Программирование *

Привет, это Костя из Cloud.ru, я вернулся после долгого перерыва, чтобы снова открыть цикл коротких статей про Typescript. В этот раз поговорим о важном — дистрибуции типов. Зачем она вообще нужна, когда и как применяется, а также как работает. Как обычно интересное — под катом.

Недавно мы переделали наши внутренние инструменты, визуализирующие компиляцию JavaScript и WebAssembly. При работе оптимизирующего компилятора Ion мы теперь можем генерировать интерактивные графы, демонстрирующие, как конкретно обрабатываются и оптимизируются функции.

Вы можете сами поэкспериментировать с этими графами в оригинале статьи. Просто введите какой-нибудь код на JavaScript в функцию test, и наблюдайте за созданием графа. Также там можно щёлкать и перетаскивать граф, менять масштаб при помощи колеса мыши с зажатым Ctrl и перетаскивать ползунок вниз, чтобы изучить процесс оптимизации.

В процессе экспериментов обратите внимание на то, насколько стабильна схема графа даже при изменении размеров блоков и добавлении новых структур. Попробуйте нажать на заголовок блока, чтобы выделить его, а затем перетащить ползунок, и наблюдайте за тем, как меняется граф, а блок остаётся на месте. Или нажмите на номер команды, чтобы подсветить её и следить за ней между проходами.

Разумеется, мы не первые, кто начал визуализировать внутренние графы компиляторов, и не первые, кто сделал их интерактивными. Но меня не устраивали результаты работы популярных инструментов наподобие Graphviz и Mermaid, поэтому я решил создать алгоритм специально под наши потребности. Получившийся алгоритм прост, быстр, создаёт на удивление высококачественный вывод и его можно реализовать в менее чем тысяче строк кода. В этой статье я объясню алгоритм и конструкторские решения, лежащие в его основе.

При работе с MapStruct возникает соблазн добавлять небольшие вспомогательные методы прямо в ваш mapper и вызывать их через expression. Однако если такой метод оперирует довольно общими типами (например, String -> String), MapStruct может обнаружить его и применить к другим полям того же типа — даже если вы этого не планировали.

Пасхалки на системных платах наших устройств, – история, прямо скажем, весьма специфическая. Ну, какова вероятность, что обычный человек – не схемотехник – вдруг полезет внутрь и чего-то там разглядит? Наверное, не очень высока. С другой стороны, эти послания там оставляют и не для обывателей, а для таких же инженеров, которые не просто увидят, но и поймут, что к чему. Хотя пасхалки имеют и другую природу. Они бывают еще и софтверные, скрываясь в неожиданных разделах приложений, которыми все мы пользуемся. Но как вообще зародилась идея оставлять в ПО “приветы” для пользователей? Об этом и поговорим.

Всем привет! 👋👋👋👋👋

Мы Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Роман, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом.

Октябрь выдался интересным: JDK 26 приносит поддержку HTTP/3, Vector API снова в инкубации, а Swing внезапно обзаводится своим DatePicker — да, 2025-й, а Swing жив! Разработчики обсуждают Leyden и GPU-ускорение для Java-ИИ, а Oracle чинит 15 уязвимостей. В статьях свежие оптимизации ZGC, разбор виртуальных потоков, Jackson 3, Kafka Queues и немного философии про «хороший вкус» в разработке. А под конец релизы, от JUnit 6 до Spring 6.2.12. Заваривайте кофе, обновляйтесь до JDK 25 и читайте. Поехали 🚀

Привет, Хабр! Меня зовут Бартенев Евгений, я автор курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме и практикующий разработчик. Я прособеседовал сотни кандидатов и сам неоднократно побывал в роли собеседуемого, поэтому хорошо представляю, какие именно знания проверяют на интервью и где чаще всего «проваливаются» не только джуны, но и опытные разработчики.

Первая часть этой статьи вызвала оживлённое обсуждение. В комментариях читатели делились собственным опытом, напоминали о тонкостях, которые я упустил, и задавали отличные уточняющие вопросы. В этой части я продолжу разбирать очередные «подводные камни» в Python. 

Как и раньше, я не буду разбирать заезженные вопросы вроде «чем отличается список от кортежа». Вместо этого — разберём реальные особенности Python, на которых строятся самые коварные задачи и вопросы.

Привет, Хаброжители!

