Статья посвящена лучшим практикам написания кода Go. Она составлен в стиле презентации, но без обычных слайдов. Постараемся кратко и чётко пройтись по каждому пункту.

Для начала следует договориться, что значит лучшие практики для языка программирования. Здесь можно вспомнить слова Расса Кокса, технического руководителя Go:

Программная инженерия — то, что происходит с программированием, если добавить фактор времени и других программистов.

Таким образом, Расс различает понятия программирования и программной инженерии. В первом случае вы пишете программу для себя, во втором создаёте продукт, над которым со временем будут работать и другие программисты. Инженеры приходят и уходят. Команды растут или сокращаются. Добавляются новые функции и исправляются ошибки. Такова природа разработки программного обеспечения.

Начать работать с Kubernetes не всегда бывает просто. Не у всех есть необходимая для разворачивания полноценного кластера Kubernetes инфраструктура. Для локальной работы Kubernetes предлагет утилиту Minikube. Minikube — достаточно простое и удобное средство, и есть несколько обучающих курсов по работете с Minikube. Но, все же, о Minikube нельзя сказать, что с помощью этой утилиты можно за несколько минут развернуть среду Kubernetes.

Сегодня я хочу рассказать о пакете MicroK8s, который без преувеличения позволяет развернуть Kubernetes локально за несколько минут, и начать разработку. Не требуется даже предустановленных Docker и Kubernetes, т.к. все включено. В предлагаемом Вам уроке будет рассмотрен деплой приложения Django в локальной среде Kubernetes.

В качестве источника я шел вслед за серией статей Mark Gituma, в которых описана аналогичная работа, но только с Minikube, а не с MicroK8s.

Все же есть одно требование, которое необходимо удовлетворить до начала работы. У Вас должен быть установлен Snap, что в свою очередь означает, что у Вас должен быть установлен Linux.

Введение

За 2 года мне посчастливилось посетить более сорока собеседований в качестве кандидата на позицию «Middle Python-разработчик». На последних пятнадцати собеседованиях я понял необходимость задавать вопросы работодателю, чтобы в дальнейшем не столкнуться с неожиданностями по работе. Помимо базовых вопросов, которые обычно задают кандидаты работодателю я решил сформировать свои вопросы. Когда я задавал эти вопросы на собеседованиях, я получал самые различные реакции со стороны собеседующих. Кто-то говорил, что я дотошный, кто-то считал эти вопросы слишком банальными, а кто-то даже начинал нервничать(краснеть) и немедленно прерывать собеседование с нелепой отговоркой о том, что у него совещание. В этой статье я хотел бы рассказать об общих идеях посещения таких мероприятий а также привести мои 22 вопроса, которые я задаю на собеседовании работодателю.

Всем привет! 23 сентября мы отлично провели время в московском офисе Mail.Ru Group на митапе сообщества Go в продакшене. Собрали для вас фото, видео и презентации.

В жизни каждого проекта настает время, когда сервер перестает отвечать требованиям SLA и буквально начинает захлебываться количеством пришедшего трафика. После чего начинается долгий процесс поиска узких мест, тяжелых запросов, неправильно созданных индексов, не кэшированных данных, либо наоборот, слишком часто обновляемых данных в кэше и других темных сторон проекта.

Но что делать, когда ваш код “идеален”, все тяжелые запросы вынесены в фон, все, что можно, было закэшировано, а сервер все так же не дотягивает до нужных нам показателей SLA? Если есть возможность, то конечно можно докупить новых машин, распределить часть трафика и забыть о проблеме еще на некоторое время.

Но если вас не покидает чувство, что ваш сервер способен на большее, или есть магический параметр, ускоряющий работу сайта в 100 раз, то можно вспомнить о встроенной возможности nginx, позволяющей кэшировать ответы от бэкенда. Давайте разберем по порядку, что это, и как это может помочь увеличить количество обрабатываемых запросов сервером.

Тема сегодняшнего разговора — чему же научился Python за все годы своего существования в работе с изображениями. И действительно, кроме старичков родом из 1990 года ImageMagick и GraphicsMagick, есть современные эффективные библиотеки. Например, Pillow и более производительная Pillow-SIMD. Их активный разработчик Александр Карпинский (homm) на MoscowPython сравнил разные библиотеки для работы с изображениями на Python, представил бенчмарки и рассказал о неочевидных особенностях, которых всегда хватает. В этой статье расшифровка доклада, который поможет вам выбрать библиотеку под свое приложение, и сделать так, чтобы она работало максимально эффективно.


О спикере: Александр Карпинский работает в компании Uploadcare и занимается сервисом быстрой модификации изображений на лету. Участвует в разработке Pillow — популярной библиотеки для работы с изображениями на Python, развивает собственный форк этой библиотеки — Pillow-SIMD, который использует современные инструкции процессоров для наибольшей производительности.

У вас есть отличная идея для мобильного приложения. Дизайнеры уже продумывают элементы интерфейса, вы мысленно читаете положительные отзывы на популярных сайтах, в уме прикидываете статью на Хабре. Будущее прекрасно и пестрит как минимум 4,5 звездами в Google Play и AppStore. Ах да, осталась мелочь: выбрать поставщика карт. Но когда начнете вертеть эту мелочь и так, и эдак, то станет понятно, что монетка не упала орлом или решкой, а стала на ребро.

Зачем еще одно руководство?

Когда передо мной поставили задачу сделать черновой вариант push notifications, быстрый поиск показал, что на хабре уже есть много статей по настройке push notifications. Вот наиболее, на мой взгляд, годные:

Как работает JS: веб push-уведомления
Web PUSH Notifications быстро и просто924/
Service Workers. Web Push и где они обитают

Это все прекрасно, но лично мне очень не хватало простого и понятного руководства, которое позволило бы сразу, практически методом копипаста сделать так, чтобы все сразу заработало. Ну и кроме того среди руководств нет адаптированного под бек на питоне.

Настройка уведомлений в итоге заняла три дня и мне кажется, что это несколько многовато. Надеюсь, моя статья поможет кому-то настроить push notifications за три часа вместо трех дней.
Проект, на котором я работаю, реализован на Django и описывать ход работы я буду применительно к этому фреймворку, но желающие легко адаптируют его к Flask или чему-либо еще.

Итак, погнали.

22-23 июля прошла шестая конференция для python-программистов PyCon Russia. Под катом — много видео, презентации и фотографии. А еще посмотрите отчетный ролик — в нем коротко о том, как прошел PyConRu-2018.

В предыдущей статье мы рассмотрели несколько интересных моментов языка python, разумеется, одной статьёй они не исчерпываются, поэтому продолжим.

В одном из комментариев рассматривался следующий код:

SEX = 'Female', 'Male'
sex = SEX[True]  # -> Male
sex = SEX[False] # -> Female

Я уже несколько лет программирую на python, однако, недавно осознал, что множество полезных приёмов и интересных моментов прошли мимо меня, возможно, я не один такой, поэтому решил перечислить их здесь, надеюсь, данные приёмы пригодятся кому-то в работе или побудят познакомиться с этим языком поближе.

Ваш компьютер не является быстрой версией PDP-11

Привет, Хабр!

Меня зовут Антон Довгаль, я С (и не только) разработчик в Badoo.

Мне попалась на глаза статья Дэвида Чизнэлла, исследователя Кембриджского университета, в которой он оспаривает общепринятое суждение о том, что С — язык низкого уровня, и его аргументы мне показались достаточно интересными.

В свете недавно обнаруженных уязвимостей Meltdown и Spectre стоит потратить время на выяснение причин их появления. Обе эти уязвимости эксплуатировали спекулятивное выполнение инструкций процессорами и позволяли атакующему получать результаты по сторонним каналам. Вызвавшие уязвимости особенности процессоров наряду с некоторыми другими были добавлены для того, чтобы программисты на C продолжали верить, что они программируют на языке низкого уровня, хотя это не так уже десятки лет.

Производители процессоров не одиноки в этом. Разработчики компиляторов C/C++ тоже внесли свою лепту.

В этой статье мы посмотрим, как в двух системах создавать пользовательские агрегатные и оконные (в терминологии Oracle — аналитические) функции. Несмотря на различия в синтаксисе и в целом в подходе к расширяемости, механизм этих функций очень похож. Но и различия тоже имеются.

Надо признать, что собственные агрегатные и оконные функции встречается довольно редко. Оконные функции вообще по каким-то причинам традиционно относят к разряду «продвинутого» SQL и считают сложными для понимания и освоения. Тут бы разобраться с теми функциями, которые уже имеются в СУБД!

Зачем тогда вообще вникать в этот вопрос? Могу назвать несколько причин:

• Хотя оконные функции объективно сложнее обычных агрегатных, но ничего запредельного в них нет; это абсолютно необходимый инструмент для SQL-разработчика. А создание собственной оконной функции, даже совсем простой, позволяет лучше разобраться с тем, как работают стандартные.
  
