Бэкенд

В статье приведен результат опроса сообщества 1С разработчиков на предмет применения ИИ в своей текущей деятельности.

На конец 2025 года был проведен опрос сообщества на предмет использования ИИ. Цель — понять какие технологии\модели\подходы\практики обрели популярность.

Какие технологии «прижились» среди 1С разработчиков, а какие пока воспринимаются с опаской. Так получилось, что моя деятельность во многом связана с продвижением ИИ в среде 1С. Так вот, главный интерес заключается в том что получилось а что нет. А может некоторые практики и технологии упущены.

Также достаточно интересно с какой стороны и кто занимается внедрением практик работы с ИИ в компаниях. «Снизу» или «сверху».

Поэтому аудиторию, пожалуй, нельзя считать среднестатистической, хоть попытки и были.

Выбор backend-языка часто сводится к компромиссу между скоростью разработки и производительностью. Python с FastAPI ценят за простоту и быстрый старт, а Go — за высокую производительность и предсказуемость работы под нагрузкой. Но что если взглянуть на реальные цифры, а не на общие тезисы?

В этой статье я провёл нагрузочный тест двух минимальных серверов: Go (net/http) и Python (FastAPI + Uvicorn) с использованием Locust. Мы тестировали один endpoint под 1000 одновременных пользователей, с высокой скоростью добавления новых, чтобы увидеть пределы производительности и стабильности откликов.

Статья полезна всем, кто разрабатывает API, оптимизирует серверы и хочет принимать решения на основе фактических данных, а не слухов. Результаты эксперимента наглядно показывают, где Python подходит для быстрого старта, а где Go выигрывает в производительности и стабильности.

Разбираем мощь match/case в Python: от базового синтаксиса до распаковки JSON и эмуляции в старых версиях.

Привет, Хабр!

Сегодня я расскажу, как можно улучшить проекты с помощью Git‑хуков в среде 1C:EDT. Если вы разрабатываете на «1С:Предприятии» и используете Git, но еще не подружились с хуками, самое время это сделать.

В экосистеме 1С исторически существовало собственное хранилище кода, и Git долгое время казался чужаком. Но прогресс не стоит на месте, сейчас 1C:Enterprise Development Tools умеет работать с Git по дефолту, поддерживает групповую разработку и Git‑хуки. Хуки — это скрипты, которые автоматом выполняются при наступлении определенных событий в репозитории: коммит, пуш, слияние и так далее.

Node.js Stream предоставляют мощное средство для эффективной обработки большого обьема данных, например файлов с миллионами строк. Тем не менее их использование сопряжено с некоторыми трудностями, такими как не совсем прозрачное API и не тривиальная построчная обработка текстовых файлов. Чтобы разобраться в этом процессе, напишем несколько Transform стримов, изучим преобразование chunk и декодирование байт в строки.

Привет, Хабр!

База знаний в поддержке почти всегда отстаёт от реальности: знания появляются в звонках, остаются в умах операторов, а в документацию попадают выборочно и с задержкой. При этом сами звонки уже записываются и транскрибируются.

В этой статье разберём инженерный способ автоматически извлекать из этого потока проблемы и решения и вести актуальную базу знаний с помощью Python, МТС Exolve и LLM.

С переходом Java на более безопасные и стандартизированные подходы к динамической генерации классов, скрытые (hidden) классы стали ключевым механизмом замены устаревшего Unsafe::defineAnonymousClass. 

Они решают проблемы доступности, управления жизненным циклом и контроля доступа, особенно актуальные для разработчиков фреймворков и языков на JVM. Хотя скрытые классы пока не полностью заменяют функциональность Unsafe, они лежат в основе ряда важных механизмов, такие как, например, реализация лямбд в JDK.

Подробнее - в новом переводе от команды Spring АйО.

Мой пэт-проект KASWeb: async-safe C++ библиотека для HTTP-запросов без висячих колбэков

В данной статье мы разберём:

• Как достичь удобства через автономность запросов?
• Как сделать колбэки безопасными?
• Нужно ли бить пользователей палкой по рукам?

Когда я работал в одной зарубежной компании, мне поставили задачу мигрировать COBOL‑систему расчета инвойсов с мейнфрейма на Java. Она звучала довольно просто: «Нужно переписать старый COBOL‑код на Java, чтобы система жила дальше».

Я тогда подумал, что это будет очередная рутина — взять дремучее легаси, аккуратно переложить его на современную версию Java, возможно, чуть подчистить архитектуру, внести небольшие косметические правки и закрыть задачу. В голове уже созрел рабочий план: пара итераций по автогенерации кода с помощью нейронки и готово. В общем, казалось, что ничего особенного.

Привет, Хабр!

Сегодня поговорим про один из самых незаметных, но любопытных моментов языка C. Если вы пишете на C, скорее всего вы никогда не использовали ключевое слово restrict. А зря — этот квалификатор указателя может дать вашему коду неплохой прирост производительности. Правда, для этого придётся дать компилятору честное слово насчёт своих указателей.

Хабр, привет!

Меня зовут Стас Федянин, я ведущий инженер-программист в Контуре. Недавно завершился Advent of Code 2025 — в этом году он длился 12 дней вместо 25. Я участвовал, как и пять предыдущих лет. Созрел на эту статью, потому что подумал, что мой опыт и мнение будут интересны сообществу, ведь есть изюминка: каждый год я писал код на новом языке. Считаю, это отличный способ расширить кругозор. В статье делюсь нюансами всех опробованных языков.

VK Tech открывает исходный код коннектора Tarantool Java EE и переименовывает его в Tarantool Java SDK. Дистрибутив станет доступен в Maven Central, что упростит интеграцию с Java-приложениями в корпоративных средах. 

Меня зовут Артём Дубинин, я старший программист в VK Tech. Я разрабатываю коннекторы к Tarantool, а также участвую в разработке различных продуктов в VK Tech. Однажды я понял, что материала про совместную работу Java и Tarantool очень мало и из-за этого может казаться, что совмещать их сложно. Но на самом деле это не так — и иногда альтернативы Tarantool могут быть даже сложнее во взаимодействии. Поэтому я и решил написать эту статью. 

Цель статьи — показать через код, что Tarantool реально совместить с Java без больших полотен кода, а итеративно с небольшими сниппетами (не считая java импортов и xml 😄). Мы будем использовать такие, чтобы каждый мог попробовать провести у себя на компьютере эти эксперименты и понять, что Tarantool легок в использовании.

Разворачивать приложения в облаке должно быть просто. Но на деле - всё наоборот. Вместо “вжух-вжух и в продакшн” получаем вечер с документацией, пляски с параметрами Terraform и постоянную проверку, правильно ли связались ресурсы.

В статье разберемся, как от использования UI консоли приходят к Terraform, и как OpenIDE позволяет вернуть легкость UI консоли при работе с Terraform.

Всем привет!

Думаю, многим из тех, кто решил покорять литературу на английском знакома эта ситуация: читаешь книгу (в моем случае - на читалке Kindle), честно выделяешь незнакомые слова, думая: «Вот дочитаю главу/книгу, выпишу их и выучу».

Но есть загвоздка :-)

Случилось так, что мне пришлось участвовать в разработке на Go. До этого с Go я был знаком шапочно, большую часть времени работая с Rust. Изучить Go оказалось не сложно, но после того, как мы приступили к разработке, обнаружились неприятные моменты. Выяснилось, что по сравнению с Rust, в Go местами не хватает гибкости языка, местами есть способы выстрелить себе в ногу.
Так что спустя почти полтора года промышленной разработки на Go, я решил написать эту статью, где (без какого-то строгого порядка) перечислю моменты Go, которые вызывают боль у человека, пришедшего из другого языка (сравнивать я буду с Rust, так как это мой основной язык).

Я Олег Одинцов, платформенный инженер App.Farm. App.Farm — собственная разработка Россельхозбанка, которая используется для стандартизации процессов разработки программного обеспечения и предоставления высокоуровневого интерфейса пользователям для автоматизации их задач. Можно сказать, что App.Farm — это автоматизация «под ключ». Пользователь получает полный цикл управления разработкой от размещения кода до деплоя приложений. Более «смузийное»  название — IDP платформа.

Разработка сервисов с интеграцией в AWS быстро упирается в компромиссы: либо работать с реальным облаком и платить за каждый эксперимент, либо замокать инфраструктуру и надеяться, что в продакшене всё «взлетит». В статье показано, как с помощью .NET Aspire и LocalStack выстроить полноценное локальное AWS-окружение — с S3, CDK и реальной оркестрацией — так, чтобы один и тот же код без условностей работал и локально, и в проде.

Компиляторы то и дело удивляют меня очень хитрыми трюками. Когда я впервые увидел эту оптимизацию, то едва смог поверить в её реальность. Я изучал оптимизацию циклов и написал простую функцию, суммирующую все числа до заданного значения...

Нестабильность – это часть нашей жизни, и, конечно, невозможно избежать нестабильности в вопросах разработки. В современном, постоянно меняющемся мире непрерывно что-то происходит: новые требования закона, новые бизнес-процессы, новые библиотеки и интерфейсы. В этой статье я разбираю принципы проектирования ПО на основе нестабильности. Всех, кто устал переделывать компоненты, а также тех, кто уже научился не переделывать лишнее, приглашаю поговорить про принцип обратных зависимостей, оси нестабильности и принципы архитектурной устойчивости проекта.

Эта статья является продолжением моей первой публикации, в которой я уже рассказывал о функциональном хаосе и поиске архитектурной устойчивости. Прочитать ее можно здесь. Сегодня же мы рассмотрим вопрос с более практической стороны и начнем с более гибкого архитектурного принципа.

С появлением виртуальных потоков в Java благодаря Project Loom, параллельное программирование стало проще, а производительность — выше. Однако за этой простотой кроются новые вызовы для инструментов отладки и анализа. Как читать тред-дампы, если их теперь тысячи — или миллионы? Какие средства реально помогают найти взаимные блокировки и аномалии в асинхронном коде? Рассмотрим в новом переводе от команды Spring АйО.