Учитесь, вдохновляйтесь и совершенствуйтесь с лучшими книгами мира программирования и технологий из серии Manning — заказывайте сейчас по привлекательным ценам!

2025 год щедро раздаёт нейросети всем желающим. Кажется, уже невозможно открыть браузер, чтобы на тебя не посмотрела очередной умник, обещающий сгенерировать гениальный текст, как у Толстого, но быстрее.

Одни модели сочиняют музыку, другие красят фотографии, третьи уверяют, что понимают людей лучше психологов. Но за громкими именами вроде ChatGPT, Midjourney и Runway скрывается подлесок маленьких, но интересных проектов.

Мы собрали десятку инструментов, на которые стоит обратить внимание.

Приятного чтения!

В прошлой главе мы избавились от необходимости непрерывно соприкасаться с C#-генераторами Godot, после чего пришли к выводу, что нам нужен адекватный задаче DSL. Я дам небольшую вводную по написанию самого дешёвого, но при этом крайне эффективного варианта, а все возможные навороты и прочую крутотень оставлю для DLC статей за пределами текущего цикла (иначе он никогда не закончится). Начнём мы с инициализации нод, настройки статических характеристик и выстраивания иерархии, а в следующий раз разберёмся с описанием их поведения.

Hawk — это open-source трекер ошибок, разработанный в России. Позволяет отслеживать ошибки в веб-приложениях, API и мобильных сервисах. В этой статье подробно рассмотрим функциональность, которая сегодня доступна пользователям Хоука — от регистрации до продвинутых SDK-функций и планов на будущее.

Сегодня поговорим не просто об инструменте, а о фундаменте, на котором строятся современные интеграционные платформы. Речь пойдет об Apache Camel – открытом интеграционном фреймворке, который лежит в основе таких решений, как Red Hat Fuse, Talend и нашей собственной платформы от «Диасофт» – Digital Q.Integration.

Важно подчеркнуть: мы не используем экспериментальные или нишевые стеки. Наша платформа построена на проверенной, зрелой и широко распространенной связке: Apache Camel и Spring Boot. Это дает стабильность, совместимость с корпоративной инфраструктурой и возможность глубоко интегрироваться с экосистемой Spring – от безопасности до мониторинга и распределенной трассировки.

Я — школьный учитель информатики с большим стажем работы. За это время я видел смену эпох: Pascal уступил Python, веб вытеснил десктоп, а сегодня центр внимания занимает машинное обучение. Казалось бы, я видел всё и мог бы безошибочно отличить живую технологию от музейного экспоната.

И вот, листая рейтинг TIOBE, я обнаружил в топ-20… Fortran. Более того, он поднялся с третьего десятка почти в топ-10, обогнав такие языки, как Swift и Ruby. Казалось, что этот «старичок» давно покоится в истории, но факты оказались упрямее стереотипов.

Некоторое время назад меня попросили обосновать, почему я за Pascal при обучении программирования. А я скорее не конкретно за Pascal, я за наличие у языка для обучения программированию ряда важных свойств. Получается, я скорее против Python (шутка). В результате получилась эта мини-статья.

Эпоха больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) снова и снова ставит перед нами вопрос о том, что отличает великую прозу от просто хорошей.

Отвечая на этот вопрос, обычно довольно расплывчато рассуждают о «стиле»: о неуловимом, мистическом качестве, которое свойственно таким людям, как Хемингуэй, Вулф или Вудхаус. Это — как один судья сказал о порнографии: мы узнаём её, когда видим. Мы способны узнать стиль текста, мы даже можем его сымитировать. Но можем ли мы его измерить? Можем ли мы создать для него производственную функцию?

Большинство современных LLM выдаёт хорошие тексты. Даже — грамотные. Но — тексты это стандартные. Стилистически безвкусные. И что — так будет всегда? Этот вопрос меня тревожит с тех самых пор, как я начал пользоваться LLM. Они созданы из слов, и при этом не могут как следует словами пользоваться. Почему мы не способны создать ИИ, который пишет хорошие тексты?

Тут совершенно естественным образом возникает такой вопрос: можем ли мы задать какие-то (или хоть какие-нибудь) количественно измеримые, эмпирические «сигнатуры» хороших текстов? Если это возможно — значит такие вот «характеристики» можно использовать для обучения моделей, которые смогут лучше писать. Так случилось, что этот вопрос завёл меня, так сказать, в кроличью нору, породив проект, который я называю Horace.

Я выдвинул гипотезу, в соответствии с которой, приближённо говоря, волшебство текстов, написанных людьми, уместно сравнивать не с понятием «статистическое среднее», а с понятием «дисперсия». Полагаю, эту мысль нельзя назвать строгим правилом, но она, как мне кажется, ближе к истине, чем альтернативные идеи. Магия человеческих текстов заключается в осознанном, целенаправленном отступлении от ожидаемого. Речь идёт о ритме (rhythm), о темпе (pace), о музыкальности (cadence) текста.

Привет, Хабр! Я — Александр Дудукало, автор одноименного YouTube-канала. В прошлой статье мы разобрали ссылочный тип данных, который хранит не само значение, а ссылку на него в памяти. Сегодня используем полученные знания на практике и познакомимся с одной из самых важных концепций в JavaScript — callback-функциями. Подробности — под катом!

Пару недель назад, когда я писал пост The Hidden Cost of URL Design, мне нужно было добавить подсветку синтаксиса SQL. Я направился на веб-сайт PrismJS, пытаясь вспомнить, можно ли добавить его в качестве плагина. Меня утомило количество вариантов на странице скачивания, поэтому я вернулся к своему коду. Поискав в файле PrismJS, я нашёл в его начале комментарий, содержащий URL:

/* https://prismjs.com/download.html#themes=prism&languages=markup+css+clike+javascript+bash+css-extras+markdown+scss+sql&plugins=line-highlight+line-numbers+autolinker */

Я совершенно забыл об этом. После нажатия на URL меня перенаправило на страницу скачивания PrismJS, где все чекбоксы, раскрывающиеся меню и опции были заранее выбраны и полностью соответствовали моей конфигурации. Подобраны темы. Настроены языки. Включены плагины. Всё идеально было воссоздано из этого единственного URL.

Это стало одним из тех моментов, когда ты внезапно снова осознаёшь важность чего-то. Передо мной был URL, не просто указывающий на страницу: он хранил состояние и позволял полностью воссоздать все мои настройки. Не нужна никакая база данных, никакие куки, никакое localStorage. Достаточно одного URL.

Я задумался: как часто мы, фронтенд-разработчики, забываем об URL как об инструменте управления состоянием? Мы пытаемся использовать для этого всевозможные абстракции: глобальные хранилища, контексты, кэши, забывая при этом одну из самых древних и изящных фич веба: скромный URL.

В своей предыдущей статье я писал о скрытых затратах, связанной с плохой структурой URL. Сегодня я хочу взглянуть на эту тему под противоположным углом и поговорить про огромную ценность хорошей структуры URL. В частности, о том, как URL можно использовать в качестве первоклассных контейнеров состояний в современных веб-приложениях.

Премьера! Драматическое признание в любви (к Ф...).

100 рублей и 100_000 юаней!

Реализации аналогов друзей в C#, различные подходы, сравнительный анализ. Элвис жив!
Вах, заходи дорогой(-ая), другом будешь!

Ночь. Курсор мигает, как маяк в тумане. Логи шепчут о том, что в коде — своя улица, свои правила и кодекс общения. Объекты — не безмолвные элементы системы. У каждого свой характер, привычки и слабости. Один щёлчок и поведение меняется: кто-то отдаёт приказы, кто-то внимательно прислушивается, а кто-то терпеливо ждёт сигнала. Эта статья — карта такого города.

Всем привет! Меня зовут Бромбин Андрей и сегодня разберёмся в поведенческих паттернах ООП. Короткие определения, идеи через ясные метафоры и рабочие примеры на Java. Всё это для того, чтобы система не трещала по швам, а решения были ясными, предсказуемыми и поддерживаемыми.

Многие разработчики привыкли везде ставить if-проверки, даже для условий, гарантированных кодом. Зачем проверять то, что не может нарушиться? Такие проверки создают шум в коде и мусор в релизе. Assert решает эту проблему: документирует допущения и исчезает из финальной сборки. В статье покажу все преимущества assert'ов и предостерегу от подводных камней их использования.

Это началось со статьи «Алгебраические типы данных на самом деле не такие страшные». Мы знаем о типах‑суммах и типах‑произведениях. Но задумывались ли вы когда‑нибудь о том, откуда они получили такие имена, и как вообще были открыты они и их свойства? Я провел последнюю неделю в кроличьей норе истории, и я просто обязан поделиться тем, что я нашёл.