Habr၊ အပိုင်း 1- ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာပုံ

နှစ်သစ်ကူး Olivier ပြီးသွားသောအခါတွင် ကျွန်ုပ်တွင် ဘာမှလုပ်စရာမရှိသဖြင့် Habrahabr (နှင့်ဆက်စပ်ပလက်ဖောင်းများ) မှ ဆောင်းပါးအားလုံးကို ကျွန်ုပ်၏ကွန်ပျူတာသို့ ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး စူးစမ်းရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။

စိတ်ဝင်စားစရာ ဇာတ်လမ်းများစွာ ရှိခဲ့သည်။ ၎င်းတို့ထဲမှ ပထမဆုံးအချက်မှာ ဆိုက်၏တည်ရှိမှု 12 နှစ်တာကာလအတွင်း ဆောင်းပါးများ၏ ဖော်မတ်နှင့် အကြောင်းအရာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သောအကြောင်းအရာများ၏ ဒိုင်းနမစ်သည် ညွှန်ပြသည်။ အဆက်အစပ် - ဖြတ်။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်

Habr မည်ကဲ့သို့ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်ကို နားလည်ရန်၊ ၎င်း၏ ဆောင်းပါးများအားလုံးကို ဖြတ်သန်းပြီး ၎င်းတို့ထံမှ မက်တာအချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန် လိုအပ်သည် (ဥပမာ၊ ရက်စွဲများ)။ ဆောင်းပါးအားလုံးသို့ လင့်ခ်များသည် "habrahabr.ru/post/337722/" နှင့်တူသောကြောင့် ရှောင်ကွင်းရန်မှာ လွယ်ကူပြီး နံပါတ်များကို အစဉ်လိုက်အတိုင်း အတိအကျပေးထားသည်။ နောက်ဆုံးပို့စ်တွင် နံပါတ် 350 ထက် အနည်းငယ်နည်းကြောင်း သိလိုက်ရသဖြင့်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော document id အားလုံးကို အဝိုင်းတစ်ခုအတွင်း ဖြတ်သွားသည် (Python code)။

import numpy as np
from multiprocessing import Pool
with Pool(100) as p:
    docs = p.map(download_document, np.arange(350000))

လုပ်ဆောင်ချက် download_document သက်ဆိုင်ရာ id ဖြင့် စာမျက်နှာကို တင်ရန် ကြိုးစားပြီး html ဖွဲ့စည်းပုံမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အချက်အလက်ကို ထုတ်ယူရန် ကြိုးစားသည်။

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def download_document(pid):
    """ Download and process a Habr document and its comments """
    # выгрузка документа
    r = requests.get('https://habrahabr.ru/post/' +str(pid) + '/')
    # парсинг документа
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'html5lib') # instead of html.parser
    doc = {}
    doc['id'] = pid
    if not soup.find("span", {"class": "post__title-text"}):
        # такое бывает, если статья не существовала или удалена
        doc['status'] = 'title_not_found'
    else:
        doc['status'] = 'ok'
        doc['title'] = soup.find("span", {"class": "post__title-text"}).text
        doc['text'] = soup.find("div", {"class": "post__text"}).text
        doc['time'] = soup.find("span", {"class": "post__time"}).text
        # create other fields: hubs, tags, views, comments, votes, etc.
        # ...
    # сохранение результата в отдельный файл
    fname = r'files/' + str(pid) + '.pkl'
    with open(fname, 'wb') as f:
        pickle.dump(doc, f)

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်သည် အသစ်အဆန်းများစွာကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။

ပထမဦးစွာ၊ ပရိုဆက်ဆာတွင် cores များထက်ပို၍ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဖန်တီးခြင်းသည် အသုံးမဝင်ကြောင်း ၎င်းတို့က ဆိုသည်။ ဒါပေမယ့် ငါ့ကိစ္စမှာ၊ ကန့်သတ်အရင်းအမြစ်က ပရိုဆက်ဆာမဟုတ်ပေမယ့် ကွန်ရက်နဲ့ လုပ်ငန်းစဉ် 100 က 4 သို့မဟုတ် 20 ထက် ပိုမြန်တယ်လို့ ထွက်လာတယ်။

