Один из первых практических проектов в курсах по Python-разработке в Практикуме — это классическая «Змейка». Несмотря на одинаковые стартовые условия, все студенты подходят к её решению по-разному. Рассказываем, как написать игру для портфолио уже через месяц обучения, и показываем шесть вариантов — с «отравой», сбрасыванием хвоста, а также барсуками и кошками.

10 лет назад сотни серверов Яндекса работали на Apache Kafka®, но в этом продукте нам нравилось далеко не всё. Наши задачи требовали единой шины для передачи всех видов данных: от биллинговых до журналов приложений. Сегодня объёмы достигли уже десятков тысяч именованных наборов сообщений.

При таком количестве данных в Apache Kafka® становилось сложно управлять правами доступа, организовывать распределённую работу нескольких команд и многое другое. Проблемы роста и отсутствие подходящего решения в открытом доступе привели к тому, что мы разработали своё решение YDB Topics и выложили его в опенсорс в составе платформы данных YDB. В этом посте расскажу о предпосылках создания продукта, нашей архитектуре передачи данных, возникающих задачах и возможностях, которые появились вместе с YDB Topics.

При построении микросервисной архитектуры часто возникает потребность анализировать логи из нескольких источников (баз, сервисов и т. д.). В этой статье я бы хотел поделиться решением к которому в итоге пришел.

Эта статья строится на двух простых идеях:

• Каждое решение при проектировании программного продукта определяет пространство возможных вариантов на более поздних этапах. Это критически важно для понимания того, как и в какой последовательности стоит подходить к принятию проектных решений.

• Модули можно использовать для сохранения неопределённости в ключевых узлах, чтобы оставить больше свободы в дальнейшем.

Всем привет!

Хочу рассказать про опыт применения гексагональной архитектуры в одном из наших микросервисов. С чем столкнулся и какие выводы сделал.

Пролог

- Глянь, статью на Хабр подготовил.
- Эм... а почему заголовок на английском?
- "Предметно-ориентированное проектирование, Гексагональная архитектура портов и адаптеров, Внедрение зависимостей и Пайто..."

С пронзительным хлопком в воздухе материализуется обалдевший Сатана в обличии сине-жёлтого питона.

--

Эта техническая статья о применении практик гексагональной архитектуры и всего остального вышеперечисленного в разработке приложений. На примере рассматривается как элегантно вплести гексагональную архитектуру в устоявшуюся, консервативную и казалось бы совершенно безкомпромиссную структуру веб-приложений на Django

Изучение любого языка - очень долгий процесс, в ходе которого могут возникать ситуации, когда очевидные с виду вещи ведут себя странно. Даже спустя много лет изучения языка не все и не всегда могут с уверенностью сказать “да, я знаю этот на 100%, несите следующий”.

Python - один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, но и он имеет ряд своих нюансов, которые на протяжении многих лет изменялись, оптимизировались и теперь ведут себя немного не так, как это может показаться, глядя на строчки незамысловатого кода.

Ни для кого не секрет, что, используя GitHub Pages, вы можете бесплатно разместить свой статический веб-сайт в сети Интернет. 1 Гбайт доступного пространства, SSL-сертификат, возможность привязать собственный домен — разве не сказка? Но что делать, если вам необходимо, чтобы содержимое вашего статического ресурса периодически обновлялось? Допустим, несколько раз в час.

Пути решения уже существуют, и в этой статье я расскажу об одном из них. Вооружившись GitHub Actions в качестве среды выполнения и отдельной веткой Git-репозитория в качестве хранилища, мы организуем автоматизированный пайплайн получения, обработки и отображения малых неконфиденциальных данных, который будет ежемесячно нам обходиться в целых 0 рублей.

В Python 3.12 появилась поддержка perf profiling. В этой статье увидим, как это помогает сократить время выполнения Python-скрипта с 36 секунд до 0,8. Мы рассмотрим Linux-инструмент perf, графики Flame Graph, посмотрим на  дизассемблированный код и займемся поиском ошибок.

Наступил Апокалипсис.

Нет, не стоит бежать запасаться банками с консервами и крышками отечественной бай-колы! Апокалипсис произошёл только в нашей фантазии и с определённой целью — чтобы проверить, а может ли человек, обладающий только книгами по теме и стандартной библиотекой языка, воссоздать инструмент, который будет служить ему верой и правдой?

Так родился учебный проект SicQL, реляционная СУБД, чей символ — сова — это олицетворение силы знаний и мудрости. Олицетворение тех знаний и той мудрости, которые мы получим, создав с нуля то, чем мы пользуемся каждый день, может, не осознавая всей сложности таких инструментов.

Приглашаю присоединиться к увлекательному путешествию!

Мониторинг сегодня – фактически обязательная «часть программы» для компаний любых размеров. В данной статье мы попробуем разобраться в многообразии программного обеспечения для мониторинга и рассмотрим подробнее одно из популярных решений – систему на основе Prometheus и Grafana

Одна из тысячи похожих историй.

После известных событий компании моего знакомого пришлось оперативно перейти с удобного зарубежного хостинга на площадку попроще. Площадка была настолько проще, что речь уже не шла о штатном мониторинге, логировании или даже привычных группах безопасности для фильтрации трафика. Это был один из тех переездов, которые не успели спланировать. И вот эти самые группы безопасности и подвели. На новом хостинге не было никакого межсетевого экрана на уровне VPS, и Redis оказался доступен для злоумышленников. Они этим естественно воспользовались. Веб-сервис взломали. Сервис был необходим для разработки и поддержки продукта, который через различные сторонние API агрегировал определенную информацию, а затем выдавал её клиентам по запросу. В какой-то момент данных стало много, и было решено с помощью Redis кэшировать часть запросов. Redis стоял на том же сервере, где запускался веб-сервер и никому в голову не приходило как-то особенно заниматься его безопасностью. Но, как водится, порвалось, там, где тонко.

---

Может показаться что, Redis, используемый для хранения кэша и временных ключей, – это не слишком интересная добыча. Но на самом деле, хакеры провернули следующий трюк:

Одним из главных достоинств Python является выразительность кода. Не последнюю роль в этом играет возможность удобной работы с коллекциями и последовательностями различного вида: перебор элементов списка по одному, чтение файла по строкам, обработка всех ключей и значений в словаре. Эти и многие другие подобные задачи в Python помогает решить так называемый протокол итераторов (Iterator protocol). Именно этот протокол обеспечивает работу цикла for, устанавливает по каким объектам можно итерироваться, а по каким нет. Как мы увидим далее, сам язык и стандартная библиотека очень широко используют возможности протокола. В этой статье попробуем отыскать не самые известные, но от этого не менее интересные примеры итераторов и итерируемых объектов, которые предлагает Python.

Созвоны разработчиков 1 на 1 с тимлидом — распространенная практика во многих IT-компаниях. Однако часто они кажутся бессмысленной тратой времени, потому что проходят как-то невнятно и не приводят ни к каким полезным результатам.

Мы поговорили с архитектором процесса разработки программного обеспечения и тимлидом Германом Тебиевым и разобрались, как превратить 1 на 1 в инструмент, полезный и бизнесу, и разработчикам. Статья будет интересна тем, кто организует такие созвоны и хочет сделать их более продуктивными. Но тем, кто просто в них участвует, тоже стоит почитать — можно будет как-то повлиять на их эффективность со своей стороны.

Передаем слово Герману.

Всем привет! Меня зовут Екатерина Срибна, я Full Stack Developer в NIX. В этой статье я решила сравнить популярные инструменты аутентификации и авторизации, которые упростят работу с технологией единого входа — Single Sign On. Собранный мною материал будет полезен для новичков и специалистов с опытом. Статья ориентирована в основном на .NET-разработчиков, но есть здесь инсайты и для работающих с Java и JavaScript.

Прим. перев.: в этой статье инженеры онлайн-сервиса Cloudflare весьма популярно объясняют, что именно (технически) произошло с недоступностью Facebook минувшим вечером (4-го октября 2021), а также затрагивают тему того, как этот сбой повлиял на более глобальные процессы в интернете.

«Разве Facebook может упасть?» — задумались мы на секунду…

Сегодня в 16:51 UTC (в 19:51 MSK — прим. перев.) у нас был открыт внутренний инцидент под названием «Facebook DNS lookup returning SERVFAIL». Мы решили, что это с нашим DNS-ресолвером 1.1.1.1 что-то не так. Однако к моменту размещения соответствующего обновления на публичной статус-странице стало ясно, что здесь что-то серьёзное.

Социальные сети уже разрывались от сообщений о том, что быстро подтвердили и наши инженеры: Facebook и связанные с ним сервисы WhatsApp и Instagram действительно упали. Их DNS-имена больше не ресолвились, а IP-адреса инфраструктуры были недоступны. Выглядело так, как будто кто-то буквально выдернул кабели разом во всех их дата-центрах, отключив от интернета.

Как такое вообще возможно?