Интерфейсы — одна из самых сложных тем для начинающих в Go. Я решил тщательно разобраться с этой темой и одновременно написать эту статью. После прочтения этой статьи вы сможете ответить на следующие вопросы:
Что такое интерфейс? Что такое значение интерфейса? Что такое пустой интерфейс? Почему nil-интерфейс не равен nil? Где разместить интерфейс? Какая структура интерфейса?

В конце технического интервью, если кандидат ответил на вопросы и справился с задачами, у нас есть время для свободных вопросов, которые можно задать команде или кому-то из интервьюеров. Эту практику я переносил из компании в компанию, и она всегда помогала разрядить обстановку или вывести человека на разговор, если он был напряжен во время общения. Вопросы могут быть любые, кроме личных или тех, что под NDA. Обычно кандидаты задают технические вопросы по стеку, пайплайнам, иногда пытаются задать каверзные вопросы, особенно по плюсам, чтобы проверить нас. Иногда мы не можем ответить на них. Вопросы в стиле Google — например, «почему таблетки круглые?» — тоже встречаются, но недавно на одном из интервью прозвучал вопрос, на который вроде все и знали ответ, но никто сразу не смог его дать. Вопрос звучал так: «Какие общие технологии и решения появились в процессорах с времён 486, которыми мы часто пользуемся?»

Вопрос действительно интересный — что нового появилось, чем мы пользуемся каждый день? Что умеют современные процессоры, чего не могли процессоры год или два назад, пять или десять лет назад, сорок лет назад? Мы просто используем миллиарды транзисторов, даже не зная, как они работают. Покопавшись в Википедии, на сайте Агнера Фога и в документации Intel, я составил список того, что появилось и используется в современных процессорах. Всё, что указано ниже, относится в основном к x86 и консолям, если не указано иное. Поскольку консоли после третьего поколения PlayStation — фактически ПК с минимальными отличиями, речь дальше пойдёт в основном о ПК. История имеет склонность повторяться, и многое из того, что мы сейчас имеем, вводилось не один раз, просто под разными названиями.

Превращаем известную игру 2048 в увлекательный Telegram-бот! Расскажу, как за несколько шагов создать MiniApp с помощью FastAPI и Aiogram, интегрировать API и настроить базы данных. Пошаговое руководство для тех, кто хочет освоить разработку на новом уровне.

Идея создать модель идеальной архитектуры предприятия существует уже довольно давно. Есть различные методологии, стандарты, шаблоны, описывающие разные варианты создания архитектуры. Платформа TOGAF (The Open Group Architecture Framework) является широко распространенным решением для построения корпоративной архитектуры, которая предоставляет общий язык, методологию и инструменты для проектирования, планирования и внедрения ИТ-инфраструктуры организации. Одним из ключевых компонентов TOGAF является метод разработки архитектуры (ADM), который описывает пошаговый процесс создания архитектуры предприятия и управления ею. В рамках ADM существуют различные методы, которые могут быть использованы для разработки архитектуры организации. В рамках данной статьи мы рассмотрим некоторые из них.

Стандарт TOGAF является основой для корпоративной архитектуры. Он может свободно использоваться любой организацией, желающей разработать корпоративную архитектуру для внутреннего использования.

Жизнь – это вечная спираль, где всё идёт по кругу, но с каждым витком становится лучше. Ещё 20 лет назад я писал веб-приложения на Perl + Template Toolkit 2, генерируя HTML на стороне сервера. Время шло, и веб-разработка разделилась на две половины: фронтенд и бэкенд, а между ними API. Со временем я переключился с Perl на Go для бэкенда и AngularJS, а потом и Vue для фронтенда. В таком стеке я создал несколько проектов, включая HighLoad.Fun. Писать API и генерировать клиентскую библиотеку на TypeScript было удобно, а Vue-приложение деплоилось как SPA. Всё вроде бы шло хорошо... до тех пор, пока не пришла необходимость внедрить SSR для SEO. Тут начались проблемы: нужно было поднять NodeJS сервер для выполнения SSR, который должен ходить на Go сервер за данными, думать о том, где в данный момент выполняется код, на сервере или в браузере и писать и писать бессмысленный код перекладывающий данные.

Тогда я встал перед выбором: либо отказаться от Go на бэкенде, либо отказаться от Vue на фронтенде. Для меня выбор был очевиден: я остался с Go.

Генерация HTML на Go, в общем-то, не проблема: можно использовать готовые шаблонизаторы, вручную писать контроллеры и настроить WebPack для сборки статики. Но всё это долго и неудобно. А главное – я люблю писать программы, но ненавижу писать код. И тогда я задался целью: создать инструмент, который облегчит мне жизнь и будет автоматически решать большую часть задач за меня.

Мне нужен был генератор, который бы:

* Превращал Vue-подобные шаблоны в Go-код с типизированными переменными, позволяя ловить ошибки на этапе компиляции.

* Автоматически генерировал DataProvider интерфейсы для получения данных и, желательно, их базовую имплементацию.

* Собирал и подключал только нужные JS и CSS файлы из лежащих рядом с шаблонами TypeScript и SCSS файлов.

* Поддерживал переменные, выражения, условия и циклы в шаблонах, как во Vue.

* Объединял шаблоны из подпапок по принципу Vue-тега <router-view/>.

* Автоматически маршрутизировал страницы, поддерживая динамические параметры.

И главное – всё это должно работать в автоматическом режиме: изменения в исходном коде автоматически пересобираются и перезапускаются без лишних усилий.

После ряда экспериментов и нескольких ночей мне это кажется удалось. Под катом – подробный туториал, как разрабатывать быстрые и удобные сайты с помощью GoSSR.

