Бэкенд

Если нужна бесплатная альтернатива Cursor AI и Copilot в VS Code, вот самое быстрое и оптимальное решение, как мне кажется:

1. Качаешь VS Code

2. Устанавливаешь расширение Continue - open-source AI code assistant

3. Получаешь бесплатный API key от думающей модельки Deepseek: https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-r1-0528:free/api

4. Устанавливаешь соответствующие настройки провайдера и модельки в Continue. Можно это сделать в yml файле, выглядеть он будет так:

name: Local Assistant
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: deepseek-r1
    provider: openrouter
    model: deepseek/deepseek-r1-0528:free
    apiBase: https://openrouter.ai/api/v1
    apiKey: 
    

5. Пользуешься чатиком или агентом со всей дури.

Можно поиграться с настройками, провайдерами и модельками, но это уже сами.

Когда тебя спрашивают про Питон, а ты только “Летающий цирк“ смотрел.

Всем добрый день! На днях позвонил товарищ и сказал, что проходит курс по Питону.

Сказал что понимает, что я пишу на 1С, но может ли он ко мне обращаться с вопросами. Хороший повод посмотреть что это за язык. Нужно какое-то ТЗ.

Пусть в SQL есть таблица «Prices» с двумя колонками. «Product», «Price». Требуется посчитать и вывести среднюю стоимость.

Средняя стоимость = Сумма/количество различных позиций.

Задача стоит. На чём её решать?

Есть компьютер с Windows 11.

В качестве движка БД думаю поставить SQLite. Так же нужно установить Python.

IDE наверное будет перебором, поэтому поставлю Sublime Text с каким-нибудь плагином. Так-с. Что я знаю о Python. Он полный по Тьюрингу. Блоки определяются отступами. Есть объекты…. Вроде всё.

Приступим. Что нам понадобится:

1. Установленная SQLite.

2. Созданная БД с нужными данными.

3. Объект «Подключение» в Python.

Так-с SQLite. На https://www.sqlite.org/download.html есть собранный для Windows. В принципе логично, но всё равно приятно… Ага, вот и первый нюанс. Есть DLL и есть tools.

Похоже придётся чутка почитать... Пишут ставить Tools “sqlite-tools-win-x64” (Если кто-не слушал, то настойчиво рекомендую послушать Tool – Vicarious).

Скачиваем — распаковываем, видим 4 exe файла.

Нам нужно:

1. Создать БД.

2. Создать таблицу.

3. Заполнить таблицу.

4. Написать запрос для получения данных таблицы.

4. Написать запрос для получения среднего.

Открываем документацию к SQLite. Приступим.

1. Создаём БД: C:\sqlite> .\sqlite3.exe average.sqlite;

2. Создаём таблицу с колонками нужных типов: create table prices(product text, price int);

3. Проверяем что таблица создалась: sqlite> .tables;

4. Заполняем строки:

insert into prices values('Bike',1);
insert into prices values('Car',2);
insert into prices values('Boat',3);

5. Проверяем заполнение: select * from prices;

6. Пишем запрос средней цены: SELECT AVG(price) AS average_price FROM prices;

Получили 2.

Отлично! С этим разобрались.

Теперь нужно:

1. Установить python.

2. Разобраться объект какого класса следует использовать для подключения к SQLite.

3. Получить результат запроса.

4. Вывести результат запроса.

Смотрим.

1. Скачиваем learn_python.winget.

2. winget configure -f C:\Users\Имя пользователя\Downloads\learn_python.winget.

3. Пишем код в текстовом редакторе:

#https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('C:\\sqlite\\average.sqlite')

cursor = conn.cursor()

cursor.execute('SELECT AVG(price) AS average_price FROM prices;')

result = cursor.fetchone()

if result and result[0] is not None:

print(f"Average Price is {result[0]:.2f}")

else:

print("No prices found.")

conn.close()

4. Сохраняем как print_average_price.py.

5. Запускаем: python3.13.exe .\print_average_price.py.

«Average Price is 2.00».

Отлично! Задача выполнена.

Говорим на языке событий: что даёт ивент-шторминг и как его правильно провести

Привет! Я Иван Чернов, системный архитектор, в этом посте расскажу про ивент-шторминг.

В Островке есть набор сервисов, который разбит на логические блоки так, чтобы в рамках блока можно было итерировать: Островок, Островок B2B и Островок Командировки. При этом запускать новые фичи, которые будут сквозь эти слои прорезаться. 