ဒုတိယအနေဖြင့်၊ အချို့သော ပို့စ်များတွင် အထူးဇာတ်ကောင်များ ပေါင်းစပ်မှုများပါရှိသည် - ဥပမာ၊ "%&#@" ကဲ့သို့သော ပီတိစကားများ။ ထွက်လာတယ်။ html.parserပထမသုံးခဲ့သော၊ ပေါင်းစပ်မှုကို တုံ့ပြန်သည်။ &# နာကျင်စွာ၊ ၎င်းကို html entity ၏အစဟုမှတ်ယူပါ။ အောက်လမ်းပညာကို ငါလုပ်နေပြီ၊ ဒါပေမယ့် parser ကိုပြောင်းဖို့ ဖိုရမ်က အကြံပြုထားပါတယ်။

တတိယအနေနဲ့၊ သုံးခုကလွဲရင် စာပေအားလုံးကို လွှင့်ထုတ်နိုင်ခဲ့တယ်။ 65927၊ 162075 နှင့် 275987 နံပါတ်ပါ စာရွက်စာတမ်းများကို ကျွန်ုပ်၏ ဗိုင်းရပ်စ်နှိမ်နင်းရေးမှ ချက်ချင်းဖျက်ပစ်လိုက်ပါသည်။ ဤအရာများသည် အန္တရာယ်ရှိသော pdf တစ်ခုကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်သည့် javascript ကွင်းဆက်တစ်ခုအကြောင်း၊ ဘရောက်ဆာပလပ်အင်များအစုတစ်ခု၏ပုံစံဖြင့် SMS ransomware နှင့် iPhones များကို ပြန်လည်စတင်ရန်အတွက် CrashSafari.com ဆိုက်မှ ဆောင်းပါးများဖြစ်သည်။ Antivirus သည် နောက်ပိုင်းတွင်၊ စနစ်စကင်ဖတ်စစ်ဆေးနေစဉ်အတွင်း၊ အသုံးပြုသူ၏ပရိုဆက်ဆာကိုအသုံးပြုသည့် cryptocurrency တူးဖော်ရန်အတွက် အသုံးပြုသူ၏ပရိုဆက်ဆာကိုအသုံးပြုသည့် အိမ်မွေးတိရစ္ဆာန်စတိုးဝဘ်ဆိုက်တွင် script များအကြောင်း 338586 ကို ပို့စ်တင်ပါ။ ထို့ကြောင့် antivirus ၏အလုပ်သည် လုံလောက်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယူဆနိုင်ပါသည်။

"တိုက်ရိုက်" ဆောင်းပါးများသည် ဖြစ်နိုင်ချေအများဆုံး 166307 အပိုင်းများ၏ ထက်ဝက်မျှသာ ဖြစ်ခဲ့သည်။ ကျန်အရာများနှင့်ပတ်သက်၍ Habr သည် "စာမျက်နှာသည် ခေတ်နောက်ကျနေပြီ၊ ဖျက်ထားသည် သို့မဟုတ် လုံးဝမရှိခဲ့ပါ။" ကောင်းပြီ၊ ဘာမဆိုဖြစ်သွားနိုင်တယ်။

ဆောင်းပါးများ အပ်လုဒ်တင်ခြင်းကို နည်းပညာဆိုင်ရာ အလုပ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်- ဥပမာ၊ ထုတ်ဝေသည့်ရက်စွဲများကို "'21 ဒီဇင်ဘာ 2006 နံနက် 10:47 နာရီ" ဖော်မတ်မှ စံအဖြစ်သို့ ပြောင်းရမည်ဖြစ်ပါသည်။ datetime, နှင့် "12,8k" ကြည့်ရှုမှု - 12800။ ဤအဆင့်တွင်၊ နောက်ထပ် ဖြစ်ရပ်အချို့ ထွက်လာပါသည်။ ရယ်စရာအကောင်းဆုံးအချက်မှာ မဲရေတွက်ခြင်းနှင့် ဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် ပတ်သက်သည်- အချို့သောပို့စ်အဟောင်းများတွင် int ပြည့်လျှံနေပြီး တစ်ခုစီတွင် 65535 မဲရရှိခဲ့သည်။

ရလဒ်အနေဖြင့် ဆောင်းပါးများ (ပုံမပါသော) စာသားများသည် ကျွန်ုပ်အား 1.5 ဂစ်ဂါဗိုက်၊ မက်တာအချက်အလက်ပါသော မှတ်ချက်များ - အခြား 3၊ နှင့် တစ်ရာမီဂါဗိုက်ခန့် - ဆောင်းပါးများနှင့်ပတ်သက်သော မက်တာအချက်အလက်များပါရှိသည်။ ၎င်းကို RAM တွင် အပြည့်အ၀သိမ်းဆည်းထားနိုင်ပြီး၊ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်အတွက် အံ့သြဖွယ်ကောင်းလှသည်။

ကျွန်ုပ်သည် စာသားများမှမဟုတ်ဘဲ မက်တာအချက်အလက်- ရက်စွဲများ၊ တဂ်များ၊ အချက်အချာကျမှု၊ အမြင်များနှင့် အကြိုက်များမှ ဆောင်းပါးများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလေ့လာခဲ့သည်။ အများကြီးပြောပြနိုင်ခဲ့တယ်လို့ ထွက်လာတယ်။

Habrahabr ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးလမ်းကြောင်းများ

ဆိုက်ပေါ်ရှိ ဆောင်းပါးများကို ၂၀၀၆ ခုနှစ်ကတည်းက ထုတ်ဝေခဲ့ပြီး၊ အပြင်းထန်ဆုံး - ၂၀၀၈-၂၀၁၆ ခုနှစ်။

မတူညီသောအချိန်များတွင် ဤဆောင်းပါးများကို မည်မျှတက်ကြွစွာဖတ်ခဲ့သည်ကို အကဲဖြတ်ရန် မလွယ်ကူပါ။ 2012 ခုနှစ်နှင့် ငယ်ရွယ်သော စာသားများတွင် မှတ်ချက်များနှင့် အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ ပိုမိုရရှိခဲ့သော်လည်း အသစ်သော စာသားများတွင် ကြည့်ရှုမှုများနှင့် စာညှပ်များ ပိုများသည်။ ဤမက်ထရစ်များသည် 2015 ခုနှစ်တွင် တစ်ကြိမ်သာ (တစ်ဝက်ခန့်) တူညီသည့်ပုံစံအတိုင်း လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ စီးပွားရေးနှင့် နိုင်ငံရေး အကျပ်အတည်း အခြေအနေတွင် စာဖတ်သူများ၏ အာရုံစူးစိုက်မှုကို IT ဘလော့ဂ်များမှ ပိုမိုနာကျင်စေသော ပြဿနာများဆီသို့ ကူးပြောင်းသွားပေမည်။

ဆောင်းပါးများအပြင်၊ ၎င်းတို့ထံ မှတ်ချက်များပါ ထပ်မံဒေါင်းလုဒ်လုပ်ခဲ့သည်။ မှတ်ချက်ပေါင်း 6 သန်းရှိသော်လည်း ၎င်းတို့အနက်မှ 240 ကို တားမြစ်ထားပါသည် ("UFO တစ်စီးဝင်လာပြီး ဤကမ္ပည်းစာအား ဤနေရာတွင် ထုတ်ဝေခဲ့သည်")။ မှတ်ချက်များအတွက် အသုံးဝင်သော ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုမှာ ၎င်းတို့တွင် အချိန်တံဆိပ်ရိုက်နှိပ်ထားခြင်း ဖြစ်သည်။ မှတ်ချက်များပေးသည့်အချိန်ကိုလေ့လာခြင်းဖြင့် ဆောင်းပါးများကိုဖတ်သည့်အခါတွင် အကြမ်းဖျင်းနားလည်နိုင်သည်။

ဆောင်းပါးအများစုသည် နံနက် ၁၀ နာရီမှ ည ၈ နာရီအထိ တစ်နေရာ၌ ရေးပြီး မှတ်ချက်ပေးကြသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ၊ မော်စကိုမြို့၏ ပုံမှန်အလုပ်နေ့တွင် ၎င်းသည် Habr ကို ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ရည်ရွယ်ချက်အတွက် ဖတ်သည်ဟု ဆိုလိုနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် အလုပ်တွင် အချိန်ဆွဲရန် ကောင်းသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ စကားမစပ်၊ ဤအချိန်၏ခွဲဝေမှုသည် Habr ၏အခြေခံမှ ယနေ့ခေတ်အထိ တည်ငြိမ်သည်။

သို့ရာတွင်၊ မှတ်ချက်အချိန်တံဆိပ်၏ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးမှာ ဆောင်းပါး၏ "တက်ကြွသောဘဝ" ၏ ကြာချိန်ဖြစ်သည်။ ဆောင်းပါးထုတ်ဝေမှုမှ ၎င်း၏မှတ်ချက်သို့ အချိန်မည်ကဲ့သို့ ခွဲဝေသည်ကို ကျွန်ုပ် တွက်ချက်ပါသည်။ ယခုအချိန်တွင် ပျမ်းမျှမှတ်ချက် (အစိမ်းရောင်လိုင်း)သည် နာရီ 20 ခန့်အတွင်း ထွက်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ထုတ်ဝေပြီးနောက် ပထမနေ့တွင် ပျမ်းမျှအားဖြင့် ဆောင်းပါးပေါ်ရှိ မှတ်ချက်အားလုံး၏ ထက်ဝက်ကျော် အနည်းငယ်သာ ကျန်တော့သည်။ နှစ်ရက်အတွင်း မှတ်ချက်အားလုံး၏ 75% ကို ချန်ထားခဲ့သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ အစောပိုင်းဆောင်းပါးများကို ပို၍မြန်ဆန်စွာဖတ်နိုင်သည် - ဥပမာ၊ 2010 တွင် မှတ်ချက်တစ်ဝက်သည် ပထမ 6 နာရီအတွင်း ရောက်လာသည်။

မှတ်ချက်များ ရှည်လာသည်ကို အံ့သြမိသည်- မှတ်ချက်တစ်ခုရှိ ပျမ်းမျှဇာတ်ကောင်အရေအတွက်သည် Habr ၏သက်တမ်းတစ်လျှောက် နှစ်ဆနီးပါးတိုးလာခဲ့သည်။

မှတ်ချက်များသည် မဲများထက် ပိုမိုလွယ်ကူသော တုံ့ပြန်ချက်ဖြစ်သည်။ အခြားအရင်းအမြစ်များနှင့်မတူဘဲ Habré တွင် သင်သည် pluses များသာမက minuses များကိုလည်း ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ သို့သော်၊ စာဖတ်သူများသည် နောက်ဆုံးအခွင့်အရေးကို မကြာခဏ မသုံးပါနှင့်။ လက်ရှိ မနှစ်သက်မှုများဝေစုသည် မဲအားလုံး၏ 15% ခန့်ဖြစ်သည်။ အရင်ကထက်စာရင် ပိုများလာပေမယ့် အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ စာဖတ်သူတွေ ပိုကြင်နာလာတယ်။

