Бэкенд

Всем привет, хабровчане! Я (не)начинающий разработчик с относительно небольшим стажем, который пытается углубить свои знания в любимой технологии. В работе и повседневной жизни очень часто приходится работать с языком TypeScript, который мне очень нравится, но к своему стыду, сам очень плохо знаком с настройкой его конфигурации, поэтому решил восполнить этот пробел, ведя собственный Today I Learned. Некоторые опции tsconfig являются очень простыми и понятными. Другие же заставляют знатно напрячься. И даже если поверхностное назначение какой-то настройки является понятным, все равно возникает желание разобраться с принципом ее действия, понять, на какие структурные аспекты проекта она влияет, а также узнать, а как вообще людям жилось до ее появления.

Как раз об одном из них и пойдет разговор в этой статье, а именно об esModuleInterop. Действие опции проверялось при попытке подружить CommonJS-модуль с ES-модульным проектом. Поверхностная гуглешка не дала исчерпывающий ответ на ряд моих вопросов, поэтому приходилось обращаться к спецификации ES6, документации tsconfig (упаси боже читать документацию (шутка)), в личные блоги авторитетных дядек в сообществе и к описаниям модульных систем. На основе найденной информации я составил небольшое резюме, с попыткой собрать материал во едно. Надеюсь, кому-то он покажется интересным. Приятного чтения!

Теперь IDE позволяет компилировать программы с подключением дополнительных библиотек. Например, библиотека GMP (GNU Multiple Precision Arithmetic Library) может использоваться для работы с большими числами и точной арифметикой.

Иной раз возникает такая ситуация, что надо получить доступ к устройству висящему под потолком.

В этом тексте я расскажу как запустить беспроводную консоль на микроконтроллере.

Разбор самых фундаментальных шаблонов проектирования на языке программирования python: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.

Вы когда-нибудь сталкивались с плагинами, которые лезут в чужие папки, перезаписывают файлы ядра и превращают git status в ад?

Я — да. И вместо того чтобы мириться с ручным копированием, гигантскими .gitignore и вечными конфликтами, написал dmp — инструмент, который:
 Отслеживает, откуда взялся каждый файл,
 Автоматически разрешает конфликты (или даёт контроль),
 Не ломает IDE (никаких симлинков!),
 Работает с любыми языками и фреймворками.

Для кого:
— Разработчики плагинов/модулей,
— Те, кто устал от git-submodules и rsync,
— Все, кто хочет чистый workflow без монрепозитория.

Привет, Хабр!

Начну с того, что немного уточню, о каких именно устройствах пойдёт речь. Ни для кого не секрет, что для организации мобильной связи используются базовые станции, на которых стоит много разного электрооборудования. А значит, за энергопотреблением надо следить, отчитываться и оплачивать его. Естественно, всё это логично делать удалённо, для чего на базовых станциях установлены специальные устройства сбора и передачи данных (далее УСПД).

Основная задача УСПД — это опрос подключённого к нему оборудования (электросчётчиков, резервных генераторов и других устройств, необходимых для работы базовых станций) с последующей передачей собранных данных на серверы МегаФона, где в дальнейшем они используются для формирования отчётности, анализа и управления работой базовых станций. По сути, это классическая IoT-система.

Речь пойдёт как раз о перенастройке УСПД.

В сети куча туториалов по синхронным ботам и почти ничего по асинхронным. Статья нацелена на новичков в асинхронном программировании в целом и в асинхронных ботах в частности. В этой статье не будет глубокого анализа асинхронности и технических деталей реализации со сложными терминами, только суть и практические примеры.

Завершилось первое полугодие 2025 — и мы посмотрели, как компании нанимали специалистов в этот период на Хабр Карьере. В прошлом году мы собирали это исследование каждый квартал, а в этом решили брать шире и смотреть на наём сразу за шесть месяцев. Но если после исследования поймете, что полезнее читать срезы чаще — просто дайте знать в комментах. 

Теперь посмотрим, какие компании размещали больше всего вакансий и кого искали чаще в первом полугодии 2025. 

А если вы только выходите на рынок найма, просто скажем, что у нас на Хабр Карьере есть маркетплейс курсов в самых разных специализациях и навыках с отзывами, чтобы вы легко выбрали подходящее обучение.

Из интересного: в прошлом году количество вакансий для стажеров весь год ощутимо превышало число предложений для джунов на Хабр Карьере, но сейчас ситуация изменилась. Число вакансий для джунов в этом году снова больше, чем для стажёров: в первом полугодии их было 637 против 304.

Одна из самых больших проблем, с которой, как мы видим, сталкиваются дата‑инженеры и инженеры‑аналитики, — это то, что они тратят слишком много времени на поддержание устаревшей инфраструктуры, не имея при этом четкой наблюдаемости сбоев в работе конвейера.

Это приводит к тому, что они постоянно находятся в состоянии тушения пожара и не могут сосредоточиться на решении более важных задач. И хуже всего то, что из‑за этого бизнес теряет доверие к данным.

Привет, Хабр! Пару лет назад мы уже выпускали подборку книг, подкастов и других ресурсов для изучения языка программирования Go. За это время коллекция полезных материалов подросла, и пришло время поделиться продолжением.

Новая подборка ждет вас под катом. Сохраняйте себе и отправляйте коллегам — пригодится как новичкам, так и опытным специалистам.

Большая часть времени планировщика запросов в СУБД тратится на поиск оптимального способа соединения таблиц. В PostgreSQL используется два алгоритма: алгоритм динамического программирования, также называемый DPsize, и генетический — GEQO. В других СУБД реализовано еще множество других алгоритмов. DPhyp — алгоритм соединения на основе гиперграфов — уже используется такими СУБД как MySQL и YDB. Я задался вопросом: можно ли реализовать его в PostgreSQL? Оказывается, можно. Так и зародилось расширение pg_dphyp для PostgreSQL, реализующее альтернативный алгоритм соединения таблиц. В статье я не описываю подробно сам алгоритм, привожу только концептуальное описание его идеи, а рассказываю вот о чем:

-- Какие решения пришлось принять, чтобы добавить алгоритм DPhyp в существующую кодовую базу без изменения ядра;
-- Как GPLv2 помог найти эффективный алгоритм обхода соседей;
-- Как проиндексировали неиндексируемое гиперрёбра;
-- Планирование какого запроса смогли ускорить в 600 раз;
-- Какой изъян в работе существующего планировщика был найден.

Но главный сюжетный поворот — в конце...

Привет! Меня зовут Ксюша, я работаю бэкенд-разработчиком на C# в Контуре. В весеннем семестре я провела курс по функциональному программированию на Haskell для студентов 3 и 4 курса направления ФИИТ (фундаментальная информатика и информационные технологии) в УрФУ и хочу поделиться своим опытом организации и проведения курса.   

«Мы хотим заменить систему на новую, потому что в старой всё плохо» — именно такую фразу слышит очередной вендор при заключении контракта на замену или модернизацию системы. С одной стороны, это действительно так, но все же стоит дополнить эту фразу: «Мы хотим заменить систему на новую, потому что в старой хотим убрать недостатки и сохранить достоинства». Казалось бы, небольшая разница, но на практике это оборачивается провалами внедрения новых систем. Почему так происходит и что с этим можно сделать — рассмотрим в этой статье.

Четыре года назад на собеседовании я услышал от интервьюера о том, как замечательно паттерн Спецификация помогает справиться с проблемой разрастания репозитория. Я думаю, многие с этим сталкивались, когда количество методов типа getByThisAndThat(…) улетает за десяток, а то и за несколько десятков, и репозиторием становится пользоваться неудобно.

Вдохновившись таким позитивным отзывом, я изучил первоисточник и начал экспериментировать с использованием спецификации как со средством упрощения репозитория.

В этой статье я дам обзор оригинального паттерна, поделюсь своим неоднозначным четырехлетним опытом его применения (с конкретными примерами кода, разумеется) и выскажу свое мнение как о самом паттерне, так и о применении его (на самом деле, его вырожденного варианта) в репозитории.

Практически каждому разработчику однажды приходилось искать утечки памяти в его приложении / либо же профилировать использование памяти процессом. Задача эта довольно трудоемкая и непростая.

Большинство популярных профилировщиков памяти либо дают неточную информацию (sampling), либо значительно замедляют выполнение (Valgrind, heaptrack). При этом в многопоточной среде они плохо масштабируются и требуют сложной настройки.

Желание совместить детализацию аналогичную heaptrack и при этом решить проблему с многопоточностью привело к созданию MemHawk. Новый профилировщик сочетает преимущества традиционного подхода с учетом каждой аллокацией, но при этом предоставляет статистику по каждому уникальному стектрейсу без записи каждой аллокации в лог.

В данной статье рассмотрим какие ключевые вопросы нужно решить при разработке своего профайлера, чем не угодили существующие решения и на какие ограничения пришлось пойти.

Спойлер - удалось ускориться по отношению к heaptrack в 30 раз.

Теперь и на русском языке! Аарон Плоетц представил свое практическое руководство по Java 21 — вполне себе современному изданию, наполненному реальными примерами, охватывающими всю экосистему: от базовых конструкций языка и новых возможностей версии 21, через работу с реляционными и NoSQL‑базами (PostgreSQL и Cassandra), до создания GUI‑веб‑приложений на Spring Boot и Vaadin, и даже простых игр с анимацией. Книга получила высокие оценки читателей на Амазон — 4.2 звезд из 5.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим, как реализовать собственный бинарный семафор на основе futex и библиотеки parking_lot_core.

Надоели чат‑боты, которые только болтают? Создаём настоящего ИИ‑помощника: читает файлы, ищет в сети, запоминает всё. LangGraph + MCP — пошаговый гайд для Python‑разработчиков. Меньше теории, больше работающего кода.

— Два готовых агента: классификатор вакансий + файловый помощник
— Поддержка Ollama, OpenAI, DeepSeek — выбирайте любую модель
— Асинхронная архитектура с обработкой ошибок
— Полная интеграция в Python‑проекты без no‑code конструкторов
— Код готов к продакшену: логирование, retry‑механизмы, конфигурация

От настройки окружения до рабочего агента за час.

Всем привет!

Экспериментировал с оптимизацией SQL запросов в ChatGPT и Claude. В какой-то момент понял, что это превращается в одно и то же: Напиши промт → вставь SQL → подожди → поправь → повтори

Все мы пользуемся различными приложениями для разных целей. Банковские приложения для операций с денежными средствами, мессенджеры для общения. Они принимают внутрь себя команду от человека и возвращают ответ. Банальный запрос ответ, но это так кажется с первого взгляда. Эти операции называются Input Output и они является самой распространённой операцией в сети. Предлагаю сегодня разобраться как они работают.