Всем привет!

Кратко о себе. По образованию я математик, а вот по профессии — программист. В сфере разработки с 2006 года. Хотя, поскольку программирование начали изучать ещё в школе, свои первые программки и игры я начал писать ещё в школе (примерно, с 2003). Так сложилось, что пришлось выучить и поработать на нескольких языках. Если не брать во внимание ВУЗ-овские лекции по С, С++, Бэйсику, Паскалю и Фортрану, то реально я работал с Delphi (более 6 лет), PHP (более 5 лет), Embedded (Atmel + PIC около 2.5 лет) и последним временем Python + чуть-чуть Scala. Конечно же без баз данных тоже никак не обойтись.

Для кого эта статья? Для всех, кто, как и я, хотел (или хочет) найти для себя достойную хорошо оплачиваемую работу с интересным проектом, классным коллективом и всякими плюшками. А также для тех, кто желает поднять свой уровень знаний и мастерства.

Задача

Одна из больших задач приложения для хранения и анализа покупок — поиск одинаковых или очень близких продуктов в базе данных, где собраны разномастные и непонятные наименования продуктов, полученные из чеков. Есть два вида входного запроса:

1. Специфичное название с сокращениями, которое может быть понятно только кассирам местного супермаркета, либо заядлым покупателям.
2. Запрос на естественном языке, введенный пользователем в поисковую строку.

Запросы первого вида, как правило, исходят из продуктов в самом чеке, когда пользователю нужно подыскать продукты подешевле. Наша задача заключается в том, чтобы подобрать максимально похожий аналог товара из чека в других магазинах поблизости. Здесь важно подобрать наиболее соответствующую марку продукта и по возможности объём.

Полгода назад Google представила обновленную версию своего почтового сервиса. Несмотря на то что многие пользователи были недовольны редизайном, в том числе и на Хабре, это теперь основной интерфейс для пользователей.

Среди прочих недостатков, люди жалуются на ухудшение производительности новой версии, особенно на слабых компьютерах. Давайте же посмотрим, почему так происходит и что может быть такого тяжелого в почтовом интерфейсе. В этой статье мы будем пользоваться инструментами разработчика в Google Chrome, так что эта статья будет еще и напоминанием о том, какие возможности там имеются.

Когда-то давно, в студенческие годы, меня укусил питон, правда инкубационный период затянулся и получилось так, что я стал программистом на перле.

Однако в какой-то момент перл исчерпал себя и я решил заняться питоном, сначала просто делал что-то и разбирался с тем, что нужно для данной задачи, а потом понял, что нужны какие-то систематизированные знания и прочитал несколько книг:

• Билл Любанович «Простой Python. Современный стиль программирования»
• Дэн Бейдер «Чистый Python. Тонкости программирования для профи»
• Бретт Слаткин «Секреты Python: 59 рекомендаций по написанию эффективного кода»

Которые мне показались вполне подходящими для понимания основных тонкостей языка, хотя не помню, чтобы в них упоминалось про slots, но и не уверен, что это реально нужная фича — если уже по памяти прижало, то скорее всего одного этого способа будет недостаточно, но конечно это всё зависит от ситуации.

В итоге у меня накопились какие-то заметки об особенностях питона, которые, как мне кажется, могут быть полезны тому кто пожелает мигрировать на него с других языков.

Не так давно на одном из проектов нашей компании было принято решение наконец отказаться от использования Subversion для хранения и версионирования кода в пользу Git.

Основными целями перехода были следующие:

• Повышение прозрачности процесса разработки.
• Внедрение обязательной процедуры код ревью до выноса обновлений на тестовые среды.
• Внедрение непрерывной интеграции для сборки обновлений после код ревью и установки их на тестовые среды.

Эта статья использует устаревший и не самый рациональный подход, на данный момент не могу его рекомендовать к использованию. Рекомендую к прочтению следующую статью.

В данной статье я расскажу о своём опыте "заворачивания" Laravel-приложения в Docker-контейнер да так, что бы и локально с ним могли работать frontend и backend разработчики, и запуск его на production был максимально прост. Так же CI будет автоматически запускать статические анализаторы кода, phpunit-тесты, производить сборку образов.

"А в чём, собственно, сложность?" — можешь сказать ты, и будешь отчасти прав. Дело в том, что этой теме посвящено довольно много обсуждений в русскоязычных и англоязычных комьюнити, и почти все изученные треды я бы условно разделил на следующие категории:

• "Использую докер для локальной разработки. Ставлю laradock и беды не знаю". Круто, но как обстоят дела с автоматизацией и запуском на production?
• "Собираю один контейнер (монолит) на базе fedora:latest (~230 Mb), ставлю в него все сервисы (nginx, бд, кэш, etc), запускаю всё супервизором внутри". Тоже отлично, прост в запуске, но как на счёт идеологии "один контейнер — один процесс"? Как обстоят дела с балансировкой и управлением процессами? Как же размер образа?
• "Вот вам куски конфигов, приправляем выдержками из sh-скриптов, добавим магических env-значений, пользуйтесь". Спасибо, но как же на счёт хотя бы одного живого примера, который я бы мог форкнуть и полноценно поиграться?

Для нетерпеливых — ссылка на репозиторий, склонировав который ты сможешь запустить Laravel-приложение одной командой. Так же не составит труда его запустить на том же rancher, правильно "слинковав" контейнеры, или использовать продуктовый вариант docker-compose.yml как отправную точку.

