Бэкендер: Java, PHP, C#, Python, Node JS
4.91K subscribers
38 photos
1 video
2.14K links
Самые полезные и интересные материалы для начинающих бэкенд разработчиков, так и для бывалых.

Основные языки: Java, PHP, C#, Python, Node JS

Сотрудничество: @noname_media

Канал на бирже:
telega.in/channels/backender0/card?r=Wj7h1mbl
Download Telegram
​​Основные правила код-ревью

Code review или обзор кода - работа, требующая высокого уровня профессионализма. Ознакомьтесь с его лучшими практиками: вот что нужно и что нельзя делать разработчику при обзоре кода.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Чем отличаются модели МО в науке и производстве

Почему модели МО, которые хорошо выглядят "на бумаге", не гарантируют хорошей работы в производстве? Вот что думает специалист в области МО.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Mermaid: универсальный инструмент для создания диаграмм

Пополним рабочий арсенал новым революционным инструментом для построения диаграмм, имя которому Mermaid. Рассмотрим принцип работы и его преимущества по сравнению с PlantUML.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​5 непростых вопросов по JavaScript

Разберем пять непростых вопросов: о сравнениях, пустых массивах, странном try catch, стрелочной функции и коварном JSON.stringify. Сможете ответить на них правильно?

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Как правильно написать калькулятор на питоне с помощью eval()

На питоне калькулятор пишется проще простого — print(eval(input()))

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Python в Visual Studio Code — июньский релиз

В этом выпуске мы внесли улучшения, которые перечислены в нашем журнале изменений, решив в общей сложности 70 проблем.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Разработка RESTful API на Python с помощью HappyX

На данный момент HappyX в Python не имеет CLI, поэтому все придется делать лапками ручками. Хотя можно просто создать проект с помощью PyCharm — это мы и сделаем.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Приложение Tinkerstellar для обучения Python на iPad получило поддержку iPhone

Первая версия Tinkerstellar была доступна только для iPad. Само приложение содержит в себе коллекции уроков по языку программирования Python. Уроки разделяются по темам и охватывают основы языка, визуализацию данных, структуры данных, машинное обучение и работу с сетями.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Асинхронный ETL-процесс на Python

Продолжаю цикл статей по разработке ETL-процессов на Python. На этот раз мы преобразуем синхронный etl-процесс из статьи Пишем ETL-процесс на Python в асинхронный.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Яндекс Практикум запустил буткемп «Python-разработчик»

Буткемп — короткий, но интенсивный курс. Он длится меньше наших обычных программ, но занимает больше времени в неделю. Теперь такой формат есть и для профессии «Python-разработчик». За 16 недель вы погрузитесь в IT и освоите все навыки, нужные для начала работы.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Создание красивого Desktop-приложения на Python

Если Вы, как и я, решили впервые взглянуть в сторону Python после нескольких попыток изучения С++/C# то скорее всего первым проектом станет desktop-приложение. Отходя от темы скажу что тяга к изучению этих языков была безнадежно утрачена в виду классического преподавания в духе "лишь бы сдали" и бесчисленных однотипных и монотонных лекций. Как я сказал выше хоть и на начальном уровне, но я всё же касался разработки приложений для Windows и поэтому мне хотелось посмотреть на принципы работы питона сначала отсюда(а не прыгать в django и прочие мощные фреймворки). Должен предупредить - в статье не приводятся выдержки из кода и она является скорее выражением моих эмоций, полученных за этот проект.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Лучшие практики разработки на Python

Хотите создать профессиональный Git-репозиторий для версионирования и обмена кодом Python? Предлагаем доступный гайд с перечнем инструментов, которые помогают организовывать код Python и поддерживать его в хорошем состоянии в соответствии с профессиональными стандартами.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Распределение памяти в Python: сколько и в каких случаях занимают типы данных

Как устроено выделение памяти под объекты в Python, как работает очистка памяти и в чём разница в памяти на примере типов list, dict и tuple.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Байки джависта

Я конечно не Джеймс Гослинг, но за долгое время работы с Java у меня накопилась масса мыслей. Уверен, что они будут многим полезны, поэтому принимаю решение поделиться ими. Эти мысли зарождались у меня в самые разные периоды

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Создание приложения для распознавания текста с изображений и аудиофайлов

Запись текста с фотографии листа или из аудиозаписи в текстовый файл, доступный для редактирования – довольно часто встречающаяся задача при работе в офисах или учёбы. Для распознавания текстов и аудио в платных сервисах и программах сегодня используются такие подходы, как машинное зрение и распознавание речи с использованием глубоких нейронных сетей.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Параллельность в Java на практике

Как следует из названия, здесь будет только про параллельное выполнение (не путать с конкурентностью). Так же я не буду затрагивать проект Loom, который «должен убить» все остальные подходы написания параллельного кода. Надеюсь изложенное ниже позволит начинающим java программистам разобраться с разными подходами и структурировать имеющиеся знания.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Динамическое создание слушателей в Kafka

Эта статья обьясняет, как создать слушатель в Kafka на лету в процессе работы приложения.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Аудит пользователей Spring Data JPA

Все знают, как взять пользователя из контекста и сунуть его в сущность. Допустим, на уровне сервиса в методе извлечь информацию о нём и «засетать» его в нужные поля (придётся везде таскать этот кусок кода по сервису), а с аспектами как‑то выглядит не явно и накладывает ряд обязательств (например, развешивание аннотаций над методами всякий раз, когда мы что‑то пытаемся сделать с сущностью (новые участники команды могут не знать о такой неявной практике, а старые забыть о ней)).

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Выполнение одновременных сетевых запросов в Java: быстро и эффективно

Рассмотрим суть и преимущества виртуальных потоков в Java. Покажем на примерах, как благодаря им серверные приложения Java выигрывают в производительности у Node.js.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Не заблудитесь при работе с кластерами Kafka  —  возьмите компас

Представляем инструмент мониторинга кластеров KafkaCompass. Рассмотрим функционал этого приложения - со слов его разработчиков.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Какой метод глубокого клонирования в JavaScript наиболее эффективный  —  исследование

Чтобы выделить "победителя" среди методов глубокого клонирования в JavaScript, необходимо протестировать каждый из них. Предлагаем результаты серии модульных тестов.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем