Me ha parecido muy completa esta presentación de SQL injection. Toca un poco de Doctrine y Propel para dar ejemplos de buenas practicas.
Da un dato interesante, entre el 40-60% de los casos de acceso a datos no autorizados son por fallos de injecciones de SQL en el código de una web. Un error muy común por lo visto.
Las transparencias son de Krzysztof Kotowicz un experto en seguridad en e-comerce y web 2.0. Solo echarle un ojo a su blog ya es algo muy recomendable apara estar al día en seguridad para la web.
Two ways to create custom objects
Visto en JSAPI User Guide una tan sencilla como complicada segunda opción
Hay dos formas de crear objetos personalizados que el JS engine puede utilizar:
- Escribir un script JS que crea un objeto, sus propiedades, métodos, y el constructor, y luego pasa la secuencia de comandos para el motor de JS en tiempo de ejecución.
- Insertar el código de la aplicación que define las propiedades del objeto y los métodos, llame al motor para inicializar un objeto nuevo, a continuación, establezcalas propiedades del objeto a través de llamadas adicionales al motor. Una ventaja de estemétodo es que su aplicación puede contener métodos nativos que manipulen directamente la incrustación de objetos.
La desventaja del segundo método es que para escribir algo en javascript tienes que escribirlo en C++. Sencillez vs rendimiento.
Hace tiempo leí una cita sobre Unix que decía algo así como: «UNIX es sencillo, solo que hace falta un genio para apreciar su sencillez». Creo que no solo le pasa a Unix.
Timsort. Porqué no había versión JavaScript
La ordenación de vectores es algo que se imparte desde los primeros años de carrera en informática con el método de la burbuja, inserción directa y alguno más con complejidad O(n^2). Más tarde cuando se profundiza en la algoritmia un poco llegamos a algoritmos más complejos de complejidad O(nLogn) se concluye que no hay nada mejor en la ordenación de vectores, y esas innovaciones son ya de hace bastante tiempo.
Métodos de ordenación de vectores
QuickSort, MergeSort, HeapSort … hay muchos Sort’s por el mundo y todos tienen ventaja frente a otros. Los que he mencionado son de los más conocidos con complejidades de O(nLogn). Por lo que he estado viendo, el MergeSort es el que se suele utilizar más por su baja cantidad de operaciones de computo. Es muy sencillo, ya que mezclar listas ordenadas de elementos tiene complejidad lineal y no tiene mucha historia. Su principal desventaja, la gran cantidad de memoria temporal utilizada, tiene cada vez menos importancia gracias a que la memoria se va abaratando cada vez más. Pero…
¿Que pasa en los dispositivos que no tienen mucha memoria? Lo primero que viene a la mente es que siempre hay alguien que tiene un equipo en el que la memoria se mide en K’s, pero no van por ahí los tiros. Los smartphones y tablets son cada vez más populares, y por ahora lo que se considera normal en estos dispositivos es lo que se tenía en escritorio hace ya bastante tiempo.
TimSort
En esta visión del ahorro de memoria + mergeSort es donde surge el algoritmo TimSort. Lo ideó Tim Peters para la ordenacion en Python (donde se pueden programar librerias nativas en C) y lo bautizó con su propio nombre, como el dice: «eh, me lo he ganado».
El TimSort no mejora en complejidad a su padre, el MergeSort, pero si que tiene ciertas optimizaciones que lo hacen que ahorre mucha memoria en los casos medios. Cuando una parte del vector está «bastante» ordenada no sigue dividiendo el vector en partes hasta llegar a una lista de un elemento, sino que utiliza la inserción directa para ordenar todo ese trozo. Aunque la inserción directa sea de complejidad O(n^2) para listas muy pequeñas de elementos es muy rápido gracias a su sencillez.
Si un tramo del vector que estamos intentado ordenar de mayor a menor por ejemplo, se encuentra ordenado de menor a mayor, el algoritmo invierte este tramo y continua.
Con esto y ajustando los vectores temporales al mínimo requerido timsort consigue un ahorro de memoria y de rendimiento respecto de MergeSort en vectores parcialmente ordenados o con muchos repetidos.
TimSort en C (Python) y en Java
Es por estas pequeñas cosas que el TimSort ha sido seleccionado para ser el tipo de ordenación de vectores por defecto en Java 7 (lanzamiento estimado en Julio de 2001) y en la plataforma para móviles Android (que se puede decir que es Java también)
También es la ordenación por defecto en Python, bastante lógico cuando el algoritmo se ideó en principio para este lenguaje. Esta implementación es nativa de Python, por eso está escrito en C (no todo lo nativo de Python está escrito en C pero sí es aconsejable para aumentar el rendimiento).
El TimSort de Tim lo puedes encontrar aquí (timsort.c) y una explicación de sus pruebas de rendimiento.
Otra implementación en java Josh Bloch con bastantes menos lineas de código.
