Мини-отчёт об участии в GCJ

GCJ(Google Code Jam) - контест по спортивному программированию, который проводит всем известная компания Google. Контест не командный, международный, проводится в онлайн.
В этому году участвовал в первый раз, основные результаты таковы: остановился на втором раунде, в третий не прошёл.

Впечатления

Сумбурные. Участие в ICFPC и в Sapka рождает совсем другие эмоции. GCJ более напряженный, задачи значительно меньше по объему, но труднее, временные рамки куда жестче. Однако задачи GCJ отличаются и от тех, что встречаются на ACMовских олимпиадах. Большинство задач действительно имеют очень короткие и очень красивые решения, каждую из них действительно можно решить за отведенное время, если уловить какую-то важную мысль.

Выводы

• Неожиданно для себя обнаружил доказательство тезиса "Разные ЯП - для разных задач". Решал задачи на Python(основной язык), Haskell и С++ - действительно, иногда тот или иной язык куда лучше подходил для решения определенной задачи
• Фан можно получать и от простых задачек, не обязательно рулить спутниками или писать AI для bombermanа. Зря я почти забросил теорию - теперь сыплюсь на стандартных алгоритмах и мне очень стыдно
• Нужно обязательно участвовать в следующих GCJ. Он совсем не напрягает и занимает куда меньше времени, чем многодневные командные состязания

Интересная ссылкa

Недавно мне подбросили ссылку на еще один контест - Hugi Size Coding Competition Series(hugi-compo), который кардинально отличается от всех, в которых я доселе участвовал. Именно этим он и привлекателен, хоть я и не обладаю достаточной квалификацией для удачных выступлений(контест посвящен ассемблерной оптимизации). Возможно, кого-нибудь заинтересует такое нестандартное соревнование. Спасибо за внимание!

Сказ о том, как Python С++ обогнал

Я всегда защищаю С++, когда приверженцы других языков ругают его за невыразительный синтаксис, чрезмерную сложность или раздутость, потому что, по-моему мнению, на С++ можно писать красиво, и особенно в этом помогают различные высокоуровневые конструкции из стандартной библиотеки.
В одном из споров в c_plus_plus@c.j.r речь зашла о том, какой же из языков лучше - простой С или всё же С++? В качестве одного из аргументов я предложил провести эксперимент - сколько времени понадобится для решения простой задачи: из stdin считываются строки текста, и после этого в обратном порядке записываются в stdout, т.е., первая строка в stdin становится последней в stdout. Длина строк не ограничена, поэтому для решения ее на С понадобится выделять и перевыделять память, от этого код на С разбухнет, что станет наглядной демонстрацией превосходства высокоуровневых конструкций С++. Более того, я предположил, что код на С++ может быть даже производительней кода на С, написанного без дополнительного профилирования - ведь контейнеры С++ выделяют память так, чтобы reallocate происходил реже. Пример кода на С++, написан за пару минут для демонстрации:

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

int main() {
    std::vector<std::string> v;
    while(std::cin)
    {
        std::string s;
        std::getline(std::cin,s);
        v.push_back(s);
    }
    for (std::vector<std::string>::reverse_iterator it = v.rbegin();it!=v.rend();++it)
    {
        std::cout<<*it<<"\n";
    }
}

Как видите, код далеко не оптимален, однако мне хотелось показать, что даже такое решение лучше, чем код на С.
Тут же захотелось проверить, а как другие языки справятся с этой задачей. Например,однострочник на Ruby:

$stdin.readlines.reverse.join.display

Когда я протестировал его на небольших файлах, С++ решение оказалось быстрее решения на Ruby в десятки раз, что меня нисколько не удивило. Однако для чистоты эксперимента я решил увеличить размер файла. Я сгенерировал файл в 100 строк общим размером ~600mb(исходник на Python):

open("/tmp/z.txt",'w').write((''.join(map(str,xrange(1000000)))+'\n')*100

Результаты тестирования на нём были просто поразительны:

ruby 1.8.6 (2009-06-08 patchlevel 369) [i686-linux]:
real 0m9.841s
user 0m0.849s
sys 0m7.206s

gcc (GCC) 4.1.2 (Gentoo 4.1.2 p1.3):
real 0m51.902s
user 0m48.682s
sys 0m1.429s

Я тут же решил проверить решение на Python:

import sys
sys.stdout.write('\n'.join(reversed(sys.stdin.readlines())))

Результаты:

Python 2.6.2
real 0m4.855s
user 0m0.913s
sys 0m1.233s

Т.е., еще быстрее, чем ruby (что уже не удивительно ;) ). Просмотрев код на С++, я добавил простейшую оптимизацию, которую изначально добавлять не хотел, чтобы код совсем не был похож на С. Я добавил хранение в векторе указателей, а не строк, что должно было убрать ненужное копирование:

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

int main() {
    std::vector<std::string*> v;
    while(std::cin)
    {
        std::string * s = new std::string();
        std::getline(std::cin,*s);
        v.push_back(s);
    }
    for (std::vector<std::string*>::reverse_iterator it = v.rbegin();it!=v.rend();++it)
    {
        std::cout<<*(*it)<<"\n";
        delete *it;
    }
}

Но результат всё так же не вдохновляет:

real 0m46.444s
user 0m43.462s
sys 0m1.379s

Назначив ответственным за тормоза std::string, я попытался переписать всё на QString из Qt, которые, по слухам, умеют copy-on-write и вообще быстрые. Наивный код:

#include <iostream>
#include <QtCore/qstring.h>
#include <QtCore/qlist.h>
#include <QtCore/qtextstream.h>
#include <vector>

int main() {
    QList<QString> v;
    QTextStream st (stdin);
    QTextStream sto (stdout);
    while(!st.atEnd())
    {
        v.push_back(st.readLine());
    }
    QListIterator<QString> it(v);
    it.toBack ();
    while (it.hasPrevious ())
        sto<<it.previous()<<"\n";
}

Однако это решение пожрало все 2 гигабайта моей оперативной памяти и я его остановил, попросив Qt-шников с c_plus_plus@c.j.r помочь с оптимизацией. После нескольких минут получился вот такой код, который использовал уже 1.4 гигабайта оперативки:

#include <iostream>
#include <QtCore/qstring.h>
#include <QtCore/qlist.h>
#include <QtCore/qtextstream.h>

int main ()
{
    QList<QByteArray> v;
    QTextStream st (stdin);
    QTextStream sto (stdout);
    int line = 0;
    while (!st.atEnd ())
    {  
        std::cerr << "Reading line... " << line++ << std::endl;
        v.push_back (qCompress (st.readLine ().toUtf8 (), 9));
    }
    QListIterator<QByteArray> it (v);
    it.toBack ();
    while (it.hasPrevious ())
    {  
        std::cerr << "Writing line... " << std::endl;
        sto << qUncompress (it.previous ()) << "\n";
        sto.flush ();
    }
}

Однако он работал еще медленнее, чем на стандартных строках - более двух минут. Для чистоты эксперимента я также написал вариант на Python, который не использовал стандартные join и reversed, а был более похож на код на С++:

import sys
s = sys.stdin.readlines()
for x in xrange(len(s)-1,-1,-1):
    sys.stdout.write(s[x]+'\n')

Его результаты:

real 0m2.198s
user 0m0.884s
sys 0m1.190s

Выводы

Если не учитывать опыты с Qt(всё равно ведь хороших результатов добиться не удалось), ни в одном из языков не было использовано каких-либо особых оптимизаций, напротив, были использованы те конструкции высокого уровня, которые предлагает сам язык. И удивительно, что программы на Python и Ruby смогли с большим отрывом обогнать аналогичную программу на С++. Я сам еще не знаю причину этого, и я был бы очень рад, если бы кто-то смог прогнать аналогичные тесты у себя на машине. Однако вне зависимости от причины, такой результат явственно говорит одно - нельзя безоговорочно верить в то, что С++ быстрее интерпретируемых языков, особенно если простейшие высокоуровневые конструкции в них, такие как строки, работают лучше.

P.S.

Я не старался создать идеальные условия для тестирования и не прогонял тесты сотни раз, чтобы получить идеальный результат. Достаточно всего-лишь заметить, что в этом синтетическом тесте Python был в 2-5 раз быстрее Ruby, а Ruby была в 4-5 раз быстрее С++. Спасибо за внимание!

Частичная реабилитация(update)

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>

int main() {
    std::ifstream fin("/dev/stdin");
    std::vector<std::string*> v;
    while(fin)
    {
        std::string * s = new std::string();
        std::getline(fin,*s);
        v.push_back(s);
    }
    for (std::vector<std::string*>::reverse_iterator it = v.rbegin();it!=v.rend();++it)
    {
        std::cout<<*(*it)<<"\n";
        delete *it;
    }
}

real 0m1.783s
user 0m0.656s
sys 0m1.070s

Т.е., тормозил std::cin. Естественно, это не оправдание, поэтому реабилитация только частичная. Вывод: tools don't kill software. people kill software.

Bachelor Thesis in Computer Science. Part 3. Слайды в LaTeX-beamer

Лучше поздно, чем никогда - предлагаю вам обещанную третью часть с описанием того, что есть LaTeX-beamer и как его можно использовать при написании бакалаврской работы.
beamer - класс LaTeX, который позволяет быстро создавать красивые слайды. Если вы не знаете, что это такое или ни разу не пробовали - попробуйте, и вам больше никогда не захочется запускать громоздкие системы WISIWYG для создания слайдов.
Основные достоинства beamer, на которые хотелось бы обратить внимание:

• Полное разделение оформления и содержания. Сначала пишите текст, а оформление можно сменить в любой момент
• Очевидный плюс, но забывать о нём нельзя: можно использовать все возможности LaTeX
• Красивые и удобные темы оформления "из коробки"
• Широкие возможности в настройке и доводке

Пример применения

Эта статья не задумывалась как учебное пособие по beamer, ее цель - дать представление и заинтересовать. Поэтому сразу перейдём к скриншотам и некоторым советам. Титульная страница, которую любезно сгенерирует вам beamer после заполнения некоторых полей:
Один из слайдов:

Как видите, слайды выглядят весьма привлекательно. К тому же, представьте, что каждый слайд - это всего пара строчек текста. А теперь, как я и обещал, несколько советов подкрепленные кодом:

• Не пытайтесь изменить шрифт, чтобы вместить на слайд как можно больше информации. Выполненные в PowerPoint с 12pt шрифтом презентации навевают тоску и абсолютно нечитаемы с расстояния в 5-10 метров. Если уж очень нужно разместить на слайде побольше, а количества строк не хватает - используйте двухколоночную вёрстку. Тогда даже большое количество формул может поместиться на один слайд:
  Для верстки в две колонки используйте пакет multicol(на примере вставки изображений в две колонки):

  \usepackage{multicol}
  %%....
  \begin{multicols}{2}
     \begin{figure}[!ht]
          \begin{center}
              \includegraphics[width=\columnwidth]{../img/positioning_slides1}
          \end{center}
      \end{figure}
  
      \begin{figure}[!ht]
          \begin{center}
              \includegraphics[width=\columnwidth]{../img/positioning_slides2}
          \end{center}
      \end{figure}
  \end{multicols}
  

• Создатели тем оформления beamer не подумали, что название может быть длинным и сократить его будет нельзя. Поэтому во многих темах длинные названия не влазят на слайд. Однако это можно исправить - например, использование подправленной темы оформления, которую вы видели на скриншотах:

  \usetheme{Antibes}
  \useinnertheme{rounded}
  \setbeamertemplate{headline}
  {%
      \begin{beamercolorbox}[wd=\paperwidth,ht=6.5ex,dp=1.125ex,%
        leftskip=.3cm,rightskip=.3cm plus1fil]{title in head/foot}
        \usebeamerfont{title in head/foot}\parbox[b]{0.95\paperwidth}{\@title}
      \end{beamercolorbox}
      \begin{beamercolorbox}[wd=\paperwidth,ht=2.5ex,dp=1.125ex,%
        leftskip=.3cm,rightskip=.3cm plus1fil]{section in head/foot}
        \usebeamerfont{section in head/foot}%
        \ifthenelse{\value{page}>1}{\hskip2pt\raise1.9pt\hbox{\vrule width0.4pt height1.875ex\vrule width 5pt height0.4pt}}{}
        \hskip1pt%
        \insertsectionhead
      \end{beamercolorbox}
      \begin{beamercolorbox}[wd=\paperwidth,colsep=1.5pt]{lower separation line head}
      \end{beamercolorbox}
  }
  
  
  \setbeamertemplate{footline}
  {%
    \leavevmode%
    \hbox{\begin{beamercolorbox}[wd=.5\paperwidth,ht=2.5ex,dp=1.125ex,leftskip=.3cm plus1fill,rightskip=.3cm]{author in head/foot}%
      \usebeamerfont{author in head/foot}\insertshortauthor
    \end{beamercolorbox}%
    \begin{beamercolorbox}[wd=.5\paperwidth,ht=2.5ex,dp=1.125ex,leftskip=.3cm,rightskip=.3cm plus1fil]{title in head/foot}%
      \usebeamerfont{title in head/foot}Слайд \insertframenumber
    \end{beamercolorbox}}%
    \vskip0pt%
  }
  

  Этот небольшой сниппет может стать отправной точкой для написания собственных тем оформления - в нём совсем несложно разобраться по названиям команд
• Скриптованные презентации никому не нужны. Я имею в виду моргающие анимированные слайды со сложной системой переходов, которые можно создать в Microsoft Office или OpenOffice. Для улучшения восприятия достаточно простейших эффектов, которых можно легко добиться в beamer. Единственной полезной вещи, которой может не хватать в beamer по сравнению с PowerPoint и Impress - воспроизведение видео. Однако встроить видео в PDF тоже можно! Пример:

  \usepackage{movie15}
  %%...
  \frame
  {
  \includemovie[externalviewer]{}{}{../vid/mouse_emulation.avi}
  }
  

  Этот код отводит отдельный слайд под видео. Стоит отметить, что видео можно будет проиграть только в Adobe Reader (я не знаю свободных альтернатив, которые бы поддерживали видео). Также обратите внимание, что я использую внешний плеер. Использование внешнего плеера гарантирует максимальную кросс-платформенность вашего PDF документа

Выводы

Используйте LaTeX, используйте beamer. Забудьте о медленных, неудобных офисных пакетах, полных недостатков и ошибок.

P.S.

Здесь вы можете найти исходники презентации (без изображений и видео)

ICFP contest 2009

Продолжая добрую традицию подробно описывать контесты, начатую с Sapka contest, предлагаю вашему вниманию отчёт о ICFPC 09

Введение

ICFP Contest - командный контест, который проводится один раз в году. Количество участников в команде не ограничено. Задание одно, на весь контест отводится 72 часа(3 суток). Контест делится на lightning round(оцениваются решения, полученные в первые 24 часа) и main round(оцениваются все отосланные решения).

Команда

Страницу команды Concrete mixers можно найти здесь. Т.е., 4 человека, но после lightning A2K отошел от дел. С одним из оставшихся участников - xa4a - я уже участвовал в Sapka, и мы там даже взяли призовое место на Lightning. Со вторым из оставшихся - Murkt - до этого работать вместе не приходилось, но мы вроде неплохо сработались.

Инструменты

Основной язык - Python. В качестве системы контроля версий использовали Mercurial, в качестве хостинга - bitbucket. Для визуализации был использован pygame(также были попытки использовать Qt, но в итоге остался вариант с pygame). Для общения использовали конференцию в jabber.

Задание

Оригинальное задание (последнюю версию) можно скачать здесь. Кратко - нужно было писать управляющие программы для спутника для выполнения разных задач. Поведение спутника и окружающей его вселенной эмулировалось в бинарниках, которые предоставляли организаторы. Бинарники можно было запустить на виртуальной машине, спецификации которой были также предоставлены. Список маневров, которые нужно было выполнять со спутником:

• Перевод спутника с одной круговой орбиты на другую
• Рандеву с другим спутником, двигающимся по круговой орбите
• Аналогичное рандеву, но начальная орбита и конечная могут быть эллиптическими
• Упрощенное рандеву с 11-ю спутниками на произвольных орбитах. Также здесь присутствует Луна и заправочная станция

Таким образом, большая часть задания связана с орбитальными маневрами - сплошная математика и физика.

Ночь первая (26.06-27.06)

Получили задание, прочитали, пообсуждали, устранили непонимания, распределили задания. Где-то через два часа у нас наконец появился парсер бинарников, еще через час было две VM, из которых мы выбрали лучшую. Еще через два часа я сделал первый тестовый солвер с визуализатором, а к этому моменту xa4a уже залил нужные формулы для hohmann transfer, A2K доделывал логгер, который был нужен для формирования сабмишенов.
Т.о., через 5 часов после начала я приступил к прикручиванию формул к солверу, однако это оказалось не так просто. Murkt с чувством выполненного долга(написанная им VM работала, хоть и медленно) пошел спать, а мы с xa4a и A2K еще часа два пытались починить логгер и формулы, A2K писал визуализатор на Qt. Результат первой ночи - готова VM, визуализатор, основная инфраструктура, однако очков всё еще 0

День первый (27.06)

С утра Murkt и xa4a подхимичили формулы и у нас в нашем симуляторе появились первые очки. Однако при попытке сабмита тут же стало понятно, что написанный ночью логгер ошибочен и я взялся его переделывать. В 14:20 был "EPIC WIN!!!!!"(с)Murkt - первые очки, полученные после исправления логгера. Задачи 1001-1004 в этот момент времени перешли в статус решенных. И пока xa4a и Murkt продолжали изыскания с задачами 2001-2004, я в течение часа многократно ускорил VM путем генерации и последующей интерпретации кода на Python. Также скриншот, сохранившийся с этого временного участка:
В дальнейшем мы все вместе пытались побороть задачи 2001-2004. Напомню, в этих задачах нужно было не просто перелететь на другую орбиту, как в 1001-1004, а и попасть еще и в ту же точку этой орбиты, что и другой спутник. Для того, чтобы этого добиться, мы ввели понятие hohmann delay - время ожидания, нужное, чтобы после него при hohmann transfer попасть в нужную точку. В 18:40 Murkt получил первые очки этим методом. Однако метод оказался совсем не стабильным - решение он давал, но давал и большие погрешности. Поэтому оставшееся до окончания lightning время мы работали в двух направлениях - устранение погрешности и 3001-3004. Ничего существенно добиться мы не успели и lightning закончили с результатом где-то 945 баллов. В top lightning'a мы,естественно не попали, и место в lightning на данном этапе узнать невозможно, хотя и очень интересно.
Ниже - визуализатор, который писал A2K, но который так и не был использован:

Ночь вторая (27.06-28.06)

Появилась Луна и задачи 4001-4004. Часа через четыре усилиями Murkt и xa4a были существенно проапгрейджены решения наших 8 задач и получено 1127.44746 очков. Приблизительно этого хотелось добиться в lightning, но не успели, а жаль. Также xa4a очень красиво переделал солверы (стало чем-то похоже на twisted). С 3х до 6 утра я сделал алгоритм подгазовки через phasing - он работал идеально и позволял проходить 2001-2004 даже без hohmann delay.

День второй (28.06)

Murkt почистил код, а мы с xa4a пытались найти параметры эллиптических орбит и у нас никак не получалось вывести формулу, которая бы работала для всех задач 3001-3004. В поисках решения были привлечены ЧМ и придумано несколько странных методов определения. Однако это ни к чему не привело, а уравнение орбиты было выведено xa4a чуть позже, когда я отсутствовал.

Ночь третья (28.06-29.06)

Murkt сделал naive chase - подгазовку, которая плевала на всю астрофизику и просто заставляла суптник лететь к цели, сжигая при этом топливо(занятный пример представлен ниже).
Этот naive chase отлично работал на небольших расстояниях. Совместив его с hohmann elliptic transfer, который к этому моменту я докрутил до состояния бета, у нас получилось решить все задачи из 3001-3004. Также я пытался сделать phasing для эллиптических орбит, однако из-за каких-то погрешностей точность phasingа оказалась меньше, чем нужно. Тем не менее, применение одной итерации phasing, а потом naive chase привело к увеличению очков.

День третий (29.06)

Весь день был проведен в попытках улучшить переходы по эллиптическим орбитам для 3001-3004, чтобы затем использовать в 4001-4004. Я попытался еще ускорить виртуальную машину посредством psyco (работало отлично, но только на 32-битных системах) и cython(работало везде, но компиляция была слишком долгой, кеширование скомпилированного нужно было делать, а профит был меньше, чем с psyco, т.о. в итоге от него отказались). В 13:04 был эпический "OMFG", когда мы заметили, что в Orbital Mechanics (описание ее смотрите ниже) есть матлабовский код, в котором есть готовые нужные нам формулы и алгоритмы - только копируй, исправляй и пользуйся. По этому коду xa4a переделал определение параметров орбиты, а я пытался сделать smart chase - через уравнение Ламберта. Однако, по-моему мнению, это было лишним - код нормально работать отказывался, а определение параметров орбиты вообще стало работать хуже, чем было. Smart chase также работал хуже, чем naive chase. Я попытался вывести hohmann elliptic delay - аналог hohmann delay но для произвольных эллиптических орбит, однако и этот алгоритм нам не очень пригодился. В этот момент - оставалось часа 3 до конца контеста - мы решили, что нужно хотя бы какие-нибудь Score получить на задачах 4001-4004. Murkt сделал простой солвер, который работал также, как 3001-3004(hohmann elliptic transfer+naive chase), однако ему не хватало топлива. Остальные три часа мы пытались подстроить naive chase, так чтобы он экономил топливо. Итог - пойманы три спутника в 4001(третий спутник был пойман мной за 7 минут до окончания, скриншот смотрите ниже) и два спутника в 4002.
Итог контеста - Weighted Total Score 2852.2285 (14 problems solved), 21 место, если последние 4 часа контеста все участники прохлаждались :)

О разном

• Репозиторий с исходниками можно найти здесь
• Orbital mechanics - кодовое название книги Howard Curtis "Orbital mechanics for engineering students" - для нас она стала Библией астрофизики
• Отчёт от Murkt
• Отчёт от xa4a

Организаторам

• Слишком много версий заданий. Последние я даже не читал - надоело
• Математика - это круто, и я не жалею, что участвовал в контесте, но всё же хотелось увидеть programming contest

Выводы

Как ни странно, текущий раздел не последний в этом отчёте. Тех, кто интересуется математикой, могут также прочитать и следующий раздел. Здесь же хотелось отметить, что фана от ICFPC 09 было всё же меньше, чем от Sapka (возможно потому, что Sapka была первым моим подобным контестом), однако море удовольствия от решения математических задачек я всё же получил. Будем надеяться, что в следующем году я тоже смогу поучаствовать.

О математике

За время контеста я получил(вывел сам, подсмотрел в Orbital Mechanics) множество формул. Здесь небольшой список, что было проделано(список не включает достижения остальных участников соревнования):

Кодовое имя	Описание
hohmann delay	Позволял найти время, которое нужно подождать на текущей орбите, чтобы при hohmann transfer на целевую орбиту попасть в нужную точку. Я выводил из равенства конечных углов, где конечные углы - функции времени. Этот hohmann delay не был использован в решении
phasing	Был подсмотрен в Orbital Mechanics и немного подправлен, чтобы была возможность совершать подстройку из любой точки орбиты, а не только из перигея. Вывод можно посмотреть в Orbital Mechanics
orbital equation v.1	Позволял находить уравнение орбиты по двум точкам. Был выведен из системы двух уравнений орбиты в разных точках. Работал идеально на орбитах, apse line которых совпадала с осью абсцисс
orbital equation v.2	К v.1 был добавлен еще один параметр - угол поворота орбиты. Параметры должны были находиться теперь уже по трём точкам. Решение искалось численно, потому что косинусы. Довести до ума так и не получилось, возможно, в моих предположениях была какая-то ошибка
orbital equation v.3	Было использовано уравнение орбиты в векторах. Также должно было определять по трём точкам и находить угловой момент и вектор эксцентриситета. Не был доведен до ума, потому что см. ниже
orbital equation v.4	Был подсмотрен в википедии в статье про кеплеровские орбиты. Вероятно, я где-то ошибся, но и эта формула выдавала неправильные результаты, хотя по этой же статье xa4a смог сделать рабочую версию
hohmann elliptic transfer	Почти то же самое, что и hohmann transfer, только без упрощений, возможных для круговых орбит. Вывод можно посмотреть в Orbital Mechanics. Было использовано для 3001-3004
elliptic phasing	То же самое, что и phasing, но для эллиптических орбит. Работало хуже, чем phasing, но работало для некоторых задач из 3001-3004. Вывод можно посмотреть в Orbital Mechanics
Smart chase	Chasing maneuver по Orbital Mechanics. Работал не очень, использован не был

Django CouchDB backend 0.1

Не так давно стараниями 42cc была выпущена версия 0.1 бэкенда к CouchDB для Django ORM. Доступ к нему можно получитьна github, также есть трак. Так как я принимал в этом проекте весьма деятельное участие, то мне бы хотелось рассказать про него поподробнее.
Я не буду останавливаться на том, нужна или не нужна CouchDB. Вы можете прочитать об этом здесь или в google. Мне бы хотелось отметить один из недостатков CouchDB - он непривычен для людей, привыкших к реляционным базам данных, а следовательно, может показаться неудобным. Это и стало одной из причин разработки django-couchdb.
Основная цель разработки - позволить описывать взаимодействие приложений на Django с CouchDB на знакомом "языке" - на языке Django ORM. Для поверхностного использования не понадобится даже знания о том, что такое CouchDB - достаточно прописать backend в DATABASE_ENGINE и использовать его. Простейшие примеры того, что умеет django-couchdb(в виде теста):

class Boo(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=20)
    slug = models.SlugField()
    class Meta:
        unique_together = ('title', 'slug')

class Foo(models.Model):
    boo = models.ForeignKey(Boo)
    boo2 = models.ForeignKey(Boo, related_name="foo2_set")

b1 = Boo(title="1", slug="1")
b1.save()
b11 = Boo(title="11", slug="1")
b11.save()
b2 = Boo(title="2", slug="2")
b2.save()
f1 = Foo(boo=b1)
f1.save()
f2 = Foo(boo=b2)
f2.save()
f3 = Foo(boo=b1,boo2=b2)
f3.save()
assert_equal(Foo.objects.filter(boo__title="1").count(), 2)
assert_equal(Foo.objects.filter(boo__title="11").count(), 0)
assert_equal(Foo.objects.filter(Q(boo__title="1") | Q(boo__slug="2")).count(), 3)

assert_equal(Foo.objects.filter(Q(boo__title="1") & Q(boo2__title="2")).count(), 1)
assert_equal(Foo.objects.filter(Q(boo__title="1") & Q(boo2__title="11")).count(), 0)

А именно: работает генерация "схемы" из моделей, insert, update, delete, select, joins(не все). Не работает - ManyToManyField, aggregates. Поэтому django.contrib(например, admin) работает, но не полностью.

Перспективы развития

Дальнейшее развитие будет вестись в нескольких направлениях:

1. Исправление недостатков, поддержка других возможностей ORM
2. Развитие backend для использования сильных сторон CouchDB
3. Увеличение производительности

Выводы

Получился очень удобный инструмент, скрывающий особенности реализации (JS, HTTP запросы). Спасибо за внимание, ожидайте новые версии и новые возможности :)