Как упростить себе жизнь или почему ты должен уметь создавать объекты правильно?
На этот вопрос я буду отвечать на протяжении всей статьи и уверен, что многим из вас, читающим данную статью, будет полезным знать, что такое осознанный подход при создании объектов в вашей кодовой базе.
Во второй части мы продолжаем усложнять наш пример, выдумывая различные требования, чтобы посмотреть на возможный путь эволюции создания объекта.
Привет, Хабр! Меня зовут Виталий Киреев, я руководитель R&D в SpaceWeb. В статье расскажу, как мы внедрили JSON-RPC в разработку SpaceWeb и объясню, почему выбрали именно эту технологию, а не RESTful API. А ещё покажу реальные кейсы и метрики использования технологии JSON-RPC.
Это вторая и последняя часть ответа нас двоих Gergely Orosz и Kent Beck:
на статью McKinsey «Да, вы можете измерить продуктивность разработчиков программного обеспечения».
Мы считаем, что фрейморк который предлагает McKinsey является ошибочным и наверняка приведет к обратным результатам. Такой фреймворк, скорее всего, принесет гораздо больше вреда, чем пользы организациям – и инженерной культуре в компаниях, и на устранение ущерба могут потребоваться годы.
С Python я знаком давно, в основном пишу бэкенд на Django. Сейчас работаю на нескольких работах, на одной выполняю роль бэкенд-разработчика, а на другой - лида веб отдела.
Недавно наткнулся на тему в вузе, которую я давно хотел изучить - декораторы. Используются они много где, особенно удобно в фреймворках просто перед функцией написать какую-нибудь магическую строчку с @ и всё готово. Примерно понимал как они работают, но учиться никогда не поздно, так что попробую разобрать основные технические детали работы декораторов (только для функций).
Статья подойдёт тем, кто просто зашёл узнать пару фактов про декораторы и хочет узнать синтаксис. Также раскрою немного глубже в техническую часть декораторов. Хорошие источники по этой теме - в конце. Также была использована великолепная статья:
Горутины виснут непонятно почему, случайная запись в закрытый канал вызывает panic, нормально протестировать приложение вообще невозможно.
Наверняка многие из вас сталкивались с такой проблемой: синтаксис языка Go вроде бы очень простой, можно сказать примитивный, да и горутины создаются элементарно, но при этом написать мало-мальски серьёзную программу, которая конкурентно что-то делает, внезапно оказывается не так-то просто.
Чтобы не запутаться, люди придумали концепцию structured concurrency, которую можно применять и в Go.
По большому счёту, самая первая и самая важная оптимизация, которую можно применить к любой современной системе машинного обучения, заключается в том, чтобы реализовать в этой системе пакетную обработку данных (batching). Для того чтобы получить результат работы системы (inference, инференс) в пакетном режиме — ей, вместо одного элемента входных данных, отправляют N таких элементов. Чаще всего никаких дополнительных нагрузок на систему это не создаёт. Формирование инференса для каждого из элементов, входящих в пакет размера N, занимает в точности столько же времени, сколько нужно для обработки одного элемента входных данных. Почему это так? На первый взгляд может показаться, что обработка пакета данных не может обойтись без некоторых накладных затрат ресурсов. В конце концов — оборудованию приходится выполнять в N раз больше действий.
Если прибегнуть к простейшей модели работы нейронной сети, то получится, что некоторая дополнительная нагрузка на систему, всё же, создаётся. Для выполнения пакетных вычислений нужно выполнить в N раз больше операций. И, на самом деле, если попробовать это на CPU, то окажется, что так оно и есть (среднее время формирования вывода для ResNet-50, Colab).
Привет! Меня зовут Евгений, я SDET-специалист в SimbirSoft. Хочу поделиться примером того, как я автоматизировал тестирование API, заменив встроенные JDBC-средства на JOOQ. И расскажу, почему считаю это лучшим решением.
Все началось с того, что передо мной поставили задачу автоматизировать тестирование API с проверкой данных в БД. Так как проект только начинался, а я один отвечал за эту часть работы, то надо было сделать всё с нуля. Мне хотелось сделать все идеально (удобно, понятно, масштабируемо, с удобной поддержкой кода). Получилось все, кроме одного — масштабирование сверки данных из БД. Об этом и пойдет речь. А в конце вы найдете ссылку на исходный код.
Привет, Хабр!
Представьте себе, вы приходите домой после долгого рабочего дня, и вас встречает пушистый котик. Вы знаете, что он ждет вас, чтобы вы рассказали ему о своих подвигах на работе. И вот, вы начинаете свой рассказ, а он, этот милый мурлыка, вдруг спрашивает: "А как там у тебя с оптимизацией запросов в PostgreSQL?"
Вы, конечно, удивлены: "Откуда у кота такие знания?" Но котик смотрит на вас с понимающим видом и говорит: "Ведь хороший запрос должен быть как прыжок кошки - быстрым, точным и грациозным..."
Привет Хабр!
В современном мире, где информационные технологии играют ключевую роль во всех аспектах жизни, безопасность программного обеспечения стала одной из самых важных задач для разработчиков. С каждым годом количество кибератак увеличивается, а их методы становятся всё более изощренными. В таких условиях обеспечение безопасности приложений и систем на этапе их проектирования становится не просто желательной практикой, а необходимостью.
Безопасное проектирование программного обеспечения включает в себя целый комплекс мер и методологий, направленных на минимизацию рисков уязвимостей и защиты данных от несанкционированного доступа. Этот процесс начинается задолго до написания первого кода и включает в себя выбор архитектурных решений, определение политик безопасности, а также использование проверенных инструментов и техник.
Мы продолжаем работать над проблемой математических бланков, описанной в первой заметке этой серии. Первая же попытка создания сложного математического объекта из более простых ставит перед нами трудные вопросы из области философии математики.
Нам придётся разобраться в родстве следующих вещей: человеческого мозга, математики, компьютера и ИИ. Человеческий мозг является предтечей всего остального из этого списка, но что именно наследуется при этом? Как поступили наследники с доставшимся богатством? И как при раздаче наследства была обделена математика?
Привет!
Как часто у вас возникают проблемы с браузером при запуске автоматических тестов?
Если тесты выполняются пару раз за спринт, то ошибки могут показаться незначительными. Но в моем случае, где скрипты работают постоянно в качестве мониторинга, ошибки браузера становятся настоящей проблемой. В этой статье я собрал некоторые опции для запуска Chrome, которые позволили сократить количество ошибок и улучшить качество мониторинга.
Многие люди просто играют в игру почти не уделяя времени оптимизации своей стратегии, мы не будем повторять их ошибок! Прежде чем начинать играть мы приложим все усилия чтобы найти наиболее оптимальную стратегию развития виртуального государства. Основой всего в этом вопросе является, конечно, экономика, на неё мы и обратим внимание в первую очередь.
Важно осознать что оптимизация это дело серьезное и ответственное, мы никак не можем полагаться на чей либо опыт или мнение. Нам необходимо провести собственные исследования! Краеугольным камнем в этом вопросе является проверяемость результата оптимизации.
Верный путь ясен как день, это путь обратной разработки!
Как-то раз Бобу поручили построчно обработать текстовый файл. Боб решил решить эту задачу на C++, так как известно, что мало найдётся языков, которые могли бы потягаться с C++ в скорости. Поскольку C++ для Боба — дело новое, неосвоенное, он решил погуглить спросить ChatGPT, какой способ построчного считывания файла на C++. Для этого потребовалось немного затравочного кода, зато не пришлось пролистывать бесконечные страницы документации по стандартной библиотеке C++.
Боб — джун с большими амбициями. Он всерьёз относится к своему ремеслу и репутации, поэтому ему важно убедиться, что код у него получается аппетитным — быстрым, элегантным и лучшим в своём роде.
💡
После этого Боб выложил окончательную версию кода на GitHub в файле TextFileReader.h, и вы смело можете использовать его в ваших проектах.
Итак, каждый программист желает все автоматизировать — и не только программист. В этой статье мы рассмотрим создание OSINT-инструмента на Python.
Я хочу предупредить, что все показано в целях ознакомления, данные человека не подлежат хранению или распространению без соответствующего разрешения.
В этой статье мы создадим инструмент для:
Эта статья — первая часть, здесь мы рассмотрим минимум, а в следующей части доделаем код, улучшим его и сделаем полноценный CLI-инструмент, всю информацию по обновлению кода и уведомления о новых частях буду публиковать у себя в канале.
Данная статья ориентирована на продвинутых разработчиков, которые уже умеют писать и читать python-код.
Первое упоминание корутин дано в статье 1963 года (1) и о ней первая часть. После прочтения статьи, сказать честно, я не очень понял идею корутин и искал дополнительную информацию. Понадобилось четыре статьи: статья Конвея, глава из книги Дональда Кнута (2) и две статьи Саймона Тэтхема (3, 4) и некоторое время, чтобы глубже понять идею. После прочтения статьи Конвея и до прочтения Кнута казалось, что разница между вариантом программа-подпрограмма и две корутины почти косметическая. Казалось, что программы отличаются реализацией. Однако разница более существенная, нужно отказаться от идеи писать программы, в которых есть подпрограммы, а представлять программу как набор независимых модулей, которые могут обмениваться данными.
Привет, гоферы!
В этой статье я хочу поделиться мыслями и идеями, которые у меня накопились за время работы с дженериками в Go, и в частности о том, как шаблоны многозадачности могут стать более удобными и переиспользуемыми с помощью дженериков.
