věci, na které neexistuje v Apachi modul - vhodné využití je třeba naprogramování autentizace proti SQL databázi, složitější přepisovací pravidla, na která mod_rewrite nestačí, nebo interakce s aplikačním serverem.
Pro reálné nasazení nám to v práci dělalo divné věci, všechno to běží uvnitř apache, různě se tam recyklovaly interpretery, takže se to hůř ladilo. Můj názor je, že mod_python je vhodný, pokud se kód vejde do cca 2 stránek na obrazovce. Tam je ještě možné uhlídat případné chyby a nenadělám moc velké škody.
FastCGI je IMHO slepá větev. (asi není!, viz diskuse níže) Místo obyčejného CGI skriptu se spáchá FastCGI skript, který běží dlouho a obsluhuje větší množství požadavků, které postupné dostává. Ušetří se opakované vytváření procesu, zavádění interpreteru a kompilace kódu. Výhodou je možnost použití s původním kódem pro CGI.
Nejvíce se mi teď líbí aplikační servery (možná existuje i lepší název, ale nevím o něm). Nejstarší je asi můj oblíbený Webware for Python, teď zrovna letí Django, TurboGears a CherryPy. (Můj oblíbený Cestovatel je postaven právě na W4PY.)
Co to je? Aplikační server je proces, který běží trvale (tedy měl by běžet
), přijímá požadavky a odpovídá na ně. Kde je rozdíl mezi aplikačním server a webovým serverem? Aplikační server nemusí umět a často ani neumí HTTP, ale má zase jiné přednosti.
).Existuje spousta dalších přístupů pro řešení webu v Pythonu, třeba Zope, Maki, WSGI a spousta dalších. S těmi jsem ale nepřišel do styku na dost dlouhou dobu.
Pro jednoduché aplikace, kdy se nezpracovávají velké objemy dat z databáze používám CGI skripty, pro aplikace, kde se stránka sestavuje z mnoha tabulek z databáze používám W4PY a důsledně cachuju (v době, když jsem začínal programovat nic jiného nebylo). Pro generování stránek používám Cheetah, ať už v CGI, tak i W4PY.
Líbí se mi Django, ale ještě jsem nenašel dost času ho prozkoumat, přecejen mne weby neživí.
Tiskni
Sdílej:
...pravda, apl. servery jsem jeste neprozkoumaval, ale na druhou stranu mi reseni webserver+fcgi vzdy stacilo...
u portálu s větší návštěvností (pěkně to popsané v starším Leošově článku) je výhodné držet si v cache věci, které jsem už načetl z databáze - ušetřím tím čas, který normálně strávím balením řádků z databáze (např.článků) do objektů. Do objektů je balím proto, že se s nimi potom dobře pracuje - třeba v šablonovacím systému. Při případné změně řádku v DB (editace článku) potom elegantně vysypu tu část cache, která je dotčená a běžím dál.Chápu, že pokud mám aplikaci v jednom procesu, který se dělí na více vláken, můžu cache jednoduše vysypat na jednom místě. Oproti tomu, pokud mám více procesů, musím všem procesům dát na vědomí, že se vysypat cache, což je velmi netriviální na implementaci (blbě se to programuje, blbě se to ladí, nevím kolik těch procesů je a tak). Více paralelních požadavků potřebuju, protože od určité návštěvnosti už jedna fronta požadavky obsluhovat stíhat nebude. --- Uvítám i myšlenky na efektivnější řešení
Memcached jsem zkoumal, ale nevěřím tomu, že picklovat a unpicklovat složité Pythonové objekty bude stejně rychlé jako držet je v paměti.
Vím, že od další určité hranice stejně budu potřebovat stejně více procesů - GIL je docela potvora, a synchronizaci mezi více procesy, ne-li počítači se nevyhnu. (POSH je zajímavá věc a nakonec i ten memcached pro synchronizaci mezi více počítači jsem ochoten vzít na milost).
Chápu, že pokud mám aplikaci v jednom procesu, který se dělí na více vláken, můžu cache jednoduše vysypat na jednom místě. Oproti tomu, pokud mám více procesů, musím všem procesům dát na vědomí, že se vysypat cache, což je velmi netriviální na implementaci (blbě se to programuje, blbě se to ladí, nevím kolik těch procesů je a tak).Opravdu si myslíš, že vysypat cache sdílenou více vlákny je bez synchronizace košér? To je ovšem velmi naivní představa.
Více paralelních požadavků potřebuju, protože od určité návštěvnosti už jedna fronta požadavky obsluhovat stíhat nebude.Jedná blokující fronta ti nebude stačit velmi brzy. Od určité návštěvnosti budeš potřebovat více web serverů. Vertikálně škálovat nelze donekonečna.
Memcached jsem zkoumal, ale nevěřím tomu, že picklovat a unpicklovat složité Pythonové objekty bude stejně rychlé jako držet je v paměti.Memcached určitě nebude nic picklovat. To bude dělat Python a pokud myslíš, že pomalu, pak zkus jiný jazyk, nebo ukládej objekty jiným (lepším) způsobem
.
Opravdu si myslíš, že vysypat cache sdílenou více vlákny je bez synchronizace košér? To je ovšem velmi naivní představa.Když cache má GET, PUT i FLUSH implementované atomicky, tak by neměl být problém. Pletu se? Oproti tomu udělat synchronizaci v cache mezi více procesy je IMHO řádově složitější. Memcached by to teoreticky řešil.
Memcached určitě nebude nic picklovat. To bude dělat Python a pokud myslíš, že pomalu, pak zkus jiný jazyk, nebo ukládej objekty jiným (lepším) způsobem.Picklovat bude Python, ale nedokážu si představit, jestli režie picklování nebude větší než natahování z databáze. Objekty, které teď držím v cache jsou poměrně složité. Jediný způsob, jak to zjistit je to vyzkoušet. (zkusím a napíšu). Jestli existuje něco pohodlnějšího, tak se rád nechám poučit. Nenašel jsem zatím jazyk, který by mně osobně vyhovoval více než Python. A že jsem se snažil. (no flame please
).
Od určité návštěvnosti budeš potřebovat více web serverů. Vertikálně škálovat nelze donekonečna.Že časem budu potřebovat víc webserverů je mi už teď naprosto jasný, zatím naštěstí mám dost času, myslím, že ještě rok mi ještě bude stačit posilovat hardware
IMHO, lepšie ako zdielaná cache je prekopanie aplikácie, človek sa môže dostať do situácie, keď mu na CRUD jednotlivých entít bude postačovať jeden subdaemon a výsledok bude skladať druhým(tretím, ..) stupňom.
Ale jinak hezky.