Не так давно потребовалось узнать, что сайт был загружен из кэша — для просмотра и сравнения скорости “холодного” старта и скорости повторной загрузки, когда статические ресурсы уже закэшированы браузером.

Сначала казалось, что это простая задача, которую можно решить быстрым и надежным способом (и, скорее всего, есть готовые статьи на эту тему), но оказалось, что хороший способ найти не так просто, так же, информации на эту тему не особо много.

Эта статья показывает способы, с помощью которых можно узнать, был ли загружен ваш сайт из кэша или нет.

Меня всегда тянуло к обучению людей и шарингу знаний. Когда я был разработчиком, то охотно становился ментором у стажеров. И даже сейчас, работая тимлидом, я являюсь пипл-менеджером уже у senior-разработчиков. Но у меня никогда не было опыта работы преподавателем или наставником сразу для большой аудитории. Мне всегда казалось это чем-то интересным и вдохновляющим. Но мои ожидания не оправдались, как вы уже поняли из названия статьи.

Все мы знакомы с широко используемыми HTML тегами, такими как <div>, <p>, <a>, и <img>. Однако, существуют HTML - теги, которые могут упростить жизнь, и вместо написания дополнительного кода, выполнят всю работу :)

Всем привет! Работаю QA аналитиком на достаточно крупном проекте в области WEB и мобильных приложений. Программистом не являюсь, но периодически скрипты для себя пишу, поэтому за качество кода прошу строго не судить. Но сегодня хочется принести немного data science в жизнь тестировщиков и показать, что если не куплены средства автоматического анализа, то кое-что можно написать и самому.

Недавно столкнулся с задачей разбора багов прилетающих с прода. Не то, чтобы такого процесса не было заведено, но обычно внимание уделялось только самым приоритетным.

С точки зрения команды QA же было интересно узнать больше о нашем процессе регрессионного тестирования. Трудность проекта состоит в большом количестве подключаемых функций и кастомизаций. Количество Feature Flags подключающих те или иные опции стремится к 700. Регресс выполняется еженедельно, успеть протестировать всё возможности нет.

Отсюда интерес к тому, на что регулярно жалуются наши клиенты. Задача найти пробелы в тестировании через поиск "забаженных" областей приложений. Согласитесь, иногда большое количество мелких багов бесит не меньше серьезных просчётов.

Часто, в обзорах видов баз данных упоминают реляционные и “другие”, “NoSQL” и т.д., либо приводят самые основные типы СУБД (базы данных), забывая о редких. В данной статье я постараюсь описать максимально полно виды баз данных и привести примеры конкретных реализаций. Разумеется, статья не претендует на всеохватность и классифицировать базы данных можно по разному, в том числе по типам оптимальной нагрузки и т.д., но надеюсь, она даст базовое представление о видах СУБД и принципах их работы.

В статье мы рассмотрим следующие типы баз данных:

Как-то мне написали с Хабра и сказали: Саня, хочешь написать статью про программистов?

Разумеется, я отнёсся к этому скептически. Ладно там девопсины или вайтхэты какие - почитать про них было бы интересно, но вот жизнь программиста... Я сразу вспомнил эти мемы как на КДПВ, которые на самом деле не мемы, а правда.

Но потом я начал накидывать мысли и внезапно нашёл много тем, которые могут быть интересны и самим разрабам, и людям, далёким от программирования. Так что вот вам исповедь погромиста. Уж не знаю, типичный я программист или какой-то чудак. Пишу так, как вижу, а обобщать на всех прогеров или нет - решать вам.

• Повышать цены для родителей, чтобы привлекать больше учителей. Но нет, так не выйдет, мы упёрлись в эластичность по цене, в России у людей не настолько много денег.
• Или менять саму методологию так, чтобы убрать «бутылочное горлышко».

print("hello world")

$ python3 hello.py
hello world

Я долго не мог понять, почему многие учителя преподают предмет очень сложно и непонятно. Да, кому-то из них просто не хочется этим заниматься, но есть действительно хорошие преподаватели.

У меня была идея, как правильно выстроить процесс обучения, чтобы ученики эффективнее усваивали и потом применяли полученные знания. И, когда появилась возможность преподавать в университете, я решил проверить свою гипотезу. 

Почему нужно менять преподавание?

Время от времени нам необходимо пересматривать подходы, которые мы используем, чтобы обучить молодое поколение. Это связано с тем, что появляются новые каналы для создания, потребления и обработки информации. 

Текущий подход к образованию в большей степени базируется либо на изучении теорий, либо на получение практики. Такой подход стал неэффективен, так как у нового поколения очень сильно изменилось восприятие взаимодействия с информацией и формат коммуникации в целом. 

Как было раньше?

Люди, которые провели свое детство до эпохи повсеместного интернета, были вынуждены хранить в себе большое количество знаний, чтобы в нужный момент можно было ими воспользоваться. Количество знаний в голове давало возможность достигать успехов в жизни.

Хочешь войти в айти? А насколько оно надо?

История вайтишника, взятая не с отзыва на обучающем сайте.

Краткое резюме о заблуждениях, которые были развеяны в процессе настоящей работы.

В мире современной разработки программного обеспечения, взаимодействие между различными приложениями через интерфейсы приложений (API) стало неотъемлемой частью разработки. Однако, прежде чем мы можем строить сложные взаимодействия, необходимо убедиться, что наш API работает корректно и предоставляет ожидаемые результаты.

И вот на сцену выходит Postman - мощный и интуитивно понятный инструмент, предназначенный специально для тестирования и разработки API. В этой статье рассказывается о самых базовых вещах, с которых следует начать свое знакомство с Postman.

Отправка HTTP-запросов, создание тестов, организация запросов в коллекции, работа с переменными - все это лишь часть функциональности Postman, которая облегчает процесс тестирования и повышает его эффективность. Если вы только начинаете свой путь в изучении этого инструмента, не волнуйтесь! Этот гайд поможет вам разобраться с базовыми принципами работы с Postman и покажет, как сделать ваш процесс тестирования API гораздо более эффективным и приятным.

Готовы начать? Давайте вместе погрузимся в увлекательный мир тестирования API с Postman!

Думаю, всех раздражают неумные тестировщики, которые больше задают вопросы о том, как это должно работать и отнимают время разработчика, чем собственно тестируют.

Так вот, здравствуйте, на этой неделе это — я. Пять лет опыта тестирования, перескакивание с одной области (мобилки) в другую (веб/энтерпрайз). Даже хорошие отзывы о моей работе были, мамой клянусь!

Но сегодня третий день, как я мучаю разработчика тупыми вопросами и не могу пройти позитивный сценарий хоть в какой‑то вариации. Предлагаю немного разобраться в ситуации и выяснить, почему тестировщик с квалификацией как минимум миддл при работе над задачей кажется тупым, как пробка.

В программировании нет вообще никаких непреложных истин. Даже самые очевидные правила могут иметь контекст, в которых их применять нельзя. К сожалению в 99% организаций есть прям заповеди, обязательные к исполнению. И есть правила, которые считаются правилами хорошего тона (как не сморкаться в занавеску). Однако всегда бывают ситуации, когда лучше все-таки сморкаться.

Вот примеры.

1) Например, DRY — don’t repeat yourself. Хорошее полезное правило, но его можно довести до маразма. Из того что я встречал на практике: есть два разных по бизнес-смыслу раздела, которые начинались с простого CRUD, и многие части (и фронта и бека) выглядели во многом абсолютно одинаково. Если их объединить с помощью общей высосанной из пальца абстракции и тем самым избавиться от небольшого дублирования кода, то потом (очень скоро) можно будет сойти с ума, потому что эти две вещи скоро разъедутся, обрастая кастомными фичами, и абстракция будет только вредить. Нельзя абстрагировать неабстрагуемое, даже если DRY нарушен.

«[Немного] дублирования обходится гораздо дешевле, чем неправильная абстракция» — Сэнди Мец

Т.е. DRY — хороший принцип, но бывают исключения.

Журнал событий, это компонент systemd, который захватывает сообщения Syslog, логи ядра, все события при инициализации системы (RAM, диск, boot, STDOUT/STDERR для всех сервисов), индексирует их и затем предоставляет удобной пользовательский интерфейс для поиска и фильтрации логов. Журнал (systemd journal) можно использовать вместе или вместо syslog или syslog-ng.

Утилита командной строки journalctl, если сравнивать ее с традиционным инструментами для работы с логами в UNIX (tail, grep, sed, awk) более широкие возможности.

Давайте рассмотрим основные возможности которые предоставляет журнал systemd и способы их применения.

То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

Есть у Postman несколько полезных функций, которые помогают нам экономить десятки, а в некоторых случаях и сотни человеко-часов в месяц. Тут нет каких-то больших секретов или магии, но рассказ про них может для кого-то послужить началом долгого и продуктивного использования.

В этом посте я пробегусь по пяти функциям и приемам для Postman, которые мы используем для тестирования систем, связанных с банковскими операциями в сегменте C2B – теми самыми, которые весь мир ежедневно проводит через всевозможные кассовые аппараты, банкоматы, терминалы и QR-коды.

“I`ll be back”, -  сказал себе я, начиная вторую статью и…наконец, сделал ее спустя два месяца. Но лучше поздно, чем никогда ( главное - не берите себе это за правило, если вы QA-лид, потому что в этом случае вовремя - всегда лучше, чем поздно). Но что-то я отвлекся от главного. В комментах к прошлой статье просили сделать продолжение. Я подумал-подумал и решил, а почему бы и нет. Ну в общем, что долго тянуть.
Для всех новоприбывших - меня зовут Ваня и QA-лид в международном агентстве аутсорс-тестирования “Кавычки”. В прошлый раз я рассказывал о болях QA - лида и, собственно, что же с ними делать-то. Сегодня поговорим о том, что делать после того, как вы приложили подорожник к ранкам и теперь пора определить, сработало или нет. 

Намбер уан. Выстроенный релизный цикл

Вот давайте только глаза не закатывать тут, ладно? Видел я, как на очень многих проектах, когда приходишь, тебе говорят - “у нас все-все работает”. Даже старый дедушкин приемник. Но стоит чуть забросить удочки и уже можно подсекать - клев на ошибки удался. Релизы выходят, когда захотят (например, в третьи лунные сутки), команда ждет знака свыше, в общем, почти пир во время чумы. Вот так не надо. 

Надо вот так.

От любого инструмента, который внедряем в проект, мы ждём стабильной работы. Docker не исключение. Чтобы иметь возможность оперативно выявлять потенциальные проблемы и избегать сбоев, необходимо понимать внутренние особенности технологии. Эта статья — сборник заметок, которые помогут разобраться, как создаются образы контейнеров.