CreepyLink.com je nový zkracovač URL adres, 'díky kterému budou vaše odkazy vypadat tak podezřele, jak je to jen možné'. Například odkaz na abclinuxu.cz tento zkracovač převádí do podoby 'https://netflix.web-safe.link/logger_8oIlgs_free_money.php'. Dle prohlášení autora je CreepyLink alternativou ke zkracovači ShadyURL (repozitář na githubu), který dnes již bohužel není v provozu.
Na blogu Raspberry Pi byla představena rozšiřující deska Raspberry Pi AI HAT+ 2 s akcelerátorem Hailo-10 a 8 GB RAM. Na rozdíl od předchozí Raspberry Pi AI HAT+ podporuje generativní AI. Cena desky je 130 dolarů.
Wikipedie slaví 25. výročí svého založení. Vznikla 15. ledna 2001 jako doplňkový projekt k dnes již neexistující encyklopedii Nupedia. Doména wikipedia.org byla zaregistrována 12. ledna 2001. Zítra proběhne v Praze Večer svobodné kultury, který pořádá spolek Wikimedia ČR.
Po více než dvou letech od vydání předchozí verze 2.12 byla vydána nová stabilní verze 2.14 systémového zavaděče GNU GRUB (GRand Unified Bootloader, Wikipedie). Přehled novinek v souboru NEWS a v aktualizované dokumentaci.
Google Chrome 144 byl prohlášen za stabilní. Nejnovější stabilní verze 144.0.7559.59 přináší řadu novinek z hlediska uživatelů i vývojářů. Podrobný přehled v poznámkách k vydání. Opraveno bylo 10 bezpečnostních chyb. Vylepšeny byly také nástroje pro vývojáře (YouTube).
Microsoft zveřejnil zdrojový kód XAML Studia a uvolnil ho pod MIT licencí. XAML Studio je nástroj ze světa Windows, určený pro tvorbu uživatelského rozhraní aplikací pomocí XAML (Extensible Application Markup Language). Stalo se tak zhruba po osmi letech od prvního prohlášení Microsoftu, že se tento kód chystá zveřejnit.
TimeCapsule, 'časová kapsle', je jazykový model trénovaný výhradně na datech z určitých míst a časových období, aby se tak napodobila autentická slovní zásoba, způsob vyjadřování a názory dané doby. Na Hugging face jsou k dispozici modely natrénované na historických textech dostupných v oblasti Londýna mezi lety 1800 až 1875.
Radicle byl vydán ve verzi 1.6.0 s kódovým jménem Amaryllis. Jedná se o distribuovanou alternativu k softwarům pro spolupráci jako např. GitLab.
Zemřel Scott Adams, tvůrce komiksových stripů Dilbert parodujících pracovní prostředí velké firmy.
Sdružení CZ.NIC vydalo novou verzi Knot Resolveru (6.1.0). Jedná se o první vydanou stabilní verzi 6, která je nyní oficiálně preferovanou a doporučovanou verzí, namísto předešlé verze 5. Více o Knot Resolveru 6 je možné se dočíst přímo v dokumentaci.
Vsem moc diky za cas a pomoc
PS: nemuzu vlozit vice, jak jednu prilohu, takze "test2.py" bude v reakci.
def f(x, a=[]):
a.append(x)
print(len(a))
f(1)
f('ble')
f(None)
Dále:
Všechno se předává referencí. Tedy všechno s čím pracuješ, jsou jména objektů, ne hodnoty.
Existují modifikovatelné a nemodifikovatelné objekty.
Nemodifikovatelné (např. čísla, stringy, None, ...) se chovají de facto jako hodnoty, ale právě jen proto, že nejdou modifikovat. Po x=1 jsou x a 1 jen jiná jména pro týž objekt. Po x+=1 bude x jméno pro jiný nemodifikovatelný objekt, nezmění se žádná hodnota x.
A u modifikovatelných je to pak samozřejmě velký rozdíl. Chceš-li kopii, použij modul copy (např.).
Všechno se předává referencí. Tedy všechno s čím pracuješ, jsou jména objektů, ne hodnoty.Technicky vzato se vše předává hodnotou, která obsahuje referenci (tedy lokální název obsahuje stejnou referenci na objekt, jako „skutečný“ parametr). Předává se tedy (reference na) objekt, ne proměnná jako taková. Souhlasím s tím, že většina problémů bude způsobena tím, že se použije stejný měnitelný objekt, kde si programátor myslí, že se mu vytvoří nový objekt.
def __init__(self, name, parent, attrs = {})
self.__attrs = attrs
slovník attrs se ti zkonstruje pouze jednou v okamžiku definice té funkce, všechny instance si následně přiřadí do svého jmenného prostoru referenci na tentýž slovník.
Správně se to dělá takhle:
def __init__(self, name, parent, attrs = None)
self.attrs = attrs if attrs is not None else {}
Rada do života jako bonus: Nepiš gettery a settery! Je to nepřehledný hnus a zbytečně to zpomaluje. (Volání metody je v pythonu relativně drahá operace.) Pokud budeš někdy v budoucnu potřebovat udělat getter nebo setter, přístup k atributu se dá zachytit pomocí @property dekorátoru. To ostatně platí obecně – pythoní kód je stručný výstižný, pokud se přistihneš že píšeš nudnou "omáčku" ve stylu Javy tak děláš něco špatně.Gettery a settery jsou zločin i v Javě. Je to jasná ukázka, že dotyčný programátor neumí programovat objektově.
