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This entry is part 1 of 5 in the series PHP SPL Examples

Eines der “Glanzstücke” von PHP und definitiv eine Blog-Serie wert, ist die seit Version 5.0.0 verfügbare SPL.

Was ist das?
SPL ist die Standard PHP Library, die laut dem PHP-Handbuch eine Sammlung von Interfacen und Klassen für die Lösung von Standardproblemen ist. Wer Klassen und Interfaces aus der SPL verwendet, die quasi eine API zu den intern eingebauten PHP Funktionen sind, kann mit Standardmitteln voll objektorientierten Code schreiben.

Nachfolgend das erste Beispiel dieser Serie.

Peek ahead during iteration

<?php
 
$arrayIterator = new ArrayIterator(range(0, 10));
$cachingIterator = new CachingIterator($arrayIterator, CachingIterator::TOSTRING_USE_CURRENT);
 
foreach ($cachingIterator as $value) {
    echo 'Current value is: ' . $value . PHP_EOL;
    echo 'Next value is: ' . ($cachingIterator->getInnerIterator()->valid() ?
        $cachingIterator->getInnerIterator()->current() : 'eoi') . PHP_EOL;
}
27.thumbnail PHP SPL: Peek Ahead During Iteration

Autor: Eric Lippmann

Eric kam während seines ersten Lehrjahres zu NETWAYS und hat seine Ausbildung bereits 2011 sehr erfolgreich abgeschlossen. Seit Beginn arbeitet er in der Softwareentwicklung und dort an den unterschiedlichen NETWAYS Open Source Lösungen, insbesondere inGraph und im Icinga Team an Icinga Web. Darüber hinaus zeichnet er sich für viele Kundenentwicklungen in der Finanz- und Automobilbranche verantwortlich.

Um Graphite auf einem CentOS, RHEL oder Fedora zu installieren, muss das EPEL Repository eingebunden werden. Danach können die zu Graphite gehörenden Pakete installiert werden:

yum install python-whisper python-carbon graphite-web

Graphite-web benötigt noch eine Datenbank um Session- und Benutzerinformationen zu speichern, zum Beispiel MySQL:

# mysql -u root -p
 
mysql> CREATE DATABASE graphite;
mysql> GRANT ALL ON graphite.* TO graphite@localhost IDENTIFIED BY 'graphite';

Damit die erstellte Datenbank von Graphite-web genutzt wird, muss in der Datei /etc/graphite-web/local_settings.py folgende Konfiguration hinzugefügt werden:

DATABASES = {
  'default': {
    'NAME': 'graphite',
    'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
    'USER': 'graphite',
    'PASSWORD': 'graphite',
    'HOST': 'localhost',
    'PORT': '3306',
  }
}

Der Datenbank fehlt jetzt nur noch das Schema und ein administrativer Benutzer, die mit folgendem Kommando angelegt werden:

# /usr/lib/python2.6/site-packages/graphite/manage.py syncdb

Zum Abschluss muss in der Datei /usr/lib/python2.6/site-packages/graphite/settings.py nur noch der SECRET_KEY konfiguriert werden.

27.thumbnail Graphite auf CentOS, RHEL oder Fedora installieren

Autor: Eric Lippmann

Eric kam während seines ersten Lehrjahres zu NETWAYS und hat seine Ausbildung bereits 2011 sehr erfolgreich abgeschlossen. Seit Beginn arbeitet er in der Softwareentwicklung und dort an den unterschiedlichen NETWAYS Open Source Lösungen, insbesondere inGraph und im Icinga Team an Icinga Web. Darüber hinaus zeichnet er sich für viele Kundenentwicklungen in der Finanz- und Automobilbranche verantwortlich.

Über die Datei .gitattributes können in einem Git Repository Attribute auf Dateien und Pfaden gesetzt werden, die bestimmte Git Befehle beeinflussen. Wer git-archive nutzt, um Archive aus seinem Repository zu erstellen, kann über .gitattributes bestimmte Dateien aus Archiven ausschließen:

echo "example/* export-ignore" >>.gitattributes
git add .gitattributes
git commit -m "Do not export example data"

Das Attribut export-ignore bewirkt, dass alle Dateien die auf das Muster example/* passen, aus Archiven ausgeschlossen werden. export-ignore wirkt erst dann, wenn die Änderungen an .gitattributes commited wurden.

Den aktuellen Stand des Repository stellt man mit folgendem Befehl als Archiv bereit:

git archive -o latest.tgz HEAD

Andere Attribute passen zum Beispiel die Zeilenenden in Textdateien automatisch an, oder ersetzen $Id$ mit der commit id nach dem Check-in.

Zum Weiterlesen:

27.thumbnail git archive   Dateien ignorieren

Autor: Eric Lippmann

Eric kam während seines ersten Lehrjahres zu NETWAYS und hat seine Ausbildung bereits 2011 sehr erfolgreich abgeschlossen. Seit Beginn arbeitet er in der Softwareentwicklung und dort an den unterschiedlichen NETWAYS Open Source Lösungen, insbesondere inGraph und im Icinga Team an Icinga Web. Darüber hinaus zeichnet er sich für viele Kundenentwicklungen in der Finanz- und Automobilbranche verantwortlich.

