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 12 подобни публикации

Търсене: #nosql

当前筛选 #nosql清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3066 · 09.12.2025 г., 09:03

#вакансия#dataengineer#remote#fulltime#Python#NoSQL Вакансия: Data Engineer/Backend-разработчик (Middle) Компания: АО «Антиплагиат» Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Вилка: 255 000 (+/-) gross оклад + годовой бонус Работа в EdTech компании, в команде инженеров данных. Ищем Data Engineer/Python dev (Middle), умеющего организовывать автоматизированный сбор данных из различных источников (интернет, API клиентов), а также контролировать качество получаемых данных. В работе нужно писать краулеры сайтов, разрабатывать службы для получения данных из клиентских API; 80% задач с данными и 20% на разработку. Ожидания от кандидата: 📌2+ года коммерческого опыта работы с Python. 📌Уверенное знание Python 📌Умение обернуть написанный код в Docker-контейнер 📌Опыт работы с SQL/NoSQL БД 📌Опыт использования Linux. Применяем Debian/Ubuntu Что предлагает компания? 🔅Аккредитованная IT- компания и дружный коллектив, объединенный в профессиональный комьюнити 🔅Удаленный формат работы 🔅Конкурентная заработная плата (оклад+ годовой бонус) 🔅Ежегодный Performance Review 🔅Обучение, посещение конференций и курсов 🔅ДМС со стоматологией 🔅Скидки и партнёрские программы Со мной можно связаться: @UmraSvet +7 910 457-77-75

djangoproject

@djangoproject · Post #285 · 02.04.2017 г., 18:45

https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python/#.WMfv6BURLc4.linkedin #Python is a powerful programming language used for many different types of applications within the development community. Many know it as a flexible language that can handle just about any #task. So, what if our complex Python application needs a #database that’s just as flexible as the language itself? This is where #NoSQL, and specifically #MongoDB, come in to play.

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2445 · 23.11.2024 г., 12:27

#вакансия#dataengineer#backend#sql#nosql#clouds#docker 🔥Data Engineer/Backend-разработчик Компания Антиплагиат — разработчик решений в области анализа текстов, изображений и поиска заимствований в крупных коллекциях документов и сети Интернет ищет к себе в команду Data Engineer/Backend-разработчика. Удаленно из РФ, СНГ Полная занятость Вилка ЗП от 180 000 – 270 000 на руки Оформление В ШТАТ компании по трудовой книжке. Что необходимо делать: -Писать краулеры сайтов Разрабатывать службы для получения данных из клиентских API -Писать сервисы для внутренних нужд команды -Поддерживать полноту и целостность текущих данных системы Мы ждем от кандидата: -Уверенное знание Python Опыт работы с большими данными -Умение обернуть написанный код в Docker-контейнер -Опыт работы с SQL/NoSQL БД -Опыт использования Linux. Применяем debian/ubuntu Плюсик в карму за: -Опыт планирования микросервисной/распределенной инфраструктуры -Опыт работы с облаками (AWS, Яндекс.Облако) -Знакомство с C# -Знакомство с классическими алгоритмами и структурами данных -Знание технологий из стека, указанного ниже С чем предстоит работать: -Библиотеки Python: scrapy, beautiful soup, pandas, -Взаимодействие с сервисами по протоколам: gRPC, REST, FTP, etc. -Обработка данных в форматах: xml/html, json, plain text, etc. -Инфраструктура: docker, mongodb, rabbitmq, postgresql, redis -Мониторинг: graphite, grafana, zabbix, ELK Мы предлагаем: -Работа в IT аккредитованной компании с развитой корпоративной культурой в дружелюбном и интеллигентном коллективе. -Формат удалённый. -Добровольное Медицинское Страхование. -Возможность профессионального и карьерного роста. -Заработная плата обсуждается индивидуально (оклад + годовая премия). -Ежегодный Performance Review. -Оформление согласно ТК РФ. -Дополнительные 4 дня отгула в год (Day Off). -Обучение английскому языку (компенсация стоимости). -Корпоративное/внешнее обучение, посещение конференций, курсов. Контакт: Светлана Иванова @UmraSvet [email protected]

djangoproject

@djangoproject · Post #576 · 02.03.2018 г., 12:52

https://www.obeythetestinggoat.com/pages/book.html#toc "Test-Driven Web Development with Python" aims to teach #TDD for web programming. It uses a concrete example — the development of a website, from scratch — to explain the TDD metholology and how it applies to building web applications. It covers the #Selenium browser-automation tool, #unit_testing, mocking, and interacting with Web technologies from the basics of static content, database integration, throught the inescapable JavaScript, and onto more advanced (and trendy) topics like #NoSQL, #websockets and Async programming.

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14903 · 03.07.2025 г., 11:30

#cplusplus#compaction#database#distributed_database#kvstore#nosql#rocksdb ToplingDB is a faster and more advanced key-value database built on RocksDB, designed for better performance and flexibility. It supports easy configuration through JSON/YAML, has an embedded web server to monitor and change settings without restarting, and improves speed with features like faster transaction locks and concurrent IO. It also offers plugins for enhanced functions and cloud-native services like MySQL and Redis on ToplingDB. This means you get a powerful, efficient database that is easier to manage and scales well for large or distributed systems, saving you time and improving your application's speed and reliability. https://github.com/topling/toplingdb

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14772 · 01.06.2025 г., 00:00

#cplusplus#cache#cpp#database#fibers#in_memory#in_memory_database#key_value#keydb#memcached#message_broker#multi_threading#nosql#redis#valkey#vector_search Dragonfly is a modern in-memory data store compatible with Redis and Memcached, offering up to 25 times higher throughput and better cache efficiency while using up to 80% fewer resources. It scales well with larger servers, supports many Redis commands, and features a unique, memory-efficient cache and fast snapshotting. Dragonfly provides low latency, high performance, and is easy to configure with familiar Redis options. Its design ensures atomic operations and efficient resource use, making it ideal for fast, cost-effective cloud applications needing real-time data access and high scalability. This means you get faster, more efficient caching and data handling with minimal changes to your existing setup[5][2][4]. https://github.com/dragonflydb/dragonfly

Repositorio data science

@repo_science · Post #3109 · 28.04.2023 г., 17:58

#datascientist#datascience#datasciencejobs#dataanalysis#data#dataanalyst#dataanalytics#dataanalystjobs#analytics#python#pythonprogramming#rprogramming#sql#excel#statistics#testing#softwaretesting#projects#projectmanagement#agile#computerscience#programming#webdevelopment#softwaredevelopment#roadmap#visualization#learningeveryday#learning#tutorials#learntocode#apache#powerbi#tableau#machinelearning#ml#ai#artficialintelligence#deeplearning#bigdata#bigdataanalytics#algorithms#mathematics#datastructures#kaggle#nlp#reinforcementlearning#sql#nosql#databases#mongodb ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----

djangoproject

@djangoproject · Post #298 · 17.04.2017 г., 07:42

#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #cron #Coroutine #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dispatch #django #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #freeze #functool #Generator #GeoDjango #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #session #socket #sound #task #TensorFlow #text_boxes #text #test #telegram #Thread #transport #tuples #Universe #Unix #urllib #upload #Web

djangoproject

@djangoproject · Post #425 · 28.08.2017 г., 03:37

#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #AngularJS #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #Coroutine #cron #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dict #dispatch #django #django_cms #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #learn #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #React #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #socket #task #telegram #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #urllib #upload #Web

djangoproject

@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00

#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI