
Проекция контента в Angular или затерянная документация по ng-content

User
Queue
(очередь) — структура данных на диске или в оперативной памяти, которая хранит ссылки на сообщения и отдает их копии consumers
(потребителям). Queue
представляет собой Erlang-процесс с состоянием (где могут кэшироваться и сами сообщения). 1 тысяча очередей может занимать порядка 80Mb.
Binding
(привязка) — правило, которое сообщает обменнику в какую из очередей должны попадать сообщения.
Недавно мне пришлось столкнуться с необходимостью достать текст из офисных документов (docx, xlsx, rtf, doc, xls, odt и ods). Задача осложнялась требованием представить текст в формате xml без мусора с максимально удобной для дальнейшего парсинга структурой.
Решение использовать Interop сразу отпало по причине его громоздкости, во многом избыточности, а также необходимости устанавливать на сервер MS Office. В результате, решение было найдено и воплощено на внутреннем проекте. Однако, поиск оказался настолько сложен и не тривиален в силу отсутствия каких-либо общедоступных мануалов, что мной было принято решение написать в свободное от работы время библиотеку, которая решала бы указанную задачу, а также создать написать что-то вроде инструкции, чтобы разработчики прочитав ее смогли, хотя бы поверхностно, разобраться в вопросе.
Прежде, чем перейти к описанию найденного решения, предлагаю ознакомиться с некоторыми выводами, которые были сделаны в результате моих изысканий:
Сразу оговорюсь, что в настоящий момент библиотека еще не готова, но она активно пишется (на столько, на сколько это позволяет свободное время). Предполагается, что будут написаны отдельные посты для каждого формата и параллельно, вместе с их публикацией, будет обновляться репозиторий на гитхабе, откуда можно будет получить исходники.
Feature-Policy: geolocation 'none'
Feature-Policy
есть, с точки зрения безопасности и производительности, множество плюсов. Но мне сейчас особенно нравится то, как Feature-Policy
можно использовать для того, чтобы сделать более заметными проблемы производительности сайтов, которые обычно легко проглядеть. Это можно сравнить с чем-то вроде «линтинга производительности». В частности, речь идёт о выявлении проблем с изображениями, используемыми в веб-проектах.Аутентификация в ASP.Net (Core) — тема довольно избитая, казалось бы, о чем тут еще можно писать. Но по какой-то причине за бортом остается небольшой кусочек — сквозная доменная аутентификация (ntlm, kerberos). Да, когда мы свое приложение хостим на IIS, все понятно — он за нас делает всю работу, а мы просто получаем пользователя из контекста. А что делать, если приложение написано под .Net Core, хостится на Linux машине за Nginx, а заказчик при этом предъявляет требования к прозрачной аутентификации для доменных пользователей? Очевидно, что IIS нам тут сильно не поможет. Ниже я расскажу, как можно данную задачу решить c минимальными трудозатратами. Написанное актуально для .Net Core версии 2.0-2.2. Скорее всего, будет работать на версии 3 и с той же вероятностью не будет работать на версии 1. Делаю оговорку на версионность, поскольку .Net Core довольно активно развивается, и частенько методы, сервисы, зависимости могут менять имена, местоположение, сигнатуры или вообще пропадать.
Что такое Kerberos, и как это работает, кратко можно прочитать в Wiki. В нашей задаче Kerberos в паре с keytab файлом дает возможность приложению на Linux сервере (на Windows, само собой, тоже), который не требуется включать в домен, пропускать сквозной аутентификацией пользователей на windows-клиентах.
Когда в твоей команде работают больше одного человека, так или иначе все сталкиваются с проблемой разных стилей кодирования каждого члена команды. Кто-то пишет скобки для блоков if...else
, кто-то нет. Когда проект становится больше, то такой код труднее читать и еще сложнее проводить код-ревью.
Чтобы код-ревью и прочие командные митинги не превратились в обсуждение tab vs spaces на повышенных тонах, лучше настроить репозиторий таким образом, чтобы сам проект не допускал написание невалидного и нестандартного для команды кода.
Привет, Хабр!
Это вторая часть из серии статей "Учимся разворачивать микросервисы". В предыдущей части мы написали 2 простеньких микросервиса — бекенд и шлюз, и разобрались с тем, как их упаковать в docker-образы. В этой же статье мы будем организовывать оркестрацию наших docker-контейнеров с помощью Kubernetes. Мы последовательно составим конфигурацию для запуска системы в Minikube, а затем адаптируем ее для деплоя в Google Kubernetes Engine.
Посмотрев на календарь, я понял, что уже 2020, а посмотрев на свою сборку, которая была с 2018 года, я понял, что пора её менять. В этой статье мы разберем структуру проекта, плагины (минимальный набор функционала) и их новые возможности, которые добавились за такое большое время. Мы разберем все моменты, чтобы новичок мог себе скачать эту сборку и начать с ней работать.
Не только древность моей сборки мотивировала на эту статью, но и еще одна причина: мне больно смотреть, когда заходят на онлайн-сервисы для конвертации scss
, минификации javascript
и других рутинных задач. Самое забавное — когда сделали мелкую правку, снова нужно проходить все круги ада копипаста.
Перед тем, как вы начнете читать, хочу сказать, что материала очень много, поэтому писал только основное. Слишком очевидных вещий старался не писать, но хотел, чтобы смог понять каждый новичок. Если будут непонятные моменты, то смело переходите по ссылкам и читайте более подробную информацию, а потом снова возвращайтесь к статье. Можете задавать вопросы в комментариях, всем постараюсь ответить.