Strukturierte Daten helfen Suchmaschinen dabei, die Informationen auf Webseiten besser zu verstehen und somit besser auszugeben. Einfach gesagt, werden Inhalte mit einem speziellen Markup-Format ausgezeichnet, um Suchmaschinen, Elementtyp und Eigenschaften verfügbar zu machen. Google zum Beispiel generiert aus dem Seiten-Markup Rich Snippets, die im Rahmen der Suchergebnisse angezeigt werden. Ein Snippet für eine Webseite mit Veranstaltungsdaten und entsprechendem Markup kann zum Beispiel so aussehen:
 schema.org   Hey Google, das ist ein Video!

schema.org ist ein gemeinsames Projekt von Google, Microsoft und Yahoo! zur Schaffung eines Markup-Schemas für strukturierte Daten, das von allen gängigen Suchmaschinen unterstützt wird. Ein gemeinsames Markup-Vokabular erleichtert Webmastern, sich für ein Markup-Schema zu entscheiden, denn es müssen keine Kompromisse mehr eingegangen werden, weil bestimmte Markup-Typen nur von bestimmten Suchmaschinen unterstützt werden.

Wer seine Webseite mithilfe eines Schemas auszeichnet, verbessert die Qualität von Suchergebnissen und so die Sucherfahrung der Nutzer. Auf das Ranking aber, hat die Verwendung von Markup keinen Einfluss. Weitere Fragen beantwortet Google auf einer FAQ Seite.

27.thumbnail schema.org   Hey Google, das ist ein Video!

Autor: Eric Lippmann

Eric kam während seines ersten Lehrjahres zu NETWAYS und hat seine Ausbildung bereits 2011 sehr erfolgreich abgeschlossen. Seit Beginn arbeitet er in der Softwareentwicklung und dort an den unterschiedlichen NETWAYS Open Source Lösungen, insbesondere inGraph und im Icinga Team an Icinga Web. Darüber hinaus zeichnet er sich für viele Kundenentwicklungen in der Finanz- und Automobilbranche verantwortlich.

Was ist gevent?
gevent ist eine Koroutinen-basierte Netzwerkbibliothek für Python basierend auf libev und greenlet.
greenlets sind leichtgewichtige Koroutinen, die im Prozess des ausführenden Programms laufen, aber nebenläufig ausgeführt werden. Im Gegensatz dazu werden beim Multitasking, Threads vom Betriebssystem geplant, die echt gleichzeitig laufen.

Parallelität vs Nebenläufigkeit
Zwei Aufgaben heißen nebenläufig, wenn sie voneinander unabhängig, in einem sich überschneidenden Zeitfenster, abgearbeitet werden. Dabei müssen diese nicht unbedingt echt gleichzeitig bearbeitet werden.

Zwei Aufgaben werden parallel bearbeitet, wenn sie unabhängig voneinander und zur gleichen Zeit ausgeführt werden.

“Benchmark”
Um die Performance von gevent zu vergleichen (Achtung nicht repräsentativ), lassen wir es gegen Twisted und wsgiref antreten. Die drei Kandidaten starten jeweils einen WSGI Server auf http://127.0.0.1:8088/ und beantworten jede Request mit “HTTP/1.0 200 OK”.

Mit dem Apache HTTP server benchmarking tool lassen wir 30 Sekunden (maximal 50 000 Requests) 1 000 Requests parallel laufen um vergleichen zu können, welche Implementation, die meisten Requests pro Sekunde beantwortet:

ab -r -c 1000 -t 30 http://127.0.0.1:8088/

Twisted

#!/usr/bin/python
 
from twisted.web import server
from twisted.web.wsgi import WSGIResource
from twisted.internet import reactor
 
 
def handle_request(env, start_response):
    status = '200 OK'
    output = 'The Output'
    response_headers = [('Content-Type', 'text/plain'),
                        ('Content-Length', str(len(output)))]
    start_response(status, response_headers)
    return [output]
 
if __name__ == '__main__':
    resource = WSGIResource(reactor, reactor.getThreadPool(), handle_request)
    reactor.listenTCP(8088, server.Site(resource))
    reactor.run()

Requests per second: 1093.40 [#/sec] (mean)
Time per request: 0.915 [ms] (mean, across all concurrent requests)

wsgiref

#!/usr/bin/python
 
from wsgiref.simple_server import make_server
 
def handle_request(env, start_response):
    status = '200 OK'
    output = 'The Output'
    response_headers = [('Content-Type', 'text/plain'),
                        ('Content-Length', str(len(output)))]
    start_response(status, response_headers)
    return [output]
 
if __name__ == '__main__':
    wsgiserver = make_server('', 8088, handle_request)
    wsgiserver.serve_forever()

Requests per second: 1610.80 [#/sec] (mean)
Time per request: 0.621 [ms] (mean, across all concurrent requests)

gevent

#!/usr/bin/python
 
from gevent.wsgi import WSGIServer
 
def handle_request(env, start_response):
    status = '200 OK'
    output = 'The Output'
    response_headers = [('Content-Type', 'text/plain'),
                        ('Content-Length', str(len(output)))]
    start_response(status, response_headers)
    return [output]
 
if __name__ == '__main__':
    WSGIServer(('', 8088), handle_request, spawn=None).serve_forever()

Requests per second: 2121.29 [#/sec] (mean)
Time per request: 0.471 [ms] (mean, across all concurrent requests)

Die Einfachheit des Benchmark lässt natürlich keine Rückschlüsse auf Applikationen in der echten Welt zu. gevent ist aber definitiv einen Blick wert, wenn es um asynchrone Socket-Programmierung geht.

27.thumbnail Asynchroner Webserver in Python mit gevent

Autor: Eric Lippmann

Eric kam während seines ersten Lehrjahres zu NETWAYS und hat seine Ausbildung bereits 2011 sehr erfolgreich abgeschlossen. Seit Beginn arbeitet er in der Softwareentwicklung und dort an den unterschiedlichen NETWAYS Open Source Lösungen, insbesondere inGraph und im Icinga Team an Icinga Web. Darüber hinaus zeichnet er sich für viele Kundenentwicklungen in der Finanz- und Automobilbranche verantwortlich.

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