Всем привет. Я разрабатываю приложения с использованием Java, Spring Boot, Hibernate.

В прошлой статье я показал реализацию паттерна Spring Fluent Interface. При помощи которого можно инкапсулировать похожие действия внутри приложения в модуль, предоставлять клиентскому коду удобный декларативный API, и при этом «кишки» модуля могут использовать «магию» Spring.

В этой статье я хочу поделиться опытом работы с Spring + ThreadLocal.

Два слова о ThreadLocal.

Это потокобезопасная переменная. Под капотом у которой ConcurrentHashMap. Ключ — текущий поток (там чутка сложнее, но для понимания будет достаточно). Значение может быть любым типом, ThreadLocal типизирована <T>. При этом можно инициализировать значение null, или сразу чем‑то, например пустым списком.

Тревога — естественная реакция на стресс и неопределённость, которая затрагивает наши тело, эмоции и мысли. Сейчас тревожность — наш постоянный спутник. Хотя тревога помогает адаптироваться и сохранять осторожность, важно научиться управлять ей, чтобы поддерживать качество жизни. В этой статье я поделюсь механизмами тревоги и техниками, как справляться с ней на разных уровнях, а в конце вас ждёт чек-лист, которым можно пользоваться в сложные моменты.

В этой статье я поделюсь с вами своим опытом использования Golang, Kafka и Clickhouse на примере простого ETL-конвейера для параллельной передачи JSON-данных в базу данных с последующим прогнозированием температуры на основе машинного обучения.

Описание проблем при работе с Camunda 7 и их решение.
Обзор на контекст камунды, оптимизация корреляции и истории

В недавней статье обсуждалось решение логической задачи с помощью SQL. Решение было правильным, но сам запрос получился очень громоздким, с большим количеством копипаста.

Оказывается, ту же задачу можно решить изящнее, уместив всю логику в пять строчек кода шириной не более 80 символов.

В PHP становится все больше способов работы с функциями. Хотя ООП и является основной парадигмой для этого языка, процедурный и функциональный подходы тоже имеет право на жизнь в PHP. Давайте рассмотрим различные примеры работы с функциями в PHP 8.3. Данная статья подойдет для новичков и продолжающих.

Пару дней назад был опубликован пост с решением на MySQL загадки Джиндоша (она же загадка Эйнштейна).

Предложенное решение показалось мне "неспортивным" - помимо необходимости жестко учитывать в структуре запроса количество исходных элементов ("джойнить" нужные таблицы нужное количество раз), так еще и условия в запросе приходилось многократно дублировать.

Поэтому я попробовал решить эту задачу "в общем виде", используя возможности PostgreSQL, и вот что из этого получилось.

Чтобы получить допуск на экзамен при поступлении на магистерской программе «Программное обеспечение высоконагруженных систем», которую ИТМО делают вместе с Яндекс Образованием, для начала нужно пройти онлайн тест. Здесь представлен тест 2024 года, а также мое личное решение к нему.

Сразу хочу сказать, что автор (то есть я) публикую это решение как абитуриент и ни сколько не претендую на полную корректность и строгость решения. И так как это онлайн тест и на него никто не накладывает никаких ограничений, помимо того, что его должен решать я, а не кто-то другой, то оставляю за собой полное право пользоваться онлайн “помощниками” такими, как сервисы построения графиков и вычисления производных. Допускаю, что многие задачи можно решить аналитически и без использования кода. Но зачем, когда время сильно ограничено :)

Публикую это, потому что нашел задачи довольно интересными, а также специально для следующих поколений абитуриентов.

Возможно ли применить статический анализ структуры базы данных к реальным проектам, которые используют PostgeSQL, какой будет результат? Давайте применим и посмотрим что получится. В качестве реальных проектов возьмем инструменты с открытым кодом, которыми многие пользуются ежедневно - GitLab и Redmine.

*иногда хочется уйти от управляемых будней

Корутины — это функции, которые могут приостанавливать своё выполнение и возобновлять его позже, сохраняя своё состояние между вызовами. Это позволяет выполнять несколько задач одновременно без необходимости создания отдельных потоков или процессов.

В этом тексте хочется подробнее рассмотреть хранение данных в PostgreSQL на физическом уровне.

Для начала определимся с общеизвестными вещами. Данные хранятся в таблицах, таблицы находятся в схемах, схемы, в свою очередь, в базах данных. Под данными я тут подразумеваю одну или несколько строк. В качестве примера будем рассматривать эталон критики, по моему личному мнению, цитаты Линуса Торвальдса.

В мире современной веб-разработки FastAPI зарекомендовал себя как мощный и быстрый фреймворк для создания API. Однако, при работе над крупными проектами разработчики часто сталкиваются с необходимостью оптимизировать рутинные процессы, улучшить структуру кода и упростить тестирование. В этой статье мы рассмотрим набор инструментов, который поможет решить эти задачи и существенно ускорить разработку на FastAPI.

Ходя по множеству собеседований, я заметил что многие компании, активно использующие FastAPI, разработали собственные библиотеки, но аналогичных инструментов с открытым доступом и свободной лицензией практически нет. Я, как опытный backend-разработчик на Python и Django, решил адаптировать и интегрировать наиболее полезные и востребованные решения для разработки REST API в FastAPI, основываясь на своем опыте работы с Django.

Привет, Хабр! С вами снова Матвей Мочалов из cdnnow!, и в этом посте мы не будем разбираться с FFmpeg - в этот раз наша рубрика «Эээээксперименты!» будет затрагивать объектные хранилища. Разберёмся, чем S3 отличается от S3, а также почему не всё то S3, что называется S3. А заодно эксперимента ради сделаем своё собственное простенькое объектное хранилище на любимом языке всех DevOps и SRE-инженеров – Go.