Доброго времени суток, Хабр!

Еще год назад мой процесс отладки кода в PHP заключался в двух строчках:

var_dump($variable);
die();

Периодически, конечно, приходилось использовать более «сложные» конструкции:

console.log(data);

echo json_encode($variable, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
exit();

Нет, что вы! Я знал — в наше время не подобает культурному программисту заниматься этим


Но, честно говоря, я всегда боялся того, что не понимаю. В том числе и принтеров xDebug, в особенности, как все это дело настроить. В один прекрасный день у меня получилось это сделать на своей машине и в локальном проекте — радости не было предела. Спустя много месяцев я столкнулся с новой проблемой, как заниматься отладкой в PHPstorm через xDebug, если проект собирается удаленно докером через CI.

Если Вы так же, как и я, испытываете трудности с настройкой разных штук, добро пожаловать под кат, я расскажу о своем опыте настройки окружения отладки с такими страшными словами, как Docker, xDebug, CI.

Если вы когда-нибудь работали над большим проектом, в котором, помимо вас, участвуют и многие другие программисты, тогда вы, очевидно, применяли Git в роли системы контроля версий. В ходе использования чего-то, по уровню сложности похожего Git, все совершают ошибки.


Автор материала, перевод которого мы публикуем сегодня, собирается обсудить распространённые ошибки, которые совершают программисты при работе с Git, и поговорить о том, как с этими ошибками бороться.

Прим. перев.: На днях в блоге для инженеров любимого нами проекта GitLab появилась небольшая, но весьма полезная заметка с инструкциями, которые помогают сохранить время и нервы в случае различных проблем, случающихся по мере работы с Git. Вряд ли они будут новы для опытных пользователей, но обязательно найдутся и те, кому они пригодятся. А в конец этого материала мы добавили небольшой бонус от себя. Хорошей всем пятницы!

Все мы делаем ошибки, особенно при работе с такими сложными системами, как Git. Но помните: Git happens!

Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, говорит, что когда она работала в сфере бухучёта, там применялись понятные термины, значения которых легко найти в словаре. А вот занявшись программированием, и, в частности, JavaScript, она начала сталкиваться с такими понятиями, определения которых в словарях уже не найти. Например, это касается ключевого слова this. Она вспоминает то время, когда познакомилась с JS-объектами и функциями-конструкторами, в которых использовалось это ключевое слово, но добраться до его точного смысла оказалось не так уж и просто. Она полагает, что подобные проблемы встают и перед другими новичками, особенно перед теми, кто раньше программированием не занимался. Тем, кто хочет изучить JavaScript, в любом случае придётся разобраться с this. Этот материал направлен на то, чтобы всем желающим в этом помочь.

Beacon API — это основанный на JavaScript интерфейс для:

отправки небольшого количества данных на сервер с браузера, без ожидания ответа. В этой статье, мы рассмотрим в каких случаях будет полезен Beacon API, чем он отличается от использования XMLHTTPRequest (Ajax) для тех же целей и как его использовать.

Для чего нам очередной API?

Beacon API используется для отправки небольших по объему данных на сервер без ожидания ответа. Последняя часть утверждения является наиболее интересной. Beacon API разработан специально для того, что бы можно было отправить данные и забыть о них. Не нужно ожидать ответ, так как его и не будет.

Intro

Не смог придумать подходящее название для поста, поэтому кратко опишу, о чем будет идти речь.

У большинства из нас есть какие-нибудь мелкие личные поделки, которые не выходят за рамки наших домов. Кто-то хостит их на рабочем компьютере, кто-то — на Heroku, кто-то — на VPS, а у кого-то есть домашний сервер. На реддите даже есть сообщество r/homelab, в котором люди обсуждают разные железки и софт для т.н. домашней лаборатории.

Я не настолько увлечен этим вопросом, но у меня дома стоит Intel NUC, который проигрывает музыку с NAS с помощью MPD. Помимо MPD на нем крутятся мои мелкие поделки, которые помогают мне с ним работать: ныне мертвый бот для телеграма, HTTP API на синатре и корявенький фронтенд для него.

В посте я без особых подробностей (многих из которых сам не понимаю) опишу процесс установки DNS-сервера для работы с доменными именами для сервисов, схему одновременной работы нескольких сервисов с помощью Docker и установку Gitlab с CI. Ничего нового вы не узнаете, но вдруг кому-нибудь пригодится этот "гайд". К тому же я бы хотел услышать предложения по поводу того, как можно было бы сделать это проще/элегантнее/правильнее.

Не секрет, что каждый интернет-магазин должен помогать пользователям найти то, что им нужно. Особенно, если товаров у вас много (> 10). На помощь приходит каталогизация товаров, но разбить товары по категориям — полдела. Товары внутри категории нужно уметь фильтровать по их свойствам. Особенно, если товары у вас разношёрстные, например, одежда, электроника, ювелирные изделия и т.д. И тут любой разработчик, пишущий свой e-commerce продукт, сталкивается с неприятными реалиями жизни: у товаров могут быть совершенно разные свойства, у некоторых товаров они могут отсутствовать, некоторые товары по одному свойству могут попадать под разные значения (цвет платья то ли синий, то ли голубой, соответственно, неплохо бы его показать и по синему и по голубому цвету). Проще говоря, у вас EAV. Бывает ещё, что EAV вам диагностирует заказчик ближе к концу разработки, а то и просит добавить фильтр по динамическим свойствам уже после релиза.