Как стать автором
Обновить
0
0

Пользователь

Отправить сообщение

Применение чистой архитектуры в Go

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение13 мин
Количество просмотров7.8K


Одна из проблем, с которыми мне часто доводится сталкиваться в различных софтверных проектов — это сильная связанность кода, при которой в него так сложно вносить даже простые изменения, не провоцируя нежелательных побочных эффектов. Дело в том, что программисты склонны сосредотачиваться на разработке конкретных фич, не задумываясь о том, как база кода станет развиваться в будущем. Также не все учитывают, что применяемые сегодня библиотеки и фреймворки могут постепенно сойти со сцены спустя несколько месяцев или лет.

На старте проекта приходится принимать множество решений. Большинство инженеров при этом рассматривают область применения проекта и решают, при помощи каких инструментов он будет реализовываться. Речь, в частности, о языках программирования, фреймворках, базах данных, внешних API, вариантах развёртывания. Принимая такие решения на самых ранних этапах, они замыкаются на этих инструментах, пронизывают ими всю базу кода, в результате чего её становится сложно менять и поддерживать.

Большинство этих инструментов – это частности, и выбор большинства из них (кроме языка программирования) можно на некоторое время отложить, пока проект не окрепнет. Поэтому на ранних этапах разработки проекта стоит уделить внимание не тому, при помощи каких инструментов пойдёт реализация. Лучше смоделировать предметную область проекта, а к вышеупомянутым инструментам подходить так, как следует — то есть, как к частностям. Разумеется, чтобы проект был реализован, с такими деталями тоже нужно определиться, но они могут оставаться в некоторой отдельной части кода, не относящейся к предметной области — там, где их будет легко менять, удалять или заменять по нашему усмотрению.

Для решения именно таких проблем с сильной связностью кода многоопытные инженеры создали ряд архитектурных паттернов. Таковы, в частности, чистая архитектура Роберта Мартина («дядюшки Боба»), гексагональная архитектура Алистера Кокбёрна и явная архитектура Герберто Грацы.
Читать дальше →
Всего голосов 20: ↑23.5 и ↓-3.5+27
Комментарии2

Как решить типичные проблемы Django нестандартным подходом: Fake Injection

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение18 мин
Количество просмотров3.6K

Давайте признаем, что развитие проектов в мире Django не всегда проходит гладко. Мы часто сталкиваемся с толстыми моделями и сериалайзерами, размытой бизнес-логикой и тестированием, которое больше напоминает головную боль, чем удовольствие. Меня зовут Павел Губарев, я backend-разработчик продукта 10D в компании Самолет. Последние пять лет я занимаюсь backend-ом и большую часть времени я использую именно Django. С ростом проекта увеличивается и его сложность, в случае с Django есть набор часто встречающихся проблем. В этой статье я расскажу о методах нашей команды, которые помогли нам справиться с этими проблемами и привести код к новому уровню надежности и эффективности.
Читать дальше →
Всего голосов 15: ↑20 и ↓-5+25
Комментарии8

Пишем поиск семантически похожих текстов (или товаров) за полчаса на Go и Postgres (pgVector)

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров6K


Казалось бы, в посгресе и так есть неплохой полнотекстовый поиск (tsvector/tsquery), и вы из коробки можете проиндексировать ваши тексты, а потом поискать по ним. Но на самом деле это не совсем то, что нужно — такой поиск работает лишь по чётким совпадениям слов. Т.е. postgres не догадается, что "кошка гонится за мышью" — это довольно близко к "котёнок охотится на грызуна". Как же победить такую проблему?


TLDR:


  1. Преобразовываем наши тексты в наборы чисел (векторы) при помощи API openAI.
  2. Сохраняем векторы в базе с помощью pgvector.
  3. Легко ищем близкие друг к другу векторы или ищем их по вектору-запросу.
  4. Ускоряем индексами.
Читать дальше →
Всего голосов 18: ↑21 и ↓-3+24
Комментарии8

Использование Markdown в Django

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров2.4K

Привет, Habr!

В этой статье мы научимся использовать Markdown вместе с Django на примере блога. Она написана для новичков, для базового ознакомления. Её в формате .md можно скачать в моём развивающемся Telegram канале.

Markdown — это простой язык разметки, используемый для создания форматированного текста (например, HTML) с помощью текстового редактора. Кстати, эту статью я писал, использую синтаксис Markdown)

Продолжить чтение...
Всего голосов 4: ↑5.5 и ↓-1.5+7
Комментарии9

Как подойти к внедрению DWH, чтобы не было «больно»? Какие методологии использовать и какой стек выбрать?

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров4.3K

В статье рассказываем о том, кому стоит задуматься о внедрении DWH, как сократить вероятность ошибок на этапе разработки проекта, выбрать стек, методологию и сэкономить ИТ-бюджеты. 

