Я хочу показать в этой статье как у нас в фирме генерируется бекенд (и немного фронтенд) код, зачем вообще это нужно и как это лучше делать.

Что именно будем генерировать — не так важно.
Важно что мы опишем 3 вида объектов на основе которых сгенерируем взаимодействие фронтенда с бекендом, а кое где и полностью реализацию бекенда

Эти типы объектов:
1. Messages — объекты, которые будучи сериализoванными в JSON участвуют в обмене информации между фронтендом и бекендом
2. Endpoints — URI, который вызывает фронтенд вместе с описанием HTTP метода, параметров запроса, типа Request Body и типа респонса
3. Entities — Это такие messages, для которых них есть стандартные endpoints для Create/Update/List/Delete (может быть не все), они хранятся в базе данных и для них есть Data Access Object, или Spring JPA repository — вообщем зависит от технологии, но какой то доступ к базе данных

Фронтендом я не занимаюсь вообще, но
1) Знаю, что он пишется на Typescript, поэтому мы генерируем и классы тайпскрипта
2) Большая часть требований к бекенду приходит от разработчиков фронтенда.

Требования к коду

Мы рады сообщить, что в апреле 2019 вышло обновление расширения Python для Visual Studio Code. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Вы можете узнать больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации.

В этом выпуске мы внесли ряд улучшений, перечисленных в нашем журнале изменений, закрыв в сумме 84 проблемы, среди которых:

• Variable Explorer и Data Viewer
• Усовершенствования конфигурации отладки
• Дополнительные улучшения в Python Language Server

Заглядывайте под кат, чтобы узнать больше!

Меня зовут Антон Бадерин. Я работаю в Центре Высоких Технологий и занимаюсь системным администрированием. Месяц назад завершилась наша корпоративная конференция, где мы делились накопленным опытом с IT-сообществом нашего города. Я рассказывал про мониторинг веб-приложений. Материал предназначался для уровня junior или middle, которые не выстраивали этот процесс с нуля.

Краеугольный камень, лежащий в основе любой системы мониторинга — решение задач бизнеса. Мониторинг ради мониторинга никому не интересен. А чего хочет бизнес? Чтобы все работало быстро и без ошибок. Бизнес хочет проактивности, чтобы мы сами выявляли проблемы в работе сервиса и максимально быстро их устраняли. Это, по сути, и есть задачи, которые я решал весь прошлый год на проекте одного из наших заказчиков.

Многие сегодня любят реактивное программирование. В нём масса плюсов: и отсутствие так называемого "callback hell", и встроенный механизм обработки ошибок, и функциональный стиль программирования, который уменьшает вероятность багов. Значительно проще писать многопоточный код и легче управлять потоками данных (объединять, разделять и преобразовывать).

Для многих языков программирования существует своя реактивная библиотека: RxJava для JVM, RxJS — для JavaScript, RxSwift — для iOS, Rx.NET и т. д.

Но что мы имеем для Kotlin? Было бы логично предположить, что RxKotlin. И, действительно, такая библиотека существует, но это всего лишь набор расширений (extensions) для RxJava2, так называемый «сахар».

А в идеале хотелось бы иметь решение, соответствующее следующим критериям:

• мультиплатформенность — чтобы иметь возможность писать мультиплатформенные библиотеки с использованием реактивного программирования и распространять их внутри компании;
  
• Null safety — система типов Kotlin защищает нас от «ошибки на миллиард долларов», так что значения null должны быть допустимы (например, Observable<String?>);
  
• ковариантность и контравариантность — ещё одна очень полезная особенность Kotlin, дающая возможность, например, безопасно привести тип Observable<String> к Observable<CharSequence>.
  

Мы в Badoo решили не ждать у моря погоды и сделали такую библиотеку. Как вы уже могли догадаться, назвали мы её Reaktive и выложили на GitHub.

В этой статье мы подробнее рассмотрим ожидания от реактивного программирования на Kotlin и увидим, насколько им соответствуют возможности Reaktive.

Несмотря на то, что в интернете существует множество источников свободного программного обеспечения для машинного обучения, Github остается важным центром обмена информацией для всех типов инструментов с открытым исходным кодом, используемых в сообществе специалистов по машинному обучению и анализу данных.

В этой подборке собраны репозитории по машинному обучению, датасетам и Jupyter Notebooks, ранжированные по количеству звезд. В предыдущей части мы рассказывали о популярных репозиториях для изучения работ по визуализации данных и глубокому обучению.

Можете предсказать, как поведёт себя такой Kotlin-код? Скомпилируется ли он, что выведет и почему?

Как бы хорош ни был язык программирования, он может подкинуть такое, что останется только в затылке чесать. Kotlin не исключение — в нём тоже встречаются «паззлеры», когда даже у совсем короткого фрагмента кода оказывается неожиданное поведение.

Ещё в 2017-м мы публиковали на Хабре подборку таких паззлеров от Антона Кекса antonkeks. А позже он выступил у нас на Mobius со второй подборкой, и её мы теперь тоже перевели для Хабра в текстовый вид, спрятав правильные ответы под спойлеры.

Видеозапись выступления также прилагаем, если по тексту что-то окажется непонятным, можете обращаться и к ней.

Вступление

Всем привет. Какое-то время назад, я решил делать свой проект для Android и iOS одновременно. Естественно, встал вопрос о выборе технологий. Пару недель присматривался к популярным стекам и выбрал Kotlin/Native. Поскольку я являюсь Android-разработчиком, то с Kotlin знаком давно, а со Swift особого опыта не было и хотелось получить большую часть кода общего для обеих платформ. Следовательно, сразу встал вопрос, а как писать UI для iOS. Быстрый взгляд на рынок подсказал, что есть Flutter, который позволяет писать UI для двух платформ одновременно. Собственно, так и началась эта история.

В статье описан опыт сборки Flutter в качестве UI и Kotlin для основной логики. Важно: под катом много картинок и инструкция, как собрать проект

Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция применяется для автоматической зарисовки номера у некоторых клиентов.

И в один прекрасный день МВД Украины открыло доступ к реестру транспортных средств. Теперь по номерному знаку стало возможным проверять некоторую информацию про автомобиль (марку, модель, год выпуска, цвет и т.д. )! Скучная рутина линейного программирования померкла перед новой свехзадачей — считывать номера по всей базе фото и валидировать эти данные с теми, что указывал пользователь. Сами знаете как это бывает «глаза загорелись» — вызов принят, все остальные задачи на время стали скучны и монотонны… Мы принялись за работу и получили неплохие результаты, чем, собственно и решили поделиться с сообществом.

Для справки: на сайт AUTO.RIA.com, в день добавляется около 100 000 фото.

Датасаентисты давно уже знают и умеют решать подобные задачи, поэтому мы с dimabendera написали эту статью именно для программистов. Если вы не боитесь словосочетания «сверточные сети» и умеете писать «Hello World» на питоне — милости просим под кат…

Существует немало инструментов, позволяющих подготовить среду для React-разработки. Например, в наших материалах учебного курса по React используется средство create-react-app, позволяющее создать шаблонный проект, содержащий всё необходимое для разработки React-приложений. Автор статьи, перевод которой мы публикуем сегодня, хочет рассказать о том, как самостоятельно настроить окружение для разработки React-проектов с использованием Babel и Webpack. Эти инструменты используются и в проектах, создаваемых средствами create-react-app, и мы полагаем, что всем, кто изучает React-разработку, интересно будет познакомиться с ними и с методикой создания React-проектов на более глубоком уровне. А именно, речь пойдёт о том, как сконфигурировать Webpack таким образом, чтобы это средство использовало бы Babel для компиляции JSX-кода в JavaScript-код, и как настроить сервер, используемый при разработке React-проектов.

Корутины — мощный инструмент для асинхронного исполнения кода. Они работают параллельно, общаются друг с другом и потребляют мало ресурсов. Казалось бы, без страха можно внедрять корутины в продакшен. Но страхи есть и они мешают.

Доклад Владимира Иванова на AppsConf как раз о том, что не так страшен чёрт и что можно прямо сегодня применять корутины:

• почему корутины, а не RxJava;
• какие страхи мешают разработчикам;
• как сделать кэш применяя корутины;
• как правильно обрабатывать ошибки.

О спикере: Владимир Иванов (dzigoro) — ведущий Android-разработчик в компании EPAM с 7-летним опытом, увлекается Solution Architecture, React Native и разработкой под iOS, а еще имеет сертификат Google Cloud Architect.

Data Science — наука о данных, возникшая на стыке нескольких обширных направлений: программирования, математики и машинного обучения. Этим обусловлен высокий порог вхождения в профессию и необходимость постоянно получать новые знания.

Ключевыми навыками для начинающих специалистов являются:

• умение писать код (Python);
• способность визуализировать свои результаты;
• понимание того, что происходит «под капотом».

На эти три категории разделены книги, которые специалисты Plarium Krasnodar подобрали для читателей с начальными знаниями в Data Science.

Сегодня, в следующей части перевода учебного курса по React, мы начнём работу над первым учебным проектом и поговорим об основах стилизации.



→ Часть 1: обзор курса, причины популярности React, ReactDOM и JSX
→ Часть 2: функциональные компоненты
→ Часть 3: файлы компонентов, структура проектов
→ Часть 4: родительские и дочерние компоненты
→ Часть 5: начало работы над TODO-приложением, основы стилизации
→ Часть 6: о некоторых особенностях курса, JSX и JavaScript
→ Часть 7: встроенные стили
→ Часть 8: продолжение работы над TODO-приложением, знакомство со свойствами компонентов
→ Часть 9: свойства компонентов
→ Часть 10: практикум по работе со свойствами компонентов и стилизации
→ Часть 11: динамическое формирование разметки и метод массивов map
→ Часть 12: практикум, третий этап работы над TODO-приложением
→ Часть 13: компоненты, основанные на классах
→ Часть 14: практикум по компонентам, основанным на классах, состояние компонентов
→ Часть 15: практикумы по работе с состоянием компонентов
→ Часть 16: четвёртый этап работы над TODO-приложением, обработка событий
→ Часть 17: пятый этап работы над TODO-приложением, модификация состояния компонентов
→ Часть 18: шестой этап работы над TODO-приложением
→ Часть 19: методы жизненного цикла компонентов
→ Часть 20: первое занятие по условному рендерингу
→ Часть 21: второе занятие и практикум по условному рендерингу
→ Часть 22: седьмой этап работы над TODO-приложением, загрузка данных из внешних источников
→ Часть 23: первое занятие по работе с формами
→ Часть 24: второе занятие по работе с формами
→ Часть 25: практикум по работе с формами
→ Часть 26: архитектура приложений, паттерн Container/Component
→ Часть 27: курсовой проект

Решил написать о некоторых вещах, которых, по моему мнению, стоит и не стоит избегать при использовании корутин Kotlin.

Сегодня на тематических зарубежных сайтах о Big Data можно встретить упоминание такого относительно нового для экосистемы Hadoop инструмента как Apache NiFi. Это современный open source ETL-инструмент. Распределенная архитектура для быстрой параллельной загрузки и обработки данных, большое количество плагинов для источников и преобразований, версионирование конфигураций – это только часть его преимуществ. При всей своей мощи NiFi остается достаточно простым в использовании.



Мы в «Ростелекоме» стремимся развивать работу с Hadoop, так что уже попробовали и оценили преимущества Apache NiFi по сравнению с другими решениями. В этой статье я расскажу, чем нас привлек этот инструмент и как мы его используем.

Вы проснулись. Сияет солнце, щебечут птички. В мире никто ни с кем не воюет, никто не голодает, а один и тот же код можно использовать и в веб-проектах, и в нативных приложениях. Как бы было хорошо! К сожалению, на горизонте можно разглядеть лишь универсальный код, но путь к нему, даже сегодня, всё ещё полон неожиданностей.



Материал, перевод которого мы сегодня публикуем, представляет собой небольшое, но достаточно подробное руководство по разработке универсальных приложений с использованием React Native.

Верстать электронные письма — это боль. Верстать и тестировать адаптивные письма с интерактивом (например, с формами и слайдерами) — боль в квадрате. Однако, не всё не так плохо, если выбрать правильные инструменты. В статье расскажу об email-фреймворках — MJML и Foundation for Emails — и моих любимых ресурсах для тестирования рассылки — Litmus и Email On Acid.

Адаптировано из нашей будущей книги «Рефакторинг UI»

Видели эти модные генераторы цветовой палитры? Когда выбираешь цвет, настраиваешь несколько параметров с музыкальными словечками типа «триада» или «четвёртый мажор» — и получаете пять идеальных цветов для своего веб-сайта?



Такой вычислительный и научный подход к выбору идеальной цветовой гаммы крайне соблазнителен, но не очень полезен.

Всем привет.

С середины 2016 года мы проектируем и разрабатываем новое поколение платформы. Принципиальное отличие от первого поколения — поддержка API "тонкого" клиента. Если старая платформа предполагает, что на клиента при запуске загружается метаинформация о всем контенте, который доступен для абонента, то новая платформа должна отдавать срезы данных отфильтрованные и отсортированы для отображения на каждом экране/странице.

Высокоуровневая архитектура на уровне хранения данных внутри системы — постоянное хранение всех данных в централизованном реляционном SQL хранилище. Выбор пал на Postgres, тут никаких откровений. В качестве основного языка для разработки — выбрал golang.

У системы порядка 10м пользователей. Мы посчитали, что с учетом профиля теле-смотрения, 10М пользователей может дать сотни тысяч RPS на всю систему.

Это означает, что запросы от клиентов и близко не стоит подпускать к реляционной SQL БД без кэширования, а между SQL БД и клиентами должен быть хороший кэш.

Посмотрели на существующие решения — погоняли прототипы. Данных, по современным меркам у нас немного, но параметры фильтрации (читай бизнес-логика) — сложные, и главное персонализированные — зависящие от сессии пользователя, т.е. использовать параметры запроса как ключ кэширования в K-V кэше будет очень накладно, тем более пейджинг и богатый набор сортировок никто не отменял. По сути, под каждый запрос от пользователя формируется полностью уникальный набор отфильтрованных записей.

Как и для многих разработчиков, папка .idea в Android Studio для меня всегда была, как черный ящик: я знал, что она существует, я знал, что её всегда добавляют в .gitignore, но я решил узнать, для чего же там нужны те или иные файлы и папки, чтобы у меня была возможность обрабатывать иногда возникающие git-конфликты, и для того, чтобы точно знать, какой файл можно безопасно добавить в .gitignore, а какой нет.

Разобрал я это на примере проекта, над которым работаю. И решил поделиться результатом того, что выяснил, т.к. не нашел никакой документации по этому вопросу.

Ненадолго отставив серию статей о ЯП Ruby в сторону (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), решил презентовать вам новый цикл о фрэймворке Rails. Набравшись некоторого опыта в «обучении» попробую вывести эту серию на уровень качества и продуманности несколько выше, чем прежде.

Целью первой части уроков по Ruby on Rails будет создание некоторого многопользовательского блога (аля Хабр). Также хочется отметить, что для этой первой части желательно иметь познание о Руби хотя бы на уровне трех-четырех капель. Хочется поскорей приступить к кодингу, но начинать все равно придется с теории.

Что такое Ruby on Rails (далее RoR)? Самый распространненый ответ – это базирующийся на ЯП Ruby (далее Руби) фрэймворк, который реализует шаблон (далее паттерн) MVC. Выделим два главных пункта из ответа:

• Это фрэймворк на базе Ruby
• Он реализует паттерн MVC

Разберем каждый отдельно.