Мы растём по количеству и продуктов, и людей, нанятых для их разработки. Недавно начали толкаться локтями: не понимали, как качественно контрибьютить в большие кодовые базы, как они должны эволюционировать. Поэтому пришли к ивент-штормингу. 

Что это за практика? На встрече с одной стороны сажаем бизнес, с другой — разработку. Просим бизнес рассказать, что и как он делает в работе с клиентом.

Ивент-шторминг проводится с фокусом на цикличную реактивность: происходит событие, которое визуально меняет что-то для пользователя, тот принимает решение и отдаёт команду, команда приводит к новому событию.

На этих циклах фокусируемся на доске в Miro во время встречи. 

В ивент-шторминге 3 этапа: 

1. Сейлзы выстраивают по циклам цепочку событий: от «клиента у нас ещё нет» до «клиент нас окончательно покинул». Даже в простых цепочках 20–30 действий. В готовом таймлайне есть happy pass: клиент успешно прошёл весь путь. И альтернативные пути: что-то пошло не так.

2. Проходим по таймлайну с конца, ищем ошибки. Выделяем ключевые события, которые нельзя откатить: клиент зарегистрировался, совершил бронирование, провёл оплату. Здесь происходит стык сервисов. На стыках обогащаем цепочку. Пишем, кто и что делает: актор-клиент зарегистрировался, подключился сервис юзер-менеджмента. 

3. Выявляем, какие агрегаты работают с событием. Мапим команды: клиент регистрируется, в работе участвует команда регистрации. 

Цепочка готова, мы получили полезный контекст, все одинаково понимают процессы и видят, что нужно делать, чтобы их улучшить.

Во время встречи составляем словарик. Если сейлз говорит непонятное разработчикам слово — мы его добавляем в словарь, и оно просасывается в наш интерфейс и кодовую базу. Всё это учит разработчиков понимать, на какие рычажки они влияют своим кодом. 

Поделюсь советами, как круто провести ивент-шторминг.

Онлайн-формат

● Для проведения онлайн достаточно доски в Miro.

● Разбивайте встречу на три части, каждая встреча — один этап.

● На последней встрече отпустите бизнес, выявите агрегаты и сервисы, задействованные в таймлайне с разработкой.

● Максимум людей для успешной фасилитации онлайн — 8–10 человек.

Подбор людей и подготовка

● Соотношение участников: 70% бизнеса, 30% разработки.

● Ищите представителей бизнеса в оргчате выбранного домена: спрашивайте у руководства, «кто тут самый инициативный».

● Вам нужны работники «с полей», которые лучше всего шарят в процессах, и тимлиды первого уровня.

● Берите людей из разных направлений домена. 

● Бизнес-участники должны понимать: ивент-шторминг — процесс обучения, они эксперты, а разработка — ученики. Им нужно говорить на своём языке, а не подстраиваться под разработку.

● Дайте участникам базовый словарь. Четыре самых важных слова: актор, команда, событие, термин.

● Важны вводные по времени и цели: на сессию уйдёт суммарно 6–8 часов, она даст единое понимание процессов.

Фасилитация

● На старте не бойтесь повторить все вводные.

● Дайте сейлзсам 10 минут на то, чтобы каждый выстроил индивидуальный таймлайн, дальше начинайте мёржить таймлайны с общим обсуждением.

● Событие — факт в прошедшем времени, его не отмотать. Следите, чтобы так и записывали. 

● Первым делом простройте happy pass, иначе у вас не выстроится цельное видение процесса. Альтернативные ветки обозначьте на первом этапе, а достраивайте на втором, проверяя таймлайн с конца.

● Если бизнес утверждает, что два события происходят одновременно, это важная точка обсуждения.

● Организуйте пост-процессинг: важно передать разработке результаты, объяснить, какие процессы у нас уже верно реализованы, а где нужно обновление и дополнительное внедрение.

Что такое архитектура ПО и почему она не про красивые диаграммы

🏗️ Архитектура программного обеспечения — это не просто модное слово для повышения ставки на собеседовании. Это фундамент, на котором строится вся система.

Что это такое на самом деле?
Архитектура ПО — это структура компонентов системы, их взаимосвязи, взаимодействия с внешней средой и принципы разработки. Звучит скучно? А вот и нет! Это как план города: без него у вас получится не Москва, а какая-то деревня Гадюкино с кривыми улочками.

