Когда проект разрастается до десятков экранов, а папка helpers начинает весить больше, чем хотелось бы, приходит время пересмотреть подход к архитектуре. В этой статье — как я пришёл к принятию Feature-Sliced Design на React. Только личный опыт, ошибки и выводы.

В 2025 году Apple окончательно прикрыла лавочку Apple Developer Enterprise Program (ADEP) для российских компаний. Этот канал долгое время использовался бизнесом, чтобы расшаривать iOS-приложения внутри компании — без выкладки в App Store. Теперь привычный способ доставки корпоративного ПО умер. Ищем альтернативы.

Как не утонуть в параллельных вызовах и держать время под контролем? В статье разберём throttle и backpressure, научимся использовать таймеры, тикеры и таймауты без лишних задержек и зависаний — всё на простых примерах.

WaitGroup — это, по сути, способ дождаться, пока несколько горутин закончат свою работу. Мы начнем с основ, а затем разберемся, как это устроено под капотом.

Пока пассажиры в самолёте отдыхают, делают выбор между курицей и рыбой и наблюдают за красотой мира из иллюминатора, бортпроводники напряжённо работают, обслуживая весь рейс от взлёта до посадки. Надо уделить внимание каждому пассажиру, а к этому ещё добавляется много административной работы с документами и отчётами. За разработкой приложения-помощника к нам обратилась авиакомпания S7 Airlines, а мы создали уникальный продукт почти с 20 интеграциями и возможностью работы без интернета. В этой статье рассказываем, как нам это удалось и какие технологии использовали.

Привет, на связи KOTELOV! Мы перевели эту статью, чтобы понять, как эффективно преобразовывать данные при работе с REST API и библиотекой react-query.

Давайте посмотрим правде в глаза: большинство из нас не используют GraphQL. А если кто-то использует, то ему крупно повезло, потому что получает уникальную возможность запрашивать данные в том формате, в котором ему хочется. 

Но если вы работаете с REST, вы довольствуетесь тем, что возвращает бэкэнд. Так где лучше всего преобразовывать данные при работе с react-query? Универсальный ответ в разработке ПО применим и здесь: «Это зависит от обстоятельств». 

Разберем три подхода к преобразованию данных, их плюсы и минусы.

Монолиты и микросервисы позволяют не только построить эффективную систему, которая долго просуществует без серьезных изменений, но и создать удобную кодовую базу, а это уменьшает затраты компании на разработку.

Для чистого, тестируемого и масштабируемого кода в фреймворке Laravel стоит применять необходимые практики. Особенно это важно с учетом гибкости PHP, ведь любые отклонения могут привести к усложненному коду, а скорость обнаружения ошибок гораздо снизится. 

Разбираемся, как помогает Laravel, и называем нужные практики для создания приложений.

Привет! Это KOTELOV! В этой статье написали главное про тренды в ИБ из выпуска подкаста с Алексеем Лукацким. Он настоящий пионер в мире информационной безопасности (ИБ). Его авторству принадлежат более 600 печатных работ, 5 книг и блог на площадке Security Lab. А еще Алексей бизнес-консультант в Positive Technologies.

Есть ли жизнь после Windows? На что способен ChatGPT в руках хакеров? И почему рядовой сотрудник — «слабое звено» в кибербезопасности компании?

Статья будет интересна тем, кто только хочет разобраться в ИБ, а также руководителям и сотрудникам корпораций, которые могут стать жертвами кибератак или фишинга.

За последние 6 лет только через выявленные криптовалютные адреса, связанных с незаконной деятельностью (доходы от дакрнет площадок, программ-вымогателей, мошенничества, терроризма …) прошло около 60 млрд долларов. Некоторые из этих средств проходили процесс "отмывания" через биржи, миксеры, а также счета рядовых пользователей.

Понимание имеющихся рисков, важность AML-проверок транзакций и критпо-кошельков, соблюдение рекомендаций по безопасности поможет вам защитить собственные активы.  

Привет, меня зовут Артем Рыбин, и я team lead backend developer в KOTELOV. Сегодня я покажу, как решить практическую задачку с помощью нейросети и сэкономить больше часа. Будем покрывать unit тестами DTO класс в приложении на Laravel.

Можно ли обмануть распознавание лиц? Сколько стоит технология и ее эксплуатация? Как защитить свои персональные данные? Готовы ли банки к атакам дипфейками?

Какие особенности использования API в современной биржевой торговле? С какими трудностями в разработке сталкивается крупный брокер? Александр Волков, который возглавляет направление API ответил на все эти вопросы в подкасте Kotelov digital finance.

Привет, это KOTELOV. Сегодня хотим рассказать, что делать, если столкнулся с задачей, которая вызывает муку и мысли о том, чтобы бросить айти и пойти печь булочки в ближайшую пекарню.

Как мы переводили работу бортпроводников из бумаги в приложение и внедряли фишечки для пассажиров.

Войны велись за автономию. Свобода делать что-то по-своему считается одной из трех фундаментальных потребностей человека. Ирония заключается в том, что слишком часто пользователи вынуждены выполнять задачи узко определенными способами, которые не отражают их приоритеты или предпочтения. Это отсутствие свободы может заставить пользователей чувствовать себя немного как крупный рогатый скот, которого загоняют в лотки для скота, которые используются для осмотра животных или загрузки их на грузовики.

Прогнозирование атмосферного CO2 с помощью Python. Как создавать модели прогнозирования временных рядов с помощью Darts.

Тинькофф представил новое opensource-решение  для построения SSR приложений на React. На KOTELOV podcast поговорили с Tech-Lead Core команды tinkoff.ru Андреем Марченко о том, зачем был необходим свой фреймворк,  что планируется добавить в него в ближайшее время и почему opensource – хороший способ рекламы компании.

Независимо от того, какой вы разработчик, время от времени мы сталкиваемся с API, который возвращает данные таким образом, что нам не нужно тратить много времени на их понимание. Но получение такого чистого и последовательного результата требует времени, усилий и опыта. Мы будем говорить коротко и по существу.

GIL расшифровывается как Global Interpreter Lock (Глобальная блокировка интерпретатора), и его задача состоит в том, чтобы сделать интерпретатор CPython потокобезопасным.

GIL позволяет только одному потоку ОС выполнять байт-код Python в любой момент времени. Следствием этого является невозможность ускорить выполнение кода Python с интенсивным использованием процессора путем распределения работы между несколькими потоками. 

Это, однако, не единственный негативный эффект. GIL вводит накладные расходы, которые замедляют работу многопоточных программ, и это может повлиять даже на потоки, связанные с вводом-выводом.

В этом посте я хотел бы рассказать вам больше о неочевидных эффектах GIL. По пути мы обсудим, что такое GIL на самом деле, почему он существует, как он работает и как он повлияет на параллелизм в будущих реализациях Python.

Примечание: В этом посте рассматривается CPython версии 3.9.