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 2 подобни публикации

Търсене: #rakesearch

当前筛选 #rakesearch清除筛选

Математика в тапочках На конференции GRID’2025 в Дубне представили свежие результаты проекта RakeSearch — добровольной распределённой вычислительной сети, которая решает задачи комбинаторики на обычных домашних ПК. Доклад основателя проекта Эдуарда Ватутина — был про то, как улучшенная балансировка нагрузки помогает быстрее искать латинские квадраты со специфическими свойствами. Я тоже участвую в этом проекте — и даже вхожу в топ‑3 добровольцев по мощности расчётов. Что нового удалось посчитать: – 377 674 диагональных трансверсалей у DLS порядка 14 — рекорд; – 5995 ортогональных латинских квадратов (ODLS) для порядка 12 — тоже рекорд; – в активных экспериментах участвуют машины из проекта RakeSearch, суммарно дающие до 12 TFLOP/s вычислительной мощности . – часть данных получена полным перебором (brute force), часть — эвристиками M1/M2, которые перебирают «соседства» и трансформации. 📌 Для сравнения: 12 TFLOP/s — это примерно как суперкомпьютер SKIF Cyberia (входил в топ‑30 России в 2023 году) или как нижняя треть мирового рейтинга TOP500… в 2005 году. Не бог весть что по сегодняшним меркам, но это смотря с чем сравнивать. Слайды доклада приложены в PDF. #RakeSearch

Hashtags

Российский проект RakeSearch имеет неприятную особенность – после перезагрузки задачи начинают считаться заново. Когда задачи считаются в 30+ потоков и среди них есть задачи длительностью до часа, то это приводит к потере до получаса рабочего времени мощного компа. На скринах пример списка задач до и после перезагрузки. В общей картине эти потери, конечно, незначительны. А вот ведущему проекта Эдуарду Ватутину спасибо за регулярные посты о ходе проекта и публикациию результатов в энциклопедии OEIS. Имхо достойно того, чтобы 100% времени наших CPU выделять на RakeSearch. Вот бы ещё на Apple Silicon и на Linux появились задачи от проекта! Подписывайтесь на Эдуарда: https://vk.com/id162891802 #rakesearch #silicon