Зачем это нужно?

• Снижает сложность системы через декомпозицию

• Определяет рамки развития (чтобы не росло как раковая опухоль)

• Помогает команде говорить на одном языке

• Экономит нервы и деньги в долгосрочной перспективе

Под капотом архитектура отвечает за:
✅ Разбиение системы на модули (как LEGO, только для взрослых)
✅ Способы взаимодействия компонентов (REST, RPC, события)
✅ Распределение ответственности между модулями
✅ Выбор технологического стека

Простой пример:
Представьте интернет-магазин. Без архитектуры у вас будет один гигантский файл на 50,000 строк, где корзина покупок живёт рядом с логикой оплаты, а пользовательские данные перемешаны с каталогом товаров. С архитектурой — отдельные модули: UserService, CatalogService, PaymentService, каждый со своей зоной ответственности.

🔧 Давайте разберём базовые понятия архитектуры, без которых никуда. Это как алфавит — скучно учить, но без него читать не получится.

Компонент — часть системы, выполняющая изолированную функцию. Думайте о нём как о сотруднике в компании: у каждого своя роль, свои обязанности, и если он заболел — его можно заменить.

Пример компонентов:

• Authentication Service (следит, чтобы чужие не лезли)

• Notification Service (шлёт уведомления)

• Data Storage (хранит данные, очевидно)

Интерфейс — способ взаимодействия между компонентами. Это как протокол дипломатии: все знают правила игры, никто не лезет с кулаками.

Типы интерфейсов:

• REST API (классика жанра)

• Message Queue (асинхронные сообщения)

• RPC (удалённые вызовы)

• Database API (работа с данными)

Связи  — физические или логические каналы передачи данных между компонентами. Это как дороги в городе: определяют, кто с кем может общаться и как.

Примеры связей:

• HTTP-соединения (веб-траффик)

• TCP/UDP сокеты (низкоуровневая связь)

• Message Brokers (Apache Kafka, RabbitMQ)

• Database connections (пул соединений с БД)

Модуль — логическая группировка компонентов по функциональности. Это как департаменты в компании: HR, IT, Бухгалтерия.

Примеры модулей:

• User Management Module (всё что касается пользователей)

• Payment Processing Module (платежи и транзакции)

• Analytics Module (метрики и отчёты)

Сервис — автономная единица бизнес-логики с чётко определённой ответственностью. Это как мини-приложение внутри большого приложения.

Примеры сервисов:

• Order Service (управление заказами)

• Inventory Service (управление товарами)

• Billing Service (выставление счетов)

Хранилище данных — компонент, отвечающий за персистентность информации. Это как склад или архив компании.

Типы хранилищ:

• Реляционные БД (PostgreSQL, MySQL)

• NoSQL (MongoDB, Redis)

• Файловые системы (S3, локальные диски)

• Кэши (Redis, Memcached)

SLA — характеристики работы сервиса. Это контракт: "обещаю работать 99.9% времени и отвечать за 200ms".

Зачем нужны SLA:

• Понимание ожиданий от системы

• Планирование мощностей

• Определение критичности сервисов

• Основа для мониторинга

Практический пример:
Сервис авторизации должен:

• Отвечать за 100ms в 95% случаев

• Быть доступным 99.95% времени

• Выдерживать 1000 RPS

Чеклист для правильного проектирования:
✅ Каждый компонент имеет чёткую ответственность
✅ Интерфейсы документированы
✅ Связи (способы взаимодействия) определены
✅ Деление на сервисы произведено
✅ Способ хранения данных определен
✅ SLA определены и измеряемы
✅ Зависимости между компонентами минимальны

Помните: хорошая архитектура начинается с понимания базовых элементов. Без этого ваша система превратится в спагетти-код корпоративного масштаба.

Как устроена стажировка на backend в Альфа-Банке — вся правда изнутри

• Хочешь знать, дают ли стажёрам настоящие боевые задачи, или ты просто будешь «перекладывать JSON-ы»?

• Интересно, реально ли совместить учёбу и удалённую работу и почему документация — это не халява, а адреналиновый квест?

• Не хочешь в очередной раз читать банальности о «стажёрском выживании», а узнать всё по-честному: от первой ошибки на собесе до рефакторинга в большом проде?

