C#

Все те, кто пишет на Си-подобных языках, знакомы с двумя немного отличающимися стилями кода. Выглядят они вот так:

for (int i=0;i<10;i++) {
    printf("Hello world!");
    printf("Hello world again!");
}

for (int i=0;i<10;i++)
{
    printf("Hello world!");
    printf("Hello world again!");
}

Различий немного, но споры вокруг них не затихают из-за неготовых отказаться от привычного стиля разработчиков. Поэтому нам нужен компромисс. Вот его-то и предлагается обсудить далее.

Во время разработки часто возникает потребность для вынесения параметров в конфигурационные файлы. Да и вообще — хранить разные конфигурационный константы в коде является признаком дурного тона. Один из вариантов хранения настроек — использования конфигурационных файлов. .Net Core из коробки умеет работать с такими форматами как: json, ini, xml и другие. Так же есть возможность писать свои провайдеры конфигураций. (Кстати говоря за работу с конфигурациями отвечает сервис IConfiguration и IConfigurationProvider — для доступа к конфигурациям определенного формата и для написания своих провайдеров)

Но главная сложность, на мой взгляд, состоит в том, что у нас имеются аж 3 разные интерфейса для работы с конфигурациями. И не всегда понятно для чего они нужны и какой когда нужно использовать.

Rubeus — это инструмент, совместимый с С# версии 3.0 (.NET 3.5), предназначенный для проведения атак на компоненты Kerberos на уровне трафика и хоста. Может успешно работать как с внешней машины (хостовой), так и внутри доменной сети (клиентского доменного хоста).

Введение

Практически все, кто имел дело с микросервисами в .NET Core, наверняка знают книгу Кристиана Хорсдала “Микросервисы на платформе .NET”. Здесь прекрасно описаны подходы к построению приложения на основе микросервисов, подробно рассмотрены вопросы мониторинга, журналирования, управления доступом. Единственное, чего не хватает — это инструмента автоматизации взаимодействия между микросервисами.

При обычном подходе при разработке микросервиса параллельно разрабатывается web-клиент для него. И каждый раз, когда меняется web-интерфейс микросервиса, приходится затрачивать дополнительные усилия для соответствующих изменений web-клиента. Идея генерировать пару web-api/web-клиент с использованием OpenApi тоже достаточно трудоемка, хотелось бы чего-то более прозрачного для разработчика.

Итак, при альтернативном подходе в разработке нашего приложения хотелось бы:
Структуру микросервиса описывать интерфейсом с использованием атрибутов, описывающих тип метода, маршрут и способ передачи параметров, как это делается в MVC.

Функциональность микросервиса разрабатывается исключительно в классе,
реализующим этот интерфейс. Публикация конечных точек микросервиса должна быть автоматической, не требующей сложных настроек.

Web-клиент для микросервиса должен генерироваться автоматически на основе интерфейса и предоставляться через Dependency Injection.

Должен быть механизм организации редиректов на конечные точки микросервисов из главного приложения, взаимодействующего с пользовательским интерфейсом.

Битборды (Bitboard) — специальные битовые структуры, позволяющие эффективно рассчитывать ходы в настольных играх. На хабре писали про применение битбордов к шахматам и даже к шашкам. Сегодня мы применим технику битбордов к несколько неожиданной, но всем знакомой игре – к тетрису. Результатом наших изысканий будет консольная игра, а также автоматический поиск лучших ходов (при заданной последовательности фигур), скорость которого как раз и обеспечивается эффектиностью битовых манипуляций. Заодно мы поддержим проигрывание найденных ходов в автоматическом режиме, чтобы в полной мере насладиться компьютерным интеллектом. В конце статьи дана ссылка на гитхаб с кодом игры на C#, а также коротенькое видео игры из 114 ходов, найденной компьютером поиском в глубину за пятнадцать минут.

Обычно битборд – это машинное слово, состоящее из нескольких байт, каждый бит которого соответствует одной клетке поля в игре. Так, в шахматах всего 64 клетки, что соответствует 8-байтному слову (ulong в C#), а в шашках – 32 (uint в C#). Любители тетриса наверняка помнят, что размер поля в стандартном тетрисе – 10 на 20 клеток, то есть, 200 бит, что не влезает ни в один числовой тип. Конечно, можно разбить поле на четыре части и использовать четыре восьмибайтных слова, или можно не мелочиться и использовать массив из двадцати двухбайтных слов, по одному слову на каждую линию поля; все реализации тетриса на битбордах, которые я нашел (в количестве одной штуки), так и делают. Но мы пойдем другим путем…

Извлечение текста — одна из популярных задач обработки PDF документов. Вам потребуется извлечь текст из PDF, чтобы:

• проиндексировать документ для полнотекстового поиска
• распарсить некоторые данные (например, названия и цены товаров в прайс-листе)
• выделить, удалить или заменить некоторое слово или фразу

Извлечь текст вручную можно так: откройте документ в любом PDF просмотрщике, выделите и скопируйте текст. В большинстве документов это сработает. Такие документы называются "доступные для поиска PDF" или "searchable PDF". Текст в них выводится с помощью специальных PDF операторов, а связанные объекты шрифтов содержат правильную информация о соответствии глифов значениям Unicode.

Многие PDF библиотеки умеют извлекать текст из доступных для поиска PDF.

Однако, часто встречаются и недоступные для поиска PDF ("non-searchable PDF") документы. В них текст обычно выводится как растровое изображение. Типичный пример — сканированный PDF документ. Также текст в недоступных для поиска PDF может выводиться векторными путями без использования шрифтов и специальных PDF операторов.

Для извлечения текста из недоступных для поиска PDF выполняйте оптическое распознавание текста (OCR). Оптическое распознавание не гарантирует правильного извлечения текста в 100% случаев. Результат зависит от качества документа и алгоритма распознавания. Также OCR существенно медленней, чем извлечение текста из доступных для поиска PDF.

Посмотрим, как выполнить оптическое распознавание и извлечь текст из PDF документов в программе для платформы .NET.

PVS-Studio – известный статический анализатор кода, позволяющий найти множество каверзных ошибок, скрытых в исходниках. Недавно завершился бета-тест новой версии, в которой появилась возможность анализа C# проектов под Linux и macOS. Кроме того, теперь анализатор можно интегрировать с кроссплатформенной IDE от JetBrains – Rider. Данная статья позволит познакомиться с этими возможностями на примере проверки open source проекта RavenDB.

Ни для кого не секрет, что в дотнет завезли интринсики. Я писал об этом и до того, как они появились и после. Плюс ещё посты на Хабре, например этот. И всё, казалось бы, замечательно, если бы не одно «но»: называются эти интринсики по-дотнетовски, а совсем не так как в ассемблере или C++.

Из-за этого трудно воспользоваться уже готовым векторизованным кодом, просто портировав его с плюсов. Так же тяжело будет и с адаптацией найденных на stackoverflow ответов и примеров )) Ведь для каждого вызова надо найти новое дотнетное название. А сделать это не так легко — если в MSDN искать называние плюсового интринсика, то найдутся только плюсовые статьи, и, может быть, где-то в самом конце то, что нам нужно.

Когда мне приходилось писать SIMD-код на плюсах, я пользовался очень хорошим ресурсом — officedaytime, где кратко и наглядно представлены все основные инструкции для x86-платформы. Я решил, что неплохо было бы заполучить такую шпаргалку и для дотнета.



Итак, не буду лить много воды, вот эта страница, адаптированная под netcore.

Данная статья является продолжением предыдущей, которая вызвала много хороших и интересных вопросов. Когда я начал писать ответы на комментарии, то понял, что о многом не рассказал. Поэтому решился написать новую полноценную статью, но уже под другим углом: добавил личный опыт и причинно следственные связи. Если вы не читали предыдущую, то ничего страшного. Можете и не читать.

Основная мысль — в середине 2017 года я инициировал смену основного стека разработки бэкенд приложений, разрабатываемых нашей компанией с .Net (C#) на Node.js (typescript). Как это вышло, жалею ли о принятом решении и не собираюсь ли назад? Об этом ниже.

Цель данной статьи — не выбор лучшей из двух платформ, а поиск сильных и слабых сторон каждой из них. Обе технологии прочно зарекомендовали себя в мире веб-разработки. Каждая из них имеет своих фанатов, получивших хорошие результаты и делящиеся своими достижениями на просторах интернета. В сети имеются многочисленные отзывы о тех преимуществах, которые получили разработчики при переходе на .Net Core или Node.js. Попытаемся разобраться в этом.

Когда я был начинающим, я мог писать простые приложения на C# и C++. Долго игрался с консольными прогами, пощупал десктопные, и в какой-то момент захотел сделать сайт. Меня ждал большой сюрприз — чтобы делать сайты, одного сишарпа мало. Надо ещё знать жс, хтмл, цсс и прочую фронтовую хрень. Я потратил около недели на эти вещи, и понял — не мое. Я мог написать какой то код на джаваскрипт, но он не содержал типов, и я никак не мог взять в толк — как к этому вообще подходить. Это какое-то игрушечное программирование. Ну и забросил к чертям.

Уже потом, работе на третьей, меня перевели в отдел, где делали веб. Я подумывал уволиться, но мне объяснили — там тайпскрипт, тайпскрипт — это такой сишарп для браузера.

Я согласился, изучил его, и сейчас это один из моих любимых ЯП. Но. Тайпскрипт — это вот вообще не сишарп. Это язык с принципиально другой системой типов. Сложной, мощной, но другой.

Я .Net разработчик в компании Turkmen-Tranzit.

Моему PM нужен был кто-то, кто захочет пощупать Blazor. По моему мнению, я проделал неплохую работу в этой области. В ходе изучения, сталкивался с проблемами, ответы на которых не так-то легко найти в русскоязычном интернете.

Я думаю, многие из Вас слышали мнение о том что кода в контроллерах быть не должно, и потому контроллер с методами в одну строку считаются «Best Practice».Я в свою очередь сомневаюсь в том, что польза от этого так уж велика. Если у Вас возникали похожие мысли, прошу под кат.

Сложно найти человека, не знакомого с игрой "Жизнь", придуманной английским математиком Джоном Конвеем еще в 1970 году, и до сих пор не теряющей своей популярности. Многие программисты писали свою реализацию этой игры, и еще одна вряд ли кого-то удивит. Однако эта игра является отличным примером, показывающим, насколько полезной может оказаться оптимизация вычислений, даже не меняющая асимтотическую сложность алгоритма. Мы начнем с простейшей реализации на c# и будем последовательно применять различные оптимизации, ускоряя работу программы.

Мы также улучшим алгоритм на JavaScript, ускорив его в 10 раз по сравнению с неоптимизированной версией.

В конце статьи дана ссылка на код, а также на online-реализацию игры с оптимизированным алгоритмом на JavaScript, выполняющим до двухсот итераций в секунду на поле размера 1920x1080 (Full HD), где вы можете убить время поиграть в эту замечательную игру.

Мартин Фаулер в книге «Patterns of Enterprise Application Architecture» описывает «Модель предметной области (Domain Model)» как сложный подход к организации бизнес-логики. Метод заключается в создании классов, соответствующих объектам предметной области из реального мира как с точки зрения структуры данных, так и поведения. При этом технические аспекты, такие как хранение данных, аутентификация и авторизация, управление транзакциями, выносится за пределы слоя бизнес-логики. Паттерн реализуется одним из двух способов:

1. Богатая (насыщенная) модель — данные и поведение инкапсулируются внутри объектов предметной области.
2. Анемичная модель — в объектах предметной области инкапсулируются только данные, поведение (методы) выносится в отдельный слой сервисов.

Фаулер и Эванс считают анемичную модель анти-паттерном. Однако многие кодовые базы, с которыми мне доводилось работать, реализованы именно в стиле «анемичной» модели. Под катом расшифровка и видео моего доклада с DotNext 2019 Moscow, посвященного сравнению сильных и слабых сторон обоих подходов и не очевидным деталям реализации модели предметной области в парадигме ООП и в функциональном стиле.

Avalonia — это?

Avalonia – это кроссплатформенный XAML фреймворк для платформы .NET. Для многих разработчиков на WPF/UWP/Xamarin данный фреймворк будет интуитивно понятен и прост в освоении. Avalonia поддерживает Windows, Linux, macOS, также заявлена экспериментальная поддержка Android и iOS. Развивается проект при поддержке сообщества и является open-source.

Самый известный алгоритм для нахождения всех простых чисел, не больших заданного, – решето Эратосфена. Он замечательно работает для чисел до миллиардов, может быть, до десятков миллиардов, если аккуратно написан. Однако каждый, кто любит развлекаться с простыми числами, знает, что их всегда хочется иметь под рукой как можно больше. Как-то раз мне для решения одной задачи на хакерранке понадобилась in-memory база данных простых чисел до ста миллиардов. При максимальной оптимизации по памяти, если в решете Эратосфена представлять нечетные числа битовым массивом, его размер будет около 6 гигабайт, что в память моего ноутбука не влезало. Существует модификация алгоритма, гораздо менее требовательная по памяти (делящая исходный диапазон чисел на несколько кусков и обрабатывающая по одному куску за раз) – сегментированное решето Эратосфена, но она сложнее в реализации, и результат целиком в память все равно не влезет. Ниже предлагаю вашему вниманию алгоритм почти такой же простой, как и решето Эратосфена, но дающий двукратную оптимизацию по памяти (то есть, база данных простых чисел до ста миллиардов будет занимать около 3 гигабайт, что уже должно влезать в память стандартного ноутбука).

Данная статья приурочена к старту бета-теста PVS-Studio C# для Linux, а также плагина для Rider. По такому прекрасному поводу с помощью данных инструментов была проведена проверка исходного кода продукта Nethermind и в данной статье мы посмотрим на интересные, а иногда и забавные ошибки.

За несколько недель до 14 февраля системе Dodo IS немного поплохело под нагрузкой. Одной из причин стало то, что в backend’ах мобильного приложения и сайта не совсем корректно работали политики поверх HttpClient’а (Retry, Circuit Breaker, Timeout). В этой статье я хочу поделиться с вами потенциальными проблемами, которые могут возникнуть при неправильном использовании таких политик.

Привет, Хабр! Я рад сообщить, что Blazor WebAssembly теперь официально выпущена и доступна для всех. Это полнофункциональный и поддерживаемый выпуск Blazor WebAssembly, готовый к использованию в продакшене. Фулл-стак веб-разработка с .NET! Подробности под катом.