Привет всем!

Как обычно это и бывает, я накопил критическую массу мыслей, и пора их как-то систематизировать, чтобы вы, мои замечательные читатели Хабра, могли что-то извлечь из моего опыта или поделиться своим :)

Я люблю и одновременно ненавижу статьи-обзоры в стиле «10 программ для {whatever}». Ненавижу — потому что их очень легко делать, вбил в гугл «программа для X», взял первые 10 ссылок, статья готова. Я называю такие статьи «лёгкий рейтинг». А люблю я их за то, что даже если 9 пунктов — чушь полная, то десятый, как правило, годный, я узнаю что-то новое, это что-то облегчает мне жизнь и позволяет мне быть более продуктивным.

Сегодня я побуду автором такой статьи — я расскажу вам про то, какие штуки я использую в разработке на питоне, если что-то из этого будет кому-то полезно — я буду рад. В своё время мне этого не хватало. А если вы знаете что-то круче — разнесите меня в комментариях.

Статья получилась ОГРОМНАЯ, и у меня был большой соблазн разбить её на сотню статей поменьше, чтобы в каждой ставить ссылки на свой телеграм-канал и получать гонорар за каждую по отдельности. Но я не буду. Пусть знания будут сгруппированы вместе. Welcome!

Как запускать пайплайн только для нужных веток, хранить секреты в безопасности и управлять окружениями — просто, наглядно, с примерами. Если вы уже настроили первый workflow — самое время сделать его умнее 🚀

Итак, вы наконец-то выкатили в мир свой стартап или микросервис. Поздравляю — это не просто шаг, это рывок. А дальше начинается самый интересный этап: выстраивание доверия. Потому что, как бы ни был хорош ваш продукт, первый пользователь, первый партнер и первый инвестор пойдут не на лендинг, а в Google или Яндекс.

В этой статье я покажу, как буквально за один вечер можно заложить фундамент цифровой репутации для стартапа или рet-проекта: заполнить выдачу управляемыми упоминаниями, получить первые качественные ссылки, усилить доверие к бренду и даже немного подстегнуть трафик. Без магии, без бюджетов, без агентств. Только вы, браузер и системный подход. Всё, что рассказываю, покажу на примере микросервиса, который мы запустили этой весной. Примеры публикаций — в тексте, результаты стратегии — в финале.

Poetry вместо pip, Ruff вместо flake8, FastAPI вместо ручной документации. Что реально упрощает жизнь Python-разработчику сегодня — на примерах и с реальными конфигами.

Меня зовут Александр, я CTO компании AppFox. Мы более 10-ти лет занимаемся заказной разработкой и также имеем собственные продукты. 

Всем привет, меня зовут Стас, я техлид в Mish Product Lab.

Тема возникла не просто так: внутри команды у нас было немало споров и дискуссий о том, какой инструмент для проксирования и терминации SSL лучше использовать в различных ситуациях. Изначально все наши гипотезы были основаны больше на личных предпочтениях, чем на реальных данных. Мы долго спорили, надеясь, что истина будет где-то рядом с нашими любимыми решениями. Но в итоге пришли к выводу, что единственный способ получить действительно объективный ответ — это протестировать и сравнить различные варианты на практике.

Именно так родилась идея провести сравнительный анализ производительности HAProxy, Envoy, Nginx, Caddy и Traefik с поддержкой SSL/TLS. Мы хотели понять, какой из инструментов «из коробки» предоставляет наилучшую производительность и минимальные накладные расходы, особенно при обработке SSL-трафика, который, как известно, требует дополнительных ресурсов из-за шифрования и дешифрования.

В этой статье я подробно расскажу о возможностях использования Callout в Obsidian, покажу существующие решения, а также объясню, как создавать свои собственные, индивидуальные типы Callout-блоков.

Рассмотрим при чем здесь цитаты (Blackquotes).

Дополнительно поделюсь полезными надстройками и шаблонами

Мой обеденный кофе прервался. Начали приходить уведомления от мониторинга, что сайт и API не отвечают, а CloudFlare отдаёт 521-ю ошибку на все запросы. Спустя пять минут ко мне в личку пришли пользователи с жалобами на неработающие приложения. А ещё спустя пять позвонил сооснователь проекта и сказал, что от нас требуют $250 за остановку DDOS'a.

Ниже расскажу, как мы командой решали проблему, какие ошибки допустил я и чем всё закончилось.

За последние 8 лет я запустил больше 5 своих пет-проектов. Для меня не было проблемой разработать что-то, а вот продавать — тяжело. Тем более денег на продвижение всегда было мало или не было совсем.

Я нашёл несколько способов продвижения, которые помогли мне дорастить часть проектов до кое-какой рентабельности. О них я и расскажу в статье. С примерами и картинками, как применять одни и те же способы для разных проектов.

Предположим, вы разработали первую версию вашего IT сервиса. Аудитория Хабра с этим справляется без особых проблем. При этом плюс-минус корректно определили свою целевую аудиторию и продукт действительно нужен. Даже есть первые продажи. Итак, как выйти на стабильный прирост аудитории?

Друзья! Многие из вас, возможно, как и я, интересовались изучением и использованием в работе очень эффективного и востребованного языка программирования Rust но, как и я, оставляли свои попытки из-за сложности, запутанности и многослойности доступного материала и книг по этой теме.

Лично я делал не меньше 5 попыток на протяжении последних 10 лет, прорабатывая, большей частью в свободное и личное время, литературу, некоторые книги по несколько раз, в поисках ответов на простые человеческие вопросы - как свободно писать на Rust и решать, как орешки, ежедневные задачи, не страдая от головной боли и хорошо понимая, что происходит и почему простая программа не компилируется.

В результате, сейчас, наконец-то, стало понятно все в деталях, код пишется быстро, задачи решаются легко, результаты применения языка поражают своей эффективностью и точностью и возникло желание восполнить пробел и поделиться с вами накопленным опытом, но, главное, провести и привести вас к совершенному пониманию простоты и лаконичности этого удивительно эффективного языка наиболеее коротким и приятным путем. Приготовьтесь к увлекательной и познавательной прогулке и подъему по ступеням вверх, к мастерству написания полезного кода на Rust.

В свое время FastAPI прогремел как гром среди ясного неба - тут тебе и минималистичный API аля-Flask (все устали от Django, диктующего свои правила), и OpenAPI документация из коробки, и удобное тестирование, и хайповая асинхронность. Буквально все, что нужно для свободы творчества, и никаких ограничений! Да еще и Depends завезли! В тот момент это был культрурный шок - Dependency Injection в Python? Разве это не что-то из Java?

Но дьявол кроется в деталях. А вы уверены, что те самые Depends == Dependency Injection? Уверены, что пишете код на FastAPI правильно?

В рамках статьи мы рассмотрим различные подходы к организации зависимостей в рамках FastAPI проекта, оценим их с точки зрения удобства использования и постараемся разобраться, как же все-таки "правильно" готовить DI в FastAPI.

Этой мини-серией статей я хочу объединить свои заметки для математического кружка о различных необычных, но полезных числовых системах, основанных на парах чисел. План знакомства с числовыми системами будет такой:

1. В этой статье мы (признаюсь, достаточно занудно) построим из натуральных чисел целые, при этом познакомимся с важнейшими инструментами математики: упорядоченной парой, эквивалентностью и факторизацией.

2. Во второй части от целых мы перейдём к рациональным числам, которые тоже можно представить в виде пары — рациональной дроби. Главный вопрос на который мы постараемся ответить: «А чего у дробей всё так сложно-то?»

3. В третьей части мы сконструируем Гауссовы числа и порассуждаем над более общим вопросом: «Что такое число?». В этой части мы перейдём от пар к матричным представлениям чисел, что позволит нам ввести их классификацию.

4. Четвёртая часть будет посвящена эллиптическим арифметикам: комплексным числам и числам Эйзенштейна. Здесь мы порассуждаем над сакраментальным вопросом: «Реальная ли мнимая единица?»

5. В пятой части мы рассмотрим гиперболические арифметики и познакомимся с двойными числами, и немного используем их на практике, чтобы понять «Как работает формула Бине?»

6. Шестая часть завершит эту серию. Она расскажет о параболических арифметиках, в частности, о дуальных числах, которые позволят арифметике быть неточной. Кроме того, мы порассуждаем о том как вписать в нашу классификацию рациональные дроби.

Впрочем, поскольку материал рассчитан на старшеклассников или младшекурсников, изложение будет неспешным и основательным. В духе туториала или методического пособия.