Меня зовут Кирилл, я студент 3-го курса НИУ МЭИ, направление — «Информатика и вычислительная техника», а также Junior Python Backend-разработчик в Альфа-Банке. Написал статью «Самое главное о том, как проходила моя стажировка на backend-разработчика» для студентов и ребят без опыта работы. Читайте, чтобы узнать, как в Альфе растят специалистов — и что делать, чтобы вам тоже предложили войти в команду после стажировки!

Что ты сделал для хип-хопа IT-инфраструктуры в свои годы? Писал UEFI и BMC для высоконагруженного оборудования 

В YADRO есть распределенная команда, которая разрабатывает и сопровождает собственные программные реализации UEFI (BIOS) и BMC. Для самого разного оборудования — от серверов до телеком- и клиентского оборудования. 

Познакомиться с командой → 

Какие задачи выполняют в команде BIOS/BMC: 

• Реализуют программную поддержку новых аппаратных продуктов компании, определяют протоколы и методы взаимодействия между программными и аппаратными компонентами продуктов YADRO.

• Проводят верификацию микрокода и выполняют проверку прошивок микросхем всех продуктов компании. Выстраивают стратегию тестирования.

• Исследуют новые программные и аппаратные технологии для применения в продуктах. Рефакторят код для повышения производительности.

• Придумывают методы безопасного обновления прошивок BIOS и BMC, чтобы обеспечить минимальный или нулевой даунтайм.

• Добавляют новые фичи и меняют существующие — от WebUI до политик управления аппаратными компонентами.

Команде нужно больше инженеров — разработчиков на С/C++, тестировщиков, автоматизаторов и техлидов. Знакомься с вакансиями на сайте и вовлекайся в трушные инженерные задачи на современном технологическом стеке. 

Под пост в телеграм про наш ответ аналог Grafana пришли руководители "Лаборатории Числитель" и конкретно "Пульта", в чью систему входит платформа мониторинга и анализа "Графиня".

Дмитрий Унтила и Владимир Утратенко любезно ответили на ряд вопросов по платформе, и я хотел бы подвести краткое резюме:

• Запрос на аналог Grafana появился в момент продажи "Пульта", так как "не всем можно брать забугорный опесорс себе в контур. Потому решили делать. А название Графиня просто ради лулзов."

• Графиня писалась с полного нуля. Хотя предложение взять за основу Grafana было, но команда смогла обосновать геморрой, который на неё упадёт, если взяться за доработку, и объяснила руководству, почему лучше сделать с нуля.

• Время разработки: 3 месяца - MVP, 6 месяцев - 1 релиз.

• Технологический стек: фронтенд: TypeScript + React 18, бэкенд: TypeScript + Node.js, база данных: MongoDB, плагины: Java.

• На мое предложение сделать проект опенсорс Дмитрий Унтила пообещал подумать. Но, понятное дело, если это часть коммерческого продукта, прям сильно думать в лаборатории не будут))

• Демо-стенда в интернете пока нет, можно только записаться на показ системы через форму обратной связи.

Благодарю парней за такой актив и обратную связь, рад, что у людей есть на это время!

Ко мне в телеграм канал заглянул один из разработчиков Графини (убийцы Grafana), с пояснением, зачем они её родили, и что писали полностью с нуля.

Я верю.

Многие крупные компании применяют Go, а спрос на опытных инженеров, владеющих Go, высок как никогда. Онбординг проходит действительно быстро, и у нас есть успешные тому примеры. Все благодаря общей простоте языка и отсутствию function coloring. В карточках рассказываем, как это получилось у Кирилла в 2ГИС↓

Не говнокод, а плодородная почва для прекрасного кода будущего.

Знакомо ли вам это чувство, когда вы приходите в проект — и вам кажется, что вокруг один говнокод? Нет, не кажется. Я называю это "нарастающим циклом улучшения кода". Каждый новый разработчик уверен: до него было плохо, а теперь всё станет хорошо. И каждый следующий — тоже. Забавно, но никто не догадывается, что предыдущий думал ровно то же самое.

Наивный скажет: это просто борзость и переоценка собственной крутости. Но что, если это правда? Что если каждый новый код действительно лучше предыдущего? Ведь тот самый "говнокод", что вы нашли, вполне возможно, когда-то заменил ещё больший ужас. Просто вы этого уже не видите.

