anetto1502

Случайно наткнулся на такой комментарий

И прямо полыхнуло.

Где в трёх принципах ООП (наследование, инкапсуляция, полиморфизм) есть что-то про сеттеры, геттеры и деструкторы?

Исторически ООП задумывалось в таком виде: программа проектируется как множество объектов, которые общаются путём посылки сообщений и только так. На практике жизнь пошла немного другим путём.

Сейчас в трёх китах ООП логика такая:

1. инкапсуляция — это объединение данных (называемых полями или атрибутами) и функций для работы с ними (называемых методами),

2. наследование — возможность породить класс из существующего, взяв себе все поля и методы,

3. полиморфизм — это возможность взаимозаменять объекты в рамках иерархии.

Давайте на примере. У нас собака - это сложная такая штука. Но всю сложность на себя берёт программист, который реализовал класс Собака. У нас есть поля (например, количество лап), есть методы (например, бежать). Вы можете сказать собака.бежать(), при этом внутреннее устройство собаки вас не интересует - в этом смысл инкапсуляции. Некоторые ошибочно говорят про "сокрытие" и начинают про private-public-protected, но этого не требуется. Поэтому, например, в python нет сокрытия, а инкапсуляция всё ещё есть.

Дальше. Мы создали Собаку. Теперь хотим Чихуахуа. Чтобы не переписывать общие места, у нас есть наследование. Мы создаём Чихуахуа(Собака), то есть наследуемся от неё. Теперь мы можем переписать только отличающиеся места (например, изменить метод Бежать так, чтобы Чихуахуа ещё противно шкрябала когтями).

И третье - полиморфизм. Это когда мы можем сделать много собак, и для каждой собаки вызвать метод собака.бежать(). В зависимости от типа собаки (Собака или Чихуахуа) у нас будет вызван нужный метод бежать. То есть на питоне

# создадим пару очаровательных собак
dog_party = [ Dog(), Сhihuahua() ]
# пройдёмся циклом по всем собакам
for dog in dog_party:
.  # у каждой собаки вызовем свой метод бежать
.  dog.run()

PS: некоторые относят к китам ООП ещё и абстракцию "для выделения в моделируемом предмете важного для решения конкретной задачи по предмету" (вики). Тут у меня вопрос. Вообще всё программирование состоит в выделении важного и игнорировании неважного независимо от парадигмы. Причём тут ООП? А если мы говорим о выделении сущности собаки в виде полей, то это свойство называется инкапсуляция.

В телеграмм-канале devfm разбираем разные нюансы из жизни разработчика на Python и не только — python, bash, linux, тесты, командную разработку.

Некоторые ресурсы при копировании текста с сайта вставляют в буфер обмена ссылку на себя. Например, такое поведение будет при копировании первого абзаца со страницы КонсультантПлюс.

Как это технически работает?

В JS можно на событие copy навесить свой обработчик, который что-то модифицирует. Есть более современное Clipboard API.

Этот функционал позволяет осуществить атаку на целостность данных через манипуляцию с содержимым буфера обмена. Результат - страничка, где написано

echo "not evil"

Теперь скопируйте этот фрагмент и вставьте в терминал. Поздравляю, вас хакнули. В терминал вставился другой текст

echo "evil"

Не копируйте команды сразу в терминал. Лучше перепечатать (так ещё и запомнится лучше) или идти по пути сайт — блокнот — анализ глазками. Копировать без переноса строки тоже не поможет — наглый js может вставить в буффер символ переноса строки. В итоге безопасное

pip install -U pytest

Может сделать с вами что-то злобное. Не всегда об этом можно узнать. Команды в терминале, которые начинаются с пробела, в истории команд не сохраняются. Если вывод команды достаточно длинный (установка пакета для python является хорошим примером), то вы даже не увидите настоящую введенную команду.

А ещё так можно модифицировать ваш .bashrc, сделав любой alias.

В телеграм-канале разбираем разные нюансы из жизни разработчика на Python и не только — python, bash, linux, тесты, командную разработку.

Есть такой вид атаки на отказ в обслуживании (DoS, Denial of Service) — forkbomb. Запускается процесс, который бесконечно порождает сам себя, пожирая все ресурсы системы. Прав суперпользователя не требуется, любой пользователь может создавать процессы.

Cкрипт атаки выглядит так. Функция порождает две версии себя, связанные конвейером. Правая функция уходит в фоновый режим с помощью знака амперсанд &.

forkbomb()
{
forkbomb | forkbomb&
}

Скрипт можно переписать в непонятный однострочник, изменив название на символ двоеточия:

:(){ :|:& }; :

Такой набор символов эквивалентен скрипту выше. При этом он компактен, и его могут запихнуть вам в качестве шуточного ответа на вопрос. Спасибо ещё, что не патч Бармина.

В видео также рассматриваются линуксовые команды команды

1. lscpu

2. nproc

3. uptime

4. top

5. free

6. переменные $$ $PPID

7. настройка числа PID в /proc/sys/kernel/pid_max

8. ctrl-L для очистки терминала

9. разделение экрана в терминале terminator

10. буфер выделения и вставка по нажатию на колёсико мышки

11. pkill

И разбираются флаги такой docker команды

docker run --it --rm --cpus="0.5" --memory=4G --pids-limit=1000 --name=forkbomb ubuntu bash

Плюс применяются команды docker ps / stats / exec.

Хотите почувствовать себя капитаном тонущего корабля? Теперь ресурсы системы принадлежат не вам, а паразитному процессу forkbomb. Приятного просмотра!

Починить атакованную систему можно только перезагрузкой. Ну, если атакующий скрипт вам не дописали в .bashrc. Тогда только recovery mode в grub.

В телеграм-канале разбираем разные нюансы из жизни разработчика на Python и не только — python, bash, linux, тесты, командную разработку.

Давным давно Джоел Спольски рассказал о "законе дырявых абстракций" (оригинал от 2002 года). В современном мире, чтобы починить проблему, часто надо уметь работать на уровень ниже текущего уровня абстракции. Проблема может быть с compose, docker, конкретной библиотекой, python, операционной системой, сетью, железом... Чем больше абстракций вы знаете, тем больше вероятность, что вы сможете решить проблему следующего уровня.

Нельзя в один момент освоить десяток нужных инструментов и абстракций. Нужно плавно расширять используемый инструментарий. Освоили git? Ни строчки кода далее без него. Научились тестам? В каждом проекте их нужно писать с самого начала. Теперь Docker в копилке? Применяем, если это уместно. Чем больше опыта в разных технологиях, тем вы сильнее как специалист.

Расскажу о своём опыте. В статье как расширить технический кругозор я делился, что для ориентирования в технологиях я постоянно читал хабр (2010-2015 года, самый расцвет технического контента там). Пришёл ко мне коллега со следующим вопросом. Я, говорит, выгружаю строю граф друзей в социальной сети, для этого массово скриптом на python выгружаю оттуда списки всех друзей и складываю в mongodb. Запускаю выборку на N человек на 1 потоке — скрипт работает 60 секунд. Запускаю на 10 потоках — скрипт работает 70 секунд. Мне надо N увеличить и запуститься на сутки, но какого чёрта увеличение числа процессоров замедляет выполнение?  Где проблему искать?

Это питон тормозит?

В монге проблемы?

С компом что-то не так?

Социальная сеть меня банит?

Сеть тормозит?

Где вообще искать беду?

А я просто знал ответ. Прочитал накануне статью про GIL в python. На вики она выглядит так. Если кратко, то из-за потоковой небезопасности кода на Си, который внутри всех стандартных библиотек питона, интерпретатор физически работает на одном ядре, а многопоточность реализована с блокировками. Это не важно для IO-bound задач (когда код ждёт внешних данных), но критична для CPU-bound задач (когда реально надо все ядра использовать).

Для починки всего-то и надо, что заменить модуль многопоточности threading.Thread на многопроцессность multiprocessing.Process. Теперь работают 10 независимых процессов, которые делают своё черное дело. У них нет связи (общего адресного пространства), которое есть у потоков. Но в этой задаче связь и не нужна была, процессу выдавался пул адресов для анализа.

И теперь 60 секунд на 1 ядре превратилось в 10 секунд на 10 ядрах. Да, не в 10 раз ускорилось, но это вполне годное ускорение. А ещё можно посмотреть, как делают рядом и воспользоваться топовым инструментом.

В телеграм-канале разбираем разные нюансы из жизни разработчика на Python и не только — python, bash, linux, тесты, командную разработку.