• Оконные и агрегатные функции — прекрасный способ совместить процедурную обработку с декларативной логикой. В некоторых ситуациях получается выполнить сложные действия, оставаясь в рамках парадигмы решения задачи одним SQL-запросом.
  
• Да и просто интересная тема, а уж тем более интересно сравнить две системы.
  

Пример, на котором будем тренироваться — подсчет среднего, аналог стандартной функции avg для типа numeric (number в Oracle). Мы напишем такую функцию и посмотрим, как она работает в агрегатном и оконном режимах и может ли она вычисляться несколькими параллельными процессами. А в заключение поглядим на пример из реальной жизни.

Если у вас Django проект работает на синхронных воркерах и вы периодически их перезапускаете (например, в gunicorn это опция --max-requests), полезно было бы знать, что по-умолчанию после каждого перезапуска воркера, первый запрос к нему обрабатывается гораздо дольше, чем последующие.

В этой статье расскажу как я решил эту и другие проблемы, вызывающие аномальные задержки на случайных запросах.

Привет всем!

В проектах, основанных на Джанго, часто хочется использовать гибкое управление доступом на уровне записей (объектов), когда разные пользователи имеют, или наоборот, не имеют доступ к отдельным объектам в рамках одной и той же модели.

Я хочу рассказать, какая именно политика доступа к данным требовалась в нашем проекте, почему не нашлось подходящей готовой системы и как появилась новая система управления доступом на уровне записей.

Для наиболее дотошных, далее приведены детали устройства системы, ее внутренней логики и порядка обращения с ней.

Елена Соловьева, менеджер проектов в компании Лаборатория Касперского, специально для блога Нетологии поделилась советами о том, как вести деловую переписку с иностранными коллегами и партнерами на английском языке. Статья участвует в конкурсе.

Электронные сообщения дают возможность быстро обмениваться информацией на больших расстояниях. По скорости передачи идеи это приравнивает их к телефонному разговору. Однако электронные письма сохраняются на почтовых серверах и используются как печатное свидетельство наших слов. Поэтому электронная переписка требует ответственного отношения.

Задача становится сложнее, если вы общаетесь на неродном английском языке с представителями других культур. В статье я поделюсь, на что в этом случае обратить внимание, как избежать ошибок и достичь взаимопонимания с иностранными коллегами и партнерами.

Вы читаете эту статью потому, что, как и я, с горячим интересом наблюдаете за возрастающей популярностью криптовалюты. И вам хочется понять, как работает блокчейн — технология, которая лежит в ее основе.

Но разобраться в блокчейне не так-то просто, по крайней мере, по моему опыту. Я корпел над заумными видео, продирался через туториалы и с нарастающей досадой отмечал недостаток иллюстрирующих примеров.

Я предпочитаю учиться в процессе работы. При таком раскладе мне приходится отрабатывать тему сразу на уровне кода, что помогает закрепить навык. Если вы последуете моему примеру, то к концу статьи у вас будет функционирующий блокчейн и ясное понимание, как это все работает.

Для django уже есть множество библиотек для кеширования и они уже обсуждалось на хабре, но, к сожалению, проблемы с производительностью не решить добавлением строчки в INSTALLED_APPS. В библиотеках патчащих queryset кеш инвалидируется либо слишком часто, либо слишком редко и самое главное у программиста мало контроля за этим процессом. Можно написать инвалидацию вручную, но потребуется много кода, в котором легко допустить ошибку.

По этой причине я написал маленький проект, в котором при добавлении объекта в кеш можно указать зависимости, при изменении которых кеш будет автоматически инвалидирован.

Недавно мы писали о забавных, хитрых и странных примерах на JavaScript. Теперь пришла очередь Python. У Python, высокоуровневого и интерпретируемого языка, много удобных свойств. Но иногда результат работы некоторых кусков кода на первый взгляд выглядит неочевидным.

Ниже — забавный проект, в котором собраны примеры неожиданного поведения в Python с обсуждением того, что происходит под капотом. Часть примеров не относятся к категории настоящих WTF?!, но зато они демонстрируют интересные особенности языка, которых вы можете захотеть избегать. Я думаю, это хороший способ изучить внутреннюю работу Python, и надеюсь, вам будет интересно.

Если вы уже опытный программист на Python, то многие примеры могут быть вам знакомы и даже вызовут ностальгию по тем случаям, когда вы ломали над ними голову :)

В предыдущей статье мы на практике разобрались, где и в каких случаях можно использовать ручное профилирование, а так же познакомились со статистическими профайлерами.

Сегодня мы познакомимся с основной и самой многочисленной группой инструментов — событийными профайлерами.