Так что всё хорошо: код проекта действительно улучшается. А твой код — плодородная почва для прекрасного будущего.

Успейте присоединиться к реферальной программе Ozon Tech и заработать 150 000 ₽ за рекомендацию друга.

31 июля завершаем приём резюме. Если вы не работаете в Ozon, а ваш друг за последние 3 месяца не проходил к нам интервью, участвуйте!

Какие вакансии участвуют в программе: 

• старший Data Scientist;

• старший C#-разработчик.  

Как отправить резюме:

1. Подберите релевантную опыту вакансию на лендинге. 

2. Заполните короткую форму и приложите к ней резюме. 

3. Дождитесь ответа HR-специалиста — обычно рассмотрение занимает до 5 рабочий дней. 

Что будет дальше

Вашего друга пригласят на интервью, а затем на испытательный срок. Как только он его успешно завершит, вы получите вознаграждение. 

Ждём ваших рекомендаций!

Топ 3 ошибок новичка в System Design Interview. Лайфхаки от практика

⭐️ бесплатный вебинар 6 августа в 19:00 мск. 

На вебинаре:

Узнаем, зачем SRE специалисту System Design?

Научимся проходить System Design на необходимом для SRE уровне

Расширим знания по прохождению System Design 

Разберём интервью для SRE специалистов

Усилим System Design экспертизу для SRE специалистов

Спикер: Владимир Невзоров, Senior backend developer HighLoad системы в направлении кибербезопасности, компания Servicepipe

Ведущий: Кирилл Борисов, SRE в VK

Занять место на вебинаре по ссылке.

Хотите подтянуть свои знания Go?

Тогда новый бесплатный курс для вас!

Язык Go называют одним из самых удобных для бэкенда. Дело тут не в примитивности: его специально стремились сделать простым и лаконичным, чтобы пользователям было легко работать с синтаксисом и понимать чужой код.

Если вы уже знакомы с Go, но не хватает практики, приглашаем пройти новый курс в Академии Selectel. С ним вы научитесь писать простые сервисы на Go и использовать его в некоторых рабочих задачах, а еще получите большую подборку ресурсов для погружения в этот язык. 

Несколько материалов для старта.

• Как написать свой REST API на Go? Разрабатываем сокращатель ссылок. Делимся пошаговой инструкцией, как написать REST API сервис URL Shortener и развернуть готовое приложение на сервере.

• Fuzzing-тесты в Go после v1.18. Рассказываем, как устроено fuzzing-тестирование в Go и как проверить функцию на корректную валидацию данных.

• Создаем сервис авторизации. Пошаговое руководство по написанию полноценного gRPC-сервиса с архитектурой на Go.

Открыть курс →

Находки на рыбалке: FastStream! Сходили с автором половить рыбу и пожарить всякое вкусное на углях. И пока было время – говорили про программирование.

Для тех, кто еще не успел познакомиться с новинкой, рассказываю: FastStream – аналог FastAPI, но для работы с событиями в брокерах / очередях.

Пример:

from faststream import FastStream
from faststream.kafka import KafkaBroker

broker = KafkaBroker("localhost:9092")
app = FastStream(broker)

@publisher("another-topic")
@subscriber("first-topic")
async def handle(user: str) -> str:
     return f"Hi, {user}!"

Что делает данный код? Читает сообщения из first-topic, парсит из них поле user типа str, выполняет вашу логику обработки, отправляет новое сообщение в another-topic. Просто? Удобно? Да!

Что нам дает такой подход?

• Декларативное описание, чего мы хотим. Не надо руками создавать коннекты и рулить потоком выполнения

• AsyncAPI документацию (аналог OpenAPI в вебе)

• Удобное тестирование

• Кучу других плюшек!

Внутри видео обсудили:

• Детали работы DI фастстрима

• Встроенное Observability

• Open Tracing

• Сообщество фреймворка (тут не будет проблемы "одного автора", сообщество живет!)

• Отличия от Celery: почему интструменты совсем разные?

Репозиторий: https://github.com/ag2ai/faststream
Документация: https://faststream.ag2.ai

Обсуждение: используется ли в ваших проектах асинхронная архитектура? Как вы работаете с событиями?

Шардирование в базах данных: зачем это нужно

Собрали обзор для тех, кто только начинает работать с базами данных — рассказываем, что такое шардирование и как этот способ решает задачи перераспределения нагрузки в БД.

