Префиксы помогают разработчикам быстро понять предназначение переменных и функций, что особенно полезно в больших проектах или когда код должен быть понятен новым участникам команды

В этой серии переводов выясним, что вам нужно учесть при создании современных облачных приложений. В первой части поговорим про бизнес-требования, которые влияют на инфраструктурные решения и работу с командой

Для любого разработчика глубокое понимание основных принципов системного проектирования является необходимым условием для создания стабильных и масштабируемых программных систем, способных обеспечивать высокую производительность. Системное проектирование (System Design) включает разработку архитектуры и структуры программной системы, направленную на удовлетворение специфических требований и обеспечение требуемых показателей производительности.

С учетом стремительного прогресса в области технологий и возрастающей сложности программных приложений, овладение принципами системного проектирования становится критически важным для разработчиков, стремящихся создавать эффективные системы. Не имеет значения новичок вы или опытный специалист: освоение этих принципов позволит вам разрабатывать надежные и масштабируемые программные системы, отвечающие требованиям современных приложений.

Далее мы рассмотрим каждый из принципов более детально, чтобы понять их суть и способы применения в разработке приложений.

SOLID. Принципы и Паттерны. Паттерны и Принципы.
Что может быть ближе друг другу чем эти субстанции ?! Эта статья проведет параллель между ними, она не собирается объяснить суть каждой, вместе или отдельно, а желает показать как одна другой помогает.
То есть, статья в некотором роде перекрестный бой между паттернами и SOLID принципами.

Когда я только знакомился с принципами SOLID, я искал понятные статьи на Хабр. При этом пришлось прочитать не одну статью, и полное понимание пришло сильно позже. Хотелось бы, чтобы новички на более простых примерах смогли почувствовать, о чем эти принципы.

На скриптовых языках удобно разрабатывать… И на этом удобство заканчивается. Вне машины разработчика начинаются проблемы. Особенно если вы пишете какой-то прикладной тулинг — cli-утилиты, вспомогательные приложения в вашем SDK и прочее. Вы даже не можете рассчитывать на то, что у пользователя будет pip, чтобы он смог поставить все ваши зависимости, вам все нужно организовать самостоятельно.

В этой статье поговорим о различных формах распространения Python-приложений. Какие есть подходы и инструменты, почему они могут не сработать и как чинить возникающие проблемы.

Если вам покажется, что в чем-то я ошибаюсь, добро пожаловать в комментарии. Буду рад услышать любые альтернативные точки зрения. Кроме, как я уже отметил в заголовке, рекомендации переписать все на Go/Rust/You name it :) Этот холивар мы уже проходили.

Data science - это область, которая занимается изучением и анализом больших объемов данных, чтобы находить в них полезные закономерности, делать прогнозы или принимать решения на основе фактов. Самым популярным языком программирования для data science является Python. Библиотеки pyhton, о которых пойдет речь: NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib. Статья написана для новичков, которые хотят узнать о python стеке для data science.

Всем привет, меня зовут Александр Карташов, я Java-бэкенд разработчик в Альфа-Банке. Работаю в проекте альфа-бизнес мобайл, мобильное приложение для юрлиц. В рамках проекта мне часто приходилось интегрироваться с разными банковскими системами, с разными стеком технологий, так и родилась эта статья, как попытка все упорядочить.

Привет, дорогие читатели Хабра! Меня зовут Катерина, я занимаюсь переводами технических статей. Моя основная тема - Python, но, бывает, перевожу также статьи по другим технологиям и по тестированию.

Я уже опубликовала на Хабре подборки моих любимых ресурсов по Python и QA. Сегодня я набросала список Телеграм‑каналов по самым разным технологиям.

Из этих каналов я так или иначе получала полезную мне информацию для технического перевода, поэтому бережно хранила их в заметках, а теперь решила скомпоновать в один список. Возможно, вам эти ссылки тоже пригодятся.

Привет! Меня зовут Дмитрий Королёв, я бэкенд-разработчик в Авито. В этой статье я расскажу про ключевые аспекты и концепции работы с наиболее популярными алгоритмами и структурами данных. Это поможет и в реальных проектах, и чтобы глубже понять алгоритмические принципы. Статья подойдёт специалистам, которые хотят углубить свои знания в программировании, и укрепить навыки нахождения оптимальных решений алгоритмических задач.

Вы тоже устали вручную заполнять Dockerfile и docker-compose.yaml под каждый новый проект?

Я всегда задумывался, применяю ли я известные best practices, когда пишу конфиг для Docker, и не занесу ли я случайно какие-нибудь уязвимости, вручную заполняя конфиг-файлы.

Что же, теперь мне больше не придется беспокоиться об этом, благодаря добрым людям из Docker, которые недавно реализовали инструмент для этого - docker init .

Интересно, как экономить время и быстро генерировать конфиги, даже если вы не профи в Docker? Прошу под кат.

Привет! Меня зовут Иван, я инженер по кибербезопасности в достаточно крупной компании и автор курса «Специалист по информационной безопасности: веб-пентест». В этой сфере я уже около шести лет. 

Сейчас занимаюсь тестированием безопасности приложений, архитектурой и внедрением решений безопасности, проектированием проектов и много чем ещё, в том числе пентестами.

Безопасная разработка — это не только процесс, но и набор инструментов, которые помогают разработчикам создавать более защищённое и устойчивое программное обеспечение. В этой статье я расскажу про основные из них.