Бэкенд

Статья о том, как мы улучшали логи внедрением сквозных идентификаторов и не только. Делали это для того, чтобы упростить и ускорить разбор возникающих ошибок. Это в разы сократило время разбора.

Статья может быть полезна backend-разработчикам, лидам, тестировщикам, аналитикам, которые проектируют и разрабатывают сложные системы. Код написан на java и соседних технологиях, но подходы, я уверен, универсальны. Они упростят жизнь при разборе ошибок на проде и на тестовых стендах.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим самый — казалось бы — скромный модификатор, который способен сэкономить кучу времени в горячих участках кода. Речь, конечно, про in-аргументы. Рассмотрим, чем они отличаются от ref и out, где ими действительно стоит пользоваться, а где лучше пройти мимо.

После переезда в США мой английский был на уровне A1. Вместо курсов и приложений я решил создать собственный языковой тренажёр и заодно прокачать себя как fullstack-разработчика. В статье рассказываю как я парсил словари, получил бан, внедрил геймификацию и достиг уровня B2 за год.

Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. Мотивацию мы черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями.

Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Привет, Хабр! В этой статье рассмотрим невинный на первый взгляд параметр shuffle=True в train_test_split.

Под «перемешать» подразумевается применение псевдо‑рандомного пермутационного алгоритма (обычно Fisher‑Yates) к индексам выборки до того, как мы режем её на train/test. Цель — заставить train‑и-test быть независимыми и одинаково распределёнными (i.i.d.). В scikit‑learn эта логика зашита в параметр shuffle почти всех сплиттеров. В train_test_split он True по умолчанию, что прямо сказано в документации — «shuffle bool, default=True».

Недавно вышла отличная книга PostgreSQL Mistakes and How to Avoid Them от Jimmy Angelakos — системного архитектора, практика и давнего участника сообщества PostgreSQL. Книга подробно разбирает распространённые ошибки, с которыми сталкиваются разработчики и администраторы при работе с PostgreSQL, и предлагает практичные решения: от тонкостей конфигурации и миграции до антипаттернов в SQL и выбора типов данных.

Я перевёл одну из ключевых глав этой книги — про неправильное использование типов данных. В ней подробно объясняется, почему, например:

timestamp without time zone может ломать логику расчёта интервалов;

money — это не то, чем кажется (и почему он опасен);

char(n) и varchar(n) не дают ожидаемой экономии и даже вредны;

serial — это прошлый век, а identity — настоящее.

Глава будет полезна всем, кто работает с PostgreSQL в проде — особенно backend-разработчикам, независимо от языка и фреймворка. Если вы проектируете схемы БД, пишете SQL-запросы или просто хотите избежать неприятных грабель — стоит прочитать.

Сейчас сложно представить мир разработки программного обеспечения без git – распределенной системы контроля версий. Хотя еще 10 лет назад во многих компаниях использовались другие инструменты: CVS или SVN. Бывали даже такие команды, в которых и вовсе не велось версионирование кода. А 20 лет назад git только-только был создан Линусом Торвальдсом и начал распространяться в среде самых продвинутых разработчиков того времени — участниках опенсорс комьюнити вокруг ядра линукса.

В этой статье мы рассмотрим предпосылки появления git и его современное использование.

Первый коммит гите был сделан 7 апреля 2005 года с описанием: Initial revision of "git", the information manager from hell. В английском языке слово гит означает «неприятный человек», и хотя история благодушно умалчивает, почему Линус назвал свой инструмент именно так, мы можем быть уверены, что в этом названии отражена та сложная обстановка, в которой оказались создатели ядра линукса в начале 21 века. Дело в том, что в начале разработки ядра Linux использовался проприетарный (то есть принадлежащий конкретной компании и не являющийся свободным) инструмент управления версиями под названием BitKeeper. Однако в 2005 году возник конфликт между разработчиками Linux и компанией-разработчиком BitKeeper, в результате которого была отозвана бесплатная лицензия разработчиков ядра.

CLL в ISPA — переносимый язык семантических действий для генераторов парсеров. Объявление переменных, условий и циклов, генерация AST и кода на C++ без привязки к языку парсера. Пример, разбор и сравнение с ANTLR, Bison.

Мне очень нравится знаменитая цитата Ричарда Фейнмана:

«То, что я не могу создать, я не понимаю»

Она кажется мне великолепной, и я считаю, что она справедлива для многих областей знания (если немного творчески подойти к значению слова «создать»). Наверно, этому принципу я обязан за всё, в чём по-настоящему хорош. Кто-то скажет, что стоит стараться не изобретать велосипед, но они ошибаются: нужно изобретать собственный велосипед, потому что так вы узнаете о его устройстве больше, чем после прочтения тысячи книг.

Сегодня, в 2025 году, красота и ремесло написания ПО подвергаются разрушению. ИИ угрожает тем, что заменит нас (или, по крайней мере, заберёт все самые приятные аспекты нашего ремесла), а разработка ПО становится всё более стандартизированной, выверенной, упакованной и индустриализированной. Разработке программного обеспечения нужно больше простых удовольствий. Я выяснил, что создание хобби-программ — отличный способ снова напомнить себе, почему вообще я начал работать с компьютерами.

