Kotlin, созданный всего 5 лет назад, с 2019 года считается приоритетным языком программирования под Android. И все же этот язык достаточно молод и продолжает развиваться, поэтому иногда бывает непонятно, каким образом лучше написать код. У нас в команде часто бывают обсуждения на тему чистого Kotlin-кода, и на их основе мы составили свои best practices. Хотим поделиться этими рекомендациями и ждем ваших вопросов.

Ну что ж, приступим! В первую очередь, в Котлине много синтаксического сахара, и если им злоупотреблять, то читать такой код становится затруднительно. Следующие несколько пунктов можно отнести к борьбе между краткостью и читаемостью. 

В своих проектах мы стараемся по мере необходимости покрывать код тестами и придерживаться принципов SOLID и чистой архитектуры. Хотим поделиться с читателями Хабра переводом статьи Hannes Dorfman – автора серии публикаций об Android-разработке. В этой статье описан способ, который помогает абстрагировать работу со строками, чтобы скрыть детали взаимодействия с разными типами строковых ресурсов и облегчить написание юнит-тестов. 

Если вы работаете над большим Android-приложением и предполагаете, что в коде может появиться путаница в работе с ресурсами из разных источников, или если хотите упростить написание тестов в отношении строк, то эта статья может быть вам полезна. Переводим с разрешения автора.

Бывают ситуации, когда компании-заказчику нужно рассчитать сроки реализации IT-проекта как можно быстрее – например, на старте переговоров с инвесторами. Однако, даже быстрая оценка должна содержать все предстоящие трудозатраты: на разработку, тестирование, управление и возможные риски – рисковый резерв. В этой статье мы рассмотрим процесс оценки на примере веб- и мобильных проектов. 

Ранее мы уже писали о том, когда бывает нужна автоматизация тестирования и какие проверки при этом используют. Сегодня предлагаем обсудить использование инструментов на практике и оценить их производительность. С разрешения Giovanni Rago – автора серии полезных материалов о тестировании – мы перевели его статью «Puppeteer vs Selenium vs Playwright: сравнение скорости» (Puppeteer vs Selenium vs Playwright, a speed comparison). Статья будет интересна тем, кто задумывается о выборе подходящего инструмента автоматизации в своих проектах.

Анализ тональности текста (или сентимент-анализ) – одна из задач, с которыми работают специалисты Data Science. С помощью такого анализа можно изучить массив сообщений и иных данных и определить, как они эмоционально окрашены – позитивно, негативно или нейтрально.

Рассмотрим, как это работает – проанализируем ряд статей на основании датасета Linis Crowd. Предлагаем определить, какие модели наиболее перспективны, например, для разработки всевозможных сервисов мониторинга. В качестве предметной области выберем статьи технического характера (например, на Хабре), что может быть полезно для реализации автоматического сбора мнений.

“C позволяет легко выстрелить себе в ногу. На C++ это сделать сложнее, но ногу оторвёт целиком” — Бьёрн Страуструп, создатель C++.

В 2020 году в пятерке самых востребованных ИТ-профессий – специалист по тестированию, или QA Engineer, по данным порталов для поиска работы. Рынок растет, и ИТ-компании активно формируют команды Quality Assurance.

В вузах тестирование преподают в рамках некоторых, но далеко не всех ИТ-специальностей. Поэтому в QA чаще всего приходят через онлайн-курсы или самообучение. Как правило, оба способа занимают не менее 12 месяцев. При этом вложенные время и деньги еще не гарантируют, что начинающий QA сможет сразу пройти собеседование и получить желаемую работу.

Можно ли развить навыки быстрее, не теряя в качестве? Этот вопрос встал перед нами особенно остро, когда все наши ежегодные ИТ-митапы и интенсивы пришлось переносить в онлайн. Делимся мнением, что должно быть в программе, чтобы качественно и при этом быстро сделать первые шаги в QA – в среднем за 3 месяца (или 60+ часов). Надеемся, что этот опыт пригодится всем, кто вовлечен в передачу знаний в QA, и ждем ваших откликов.