Posts

Представьте: вы строите конуру для собаки. Вы не стали бы вызывать архитектора, создавать 3D-печать для титановых соединений или формировать отдельные команды для укладки крыши и систем обнаружения виляния хвостом. Однако в сфере программного обеспечения мы часто обращаемся к микросервисам, когда достаточно было бы простого сарая. Давайте рассмотрим случаи, когда ваш проект может действительно нуждаться в уютной простоте монолита. Идеальные сценарии использования монолита Сценарий 1: вы создаёте цифровую версию киоска с лимонадом....

Представьте: вы потягиваете кофе, а Jupyter Notebook послушно превращает ваши переменные Python в сонеты Шекспира. В этом сила расширений — и сегодня мы создадим такое, которое будет действительно полезным (хотя поддержка ямбического пентаметра может появиться в версии 2). Приготовьтесь к насыщенному кодингом путешествию по системе расширений Jupyter! Подготовка основы Прежде чем мы начнём творить чудеса, давайте подготовим мастерскую нашего волшебника: # Создаём каркас расширения npx create-jupyterlab-extension jupyterlab_stonks cd jupyterlab_stonks jlpm install Это создаёт проект TypeScript (двоюродный брат JavaScript, знающий о типах)....

Давайте начнём с неприятной правды: этот безобидный на вид чат-бот ChatGPT обладает большим аппетитом, чем студент магистратуры в период сессии, выпивший слишком много кофе. Пока вы просите его объяснить квантовую физику или создать мемы с котиками, где-то на серверах тратится энергия, как на заправке для «Хаммера». Но насколько это плохо на самом деле? Давайте посчитаем, как бухгалтер, заботящийся об экологии: def calculate_ai_footprint(queries_per_day: int): co2_per_query = 4.32 # грамм daily_emissions = queries_per_day * co2_per_query print(f"Ежедневное выделение CO₂: {daily_emissions} г (это {daily_emissions/1000} кг)") print(f"Годовое выделение CO₂: {(daily_emissions * 365)/1000}кг") calculate_ai_footprint(50) # Средняя оценка пользователя Ежедневное выделение CO₂: 216,0 г (это 0,216 кг) Годовое выделение CO₂: 78,84 кг Это 78 кг CO₂ в год — эквивалентно сжиганию 31 литра бензина....

Представь: ты пытаешься найти пару носков в комнате подростка. Это императивное программирование. Теперь представь, как Мари Кондо организует твой код — это функциональное программирование. Давайте разберёмся, почему эта парадигма превращает хаотичные кухни в рестораны кода со звёздами Мишлен. От спагетти-кода до слоёв лазаньи Функциональное программирование (ФП) не ново — оно существует с 1930-х годов. Но, как и авокадо тост, ему потребовались тысячелетия, чтобы стать популярным. Вот почему он идеально подходит для современной разработки:...

Представьте: вы собираете свою команду инженеров мечты и натыкаетесь на профиль в LinkedIn, где написано: «10-кратный разработчик полного стека — я пишу 12 000 строк безошибочного кода на Rust перед завтраком (и да, мне действительно нравится асинхронное программирование)». Ваш внутренний технический руководитель начинает пускать слюни. Но прежде чем вы исчерпаете свой бюджет AWS, пытаясь нанять этого кодирующего полубога, давайте поговорим о том, почему миф о разработчике 10x более опасен, чем команда sudo rm -rf /* в вашей производственной среде....