Современный Angular — это мощный фреймворк с множеством возможностей, вместе с которыми приходят и сложные, на первый взгляд, концепции и механизмы. Особенно это заметно тем, кто только начал работу как во фронтэнде в принципе, так и с Angular в частности.

С этой же проблемой столкнулся и я, когда примерно два года назад пришел в Тинькофф на позицию Junior Frontend Developer и погрузился в мир Angular. Поэтому предлагаю вам короткий рассказ о пяти вещах, понимание которых очень облегчило бы мою работу на первых порах.

В данном цикле статей я буду рассказывать о моем опыте сборки «умной» автоматической системы для кормления домашнего питомца, в моем случае – кота.

Хочу сразу отметить, что на первом шаге речь пойдет только об "автоматической" кормушке, а "умной" она станет на следующих этапах (если повезет, и все пойдет по плану).

Итак, начнем с концепции и целей:

1. Сделать систему, которая освободит меня от обязанности кормить кота сухим кормом (шаг 1)
2. Оснастить систему датчиком веса под миской и осуществлять кормежку в соответствии с показаниями весов: если миска пустая – подсыпать, иначе – ждать пока миска не станет пустой (шаг 2)
3. Добавить в систему вай-фай модуль и видеокамеру для передачи фотографий с любимым котом, а также обеспечить контроль кормежки удаленно. Кроме того, собирать данные о том сколько кот съел и строить аналитику (шаг 3)

На первом шаге не требуется большое количество датчиков и манипуляторов, достаточно одного серводвигателя (например, Micro Servo Towerpro SG90 9 г), поэтому все управление происходит с платы ArdruinoUno, которая идеально подходит для задач такого рода.

Вот и подоспели материалы с фестиваля РИТ++ 2017. Мы выступили там с докладами по темам machine learning, front-end и mobile разработки и провели отдельный тематический блок, посвященный микросервисам. Под катом – видеозаписи выступлений на этой секции наших докладчиков и коллег из других компаний. Обязательно загляните, чтобы узнать о подходах к работе с микросервисами и интересных приемах, которые реально использовать для решения ваших задач.

Решение поставленной перед разработчиком задачи бывает найти нелегко. Но как только оно получено, автору сразу хочется поделиться им со всем миром, ведь это так здорово — «отгружать» код. Неиспользуемая программа — это не что иное, как цифровой мусор. Чтобы не тратить время на никому не нужный софт, современные разработчики поставляют функциональность небольшими порциями, разбивая процесс на короткие итерации.

Такой способ создания программного обеспечения используется в процессах Непрерывной интеграции (Continuous Integration) и Непрерывного развертывания (Continuous Deployment), или CI/CD-цепочке. В этой статье мы пройдем по всем шагам настройки такой цепочки, используя для ее построения бесплатные облачные сервисы.

Я хочу сразу сказать, что в первой части будет мало о самой разработке, а больше именно истории, трудности, социальные аспекты, проблемы с которыми может столкнутся инди разработчик, а также я не могу не упомянуть Москву, покер и спорт — без которых эта история не была бы полной. Итак, прежде, чем я начну с легенды, для того чтобы немного заинтересовать читателя, за время разработки с 2013 года по 2015 год я потолстел на 22кг и превратился из спортивного парня в человека, который с трудом узнавал себя в зеркале, я выпивал в год около тысячи банок ред булла, все началось с одной-двух, сейчас уже бывает редко, чтобы я пил меньше трех. Я спал по пять, а то и четыре часа. В течении двух лет я вставал в будние дни в пять утра и ехал на работу в другой город на электричке, чтобы вечером оставалось время поработать над игрой. Я по глупости отказался от предложения в 250.000 евро на разработку игры. Вероятно итогом такой жизни стало тяжелое воспаление легких, суд с бывшим работодателем, а также серьезные проблемы со спиной из-за постоянно сидячего образа жизни. Ах ну и если этого мало, то я бросил университет и сам уволился с работы!

Что ж поехали…

Крупные проекты проверять интересно. Как правило, в них удаётся найти различные интересные ошибки и рассказать о них людям. Также это хороший способ тестирования нашего анализатора и улучшения различных его аспектов. Я давно хотел проверить 'Mono', и наконец-то такая возможность появилась. И, стоит сказать, проверка себя оправдала, так как удалось найти много занимательного. О том, что же нашлось, какие нюансы возникли при проверке, и будет эта статья.

Масштабирование базы данных через шардирование и партиционирование

Денис Иванов (2ГИС)

Всем привет! Меня зовут Денис Иванов, и я расскажу о масштабировании баз данных через шардирование и партиционирование. После этого доклада у всех должно появиться желание что-то попартицировать, пошардировать, вы поймете, что это очень просто, оно никак жрать не просит, работает, и все замечательно.

Немного расскажу о себе — я работаю в команде WebAPI в компании 2GIS, мы предоставляем API для организаций, у нас очень много разных данных, 8 стран, в которых мы работаем, 250 крупных городов, 50 тыс. населенных пунктов. У нас достаточно большая нагрузка — 25 млн. активных пользователей в месяц, и в среднем нагрузка около 2000 RPS идет на API. Все это располагается в трех датацентрах.

Перейдем к проблемам, которые мы с вами сегодня будем решать. Одна из проблем — это большое количество данных. Когда вы разрабатываете тот или иной проект, у вас в любой момент времени может случиться так, что данных становится очень много. Если бизнес работает, он приносит деньги. Соответственно, данных больше, денег больше, и с этими данными что-то нужно делать, потому что эти запросы очень долго начинают выполняться, и у нас сервер начинает не вывозить. Одно из решений, что с этими данными делать — это масштабирование базы данных.

Read Uncommitted

• если в одной транзакции поменять данные — селект этих данных (в другой транзакции или без транзакции) не будут ждать окончания первой транзакции и вернут записанные данные незакомиченных транзакций
• если в одной транзакции считать данные — апдейты этих данных в другой транзакции не будут ждать окончания первой транзакции
• шаред локи не используются. Что аналогично установке NOLOCK хинта во все селекты в Read Commited
• эксклюзивные локировки устанавливаются в процессе выполнения стейтмента и снимаются по окончанию транзакции

Read Committed + read_committed_snapshot off

(alter database xxx set read_committed_snapshot off)

• если в одной транзакции поменять данные — селект этих данных (в другой транзакции или без транзакции) будут ждать окончания первой транзакции. Селект с NOLOCK хинтом вернёт изменённые, но не закомиченные данные.
• если в одной транзакции считать данные — апдейты этих данных в другой транзакции не будут ждать окончания первой транзакции
• шаред локировки устанавливаются в процессе работы стейтмента и снимаются по окончанию стейтмента
• эксклюзивные локировки устанавливаются в процессе выполнения стейтмента и снимаются по окончанию транзакции

Джонатан Карди написал .NET-библиотеку StackRedis.L1 с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать кэш первого уровня для Redis. Иными словами, используя библиотеку StackExchange.Redis в .NET-приложении, вы можете подключить к ней StackRedis.L1 для ускорения работы за счет локального кэширования данных в оперативной памяти. Это позволяет избежать лишних обращений к Redis в тех случаях, когда данные не подвергались изменениям. Библиотека доступна на GitHub и NuGet.
В этой статье рассказывается о том, как и почему она была создана.

Обратите внимание, что хотя пост написан от первого лица, это перевод статьи из блога Jimmy Bogard, автора AutoMapper.

Меня часто спрашивают, особенно в контексте архитектуры вертикальных слоев (vertical slice architecture), где должна происходить валидация? Если вы применяете DDD, вы можете поместить валидацию внутри сущностей. Но лично я считаю, что валидация не очень вписывается в ответственность сущности.

Часто валидация внутри сущностей делается с помощью аннотаций. Допустим, у нас есть Customer и его поля FirstName/LastName обязательны:

public class Customer
{
    [Required]
    public string FirstName { get; set; }
    [Required]
    public string LastName { get; set; }
}

Проблем с таким подходом две:

• Вы изменяете состояние сущности до валидации, то есть ваша сущность может находиться в невалидном состоянии
• Неясен контекст операции (что именно пытается сделать пользователь)

И хотя вы можете показать ошибки валидации (обычно генерируемые ORM) пользователю, не так-то просто сопоставить исходные намерения и детали реализации состояния. Как правило, я стараюсь избегать такого подхода.

Когда прочитал публикацию про запуск беспилотных гоночных автомобилей — подумал, было бы интересно сделать что-то подобное. Конечно не гоночный болид, но по крайней мере мобильный робот, что ориентируется в пространстве посредством камеры — распознаванием образов.