Y … en JavaScript
Siendo un obsesionado del JavaScript me pregunté, ¿y no hay implementación en JavaScript?. En javascipt ya se pueden ordenar vecteres con el metodo nativo del Array sort(funcionDeComparacion) pero cada maquina viertual de JS utiliza la ordenación que más le conviene. Bueno en realidad la que han decidido sus desarrolladores. Pero de todas maneras, si los desarrolladores de una maquina virtual de JS decidieran implementarlo usarían el código ya existente si implementan en C/C++ como son el SpiderMonkey y el V8, o la versión Java para Rhino.
Utilizar una versión JavaScript para ordenar vectores en JavaScript sería una perdida de rendimiento, al menos en gran cantidad de los casos.
Mi pequeña contribución
Si aun así no te fias y quieres hacer tus propias pruebas de rendimiento he portado la versión Java del algoritmo a JavaScript (TimSort JavaScript), con algunas optimizaciones propias del lenguaje; intentando utilizar el mayor numero de métodos nativos del lenguaje, aunque estoy seguro de que se puede optimizar algo más hasta equipararse en rendimiento 1 a 1 al sort nativo (que puede que en cada implementación sea un algoritmo distinto). Actualmente solo supera en rendimiento al nativo en muy pocas ocasiones, cuando el vector tiene muy poca entropía; y en casos muy malos llega a duplicar el tiempo de computo de la versión nativa.
No he buscado mucho y no sé que algoritmos utilizan las maquinas virtuales de los navegadores de hoy en día así que indagaré un poco pero eso es otro post.
Dibujando rutas en Google Maps
Dibujando rutas
Puedes consultar las partes anteriores del manual de Google Maps Api 3:
Primera parte del manual
Este servicio es interesante, a demás podemos usar coordenadas o direcciones directamente, ya que el servicio las traducirá por sí solo.
Las clases principales son: google.maps.DirectionsService que es la que ejecuta la peticion del servicio al servidor y nos devuelve los datos, y google.maps.DirectionsRenderer que es la encargada de mostrar la ruta en nuestro mapa.
El ejempo básico de inicialización es el siguiente:
directionsService = new google.maps.DirectionsService(); directionsDisplay = new google.maps.DirectionsRenderer(); directionsDisplay.setMap(map);
La llamada a route tiene el formato “directionsService.route(request, function(result, status)”. Hay que generar un objeto request primero(DirectionRequest) que solo es necesario rellenar los campos que no sinteresan. Despues la funcion de callback es la que a partir del status tratamos los reultados.
var request = {
origin:start,
destination:end,
travelMode: google.maps.DirectionsTravelMode.DRIVING
};
La llamada y el tratamiento del objeto result. Comprobamos que el status es OK, si no no hay nada que hacer, salvo mostrar el tipo de error.
directionsService.route(request, function(result, status) {
if (status == google.maps.DirectionsStatus.OK) {
directionsDisplay.setMap(map);
var mystr="";
for(var i in result.routes){
var mylegs=result.routes[i].legs
for(var j in mylegs){
mystr += mylegs[j].distance.text;
mystr += " " + mylegs[j].duration.text+ " <br/>";
}
mystr+="<br/>";
$(“#infoRecorrido).html(mystr);
}
directionsDisplay.setDirections(result);
}
});
Lo que realmente dibuja el mapa es ‘directionsDisplay.setDirections(result)’ ¿y todo lo demas? pues bien, google nos envia un objeto con bastante información. Los margenes en que se visualizará el mapa, las coordenadas de los puntos de incio y fin, y otras cosas entre ellas la distancia y tiempo de recorrido.
La distancia se encuentra en “result.routes[0..n-1].legs[0..n-1].duration”. Se puede visualizar en texto en tiempo ya tranformado en horas:minutos:segundos con ‘.text’ o directamente en el numero de segundos con ‘.value’.
La respuesta contiene bastante información y se le puede sacar mucho partido (ver: http://code.google.com/intl/es/apis/maps/documentation/directions/ )
bounds = new google.maps.LatLngBounds();
for(var l in markers){
bounds.extend( markers[l].getPosition() );
}
map.fitBounds(bounds);
visto en: http://blog.shamess.info/2009/09/29/zoom-to-fit-all-markers-on-google-maps-api-v3/
Finalmente y por experiencia propia recomiendo re posicionar los margenes con cierto retardo con una función como esta:
function rebounds(){
setTimeout(recReBounds,250,(6));
}
function recReBounds(veces)
if(!veces){
return false;
}
try{
bounds = new google.maps.LatLngBounds();
for(var l in markers){
bounds.extend( markers[l].getPosition() );
}
map.fitBounds(bounds);
}
catch(e){
setTimeout(recReBounds,250,(veces-1));
}
}
rebounds();
A veces la velocidad del navegador que esté utilizando el cliente no carga las imágenes del mapa con mucha velocidad. Si ejecutamos el reajuste de margenes una vez recogidos los datos puede que se reajusten los margenes antes de pintar el mapa, con lo cual el reajuste no tiene efecto. Con un retardo de un cuarto de segundo el usuario siente interacción de la web y el reajuste tiene efecto.