Сейчас разработка Web3 проектов стала уже обычным делом и выпустить свой токен может каждый школьник (даже отстающий, если спросит у ChatGPT, где какую кнопку нажать). Останется лишь написать DAPP (Decentralized application), добавить к нему пользовательский интерфейс (UI), разместить его на сервере и вот Web3 проект готов.

Но подождите! Мы говорим о «разместить на сервере»? Разве проект, размещенный на одном сервере, может называться «Decentralized»? Или надо разместить его на нескольких серверах, чтобы он стал «Decentralized»?

Вряд ли! По определению DAPP должно функционировать автономно, без человеческого вмешательства и не иметь конкретной принадлежности, как наши сервера, на которых мы размещаем UI для своего так называемого DAPP.

Впрочем, традиционно мы успокаиваем себя и нашего пользователя тем, что на сервере лишь UI, а вот само приложение уже в блокчейне и вот уж оно‑то по‑настоящему децентрализовано.

Но так ли это на самом деле? Кажется, мы сильно лукавим, когда утверждаем, что UI, расположенный на нашем сервере, никак не влияет на пользовательский опыт.

В сентябре я устроился на должность поискового дата-саентиста и с тех пор часть моих обязанностей заключается в работе с Solr — опенсорсным поисковым движком на основе Lucene. Я знал основы работы поискового движка, но мне хотелось понять его ещё лучше. Поэтому я закатал рукава и решил создать его с нуля.

Давайте поговорим о целях. Слышали когда-нибудь о «кризисе сложности обнаружения маленьких веб-сайтов»? Проблема в том. что маленькие веб-сайты наподобие моего невозможно найти при помощи Google или любого другого поискового движка. Какова же моя миссия? Сделать эти крошечные веб-сайты снова великими. Я верю в возвращение славы этих малышей вдали от SEO-безумия Google.

В этом посте я подробно расскажу о процессе создания поискового движка с нуля на Python. Как обычно, весь написанный мной код можно найти в моём GitHub (репозиторий microsearch). Эта реализация не будет притворяться готовым к продакшену поисковым движком, это лишь полезный пример, демонстрирующий внутреннюю работу поискового движка.

Кроме того, мне стоит признаться, что в заголовке поста я слегка преувеличил. Да, поисковый движок действительно реализован примерно в 80 строках Python, но я ещё и писал вспомогательный код (краулер данных, API, HTML-шаблоны и так далее), из-за которого весь проект становится немного больше. Однако я считаю, что интересная часть проекта находится в поисковом движке, который состоит из менее чем 80 строк.

P.S. Написав этот пост и microsearch, я осознал, что пару лет назад нечто похожее написал Барт де Гёде. Моя реализация очень похожа на работу Барта, но я считаю что кое-что улучшил, в частности: (1) мой краулер асинхронный, что сильно ускоряет работу, (2) я реализовал пользовательский интерфейс, позволяющий взаимодействовать с поисковым движком.

Подробное описание шагов при деплое web-проекта на Django с PostgreSQL, Nginx, Gunicorn.

Задачи статьи - агрегировать информацию из мануалов по деплою, избавить читателя от повторений ошибок и описать теоретически, для чего делаются те или иные шаги, чтобы избежать бездумного копирования и вопросов "почему у меня не работает".

Выше мы рассмотрели, как появились генераторы, как они работают и как их можно использовать в роли сопрограмм. Еще раньше было разобрано, как реализовать асинхронность на колбеках с помощью модуля selectors. Теперь соединим оба материала и реализуем настоящую асинхронность — на сопрограммах (coroutines).

В конце мы создадим минимально возможную версию asyncio и используем ее как лабораторный макет для изучения внутреннего устройства данной библиотеки. Как по мне, это лучший способ понять, как работает асинхронное программирование в Python.

▍ Правило наименьших полномочий

У меня есть рабочий макбук и я часто путешествую. Я боюсь потерять данные на нем, поэтому я делаю бекапы через родную Time Machine на удаленный сервер. Для этого я поднял в офисе сервер SMB, который всегда доступен через VPN.

Проблема: если включить автоматический бекап в Time Machine, система будет постоянно бекапится даже через тонкий мобильный интернет в самолете, мешая работать, исчерпав весь канал.

Решение: я написал скрипт Time Machine Traveler, который проверяет скорость доступа к SMB шаре и запускает бекап только если качество соединения высокое.

Начиная со вчера Роскмонадзор запрещает писать про инструменты для обхода блокировок, и это событие мы отметим очередной статьей про инструменты для обхода блокировок. Ибо не им указывать, на какие темы мне писать или не писать, пусть идут строем нафиг.

Сегодня я расскажу о замечательном инструменте под названием GOST. Не пугайтесь, он не имеет никакого отношения к ГОСТ-шифрованию или чему-то подобному, на самом деле это Go Simple Tunnel. Он действительно simple (простой) в использовании и настройке, но при этом невероятно мощный, поскольку поддерживает огромное количество протоколов и транспортов, из которых вы при желании сможете построить самые упоротые и бронебойные комбинации, а именно...

Привет, Хабр!

Меня зовут Илья Зимин, я аналитик-исследователь угроз в компании R-Vision. Сегодня в статье я расскажу о возможностях обнаружения атак на контейнеризированные приложения с помощью такого инструмента, как eBPF, на примере приемов, связанных с побегом из Docker-контейнеров на Linux-системах.

eBPF (extended Berkeley Packet Filter) — это технология, которая предоставляет программный интерфейс в ядре Linux для обработки его событий в режиме реального времени. Он позволяет загружать и выполнять пользовательские программы в ядре без необходимости модификации самого ядра. Программы выполняются в виртуальной машине, что не позволяет ошибке в пользовательской программе повлиять на всю систему.

Используя возможности eBPF, мы можем отслеживать любое (или почти любое) взаимодействие в системе на уровне ядра, "присоединяясь" к вызовам системных функций, и получать информацию о них: контекст, аргументы, выходные значения и другие. Также на уровне пользователя можно добавить дополнительную логику для обработки этих данных.

В данном гайде будем устанавливать пакет v2rayA на OpenWRT на примере стабильной 23.05.0. Рекомендуется роутер минимум с 128 МБ RAM (256 предпочтительно) и памятью более 16 Мб (установка занимает около 30МБ памяти)

v2rayA — это простой в использовании и мощный клиент ориентированный на Linux. Несмотря на название актуальная версия использует xray-core, хотя есть возможность использовать и v2ray-core. Имеет веб-интерфейс для управления настройками и импорта конфигураций, подписок. Поддерживает всё, что поддерживает xray-core:

Shadowsocks (в т.ч. 2022), ShadowsocksR, Trojan, Vless (включая XTLS-Reality), Vmess, Juicity, Tuic

Руководство будет включать:

1. Установку из репозитория

2. Настройку v2rayA и обход блокировок с помощью Antifilter GeoIP, Geosite

Real-time приложения, как следует из названия, предоставляют мгновенный обмен данных и информации между сервером и клиентом. Они встречаются повсеместно в различных сферах, начиная от социальных сетей и мессенджеров, и заканчивая финансовыми торговыми платформами, мониторингом систем, онлайн-играми и многими другими областями. Подобные приложения обеспечивают пользовательский опыт, который чрезвычайно близок к реальному времени.

По мере того как приложение собирает все больше данных, правильное ведение журналов становится решающим фактором для быстрого и эффективного понимания общей функциональности. Это позволяет устранять проблемы до того, как они повлияют на конечных пользователей.

В этой статье мы рассмотрим лучшие практики логирования в Python. Следуя им, вы сможете обеспечить информативность, практичность и масштабируемость генерируемых логов. Давайте начнём!

Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python. С декораторами, наверное, знакомы все джуны (хотя бы в рамках подготовки к собеседованиям). Однако, крайне мало разработчиков пишут их правильно. Особенно принимая во внимания тенденции последних нескольких лет к аннотированию всего и вся. Даже популярные open-source проекты (если основная часть их кода была написана до 2018 года) вряд ли дадут вам примеры декораторов, отвечающих всем современным требованиям к коду.

Так давайте разбираться!

Материал полностью написан на основе моего опыта по работе над OSS проектами, поэтому в нем вы найдете примеры достаточно сложных кейсов, которые никогда не рассматриваются в других подобных гайдах. В то же время я постарался подвести к ним максимально "мягко", чтобы было понятно даже начинающим питонистам.

В рамках статьи мы разберемся с декорированием функций в Python от простого к самому сложному. Рассмотрим, как их правильно писать и аннотировать, чтобы другие потребители вашего кода не страдали от близкого знакомства с ним. Уверен, что даже если вы чрезвычайно опытный разработчик, вы найдете для себя полезные советы (хотя и можете пропустить солидную часть материала).

Thinkpad T480 с i5 8350U троттлит в своей стоковой комплектации, я провёл несколько тестов с разными вариантами охлаждения процессора этого ноутбука, и детально сравнил результаты в этом гайде. Он будет полезен не только для владельцев T480, так как эти способы могут быть использованы и в других устройствах.

T480 выпускается в различных комплектациях, версия с i5 8350u без дискретной видеокарты имеет радиатор с одной медной трубкой, он справа на фотографии. Версия ноутбука с процессором i7 8550U и дискретной видеокартой mx150 имеет радиатор с двумя медными трубками и область для GPU.

Ничто не мешает поставить большой радиатор в ноутбук без дискретной видеокарты, чтобы значительно понизить температуру процессора. Я купил радиатор с двумя медными трубками на Aliexpress за 26$ (2100 рублей на момент написания статьи).
Маленький радиатор весит 69 грамм, большой 93.

Привет! Меня зовут Глеб Гончаров, и я руковожу подгруппой ИТ-инфраструктуры в СберМаркете. В работе мы широко используем Kafka как шину данных для микросервисов и не раз убедились на практике, что к инструменту важно подобрать правильный подход. Об этом сегодня и поговорим в двух частях — сначала обсудим основы, а в конце статьи будет ссылка на практические задания.

В статье речь идет именно о платных каналах трафика. Подходит тем кто решает задачу поднять количество обращений от клиентов в B2B

Так исторически сложилось, что последние 5 лет своей продуктовой разработки я работаю с микросервисами вокруг брокеров сообщений (преимущественно RabbitMQ и Kafka).

И все это время меня не покидало чувство некой неудовлетворенности и неполноценности инструментария, который был мне доступен.

Приходя из мира HTTP фреймворков ты чувствуешь себя как будто на костылях - ни тебе hotreload'а, который есть практически в любом wsgi-asgi сервере, хочешь тестировать - поднимай контейнеры окружения или мокай зависимости (особенно удобно в CI, ага), не забудь о реконнектах, логировании, трассировке и тд и тп.

И вот, таская от сервиса к сервису ворох всех этих проблем (и код который эти проблемы решает), до меня дошла гениальная идея: оформить весь однотипный код, общий для всех сервисов в единый пакет!

Так появился на свет фреймворк Propan.

Всем привет! Меня зовут Иван Ситкин, я бэкенд-разработчик в Едадиле. Сегодня я хочу поделиться с вами историей написания очередной панели администрирования и как из этого мы собрали подходящие подходы и практики.

Для начала давайте вспомним, что же это за панели. Панель администрирования (или админка) — это приложение, которое используется для управления и настройки приложения. То есть это такой продукт для продукта. Панели администрирования нужны для различных целей, например, для создания и редактирования контента, настройки параметров продукта или управления пользователями.

Но иногда в проектах важна скорость и ресурсов на создание админки с привлечением команды фронтенда откровенно не хватает. И тогда бэкендеру приходится брать процесс в свои руки.

А теперь вы готовы погрузиться в эту кроличью нору.

Wireshark – это широко распространённый инструмент для захвата и анализа сетевого трафика, который активно используется как для образовательных целей, так и для устранения неполадок на компьютере или в сети. Wireshark работает практически со всеми протоколами модели OSI, обладает понятным для обычного пользователя интерфейсом и удобной системой фильтрации данных. Помимо всего этого, программа является кроссплатформенной и поддерживает следующие операционные системы: Windows, Linux, Mac OS X, Solaris, FreeBSD, NetBSD, OpenBSD.

Как мы боролись с документированием API на наших проектах, и как мы немного сошли с ума

У вас на проекте порядок с документацией на API? Скорее всего нет. И в нашей компании порядка не было.

Не будем рассказывать, к каким печальным последствиям приводит ошибочная, устаревшая или вовсе отсутствующая API-документация. Почему же на большинстве проектов не удаётся решить такой, казалось бы, несложный вопрос?