Читать далее
Всего голосов 10: ↑9 и ↓1+8
Комментарии0

Один репозиторий, чтобы править всеми

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров9.3K

Собираем кроссплатформенное (server-client, static-client, gh-pages, Android, iOS, macOS, Linux, Windows, Chrome extension, Docker, Kubernetes, ...) React приложение. В этой статье я почти не затрону Deep backend, только чуть-чуть в конце. Но рассмотрю Open Source шаблон/заготовку для сборки кроссплатформенных React приложений который мы используем в Deep.Foundation.

Надеть еще одно кольцо всевластия
Всего голосов 13: ↑13.5 и ↓-0.5+14
Комментарии5

SPARK для «малышей»

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение14 мин
Количество просмотров4.6K

Примеры кода на Python для работы с Apache Spark для «самых маленьких» (и немного «картинок»).

Данная статья представляет собой обзор основных функций Apache Spark и рассматривает способы их применения в реальных задачах обработки данных. Apache Spark — это мощная и гибкая система для обработки больших объёмов данных, предлагающая широкий спектр возможностей для аналитики и машинного обучения. В нашем обзоре мы сфокусируемся на ключевых функциях чтения, обработки и сохранения данных, демонстрируя примеры кода, которые помогут новичкам быстро включиться в работу и начать использовать эти возможности в своих проектах.

Читать далее
Всего голосов 21: ↑21.5 и ↓-0.5+22
Комментарии0

Старт разработки с применением GraphQL / DGS Framework

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров1.5K

Привет! Мы – Екатерина и Виктория, middle-разработчик и старший разработчик в БФТ-Холдинге. В статье кратко расскажем об основах DGS фреймворка, его преимуществах, проблемах, с которыми мы столкнулись при работе с ним, а также покажем создание простого сервиса с поддержкой WebFlux.

Читать далее
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии1

Использовать LLM в оффлайне — LocalAI, Ollama, Flowise

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров4.5K

Привет, Хабр.

В этой статье о том, как без написания кода поставить себе локально и использовать LLM без подключения к сети. Для меня это удобный способ использования в самолёте или in the middle of nowhere. Заранее выгрузив себе нужные файлы, можно делать анализ бесед саппорта с клиентами, или получить саммарайз отзывов из стора на приложение, или оценить резюме/тестовое задание кандидата...

Читать далее
Всего голосов 8: ↑7 и ↓1+6
Комментарии5

Выжимаем максимум из PostgreSQL

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Количество просмотров15K

Привет, Хабр! Меня зовут Максим, я работаю тестировщиком оборудования в Selectel Lab. В лаборатории мы занимаемся тестированием нового оборудования для дата-центров. О том, как мы измеряли производительность PostgreSQL на разных конфигурациях — под катом!
Читать дальше →
Всего голосов 48: ↑55.5 и ↓-7.5+63
Комментарии22

Мега-Учебник Flask Глава 4: База данных (издание 2024)

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение23 мин
Количество просмотров2.7K

Это четвертая часть серии мега-учебника по Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как работать с базами данных. Тема этой главы чрезвычайно важна. Для большинства приложений потребуется поддерживать постоянные данные, которые можно эффективно извлекать, и это именно то, для чего созданы базы данных.

Начать изучение
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0+6
Комментарии0

Понимаем полностью useMemo и useCallback

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение15 мин
Количество просмотров9.7K

Понимаем полностью useMemo и useCallback

Экскурсия по двум самым известным хукам в React

Если вы изо всех сил пытались разобраться в useMemo и useCallback, вы не одиноки! Я разговаривал со многими разработчиками React, которые cломали голову над этими двумя хуками.

Моя цель в этом здесь — прояснить всю эту путаницу. Мы узнаем, что они делают, почему они полезны и как получить от них максимальную пользу.

Погнали!

Читать далее >
Всего голосов 12: ↑12 и ↓0+12
Комментарии3

Основы работы с хранилищами в Kubernetes

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров5.3K

Привет, Хабр!

В Kubernetes принято разделение хранилищ на два основных типа: постоянные и временные.

Постоянные хранилища (PV) представляют собой сегменты дискового пространства, которые могут быть подключены к подам и сохранять данные даже после перезапуска или удаления контейнеров. Эти объемы предоставляются через механизм Persistent Volume Claims, который позволяет юзерам и приложениям запрашивать хранилище определенного размера и класса, абстрагируясь от физической реализации хранилища.

А вот временные хранилища связаны с жизненным циклом контейнера и используются для хранения данных, актуальных только во время работы контейнера.

Классификация хранилищ в Kubernetes не ограничивается только этим разделением. Существуют различные StorageClasses, которые позволяют определять классы хранилищ с разными характеристиками.

Также в Kubernetes реализован контейнерный интерфейс хранения.

