IKEA ve Spojeném království hledá zaměstnance do své nové pobočky. Do pobočky v počítačové hře Roblox. Nástupní mzda je 13,15 liber na hodinu.
Alyssa Rosenzweig se v příspěvku na svém blogu Vulkan 1.3 na M1 za 1 měsíc rozepsala o novém Vulkan 1.3 ovladači Honeykrisp pro Apple M1 splňujícím specifikaci Khronosu. Vychází z ovladače NVK pro GPU od Nvidie. V plánu je dále rozchodit DXVK a vkd3d-proton a tím pádem Direct3D, aby na Apple M1 s Asahi Linuxem běžely hry pro Microsoft Windows.
Byla vydána (𝕏) květnová aktualizace aneb nová verze 1.90 editoru zdrojových kódů Visual Studio Code (Wikipedie). Přehled novinek i s náhledy a animovanými gify v poznámkách k vydání. Ve verzi 1.90 vyjde také VSCodium, tj. komunitní sestavení Visual Studia Code bez telemetrie a licenčních podmínek Microsoftu.
Byla vydána (Mastodon, 𝕏) nová verze 2024.2 linuxové distribuce navržené pro digitální forenzní analýzu a penetrační testování Kali Linux (Wikipedie). Přehled novinek se seznamem nových nástrojů v oficiálním oznámení.
Počítačová hra Tetris slaví 40 let. Alexej Pažitnov dokončil první hratelnou verzi 6. června 1984. Mezitím vznikla celá řada variant. Například Peklo nebo Nebe. Loni měl premiéru film Tetris.
MicroPython (Wikipedie), tj. implementace Pythonu 3 optimalizovaná pro jednočipové počítače, byl vydán ve verzi 1.23.0. V přehledu novinek je vypíchnuta podpora dynamických USB zařízení nebo nové moduly openamp, tls a vfs.
Canonical vydal Ubuntu Core 24. Představení na YouTube. Nová verze Ubuntu Core vychází z Ubuntu 24.04 LTS a podporována bude 12 let. Ubuntu Core je určeno pro IoT (internet věcí) a vestavěné systémy.
Databáze DuckDB (Wikipedie) dospěla po 6 letech do verze 1.0.0.
Intel na veletrhu Computex 2024 představil (YouTube) mimo jiné procesory Lunar Lake a Xeon 6.
Na blogu Raspberry Pi byl představen Raspberry Pi AI Kit určený vlastníkům Raspberry Pi 5, kteří na něm chtějí experimentovat se světem neuronových sítí, umělé inteligence a strojového učení. Jedná se o spolupráci se společností Hailo. Cena AI Kitu je 70 dolarů.
Odkazy
Existuje mnoho knižníc pre django, ktoré riešia ukladanie stromov do relačnej databázy. Najpoužívanejšie sú django-mptt a django-treebeard. Doteraz som vždy používal django-mptt. Keď django-cms prešlo z mptt na treebeard rozhodol som sa, že začnem používat treebeard aj ja.
django-mptt
Táto knižnica používa pre uloženie stromu 5 polí. Konrétne je to parent_id, lft, rght, level, a tree_id. Podrobne vysvetlený význam atribútov lft a rght je v tomto blogu. Výber podstromov, rodičov, ciest ... je pri tomto type stromu veľmi elegantný. Na druhej strane modifikácia stromu je dosť zložitá.
djang-treebeard
Treebeard implementuje niekoľko spôsobov uloženia stromu. Pozrime sa na preferovaný teda materialized path. V tabuľke nám pribudnú polia path, depth a numchild. Cesta sa skladá z ascii znakov, ktoré sa líšia v závislosti od použitej databázy. Cesty teda vyzerajú takto: 0000 (prvá položka), 0001 (druhá položka), 00010000 (prvý potomok druhej položky). Výbery sa uskutočňujú pomocou operátora LIKE. Inserty môžu vyžadovať prepísanie značnej časti ciest ak sa uskutočňujú blízko koreňa v hornej časti stromu. Vkladanie hlboko do stromu je pomerne rýchle.
S django-mptt pracujem dlho. Je to odskúšaná, stabilná, dobre zdokumentovaná knižnica. Na problémy s výkonom som ja osobne nenarazil, ale nerobím nič tak náročné, kde by sa to malo prejaviť. V dokumentácii je upozornenie na nutnosť obaliť operácie do transakcie (treba na to dávať pozor inak sa budú diať zlé veci).
Dokumentácia django-treebeard mi neprišla ktovie ako užitočná. V čase písania blogu bola neaktuálna a nereflektovala zmeny v zdrojových kódoch, takže som väčšinou skončil pri čítaní zdrojových kódov namiesto dokumentácie.
Prvý závažný problém, na ktorý som pri django-treebeard narazil na produkčnom serveri bolo zoradenie. Totiž používali sme slovenské texty a databáza mala nastavená collation na slovenčinu. Tá má však také špecifiká ako "CH", takže sa zoradenie podľa path rozbilo na prvý pohľad nepochopiteľným spôsobom. Varujem teda všetkých, ktorí by chceli použíavať django-treebeard - skontrolujte si na serveri collation pre stĺpec path, v prípade potreby ho zmnňte (ALTER TABLE tabulka ALTER path TYPE character varying(255) COLLATE "C";
v postgrese).
API django-treebeard je podľa mňa miestami obskurné, miestami nepoužiteľné a miestami oboje. Ako príklad uvediem rendervoanie stromu v šablóne - django-treebeard. Atribút close je pekne obskurný a ako bonus obsahuje čísla 0..n (teda nie level ktorý daný záznam zatvára). Vďaka tomu nie je možné napríklad vyrenderovať strom, ktorý by mal v druhej úrovni trochu inú štruktúru než v prvej. Pre titeto prípady som si musel napísať filter, ktorý do close doplní level.
@register.filter_tag def add_level(items): for __, info in items: info['close'] = [info['level'] - c for c in info['close']] return items
Pre porovnanie django-mptt to má vyriešené pomocou tagu recurstree, takže nie je potrebné nič dohackovať.
Ďalej som dnes zistil, že django-treebeard nie je schopný vyrenderovať formulár s vlastným layoutom (to fakt nikto za tú dobu nepotreboval?), pri zobrazení formulára generuje cez 10 000 selectov (ah hlanve, že sa autor chváli benchmarkami) ...
Moje odporúčanie teda znie - kašlite na to, čo je práve populárne. Používajte radšej to, čo je dobré. Ja zatiaľ skúsim pretlačiť pár svojich úprav do django-treebeard ;)
Tiskni Sdílej: