В этой статье разберем как с помощью useEffect воспроизвести методы жизненного цикла в функциональных компонентах. Поговорим как и когда использовать useEffect и useLayoutEffect. Обсудим особенности отправки запросов из useEffect. Также узнаем почему массив зависимостей необязателен и когда это может пригодиться.

В прошлой статье про работу с состоянием пользователь нажимал кнопки и запускалось изменением состояние. Но представьте ситуацию, когда мы хотим, чтобы состояние изменялось не напрямую от действий пользователя, а в следствии внутренней логики программы. В этом помогут хуки useEffect и useLayoutEffect.

Капитализация в $45 млрд, доход $17 млрд за 2021 год, 72 страны и 10 тысяч городов — не много ли я на себя беру, говоря о несостоятельности Uber? Добро пожаловать под кат — ознакомьтесь с моими доводами, и поспорьте с ними в комментариях!

При использовании языка Go чувствуется нехватка хорошей библиотеки для работы с потоками данных. Имеющиеся библиотеки в основном написаны во времена до дженериков и имеют не очень удобный интерфейс.

С выходом Go 1.18 появилась возможность реализовать библиотеку потоковой обработки данных goio, вдохновлённую превосходными Scala-библиотеками cats-effect и fs2.

В предыдущей статье мы рассмотрели использование Go для создания веб-приложений (с выполнением через Web Assembly). Но прежде всего Go интересен как язык для реализации высокопроизводительных и неблокирующих решений на стороне сервера и в этой статье мы изучим использование Go для backend на примере разработки API для мобильного приложения для совместного редактирования списка покупок. Приложение будет включать в себя механизмы авторизации, запроса и модификации объектов, а также мгновенные уведомления (через веб-сокеты и Push) и мониторинг доступность API. В качестве примера мы создадим минимальный API, для которого обеспечивается уведомление всех зарегистрированных пользователей об изменении списка, а также будут предусмотрена отправка пуш-уведомлений всем адресатам по запросу.

Будучи .NET разработчиком, я стараюсь периодически просматривать различные ресурсы, связанные с .NET тематикой. Как правило, это различные блоги. Иногда то тут, то там появляются какие-нибудь интересные статьи, на которые стоит обратить внимание.

Недавно я поймал себя на мысли, что делать это вручную мне как-то поднадоело. Тем более, что просматриваю я обычно одни и те же сайты. А значит время заняться автоматизацией.

Идея была достаточно проста. Нужен скрипт, который сходит по разным ссылкам, разберёт содержимое и отправит обновление в какой-нибудь telegram-канал. Нужно было только придумать, как этот скрипт запускать и где сохранять результат его работы, чтобы знать, что уже было отправлено, а что нет.

Я решил использовать в качестве хранилища GitHub, а сам скрипт (написан на TypeScript) запускать по расписанию с помощью GitHub Actions. В этой статье я хочу рассказать про некоторые технические детали реализации и поделиться полученным результатом.

Привет, Хабр! В свободное от работы время по вечерам мне нравится воплощать в жизнь свои сумасшедшие идеи. В один из таких вечеров родилась мысль реализовать компилятор кода в машину Тьюринга. Осознав всю тщетность бытия сложность реализации, было принято решение начать с чего-то более простого – симулятора простенького процессора со своим собственным ассемблером, в котором команды выполнялись бы с помощью различных состояний машины Тьюринга, а данные хранились бы на одной ленте. В конечном итоге удалось осуществить практически первоначальную задумку, а именно получить одну единственную машину Тьюринга, способную выполнять скомпилированную из NASM подобного ассемблера программу без какого-либо внешнего взаимодействия.

Эта статья представляет собой что-то вроде курсовой работы, которую автор не поленился сделать, изучая одновременно Go и Rust. Сильной стороной обоих языков программирования считается удачно реализованная поддержка конкурентности, во всяком случае, редкий обозреватель обходит эту возможность вниманием. Прочитав несколько довольно подробных теоретических описаний и руководств по разработке приложений с конкурентностью на языках Go и Rust, я решил дополнить их несложным количественным экспериментом и поделиться его результатами.  

Все обсуждаемые здесь измерения проведены на единственной системе с более или менее случайными характеристиками. Хотя она довольно типична, то есть, не слишком хороша и не слишком плоха, выполненное в таком объеме исследование заведомо не претендует на полноту. Заинтересованный читатель может повторить его в любой подходящей среде, загрузив исходный код с GitHub (ссылка на репозиторий приведена в конце). 