Основы всего из этого рассмотрим в этой статье.

Читать далее
Всего голосов 11: ↑9 и ↓2+7
Комментарии3

Основные настройки для управления ресурсами в PostgreSQL: настройка памяти, CPU и I/O

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров7.4K

Привет, Хабр!

При работе с PostgreSQL (да и в целом с любой БД) важно правильно настраивать и управлять ресурсами, такими как память, процессорное время и дисковые операции, и так далее для обеспечения лучшей производительности и стабильности работы БД.

В этой статье мы как раз и рассмотрим кратко о том, как управлять ресурсами в PostgreSQL.

Читать далее
Всего голосов 13: ↑13.5 и ↓-0.5+14
Комментарии17

Почему вам необходим React Query

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров7.5K

Не секрет, что я ❤️ React Query за то, как он упрощает взаимодействие с асинхронным состоянием в приложениях React. И я знаю, что многие коллеги-разработчики согласятся с этим.

Однако иногда я встречаю сообщения, в которых утверждается, что он вам не нужен для чего-то столь «простого», как получение данных с сервера.

Читать далее
Всего голосов 8: ↑8.5 и ↓-0.5+9
Комментарии21

Руководство по интеграции Flowable с Spring Boot

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров1.2K

BPMN — это язык визуального моделирования бизнес-процессов, использующий графические блок-схемы. Это открытый стандарт, созданный консорциумом Object Management Group (OMG).

Процессный движок Flowable позволяет разворачивать процессы в соответствии с международным отраслевым стандартом BPMN 2.0. Каждый процесс BPM представляет собой последовательность объектов, связанных с действиями и имеющих стартовое и конечное события.

BPMN используется для автоматизации бизнеса — например, в управлении пользовательским/клиентским опытом или управлении мероприятиями. Он упрощает и ускоряет разработку, уменьшая количество ошибок.

Читать далее
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0+9
Комментарии0

Ликбез по методологиям проектирования хранилищ данных

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение2 мин
Количество просмотров8.9K

Хранилище данных — это информационная система, в которой хранятся исторические и коммутативные данные из одного или нескольких источников. Он предназначен для анализа, составления отчетов и интеграции данных транзакций из разных источников.

Рассмотрим сильные и слабые стороны самых популярных методологий.

Читать далее
Всего голосов 8: ↑5 и ↓3+2
Комментарии8

Как создать свой Spring Boot 3 — стартер?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров6K

Допустим, Вы разрабатываете несколько приложений или микросервисов на Java. Каждое из них уникальное, и содержит свою собственную бизнес логику. Однако, в каждом из них может быть необходимость использовать общую логику. Например, логику аутентификации, как это часто бывает в мире микросервисов.

Spring Boot starter'ы - отличный способ управлять созданием, развитием и поставкой общей кодовой базы. О том как создать свой Spring Boot 3 стартер и поговорим в этой статье.

Читать далее
Всего голосов 13: ↑12.5 и ↓0.5+12
Комментарии7

Микросервис на Python+ FastAPI

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение19 мин
Количество просмотров12K

Микросервис — это подход к разбиению большого монолитного приложения на отдельные приложения, специализирующиеся на конкретной услуге/функции. Этот подход часто называют сервис-ориентированной архитектурой или SOA.

В монолитной архитектуре каждая бизнес-логика находится в одном приложении. Службы приложений, такие как управление пользователями, аутентификация и другие функции, используют одну и ту же базу данных.

В микросервисной архитектуре приложение разбивается на несколько отдельных служб, которые выполняются в отдельных процессах. Существует другая база данных для разных функций приложения, и службы взаимодействуют друг с другом с использованием HTTP, AMQP или двоичного протокола, такого как TCP, в зависимости от характера каждой службы. Межсервисное взаимодействие также может осуществляться с использованием очередей сообщений, таких как RabbitMQ , Kafka или Redis .

Читать далее
Всего голосов 16: ↑15 и ↓1+14
Комментарии7

Как мы переехали с Oracle на PostgreSQL в нагруженном сервисе без даунтайма

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение30 мин
Количество просмотров23K

Всем привет! Я Сергей, работаю в B2B-команде Яндекс Маркета последние 3,5 года. Как уже понятно из заголовка, сейчас я вам расскажу про yet-another-миграцию с базы на базу, которая началась в середине 2021 года и заняла почти год. Получается, мемуары.

Вас ждёт рассказ о том, как мы:

- несколько месяцев чинили тесты и делали трансформер;

- десятки раз переливали данные;

- чинили баги незаметно для пользователей;

- заставили сервис работать на PostgreSQL быстрее, чем он работал на Oracle.

Читать далее
Всего голосов 89: ↑90.5 и ↓-1.5+92
Комментарии15
1
23 ...

Информация

В рейтинге
4 304-й
Зарегистрирован
Активность