🐸 Книги для программистов #memes

🎮 Код из книги: Тестирование Angular-компонентов с использованием Jasmine и Karma

Проблема: при разработке Angular-приложений важно обеспечить высокое качество кода и стабильность функционала. Отсутствие автоматизированных тестов может привести к увеличению количества ошибок и снижению доверия к продукту.

Решение: в книге Mastering Angular Test-Driven Development автор предлагает внедрить практики тестирования с использованием Jasmine и Karma.

Пример теста для компонента PercentPipe, который форматирует числа в проценты:

import { PercentPipe } from './percent.pipe';

describe('PercentPipe', () => {
  it('should create an instance', () => {
    const pipe = new PercentPipe();
    expect(pipe).toBeTruthy();
  });
});

Преимущества:

— Обеспечивает высокое качество и стабильность кода.
— Упрощает выявление и исправление ошибок на ранних стадиях разработки.
— Снижает риски при внесении изменений в кодовую базу.
— Ускоряет процесс разработки за счет автоматизации тестирования.

🐸 Книги для программистов

📖 Обзор книги «Machine Learning in Python for Everyone»

Направление: #proglib_ml
Уровень: #proglib_beginner

Практическое руководство по освоению машинного обучения с использованием языка программирования Python.

Она ориентирована на начинающих, желающих изучить основы машинного обучения, а также на опытных специалистов, стремящихся улучшить свои навыки.

🔹 Основные темы

— Введение в машинное обучение и его алгоритмы
— Обработка и анализ данных с использованием Python
— Построение предсказательных моделей: регрессия, классификация, прогнозирование временных рядов
— Оценка моделей, отбор признаков и интерпретация результатов
— Визуализация данных и представление результатов

💬 Что говорят читатели

На данный момент книга не имеет опубликованных отзывов на крупных сайтах.

➕ Плюсы

— Предоставляет читателям конкретные примеры и пошаговые инструкции по реализации алгоритмов машинного обучения.
— Простой и понятный язык, что делает сложные концепции более доступными для начинающих.
— Охватывает широкий спектр аспектов машинного обучения, от обработки данных до оценки и визуализации моделей.

➖ Минусы

— Недостаток рецензий может затруднить оценку качества и полезности книги.
— На момент обзора книга не имеет обновлений или новых изданий, что может ограничивать её актуальность в быстро развивающейся области машинного обучения.

🔗 Скачать книгу

🐸 Книги для программистов

🎮 Код из книги: настройка Elasticsearch

Проблема: при развертывании Elasticsearch в версии 8.x по умолчанию включена безопасность. Это может создать сложности при начальной настройке и тестировании, особенно в средах разработки.
GitHub

Решение: в книге Elasticsearch in Action (Second Edition) автор предлагает изменить конфигурацию для упрощения начальной настройки:

# Отключение безопасности в Elasticsearch 8.x
xpack.security.enabled: false

Важно: Этот параметр следует использовать исключительно в средах разработки. В продакшн-средах безопасность должна быть включена.

Преимущества:

— Упрощает начальную настройку и тестирование Elasticsearch.
— Позволяет сосредоточиться на функциональности без дополнительных настроек безопасности.
— Предоставляет возможность быстро развернуть кластер для разработки и обучения.

🐸 Книги для программистов

🎮 Код из книги: Создание маппинга для индекса в Elasticsearch

Проблема: при создании индексов в Elasticsearch важно правильно настроить маппинг, чтобы обеспечить корректное хранение и поиск данных. Неправильная настройка маппинга может привести к неправильной индексации данных, ухудшению производительности и проблемам с поисковыми запросами.

Решение: в книге Elasticsearch in Action (Second Edition) автор предлагает пример настройки маппинга для индекса с типами данных и анализаторами, чтобы гарантировать правильную индексацию.

Пример кода для создания маппинга с типами данных и настройкой анализатора:

PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "standard"
      },
      "price": {
        "type": "float"
      },
      "description": {
        "type": "text",
        "analyzer": "english"
      },
      "available": {
        "type": "boolean"
      }
    }
  }
}

Преимущества:

— Обеспечивает правильную индексацию данных.
— Ускоряет поиск и улучшает точность запросов.
— Позволяет гибко настроить обработку данных и анализ текстов.

