Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Антонио Куни — инженер, давно занимающийся повышением производительности Python, а также разработчик PyPy. Он провёл на EuroPython 2025 в Праге презентацию «Мифы и легенды о производительности Python». Как можно догадаться из названия, он считает многие общепринятые сведения о производительности Python как минимум вводящими в заблуждение. На множестве примеров он показал, где, по его мнению, таятся истинные проблемы. Инженер пришёл к выводу, что управление памятью в конечном итоге наложит ограничения на возможности повышения производительности Python, но у него есть проект SPy, который, возможно, станет способом реализации сверхбыстрого Python.

Он начал своё выступление с просьбы: «Если вы считаете Python медленным или недостаточно быстрым, поднимите руку»; поднялось много рук, в отличие от презентации на PyCon Italy, где руку не поднял почти никто из присутствующих. «Совершенно другая аудитория», — сказал он с улыбкой. Антонио уже много лет работает над производительностью Python, он общался с множеством разработчиков на Python и слышал кучу устоявшихся мифов, которые захотел развеять.

Думаю, многие из вас публиковали npm-пакеты в опенсорс или для работы (или хотя бы подумывали об этом). Но сборка библиотек сильно отличается от сборки приложений, а советы по публикации npm-пакетов в интернете часто противоречат друг другу или оказываются устаревшими.

За свою карьеру я портатил недели, публикуя пакеты с кривой сборкой, разбирая жалобы пользователей и читая срачи известных деятелей опенсорса. И я готов поделиться с вами самыми свежими советами:

Минификация: помогает или мешает?

Транспиляция: как не перестараться?

Полифиллы: да, но нет.

Сорсмапы: кому они вообще нужны?

Бандлить или не бандлить?

Икко Танака — один из наиболее выдающихся японских дизайнеров XX века, сочетавший в своих работах современность и традиционные живописные основы. Он внес значительный вклад в дизайн и современное искусство. Его работы в том числе повлияли на Андрея Тарковского. О его жизни и творчестве мы сегодня и поговорим. 

Этот кейс — готовый учебник по антиуправлению проектами. В 2024 году мы сделали всё, чтобы провалить цифровизацию закупок лекарств: проигнорировали pre-sale, раскрыли ТЗ конкурентам и забыли про юриста. Итог: бюджет сократился на 98% — с нескольких десятков миллионов до цены подержанной Lada. Разбираем 5 роковых ошибок, которые нельзя повторять.

Эта статья — разбор пяти реальных ошибок, которые превратили потенциальный кейс в провал. Используйте их как античек-лист.

Из новостей: онлайн открытой беты Battlefield 6 в Steam превысил 500к одновременных игроков, BioWare получила отказ от EA на предложения сделать ремейк Origins или переиздание трилогии, продажи Titan Quest II превысили 300к копий.

Из интересностей: путь с нуля к 200к проданным копиям The King is Watching за 2 недели, Тим Кейн про авторские права и накопления, как 500 тайских геймеров уберегли от полного провала.

В августе 2025 года TRS-80 от Radio Shack исполнилось 48 лет. Когда в 1977-м этот скромный ящик появился в магазинах электроники, никто не ждал, что он изменит мир. До него компьютеры создавались преимущественно для ученых и гиков, умеющих работать паяльником. А тут — готовый ПК, работающий по принципу «подключил — и готово».

TRS-80 должен был стать нишевым продуктом: планировали выпустить всего 3 500 штук. Но за год он разошелся тиражом свыше 100 тысяч и стал символом новой эры. Как магазины Radio Shack превратили эксперимент в массовое явление? Поговорим о сильных сторонах, ошибках и наследии этой культовой машины.

Microsoft Office — это настоящий золотой стандарт для работы с документами, таблицами и презентациями. Word, Excel, PowerPoint и Outlook уже много лет остаются обязательными инструментами для бизнеса, учебы и даже домашнего использования.

