Бэкенд

В прошлой статье я уже рассмотрел основные возможности Web App. Cегодня же подведём итоги, расскажем все особенности и нюансы работы с Web App в Telegram и соберём простенькое веб-приложение.

В данной статье, я хотел бы рассказать вам о Duyler (производное от Do While) - событийно-ориентированном, «неумирающем» и неблокирующем PHP-фреймворке.

Все мы привыкли к тому, что нейросети творят чудеса. Suno генерирует музыку неотличимую от человеческой, Flux рисует картины лучше многих художников, Claude переводит тексты так, что даже носители языка не сделают это лучше. Создается впечатление, что искусственный интеллект вот-вот заменит нас во всех сферах деятельности.

Но есть одна маленькая проблема. Как только задача требует настоящего размышления, а не воспроизведения заученных паттернов, LLM начинают творить такую дичь, что становится стыдно, что знаком с ними.

Работа со строками в С++ - зачастую больная боль.

Однако за 25 лет я сумел найти лекарство от этой боли и после 13 лет разработки и испытаний готов поделиться им со всеми страждущими.

simstr — библиотека для использования строк в C++, в которой пишется легко и удобно, а выполняется быстро и оптимально.

Все мы любим SQLite. Это идеальный движок БД, компактная библиотека размером менее 1 МБ, быстрая, автономная и неубиваемая. Более того, это в принципе удобный способ хранения информации, поскольку СУБД выигрывает у файловой системы по скорости доступа, сжатию, функциональности полнотекстового поиска и т. д. Например, она вдвое быстрее файловой системы Ext4 под Linux.

SQLite — самая популярная в мире СУБД. Как рассказывалось в статье «Безумные и забавные факты о SQLite», в мире активно используется более триллиона (!) БД SQLite, это невероятное число. Просто она встроена во все смартфоны, браузеры, операционные системы и бесчисленное число других приложений.

После пяти лет работы JavaScript-разработчиком, занимаясь как фронтендом, так и бэкендом, я провел последний год, осваивая Go для серверной разработки. За это время мне пришлось переосмыслить многие вещи. Различия в синтаксисе, базовых принципах, подходах к организации кода и, конечно, в средах выполнения — все это довольно сильно влияет не только на производительность приложения, но и на эффективность разработчика.

Интерес к Go в JavaScript-сообществе тоже заметно вырос. Особенно после новости от Microsoft о том, что они переписывают официальный компилятор TypeScript на Go — и обещают ускорение до 10 раз по сравнению с текущей реализацией.

Эта статья — своего рода путеводитель для JavaScript-разработчиков, которые задумываются о переходе на Go или просто хотят с ним познакомиться. Я постарался структурировать материал вокруг ключевых особенностей языка, сравнивая их с привычными концепциями из JavaScript/TypeScript. И, конечно, расскажу о "подводных камнях", с которыми столкнулся лично — с багажом мышления JS-разработчика.

Некоторое время назад мне попался в Интернете вопрос о таком синтаксисе в Rust:

*pointer_of_some_kind = blah;

Автору вопроса было интересно, как компилятор понимает такой код, особенно, если в данном случае используется не ссылка, а умный указатель. Я написал ему пространный ответ, но потом подумал, что стоило бы ещё развернуть этот текст и переработать в статью для блога, на случай, если такой вопрос интересует и более широкую аудиторию.

В настоящее время я не работаю над компилятором Rust и, в сущности, никогда не работал, но семантику языка я знаю хорошо. Если вы корифей Rust, то этот пост может быть вам не слишком интересен, разве что вы хотели бы подробнее разобраться с категориями значений в Rust. Но, если вы не так много времени тратите на изучение тонких нюансов языков программирования — надеюсь, вам понравится одним глазочком заглянуть в этот мир.

Хочу поделиться с вами своим опытом, с которым столкнулся, и предоставить шаблон, который написал для пакетов/проектов:
https://github.com/deniskorbakov/skeleton-php-docker

Буду очень рад звёздочке на GitHub и обратной связи после прочтения статьи!

В новом переводе от команды Spring АйО мы рассмотрим решение для регистрации и аутентификации пользователя через клиентское JavaScript-приложение с использованием инфраструктуры Spring Security, а также access и refresh токенов.

Существует множество базовых примеров работы со Spring Security, поэтому цель данной статьи — более подробно описать возможный процесс с помощью блок-схем.

Если поискать в интернете решение задачи «How to read HttpServletRequest multiple times», то можно найти множество ответов - и на Stack Overflow, и на Baeldung. Но все ли они подходят для всех случаев?

Представьте, что в основе вашего коммерческого продукта используется компонент с исходным кодом, который написан на смеси языка С и самописного ассемблера. Из-за слабой детерминированности поиск репродьюсеров сложен, а без репродьюсера мейнтейнер проекта заявляет: «Сделайте так, чтобы я про вас больше не слышал». Я расскажу, как мы построили процесс активной поддержки LuaJIT в СУБД Tarantool, сократили количество инцидентов в продакшене, сократили затраты на бэкпорт патчей из основного проекта и какую роль во всем этом сыграл фаззинг и его специфика.

Команда разработки продукта полностью отвечает за весь код этого продукта, в том числе за компоненты с открытым исходным кодом от третьих лиц. К сожалению, не все мейнтейнеры проектов с открытым исходным кодом готовы сотрудничать с разработчиками или их сотрудничество ограничивается жесткими рамками, что усложняет использование этих компонентов в коммерческих продуктах.

В СУБД Tarantool используется LuaJIT в качестве языкового рантайма, но в Tarantool используется не оригинальный проект, а его форк. Я расскажу, как мы прошли путь от пассивного использования кода LuaJIT к процессу поддержки форка, с которым количество инцидентов на продакшене установилось около нуля, сократились усилия по бэкпортингу патчей из основного проекта, а основной проект получил активных контрибьюторов.

Я рассмотрю специфику работы с проектом исходного кода на примере LuaJIT, расскажу, как устроено тестирование в нашем форке и какую роль там играет фаззинг. Расскажу о специфике фаззинга LuaJIT и о том, каких результатов мы в этом достигли за последние два года.

Библиотека функций к Script-fu

В принципе реализация представленная в файле obj4.scm и описанная ранее, меня вполне устраивала. Я реализовал там всё что хотел от объектной системы: определения классов и обобщённых функций, множественное наследование, статические поля класса. Но вот какое-то маленькое зёрнышко сомнения, мешало мене оставить этот проект. А всё ли я сделал для ускорения работы системы? И дело даже не в том, что какие то нехорошие люди из проекта GIMPа обрезали возможность для Script-fu загружать расширения, что не даёт возможности быстро рассчитать хеш-код символов(а то и вовсе заменить хеш-таблицы сишной реализацией). Нет. Для себя я спокойно перекомпилирую Script-fu и буду пользоваться всеми преимуществами предоставляемыми настоящей tinyscheme. Но что же можно сделать ещё, чтобы улучшить скорость работы ОО системы? А может и не только скорость.

В 2018 я впервые познакомился с Kotlin, и он мне практически сразу понравился. Да и как можно не полюбить язык, названный в честь тотемного животного всех программистов? Шучу, на самом деле в честь острова.

Я уже несколько лет пишу бэкенд на Kotlin. До этого писал на Java, но переход совершил практически одномоментно, потому что тогда мне  казалось, что Kotlin закрывает множество минусов Java и привносит более простой и лаконичный синтаксис.  Но при этом я стараюсь следить за тем, как развивается Java.

Docker — не магия, а грамотное применение механизмов Linux. Разбираем инструмент, который пугает своей сложностью не меньше блокчейна. Показываем на пальцах как работают: Namespaces, Cgroups, OverlayFS – основные компоненты любого контейнера, и как стандарт OCI объединяет их в единую экосистему. Об этом и не только в статье.

Пока сотрудники компании саботируют работу в битрикс 24, общаясь в сторонних менеджерах и обмениваясь файлами по почте, локальной сети, флешках и тд., никаких проблем принципе нет — функций много, они никому не нужны = ничего настраивать не нужно.

Но как только к примеру будет принято волевое решение перевести компанию в 500 человек во внутренний менеджер и директор компании начнет в нем строчить подчиненным. Окажется, что битрикс такой классный, что по дефолту позволяет грузить в систему любые файлы в любом количестве. А какого либо интерфейса для настройки ограничений нет.

Раньше было три официальных костыля которые предлагали не только на форумах ну и в техподдержке битры.

Недавноя наткнулся на интересную задачку, которая, по слухам, используется на собеседованиях в Google. На первый взгляд — простая угадайка: нужно отгадать комбинацию из нескольких элементов, получая после каждой попытки лишь подсказку о числе совпадений. Но стоило мне углубиться, как стало ясно: эта задача отлично тренирует стратегическое мышление, анализ вероятностей и применение эвристик. Изначально я придумал решение, а затем трижды его улучшил, добившись стопроцентного результата и снизив среднее число попыток. В этой статье я подробно расскажу, как размышлял, какие гипотезы проверял, и как шаг за шагом превратил «угадайку» в чётко работающий алгоритм.

Kotlin, современный язык программирования от JetBrains, уже давно зарекомендовал себя не только в Android‑разработке, но и как мощная альтернатива Java для бэкенд‑разработки. Kotlin полностью совместим с Java, работает на JVM и предлагает более лаконичный, безопасный и выразительный синтаксис.

Введение

В данной статье будет рассмотрена практическая интеграция MongoDB с веб-приложением на Go, построенным на базе маршрутизатора Gorilla Mux. Цель — получить минимальный, но функциональный REST API с поддержкой CRUD-операций над сущностью Book, при этом соблюдая лучшие практики структурирования кода.

Материал рассчитан на разработчиков, знакомых с Go, HTTP API и основами работы с базами данных.

Выбор стека

Go — компилируемый язык с лаконичным синтаксисом, встроенной поддержкой параллелизма и богатой стандартной библиотекой для работы с сетью. Эти качества делают его удобным выбором для разработки API-сервисов.

Привет, Хабр! Сегодня я расскажу про реализацию матричного умножения и особенности разработки для GPU. Познакомлю вас с устройством GPU, объясню, чем отличается программирование от привычного для CPU, какие нюансы нужно учитывать для эффективной реализации операций GEMM. А затем сравним производительность разных подходов к реализации.

Я сделал простейшую утилиту для регистрации в контейнере по атрибутам на интерфейсе\реализации. Добавил тесты а так же поддержку IServiceCollection.