Прим. Wunder Fund: в статье рассказано, зачем появилась и существует глобальная блокировка интерпретатора в Питоне, как она работает, и как она влияет на скорость работы Питона, а также о том, куда в будущем, вероятно, будет двигаться Питон. У нас в фонде почти всё, что не написано на плюсах — написано на Питоне, мы пристально следим за тем, куда движется язык, и если вы тоже — вы знаете, что делать )

Как вы, наверное, знаете, глобальная блокировка интерпретатора (GIL, Global Interpreter Lock) — это механизм, обеспечивающий, при использовании интерпретатора CPython, безопасную работу с потоками. Но из-за GIL в конкретный момент времени выполнять байт-код Python может лишь один поток операционной системы. В результате нельзя ускорить Python-код, интенсивно использующий ресурсы процессора, распределив вычислительную нагрузку по нескольким потокам. Негативное влияние GIL на производительность Python-программ, правда, на этом не заканчивается. Так, GIL создаёт дополнительную нагрузку на систему. Это замедляет многопоточные программы и, что выглядит достаточно неожиданно, может даже оказать влияние на потоки, производительность которых ограничена подсистемой ввода/вывода.

Здесь я опираюсь на особенности CPython 3.9. По мере развития CPython некоторые детали реализации GIL, определённо, изменятся. Материал опубликован 22 сентября 2021 года, после публикации в него внесено несколько дополнений.

Зачем это всё?

Многие, говоря про Скрам в первую очередь вспоминают про добавление событий в процессы работы команды (дейлик, планирование, обзор, ретроспектива и сам спринт). Но это лишь является верхушкой айсберга всего фреймворка.

Данные события часто проводятся как механические упражнения и ритуалы, что является одной из дисфункций фреймворка. Дают ли такие события пользу без других важных основ? Ответ очевиден. Давайте разберёмся, что должно стоять за событиями.

Promise — это отличительная особенность JavaScript как асинхронного языка программирования. Нравится вам это или нет, понять его в любом случае придется. В этой статье я привожу 10 примеров кода с Promise, начиная от базового уровня заканчивая продвинутым.

Продумать структуру приложения на этапе создания очень важно, но часто в начале пути этому вопросу посвящают мало внимания. Предлагаю обсудить проблемы масштабирования современных веб-приложения с которыми сталкиваются разработчики.

Первое время разработка идет бодро, добавлять новые функции легко и приятно, приложение работает быстро, все просто и понятно. Но с ростом количество модулей, компонентов, сервисов скорость разработки падает, как и скорость работы приложения. Задач на рефакторинг появляется в спринте все больше. Кроме прочего, команда разработчиков может регулярно меняться (одни увольняются, другие приходят), что не добавляет порядка. Со временем может показаться, что проще все снести и написать заново.

Решил составить для себя план развития (я в IT с 2007, как аналитик - с 2017). Что получилось: некий чек-лист с перечислением 13 блоков (от работы с требованиям до безопасности) с описанием, что обязательно и желательно знать/уметь.

С чего все началось. Я недавно менял работу, поэтому готовился к техническим собеседованиям. Для удобства составил шпаргалку частых вопросов по основным темам. Когда проходил собеседования и видел, чего я не знаю, то дописывал это в свою шпаргалку. А немного позже решил составить для себя что-то наподобие плана развития. При создании плана использовал личный опыт, опыт коллег, ряд статей, учебные планы нескольких школ, требования из вакансий.

Привет! Меня зовут Павел Лакосников, я тимлид команды бэкенд-инженеров в Авито. Сегодня расскажу про свой любимый подход к разработке Trunk Base Development, сравню его с другими моделями ветвления и подсвечу его достоинства и нюансы.

Краткий обзор трёх моделей ветвления: Central Workflow, Git Flow, Trunk Based Flow, с акцентом на моего фаворита — Trunk Based Flow.

Статья расскажет о практическом аспекте при использовании инструментария, который позволяет производить исследование программного обеспечения с минимальным порогом вхождения и максимальной информативностью. Рассмотрим следующие инструменты:

• эмуляторы
• библиотеки для разбора форматов файлов
• интерактивные дизассемблеры
• документация
• динамическая инструментация

Моя предыстория

Уже четыре года я работаю Java разработчиком в небольшой немецкой компании.

В начале прошлого года я увидел на столе одного из моих «кураторов» забытый листок с расчётом заработной платы за месяц. Конечно же, я не мог в него не посмотреть. Сумма, которую я увидел у Нильса, меня удивила. Зарплата брутто: 3300€ в месяц. Живет один, жены нет, детей нет. Значит на руки у него выходит примерно 2130€ (~130000 рублей по курсу на 01.09.2022).

Можете себе представить? Мой куратор, урожденный немец, Senior Developer, прекрасно говорящий на английском, с опытом работы разработчиком более пятнадцати лет получает в Германии 3300€ в месяц. А я – Middle Java разработчик с немецким B2 и английским B1 на испытательный срок получил сразу 3500€! Сейчас моя мой зарплата 4000€ в месяц.

Многие мне не поверили. Некоторые не верят даже в мои 4000€ (слишком мало), не говоря уже про зарплату Нильса. Откуда такая мизерная зарплата для столь высококвалифицированного работника? Ведь в представлении большинства наших соотечественников все разработчики в Германии деньги просто лопатой гребут. Особенно, если они работают в финансовой сфере. Цифры должны по-любому начинаться от 6000€ в месяц. Какие 3300???

Вот и levels.fyi (на КДПВ) говорит, что медианная зарплата разработчика в Германии 83160€ в год (6930€ в месяц)

Выходит, что Зарплата Нильса ниже нижнего предела (такого столбца даже нет на этом графике). Так какая же в реальности зарплата у разработчиков в Германии?

Последние годы часто хвалят язык программирования Rust. Однако, без изучения синтаксиса и особенностей языка в нём сложно разобраться. Честно говоря, при первом просмотре дальше простых примеров я продвинуться не смог. Вроде догадываешься, что тут указываем тип переменных, амперсанд – это вроде “я только посмотреть”, но всё равно код складывался в некую мешанину иероглифов с кучей скобок и, на первый взгляд, случайно проставленных точек с запятыми. То ли дело Python, минимализм синтаксиса которого так привлекателен для неокрепших душ. Однако, так ли сложен Rust на самом деле или это миф? 

Я предположил, что те базовые знания по программированию, которые предлагают распространенные курсы можно дать и с помощью Rust.

Здесь собраны лучшие и самые полезные репозитории Github, которые будут служить вам долгое время.

Подробно рассказываем, как стать мидлом или сеньором-разработчиком, ежедневно обучаясь на курсах по программированию в течение года или даже двух.

На протяжении всей жизни мне приходится экономить вычислительные и сетевые ресурсы: сначала были компьютеры с 300 кГц (кило — не гига!) и 32 Кбайт RAM, интернет по dial-up. Потом я решал олимпиадные задачки. Теперь имею дело с терабайтами трафика и 50 млрд событий в сутки. И хотя современные телефоны в 1 000 раз мощнее любого оборудования двадцатилетней давности, я до сих пор оптимизирую. Думал даже, что это со мной что-то не так. Но потом понял, что все постоянно что-нибудь оптимизируют. 

Эта статья в меньшей степени о том, почему нужно бороться за производительность, и в большей о том, на что сейчас стоит заменить устаревший стек из JPEG, JSON, gzip и TCP — и как это сделать. 

Спойлер: у нас есть решение и мы его не только показываем — ссылки на open source в конце статьи.