A proč bych měl přistupovat k hodnotám atributů objektu?Protože Python nemá POD (plain old data) schopná snadno a rychle shrnout skupinu informací do jedné ,věci`. Tudíž zbývá
# Dal jsem to do čtvrté položky, nebo do šesté? Ale kdeže, do třetí.
struct = (1.2, -3.0, 'cx', 4, 4, 0, True, False, True)
print struct[3]
# Složitý přístup k datům máme rádi, nutí nás zamyslet se, zda je opravdu potřebujeme.
struct = {
'alpha': 1.2, 'lambda': -3.0,
'name': 'cx',
'width': 4, 'height': 4, 'depth': 0,
'normalize': True, 'recursive': False, 'fixed': True,
}
print struct['width']
# Jsem expert, tak vyrobím něco, co se dá indexovat a sčítat jako tuple, abych vás zmátl.
import collections
Struct = collections.namedtuple('Struct', bla bla bla...)
bla bla bla...
# Ecce obiectum! Není to POD, ale je to skoro tak dobré.
class Struct:
def __init__(self, **kwargs):
self.__dict__.update(kwargs)
struct = Struct(alpha=1.2, beta=-3.0, name='cx', width=4, height=4, depth=0,
normalize=True, recusrive=False, fixed=True)
print struct.width
Navzdory ortodoxním objektistům nechci té věci posílat zprávy, chci s ní něco udělat (viz Execution in the Kingdom of Nouns). Právě proto, aby to nevypadalo jako typická javí byrokracie.
Někdy je také dobré se zamyslet, k čemu vlastně potřebujiA proč bych měl přistupovat k hodnotám atributů objektu?... print struct.width
struct.width. Často je to zaviněno chybným návrhem objektu. Obvykle totiž samotné atributy objektu ve své podstatě nepotřebuji.
Gettery a settery mezi metody nepočítám. Jsou jen nadstavbou datové struktury, aby přímý přístup k ní nevypadal tak blbě.Blbost. V setteru bezne provadim vedlejsi efekty, napr. logging. Navic python pomoci property() vytvari tak dokonalou hracku, ze se to primo vybizi takto primo pristupovat k atributum objektu.
Byly myšleny primitivní gettery a settery v uvedeném příkladu, které jen nahrazovaly přímý přístup k datové struktuře a nedělaly nic navíc.Což je ovšem velmi nezajímavé téma, o kterém si tu podle mě chce povídat jen jeden jediný člověk.
I když je to po technické stránce objekt, má do objektu daleko.Ach ta terminologie :).
Ale kazdopadne nic to nemeni na tom, ze se mi nedari zrealizovat klasicky seznam-like datovou strukturu - priklad:
typedef struct list {
char *data;
struct list *next;
} LIST;
Ja se teda snazim presneji o tohle, coz sice neni to same, ale napadne podobne:
typedef struct list {
char *data;
struct list *parent;
struct list **children;
} LIST;
Ale neprisel jsem na to, jak to zrealizovat v pythonu. V PHP to bylo hned, ale v pythonu porad tapu a tapu...
A jinak pokud sis vsiml, tohle byla tree struktura, ale mela podobne vlastnosti, jako seznam - to jest reference na sebe sama
Protoze seznam nema reference mezi objekty nebo snad ano?Který části tvrzení „v pythonu je všechno reference“ nerozumíš?
Sleduj lva:
In [10]: l = [1,2,3] In [11]: l.append(l) In [12]: l Out[12]: [1, 2, 3, [...]](tři tečky jsou objekt
Elipsis který značí zacyklení)
Ale kazdopadne nic to nemeni na tom, ze se mi nedari zrealizovat klasicky seznam-like datovou strukturu - priklad:
typedef struct list {
char *data;
struct list *next;
} LIST;
Definuj „nedaří se mi“, mně totiž nenapadá, co by se ti na tom mohlo nedařit. Atribut data nastavit můžeš, atribut next jakbysmet, takže?
Odpoved najdes v "test2.py" (2. reakce, v teto diskuzi)Pokud nemáš zájem o pomoc, stačí to říct rovnou :).
Nelíbí se mi, když kdekdo do třídy paušálně nacpe gettery a settery na každou položku, ke které možná bude chtít přistupovat z vnějšku. Je to stejně špatné, jako použití public proměnných. Jen to vypadá jinak.Nebo taky stejně správně :).
return this.prijmeni;a takové metody se mi nelíbí, protože nic nedělají. Možná to chápeš jinak. Velmi často se setkávám s tím, že v aplikaci je getter osoba.getPrijmeni(), o řádek níž osoba.getJmeno() a na dalším je jejich spojování a výstup. Proč tak složitě, když to může udělat objekt? Se settery to bývá stejné. Nejprve vytvoření prázdného objektu, potom hromada setterů. Přitom by stačilo jedním příkazem vytvořit naplněný objekt v konstruktoru. Další příklad. Připočtení hodnoty k atributu objektu. Běžně vídám tuto hrůzu:
objekt.setX(objekt.getX+5);místo praktičtějšího
objekt.addX(5);nebo
objekt.posunDoprava(5);případně
objekt.posun(5,kurs);
setCeleJmeno("Jmeno","Prijmeni")
class Zamestnanec(object):
def __init__(self):
self.jmeno = u""
self.prijmeni = u""
self.pozice = u""
Podle mne je to běžné parsování metodou SAX. Každý token vyvolá nějakou událost, kterou si zpracuješ podle potřeby.To je na něm špatně.
Tiskni
Sdílej: