Разработка

У многих компаний 1С работает в Yandex.Cloud — это удобно, снижает инфраструктурную нагрузку на собственные вычислительные мощности. Но у каждого решения есть проблемы, которые уменьшают эффективность, а соответственно лояльность и удовлетворенность пользователей. Когда речь идёт об 1С в Yandex.Cloud, проблемой, осложненной жизнь, и неоптимальными, является резервное копирование.

Дочитав эту статью до конца, вы сможете решать точно задачу коммивояжёра на сотню элементов за считанные секунды!

Заинтригованы? Тогда, добро пожаловать под кат.

"Тачка на прокачку" уже давно не выходит. А вот "Django на прокачку" снова продолжает вас радовать. В сегодняшнем эпизоде мы:

1.       Узнаем, что такое препроцессоры и чем они интереснее обычного CSS;

2.       Разберёмся с SASS и SCSS, узнаем, чем они отличаются;

3.       И рассмотрим на практике, как использовать SASS/SCSS в Django-проекте.

Как обычно, меньше болтовни – больше кода. Центрирует картинку Макс. Выходит за рамки Егор. Статью написали авторы канала PyLounge. Поехали!

Принялось решение добавить регулярные выражения в свой язык программирования. По началу я подумал, что мне совершенно незачем в них разбираться и в интернете, наверняка, уже есть полно готовых библиотек. Стал искать, нашёл какие-то осколки кода на С++, которые ничего не дают. Пришлось самому разобраться, что такое регулярные выражения тут. Ради спортивного интереса, я решил сделать свою библиотеку на С++.

Стал делать и подумал, а почему бы мне не добавить туда своих тараканов. Я решил добавить две конструкции:

{namesubexpression} - вызов под выражения по имени "namesubexpression",
($namesubexpression:BodyExpression) - описание под выражения с именем "namesubexpression".

Само описание под выражения может встречаться в любом месте структуры регулярного выражения и игнорируется при поиске, подобно закоментированым: (#MeComment).
Сразу же возникает проблема бесконечной рекурсии.
Вот пример рекурсивного регулярного выражения, который недопустим: ($E:{E}){E}

Конечно, я сделал стадию валидации и такие поисковые конструкции просто не допустятса в поисковую машину. Также валидацию не пройдет выражение, которое содержит в себе вызов не описанного под выражения.

Вот пример текста, который можно спарсить рекурсивным регулярным выражением (РРВ): [[[[[A]]]]]
А вот его РРВ: ($RRE:\[({RRE}|A)\]){RRE}

Я также решил добавить три зарезервированные конструкции:
{:String} соответствует выражению: (("(\\.|[^"])*")|('(\\.|[^'])*'))
{:Digit} соответствует выражению: (-?[0-9]+.?[0-9]*[Ee]?-?[0-9]*)
{:Name} соответствует выражению: ([A-Za-z][A-Za-z0-9]*)
Но их поисковая система не использует структурные элементы аналогичных выражений, а организованна встроенным машинным поиском, который работает значительно быстрее и возвращает одну целую строку текста, в которой содержится всё тело найденного соответствия а не части для каждого компонента в аналогичных регулярных выражениях.

Как мы все знаем, в React есть функциональные и классовые компоненты. Каждый вид имеет свои плюсы и минусы.

Классовые компоненты имеют меньшую производительность по сравнению с функциональными и вызывают некоторые сложности в переиспользовании одинаковой логики.

Всегда интересно заглянуть за кулисы театра, на съёмочную площадку или попасть в студию разработки игры в разгар создания очередной компьютерной игры. Случайно попавшаяся мне новость про разработку новой игры российской студии Baba Yaga Games натолкнула меня на мысль: а почему бы не поговорить с её разработчиками?

Компьютерные игры для меня всегда разделялись на два больших вида: где преобладает геймплей, и где преобладает сюжет. Есть, конечно же, шедевры, в которых эти две категории смешивается вместе. Но таких игр единицы, на мой взгляд.

Особенно хорошо это прослеживается по инди-сегменту, но и в сегментах АА и ААА встречаются очень интересные, практически «шедевральные» игры. Хотя большинство продуктов в этих сегментах представляют собой беззубые однообразные игры, больше напоминающие фаст-фуд, которым перекусываешь без аппетита на бегу, чтобы просто утолить голод. 

С помощью нескольких макетов мы можем компоновать представления различными способами. Одним из важнейших параметров является интервал (spacing) между дочерними элементами конкретного макета. На этой неделе мы узнаем, как создать кастомный макет, позволяющий задавать определенное расстояние между представлениями, и как соблюдать платформенно-ориентированные предопределенные правила интервалов в SwiftUI.

До сих пор существует множество стереотипов о тестировщиках. В этом переводе статьи 2009 года собраны одни из самых узнаваемых типов тестировщиков, описывающие не только лишь негативные узнаваемые черты, но и позитивные стороны тестировщиков. Надеюсь для людей не знакомых с тестированием эта статья поможет увидеть насколько разные тестировщики бывают.

Данная статья может быть полезна тем, кто хочет немного повеселиться, т.к. некоторые типы тестировщиков действительно встречаются в жизни и можно вспомнить забавного коллегу, а также тем, кто хочет стать чуточку лучше, взглянув на себя со стороны и сделав определённые выводы, т.к. легко ассоциировать себя с описанными типами тестировщиков.

Привет!

Ваши A/B-тесты не работают? Тогда мы идём к вам! Ну или вы к нам… 

На связи Женя Пак, я руковожу отделом разработки инструментов A/B-тестирования и стендов метрик. 

Так часто бывает, что А/В-тесты обходятся дорого и ощущаются больно. Особенно если до конца не понимать зачем они вам нужны. Открываю секрет – они нужны вам, чтобы помочь бизнесу быть эффективным. И в угоду этой эффективности мы не раз оптимизировали нашу платформу, оперативно решали проблемы горящего продакшена, меняли процессы и придумывали инновационные решения. 

И мы хотим поделиться этим опытом, поэтому приглашаем вас на открытый Ozon Tech Community A/B-testing Meetup, 25 января в 18:00 в Москве.

Планы запросов на вставку, изменение и удаление состоят из двух частей. Первая часть называется курсор чтения, и она определят то множество строк, которое необходимо вставить, изменить или удалить. Вторая часть называется курсор записи, и в этой части непосредственно происходит вставка, изменение или удаление данных. Давайте рассмотрим простой пример:

Применение практик модульного тестирования для кода базы данных улучшает качество и архитектуру кода, а также позволяет своевременно обнаруживать и устранять ошибки.

Фронтенд-разработка может жить без независимого деплоя, пока у нее не больше 7 микрофронтендов. Но, чем выше число, тем сильнее страдают процессы. Наша команда в Mindbox прошла через это с Octopus, когда деплоила в Yandex Cloud S3. Причем на все обновления был один свободный бакет. Заливаешь код в мастер, а в это время то же самое делают еще пять разработчиков. Скапливается очередь, код еле ползет, а через час деплой вообще обваливается — Octopus не справился с нагрузкой. Пока чинишь это, оказывается, что твои обновления уже попали в продакшен заодно с чужими. 

Когда число проектов возросло до 14, все это повторялось с каждым разработчиком по несколько раз в день. Поэтому мы решили вслед за коллегами-бэкендерами перейти на независимый деплой в Kubernetes.

В этой статье собран опыт платформы автоматизации маркетинга Mindbox по реформированию фронтенда:

Kubernetes вместо Yandex Cloud S3: деплоим микрофронтенды без сбоев

Автоматизированный вывод метаданных: экономим ресурсы разработки

Постепенный переход: меняем деплой без вреда для пользователей

Хот-тестинг: ускоряем обновление фронтенда

Советы: как улучшить деплой без микрофронтендов и Kubernetes

В данной статье хочу поделиться опытом вхождения в работу в медицинский проект, не имея никакого опыта ни работы на медицинских проектах и так же без опыта работы в автотестировании.

Вот представьте себе – работаешь ты себе спокойненько обычным ручным тестировщиком стандартных аппликух, web-порталов, десктопов уже который год. И тут тебе звонят и говорят: «А не хотите ли…? Добро пожаловать в отдел автотестирования медицинских девайсов». Вот так чихуа-хуа, подумала я. Учитывая, что опыта в автотестированиии у меня не было от слова совсем, работы на медицинских проектах – 0. Понять, кто такой этот питон и чего там не так с его скриптом было невозможно. Технического образования тоже не имеется. Но тут внутри включилась та самая упертая….баран, который твердо заявил, что я буду не я, если не разберусь в этом всем.

Пару дней шока и пришло осознание, что это же новые горизонты, повышение квалификации, развитие. Ведь, в конце концов, это не так сложно должно быть, раз меня туда позвали – наивно подумала я. Компания рассмотрела во мне потенциал для перехода на новый уровень, который я не рассмотрела сама в себе. К тому же имеется обширная база курсов, вебинаров, лекций на любой вкус и цвет.

Первой глобальной проблемой, с которой я столкнулась было абсолютное непонимание терминов – как медицинских, так и связанных непосредственно с работой. Ну ладно, думаю, есть же люди, которые работают там давно – помогут, научат. Для собственного изучения был предоставлен шквал документации, вебинаров по изучению медоборудования, правил, ссылки, запросы на доступы. Осилить в короткий срок такое количество информации было не просто, но появилось хоть какое понимание, что вообще тут происходит. Полезно изучить хотя бы элементарные медицинские понятия. Что бы, когда говорят – выставь асистолию, не начинать бегать по кругу, как бешенный кот. В помощь пошли даже сериалы медицинской тематики. Терминология, девайсы и тп – очень даже схожи. Ну и досуг обеспечен.

Безопасная отладка вашего приложения в продакшене

Production (продакшен, прод) - версия продукта, прошедшая все стадии тестирования и выложена онлайн / установлена клиенту.

Kubernetes является фактическим лидером среди систем оркестрации. С ростом популярности микросервисной разработки Kubernetes проявил себя незаменимым инструментом для управления крупномасштабными приложениями и их развёртыванием. Правда, с обилием возможностей, которые предоставляет Kubernetes, этой системой подчас непросто управлять.

В этой статье мы заострим внимание на журналах аудита Kubernetes, чтобы записи всех протекающих событий в нашем кластере можно было заполучить по щелчку пальцев.

В этой статье я покажу вам, как работать с Microsoft SQL Server в C# проектах посредством скриптинга. Реализовать это можно как в Windows, так и в macOS. Поскольку Windows, очевидно, является намного более популярной целевой платформой для C# и SQL Server, больше внимания я уделю настройке под macOS. В конце концов, код для этих платформ будет одним и тем же.

Глубокое обучение — это набор методов, которые особенно хорошо работают с задачами компьютерного зрения и обработки естественного языка. DL является частью более широкой области, называемой машинным обучением (ML).

В данной практике мы хотим распознавать разные предметы одежды, обученные на наборе данных, содержащем 10 различных типов — по сути, проблема классификации изображений, а не данные, напоминающие что-то вроде набора данных Iris, который мы далее рассмотрим.