🐸 Книги для программистов

🎮 Код из книги: Интеграция Elasticsearch с Logstash для сбора логов

Проблема: сбор и анализ логов — важная часть мониторинга системы. Без автоматизации этот процесс может быть трудоемким и подверженным ошибкам. Проблемой является необходимость агрегации и индексирования больших объемов логов с различных источников.

Решение: в книге Elasticsearch in Action (Second Edition) автор объясняет, как настроить интеграцию Elasticsearch с Logstash для автоматического сбора и обработки логов.

Пример конфигурации Logstash для отправки логов в Elasticsearch:

input {
  file {
    path => "/var/log/syslog"
    start_position => "beginning"
  }
}

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} %{WORD:loglevel} %{GREEDYDATA:message}" }
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

Преимущества:

— Автоматизация сбора логов и их индексация.
— Упрощает мониторинг и анализ больших объемов данных.
— Позволяет быстро искать и фильтровать логи с помощью Elasticsearch.

🐸 Книги для программистов #memes

🎮 Код из книги: Асинхронный HTTP REST API на Rust

Проблема: разработка высокопроизводительных REST API требует эффективной работы с асинхронностью и безопасным управлением памятью. В языках с ручным управлением ресурсами это может привести к ошибкам и утечкам памяти.

Решение: в книге Code Like a Pro in Rust (2024) Бренден Мэттьюс демонстрирует, как с помощью Rust создать асинхронный HTTP REST API, используя tokio и hyper.

Пример кода:

use hyper::{Body, Request, Response, Server};
use hyper::service::{make_service_fn, service_fn};

async fn handle(req: Request<Body>) -> Result<Response<Body>, hyper::Error> {
    Ok(Response::new(Body::from("Hello, Rustacean!")))
}

#[tokio::main]
async fn main() {
    let addr = ([127, 0, 0, 1], 3000).into();
    let make_svc = make_service_fn(|_conn| async {
        Ok::<_, hyper::Error>(service_fn(handle))
    });

    let server = Server::bind(&addr).serve(make_svc);
    println!("Listening on http://{}", addr);

    if let Err(e) = server.await {
        eprintln!("Server error: {}", e);
    }
}

Преимущества:

— Безопасное управление памятью без сборщика мусора.
— Высокая производительность благодаря асинхронному выполнению.
— Простая интеграция с другими языками и системами.

🐸 Книги для программистов

🎮 Код из книги: Юнит-тестирование в Rust с использованием #[test]

Проблема: обеспечение надежности кода требует эффективного юнит-тестирования. Без встроенных инструментов разработчики могут сталкиваться с трудностями в написании и поддержке тестов.

Решение: в Code Like a Pro in Rust автор демонстрирует, как использовать встроенные возможности Rust для юнит-тестирования, включая атрибут #[test] и модуль assert_eq!.

Пример кода:

fn add(a: i32, b: i32) -> i32 {
    a + b
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::*;

    #[test]
    fn test_add() {
        assert_eq!(add(2, 3), 5);
    }
}

Преимущества:

— Простота написания и запуска тестов без дополнительных библиотек.
— Интеграция с инструментами сборки, такими как Cargo.
— Повышение надежности и поддерживаемости кода.

🐸 Книги для программистов

🎮 Код из книги: Оптимизация производительности с помощью профилирования

Проблема: выявление узких мест в производительности приложения может быть сложной задачей без надлежащих инструментов профилирования.

Решение: в книге Code Like a Pro in Rust (2024) рассматривается использование инструментов профилирования, таких как perf и cargo bench, для анализа и оптимизации производительности Rust-приложений.

Пример кода:

fn compute() -> u64 {
    (1..=1_000_000).sum()
}

fn main() {
    let result = compute();
    println!("Result: {}", result);
}

Для профилирования можно использовать команду:

cargo bench

Преимущества:

— Выявление и устранение узких мест в производительности.
— Повышение эффективности и скорости приложения.
— Интеграция с существующими инструментами разработки.

🐸 Книги для программистов