Проблема в том, что официальная лицензия стоит недешево, а без активации пакет работает в урезанном режиме.

Привет, Хабр!

Рассказываю, как несколько эмоциональных фраз могут заметно прокачать ответы ChatGPT, Gemini и других LLM.

Добавьте в промпт пару строк про чаевые, важность задачи или жесткое давление и модель начнёт отвечать точнее и глубже. Разберу, почему это работает, что об этом говорит исследование Корнельского университета, и делюсь своими рабочими приёмами.

Одним из крупнейших сдвигов в современном софтверном девелопменте стало стремительное распространение AI-инструментов для написания кода. Эти решения помогают как разработчикам, так и людям без технического бэкграунда быстрее писать код, запускать прототипы и готовые приложения. Среди таких инструментов достаточно быстро привлёк внимание Cursor, почти сразу он занял позицию одного из лидеров рынка.

В этой статье я подробнее рассмотрю Cursor, его сильные и слабые стороны, а также сравню его с другими AI-редакторами кода. Это будет практический гайд, в котором я поделюсь своим опытом использования Cursor для создания to-do приложения. К концу материала у вас сложится четкое представление о том, подходит ли Cursor для вашего собственного девелоперского workflow.

Поехали.

Привет, Хабр! Мы решили изучить опыт коллег в DevRel и исследовать, как устроены ключевые компоненты успеха — архитектура и аналитика — в технических сообществах, особенно внутри компаний. Я Антонина Коломиец, начальник отдел развития корпоративной культуры и сообществ в ОТП Банке. Погнали.

Давайте детально разберем, что входит в пункты «Архитектура» и «Аналитика» применительно к внутреннему корпоративному сообществу (будь то сообщество инженеров, разработчиков или даже бегунов). Это не просто задачи, а ключевые области ответственности Менеджера сообществ (Community Manager) внутри организации.

Наш ЦОД «Медведково», о котором мы уже рассказывали, в 2024 году стал кластером, так как рядом был построен еще один дата-центр — «Медведково-2». В этой статье мы покажем, как устроен новый ЦОД.

Здание «Медведково-2» возвели за год, параллельно проводили интеграцию инженерных систем. К 2024 году ЦОД полностью подготовили для проведения аудита и сертификации. Дата-центр успешно прошел испытания Uptime Facility и получил сертификат Tier III.

Пожалуй, самые неприятные баги – те, что воспроизводятся один раз из ста. Их не пощупать, не продебажить и даже не проверить результат.

Так и тут. Прилетает мне баг от тестировщика с описанием:

Контент приложения уезжает влево и скрывается за панелью навигации. Как воспроизвести не знаю, появляется несколько раз в день, зависимость не выявлена.

Естественно, у меня ни разу не воспроизвелось. Ну и как с этим работать?

Дальше расскажу о, возможно, самом странном баге в моей карьере.

• Учёные привели объект в квантовое состояние при комнатной температуре

• Астрофизик предложил вариант межзвёздной миссии к чёрной дыре

• Учёные обнаружили вирусную причину одного из самых распространённых в мире раковых заболеваний

• Новый шумозащитный экран блокирует больше шума, не перекрывая воздух

• Учёные обнаружили скрытый метод, которым кишечник разговаривает с мозгом

Изначально я не собирался так делать. Хотел обойтись списком в телефоне и парой заметок. Но через неделю невеста намекнула (наорала), что либо помогаешь, либо прощаемся.

Тогда я открыл таск-трекер «просто, чтобы разгрести бардак» — и втянулся больше, чем в собственный стартап. В статье — наша история, фейлы и результат.

Привет, Хабр!

Внутренние продукты умирают чаще, чем живут. Причём гибнут не на проде, не из-за кривого кода и не от того, что разработка пошла не по плану. Они разваливаются на самом старте — когда гипотеза ещё не успела обрести форму, но уже обросла Jira-задачами. Где-то я видел, что 9 из 10 новых инициатив не переживают первую встречу с пользователем. Почему? Потому что команды бегут в реализацию, не удостоверившись: а надо ли это вообще кому-нибудь?

