Я приведу краткую инструкцию, как быстро собирать проект и деплоить docker. Флоу будет очень простым: одним job мы собираем образ (с указанием тэга или ветки) и кладем в приватный репозиторий образов GitHub, а другим - job деплоим оттуда. Это удобно, когда есть несколько сред и мы один раз собираем и контейнер запускаем из него с разными переменными среды.

В 2022 году в публичный доступ вышел GitHub Copilot – довольно удобный современный инструмент для разработчиков. В этой короткой статье поделюсь своим опытом взаимодействия с GitHub Copilot, а главное тем, как его использовать в IDE от JetBrains. Приятного чтения!

Вы тоже устали вручную заполнять Dockerfile и docker-compose.yaml под каждый новый проект?

Я всегда задумывался, применяю ли я известные best practices, когда пишу конфиг для Docker, и не занесу ли я случайно какие-нибудь уязвимости, вручную заполняя конфиг-файлы.

Что же, теперь мне больше не придется беспокоиться об этом, благодаря добрым людям из Docker, которые недавно реализовали инструмент для этого - docker init .

Интересно, как экономить время и быстро генерировать конфиги, даже если вы не профи в Docker? Прошу под кат.

Почему так сложно понять asyncio?

Асинхронное программирование традиционно относят к темам для "продвинутых". Действительно, у новичков часто возникают сложности с практическим освоением асинхронности.

Но будь я автором самого толстого в мире учебника по python, я бы рассказывал читателям про асинхронное программирование уже с первых страниц. Вот только написали "Hello, world!" и тут же приступили к созданию "Hello, asynchronous world!". А уже потом циклы, условия и все такое.

Привет, на связи backend-отдел Joy Dev. В этой статье расскажем про оплаты через платежные ссылки и, в частности, как мы применили для этого отечественный сервис “Prodamus” в наших проектах на Ruby On Rails и поделимся с вами созданным нами инструментом для облегчения интеграции с данным сервисом.

Python-разработчики, как правило, хорошо знают, что такое и для чего нужен GIL, вопросы по нему встречаются на большинстве собеседований, я и сам люблю их задавать. Но в CPython его скоро не будет. Да, core-разработчики CPython взяли курс на его удаление.

Разберём основные концепции того, как это будет произведено, с обзором соответствующего PEP 703.

Привет, Хабр!

Nameko, как фреймворк для Python, предлагает удобные абстракции и инструменты для создания микросервисов, ориентированных на сообщения и события.

С Nameko можно получить не только инструмент для создания микросервисов, но и платформу для реализации распределенных систем с поддержкой Dependency Injection, позволяющей легко интегрировать различные компоненты приложения.

К нам часто приходят от других разработчиков. Когда начинаем разбираться, понимаем: заказчику предлагали совершенно ненужные фичи. Эти самые фичи не только растягивают проект по времени, но и повышают его стоимость, а ощутимой пользы не приносят. Пример — рендеринг на сервере в браузере или на стороне клиента. Что это такое?

Рендеринг — это преобразование кода в визуализированную страницу. Самые распространённые типы — на сервере (server side rendering, или SSR) и в браузере клиента (client side rendering, или CSR). В последнее время мы чаще используем серверный рендеринг с помощью технологии HTMX и советуем его заказчикам. В статье расскажем, почему.

Ноутбук — главный девайс в моей жизни, я провожу за ним бо́льшую часть суток. Он должен быть лёгким, компактным и мощным. Долгое время лидером по этим параметрам был Dell XPS 13, но всё поменялось с выходом MacBook Air на процессоре M1.

Air всего на 100 граммов тяжелее XPS 13, но примерно в три раза мощнее, автономнее и не нуждается в активном охлаждении. Никогда не думал, что скажу подобное про технику Apple, но MacBook Air — самое крутое устройство в своей весовой категории на рынке, оставившее конкурентов далеко позади.

Я фанат Линукса, эта операционная система для меня больше, чем просто окружение. Это философия, новостная повестка и постоянный предмет обсуждения. Поэтому сама идея отказа от Linux в пользу другой ОС меня всегда отталкивала. Да и тот эпизодический опыт, когда приходилось что-то делать в macOS, был эмоционально неприятным.

Но появление M1 посеяло во мне зерно сомнений: мой ноутбук больше не был самым крутым и навязчивой мыслью было то, что я отказываю себе в чём-то большем. Это зерно прорастало и проросло: я купил MacBook Air с 16GB ОЗУ и 512GB SSD, с удивлением обнаружив, что он ещё и стоит дешевле моего XPS. Впереди меня ожидали настройка окружения, борьба с Docker, грусть от отсутствия привычного автодополнения в консоли и много чего ещё.

Как мы к этому пришли? Как мы стали вместо решения наших задач, тратить кучи денег на решение проблем, которых у нас нет?