Какой есть общий недостаток у мобильной, front-end и back-end разработки и иногда распила микросервисов? Дублирование логики. Очень часто я видел статьи или новости, где одна команда мобильных разработчиков ждет другую, чтобы выкатить релиз. И если с мобильными версиями более-менее все понятно и есть решения, то что делать с браузером? Очень часто логику работы приложения нужно поддержать и там.

Что делать, если хочется писать нативный код и при этом не иметь дублей реализации — на этот вопрос я постараюсь ответить подробно в данной статье. В процессе чтения можно будет познакомиться с технологией Kotlin Multiplatform и создать полноценный проект всем известной игры «Крестики-нолики» на трех самых популярных платформах Browser (JS), iOS (Swift) и Android (Java) с общей логикой на Kotlin.

В данной статье приведен скоуп информации о том, что взять за основу, чтобы развернуть свой домашний Linux-сервер и систему визуализации на нем, используя MQTT в качестве транспорта с оконечного оборудования. 

Многие статьи или инструкции, которые есть в интернете, в части работы с Influx и Telegraf – имеют отношения к довольно старым версиям рассматриваемого ПО, в виду чего у меня ушло какое-то время, чтобы со всем разобраться. Хотелось бы оставить небольшое обновление по инструкциям здесь, возможно, они помогут кому-то сэкономить время и нервы, так как информация агрегирована в виде summury моего погружения в реализацию данного решения. 

Кому интересно, welcome :)

Реактивное программирование в Java — полезный инструмент со множеством применений. Его суть в асинхронной обработке поступающих сообщений, и есть несколько вариантов реализации этого механизма.

И Java в целом, и Spring Framework в частности подразумевают несколько аспектов реактивного программирования. Это касается Spring WebFlux в качестве замены Spring MVC. Также можно использовать Project Reactor в Java непосредственно, без Spring Framework. Однако Spring предоставляет средства декларативного определения функции Spring Cloud Function и средства интеграции приложений с использованием внешних очередей в рамках проекта Spring Cloud Stream. В комплексе эти средства позволяют широко использовать реактивное программирование, упрощая создание, размещение, масштабирование и обслуживание приложений.

Помимо создания новых приложений, Spring Cloud Function/Stream позволяют модифицировать и существующие приложения, облегчая жизнь разработчикам в реализации горизонально масштабируемых сервисов.

Статья является кратким обзором компонентов Spring Framework, позволяющих реализовывать программы в терминах функций асинхронной обработки сообщений. И ориентирована на разработчиков, уже знакомых со Spring Framework, но ещё не имеющих опыта построения реактивных приложений с декларативным управлением функциями-компонентами.

Начнем с того, что это статья посягается на святой устой комьюнити Python разработчиков, устой звучит так "синтаксис python - идеален, стандартные библиотеки - идеальны, и полноценны, GIL - это неизбежная жертва для такого прекрасного языка как Python ... может быть в конце столетия люди придумают как его обойти, но, а пока так ?". Приносим глубокие извинения за такую статью, это чисто юмористичная статья, не стоит принимать ей в серьез.

В общем решить эту проблему можно 50 строчками, вот код для импорта модуля из любого места, без плясок с бубнами и `sys.path`

Это промежуточная часть туториала о том, как можно создавать телеграм ботов на базе plagubot фреймворка и tgbotapi библиотеки. Конкретно в данной получасти речь пойдет про достаточно простой (по меркам будущих частей) плагин для регистрации команд на старте и их установке/очистке далее в рантайме

SQL - декларативный язык - то есть вы описываете "что" хотите получить, а СУБД сама решает, "как" именно она будет это делать. Некоторые из них при этом позволяют им "подсказывать", как именно лучше выполнять запрос, но PostgreSQL - нет.

Тем не менее, "синтаксический сахар" некоторых языковых конструкций позволяет не только писать меньше кода (учите матчасть!), но и добиться, что ваша база будет делать часть вычислений "лениво", только при фактической необходимости.

Сегодня словосочетания вроде Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence очень популярны. При этом нередко под ними понимаются довольно разные вещи. Это зачастую смущает и запутывает людей, желающих войти в специальность: трудно разобраться, с чего начать, что действительно нужно, а что необязательно для начала. Не претендуя на общность, расскажем, как это видится на основе десятка лет опыта c решением такого рода задач для крупных клиентов со всего мира (сервис / заказная разработка / аутсорс – подставьте термин по вкусу).

Привет! Меня зовут Дарья, я Flutter-разработчик уровня Junior и это моя первая публикация на Хабре.

Знаете, создавать новый проект всегда приятно — новая кодовая база, отсутствие legacy (пока что), null-safety, свежие версии ваших любимых пакетов и далее, далее, далее.

Однако в начале проекта вы должны принять несколько важных решений: выбрать инструменты и пакеты для приложения, определить решение для управления состоянием, разработать план тестирования. В противном случае проект из красивой кареты превратится в тыкву.

Чтобы такого не произошло, делюсь с вами списком самых важных решений, которые вы должны принять перед началом проекта. Я надеюсь, что это вам поможет, поэтому — приятного чтения!

В Python переменные и структуры данных не содержат объектов. Этот факт часто упускается из виду, и его трудно уяснить.

Вы можете успешно использовать Python годами, не вникая в нижеприведенные концепции, но полученные здесь знания, безусловно, облегчат решение многих из распространенных проблем Python.

RFM — это метод, используемый для анализа потребительской ценности. Он группирует клиентов на основе истории их транзакций:

Recency (Давность) — Как давно клиент совершил покупку?
Frequency (Частота) — Как часто они совершают покупки?
Monetary Value (Денежная ценность) — Сколько они тратят?

Для работы бывает полезно иметь несколько копий одной реальной базы для экспериментов, фикстур или просто тестовых приложений. База растет и время копирования через разворачивание дампа или с помощью шаблона также возрастает до утомительных величин. Для решения этого кейса уже описаны варианты использования файловой системы с поддержкой CoW - Btrfs. В интернете находил  такие инструкции, они сводятся к тому, что делается снепшот всего сервера. И для работы второго "скопированного" нужно перегенерировать pid и сменить порт для предотвращения конфликтов. Этот способ довольно универсальный относительно конфигурации баз на сервере, но кажется имеет ограничение для неопределенного кол-ва параллельных снепшотов серверов.

В этой статье предлагаю свой вариант реализации снепшотов на одном экземпляре сервера postgres и одной базы, на произвольное кол-во копий.

Инструкция linux only, про поддержку CoW файловых систем на Windows не в курсе.

Привет, меня зовут Петр и я работаю в Badoo в команде биллинга. В этой статье я хочу поделиться своим опытом работы над пет-проектом по созданию хранилища фотографий с возможностью поиска дубликатов. Я расскажу, с каким багажом я вошел в этот проект, в чем заключалась задача и как её решал. В конце поделюсь результатами и почему я считаю, что это один из лучших проектов, которым я занимался. 

Однажды мои знакомые попросили сделать им хранилище изображений для их проекта по модерации внешних ресурсов. Условия: срок хранения до трех лет, фотографии при этом присылаются неравномерно, в среднем поток — 150.000 картинок в сутки.

Казалось бы, достаточно банальная задача. Если бы не еще одно условие: хорошо бы сопоставлять фотографии с уже имеющимися: искать дубликаты и помечать их. 

В первую очередь React это JS библиотека, а не полноценный фреймворк, так что для создания полноценного веб приложения тебе нужно знать много дополнительных вещей, чтобы использовать их вместе с React. В этой статье пойдет речь о React концептах, хуках и, конечно 😊 , хороших практиках.

Пингвины для привлечения внимания. Как поднять Apache Superset, подключить к нему локальный Postgres и чтобы потом на вас коллеги не смотрели косо.

Когда вы автоматизируете какую-либо задачу, например, упаковываете свое приложение для Docker, то часто сталкиваетесь с написанием shell-скриптов. У вас может быть bash-скрипт для управления процессом упаковки и другой скрипт в качестве точки входа в контейнер. По мере возрастающей сложности при упаковке меняется и ваш shell-скрипт.

Все работает хорошо.

И вот однажды shell-скрипт совершает что-то совсем неправильное.

Тогда вы осознаете свою ошибку: bash, и вообще shell-скрипты, в основном, по умолчанию не работают. Если с самого начала не проявить особую осторожность, любой shell-скрипт достигнув определенного уровня сложности почти гарантированно будет глючным... а доработка функций корректности будет довольно затруднительна.

Этим вопросом довольно часто задаются те, кто изучают фразовые глаголы в английском как часть разговорной речи на уровне intermediate, upper-intermediate и выше и пытаются употреблять их в своей речи. Причина этого вопроса вполне понятна – понимание и использование фразовых глаголов вызывает сложности: большинство этих глаголов имеют по крайней мере 4 значения, а некоторые и вовсе больше 10, значения частиц часто непонятны, нелогичны и толком доступно не объясняются в учебной литературе, а некоторые глаголы имеют аж две частицы и являются частью фразеологизмов. Гораздо проще найти простую короткую замену длинному фразовому глаголу: например, сказать eliminate ridiculous rules – устранить нелепые правила, вместо do away with ridiculous rules – покончить с нелепыми правилами. И вроде все хорошо, глагол употребили, слушатель выражение понял, кивнул головой и ничего критичного не сказал в ответ.

Однако на самом деле произошло вот что: избежав лишних сложностей, человек показал, что выбранные им слова звучат неестественно, то есть, что он неправильно использовал уровень формальности в разговорной речи, употребив вместо фразового глагола другой глагол, который используется в основном в письменном английском. Около 92% фразовых глаголов используются в устной английской речи и только 8% в академической, вот почему их необходимо использовать в первую очередь в разговоре. Конечно, глаголы без частиц тоже используются в общении, но часто их заменяют на фразовые глаголы по вышеуказанной причине. Проблема в том, что в русском языке формальная речь не так четко выражена и обособлена (хотя это тоже присутствует), как в английском, отсюда письменный язык больше приближен к разговорному.

Peace, Хабр!

Последние дни много разговоров, что криптовалюта — способ: a) сберечь свои рублевые сбережения от обесценивания, b) вывести из под риска национализации валютные сбережения.

И действительно (хорошая новость): на текущий момент ограничений по покупке и хранению криптовалют для резидентов РФ нет. Ну почти нет. По сравнению с фиатными биржами — нет.

Но (плохие новости):

• Американские сенаторы уже обсуждают меры по ограничению использованию криптовалют для обхода санкций со стороны России [1],
• Евросоюз занят тем же самым [2],
• ФБР появилось подразделение по контролю за оборотом криптовалюты ([3], анонс от 17 февраля 2022, хотя межгосударственные финансовые дела вряд ли в их юрисдикции).

Еще хорошая новость (последняя):
Хрустальный шар/магический кристалл Гарри Поттер еще не подвез, поэтому сценарий с обходом санкций через криптовалютные переводы и с противостоянием этому обходу — это потенциальное будущее.

Снова плохая новость (не последняя):
Если Вам кажется, что риски в этом потенциальном будущем для Вас, как для частного инвестора, высокие, то Вам не кажется.

И что с этим делать?
Правильно — разобраться что, где, как (и надо ли) хранить условиях санкций.

Часто пользователи рассказывают о сбое базы данных по вине Out Of Memory Killer. Он завершает процессы PostgreSQL и остается причиной большинства отказов этой БД. Память на хост-компьютере может закончиться по нескольким причинам. Наиболее распространены из них четыре. Во-первых, может быть плохо настроена память на хост-компьютере. Во-вторых, могут быть ограничения глобальной переменной work_mem. Например, если у вас 32Гб RAM и work_mem=1Гб, то больше 32 соединений вы никогда не запустите. Каждое соединение PostgreSQL будет выделять этот размер памяти.

Третьей причиной будет большое количество подключений. Даже неактивное соединение может занимать значительный объем памяти. И наконец, другие программы тоже потребляют ресурсы, потому что для каждой из них этот компьютер является хостом.

Представляем вам перевод статьи от Jobin Augustine, который работает в Percona старшим инженером службы поддержки. Более 20-лет он был консультантом, архитектором, администратором и инструктором по PostgreSQL, Oracle и другим технологиям баз данных. Сегодня поговорим о том, как можно защититься от OOM с помощью HugePages и разберем насколько они важны и почему нужны.