စာသားများသည် အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲလာသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကျပ်အတည်းများကြားမှ၊ ဆိုက်စတင်ခြင်းမှ စာသား၏ပုံမှန်အရှည်သည် ရပ်တန့်မသွားပါ။ ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုအတွင်း စာသားများသည် ဆယ်ဆနီးပါး ပိုရှည်လာသည်။

စာသားပုံစံ (ပထမအနီးစပ်ဆုံး) လည်း ပြောင်းသွားတယ်။ ဥပမာ၊ Habr ၏ပထမနှစ်များအတွင်း၊ စာသားများတွင် ကုဒ်နှင့် နံပါတ်များဝေစု တိုးလာသည်-

ဝဘ်ဆိုက်၏ အလုံးစုံပြောင်းလဲနိုင်စွမ်းကို နားလည်ပြီးနောက်၊ အမျိုးမျိုးသောအကြောင်းအရာများ၏ ရေပန်းစားမှုကို မည်ကဲ့သို့ ပြောင်းလဲခဲ့သည်ကို တိုင်းတာရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ ခေါင်းစဉ်များကို စာသားများမှ အလိုအလျောက် ရွေးချယ်နိုင်သော်လည်း အစပိုင်းတွင် သင်သည် ဘီးကို ပြန်လည်မွမ်းမံ၍ မရသော်လည်း ဆောင်းပါးတစ်ခုစီ၏ ရေးသားသူမှ အဆင်သင့်လုပ်ထားသော တဂ်များကို အသုံးပြုပါ။ ကျွန်ုပ်သည် ဇယားတွင် ပုံမှန်လမ်းကြောင်းလေးခုကို ရေးဆွဲထားသည်။ "Google" ဆောင်ပုဒ်သည် ကနဦးတွင် (အဓိကအားဖြင့် SEO ကြောင့်ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်) လွှမ်းမိုးခဲ့သော်လည်း နှစ်များကြာလာသည်နှင့်အမျှ ကိုယ်အလေးချိန်ကျလာသည်။ Javascript သည် ရေပန်းစားသော ခေါင်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး တဖြည်းဖြည်း ကြီးထွားလာသော်လည်း စက်သင်ယူမှုသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်းသာ လျှင်မြန်စွာ လူကြိုက်များလာသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် Linux သည် ဆယ်စုနှစ်တစ်လျှောက်လုံး အညီအမျှ ဆက်နွယ်နေခဲ့သည်။

ဟုတ်ပါတယ်၊ ဘယ်အကြောင်းအရာတွေက စာဖတ်သူကို ပိုဆွဲဆောင်လဲဆိုတာကို စိတ်ဝင်စားလာတယ်။ အကြောင်းအရာတစ်ခုစီရှိ အမြင်များ၊ မဲများနှင့် မှတ်ချက်များ ပျမ်းမျှ အရေအတွက်ကို တွက်ချက်ပါသည်။ ဤတွင်ဖြစ်ပျက်ခဲ့သည်-

• အများဆုံးကြည့်ရှုသည့်အကြောင်းအရာများ- arduino၊ ဝဘ်ဒီဇိုင်း၊ ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ဒိုင်ဂျက်များ၊ လင့်ခ်များ၊ css၊ html၊ html5၊ nginx၊ အယ်လဂိုရီသမ်များ။
• "အကြိုက်ဆုံး" ခေါင်းစဉ်များ- vkontakte၊ ဟာသ၊ jquery၊ အော်ပရာ၊ c၊ html၊ ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ html5၊ css၊ ဝဘ်ဒီဇိုင်း။
• အများဆုံး ဆွေးနွေးထားသော အကြောင်းအရာများ- အော်ပရာ၊ Skype၊ အလွတ်တန်း၊ vkontakte၊ ubuntu၊ အလုပ်၊ nokia၊ nginx၊ arduino၊ firefox။

စကားမစပ်၊ ကျွန်ုပ်သည် အကြောင်းအရာများကို နှိုင်းယှဉ်နေသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို ကြိမ်နှုန်းဖြင့် အဆင့်သတ်မှတ်နိုင်သည် (ရလဒ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြီး 2013 ခုနှစ် အလားတူဆောင်းပါး).

• Habr သက်တမ်းတစ်လျှောက်လုံးတွင် ရေပန်းအစားဆုံး (ကြီးစဉ်ငယ်လိုက်) တဂ်များသည် google၊ android၊ javascript၊ microsoft၊ linux၊ php၊ apple၊ java၊ python၊ ပရိုဂရမ်းမင်း၊ startups၊ development၊ ios၊ startup၊ social networks
• 2017 ခုနှစ်တွင် လူကြိုက်အများဆုံးမှာ javascript၊ python၊ java၊ android၊ development၊ linux၊ c++၊ programming၊ php၊ c#၊ ios၊ machine learning၊ information security၊ microsoft၊ react

ဤအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကို နှိုင်းယှဉ်သောအခါ၊ ဥပမာ၊ Python ၏အောင်ပွဲခံချီတက်မှုနှင့် php ၏မျိုးသုဉ်းခြင်း သို့မဟုတ် startup ခေါင်းစဉ်များ၏ "နေဝင်ချိန်" နှင့် machine learning ထွန်းကားလာခြင်းတို့ကို အာရုံစိုက်နိုင်သည်။

Habre ပေါ်ရှိ တဂ်အားလုံးတွင် ထိုကဲ့သို့ သိသာထင်ရှားသော အကြောင်းအရာအလိုက် အရောင်ခြယ်ခြင်း မရှိပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဤနေရာတွင် တစ်ကြိမ်သာတွေ့ဖူးသော တဒါဇင်ဖြစ်သော်လည်း ကျွန်ုပ်အတွက် ရယ်စရာကောင်းပုံရသည်။ ထို့ကြောင့်- "စိတ်ကူးသည် တိုးတက်မှု၏ မောင်းနှင်အား"၊ "ဖလော်ပီဒစ်ပုံမှ စတင်ခြင်း"၊ "အိုင်အိုဝါပြည်နယ်"၊ "ဒရာမာ"၊ "superalesh"၊ "ရေနွေးငွေ့အင်ဂျင်"၊ "စနေနေ့တွင် လုပ်စရာများ"၊ "ငါရှိသည် အသားကြိတ်စက်ထဲတွင် မြေခွေးတစ်ကောင်၊ "အမြဲလိုလို ပေါ်လာသည်"၊ "ရယ်စရာကောင်းသော tags များဖြင့် မတက်နိုင်"။ ထိုကဲ့သို့သော ဆောင်းပါးများ၏ ဘာသာရပ်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်၊ တဂ်များ မလုံလောက်ပါ - ဆောင်းပါးများ၏ စာသားများကို အကြောင်းအရာအလိုက် ပုံစံထုတ်ခြင်း လုပ်ဆောင်ရပါမည်။

ဆောင်းပါးများ၏ အကြောင်းအရာကို အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး နောက်ပို့စ်တွင် ဖော်ပြပါမည်။ ပထမဦးစွာ၊ ၎င်း၏အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံ၍ ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်အတွက် စာမျက်နှာကြည့်ရှုမှုအရေအတွက်ကို ခန့်မှန်းနိုင်သော ပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါမည်။ ဒုတိယအနေနဲ့၊ Habr ရဲ့စာရေးဆရာတွေလို ပုံစံတူ စာသားတွေကို ဖန်တီးဖို့ အာရုံကြောကွန်ရက်ကို သင်ပေးချင်ပါတယ်။ ဒါဆို subscribe လုပ်ထားနော်။

PS ပြီးတော့ ဒီမှာ အသံမြည်တယ်။ ဒေတာအစုံ.

source: www.habr.com