Классический двухнедельный Scrum здесь не спасёт. Он хорош, когда вы уже уверены в направлении. А вот когда на старте всё зыбко и туманно, нужен отдельный, чётко спланированный discovery-конвейер. Такой, в котором каждые три недели появляется не слайд, а артефакт — проверенный, валидированный, готовый к следующему шагу. И вот хорошо вписывается 5D Discovery.

Балансировка нагрузки в веб‑сервисах решает сразу две задачи: масштабирование и отказоустойчивость. В этой статье поговорим о возможностях балансировки нагрузки для HTTP(S) протокола в Angie.

Теоретическая основа, описание алгоритмов уже описана разработчиком Angie, поэтому рекомендую обращаться к статьям с обзором балансировки и алгоритмам балансировки в Angie. Здесь же разберём практическую сторону настройки балансировки.

Проблема

Известная проблема, что всем нужен работник с опытом, но чтобы получить опыт, нужно получить работу. Эта дилемма иногда сводит с ума начинающих специалистов. Как наработать портфолио, если тебя даже не рассматривают?!!

Решение

И если эту проблему не получается преодолеть, а упрямству нет предела, то фриланс поможет решить эту проблему и наработать весьма разносторонний и уверенный опыт. Да потрудиться нужно будет и, возможно, в 100 раз больше, чем Вы можете представить себе на старте.

В комментариях к моим статьям регулярно встречаются возражения по поводу понятия «модель числа» – это какой-то оксюморон, фантазии автора и др.
В ответ могу только заметить, что в математике имеют дело с натуральными (N), целыми (Z), рациональными (Q), вещественными (R) и комплексными (С) числами. Приведенные термины по существу называют модели чисел с четко различимыми свойствами и допустимыми операциями в каждом из множеств названных чисел. Соотношения между этими моделями задается  включением левого (меньшего) в правое (большее) множество чисел N ⸦ Z ⸦ Q ⸦ R ⸦ C.
Главными операциями над множествами чисел в таких моделях являются сложение (+) и умножение (×), обратными к которым являются операции вычитания (–) и факторизация (×-1).

Для факторизации еще не введен обозначающий ее символ (мной использована операция обратная к символу произведения). Заметим, что обратимость даже главных операций возможна не в любой из моделей. Так операция вычитания не является допустимой для натуральных чисел. Если при вычитании  уменьшаемое меньше вычитаемого, то результат – (разность) не определен в множестве N натуральных чисел.

Когда мы представляем число из некоторого множества суммой слагаемых а + b, то, изменяя значения а и b так, чтобы сумма их оставалась постоянной, мы задаем аддитивное представление конкретного числа или его аддитивную (линейную) модель. Такая списочная многострочная модель (СММ) допустима во всех известных множествах. Совокупность сумм для N = х + у, где х и у – переменные модели, с накладываемыми на них ограничениями, задает модель числа N. А распределение делителей числа в натуральном ряде задается законом распределения делителей (ЗРД) числа.

При описании математическими средствами объекта, явления или процесса мы используем отображение (функцию от переменных), которое называем моделью объекта, явления или процесса. Разработка и исследование таких моделей имеет целью определение таких значений переменных модели, которые отвечают  наилучшим описаниям объекта, явления или процесса и цели проводимого исследования, не выходя за рамки допустимого.

Краткая шпаргалка с определениями принципов. Под катом плюсы/минусы SOLID, чтоб пройти собеседование на мидла\сеньора\архитектора, а в работе принять осознанное решение: «Применять ли здесь SOLID?»

Начиная с версии PVS-Studio 7.38, Java анализатор вслед за двумя братьями C# и C++ поддерживает пользовательские аннотации в формате JSON. Зачем они нужны и что с ними можно делать, рассмотрим в этой статье.