Программирование *

С полгода назад я начал чаще использовать для программирования Python. Почему? Конечно, из-за ИИ. Лично для меня очевидно, что сегодня эта сфера связана с очень большими деньгами перспективами во всех направлениях. А какой язык является самым распространённым для ИИ? Да-да, как-раз этот проныра.

Я уже писал на Python, но только небольшие скрипты. К примеру, вот этот скрейпит метаданные всех видео с моего канала на YouTube. Собранные метаданные выводятся в виде файла JSON, который я использую для показа красивой статистики роликов на этой статичной странице. Как можно видеть здесь, этот скромный скрипт через GitHub Actions выполняется в соло-режиме каждый понедельник. Просто реализовать всё это на Python куда проще, чем с помощью того же Batch. И не только из-за более дружественного синтаксиса, но и потому, что его интерпретатор нативно интегрирован во все дистрибутивы Unix. Разве не круто?

Вы знаете из чего и как строятся программы? Странно что ни в одной из статей о программной архитектуре вы не найдете упоминаний о том из чего эти программы строятся.

Я попробую изложить свое понимание, понимание профессионала с более чем 20-ти летним опытом построения, рефакторинга программ. Возможно я в чем-то, а может и совсем, буду не прав и ошибаюсь, но тогда в комментариях, а может и в новых статьях мы увидим откровения знающих профессионалов, которые разобьют в пух и прах мои рассуждения, то есть в любом случае должно быть интересно. Но, мне кажется, кто-то должен рискнуть начать рассуждать на эту тему.

Dependency Injection (DI) один из столпов, на которых держится фреймворк Angular. Каждый разработчик, так или иначе, сталкивается с ним с первого дня: запрашивает сервисы в конструкторе, добавляет providedIn: 'root' и видит, как «магия» работает. Но именно в этом и кроется ловушка.

Для многих DI так и остается на уровне «магии» удобного механизма, который просто работает. Однако поверхностное понимание этого мощнейшего инструмента неизбежно приводит к архитектурным компромиссам: неочевидным утечкам памяти, сложностям в тестировании, созданию неявных связей между компонентами и, в конечном счете, к коду, который трудно поддерживать и масштабировать.

Эта статья не очередной пересказ официальной документации. Это глубокое погружение в архитектуру и философию Dependency Injection в Angular. Наша цель демистифицировать «магию» и превратить ее в предсказуемый, управляемый и мощный инженерный инструмент в вашем арсенале.

Мы пройдем путь от фундаментальных принципов инверсии контроля (IoC) до тонкостей иерархического инжектора. Мы разберем на атомы все стратегии предоставления зависимостей, научимся управлять их жизненным циклом и областью видимости. Мы изучим продвинутые паттерны с использованием InjectionToken и multi-провайдеров и поймем, как современная функция inject() меняет подход к композиции логики.

Всем привет.

Я — разработчица, которая пришла в IT не из классического CS-бэкграунда, а из гуманитарной сферы. Python покорил меня своей читаемостью, и вот уже третий год я работаю в продакшене, где сталкиваюсь с самым сложным противником — багами. Особенно теми, которые я сама случайно создаю.

Сегодня расскажу историю одного бага, который чуть не уложил наш сервис. А потом неожиданно превратился в полезную фичу.

Почему многие разработчики не мыслят словами, а сразу «видят» архитектуру, блок-схемы, паттерны и фрагменты кода? Что особенного в мозге программиста и как он превращает абстрактные задачи в работающие системы? В этой статье я разбираюсь в когнитивной архитектуре программистского мышления: от памяти и нейронных связей до привычки «думать в коде», приводя примеры, личные наблюдения и немного кода на Python, C++ и Haskell.

Сейчас джунам практически невозможно вкатиться в IT — об этом только ленивый не написал. Просто нет стартовых позиций, а на стажировки берут только студентов топовых вузов. Компании хотят «готовых бойцов», желательно с тремя годами опыта.

Это реальная проблема. И, как это обычно бывает, там, где есть боль, быстро появляются те, кто умеет на ней зарабатывать.

Так на рынке появился новый жанр — вкат в IT как услуга. Эти люди называют себя менторами, но по факту они учат не писать код, не работать в команде и даже не решать задачи. Они учат врать уверенно.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим, как заставить PostgreSQL самостоятельно крутить K-Means для сегментации клиентов, не вытаскивая данные наружу. Пройдемся по циклу: нормализуем фичи в materialized view, напишем функцию PL/PythonU, которая дергает scikit-learn, сохраняем cluster_id обратно в таблицу и закрываем гештальт отчётом «доход по кластеру» чистым SQL.

Команда Spring АйО не могла остаться в стороне и не прокомментировать одну из самых обсуждаемых новинок Kotlin, анонсированную на KotlinConf 2025 — Rich Errors.

Это вторая часть материала о финансовом стеке — теперь на уровне hard. В этой статье — не про SUM и диаграммы. Здесь речь пойдёт об ИТ-инструментах, которые помогают финансистам выйти за пределы ручной рутины, автоматизировать ключевые процессы и действительно влиять на бизнес.

Если вы уже уверенно работаете в Excel, пишете SQL-запросы и собираете отчёты — пора двигаться дальше. Power Query, витрины в SQL, архитектура BI, Python, API — всё, что позволит вам:

- ускориться в 3 раза,
- сократить рутину до минимума,
- стать архитектором аналитики, а не просто исполнителем.

Разберём, какие навыки нужны на продвинутом уровне, какие задачи они решают, как учиться эффективно — и как собрать из всего этого живую, работающую систему, встроенную в ваш рабочий процесс.

Сегодня чат‑боты и интеллектуальные ассистенты широко применяются в различных сферах: поддержка клиентов, корпоративные системы, поисковые сервисы и во многих других. Для их разработки часто используют архитектуру Retrieval‑Augmented Generation (RAG), которая объединяет генерацию ответа с поиском данных во внешних источниках. Такой подход помогает ботам и ассистентам давать более точные и актуальные ответы. Но на практике оказывается, что RAG сталкивается с проблемой повторяющихся запросов, из‑за которой система многократно выполняет одни и те же вычисления, повышая нагрузку и время отклика.

Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании Raft, и в этой статье мы разберемся, что такое векторный кэш и как его использовать. Давайте начнем!

Привет! На связи разработчик Максим и инженер по качеству Евгения из Т-Банка. Как-то мы задумались о переходе на TBD, чтобы избежать develop-ветки со всеми вытекающими. 

Внедрение TBD оказалось более сложным процессом, чем мы думали сначала. Углубившись в тему, осознали, насколько важно учесть множество деталей, которые нужны для успешного перехода: в каких процессах необходимо настроить автоматизацию, доработать тесты, обновить документацию и сделать многое другое.

В этой статье мы поделимся опытом перехода на TBD: планом внедрения и вопросами, с которыми мы столкнулись.

Cтатья пригодится инженерам уровня middle и ниже и тимлидам. Для senior-инженеров статья не будет откровением, но надеемся, что станет местом для обсуждения нюансов внедрения или возможностью посмотреть на процесс с точки зрения QA. 

Погнали!

В мире, где ваша деловая переписка зависит от чужих алгоритмов и сомнительной репутации общих IP-адресов, полный контроль — это не прихоть, а фундамент цифровой независимости. Нас годами убеждали, что управлять своей почтой — удел корпораций. Но это не так. Имея надежную платформу и правильные инструменты, вы можете стать хозяином своей коммуникации.

В этом руководстве мы пройдем весь путь: от развертывания сервера до отправки первого письма с настроенной и автономной почтовой системы. Никаких «черных ящиков» и компромиссов. Только вы, надежное «железо» и стопроцентный контроль.

Как Java поддерживает динамические вызовы? От медленной рефлексии до оптимизированных MethodHandle и invokedynamic — изучаем эволюцию динамизма в JVM. Разбираем внутреннее устройство MethodHandle и какие роли играют CallSite и invokedynamic.

Из всего айти отдела вайбовал один лишь я.
У меня Курсор с подпиской, я довольный как свинья.
Мой папанька инженером отбатрачил тридцать лет,
А сейчас в анкетах пишет что детей у него нет

Я теперь на таски скор — у меня же есть Курсор.
Я на ём вайб код лабаю всем олдам наперекор.
Любой челендж для меня нынче полная фигня.
А-а-а!!! Вайбовый кодер я!

API structured concurrency в Java наконец-то обрёл устойчивость. В новом переводе от команды Spring АйО подробно рассматриваются последние изменения, появившиеся с выходом JEP 505: фабричный метод open(), политики Joiner'ов, улучшенная отмена задач, дедлайны, передача контекста через ScopedValues и строгая защита от ошибок использования. Всё это делает параллельное программирование в Java более безопасным, читаемым и управляемым.

Будущее разработки ПО, возможно, станет похожим на джаз. Каждый импровизирует, никто не смотрит на ноты.

На прошлой неделе я выпустил Protocollie. Сделал его за 4 дня, используя языки, которых не знаю, и даже не касаясь кода напрямую. Люди без конца спрашивают: «Как это удалось?» Но я даже не уверен, что получится повторить то же самое второй раз.

Мы все придумываем этот процесс на ходу.

Как попытки быть ближе к пользователю иногда отдаляют от цели

В одномстартапе мы решили сделать по уму — активно собирать и учитывать обратную связь.
Видим комментарий: «Сделайте поиск попроще» — переделываем.
Пишут: «Темная тема нужна обязательно!» — добавл яем.
...

Изначально DevOps — специалист на стыке двух миров: разработки (DEVelopment) и эксплуатации (OPerations). Его задача — развертывать приложения и обеспечивать их бесперебойную работу, что включает в себя также заботу об инфраструктуре.

Я наблюдаю за развитием DevOps уже 13 лет. IT активно растет, девопсов требуется все больше. Так что сюда потянулись коллеги из смежных областей. Но в чистом виде ни одна из других специальностей не содержит полный набор требуемых навыков.

Сегодня размышляю, что так и что не так с разработчиками и сисадминами, которые устремились в DevOps (ну помимо идеи, что каждый должен заниматься своим делом).

git commit -m "WIP" — три слова, после которых начинается настоящий ад.

Доброго времени суток. Такая технология как Git в представлении не нуждается. Все знают add, commit, push — это как азбука. Но что делать, когда что‑то пошло не так? Ошибочный коммит прокатился по ветке? Надо срочно переключиться, но незавершенные правки мешают? Нужно перенести только одно исправление из другой ветки?

Знакомая ситауция? Тогда давайте разберем 5 команд, которые выходят за рамки базового workflow и реально спасают репутацию (и ваши нервные клетки).

Если вы держите свои продакшн-инстансы на Axiom JDK и Libercat, ловите апдейт: вышли свежие релизы безопасности Java-стека. Делимся, что внутри и почему это важно.