Бэкенд

В статье Создание собственной системы F&R в «Магните»: функциональный дизайн было рассказано о том, что компания «Магнит» столкнулась с ограничениями существующих решений класса Forecast & Replenishment, по производительности, гибкости и скорости реакции.

Так мы решили создать собственное решение.

Я Алексей Соболеков, ИТ-архитектор в Magnit Tech, расскажу о ключевых архитектурных принципах и решениях Magnit F&R. Будет полезно Архитекторам, Техлидам, CTO, и всем, кто проектирует архитектуру высоконагруженных облачных решений на базе Open Source технологий.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как оптимизировать использование памяти в Go-приложениях. Автор делится двадцатью приёмами — от выбора ресивера метода и правильной инициализации slice до кастомного управления памятью и профилирования с pprof. TL;DR: мелкие улучшения складываются в заметный прирост производительности и стабильности.

Всем привет! Меня зовут Артём Корсаков, я руковожу группой разработчиков на Scala в компании «Криптонит». Хочу рассказать про мой проект, которым я занимаюсь уже 4 года — Scalabook.

За последние 20 лет язык Scala завоевал прочные позиции в backend-разработке, машинном обучении, обработке данных, создании распределённых систем и во многих других областях. Есть тысячи ресурсов по Scala: книги, статьи, курсы, подкасты, проекты с открытым исходным кодом, хакатоны и специализированные мероприятия, вроде Advent of Code. Однако часто возникают вопросы: с чего начать изучение Scala, или как систематизировать уже имеющийся опыт?

Вот так у меня и появилась идея создать русскоязычную базу знаний по Scala — Scalabook. Это уникальный проект, в котором представлены материалы о функциональном программировании, алгоритмах и структурах данных, классах типов, переводы статей, а также ресурсы различного уровня сложности для изучения Scala. Это собрание материалов по разным темам в русскоязычном пространстве. 

Также уделено внимание практическим аспектам функционального программирования: создан тренажёр с набором задач возрастающей сложности, которые позволяют освоить ключевые концепции функционального программирования на Scala.

На сайте можно оставлять комментарии, получать обратную связь по решениям задач или предлагать дополнения для расширения базы знаний. Scalabook регулярно обновляется: добавляются новые упражнения, пояснения и материалы. Пользователи также могут внести свой вклад в этот процесс. Таким образом, изучение Scala становится более систематизированным, а не просто набором разрозненных ресурсов, в которых легко запутаться. Scalabook способствует обмену знаниями в сообществе Scala.

Bluetooth в каршеринге — это не «дополнительная фича», а критическая часть сервиса: через него клиент получает доступ к автомобилю, когда бортовой модуль не может связаться с сервером. Надёжность этого канала напрямую влияет на пользовательский опыт и работу всего парка из десятков тысяч машин.

В этой статье я расскажу, как мы в Ситидрайве встроили Bluetooth в архитектуру сервиса, чтобы открытие автомобиля работало  без мобильной связи. На практике это оказалось далеко не тривиальной задачей: пришлось разбираться с закрытой реализацией модуля от поставщика, решать вопросы безопасности и переносить систему с жёстко зашитых команд на гибкую конфигурацию.

Если вы разрабатываете софт для IoT, пишете мобильные приложения, проектируете распределённые системы или просто любите истории о том, как инженерные костыли превращаются в полноценные решения — эта статья для вас.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о феномене vibe coding и agentic coding. ИИ позволяет любому — от маркетолога до дизайнера — выпускать рабочие приложения за считанные часы. Но скорость имеет оборотную сторону: код без ревью и тестов становится уязвимостью, а компании сталкиваются с новым классом рисков безопасности.

В этой статье рассмотрим возможность получать метрики Celery непосредственно от самих воркеров, хитрости, на которые придётся пойти, чтобы решить эту задачу, и, самое главное, какие преимущества от этого можно получить по сравнению с классическим подходом к мониторингу Celery. Также продемонстрирую небольшой Django-проект и пример его конфигурации. Особое внимание будет уделено режиму мультипроцессинга и тому, как та или иная конфигурация запуска Celery будет влиять на сложность решения.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о самых популярных Python-фреймворках и библиотеках 2025 года. FastAPI уверенно догоняет Django и Flask, Requests и Asyncio остаются незаменимыми, а Streamlit и Starlette усиливают свои позиции в нишевых сценариях.

Python кажется простым и понятным — именно поэтому с него так классно начинать карьеру разработчика. Но за этой простотой скрываются тонкости, которые любят проверять на собеседованиях. И тут начинающий разработчик может неожиданно попасть впросак: вроде бы код работает, но поведение совсем не такое, как ожидалось.

Как автор курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме, я часто разбираю подобные ситуации на своём YouTube-канале, где провожу открытые тестовые интервью с джунами. Всё, о чём я говорю, — это не абстрактные примеры, а реальные наблюдения и выводы, сделанные прямо в ходе этих собеседований. 

В статье я собрал самые интересные особенности Python, которые неоднократно встречались в подобных интервью и которые почти наверняка всплывут на вашем техническом собеседовании. Покажу, что именно спрашивают интервьюеры, и поясню, почему это важно. Если вы только готовитесь к первой работе или хотите подтянуть фундаментальные знания — продолжайте читать.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим реализацию Outbox паттерна в разных ЯП. Цель простая: одним атомарным действием обновлять бизнес-данные и фиксировать факт события, а затем надежно доставлять его в брокер. Разберем общую схему, конкуренцию воркеров, ретраи, дедупликацию, метрики и покажу, как это собрать на C#, Java, Go, Python и Node.js.

Привет, Хабр!

