Python slots в Python В этой статье рассматривается механизм slots в Python — незаменимый инструмент для тех, кто работает с большим количеством объектов. Вместо привычного хранения атрибутов в словаре dict, slots выделяет для каждого атрибута строго определенное место в памяти, что позволяет сократить использование ресурсов и ускорить работу программы. Однако, это накладывает определенные ограничения, например, нельзя добавлять новые атрибуты на лету. Примеры из практики показывают, как slots помогает экономить память в высоконагруженных системах и данных,…
Крошечный веб-сервер на ESP32 Удалённый доступ делает любые DIY-устройства удобнее и мобильнее — особенно если управлять ими можно через Wi‑Fi…
Git Stash: заначка в репозитории В статье подробно рассматриваются практические аспекты работы с git stash, включая сохранение и восстановление изменений,…
Вызов защищенного API из iOS-приложения на Swift Пошаговое руководство по использованию OAuth 2.0 при доступе к защищенным API из iOS‑приложения на Swift с Auth0. Перейти к руководству Kotlinx.serialization и работа с JSON Наверное, все мы хотя бы раз сталкивались с задачей сериализации данных, будь то обмен данными с сервером, сохранение состояния объекта в файл или передача данных между различными приложениями. В Kotlin для этих целей удобно использовать библиотеку Kotlinx.serialization, которая позволяет работать с данными, сериализуя и десериализуя их в различные форматы, такие как JSON, CBOR, и Protocol Buffers. Эта библиотека предоставляет инструменты для сериализации…
Разработка 10 полезных команд Git В этой статье мы рассмотрим набор команд, которые немного облегчат вам жизнь и повысят продуктивность.…
Django-аутентификация: просто о сложном Аутентификация является фундаментальной частью любого веб-приложения. Мы рассмотрим различные способы реализации аутентификации в Django, начиная от…
Настройка автовакуумирования в PostgreSQL В этой статье поговорим о том, как правильно настраивать автовакуумирование в PostgreSQL — одном из механизмов, который позволяет базе данных оставаться «в форме» и поддерживать производительность на должном уровне. Если неправильно подойти к настройке, можно столкнуться с деградацией скорости обработки запросов и внезапным ростом объема данных. Читать далее Сложная агрегация в Pandas с MultiIndex В этой статье поговорим о Pandas MultiIndex — мощной штуке, которая спасла меня, когда пришлось агрегировать кучу…
Безопасность CI/CD Обычно, когда начинается разговор о DevSecOps, все сразу вспоминают о необходимости встраивать в конвейер SAST, DAST, SCA инструменты,…
Методы формализации требований: Use Case vs User Story Статья посвящена методам формализации требований: Use Case и User Story. Мы рассмотрим оба метода, сравним их…
Многопоточность JavaScript с SharedArrayBuffer и Atomics: основы JavaScript по традиции известен как однопоточный язык. Т.е код выполняется последовательно, и одновременное выполнение нескольких задач может быть проблематичным. Если код сталкивается с тяжелыми вычислительными задачами, это может привести к задержкам и замедлению интерфейса юзера. Поэтому один поток не для каких-либо интенсивных вычислений или обработки больших объемов данных. Чтобы обойти эти ограничения, были введены Web Workers — они позволяют выполнять JS-код в фоновом потоке, параллельно с основным. Однако, все сложилось так,…