Наконец, не открыв, по-видимому, ничего сенсационного, автор все же надеется, что его статья принесет пользу начинающим разработчикам, а также инженерам и ученым, которые пишут программы для собственных нужд. 

Кажется это уже стало традицией: каждый раз, когда я выхожу на новое рабочее место, моя деятельность начинается с бенчмарков различных SDS-решений. Мой приход во «Флант» не стал исключением. Я попал в команду разработки Kubernetes-платформы Deckhouse, где решили развивать возможность запуска виртуальных машин в Kubernetes. Но для этого сначала потребовалось найти простое и надежное хранилище блочного типа, которое можно предложить клиентам платформы.

Я взял несколько свободных решений и протестировал, как они поведут себя в тех или иных условиях. В первую очередь интересовала производительность DRBD в различных конфигурациях и сравнение с Ceph.

Но рынок программно-определяемых хранилищ не стоит на месте и постоянно растёт. Появляются новые амбициозные проекты, включая недавно релизнутый Mayastor и pet-проект моего товарища-соратника Vitastor. Результаты оказались очень интересными.

Как-то раз, в результате многих сверхурочных часов кропотливой работы, мне удалось разработать простейшее Hello world приложение на Go. И хотя оно всего-навсего производило вывод на экран, а затем заканчивало свою работу, мой начальник был настолько впечатлен, что попросил меня опубликовать мое детище, в написании которого я реализовал весь свой потенциал.

БАР была со мной долгие годы, но в 22 года появилась ясность.

С сезонной депрессией знакомо немало людей, привыкли, что от недостатка витамина D наш организм начинает страдать. Мы чувствуем упадок сил, теряем положительные эмоции, не выходит собрать себя с постели для легкого подъема, еле доживаем до конца рабочего дня. При БАР депрессия наступает внезапно, длится невыносимо долго, проходит, как по щелчку пальца.

Биполярное аффективное расстройство (БАР) — психическое расстройство с поломкой работы тела. Если у человека БАР, то «взять себя в руки» не получится. Болезнь остается на всю жизнь и прогрессирует со временем.

Люди с БАР немного отличаются. Болезнь протекает периодами. Наличие смен состояний позволяет поставить диагноз человеку. Итак, у этих состояний есть названия: мания, депрессия, гипомания, смешанные состояния и «ремиссия». При этом депрессия и мания — две крайности. Одно состояние выключает человека из жизни, приятных ощущений и радости, а второе вызывает прилив сил до невозможности уснуть и восстановиться. Из-за того, какие состояния присутствуют в большей степени у человека, биполярное расстройство различают двух типов: в первом случае наблюдаются мании, во втором случае только гипомания, человек чаще живет в депрессии.

У меня расстройство второго типа, так что риск не спать сутками, решить продать все имущество и резко помчаться за билетами на Бали — не мой случай.

Первые симптомы биполярного расстройства

Когда одноклассники покоряли Doom и Dota, в моей жизни произошло много перемен. Мать выгнала из дома. В попытках выживать самостоятельно я разносил листовки и мыл авто, когда хватало времени - сидел за партой и читал книги. Через полгода “поверхностной учебы”, учителя забили тревогу, о ситуации узнал отец. Чтобы разобраться в вопросе, повел в Психоневрологический диспансер (коротко ПНД). Так я впервые оказался на приеме у психиатра.

30 марта 2022 года команда инженеров Meta анонсировали новую версию React Native 0.68. Помимо различных минорных улучшений и фиксов эта версия содержит историческое для платформы изменение, впервые мы можем попробовать в своих приложениях так называемую новую архитектуру. Давайте вместе разберемся что это за новая архитектура и почему к ней шли без малого 4 года.

Привет! Меня зовут Антон, я ведущий инженер по тестированию в Ozon: занимаюсь созданием и поддержкой end-to-end Go-тестов бэкенда для QA.

Мы довольно долго писали тесты в основном на Python. Go – молодой язык, и популярных устоявшихся инструментов у него пока немного. В Python есть pytest, в Java – JUnit и TestNG, в Go – пока что весьма свободно. 

Однажды, в очередной раз переписав группу старых Python-тестов, я решил, что надо что-то менять. Эта мысль в итоге привела меня к созданию нашей собственной опенсорс-библиотеки – с поддержкой Allure без перегрузки интерфейса, инфраструктурой для хранения тестов как в одних репозиториях с сервисами, так и в отдельных, репортами в Slack и разными другими штуками.

Почему мы всё-таки решили создать своё решение, с какими сложностями пришлось разбираться в процессе и как это может пригодиться вам для тестов на Go, я расскажу в этой и следующих статьях. Сегодня – об интеграции с Allure. 

Встречайте, вот и Go 1.18, а с ней – первый релиз долгожданной реализации дженериков, наконец-то готовых к реальному использованию в продакшене. Дженерики – это весьма востребованная возможность, давно вызывающая жаркие споры в сообществе Go. С одной стороны, самые голосистые беспокоятся по поводу сложности, которую привносят дженерики. Их страшит неизбежная эволюция Go, которая доведет его либо до многословия как в энтерпрайз-версии Java, со своими обобщенными фабриками, либо, самое страшное, превратит Go в вырожденный HaskellScript, где if-ы придется заменить монадами. Положа руку на сердце, оба этих опасения могут быть преувеличенными. С другой стороны, поборники дженериков считают, что дженерики критически важны для масштабного внедрения чистого кода, пригодного для многоразового использования.

Автор этой статьи не принимает ни одну из сторон в данных дебатах и не дает рекомендаций, где и в каких случаях использовать дженерики в Go. Напротив, эта статья призвана осветить запутанный случай с дженериками в Go с третьей стороны: с точки зрения системных программистов, которые воодушевлены не дженериками как таковыми, а мономорфизацией и тем, как она может сказаться на производительности. Нас таких десятки. Десятки! И мы все имеем изъявить некоторое серьезное разочарование.

Адрес TCP/IP поддерживает только 65000 подключений, поэтому придётся назначить этому серверу примерно 30000 IP-адресов.

Существует 65535 номеров TCP-портов, значит ли это, что к TCP-серверу может подключиться не более 65535 клиентов? Можно решить, что это накладывает строгое ограничение на количество клиентов, которые может поддерживать один компьютер/приложение.

Если есть ограничение на количество портов, которые может иметь одна машина, а сокет можно привязать только к неиспользуемому номеру порта, как с этим справляются серверы, имеющие чрезвычайно большое количество запросов (больше, чем максимальное количество портов)? Эта проблема решается распределением системы, то есть кучей серверов на множестве машин?

1. Мессенджер WhatsApp и веб-фреймворк Phoenix, построенный на основе Elixir, уже продемонстрировали миллионы подключений, прослушивающих один порт.
2. Теоретические возможности на основе протокола TCP/IP.
3. Простой эксперимент с Java, который может провести на своей машине любой, если его всё ещё не убедили мои слова.

Стресс — это аромат и вкус жизни.

^{Ганс Селье, основоположник учения о стрессе, 
биолог с мировым именем, эндокринолог, патофизиолог}

Вот и здоровье немного пошатнулось, какие-то затяжные простуды, стал бояться каждой ошибки, нет сил собрать себя в кулак и решать ранее знакомые и простые рабочие задачи, всё кажется каким-то бестолковым и разочаровывающим, как будто за мутной вуалью… Знакомо? Возможно, какое-то время назад или прямо сейчас вы столкнулись со стрессом и теперь ощущаете его разрушающее воздействие. 

Стресс случается с каждым, как бы мы ни старались сделать мир идеальным, комфортным и только своим. И самое главное — принять стресс, вовремя распознать и преодолеть, т. е. уметь выйти из стрессового состояния без потерь, а заодно не стать причиной стресса для своих близких, друзей, коллег. Важно сохранить способность действовать, адекватно оценивать происходящее и не принимать ситуацию как полное поражение.

А вообще — стоит ли стресс на работе такого внимания? Однозначно стоит.

Давайте поставим эксперимент. Откройте приложение камеры на смартфоне и начните записывать видео. Поместите экран прямо перед глазами и попробуйте использовать эти живые кадры для перемещения по комнате. Сложно и неприятно, правда? Даже с современной технологией всё слишком мыльное при свободном движении. Цвета сливаются, а формы искажаются.

В то же время ученые говорят, что это очень похоже на то, как наши глаза в реальности воспринимают окружающий мир. Они — такая же линза. Только хуже, с биологическими недостатками. Примерно такими же беспорядочными визуальными данными наши глаза постоянно бомбардируют наш мозг. Тогда, логично, возникает вопрос: как же мы видим всё так четко и без искажений?