Разработчик
fetch() позволяет вам делать запросы, схожие с XMLHttpRequest (XHR). Основное отличие заключается в том, что Fetch API использует Promises (Обещания), которые позволяют использовать более простое и чистое API, избегать катастрофического количества callback'ов и необходимости помнить API для XMLHttpRequest.
Привет, друзья!
Данная серия статей представляет собой мои заметки о NestJS — фреймворке для разработки эффективных и масштабируемых серверных приложений на Node.js. NestJS использует прогрессивный (что означает текущую версию ECMAScript) JavaScript с полной поддержкой TypeScript (использование TypeScript является опциональным) и сочетает в себе элементы объектно-ориентированного, функционального и реактивного функционального программирования.
Под капотом Nest по умолчанию использует Express, но позволяет переключиться Fastify.
Первая статья представляет собой обзор основных возможностей, предоставляемых NestJS, во второй рассматриваются основы работы с этим фреймворком, в третьей — техники и рецепты по интеграции NestJS с некоторыми популярными библиотеками, используемыми при разработке приложений на Node.js, наконец, четвертая статья представляет собой туториал по разработке относительно полноценного React/Nest/TypeScript-приложения.
При рассказе о Nest я буду придерживаться структуры и содержания официальной документации.
Это вторая часть руководства.
Привет, друзья!
Представляю вашему вниманию перевод 2 статей:
TypeScript;TS.
Привет, друзья!
Представляю вашему вниманию перевод нескольких статей из серии Mastering TypeScript, посвященных углубленному изучению TypeScript.
Привет, друзья!
Представляю вашему вниманию перевод еще нескольких статей из серии Mastering TypeScript, посвященных углубленному изучению TypeScript.
Привет, друзья!
Представляю вашему вниманию перевод еще нескольких статей из серии Mastering TypeScript, посвященных углубленному изучению TypeScript.
Привет, друзья!
Представляю вашему вниманию перевод первой части серии статей, посвященных паттернам проектирования в TypeScript.
Спасибо Денису Улесову за помощь в переводе материала.
Паттерны (или шаблоны) проектирования (design patterns) описывают типичные способы решения часто встречающихся проблем при проектировании программ.
В отличие от готовых функций или библиотек, паттерн нельзя просто взять и скопировать в программу. Паттерн представляет собой не какой-то конкретный код, а общую концепцию решения той или иной проблемы, которую нужно будет еще подстроить под нужды вашей программы.
Привет, друзья!
В этой серии из 3 статей я расскажу вам о Nest (NestJS) — фреймворке для разработки эффективных и масштабируемых серверных приложений на Node.js. Данный фреймворк использует прогрессивный (что означает текущую версию ECMAScript) JavaScript с полной поддержкой TypeScript (использование TypeScript является опциональным) и сочетает в себе элементы объектно-ориентированного, функционального и реактивного функционального программирования.
Под капотом Nest использует Express (по умолчанию), но также позволяет использовать Fastify.
В первой статье рассматриваются основы работы с Nest, во второй — некоторые продвинутые возможности, предоставляемые этим фреймворком, в третьей — приводится пример разработки простого React/Nest/TypeScript-приложения.
При рассказе о Nest я буду в основном придерживаться структуры и содержания официальной документации.
Это первая часть руководства.
Работая в IoT-сфере и плотно взаимодействуя с одним из основных элементов данной концепции технологий – сетевым сервером, столкнулся вот с какой проблемой (задачей): необходимо отправлять много запросов для работы с умными устройствами на сетевой сервер. На сервере был реализован REST API с оболочкой Swagger UI, где из графической оболочки можно было отправлять только разовые запросы. Анализ сторонних клиентов, типа Postman или Insomnia показал, что простого визуального способа поместить в скрипт массив из необходимого перечня идентификаторов устройств (или любых других элементов сервера), для обращения к ним – не нашлось.
Так как большая часть работы с выгрузками и данными была в Excel, то решено было вспомнить навыки, полученные на учебе в университете, и написать скрипт на VBA, который бы мою задачку решал.
Необходимо было:
· получать информацию по устройствам с различными параметрами фильтрации (GET);
· применять изменения в конфигурации по устройствам: имя, профиль устройства, сетевые лицензии и пр. (PUT);
· отправлять данные для конфигурации и взаимодействия с устройствами (POST).
