Всем привет! Состоялся релиз Django 4.0💥 https://www.djangoproject.com/weblog/2021/dec/07/django-40-released/

​​Ночное образовательное шоу IT Nights 3.0

10 декабря в прямом эфире спикеры из Facebook, Яндекса, JetBrains, VK, X5 Group поделятся опытом, обсудят будущее и вдохновят на новые проекты. А зрители смогут влиять на происходящее в кадре.

Запоминай:
• 10 декабря в 19:00
• it-nights.ru
• промокод: devbrain

Чего бы ты ни ждал — будет иначе 👀

Вышел новый релиз css-фреймворка Tailwind: https://tailwindcss.com/blog/tailwindcss-v3

Как точно не ошибиться в код ревью?

Разработчик из Delivery Club поделился своим мнением про хорошие и плохие практики код ревью с учётом человеческих особенностей. В статье узнаете:

– Зачем делать изменения небольшими кусочками и создавать pull request’ы по мере выполнения задач?
– Почему не стоит прогонять весь код через через одного человека?
– В чем профит линтеров и spell checker?
– Как правильная коммуникация помогает не допускать новых ошибок в коде?

гайд по Django Views: https://spookylukey.github.io/django-views-the-right-way/

Автор Chris Riccomini делится опытом написания технической книги: https://cnr.sh/essays/how-to-write-a-technical-book

Интересный движ намечается в январе 2022 года — Data Engineer Zoomcamp

Это 9 недельный курс в формате zoom-лекций и практических занятий по дата инжинирингу. Примечательно что он абсолютно бесплатный для всех, нужна лишь предварительная регистрация по ссылке.

У этой инициативы уже есть полупустой репозиторий на гитхабе: https://github.com/DataTalksClub/data-engineering-zoomcamp, там же можно ознакомиться подробнее с предстоящими темами для изучения.

Старт намечен на 17 января 2022 года

Если вы не знаете чем заняться на выходных, то прямо сейчас можно посмотреть бесплатно все курсы по VueJS на платформе Vue Mastery: https://www.vuemastery.com/free-weekend/

Серия статей про System Design для мобильных разработчиков: https://proandroiddev.com/a-simple-framework-for-mobile-system-design-interviews-89f6f4134b84

Курс про Go: https://youtu.be/yyUHQIec83I

Вчера освежал знания по сборщику мусора в Питоне и наткнулся на отличный доклад на тему: https://www.youtube.com/watch?v=CLW5Lyc1FN8

Бесплатная книга про шаблоны проектирования веб-приложений на JavaScript и React: https://www.patterns.dev/

Для тех, кто готовится к интервью по sys design: https://medium.com/interviewnoodle/system-design-interviews-a-step-by-step-guide-cb30496f31a5

Видео про работу AWS Lambda от AWS инженера: https://www.youtube.com/watch?v=OOGV81YbuEo

Для любителей алгоритмов и BigO-нотации. Попался на глаза доклад из старых закладок от небезызвестного Ned Batchelder (автор coverage.py): https://www.youtube.com/watch?v=duvZ-2UK0fc
В блоге у него также есть пост по мотивам этого видео: https://nedbatchelder.com/text/bigo.html

Наткнулся на интересную статью с диаграммами про алгоритм кодирования кодов Юникод-символов в байты: https://sethmlarson.dev/blog/utf-8

В python 3.11 в модуль asyncio завезли TaskGroup: https://bit.ly/3sNbVVe

Если кратко, то это замена для функции gather, которая запускает сразу несколько корутин. Стандартная функция gather непредсказуема и нужно помнить, что при отмене одной корутины из списка, другие не будут автоматически отменены. Мне приходилось дополнительно писать обёртку, которая обрабатывала возможные ошибки от асинхронных функций и делала явную отмену gather.

С приходом TaskGroup появляется некая атомарность у группы корутин, и соответственно более удобная и наглядная обработка ошибок.

Код взят из исходников EdgeDB: https://github.com/edgedb/edgedb/blob/master/edb/common/taskgroup.py

Намедни попалась на глаза статья про "затыки" в производительности асинхронных фреймворков на примере FastAPI: https://aivarsk.com/2022/01/21/fastapi-concurrency/

По мотивам этой статьи написал свою заметку с замечаниями о производительности asyncio и как работать в условиях CPU-intensive кода.

Генерация клиентов для вашего API-сервиса на FastAPI: https://fastapi.tiangolo.com/advanced/generate-clients/
Эта фича стала доступна в версии 0.75.0

Чтобы получить кратный прирост производительности вашего FastAPI приложения достаточно перевести его на PyPy. Как? Читайте в статье: https://tonybaloney.github.io/posts/pypy-in-production.html
У автора получилось увеличить производительность в 4 раза!