Шардирование (или шардинг) представляет собой метод распределения данных между несколькими отдельными частями — шардами. Такой подход позволяет эффективно распределять нагрузку на систему, быстро масштабироваться и повышать отказоустойчивость системы.

Как это работает: каждый шард располагается на отдельном сервере или группе серверов, что позволяет выполнять запросы параллельно. Для гарантии отказоустойчивости шардирование обычно комбинируется с репликацией — созданием копий шардов. Без репликации отказ одного из серверов может привести к потере данных или недоступности части системы. При этом шардирование БД не заменяет процессы репликации и партицирования. Основная задача шардинга — разделить общую базу данных на части по определенным критериям.

Читайте подробный гайд по методам распределения данных в базе знаний Облака Рег.ру.

Где учиться программированию

Привет! Мы на Хабр Карьере собираем сотни онлайн-курсов в IT или digital на маркетплейсе курсов, и каждую неделю делаем подборки обучений для тех, кто хочет учиться какой-то специализации с нуля или для тех, кто уже в профессии, но чувствует, что хочет прокачать навыки. Сегодня — про программирование.

Вообще все курсы по специализации можно посмотреть здесь, а ниже оставляем ссылки по ключевым навыкам:

— Python

Интерпретируемый язык общего назначения. Используется в веб-разработке, автоматизации, анализе данных, DevOps, машинном обучении.

— Java

Объектно-ориентированный язык. Применяется в корпоративных системах, Android-разработке, высоконагруженных и распределённых приложениях.

— Backend-разработка

Разработка серверной логики, API, работы с базами данных, авторизации, обработки запросов. Основные технологии — Python, Java, Go, Node.js и др.

— Fullstack-разработка

Разработка и клиентской, и серверной части. Обычно включает знание одного backend-языка, JavaScript/TypeScript и одного из фреймворков (React, Vue, Angular).

— Тестирование

Проверка функциональности и стабильности продукта. Включает ручное и автоматизированное тестирование, написание тест-кейсов, работу с CI/CD.

— Frontend-разработка

Разработка интерфейса пользователя. HTML, CSS, JavaScript, современные фреймворки (React, Vue, Svelte), взаимодействие с API.

Сегодня вместе с хардами важно прокачивать и софты — такие курсы на маркетплейсе тоже есть.

А чтобы вы могли проверить качество курсов, мы собираем отзывы о тех, кто уже прошел обучение — так что читайте и выбирайте лучшее для себя.

→ Смотреть курсы по всем специализациям

Быстрые сборки с функцией Rollback в Amvera Cloud

Ранее в Amvera Cloud, были возможны откаты только путём новой сборки из нужного коммита в Git-репозитории. Помимо этого, использовалась медленная технология сборки.

Мы ускорили сборки до 10 раз и сделали возможность быстрого отката к предыдущим версиям!

Стало легче откатывать приложение, в случае ошибок.

Подключить быстрые сборки можно в разделе проекта «Контроль версий».

Новые сборки

1. Быстрее старых до 10 раз.

2. Позволяют откатываться к предыдущим версиям одной кнопкой. Это полезно, если вы случайно накатили баг и надо вернуться к прошлой версии.

Amvera Cloud – облако для простого запуска проектов со встроенным CI/CD (деплой идёт через Git или загрузку файлов в интерфейсе), бесплатными https-доменами, мониторингом работы приложений, встроенным проксированием до ведущих LLM и собственным инференсом LLaMA.

Вам не нужно думать о настройке инфраструктуры. Git push amvera master и ваш проект запущен. Зарегистрируйтесь и получите 111 рублей на тест. 

В PEP 798 предлагается расширить возможности коллекций (списки, словари, множества) и генераторов, разрешив операции распаковки (* и **) внутри выражения.

Способ позволит лаконично в одну строку объединять произвольное количество итерируемых объектов в одну коллекцию:

[*it for it in its]  # список с объединением итерируемых элементов в 'its'
{*it for it in its}  # множество с объединением итерируемых элементов в 'its'
{**d for d in dicts} # словарь с комбинацией словарей в 'dicts'
(*it for it in its)  # генератор с объединением итерируемых элементов в 'its'

В данный момент объединение списков мы осуществляем с помощью циклов:

# с помощью генератора
its = [[1, 2], [3, 4], [5]]
new_list = [x for it in its for x in it]

# с помощью метода extend
new_list = []
for it in its:
    new_list.extend(it)

# для множеств и словарей с помощью метода update
new_set = set()
for it in its:
    new_set.update(it)

new_dict = {}
for d in dicts:
    new_dict.update(d)

# также возможно использовать генераторную функцию (yield)
def new_generator():
  for it in its:
      yield from it

Предложение распространяется также на асинхронные выражения.

