TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #abcl

当前筛选 #abcl清除筛选

Всем привет! Я тут решил поучаствовать в революции. Пока что — только в фарматехнологической 💊🧬 Если быть точным, речь о GLP-1 (глюкагоноподобный пептид-1) — прорыве 2023 года по версии журнала Science 🧠. Пока это ещё скромный рынок, но с огромным потенциалом роста(если верить журналу McKinsey Quarterly). Изначально препараты на основе этого гормона создавались для лечения диабета, но быстро перекочевали в косметички звёзд и всех, кто хочет похудеть без лишних усилий. Про Оземпик слышали, думаю, если не все, то многие. Но эта революция — не только про «похудеть и ничего не делать». Потенциал GLP-1 выходит далеко за пределы лечения диабета и ожирения: в фокусе — сердечно-сосудистые заболевания и даже нейродегенеративные патологии 🧩. Что особенно привлекло меня как инвестора: некоторые из компаний в этом секторе торгуются с низким P/E. Это и стало одним из доводов для моих вложений. Ну и в целом — решил расширить позиции в фарме. Люди болели, болеют и, увы, будут болеть. Даже если когда придёт AGI 🤖 — кто-то должен производить инновационные лекарства. ⚠️ Всё ниже — не инвестиционная рекомендация, я просто делюсь своим портфелем: 🔹#ABCL — AbCellera Biologics: 296€ Разрабатывают терапевтические антитела с использованием собственной платформы, где сочетаются микрофлюиды, одноклеточный анализ и ИИ 🧫🤖 🔹#NVO — Novo Nordisk A/S: 248€ Безоговорочный лидер в области GLP-1 💪 🔹#22Z — Zealand Pharma: 225€ Био-компания, специализирующаяся на пептидных терапиях, включая GLP-1-агонисты 🧪 🔹#GPCR — Structure Therapeutics: 153€ Работают над оральными GLP-1 рецепторными агонистами. Пока на ранней стадии, но направление 🔥 🔹#SPYH — SPDR MSCI Europe Health Care (Acc.): 150€ Широкий ETF на европейскую фарму и здравоохранение. Через него я получил долю в Roche Holding AG — швейцарском гиганте с разнообразным портфелем, в том числе связанным с GLP-1 🧬💼 🔹#PFE — Pfizer: 104€ Ковид-пик позади, хайп схлынул, но технологии остались, а лекарства на основе GLP-1 исследуются. Цена на бумагу просела — вижу это как шансю 🔹#AMGN — Amgen Inc.: 104€ Тоже в игре GLP-1, но с уникальным подходом. Интересно будет следить 👀 📎 P.S. Добавил также немного стабильности: купил высокодоходный долларовый бонд ЕЦБ (#US298785JU14) под 3,875%: 136€ 📊 Итого вложено: 1416€ Спасибо, что читаете! Что думаете о GLP-1 и потенциале этого направления? А может, у вас есть свои фавориты в фарме? Пишите в комментариях! 👇💬