Безопасный по типам переиспользуемый код с общими типами Go
Генерики в Go представляют собой одну из самых значительных особенностей языка, добавленных с момента выхода Go 1.0. Введенные в Go 1.18, генерики позволяют писать безопасные с точки зрения типов, повторно используемые коды, которые работают с несколькими типами без ущерба для производительности или ясности кода.
Полное руководство по шаблонам многоквартирных баз данных
Мультитенантность — это фундаментальный архитектурный паттерн для SaaS-приложений, позволяющий нескольким клиентам (арендаторам) использовать одну и ту же инфраструктуру приложения, сохраняя при этом изоляцию данных.
Разработка CLI на Go с фреймворками Cobra и Viper
Интерфейсы командной строки (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, системных администраторов и специалистов DevOps. Два библиотеки Go стали де-факто стандартом для разработки CLI на Go: Cobra для структуры команд и Viper для управления конфигурацией.
Сократите затраты на LLM на 80% благодаря умной оптимизации токенов
Оптимизация токенов — это критический навык, отличающий экономически эффективные приложения на основе LLM от экспериментов, разоряющих бюджет.
Событийная архитектура с AWS Kinesis для масштабирования
AWS Kinesis стал краеугольным камнем для построения современных микросервисных архитектур на основе событий, обеспечивая обработку данных в реальном времени в масштабируемых объемах при минимальных эксплуатационных затратах.
Оптимизируйте фронтенд-API с помощью GraphQL BFF и Apollo Server
Шаблон Backend for Frontend (BFF) в сочетании с GraphQL и Apollo Server создает мощную архитектуру для современных веб-приложений.
Тестирование на Python с использованием pytest, TDD, мокирования и покрытия кода
Модульное тестирование гарантирует, что ваш код на Python работает правильно и продолжает работать по мере развития проекта. Это всеобъемлющее руководство охватывает все, что вам нужно знать о модульном тестировании в Python, от базовых концепций до продвинутых техник.
Создавайте серверы MCP для ИИ-ассистентов с примерами на Python
Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.
Владейте своим контентом и контролируйте свою идентичность
Веб-сети изначально были разработаны как децентрализованная сеть, где любой мог публиковать и подключаться. Со временем корпоративные платформы консолидировали контроль, создавая закрытые сады, где пользователи являются продуктами, а контент заперт. Движение Indie Web стремится вернуть первоначальное обещание веба: личное владение, творческая свобода и подлинное взаимодействие.
Создавайте согласованные, переносимые и воспроизводимые среды разработки с помощью Dev Containers
Разработчики часто сталкиваются с проблемой “работает на моей машине”, вызванной несоответствиями зависимостей, версиями инструментов или различиями в операционных системах. Dev Containers в Visual Studio Code (VS Code) решают эту проблему элегантно — позволяя разрабатывать внутри контейнеризованной среды, специально настроенной для вашего проекта.
Как управлять состоянием в Flutter
В этой статье мы рассмотрим шесть популярных способов управления состоянием в Flutter приложений, включая реальные примеры и лучшие практики:
Пошаговый пример
Здесь представлен пример Python Lambda для обработки сообщений SQS (Пример Python Lambda для обработки сообщений SQS + REST API) с защитой API Key + скрипт Terraform для развертывания его для безсерверного выполнения.
Как разработать Amazon Alexa Skill — инструкции.
В этой статье мы углубимся в разработку, тестирование и публикацию Alexa Skill. Мы также рассмотрим принципы дизайна, технические аспекты и лучшие практики, чтобы обеспечить увлекательный и естественный пользовательский опыт.
Немного отличающиеся API требуют особого подхода.
Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python
Несколько способов получения структурированного вывода из Ollama
Большие языковые модели (LLM) мощные, но в производстве мы редко хотим свободноформатных абзацев. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно передать в приложение. Это Структурированный вывод LLM.
Развёртывание нового Telegram-бота в AWS
Вот мои заметки с пошаговым руководством по реализации и развертыванию в AWS Telegram-бота. Я добавил быстрый старт (long polling) и производственный путь (webhooks), с примерами на Python и Node.js.