В быстро меняющемся мире веб-разработки постоянно появляются новые технологии и подходы к созданию системы обмена данными между приложением или сервисом. Одной из таких технологий, позволяющей запрашивать только необходимые данные, является GraphQL. Меня зовут Дмитрий и я python-разработчик. В этом материале я дам сравнительный обзор на REST и GraphQL.

Один из наиболее популярных примеров использования GraphQL — это применение в социальных сетях, где множество пользователей связаны между собой определёнными отношениями. К GraphQL мы прибегаем, когда нам требуется избирательно получить много данных о них. Такая организация пользователей имеет сетевую модель и представляется в виде графа, отсюда и связь с названием GraphQL (Graph — граф, QL — язык запросов).

Итак, почему компании, однажды выбравшие GraphQL, решают изменить свой курс и вернуться к стандартному способу реализации систем? Ответ на этот вопрос лежит на пересечении технических возможностей, бизнес-потребностей и экономических соображений. Давайте разберёмся в этом подробнее.

В большинстве реализаций 2FA всё держится на устройствах и секретах: телефонах, кодах, токенах. Это удобно, пока не теряешь доступ. А что если бы вторая проверка шла не через устройство — а через людей, которым ты доверяешь?

Так появилась CB2FA (Community-Based Two-Factor Authentication) — проект, где вход подтверждается живыми людьми в Matrix-чате. Без телефонов. Без TOTP. Без внешних сервисов.

Вторая версия пакета json, которая появится в Go 1.25 (август 2025) — большое обновление с множеством несовместимых изменений. В v2 добавили новые возможности, исправили ошибки в API и поведении, а также улучшили производительность. Давайте посмотрим, что изменилось!

Побывав на PGConf.DE’2025 и обсуждая там практику применения Postgres на больших базах данных, я к своему удивлению регулярно слышал мнение, что проблемой является время планирования запроса. Как разработчику, мне было странно узнать, что этот фактор может, например, тормозить принятие решения о переходе на партиционирование, что казалось бы естественный шаг, когда количество записей в таблице переваливает за сотню миллионов. Что ж, давайте разбираться.

Разбираемся в сборщике мусора Go: просто и с гофером

Я решил написать эту статью в первую очередь для себя, потому что перечитал кучу материалов про сборщик мусора (GC) в Go, и почти все они были слишком сложными. Моя цель — объяснить, как работает GC, что такое инкрементальность и барьер записи, так, чтобы я сам понял и запомнил и, возможно, стал полезным для других. А чтобы было веселее, я добавил гофера — маскота Go — в забавных иллюстрациях, которые помогут визуализировать идеи. Если вы, как и я, хотите разобраться в GC без лишней головной боли, эта статья для вас!

Эта статья продолжает пост, в котором был рассмотрен один из алгоритмов аутентификации пользователя через платформу Google. Сейчас мы дополним ее механизмом заполнения профиля пользователя данными из Google-аккаунта. Хотелось бы подчеркнуть, что в обеих статьях рассматривается только один из алгоритмов. Он, на мой взгляд, наиболее понятен для начинающих разработчиков, хотя существуют и другие способы. О них можно узнать из документации Django.

Проведя аутентификацию через Google, мы получили только стандартные данные - идентификатор и имя пользователя. Но можно получить и другие, в частности, email, возраст, информацию о себе и т.д.

Реализуем в проекте собственный сервис (pipeline) и добавим в пакет приложения authapp соответствующий модуль (pipeline.py):

Привет, Хабр!

Я не знаю, как у вас, а у меня перед глазами все еще маячат толстенные исходники WinForms-эра на C#, где любой порядочный объект, умеющий держать ручку к файлу или сокету, строго реализует IDisposable. Закрыл — молодец, забыл — получи warning от IDE и пару нехороших утечек в production.

В Python, увы-ях, аналогичный контракт традиционно строили на del и контекст-менеджерах. Первый: если объект в циклическом мусоре, финализатор может не вызваться вообще; к тому же при выключении интерпретатора порядок разрушения объектов хаотичен. Второй (with ... as) шикарен, но требует явного вызова, а значит — дисциплины.

С выходом PEP 442 и появлением weakref.finalize мы получили «почти IDisposable» — финализатор, которому не страшны циклы, и который честно отработает даже на shutdown, если правильно обращаться.

На связи Сергей Скирдин, технический директор компании «Белый код». Поставил себе цель — сделать обзоры на шины данных из реестра отечественного ПО. Сегодня в обзоре продукт «ЭНЕРБАС».

Я посвящу этой теме целый пост, потому что она «не помещается в окно Овертона»; чтобы люди хотя бы начали понимать, что я пытаюсь описать, мне обычно приходится показывать видео, которое я выложил под катом.

Блокировка event loop довольно серьезная проблема в асинхронных приложениях, потому что приводит к замедлению не конкретного запроса пользователя, а сразу всех запросов пользователей. Так давайте разберемся, что же это значит и, насколько это страшно и для разработчика и для клиентов сервиса.

Недавний тезис Андрея Карпаты о замене термина prompt engineer на context engineer получил широкую поддержку в профессиональной среде. Действительно, промпт это лишь малая часть взаимодействия с LLM: краткая инструкция, команда или запрос. А вот построение контекста, в который этот промпт попадает, уже куда более сложная инженерная задача.