Продолжаем цикл статей по асинхронной SQLAlchemy в стиле ORM!

Если вы ещё не успели ознакомиться с первой частью, настоятельно рекомендую сделать это, так как сегодняшний материал будет опираться на уже освоенные знания.

Что нас ждёт сегодня?

- Сессии и фабрики сессий: Узнаем, как эффективно управлять сессиями для взаимодействия с базой данных.

- Добавление данных в таблицы: Освоим безопасные методы добавления новых записей с использованием ORM-методов.

- Извлечение данных из таблиц: Погрузимся в мир извлечения данных. Рассмотрим простые запросы и более сложные фильтры для работы с данными.

После прочтения этой статьи вы сможете уверенно добавлять и извлекать данные с помощью SQLAlchemy для любых табличных баз данных.

Не пропустите, будет интересно и полезно!

Приветствую, в прошлой статье мы разбирали определение bytes.Buffer изнутри. Теперь хочется обратить внимание на сам пакет bytes. Что за ним скрывается? Каждому разработчику приходилось использовать его будь то в production или локальной разработке. Это достаточно мощный по своим меркам пакет, который предоставляет нам функции для работы с байтами.

Приветствую всех, друзья! Наша последняя статья по созданию собственного API на FastAPI вызвала огромный интерес, и за это я искренне благодарен.

Ранее мы рассматривали базовые аспекты работы с FastAPI: различные типы запросов, их валидацию и обработку, а также ответы на эти запросы. Однако, это лишь верхушка айсберга.

Уже на данном этапе код становится громоздким и сложным для понимания. К тому же, хранение данных в JSON‑файлах — это далеко не самый профессиональный подход. «Нормальные ребята» используют SQLAlchemy, причем асинхронно.

Сегодня мы займемся интеграцией асинхронной SQLAlchemy в наше FastAPI‑приложение. Для упрощения навигации и понимания кода я предложу структуру проекта, которую сам использую в каждом FastAPI‑приложении.

Отдельное внимание уделим миграциям с Alembic: что это такое и зачем они нужны. Конкретные функции для взаимодействия с базой данных мы будем рассматривать в следующей статье. Сегодня же займемся подключением, миграциями, описанием моделей таблиц и их созданием.

Разработчики, которые используют Go, сталкиваются с задачей выжать максимальную производительность из каждой строки кода. Но что делать, если оптимизировать уже нечего, а увеличивать скорость всё равно надо?

Меня зовут Никита Галушко. Я старший программист-разработчик в отделе высоконагруженных систем и оптимизации ВКонтакте. В статье поделюсь, какие хитрости помогут использовать Go на полную мощность.

Traefik — это обратный прокси-сервер с открытым исходным кодом, обеспечивающий простую работу с микросервисами и/или просто контейнерами с вашими приложениями.

Обратный прокси-сервер (reverse proxy, реверс-прокси) служит для ретрансляции запросов из внешней сети к каким-либо серверам/сервисам внутренней сети (например веб-сервера, БД или файловые хранилища) и позволяет:

• обеспечить сокрытие структуры внутренней сети и подробностей о находящейся в ней сервисах;
• осуществлять балансировку нагрузки (load balancing) между экземплярами одного и того же сервиса или серверами с одинаковыми задачами;
• обеспечить зашифрованное (HTTPS) соединение между клиентом и любым сервисом, в таком случае SSL сессия создается между клиентом и прокси, а между прокси и сервисом во внутренней сети устанавливается незашифрованное HTTP соединение, если сервис поддерживает HTTPS то можно организовать зашифрованное соединение и во внутренней сети;
• организовать контроль доступа к сервисам (аутентификацию клиента), а также установить файрвол (брандмауэр).

В статье будет описываться использование Traefik в Docker в качестве реверс-прокси для других контейнеров Docker, а также не контейнеризированных сервисов.

Привет, Хабр! Меня зовут Макс, я Go-разработчик в компании SimbirSoft. Язык Go (Golang) стремительно набирает популярность, он всё чаще внедряется в существующие программные решения, а также встречается в стеке новых проектов. Высокая производительность и скорость работы – его главные преимущества, поэтому для реализации бизнес-задач он подходит как нельзя кстати. Go легко поддерживается и отлично годится для создания MVP, из-за чего востребованность в нём растёт.

Но чтобы этот язык программирования был действительно производительным, разработчикам необходимо учитывать некоторые тонкости работы с ним. Иначе ваше приложение станет таким же медленным, как айтишник без чашки кофе :) В этой статье мы с вами на примерах разберём часто возникающие ситуации при работе с Go, а также рассмотрим приёмы, которые позволят повысить производительность кода. Надеюсь, разработчики уровня джуниор и мидл смогут почерпнуть для себя что-то полезное.

Мы начинаем!

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Лырчиков, я разрабатываю систему хранения данных TATLIN.UNIFIED в YADRO. СХД — сложная система, и, если при работе произошла ошибка, она должна своевременно и понятно сообщать пользователю об этом. В большинстве веб-сервисов для этого используют баннер с надписью «Что-то пошло не так», но такой способ уведомления нам не подходит.

Мы столкнулись с проблемой, когда переданных сообщений и HTTP-кодов уже не хватает. Поэтому разработали собственный инструмент для обработки ошибок Terror (TATLIN + error). В результате работа с кодом стала проще, мы получили красивый API, а пользователи — понятное описание ошибки и локализацию текста на разные языки. В этой статье расскажу, как мы создавали Terror, чтобы вы смогли повторить решение.

Горутины виснут непонятно почему, случайная запись в закрытый канал вызывает panic, нормально протестировать приложение вообще невозможно.

Наверняка многие из вас сталкивались с такой проблемой: синтаксис языка Go вроде бы очень простой, можно сказать примитивный, да и горутины создаются элементарно, но при этом написать мало-мальски серьёзную программу, которая конкурентно что-то делает, внезапно оказывается не так-то просто.

Чтобы не запутаться, люди придумали концепцию structured concurrency, которую можно применять и в Go.

Поделюсь как начал писать приложение для интернет-магазина на монолите, затем перешёл на микросервисы.

Дмитрий Королев расскажет про распространённые ошибки при работе со слайсами, каналами и другими структурами в Go. Научимся предупреждать их и справлять на примерах.

Привет, Хабр! В этой статье я хочу поделиться опытом разработки самого популярного загрузчика видео в RuStore и рассказать, как я использовал потрясающую библиотеку для интеграции Python кода в свой проект.

Многие Golang-разработчики  пробовали работать с БД в Go, и у каждого — свои боли. В этой статье разберём библиотеку database/sql как безотносительно конкретной СУБД, так и применительно к YDB. Рассмотрим трудности эксплуатации при использовании драйвера database/sql на проде. А также рассмотрим, что мы делали для решения проблем.

Меня зовут Алексей Мясников, я — руководитель Application Team в команде разработки YDB. Я очень люблю git blame за то, что с его помощью можно проследить, как развивалась инженерная мысль с течением времени и немножко побыть в шкуре разработчика той или иной классной штуки. В статье я расскажу, как реализовать драйвер database/sql для распределённой базы данных, какие проблемы при этом придётся преодолеть и как менялся подход с выходом новых версий Go. 

Привет, Хабр! Меня зовут Грант, я уже 5 лет занимаюсь backend-разработкой в SimbirSoft, а с 2021 года возглавляю Backend-отдел компании в Краснодаре. В последние несколько лет неоднократно замечаю, что на входном интервью соискатели часто путают принципы разработки. Поэтому в этой статье решил разобрать, как проще их понимать, какие связи между ними прослеживаются, стоит ли учить все или что-то можно пропустить. А еще попробую раскрыть некоторые особенности, какие секреты скрывают популярные принципы разработки.

Вероятно, вы слышали о планировщике Go раньше, но насколько хорошо мы знает о том как он работает? Как он связывает горутины с потоками?

Разберем по очереди операции, которые выполняет планировщик.

Я довольно давно пишу на Python и во многих проектах использовал multiprocessing — пакет стандартной библиотеки языка Python, который предоставляет интерфейс для работы с процессами, очередями, пулами процессов и многими другими удобными инструментами для параллельного программирования. В какой-то момент я понял, что мне не хватает более детального понимания работы этой библиотеки.

Мне захотелось залезть в исходники multiprocessing, разобраться и заодно написать статью. Данная статья в основном рассчитана на новичков в Python и тех, кто хочет подробнее разобраться в том, как именно создаются процессы и пулы в Python и погрузиться в детали реализации.

В JS Event Loop позволяет непрерывно проверять, есть ли в очереди задачи, и, когда стек вызовов пуст, передавать эти задачи на выполнение. Таким образом, долгие операции не мешают продолжению выполнения кода. Именно благодаря Event Loop приложение может оставаться отзывчивым, позволяя юзерам продолжать взаимодействие с интерфейсом, пока в фоне выполняются тяжелые задачи.

Возможно, у кого‑то возникнет иллюзия параллелизма, хотя на самом деле в любой момент времени выполняется только одна задача.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать Event Loop в JavaScript.

Пакет runtime/trace содержит мощный инструмент для понимания программ Go и устранения неполадок. Функциональность внутри позволяет создавать трассировку исполнения каждой горутины за определенный период времени. С помощью go tool trace command (или превосходного инструмента gotraceui с открытым исходным кодом) можно визуализировать и исследовать данные в этих трассировках.

Магия трассировки заключается в том, что она может легко выявить такие вещи в программе, которые трудно увидеть другими способами. Например, узкое место параллелизма, когда множество горутин блокируют один и тот же канал, может быть довольно трудно увидеть в профиле процессора, потому что нет исполнения для сэмпла. Но в трассировке отсутствие исполнения будет видно с удивительной четкостью, а трассировка стека заблокированных горутин быстро укажет на виновника.