#WebDev

🔥4 надежных веб-сайта на страже времени разработчика

Разработка проектов может занимать много времени, но правильные инструменты помогают значительно оптимизировать рабочий процесс.

1️⃣Hidden Tools
Многофункциональный набор инструментов для разработчиков

Веб-сайт с полезными инструментами для ускорения и оптимизации процесса создания. Предоставляет широкий спектр утилит, которые помогают автоматизировать рутинные задачи и повысить продуктивность.


2️⃣Can I Use
Проверка совместимости с браузерами

Незаменимый сайт для выявления совместимости функциональностей с различными браузерами. Позволяет быстро узнать, поддерживается ли конкретная CSS-функция, JavaScript API или HTML-элемент в разных версиях браузеров.


3️⃣Dev Hints
Шпаргалки и справочники

Веб-сайт со шпаргалками по различным концепциям, функциям и коду. Содержит краткие и понятные справочники по популярным технологиям, что позволяет быстро найти нужную информацию без долгого поиска в документации.


4️⃣Bundle Phobia
Анализ размера npm-пакетов

Специализированный веб-сайт для выбора более легких и производительных пакетов npm. Показывает реальный размер пакетов, время загрузки и влияние на производительность приложения, помогая принимать обоснованные решения при выборе зависимостей.


🎙 Новости

📝 База вопросов

#VScode

SonarLint для VS Code: Надежный помощник для чистого кода


🔍Что это?

Бесплатное расширение для VS Code, которое ищет баги и уязвимости прямо во время написания. Работает с JavaScript, TypeScript, Python, Java, C++ и другими языками.


✨ Зачем нужно?

- Находит ошибки в реальном времени (например, утечки памяти, SQL-инъекции).
- Подсказывает лучшие практики (стиль, производительность, безопасность).
- Интегрируется с SonarQube/SonarCloud для синхронизации правил.


📎 Ссылка

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Backend

💬 Как сэкономить 100 часов в месяц ?

Устали бороться с дублями в данных? Тратите часы на группировку по датам? Мучаетесь с обновлением таблиц в ETL?

Опытный дата-инженер за 8 лет работы собрал 6 малоизвестных техник SQL, которые решают эти проблемы одним запросом.

1️⃣Находить и удалять дубли
2️⃣Получать свежие данные
3️⃣Группировать по периодам
4️⃣Создавать кастомные категории
5️⃣Сравнивать данные между датами
6️⃣Обновлять таблицы без боли


📎 Статья

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Frontend

📎 Как использовать дизайн-токены в React — опыт команды Bit

Дизайн-токены — это стандартизированные значения (цвета, шрифты, отступы), которые помогают создавать единый интерфейс. Они синхронизируют работу дизайнеров и разработчиков, обеспечивая визуальную согласованность.

Интеграция в Bit и React
В Bit дизайн-токены структурированы по типам (цвета, состояния и др.) и работают как часть системы компонентов. Они самодокументируются и легко адаптируются под разные платформы, что ускоряет разработку.

Кросс-платформенные преимущества
Токены позволяют создавать универсальные решения для всех платформ. Разработчики быстро вносят изменения, а дизайнеры контролируют их корректное применение.

Управление в Bit
Токены отделены от тем и передаются компонентам через провайдер. Это позволяет глобально обновлять стили, меняя всего одно значение.

Дизайн-токены в Bit — это мощный инструмент для масштабируемых и согласованных дизайн-систем. Больше можно прочитать в статье ⬇️


📎 Статья

🎙 Новости

📝 База вопросов

#BigData

📝 Как обрабатывать большие данные в Pandas, если они не помещаются в память

Представьте: у вас есть файл с 260 миллионами транзакций, но на компьютере всего 8 ГБ оперативной памяти. Если попробовать загрузить всё сразу — Python просто «упадёт». Что делать?


🔹Решение: обрабатываем данные по частям

Вместо того чтобы грузить весь файл разом, будем читать его порциями, например по 1 млн строк за раз. В Pandas это делается так:

import pandas as pd

# Загружаем данные по кускам
chunk_size = 1_000_000  # По 1 млн строк за раз
total_transactions = 0

for chunk in pd.read_csv('transactions.csv', chunksize=chunk_size):
    # Обрабатываем каждую порцию данных
    total_transactions += len(chunk)

print(f"Всего транзакций: {total_transactions:,}")
  

🔹Какие задачи можно решать?

1. Сколько всего транзакций? → Считаем строки в каждом куске и суммируем.

2. Сколько потратили за каждый год? → В каждом куске группируем по году и суммируем, потом складываем результаты.

3. Средние траты на развлечения по месяцам? → Фильтруем данные за 2020 год, оставляем только категорию «Развлечения», группируем по месяцам и считаем среднее.


🔹Почему это работает?

- Не нагружает оперативную память — обрабатывается только небольшая часть данных за раз.

- Можно делать сложные расчёты — главное аккуратно собирать промежуточные результаты.


🔹Как ускорить?

- Использовать `dtypes` — указать типы данных для экономии памяти.

- Фильтровать данные сразу при чтении — если нужен только 2020 год, не загружайте остальное.

- Параллельная обработка — если компьютер многопроцессорный.


🎙 Новости

📝 База вопросов

#DevOps

🔖Почему ваш Docker-образ не готов к продакшену

Многие разработчики пишешь Dockerfile по принципу "лишь бы работало". Образ собирается, контейнер запускается, приложение отвечает — всё отлично! Но проходит время, и начинаются проблемы: в CI/CD сборка падает, на другом сервере приложение ведёт себя странно, а размер образа превышает несколько гигабайт.


Основные проблемы, которые убивают стабильность:

▪️Нестабильные зависимости — когда вы указываете FROM python:latest или FROM node:latest, вы полагаетесь на удачу. Сегодня latest указывает на одну версию, завтра — на другую. В результате код, который работал вчера, сегодня может не собираться из-за изменений в базовом образе или несовместимости библиотек.

▪️Раздутый размер образа — использование "толстых" базовых образов типа ubuntu:latest или python:3.12 без суффикса приводит к образам весом в гигабайты. Это замедляет развёртывание, увеличивает потребление дискового пространства и создаёт больше точек уязвимости. Альтернативы вроде python:3.12-slim содержат только необходимые компоненты и весят в разы меньше.

▪️Неэффективное кеширование — неправильная структура слоёв убивает эффективность кеширования Docker. Если сначала копировать весь код, а потом устанавливать зависимости, то при любом изменении в коде придётся заново устанавливать все библиотеки. Правильный порядок: сначала файлы зависимостей, их установка, и только потом копирование кода приложения.

▪️Проблемы безопасности — запуск приложения от пользователя root создаёт ненужные риски. Если злоумышленник получит доступ к контейнеру, он автоматически получит максимальные привилегии. Создание отдельного пользователя — простая мера, которая значительно снижает потенциальный ущерб.

▪️Мусор в образе — отсутствие файла .dockerignore приводит к попаданию в образ ненужных файлов: .git директории, кеша IDE, логов, переменных окружения. Это увеличивает размер образа и может случайно включить конфиденциальную информацию.


Готовый к продакшену Docker-образ должен быть предсказуемым, компактным и безопасным. Он собирается одинаково в любой среде, не зависит от внешних изменений и минимизирует поверхность атак. Потратив время на правильную настройку сборки один раз, вы избежите множества проблем в будущем и сэкономите время всей команде.


🎙 Новости

📝 База вопросов