Intro

Основам git мне пришлось научиться на своем первом месте работы (около трех лет назад).
С тех пор я считал, что для полноценной работы нужно запомнить всего-лишь несколько команд:

• git add <path>
• git commit
• git checkout <path/branch>
• git checkout -b <new branch>

И дополнительно:

• git push/pull
• git merge <branch>
• git rebase master (а что, можно еще и на другие ветки ребейзить? О_о)

В принципе, я и сейчас во многом так считаю, но со временем волей-неволей начинаешь узнавать интересные трюки.

Проект с Dependency Injection похож на елочную гирлянду — он красив, радует детей и взрослых. Но если где-то не внедрить зависимость, отключится целый сегмент приложения. И, чтобы найти источник проблем, придется проверять все зависимости в этом сегменте.

В этой статье описаны несколько вариантов поиска пустых зависимостей. А в нашем репозитории есть небольшая библиотека, которая поможет в этом: TinkoffCreditSystems/InjectionsCheck

Вступление

Эта заметка о том, как ускорить разработку технологически сложных интернет-приложений и не заплатить за это чрезмерную цену. Она писалась для обобщения и приведения в порядок собственного опыта автора, но может быть полезна и другим техническим руководителям интернет-проектов. Читателю заметка может быть интересна в качестве источника информации для принятия решения о вхождении в подобный проект сейчас или в будущем — когда он столкнётся с подобным предложением.

В заметке так же рассматривается больной вопрос трудностей с выплатой зарплаты и как их можно эффективно решать.

Эта статья посвящена эволюции разработки и администрирования, и определению собственной позиции во всеобщей картине всего. Статья вдохновлена слайдами Marc Hornbeek, но имеет к ним опосредованное отношение. Для широкого круга хаброжителей (опсов, девов и девопсов).

Это принципы разработки ПО, взятые из книги Clean Code Роберта Мартина и адаптированные для PHP. Это руководство не по стилям программирования, а по созданию читабельного, многократно используемого и пригодного для рефакторинга кода на PHP.

Не каждый из этих принципов должен строго соблюдаться, и ещё с меньшим количеством все будут согласны. Это лишь рекомендации, не более, но все они кодифицированы в многолетнем коллективном опыте автора Clean Code.

Статья вдохновлена clean-code-javascript.

Attacker & Defender

• создать простой сайт с использованием Flask и Bootstrap;
• разместить его на платформе Heroku;
• реализовать сохранение и загрузку данных с помощью облака Amazon s3;
• собрать собственный датасет;
• натренировать модели машинного обучения (FNN и CNN);
• сделать возможность дообучения этих моделей;
• сделать сайт, который сможет распознавать нарисованные изображения;

Привет.

Я впервые пишу в поток об управлении и найме персонала. Речь пойдет об одном из способов классифицировать ваших будущих или действующих программистов. Мой основной тезис: все разработчики, грубо говоря, делятся на 4 больших типажа и каждому из этих типажей есть своя область применения. Попытка направить неправильный типаж на решение неподходящих для него задач ведет к провалу (неэффективная работа, или сотрудник покидает команду). Хотите знать почему так — добро пожаловать под кат. Приготовьтесь, текста много.

В работе DevOps/Администраторов зачастую возникают моменты, в которые необходимо куда-то кому-то срочно предоставить доступ. Будь то инстанс докера, один из многочисленных контейнеров или какой-то внутренний сервис.

Все знают о возможностях nginx с точки зрения проксирования трафика, балансировки нагрузки между серверами и прочих полезных вещей, помогающих объединять разрозненные сервисы. Однако задача разрешения проблем возникающих в процессе разработки намного обширнее.
Основной посыл данной статьи — показать нестандартный подход к казалось бы простым вещам, таким как предоставление временного доступа внутрь закрытого сегмента.

Одна из главных проблем при написании крупных (относительно) программ на Python — минимизация потребления памяти. Однако управлять памятью здесь легко — если вас вообще это волнует. Память в Python выделяется прозрачно, управление объектами происходит с помощью системы счётчиков ссылок (reference count), и память высвобождается, когда счётчик падает до нуля. В теории всё прекрасно. А на практике вам нужно знать несколько вещей об управлении памятью в Python, чтобы ваши программы эффективно её использовали. Первая вещь, надо хорошо в ней разбираться: размеры основных объектов в Python. И вторая вещь: как устроено управление «под капотом» языка.

Начнём с размеров объектов. В Python есть много примитивных типов данных: целые числа (int), long (версия int с неограниченной точностью), числа с плавающей запятой (они же числа с двойной точностью, double), кортежи (tuple), строковые значения, списки, словари и классы.