В нашем хакспейсе — создать робота не такая большая проблема. Но не у всех и не всегда есть возможность экспериментировать с реальным «железом» — поэтому интересно было попробовать решить задачу — в виртуальной среде, и после уже оживить «железо».

Так и возникла идея серии статей, про решение простейшей задачи ориентации робота в пространстве — от виртуальной симуляции, до воплощения в реальном мобильном роботе:

Часть 1. Настройка виртуальной среды, интеграция с python и OpenCV для распознавания образов из виртуального мира.
Часть 2. Создание виртуального мобильного робота, алгоритм автономного перемещения (поиск объекта)
Часть 3. Создание реального робота, перенос логики на него.

Хочется добиться такого результата — чтобы python скрипт, управляющий виртуальным роботом — был бы максимально идентичным тому, что будет управлять реальным роботом.

Мозгом робота будет микрокомпьютер RaspberryPi2 — на котором без проблем работает и python, и OpenCV. Таким образом необходимо состыковать систему виртуальной робототехники V-REP — с Python и OpenCV. Вот про это и будет первая часть — данная публикация.


Нарисуем архитектуру нашего мобильного робота.

Если вы планируете поездку и уже нашли недорогой перелет, не спешите покупать билеты, потому что сейчас вы найдете билеты еще дешевле. И это не реклама очередного говноагрегатора.

Всем известно, что авиакомпании берут свои цены с потолка. Маркетологи придумывают хитроумные непрозрачные схемы отъёма денег у пассажиров пропорционально финансовым возможностям последних. Так, чтобы богатые платили за билеты побольше, а бедные — сколько смогут.

Это перевод статьи блоггера Brian McKenna. Разрешение на перевод получено.

Прямо сейчас в сообществе DynamoDB собираются мнения. Должны ли вы писать код на 45-й строке или нет. Я твёрдо убеждён, что 45-я строка должна быть оставлена пустой. И вот почему.

45-я строка ниже края экрана

По умолчанию высота терминала — 24 строки. Если писать код на 45-й строке, то программисты не сразу заметят его. Если оставить 45-ю строку пустой, то программист ничего не пропустит. Код чаще читается, чем пишется, поэтому убедитесь, что он виден.

Полиция нравов за работой

Новое приложение для смартфонов под названием Gershad стремительно набирает популярность в Иране. Данный софт помогает пользователям избежать КПП иранской полиции нравов, которая следит за соблюдением и выполнением жителей законов Шариата, действующих в исламской республике.

Приложение, которое на данный момент активно распространяется в Иране через социальные медиа (хотя статистика по закачкам отсутствует), позволяет иранской молодежи (именно они являются ЦА) помечать местоположения КПП полиции нравов на карте и делиться данной информацией с другими пользователями. Актуально это по причине того, что полиция нравов не дремлет и устраивает случайные проверки, рейды и постоянно сменяет местоположение своих пунктов для максимально эффективного поиска нарушителей.

Сейчас во многих языках программирования существует такая конструкция, как кортежи (tuples). Где-то кортежи в той или иной мере встроены в язык, иногда — опять же в той или иной мере — реализуются средствами библиотек. C++, C#, D, Python, Ruby, Go, Rust, Swift (а также Erlang, F#, Groovy, Haskell, Lisp, OCaml и многие другие)…
Что же такое кортеж? В Википедии дается достаточно точное определение: кортеж — упорядоченный набор фиксированной длины. Определение хоть и точное, но для нас пока бесполезное, и вот почему: задумывается ли большинство программистов, зачем понадобилась эта сущность? В программировании существует множество структур данных, как фиксированной, так и переменной длины; они позволяют хранить различные значения — как однитипные, так и разных типов. Всевозможные массивы, ассоциативные массивы, списки, структуры… зачем еще и кортежи? А в языках со слабой типизацией — и тем более, разница между кортежами и списками/векторами совсем размытая… ну нельзя добавлять в кортеж элементы, ну и что с того? Это может ввести в некоторое заблуждение. Поэтому стоит копнуть глубже и разобраться, зачем же на самом деле нужны кортежи, чем они отличаются от других языковых конструкций, и как сформировать идеальный синтаксис и семантику кортежей в идеальном (или близком к идеальному) языке программирования.

В первой части мы рассмотрим кортежи и кортежеподобные конструкции в распространенных и не очень языках программирования. Во второй части я попытаюсь обобщить и расширить и предложить наиболее универсальный синтаксис и семантику кортежей.

Никаких сомнений, что за последнее время мир только укрепил свою зависимость от программного обеспечения. Приложения должны обладать высокой доступностью, качественно выполнять требуемые функции и иметь адекватную стоимость. Эти характеристики, в той или иной степени, определяет архитектура ПО.

Взявшись за написание небольшого, но реального и растущего проекта, мы «на собственной шкуре» убедились, насколько важно то, чтобы программа не только хорошо работала, но и была хорошо организована. Не верьте, что продуманная архитектура нужна только большим проектам (просто для больших проектов «смертельность» отсутствия архитектуры очевидна). Сложность, как правило, растет гораздо быстрее размеров программы. И если не позаботиться об этом заранее, то довольно быстро наступает момент, когда ты перестаешь ее контролировать. Правильная архитектура экономит очень много сил, времени и денег. А нередко вообще определяет то, выживет ваш проект или нет. И даже если речь идет всего лишь о «построении табуретки» все равно вначале очень полезно ее спроектировать.

К моему удивлению оказалось, что на вроде бы актуальный вопрос: «Как построить хорошую/красивую архитектуру ПО?» — не так легко найти ответ. Не смотря на то, что есть много книг и статей, посвященных и шаблонам проектирования и принципам проектирования, например, принципам SOLID (кратко описаны тут, подробно и с примерами можно посмотреть тут, тут и тут) и тому, как правильно оформлять код, все равно оставалось чувство, что чего-то важного не хватает. Это было похоже на то, как если бы вам дали множество замечательных и полезных инструментов, но забыли главное — объяснить, а как же «проектировать табуретку».

Хотелось разобраться, что вообще в себя включает процесс создания архитектуры программы, какие задачи при этом решаются, какие критерии используются (чтобы правила и принципы перестали быть всего лишь догмами, а стали бы понятны их логика и назначение). Тогда будет понятнее и какие инструменты лучше использовать в том или ином случае.

Данная статья является попыткой ответить на эти вопросы хотя бы в первом приближении.

Автор: Анастасия Белокурова, .NET Developer DataArt.

Я расскажу, как и зачем использовать облачную систему Azure Mobile Services для ваших мобильных приложений. Для этого мы разберем небольшое приложение, на примере которого увидим, как это всё работает, затронем и практику, и теорию.

Но перед этим давайте вспомним, каковы преимущества облачных технологий и какое отношение эти технологии имеют к мобильным устройствам.

Преимущества облачных технологий

Термин «облачные вычисления» появился достаточно давно, но его значение немного менялось. Сначала облачными вычислениями называли просто распределенные вычисления. Но сейчас облачная платформа — большой набор удобных сервисов, которые вы можете использовать для решения своих задач.

Итак, почему же облака? Они предоставляют следующие преимущества вашему приложению:

• Масштабируемость.
• Надежность.
• Большой выбор сервисов.

Представьте, что вы запускаете небольшой интернет-магазин — сначала просто хотите проверить, будет ли он вообще востребован. Бюджет у вас небольшой. Поэтому вы пишете небольшое веб-приложение и размещаете его на своем компьютере, который не выключаете на ночь. К вашему сайту есть доступ извне, и он может выдержать, допустим, 10 пользователей одновременно. Со временем ваш сайт становится популярным, и вам уже нужно, чтобы он выдерживал 100 пользователей одновременно. Но ваш компьютер не способен справиться с такой нагрузкой. И тут вы начинаете думать, не превратить ли мне мою квартиру в серверную?.. Нет, это ужасно неудобно! Тогда вы покупаете сервера, предоставляемые хостингом. Теперь ваш сайт поддерживает 100 запросов в минуту и даже тысячу. Наконец в какой-то момент вы понимаете, что выходите на глобальный рынок, т. к. у вас очень много пользователей, круглосуточно, и сервера, которые вы купили, уже не справляются.

Тут мы подходим к первому преимуществу облачных платформ — они предоставляют масштабируемость практически всего практически в любой момент времени. И это делается очень просто, быстро и удобно: вам остается думать только о разработке, а не о размещении и нагрузке. Это первое преимущество.