Некоторое время назад я начал делать утилиту, которая упростила бы мне жизнь. Она называется gomodifytags. Утилита автоматически заполняет поля структурных тегов (struct tag) с помощью имён полей. Пример:

Эта утилита облегчает управление многочисленными полями структуры. Она умеет добавлять и удалять теги, управлять их опциями (например, omitempty), определять правила трансформации (snake_case, camelCase и пр.) и многое другое. Как эта утилита работает? Какие Go-пакеты она использует? Наверное, у вас есть много вопросов.

В этой очень длинной статье я подробно расскажу о том, как написать и собрать такую утилиту. Здесь вы найдёте много советов и хитростей, а также кода на Go.

Налейте кофе и начинайте читать!

ANTLR — это генератор парсеров, который позволяет создавать парсер по описанию грамматики на одном из основных языков программирования. Он сам написан на java и прекрасно работает с Java.

Пошаговое руководство:

1) Поставить Oracle Java JDK и Intellij Idea, (можно пропустить этот шаг, если они уже поставлены), и запустить Intellij Idea

2) File-Setting-Plugins

Καλημέρα! (Доброе утро!) В этот раз мы приветствуем вас из греческого города Гераклиона.

С самого начала работы над GitLab мы стремимся создать инструмент, позволяющий каждому внести свой вклад. С каждым релизом мы становимся на шаг ближе к этой цели. В GitLab 10.1 появились новые инструменты для совместной работы, повысилась безопасность, улучшился механизм аутентификации, производительность выросла, а интерфейс стал еще удобнее.

Если вы не изучали JavaScript с самого начала, то осваивать его современную версию сложно. Экосистема быстро растёт и меняется, так что трудно разобраться с проблемами, для решения которых придуманы разные инструменты. Я начал программировать в 1998-м, но начал понимать JavaScript только в 2014-м. Помню, как просматривал Browserify и смотрел на его слоган:

Browserify позволяет делать require («модули») в браузере, объединяя все ваши зависимости

Я не понял ни слова из предложения и стал разбираться, как это может помочь мне как разработчику.

Цель статьи — рассказать о контексте, в котором инструменты в JavaScript развивались вплоть до 2017-го. Начнём с самого начала и будем делать сайт, как это делали бы динозавры — безо всяких инструментов, на чистом HTML и JavaScript. Постепенно станем вводить разные инструменты, поочерёдно рассматривая решаемые ими проблемы. Благодаря историческому контексту вы сможете адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту JavaScript и понять его.

В статье решается задача управления описанием сборки для большого количества однотипных приложений. Чтобы в проекте заработал GitLab CI, нужно в репозиторий добавить файл .gitlab-ci.yml. Но что, если в сотне репозиториев это файл с одинаковым содержимым? Даже если разложить его по репозиториям один раз, то как его потом изменять? А что, если одного .gitlab-ci.yml мало для сборки — нужны Dockerfile или Dappfile, разные скрипты и структура YAML-файлов для Helm? Как обновлять их?

С чего начать решение задачи по сборке сотни однотипных приложений? Конечно же, посмотреть, можно ли GitLab CI указать использовать .gitlab-ci.yml из другого репозитория или компоновать .gitlab-ci.yml из файлов в других репозиториях…

В ходе начальной разработки проекта CodeSandbox я всегда игнорировал поддержку npm-зависимостей. Я думал, что невозможно установить в браузер произвольное, случайное количество пакетов, мой мозг просто отказывался об этом думать.

Сегодня поддержка npm — одна из определяющих возможностей CodeSandbox, так что как-то нам удалось это реализовать. Чтобы фича работала при любых сценариях, пришлось сделать немало итераций, много раз переписывая код, и даже сегодня мы всё ещё можем улучшить логику. Я расскажу, с чего у нас начиналась поддержка npm, что имеем сегодня и что можем сделать для её улучшения.

Сравнительно недавно Vue.js обзавёлся полноценной поддержкой серверного рендеринга. В интернете довольно мало информации о том, как его правильно готовить, так что я решил подробно описать процесс создания необходимой среды для разработки приложения с SSR на Vue.js.

Всё, о чём пойдёт речь, реализовано в репозитории на github. Я буду часто ссылаться на его исходники и, собственно, попытаюсь объяснить, что происходит и зачем это нужно :)

В статье будут описаны достаточно общие для SSR подходы (если вам просто нужно что-то готовое для использования, то вы можете посмотреть в сторону Nuxt.js), так что вполне вероятно, что сказанное ниже можно будет частично или полностью применить и к другим фреймворкам/библиотекам типа Angular и React.

Легко жить с maven, когда есть доступ к центральному репозиторию, или у компании есть один корпоративный репозиторий. Все меняется, если работаешь в закрытом контуре, а количество репозиториев ближе к сотне. Под катом история о том, где искать потерявшийся артефакт и как для этого приготовить maven.

TL; DR
В этой статье мы будем разворачивать Docker-приложение, голосовалку на Swarm, Kubernetes и Nomad от Hashicorp. Я надеюсь, вы получите такое же удовольствие от чтения этой статьи, какое я получил, когда экспериментировал со всем этим.

Если вы работаете с технологиями, то быть любознательным необходимо. Это необходимо для того, чтобы постоянно обучаться и быть в курсе того, что происходит в сфере. Уж больно быстро все меняется.

Оркестрация контейнеров – настолько горячая тема для обсуждения, что даже, если у вас и есть любимый инструмент, все равно интересно посмотреть, как работают другие и узнать про них что-нибудь новое.

Вышел GitLab 10.0 с Авто-DevOps, групповыми досками задач, новой навигацией и множеством других фич.

От формулировки идеи — до запуска и мониторинга на производстве. DevOps задаёт культуру и окружение, в которых разработка, тестирование и выпуск ПО происходят быстрее, чаще и надёжнее.

Здравствуйте! Я давно не появлялся здесь в качестве оратора, но в этот раз я решил поделится кое-чем, что сделал сам, а также узнать — нужно это, не нужно, как можно доработать и вообще услышать любые отзывы о моих деяниях.

Мотивация

Проблема сборки и запуска проекта на разных машинах преследовала меня всегда. Для того, чтобы реалистично смоделировать работу разрабатываемого сайта на локальной машине нужно установить Web-сервер, Application-сервер, возможно, к ним присоединится какой-нибудь ещё промежуточный сервер, установить базу данных, настроить базу данных. Для того, чтобы установить тестовый сайт на тестовый сервер, нужно проделать такую же работу. И позже тоже самое с рабочим сервером.

Кажется, что проблема решается легко — напиши все команды в файл и просто запускай его везде. Решение относительно хорошее, но не идеальное, и вот почему. К примеру, на одном из серверов уже установлены нужные пакеты и база данных там готова. Но не до конца, к ней не применены последние миграции. Придётся открывать файл с командами и вытаскивать оттуда нужные, дабы не получить ошибку или чтобы что-то не сломать.

Пару месяцев назад я прикрутил профилирование к нашей билд-системе (форке JamPlus). Оно было реализовано на уже описанном мной ранее Chrome Tracing View, так что добавить его поддержку в Jam было просто. Jam написан на С, так что я просто нашел подходящую библиотеку для профилирования на С (это была minitrace) и буквально несколькими строками обернул интересующие меня места (собственно, сборку).



Здесь нет ничего выдающегося. Однако… как только у вас появляются первые результаты профилирования, они чаще всего заставляют задуматься и начать кое-что замечать.

Так сложилось, что в нашем коллективе добрых, милых и отзывчивых математиков (ДМОиМ) в качестве языка общего назначения используется Ceylon. Будучи отзывчивыми, мы не только используем этот язык, но и участвуем в его развитии, преимущественно багрепортами. С пулреквестами хуже, и первая причина тому: отсутствие в офисе прямого доступа в интернет, только через прокси-сервер. (Нулевая, конечно, нехватка времени.)



Под катом подробности о том, какие именно проблемы возникли при сборке проекта Ceylon из исходного кода и как они были решены. В конце так же несколько слов о её конечной цели.

В GitLab 9.5 мы представляем верификацию коммитов GPG, шаблоны проектов, автоповтор неудавшихся работ CI, навигацию по дифф-файлу мерж реквестов, существенные улучшения производительности и многое другое.

Со временем в софтверной индустрии придумали несколько способов более быстрого и безопасного выпуска качественного кода. Многие основаны на идеях вроде непрерывной интеграции, непрерывной поставки ПО, гибкой методологии разработки, DevOps и разработки через тестирование. Все эти методологии объединяет одно: они позволяют разработчикам быстро выпускать код безопасными, небольшими, последовательными шагами.

Процессы разработки в Facebook органично выросли из этих методологий и включили в себя многие этапы быстрых итераций без жёсткого следования какой-нибудь конкретной из схем. Такой гибкий, прагматичный подход позволил нам успешно выпускать веб- и мобильные продукты по быстрому графику.