После шумихи с Notion все ринулись кто-куда, но так сложилось, что по большей части все стали смотреть в сторону Obsidian. И Хабр заполонили статьи про Obsidian и плагины для Obsidian.

Правда, к моему сожалению на техническом ресурсе Хабр я почему-то не нашел ни одной статьи о том, как написать свой собственный плагин, а не как использовать кем-то созданные решения. Я считаю это либо досадным недоразумением либо своим неумением использовать поиск Хабра. Накидайте мне в комментарии, если я не прав, я приму к сведению.

А сейчас же я хотел бы заполнить сложившийся вакуум собственным гайдом.

Графы для меня особенная тема, в них есть нечто таинственное и мощное.

В университете и в школе мы не проходили теорию графов. На работе никогда не произносили это слово. Но графы везде. И можно значительно упростить себе жизнь, если научиться видеть их и использовать многочисленные наработки по визуализации и алгоритмам.

Я не буду рассказывать основы графов, они есть в Википедии.

Цель статьи — поделиться с вами некоторыми случаями из моей практики, когда графы становились естественной частью какой‑то задачи. Иногда без них задачу решить было невозможно. Иногда через них решение получалось более изящное. А иногда просто тяга к перфекционизму, графы это круто же).

Ну что, поехали, будет интересно!

Признаюсь, поначалу я была скептиком ручного кодирования SVG. Будучи фронтенд-разработчиком, привыкшим приводить в порядок "плохие" SVG-файлы, я никогда всерьез не задумывалась о том, чтобы самой рисовать с помощью кода.

Однако, прошлой зимой я создавала проект для рисования каллиграфических сеток и с головой погрузилась в изучение спецификаций SVG. Оказалось, что, несмотря на знание базовых структур и правил работы с SVG, по-настоящему понять значение всех этих цифр и их взаимодействие между собой можно только через практику ручного кодирования.

А как только освоишься, это занятие становится на редкость увлекательным и даже забавным.

Недавно я писала код, завязанный на производительность, и поняла, что рассказы про мой опыт могут быть захватывающим чтивом. Учить как думать так же важно, как и учить писать код, но делают так редко, и мне кажется, что то, на что я угрохала последний месяц — отличная возможность заглянуть за кулисы.

serde — основной фреймворк для сериализации и десериализации в Rust. Его используют как крейт по умолчанию во всей экосистеме. serde_json — это официальный serde-миксин для JSON, так что каждый раз, когда нужно что-то парсить, люди обращаются именно к нему. Конечно, есть и другие библиотеки, специализующиеся на парсинге JSON, например simd-json, но популярность у них, мягко говоря, удручающая. serde_json значительно популярнее: на момент написания от него зависят аж целых 26916 крейта, а от simd-json — всего 66.

Это делает serde_json хорошей мишенью (не как у Jia Tan) для оптимизаций. Велик шанс того, что многим из тысяч пользователей переход на simd-json позволил бы добиться ускорения, но, пока они этого не делают, более мелкие оптимизации — лучше, чем совсем ничего, и такие улучшения — глобальный выигрыш для экосистемы.

Всем привет! Меня зовут Роман Кабаев, я инженер в отделе разработки инструментов тестирования компании YADRO. Вместе с коллегами мы разрабатываем собственную тест-менеджмент систему с открытым исходным кодом TestY.

На этапе запуска TestY в качестве фреймворка для разработки мы выбрали Django, так как он позволяет в максимально короткие сроки реализовать MVP. Однако развивать такой продукт — добавлять фичи, наращивать число пользователей и объем хранимых данных в системе — бывает сложно.

Мы действительно быстро запустили MVP, перевезли данные из TestRail с помощью плагинов, и команды тестирования YADRO уже более года пользуются системой. Но есть одно «но»: пользовательские сценарии разных команд сильно отличаются. Так, добавление в систему более полумиллиона тестов привело к просадке скорости работы определенных эндпоинтов, завязанных на древовидных структурах. 

Спойлер: камнем преткновения для нас стали CPU-bound задачи с большим количеством данных, о том, как я это выяснил, расскажу ниже. Изучив, как можно ускорить выполнение таких задач в Python, я протестировал несколько решений и нашел оптимальное. Если вы разрабатываете веб-приложение на Django или Python и так же, как я, хотите ускорить работу сервиса, читайте эту статью.