В данной статье речь пойдет о Wi-Fi мини видеокамере из семейства А9 от китайских производителей. Цель исследования этих камер – расширить возможность их применения, которая ограничена использованием только стандартных приложений для мобильных устройств на базе Android или iOS.

По итогу представлен некоторый анализ дампа сетевого трафика между камерой и мобильным приложением, а на его основе предложен работающий код на Python.

Несмотря на большую популярность testcontainers в мире java, информации по применению testcontainers в python в интернете практически нет. Даная статья - попытка ликвидировать этот пробел. Если тема показалась интересной, добро пожаловать под кат!

Привет! Меня зовут Валерия, я дизайнер внутренних сервисов в Ozon Tech. Наша команда занимается продуктами, которые коллеги используют для доступа к инфраструктуре Ozon, приоритизации задач, проведения регламентных работ, выкатки и управления релизами.

Сегодня речь пойдёт про последнее упомянутое решение — REpublic или релизный портал, который помогает нашим разработчикам выкатывать более тысячи релизов каждый день. Я расскажу, зачем мы начали его делать и с какими сложностями столкнулись.

Лид продуктовой аналитики о том, как спасал свою команду от ad-hoc-задач, что получилось, а что нет и как нужно было действовать. История внедрения изменений в команде аналитики.

Аналогичную же задачу решает переход на ipv6, но при этом он требует поддержки со стороны самого транслятора, в то время как Tor абсолютно самостоятелен, хоть он и не является настоящим p2p.

О чем статья: при разработке проектов, и, особенно, распределенных приложений, возникает необходимость использования некоторых частей приложения в качестве отдельных модулей. Например скомпилированные классы для gRPC, модули для работы с БД, и многое другое, могут применяться в неизменном виде в кодовой базе десятка микросервисов. Оставив за скобками копипасту, как "хорошую" плохую практику. Можно рассмотреть git submodules, однако, такое решение не очень удобно тем, что, во-первых, нужно предоставлять разработчикам доступ к конкретным репозиториям с кодовой базой, во-вторых, нужно понимать, какой коммит надо забрать себе, и в-третьих установка зависимостей для кода, включенного в проект как субмодуль, остается на совести разработчика. Менеджеры пакетов (pip, или, лучше, poetry), умеют разрешать зависимости из коробки, без лишних действий, и, в целом, использование менеджера пакетов значительно проще, чем работа с субмодулем. В статье рассмотрим, как организовать реестр пакетов в GitLab, а также различные подводные камни, поджидающие на пути к удобной работе с ним.

Для кого: статья будет полезна разработчикам, столкнувшимся с необходимостью организации приватного реестра пакетов, в качестве руководства по организации такого реестра в GitLab.

Many projects have their own coding style guidelines. In the event of any conflicts, such project-specific guides take precedence for that project.

1. именованный канал
2. разделенная память
3. семафор

Отступление: данная статья является учебной и расчитана на людей, только еще вступающих на путь системного программирования. Ее главный замысел — познакомиться с различными способами взаимодействия между процессами на POSIX-совместимой ОС.

А в чем проблема?

Как бы нам не хотелось этого отрицать, практика показывает, что подавляющее большинство своего времени типичный iOS-разработчик проводит за работой с табличками. Проектирование сервисного слоя — это интригующе, разработка универсального роутинга в приложении — захватывающе, а от настройки гибких политик кэширования вообще крышу сносит, но работа с табличными интерфейсами — это наши серые будни. Иногда луч света все же попадает и в эту область, и вместо очередной возни с constraint'ами перед нами может встать задача реализации постраничной загрузки — или, как это модно называть в мобильных приложениях, infinite scroll'а.

Немного теории

В какой-то определенный момент после старта нового проекта, когда «временный» MVP почти готов, весь интересный код уже написан, пакеты еще свежие и обновляются, команды начинают замедляться в Time to Market.

Для разработчиков обычно это выражается в переходе от «нам бы перестать добавлять технический долг» к пониманию того, что он нам уже реально мешает. Бизнес начинает все больше подгонять вперед, а разработчикам все сложнее держать код проекта в голове и безопасно его переписывать. Но уже поздно: проект прошел точку невозврата, и по опыту с таким подходом дальше будет только хуже.

Проект становится поддерживать все сложнее, свежий проект перестает быть таковым, а желания и возможности вносить в него крутые технические решения становятся все труднее реализовать.

И вот мы здесь, с молодым, но уже «легаси» проектом, никто не понимает, как он работает, и нет места, где можно почитать требования, чтобы не отвлекать коллег.

Предлагаю сегодня вместе разобраться, что конкретно вы можете с этим сделать. Ситуация хоть и знакомая и запущенная, но не безвыходная.

Привет, Хабр!

Numba — это Just-In-Time компилятор, который превращает ваш код на питоне в машинный код на лету. Это не просто мелкая оптимизация, а серьёзно ускорение.

Если вы знакомы с интерпретируемыми языками, вы знаете, что они обычно медленнее компилируемых из-за необходимости анализировать и исполнять код на лету. Но что, если бы вы могли получить лучшее из обоих миров? JIT-компиляция позволяет интерпретируемому языку, каким является Python, динамически компилировать части кода в машинный код, значительно ускоряя исполнение.

Numba использует этот подход, чтобы помочь вашему коду на питоне быть быстрей. Она анализирует вашу функцию, определяет типы данных и затем компилирует её в оптимизированный машинный код. И всё это происходит во время выполнения вашего кода.

Сегодня у нас будет возможность установить Kafka с одной из самых простых конфигураций. Эта установка не оптимизирована для производственных сред, но идеально подходит для быстрой и локальной разработки.

Apache Kafka — это фреймворк, реализующий программную шину, использующую потоковую обработку. Это программная платформа с открытым исходным кодом, разработанная Apache Software Foundation и написанная на Scala и Java. Проект направлен на предоставление унифицированной платформы с высокой пропускной способностью и малой задержкой для обработки потоков данных в реальном времени.
Иными же словами распределенная система обмена сообщениями между серверными приложениями в режиме реального времени.

Эта установка Kafka использует проект ранней версии под названием Apache Kafka Raft (KRaft). Это проект, в котором устранена зависимость от ZooKeeper.

Если вам о чём-то говорят фамилии Зив, Хомченко и Рымкевич, иди сюда, дай обниму, бедолага-олимпиадник, то вы наверняка знаете, как важно прорешивать задачи для полноценного, осознанного и глубокого понимания изученного материала. Когда нет или совсем мало реальной практики, задачи дают возможность покрыть практикой все теоретические знания, погрузиться в неожиданные выводы, сложности, баги, препятствия. Более того, даже если практики достаточно, задачи помогают относительно быстро, комплексно и глубоко проработать типичные и нетипичные ситуации, возникающие в разработке (любой другой науке). Это всегда безопасный (никто не взрывает лабораторию и не роняет прод), доступный и удобный способ подробно разобраться в предмете. Определённо, программирования это касается в первую очередь.