В данный момент предложение находится на стадии черновика.

Как создать мультиаккаунт-ферму для любых целей: от TikTok до Amazon

Мультиаккаунтинг — основа множества задач: от продвижения в соцсетях и тестирования антифрод-систем до арбитража трафика, отзывов, заказов и автоматизации серых схем. Эта статья — техническое руководство по созданию собственной мультиаккаунт-фермы.

1. Зачем нужна мультиаккаунт-ферма

Массовое создание и управление аккаунтами востребовано в:

• TikTok / Instagram / YouTube (SMM, продвижение, фарм, масслайкинг)

• Amazon / eBay / Etsy (отзывы, возвраты, seller support)

• Tinder / Badoo / Facebook (фарм профилей, трафик, лидогенерация)

• Финансовые сервисы (регистрация, чекапы, симуляция пользовательской активности)

2. Инфраструктура: из чего состоит ферма

Управляющий скрипт / панель

• Язык: Python + SQLite / Redis

• Задачи: управление профилями, логами, заданиями

Эмуляторы / браузеры

• Android: MEmu, LDPlayer, Anbox (Linux)

• Браузерные: Puppeteer, Playwright, Selenium, антидетект-браузеры (Dolphin{anty}, AdsPower, Incogniton)

Прокси-серверы

• Mobile / Residential — лучшее для trust-оценки

• Автоматическая ротация, логика GEO под задачу

Серверная часть

• VPS / VDS с Linux или Windows

• Docker-контейнеры под каждое окружение

• Балансировка нагрузки

3. Создание аккаунтов: подходы

Ручной полуавтомат (через Android-эмулятор)

• Эмуляция касаний (ADB, Auto.js)

• Работа через антидетект-образы

Полностью автоматический (браузер + API)

• Использование Playwright + обфускация fingerprint

• Капча-решатели: 2Captcha, CapMonster, hCaptcha API

4. Управление и автоматизация

• Отслеживание статуса аккаунта: валидация, блок, SMS

• Система задания задач (task scheduler)

• Импорт/экспорт сессий и cookies

• Telegram-бот для уведомлений

5. Масштабирование

• Запуск десятков сессий в docker-контейнерах

• Использование headless-режима с обходом защиты

• Съём логов и дебаг-интерфейсы

6. Безопасность и устойчивость

• Разделение трафика по подпроектам

• Автоматическое обновление fingerprint’ов

• Логирование и автоотключение забаненных узлов

• Мониторинг прокси и доступов

Пример архитектуры

[ Telegram Bot ] <- уведомления / команды
       |
[ Flask API ] <-> [ SQLite / Redis ]
       |
[ Управляющий скрипт ] -> [ Docker / Android VM ]
                                |
                         [ Браузер / Эмулятор ]
                                |
                            [ Прокси-сервер ]

Огромное спасибо: Поддержка ChatGPT на sqlize.online восстановлена! 🎉

Привет, сообщество!

У меня есть невероятно крутые новости!

Благодаря вашей потрясающей щедрости и пожертвованиям, которые мы получили, мы собрали средства, необходимые для восстановления и продолжения интеграции ChatGPT на нашей платформе! 🥳

Ваша поддержка значит для меня очень много. Она напрямую покрывает расходы на API OpenAI, гарантируя, что такие функции, как генерация запросов на естественном языке и умная помощь по SQL, остаются доступными для всех.

Мы запустили sqlize.online как доступный инструмент для изучения и работы с SQL, и возможности ИИ являются ключевой частью этого проекта. Знание того, что многие из вас ценят этот сервис и помогли поддерживать его работу, по-настоящему мотивирует.

Это доказательство силы сообщества! Спасибо вам за веру в sqlize.online и за помощь в поддержке ресурсов для блага всех энтузиастов и профессионалов SQL.

Мы обязуемся продолжать совершенствовать sqlize.online и расширять ваши возможности в работе с данными.