И сегодня я расскажу вам про то, как с помощью Excel, пары формул и самописных функций на VBA можно реализовать алгоритм, отправляющий любое необходимое количество REST-API запросов с использованием авторизации Bearer Token.
Данная статья будет полезная тем, кто воспользуется данным решением под Windows, но еще больше она будет полезна тем людям, которые хотят использовать данное решение на MacOS (с Excel x64). Как вы уже догадались, ниже будут рассмотрены два варианта реализации под разные системы, так как с MacOS есть нюанс.
Последнее время я занимаюсь разработкой настольного Rest API клиента. Довольно большая часть работы состоит во взаимодействии с сервером. Для оптимизации обработки запросов был написан класс Requester, обладающий следующими особенностями:
Бедные таблицы. Ну что с ними не так?
В начале истории веба таблицы являлись основой отображения информации. Со временем разработчики нашли новые, более модные способы представления данных, и таблицы отошли на второй план. Сегодня таблицы используются гораздо реже, однако по-прежнему собирают и упорядочивают большие объёмы информации, с которыми мы сталкиваемся ежедневно.
Мы живем в удивительное время: компьютеры окружают нас со всех сторон. Любимый смартфон, ноутбук на работе, медицинские приборы, браслеты и часы. Умные рекламные табло, самокаты и автомобили.
В основе каждого такого устройства лежит тот или иной микропроцессор. А простой микрокомпьютер размером со спичечный коробок (на базе Atmega или STM32) можно положить в карман или установить в качестве дверного звонка. Мы живем в будущем, не особенно-то его замечая. Но до начала 1980-х ни один советский радиолюбитель даже мечтать не мог о домашнем персональном компьютере.
Сегодня мы попробуем взглянуть на первые микропроцессоры, применявшиеся на территории нашей страны. Первая статья нашего небольшого цикла будет целиком посвящена 8-битным CPU, которые так или иначе выпускались на территории Советского союза и СНГ.
О простых и продвинутых способах запуска PostgreSQL в Docker: добавляем healthcheck, ставим на мониторинг, настраиваем параметры.
Так сложилось, что за последние 18 лет, не приходилось писать на C/C++. На работе использовалась Java, да и ввиду должностей деятельность больше была связана с предпринимательством - переговоры, корпоративные продажи, выстраивание производственных операций и структурирование инвестиционных сделок. Захотелось в свободное от работы время восстановить навыки, размять часть мозга которую не напрягал все 18 лет и, естественно, начать с самых основ. Осталось придумать себе задачу.
В универе преподаватели, молодость которых приходилась на 70-80е годы, до объектно-ориентированного программирования убивались по теме разработке собственных языков (интерпретаторов, компиляторов) под предметные области. Всё это казалось мне невостребованным "старьём", но появление новых языков за последнее десятилетие (Go, Kotlin и множества других) повысили мой интерес к этой теме.
Решил в качестве хобби написать 32-bit стековую виртуальную машину и компилятор C подобного языка под неё, чтобы восстановить базовые навыки. Такая классическая Computer Science задачка для заполнения вечеров с пивом. Как предприниматель, я четко понимаю, что она никому не нужна, но такая практика нужна мне для эстетического инженерного удовольствия. Плюс когда об этом рассказываешь сам понимаешь глубже. С целью и мотивами определился. Начнём.
Так как это виртуальная машина, мне нужно определиться с её характеристиками:
CPU: 32-bitный набор команд, так как машина стековая, в основном операнды команд храним в стеке, из регистров только IP (Instruction Pointer) и SP (Stack Pointer), пока работаем с целыми числами со знаком (__int32), позже добавим остальные типы данных.
RAM: пусть памяти пока будет 65536 ячеек по 32-bit`а. Которую организуем просто. С нижних адресов в верх будут идти код (code/text) и данные (data, heap), а с верхних адресов вниз будет расти стек (stack). Дёшево и сердито.
Всем привет. Сегодня мы рассмотрим, как можно связать фреймворк gRPC в C++ и библиотеку Qt. В статье приведен код, обобщающий использование всех четырех режимов взаимодействия в gRPC. Помимо этого, приведен код, позволяющий использовать gRPC через сигналы и слоты Qt. Статья может быть интересна в первую очередь Qt разработчикам, заинтересованных в использовании gRPC. Тем не менее, обобщение четырех режимов работы gRPC написано на C++ без использования Qt, что позволит адаптировать код разработчикам, не связанных с Qt. Всех заинтересовавшихся прошу под кат.