Как архитектор-консультант в Red Hat, я имел возможность поработать над множеством проектов для наших клиентов. У каждого из них есть свои особенности, которые, однако, имеют некоторые общие черты. Большинство клиентов хотят знать, как скоординировать запись в несколько систем одновременно. Ответ на этот вопрос обычно включает подробное объяснение двойной записи, распределенных транзакций, современных альтернатив, а также возможных сценариев сбоев и недостатков каждого подхода. Как правило, именно в этот момент заказчик понимает, что разделение монолитного приложения на микросервисы - долгий и сложный путь, обычно требующий компромиссов.

Привет!

В прошлой статье мы познакомились с aiohttp и написали на нем свое первое веб-приложение: стену с отзывами.

В этой статье мы продолжим изучение и подключим к нашему приложению базу данных PostgreSQL, используя для этого Gino, SQLAlchemy и Aiopg, а также автоматически сгенерируем и применим миграции с помощью Alembic.

Если вам интересно асинхронное программирование, приходите к нам на курс в KTS, где мы гораздо подробнее разберем эту тему.

Первая часть в серии статей про СУБД, в которых будут представлены простые и понятные критерии, на основе которых можно будет получить подсказку, какую СУБД выбрать для своего проекта.

В данной статье разберем типы СУБД, какие наиболее популярны, в чем их предназначение и уникальность. Подскажу при каких условиях нужно выбирать ту или иную СУБД, а когда не нужно.

Для новичка, который осваивает Django, представления на основе классов больше похожи на магию чёрного ящика, по крайней мере, у меня при первом знакомстве сложилось именно такое впечатление. Обильные руководства зачастую показывают, какие атрибуты и методы следует определить в вашем классе, чтобы этот ящик работал на вас, но не дают понимания принципа работы.

Я хочу залезть под капот фреймворка и строчка за строчкой разобрать, как же работают представления на основе классов. Надеюсь, что по прочтении, Class-based views уже не будут казаться такими пугающими и я подстегну вас к дальнейшему самостоятельному изучению исходников. Возможно, вы думали о фреймворке как о некой магии, которую невозможно понять, но на самом деле это обычный код, написанный опытными разработчиками.

С мая 2021 года Cloud4Y предлагает обновлённый White Paper «О защите персональных данных» — документ, содержащий информацию обо всех аспекта работы с персональными данными, включая законодательную базу, принцип построений системы защиты ПДн, и пр. В документе учтены изменения, принятые в 2021 году, что позволяет использовать его как руководство для организации систем защиты ПДн.

Как и CSS Grid, Flex Box довольно сложен, потому что состоит из двух составляющих: контейнера и элементов внутри него.

Когда я начал изучать Flex, я хотел увидеть все, на что он способен. Но мне не удалось найти подробное руководство с примерами всех возможностей. Поэтому я решил самостоятельно создать диаграммы свойств Flex с «высоты птичьего полета».

В этой статье я опишу один из подходов для создания json api сервиса с валидацией данных.

Сервис будет реализован на aiohttp. Это современный, постоянно развивающийся фреймворк на языке python, использующий asyncio.

Об аннотациях:

Появление аннотаций в python позволило сделать код более понятным. Так же, аннотации открывают некоторые дополнительные возможности. Именно аннотации играют ключевую роль при валидации данных у обработчиков api-методов в этой статье.

Метаклассы – это такие классы, экземпляры которых сами являются классами. Подобно тому, как «обычный» класс определяет поведение экземпляров класса, метакласс определяет и поведение классов, и поведение их экземпляров.

Метаклассы поддерживаются не всеми объектно-ориентированными языками программирования. Те языки программирования, которые их поддерживают, значительно отличаются по способу их реализации. Но в Python метаклассы есть.

Некоторые программисты рассматривают метаклассы в Python как «решения, которые ждут или ищут задачу».

У метаклассов множество применений. Выделим несколько из них:

Введение

• Information Expert
• Creator
• Controller
• Low Coupling
• High Cohesion
• Polymorphism

11 советов для тех, кто использует Chrome в качестве среды разработки.

• Общее введение
• ФП
  
  • Введение в ФП
  • Основные принципы ФП
  • Основные термины
  • Встроенное ФП поведение в Python
  • Библиотека Xoltar Toolkit
  • Библиотека returns
  • Литература
• Генераторы
  
  • Введение в итераторы
  • Введение в генераторы
  • Генераторы vs итераторы
  • Генераторы как пайплайн
  • Концепт yield from
  • Маршрутизация данных на генераторах (мультиплексирование, броадкастинг)
  • Пример трейсинга генератора
  • Стандартные инструменты генераторы
  • Выводы
    
    • Плюсы
    • Минусы
  • Литература
• Итоги

Общее введение

Прежде чем фича попадет на прод, в наше время сложных оркестраторов и CI/CD предстоит пройти долгий путь от коммита до тестов и доставки. Раньше можно было кинуть новые файлы по FTP (так больше никто не делает, верно?), и процесс «деплоя» занимал секунды. Теперь же надо создать merge request и ждать немалое время, пока фича доберётся до пользователей.

Часть этого пути — сборка Docker-образа. Иногда сборка длится минуты, иногда — десятки минут, что сложно назвать нормальным. В данной статье возьмём простое приложение, которое упакуем в образ, применим несколько методов для ускорения сборки и рассмотрим нюансы работы этих методов.