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Restaurar la programación de artículos en WordPress

Hace poco me fui de viaje y vi que todas las entradas programadas para mi blog fallaron. El motivo por el cual la programación de los artículos en WordPress falla normalmente es por el uso de plugins. En especifico por el uso de plugins que cachean las páginas. Al cachear las páginas no se ejecuta el cron de WordPress y si no se ejecuta el cron entonces WordPress no publica los artículos programados.

Como no quiero perder toda la velocidad de carga que obtengo cacheando las páginas de mi blog he encontrado un método para arreglar el problema sin tener que desinstalar ningún plugin. Puedes instalar OTRO plugin para solucionar el problema o añadir un cronjob. En este artículo voy a explicar como arreglar la programación perdida de los artículos añadiendo un cronjob.

Hay hostings que puedes añadir el cronjob usando el panel de control (lo vas a tener que buscar tu en la pagina de ayuda de tu hosting) o si tienes control entero sobre tu servidor vas a poder añadir el conjob tu mismo. Básicamente se trata de ejecutar periódicamente el siguiente link

http://tudominio.com/wp-cron.php?doing_wp_cron

En condiciones normales este link se carga cada vez que un usuario entra en el blog pero si usamos cache la página no se carga y perdemos las publicaciones. Para poder publicar las entradas programadas y mantener nuestra cache tendremos que ejecutar este link de modo automático gracias al cronjob.

Un cronjob requiere de un comando (no de un link). Así que lo que he escrito un comando para que el link sea cargado sin guardar el HTML en ningún sitio:

wget -O /dev/null http://tudominio.com/wp-cron.php?doing_wp_cron

Personalmente lo he puesto cada hora, pero lo puedes poner cada 5minutos. No usa casi recursos así que difícilmente vas a sobrecargar el blog.

Recuerda que la primera vez que accedas al link después de los errores de programación, todas las entradas falladas se van a publicar a la vez. Consecuentemente es interesante que revises la programación de los posts antes de acceder al link.

Optimizadores de tensor flow

Continuando el anterior post dónde introducí tensor flow hoy vengo con los optimizadores de funciones. Tensor flow ofrece optimizadores que cambian las variables para minimizar la funcion de perdida (loss function). El más simple es el de gradiente descendiente. Computan las derivadas simbólicas (symbolic derivatives) simplemente usando el modelo y la función tf.gradients. Por ejemplo:

[code language=”python”]
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
sess.run(init) # reset values to incorrect defaults.
for i in range(1000):
sess.run(train, {x:[1,2,3,4], y:[0,-1,-2,-3]})
print(sess.run([W, b]))
los resultados finales
[array([-0.9999969], dtype=float32), array([ 0.99999082],
dtype=float32)]
[/code]

El modelo completo para la regresión linal es:

[code language=”python”]
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Model parameters
W = tf.Variable([.3], tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], tf.float32)
# Model input and output
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W * x + b
y = tf.placeholder(tf.float32)
# loss
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model – y)) # suma de los cuadrados
# optimizer
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
# training data
x_train = [1,2,3,4]
y_train = [0,-1,-2,-3]
# training loop
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init) # reset values to wrong
for i in range(1000):
sess.run(train, {x:x_train, y:y_train})
# evaluate training accuracy
curr_W, curr_b, curr_loss  = sess.run([W, b, loss], {x:x_train, y:y_train})
print("W: %s b: %s loss: %s"%(curr_W, curr_b, curr_loss))
# When run, it produces
#W: [-0.9999969] b: [ 0.99999082] loss: 5.69997e-11
[/code]
tf.contrib.learn te simplifica la vida con las funciones: ejecución, entrenamiento, iteraciones, evaluaciones entre otros

[code language=”python”]
import tensorflow as tf
import numpy as np
features = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension=1)]
estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=features)
x = np.array([1., 2., 3., 4.])
y = np.array([0., -1., -2., -3.])
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x}, y, batch_size=4,
num_epochs=1000)
estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)
print(estimator.evaluate(input_fn=input_fn))
# Result: {‘global_step’: 1000, ‘loss’: 1.9650059e-11}
[/code]

Generar una barra de progreso en ipython notebooks

Manual con código para generar una barra de progreso en nuestro código para saber en que porcentaje de compleción estamos sin llenar el output con números. Muchos de los que usáis jupyter (el nuevo ipython notebooks) podéis imprimir por pantalla la iteración en la que vuestro loop reside. Eso es solo posible para una cantidad pequeña de iteraciones. Cuando llegamos a varios miles se puede generar un output bastante engorroso. Googleando un poco encontré la solución. Este código nos genera una clase que luego podemos llamar para obtener la barra de progreso junto con el porcentaje completado.

[code language=”python”]
import sys, time
try:
    from IPython.core.display import clear_output
    have_ipython = True
except ImportError:
    have_ipython = False

class ProgressBar:
    def __init__(self, iterations):
        self.iterations = iterations
        self.prog_bar = ‘[]’
        self.fill_char = ‘*’
        self.width = 40
        self.__update_amount(int(0))
        if have_ipython:
            self.animate = self.animate_ipython
        else:
            self.animate = self.animate_noipython

    def animate_ipython(self, iter):
        try:
            clear_output()
        except Exception:
            # terminal IPython has no clear_output
            pass
        print ‘\r’, self,
        sys.stdout.flush(),
        self.update_iteration(iter + 1)
        
    def update_iteration(self, elapsed_iter):
        self.__update_amount((elapsed_iter / float(self.iterations)) * 100.0)
        self.prog_bar += ‘  %d of %s complete’ % (elapsed_iter, self.iterations)

    def __update_amount(self, new_amount):
        percent_done = int(round((new_amount / 100.0) * 100.0))
        all_full = int(self.width – 2)
        num_hashes = int(round((percent_done / 100.0) * all_full))
        self.prog_bar = ‘[‘ + self.fill_char * num_hashes + ‘ ‘ * (all_full – num_hashes) + ‘]’
        pct_place = int((len(self.prog_bar) / 2) – len(str(percent_done)))
        pct_string = ‘%d%%’ % percent_done
        self.prog_bar = self.prog_bar[0:pct_place] + \
            (pct_string + self.prog_bar[pct_place + len(pct_string):])

    def __str__(self):
        return str(self.prog_bar)
        

[/code]

Y el siguiente código vemos un ejemplo de como llamaremos la clase para obtener la funcionalidad deseada

[code language=”python”]
c = ProgressBar(1000)
for i in range(1000):
    c.animate_ipython(i)
[/code]

Para los interesados encontré el código aquí.

Git Merging con Ubuntu (Linux)

Como muchos programadores de Linux ya os habréis dado cuenta, no hay una aplicación nativa de GitHub para Linux (a diferencia de Windows y Mac). Sinceramente me parece algo ilógico ya que los programadores tenemos una tendencia a gravitar hacia Linux. Pero a grandes males grandes remedios, no? Cuando en un repositorio tenemos conflictos (merge conflict) y hay que solventarlos, una herramienta de merge nos va a ser bastante útil más que resolver el conflicto a mano o usando la consola. Una GUI, aunque no lo parezca, es bastante útil en algunos casos.

He probado kdiff3 y meld. A mi parecer no tienen punto de comparación, claramente la mejor herramienta es meld por algunas simples razones.

Kdiff3:

Captura de pantalla de la GUI de kdiff3

  • Me parece que usa una GUI obsoleta y poco intuitiva.
  • No encontré la opción para cambiar el idioma (la instalé des de Alemania y estaba en alemán).

Meld

Captura de pantalla de la GUI de meld

  • Por el contrario su GUI es más intuitiva y algo más moderna.
  • Estaba en inglés des del principio.
  • No me gustó que creara dos ficheros, para el archivo remoto y otro para el local (además del que se sube a la rama).

Para usar estos merge tools usaremos esta linea en la consola (cambiando meld por kdiff3 si te gusta más este):

 git mergetool -t meld

Puede ser que no los tengas instalados, usando el siguiente comando lo instalaremos (o kdiff3 en vez de meld):

sudo apt-get install meld

Finalmente una vez convencido de la herramienta podremos usar la siguiente linea para guardar la herramienta deseada e iniciar el programa que más nos haya gustado cada vez que surja un merge conflict.

git config --global merge.tool meld

Si conoces una herramienta mejor no puedes en dejarlo en los comentarios. Me encantará conocerla! 🙂

Fuente e imágenes

Introducción a las expresiones regulares

Según la wikipedia una expresión regular, a menudo llamada también patrón, es una expresión que describe un conjunto de cadenas sin enumerar sus elementos.

Ayuda a encontrar elementos en un texto que coincidan con la descripción de la expresión de un modo más simple y rápido que de cualquier otra forma.

Las expresiones regulares tengo que reconocer que son algo complicadas pero cuando se entiende tiene un enorme potencial. Pero algún día hay que empezar no? Así que mejor que nos pongamos manos a la masa.

Carácteres básicos:

  • \ para mi probablemente sea uno de los caracteres más importantes. Sirve para hacer que el carácter que precede pierda su significado y pase a ser un carácter normal. Por ejemplo \* pasaría a buscar un * o \\ (doble barra invertida) pasaría a ser una sola.

  • . indica que le falta un carácter es decir ‘.asa’ puede devolver ‘casa’, ‘basa’… pero nunca ‘asa’.
  • ? indica que el elemento predecesor puede estar o no, por ejemplo ‘casa?’ Puede devolver ‘casa’ o ‘cas’.
  • * este elemento permite que el elemento anterior pueda estar desde 0 veces a infinitas, por ejemplo, ‘casa*’ puede ser ‘cas’, ‘casa’ o ‘casaaaaaaaaa’
  • + implica que el carácter al que está asociado pueda por lo menos una o más veces. Sigamos con el ejemplo ‘casa+’ puede ser ‘casa’, ‘casaaaa’ pero en ningún caso ‘cas’.
  • ^ indica que está en el principio de la cadena.

  • $ este por el contrario indica que se encuentra en el fin.

  • () sirve para agrupar un conjunto de elementos, por lo que ‘(casa)‘ pararía a ser un solo elemento ocasionando que ‘(casa)+’ pudiera devolver ‘casacasacasa‘ o simplemente ‘casa’.
  • | (barra vertical) sirve para marcar una ‘o’ (para los programadores seria el equivalente a una or). Por ejemplo ‘(casa|hogar)’ puede devolver ‘casa’ o ‘hogar’, en ningún caso ‘casahogar’.
  • [] los corchetes brindan la posibilidad de escoger entre uno de los elementos que están en su interior. Se pueden marcar rangos usando el guión medio. ‘[a-z]‘ nos puede devolver cualquier letra minúscula de la ‘a‘ a la ‘z‘.
  • {} puede contener uno o dos números separados por una coma. Vendría a ser el elemento propio equivalente y de uso idéntico a ?, +, * pero personalizado. Por ejemplo ‘{2, 7}‘ quiere decir que el elemento se puede repetir mínimo dos veces pero con un máximo de 7. Con ‘{7,}‘ indicas que de 7 hasta infinito.

Mi primera expresión regular pensada íntegramente por mi y que funciona, sirve para encontrar las url de un texto.

(https?\:\/\/)*[0-9a-zA-z\-\_\.]+\.(com|es|net|org|info)\/*[a-zA-z\-\_\.\/]*

 Pero vamos a verla por partes:

 (https?\:\/\/)* => Este trozo indica que tiene que usar el protocolo ‘http’ o ‘https’ (de aquí el interrogante después de la ‘s’ juntamente con \: para indicar que van los dos puntos y \/ dos veces esto para señalar que quiero una barra normal.

[0-9a-zA-z\-\_\.]+ => esto sería el cuerpo de la url antes de la extensión. Puede constar de uno o más elementos en minúsculas, mayúsculas, números guiones o puntos (subdominios).

\.(com|es|net|org|info) => indica que ahora consta de un punto seguido de una de las extensiones com, es, net, org o info.

\/*[a-zA-z\-\_\.\/]* => y finalmente brinda la posibilidad de que sea un subdirectorio

Generar frases aleatorias en el header de nuestro WordPress

Hace tiempo vi algunas webs que tenían frases aleatorias en el header del blog. Y la idea me gustó, así que me la anoté. Ahora por fin he tenido algo de ganas y tiempo para llevarla a cabo y escribir su post correspondiente 😛 Empecemos!

Primero por la programación, añadiremos la función al archivo functions.php de nuestro theme de WordPress y luego ejecutaremos la función en el header de nuestro blog. Vamos a ver lo más detallado.

El código que va a functions.php:

function frases() {

$frase[0] = “Hola a todos”;

$frase[1] = “Adios a todos”;

$frase[2] = “me gustan los árboles”;

$cantidad = count($frase)-1;

echo $frase[rand(0,$cantidad)];

}

Como veis es de lo más sencillo. Simplemente tenéis que cambiar las frases ya existentes y si queréis poner más teneis que añadir $frase[3] = “nueva frase”; cambiando el 3 por los números adecuados.

Vamos a cambiar el header ahora. Dentro del hgroup y debajo del <h2> he puesto esto:

<div align = “right”> <?php frases()?> </div>

El frasesm es la clase que he creado para el CSS (explicado más adelante) y el frases() es la función que se ejecuta para obtener las nuevas frases.

La nueva clase CSS, tengo que decir que ha sido lo que me ha costado más ya que no estoy habituado a ello. El código:

.provarara { position: absolute; top: 80%; left: 0; width: 100%; color: white; font: bold 24px/45px Helvetica, Sans-Serif; letter-spacing: -1px; background: rgb(0, 0, 0); background: rgba(0, 0, 0, 0.7); padding: 0px; padding: 0 2px; background: none; }

Decir que todo es cambiable y no lo voy a explicar todo, básicamente he ido probando cosas para adaptarlo. Aun estoy probando así que puede ser que cuando leas esto el código sea otro.

Creo que con esta modificación y algunos plugins que le añadiré doy mi blog por tuneado durante una temporadilla.

Fuentes: http://forobeta.com/wordpress/28315-poner-frases-rotatorias-header.html y http://www.cssblog.es/ejemplos/bloques-texto-imagen/ejemplo_bloque_texto_imagen.html

PD: Finalmente no he modificado demasiado. Aunque espero que os sirva 😉