В течение многих лет мы обновляли фронтенд Facebook трижды в день, используя простую стратегию веток master и release. Инженеры избирательно выбирали из ветви master изменения в коде, которые прошли ряд автоматизированных тестов, для включения в ветвь release, откуда происходили ежедневные обновления. В целом, таким способом выбиралось от 500 до 700 изменений в день. Раз в неделю мы отрезали новую ветвь release и собирали изменения, которые не отобрались в течение недели.

Возможно, вы знаете, что у браузере Google Chrome есть встроенный профилировщик. Но даже из тех людей, кто его видел, большинство считает, что использовать его можно только для отладки Javascript или отрисовки кадров в браузере. Но на самом деле его весьма просто можно прикрутить в качестве средства визуализации данных профилирования в вашем проекте.

Я не открою здесь каких-то уникальных секретов, например, Colt McAnlis писал о подобном применении профилировщика Chrome в игровых проектах ещё в 2012 году. Всё, написанное там, всё ещё является правдой, а я напишу ещё один материал — просто для лучшего распространения знаний о столь полезном инструменте.

Предыстория

Для некоторой части нашей системы сборки кода мы когда-то написали простенький профилировщик (называется TinyProfiler). Он достаточно тривиален — замеряет время выполнения определенных блоков кода и создаёт набор HTML+SVG файлов, которые визуализируют эти данные в стиле flame-графов:



Это, в принципе, неплохо работало, но полученный HTML был не очень интерактивным. Можно было подвести мышку к определенному блоку и увидеть его название во всплывающей подсказке, но на этом все удобства и заканчивались. Не было ни зума, ни фильтрации, ни скрола, ни поиска — в общем ничего, чего хотелось бы получить от более-менее профессионального инструмента. Всё это можно было, конечно, сесть и написать, но… зачем же это делать, если можно этого не делать? Ведь уже есть кто-то (разработчики Chrome), кто всё это уже сделал.

Эта статья — ознакомительное руководство по сборке Docker-образов приложений с помощью нашей Open Source-утилиты dapp (подробнее о ней читайте в анонсе. На примере двух простых приложений (с одним образом) рассмотрим, как могут быть задействованы некоторые из основных возможностей dapp и какой результат они дают.

Обновлено 13 августа 2019 г.: в настоящее время проект dapp переименован в werf, его код переписан на Go, а документация значительно улучшена.

Update 17.02.2019 — эта статья устарела. Пользоваться ей в 2019 году не стоит.

Зачем нужна автоматическая сборка проекта никому объяснять не надо.
В случае со сборкой проектов под Unity это особенно актуально, так как средненький проект, например, под WebGL собирается на рабочей машине 5-7 минут, полностью её завешивая.

Не так давно вышла версия Unity под Linux, что дало принципиальную возможность настроить автоматическую сборку при помощи Gitlab CI (которая основана на docker образах).

Я хочу поделиться своим опытом такой настройки.

Вышел GitLab 9.4: Связанные задачи и веб-мониторинг приложений

В GitLab 9.4 мы представляем связанные задачи, веб-мониторинг приложений, обновленную навигацию, групповые майлстоуны и многое другое!

Сложно кого-то удивить, когда работаешь открыто. Но такой подход позволяет нам рассказать о причинах наших нововведений, а также объяснить, как они позволят в будущем сделать GitLab еще лучше.

В GitLab 9.4 помимо добавления новой функциональности также закладываются основы многих будущих нововведений. Теперь вы официально можете связывать задачи друг с другом, серьезно расширена функциональность переменных в CI, а система мониторинга без дополнительных настроек анализирует гораздо больше метрик.

Вводная часть (со ссылками на все статьи)

Лет 10-15 назад, когда программы состояли из исходников и небольшого количества двоичных файлов с работой по сборке итоговых программ отлично справлялись всевозможные «?make». Однако сейчас современные программы и подходы к разработке сильно изменились – это:
множество различных файлов (не считаю исходников) – стили, шаблоны, ресурсы, конфигурации, скрипты, бинарные данные и.т.д;

• предпроцессоры;
• системы проверки стиля исходников или всего проекта (lint, checkstyle и т.д.);
• методики разработки, основанные на тестах, с их запуском при сборке;
• различного типа стенды;
• системы развёртывания на базе облачных технологий и т.д. и.т.п.