В .NET живёт старый, понятный инструмент для конкурентной обработки — BlockingCollection<T>. Коллекция, которая упрощает модель producer–consumer, даёт строгую ограниченную вместимость и предсказуемую блокировку при пустоте или переполнении. Да, у нас есть Channel<T>, есть TPL Dataflow, есть миллион самодельных очередей на SemaphoreSlim. Но когда нужны простые правила и железный backpressure без BlockingCollection по-прежнему закрывает задачи хорошо.

Всем привет! Я являюсь создателем распределённого поисковика rats-search на базе DHT ( GitHub ). Его принцип работы довольно прост: поисковик собирает торренты у всех участников сети и формирует большую распределённую базу для поиска, включая метаданные (например, описания и прочую информацию).

В этой статье я хочу рассказать о своей новой библиотеке для построения распределённых приложений (p2p), где знание IP-адресов участников не обязательно, а поиск ведётся через различные протоколы — DHT, mDNS, peer-exchange и другие. Думаю, с учётом постоянных неприятностей, которые происходят вокруг, это может оказаться полезным ;-).

Привет, Хабр!

Монорепозитории удобны, пока CI не начинает пробегаться по всему дереву. Сегодня рассмотрим, как на GitLab собрать внятный pipeline для монорепы так, чтобы на каждое изменение реагировали только нужные куски. Базовых кирпичиков тут три: rules:changes, условные include и тонкое клонирование репозитория.

В начале июля мы в Linx Cloud запустили облачную платформу на OpenStack. В процессе работы мы изучали открытые решения в этой экосистеме. Некоторые из них, хотя и не были для нас актуальны на текущем этапе, показались нам интересными, и мы решили поделиться находками здесь.

Привет, мир! Меня зовут Павел, я IT инженер и руководитель службы технической поддержки.

Работая в формате крупного IT-аутсорсинга, мы в компании столкнулись с проблемой: использование общего WhatsApp/Telegram Web, подключённого на компьютерах сотрудников поддержки, оказалось неэффективным. Такой подход не позволял контролировать качество диалогов, а также затруднял перевод обращений клиентов в структурированные тикеты, вследствие чего была начата разработка коннектора к нашему корпоративному порталу Bitrix24.

В данной статье я бы хотел поделиться основами технической реализации и ключевым функционалом коннектора. Детали реализации - например, верстку html страниц, тесты, кастомизацию панели администратора и так далее - оставляю на ваше усмотрение.

Основная часть работы современных разработчиков ПО¹ связана с API: публичными интерфейсами для общения с программой, например, API Twilio. Я потратил кучу времени на работу с API как их разработчик и пользователь. Я писал публичные API для сторонних разработчиков, приватные API для внутреннего использования (или для потребления одной страницей фронтенда), API REST и GraphQL и даже несетевые интерфейсы, например, для инструментов командной строки.

Думаю, большинство рекомендаций по проектированию API слишком уж уходит в тонкости. Разработчики отвлекаются на обсуждения того, что же такое «реальный» REST, правильно ли использовать HATEOAS и так далее. В этом посте я попытаюсь рассказать всё, что знаю о проектировании хороших API.

Ваше взаимодействие с Claude Code всё ещё ограничивается простой схемой «ввод команды -> ожидание выполнения -> проверка результата»? Если это так, то вы, вероятно, упускаете его истинный потенциал. С сегодняшнего дня я запускаю серию уроков «Визуальное руководство по продвинутым методам работы с Claude Code», которая поможет вам исследовать те расширенные функции Claude Code, которые требуют первоначальных усилий для освоения, но после овладения ими значительно повышают эффективность работы.

По сравнению с официальными руководствами, данная серия ставит перед собой цели:

Привет, хабровчане! С вами снова Иван — разработчик, который пишет на Python, и хаброписатель, который пишет для блога МТС.

Если вы работаете в сфере кибербезопасности или интересуетесь ей, то, скорее всего, знаете о существовании индикаторов компрометации. «Да, они есть, и что дальше?» — скажете вы. Ответ: их нужно где-то хранить. Для этой задачи есть различные платформы, одни платные, другие — нет. Сегодня мы сфокусируемся на MISP — у этого продукта множество фанатов, и их можно понять. Но вручную вносить все индикаторы скучно, не так ли? Поэтому мы добавим нотку автоматизации, и тут нам поможет Python. Как именно, узнаете дальше.

Российский бизнес активно занимается импортозамещением ИТ. В этих условиях компаниям требуется непрерывность бизнес-процессов при переезде на новый стек. Особое внимание в этом процессе уделяется инструментам для коммуникации и планирования. 

Меня зовут Леонид Мотовских. Я руководитель команды Календаря VK WorkSpace. В этой статье расскажу о методах миграции календаря из MS Exchange в VK WorkSpace, как мы реализуем их под капотом и какие механизмы применяем для исключения конфликтов.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как читать Excel в Python быстрее всех. В статье результаты тестирования pandas, openpyxl, Tablib, DuckDB, LibreOffice и даже связки с Rust. Кто справился лучше всех и как за 4 секунды Python «проглотил» полмиллиона строк — читайте в статье.

Привет, меня зовут Анатолий, я ведущий разработчик в ITFB Group. У нас высоконагруженный сервис торговых операций. И раз в неделю, как по расписанию, раздавался панический звонок: «Опять пропали запросы!». Мы неслись смотреть логи — а там... ничего. Ни ошибок, ни падений. Никаких пятисотых, только стабильные двухсотые. Стенды dev и prod молчали, как рыбы. Запросы загадочным образом появлялись через некоторое время, и всё работало, пока история не повторялась снова. Это был не баг, это был призрак. Призрак в сети.

Сегодня я расскажу, как мы его поймали.