Современный мир пресыщен различной информацией, и в наше непростое время её важно уметь не только находить и сохранять. Многие наверняка заметили, что в на YouTube, кроме мусора, котиков и прочих бесполезных вещей (которые мы иногда не прочь посмотреть) есть масса полезного материала по самым различным темам. И иногда этот материал неплохо было бы сохранить себе на будущее, чтобы не зависеть от переменчивых настроений в мире.

В этой статье я хочу рассказать, как можно скачивать видео, аудио (1 часть статьи), плейлисты и целые каналы с YouTube (2 часть статьи) без использования VPN и на чистом Python-е. Сразу оговорка: VPN нам не понадобится, но мы сделаем собственное средство, которое будет решать "проблему с устаревшим и изношенным оборудованием Google Global Cache" (вы поняли, о чём я). Я думаю это средство будет особенно актуально сегодня, когда у многих россиян YouTube почти или совсем не работает.

Никогда не используйте MySQL, всегда используйте PostgreSQL

И вот почему, по результатам нагрузочного тестирования:

PostgreSQL в два раза меньше потребляет ресурса CPU, PostgreSQL в два раза меньше потребляет ресурса RAM, PostgreSQL в полтора раза меньше потребляет ресурса HDD (storage), PostgreSQL в три раза быстрее выполняет запросы, PostgreSQL после выполнения команды очистки (TRUNCATE TABLE) полностью очистил диск , MySQL очистил диск только наполовину.

Наверное MySQL надо уметь готовить ? Наверное. Если кто то напишет рецепт в комментариях, то благодарное человечество, в лице меня лично, скажет большое спасибо.

Одновременно с этим есть PostgreSQL, который можно не уметь готовить и иметь большую (такую же?) эффективность, стоит ли связываться с MySQL ?

История о том, как я с помощью AI превратила идею из родительского чата в работающее full-stack приложение для школьной столовой. Делюсь всем процессом: от первых шагов до реальных результатов внедрения приложения. Спойлер: очереди в столовой сократились на 30%, а родители наконец-то узнали, что едят их дети 😊

Сегодня я к вам с новым практическим проектом на Python. На этот раз мы создадим полноценного Telegram-бота для продажи цифровых товаров с базой данных, которой будем управлять через SQLAlchemy 2, админ-панелью, пользовательской частью и интегрированной оплатой через Юкассу.

Я шаг за шагом проведу вас через все этапы разработки такого бота: начиная от регистрации токена в BotFather и заканчивая деплоем готового продукта на удаленном хостинге, чтобы бот мог бесперебойно работать 24/7 без привязки к вашему компьютеру или интернет-соединению.

В то время как настоящие разработчики активно используют в своей работе всякие продвинутые IDE с элементами искуственного разума - некоторым по прежнему хватает текстового редактора.

Нет, в самом деле, а что еще нужно? Несколько файлов с исходным кодом, Makefile для сборки всего этого, MidnightCommander чтобы копировать файлы туда-сюда и удобный текстовый редактор, например Vim.

А еще куча установленных пакетов типа gcc, make, cmake - в общем, настроенная и подготовленная среда, вплоть до указания желаемой цветовой схемы в редакторе.
И вот однажды так получилось, что удобный настроенный компьютер вдруг накрылся медным тазом: жесткие диски тоже выходят из строя.

Всем привет! В данной записи я хотел бы поделиться с вами модулем, который я разработал для Laravel.

Это мой первый опыт в разработке публичных модулей для Laravel, поэтому прошу не судить строго!

Данный модуль позволяет легко и быстро настроить отправку логов и сообщений об ошибках в Telegram сообщество, где под каждый тип события вы можете выбрать отдельный топик. Таким образом вы можете отправлять сообщения о кастомных событиях, исключения и системные ошибки.

Конечно, есть более продвинутые решения для логирования, но они требуют более глубокую настройку. Я же хотел создать модуль, который будет быстро настраиваться и хорошо подойдёт для мелких и средних проектов.

В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.

Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.

❯ Содержание:

• 1. Механическая защита
• 2. Последовательное включение диода
• 3. Параллельное подключение диода
• 4. Диодный мост
• 5. SBR — диоды
• 6. Релейная защита
• 7. Схема защиты на полевом транзисторе P-типа
• 8. Полевой транзистор N-типа с бустерной накачкой затвора
• 9. Биполярные транзисторы в качестве защиты от переполюсовки

Когда мы хотим защитить передаваемые данные, мы используем VPN. Но иногда хочется, чтобы и сам факт использования VPN, тоже был бы скрыт. Мы настолько переживаем за свои данные:)

Так как сейчас очень популярным стал WireGuard, он основан на UDP. А из популярных UDP протоколов, которые могут через себя прокачивать большой трафик, это QUIC. Это совмещение TCP и TLS, основанное на UDP. Поэтому естественной мыслью стала мимикрировать WireGuard трафик под QUIC трафик. Для этого пришлось изучить код WireGuard в ядре Linux. Код патча ядра Linux лежит на QUICWireGuard.

В свое время FastAPI прогремел как гром среди ясного неба - тут тебе и минималистичный API аля-Flask (все устали от Django, диктующего свои правила), и OpenAPI документация из коробки, и удобное тестирование, и хайповая асинхронность. Буквально все, что нужно для свободы творчества, и никаких ограничений! Да еще и Depends завезли! В тот момент это был культрурный шок - Dependency Injection в Python? Разве это не что-то из Java?

Но дьявол кроется в деталях. А вы уверены, что те самые Depends == Dependency Injection? Уверены, что пишете код на FastAPI правильно?

В рамках статьи мы рассмотрим различные подходы к организации зависимостей в рамках FastAPI проекта, оценим их с точки зрения удобства использования и постараемся разобраться, как же все-таки "правильно" готовить DI в FastAPI.

В этой статье мы создадим учебный проект, демонстрирующий мощную связку FastAPI, Redis и Celery на примере системы временного хранения файлов. Наше приложение будет обладать функцией автоудаления файлов и удобным веб-интерфейсом, что позволит наглядно продемонстрировать возможности этого современного стека технологий.

Мы пошагово разберем процесс разработки, начиная с настройки FastAPI для обработки HTTP-запросов, интеграции Redis для эффективного хранения метаданных файлов, и заканчивая использованием Celery для асинхронного выполнения задач по удалению устаревших файлов.

Статья будет полезна разработчикам, желающим углубить свои знания в области современной веб-разработки на Python и получить опыт работы с передовыми инструментами и фреймворками.

Новый год — время перемен, новых решений и амбициозных целей. Почему бы не начать год с оптимизации процессов разработки в вашей команде? Если вы когда-либо сталкивались с хаосом в ветках, бесконечными конфликтами при слияниях или путаницей в коде, пришло время внедрить стандарты разработки и навести порядок.

В командной разработке именно слаженность, понятные процессы и прозрачные правила превращают работу из рутины в удовольствие. Организованная работа по GitFlow, четкие стандарты именования веток и код-ревью помогут вашей команде достичь нового уровня продуктивности и качества.

В этой статье мы разберем все аспекты групповой разработки: от организации веток до культуры командного взаимодействия. Внедрение этих стандартов — не просто «хорошая практика», а мощный инструмент для ускорения разработки и достижения выдающихся результатов.

Готовы навести порядок в своей команде? Тогда поехали!

Использование Git в командной строке (CLI) может повысить вашу скорость разработки и эффективность. В этой статье рассмотрим восемь полезных команд для работы с GitHub через терминал.

Материалы лекции про конфигурационные файлы — все основные аспекты написания и использования конфигов для самых маленьких, примеры кода на python.

Всем привет! Меня зовут Маша, я работаю QA-инженером в Doubletapp, и моя история в IT началась всего 1,5 года назад. Хочу поделиться своим опытом перехода в тестирование, рассказать о том, как я училась, с чего начинала, и что помогло мне сделать первый шаг. Надеюсь, этот рассказ вдохновит тех, кто только думает о профессии тестировщика.

Содержание

• Обзор полезных курсов
• Как найти работу
• Семь вещей, которые я хотела бы знать на старте

Привет, на связи Ксения Кузьменко, DevOps-инженер департамента по организации выпуска продуктов YADRO. Наша DPS-команда предоставляет платформенные сервисы для 40+ команд и 1000+ пользователей внутри компании. Мы работаем с сотнями виртуальных машин в различных локациях. Каждый день прогоняем более 250 плейбуков, из них часть связаны между собой в сложные последовательности. Конечно, инструмент для упрощения работы с Ansible был в нашей дорожной карте еще на этапе планирования.

Почему мы выбрали AWX, какие задачи решили и приятные «плюшки» получили, я расскажу в статье. О некоторых подводных камнях — тоже. 

Нужен ли AWX в вашей команде? На этот вопрос вы ответите сами, прочитав текст под катом. Я максимально подробно описала наш опыт с Ansible AWX. Если появятся вопросы — пишите в комментариях, отвечу. 

Привет! Вы когда‑нибудь задумывались, как некоторые из крупнейших веб‑сайтов одновременно обрабатывают запросы миллионов пользователей без сбоев, или передают ваши данные, направляя вас на правильный сервер? В этой статье для начинающих сетевиков мы углубимся в три важнейших веб‑компонента: прямой прокси, обратный прокси и балансировщик нагрузки. Разбёрем эти концепции простым и понятным языком.

Пользователи PostgreSQL нередко оперируют аналитическими запросами, при выполнении которых данные сортируются и группируются по разным правилам. За счёт оптимизации вычисления агрегатов и сортировок можно значительно сократить время и стоимость выполнения запросов. Об одной из таких оптимизаций — выборе порядка колонок в выражении GROUP BY — расскажем в этой статье.

Postgres уже умеет перестраивать список группируемых выражений в соответствии с порядком колонок из условия ORDER BY, чтобы исключить дополнительную сортировку и сэкономить вычислительные ресурсы. Мы пошли дальше, реализовали свою идею в дистрибутивах Postgres Pro Standard и Enterprise и вынесли патчи на обсуждение сообщества Postgres (первое и второе) в надежде, что они войдут в ближайшую версию ванильного PostgreSQL.

Статья о принципах организации работы над проектами разработки и внедрения ПО со стороны РП организации‑исполнителя контракта с фиксированной стоимостью, плохо определенными требованиями и сжатыми сроками.

Это не пересказ учебника, а обобщение личного опыта, накопленного в ходе участия в руководстве и курировании 50+ подобных проектов. Предлагаемые подходы не являются исчерпывающими или окончательными, критика приветствуется :-)

Привет, Хабр! Когда я только начинал работать с Linux, каждую задачу обрабатывал через кучку пайпов. Потом мой коллега сказал мне: "Завязывай с этим, попробуй awk". Ну, я попробовал. И это действительно удобно. Сегодня я расскажу, как awk может заменить несколько привычных команд bash.