Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET

🌍✈️ 6 идей, как ускорить поиск работы за рубежом Статья для тех, кто устал от отказов и безрезультатных поисков. Узнайте секреты, которые помогут вам найти работу за рубежом в разы быстрее! 👉 Читать статью

💻📈 Итоги года Proglib: 2024 год в цифрах и достижениях Как оставаться в курсе самых актуальных тенденций, не теряя времени на поиск информации? Итоги года Proglib покажут, как платформа объединила разработчиков, помогая им оставаться впереди. ✅ Загляните в цифры, достижения и материалы, которые сделали этот год ярким!

🚀 Testcontainers в .NET с PostgreSQL и pgvector 💡 Мы нашли статью о том, как использовать Testcontainers в .NET для работы с PostgreSQL и расширением pgvector. Если вы хотите сделать тестирование интеграции удобнее и мощнее, то это именно то, что вам нужно! 📌 Что такое Testcontainers? Это библиотека, которая позволяет запускать Docker-контейнеры прямо из тестов, создавая временные окружения для тестирования. Это упрощает интеграционное тестирование, минимизируя необходимость ручной настройки баз данных, брокеров сообщений и других сервисов. 📌 Что такое pgvector? pgvector — это расширение PostgreSQL, добавляющее поддержку работы с векторными данными. Это крайне полезно для приложений, которые используют эмбеддинги (например, из OpenAI или Hugging Face) для поиска, машинного обучения или рекомендательных систем. 📌 О чём статья? ➖ Как настроить Testcontainers для работы с PostgreSQL в .NET. ➖ Как подключить расширение pgvector в тестовой базе данных. ➖ Пошаговое руководство по созданию контейнера с PostgreSQL, выполнению миграций и настройке данных для тестов. ➖ Примеры использования pgvector для хранения и поиска векторных данных. Автор показывает, как использовать Testcontainers для запуска PostgreSQL с уже установленным pgvector. Это позволяет тестировать функции работы с векторами (например, поиск ближайших соседей) без необходимости настраивать базу данных вручную.

🎨 Новый канал для вдохновения — UX in GIF Мы запустили свежий канал, где делимся идеями для дизайна интерфейсов. Всё самое стильное, оригинальное и вдохновляющее теперь в одном месте. 📌 Чем полезен канал? → Идеи для дизайна интерфейсов. → Анимации, которые можно повторить или адаптировать. → Лёгкий способ искать вдохновение перед новым проектом. 👉 Подписывайтесь и вдохновляйтесь: UX in GIF

🔗 Что такое паттерн «Цепочка»? В основе паттерна «цепочка» лежит идея последовательной обработки запроса через несколько микросервисов. Клиент делает запрос, который обрабатывается первым сервисом (A). Этот сервис передает результат следующему (B), затем — следующему (C) и так далее, пока не будет получен финальный результат, возвращаемый клиенту. Этот процесс можно представить как конвейер, где каждый этап выполняет строго определенную задачу. Преимущества паттерна ➕ Модульность: каждый сервис отвечает за свою часть работы. Это делает систему более понятной и легкой в поддержке. ➕ Повторное использование: сервисы можно использовать в других бизнес-процессах, объединяя их в новые цепочки. ➕ Простота реализации: логика каждого микросервиса изолирована, что упрощает проектирование и тестирование. Недостатки паттерна ❌ Высокие задержки: каждый вызов в цепочке требует времени, а синхронное взаимодействие увеличивает общее время отклика для клиента. ❌ Уязвимость к сбоям: Если один из сервисов выйдет из строя, вся цепочка перестанет работать, что может нарушить работу приложения. ❌ Сложности мониторинга: С ростом длины цепочки становится сложнее отслеживать метрики производительности и отладку. Когда использовать паттерн «Цепочка»? ✅ Необходимо последовательное выполнение задач (например, обработка платежей или подготовка данных для аналитики). ✅ Задачи строго зависят друг от друга. ✅ Длина цепочки невелика, а задержки допустимы. ✅ Если же время отклика критично или система должна быть устойчива к сбоям, стоит рассмотреть альтернативы, такие как асинхронное взаимодействие или паттерн оркестрации.

☁️ Размышления про абстракции Недавняя статья поднимает важную тему — не каждая абстракция в программировании приносит пользу. Автор критикует «ложные абстракции» — те, что лишь добавляют уровни сложности, не скрывая внутреннюю сложность системы. Основные мысли: 💭 Хорошая абстракция упрощает работу, скрывая сложные детали; 💭 Плохая абстракция лишь увеличивает количество слоев и усложняет понимание системы; 💭 Абстракции стоят дорого: они могут снижать производительность и усложнять сопровождение; 💭 Со временем даже хорошие абстракции могут начать «протекать», требуя знания внутренних механизмов. ✅ Прежде чем добавлять новый уровень, задайте себе вопрос: действительно ли это абстракция или просто очередной слой косвенности? Хорошая абстракция должна приносить реальную ценность, а не просто усложнять код.

Что такое паттерн «Цепочка»? В основе паттерна «цепочка» лежит идея последовательной обработки запроса через несколько микросервисов. Клиент делает запрос, который обрабатывается первым сервисом (A). Этот сервис передает результат следующему (B), затем — следующему (C) и так далее, пока не будет получен финальный результат, возвращаемый клиенту. Этот процесс можно представить как конвейер, где каждый этап выполняет строго определенную задачу. Преимущества паттерна Модульность: Каждый сервис отвечает за свою часть работы. Это делает систему более понятной и легкой в поддержке. Повторное использование: Сервисы можно использовать в других бизнес-процессах, объединяя их в новые цепочки. Простота реализации: Логика каждого микросервиса изолирована, что упрощает проектирование и тестирование. Недостатки паттерна Высокие задержки: Каждый вызов в цепочке требует времени, а синхронное взаимодействие увеличивает общее время отклика для клиента. Уязвимость к сбоям: Если один из сервисов выйдет из строя, вся цепочка перестанет работать, что может нарушить работу приложения. Сложности мониторинга: С ростом длины цепочки становится сложнее отслеживать метрики производительности и отладку. Когда использовать паттерн «Цепочка»? Этот паттерн хорошо подходит для сценариев, где: Необходимо последовательное выполнение задач (например, обработка платежей или подготовка данных для аналитики). Задачи строго зависят друг от друга. Длина цепочки невелика, а задержки допустимы. Если же время отклика критично или система должна быть устойчива к сбоям, стоит рассмотреть альтернативы, такие как асинхронное взаимодействие или паттерн оркестрации. Пример работы цепочки Представьте систему интернет-магазина: Сервис заказов: Получает запрос от клиента и отправляет его в обработку. Сервис платежей: Проверяет оплату и подтверждает транзакцию. Сервис доставки: Формирует данные для логистики. Вместо того чтобы все эти действия выполнялись в одном монолите, они делятся на независимые сервисы, каждый из которых выполняет свою функцию и передает результат дальше.

📘 SkunkHTML: Генератор статичных сайтов SkunkHTML — это инструмент, который позволяет легко и быстро создавать статичные веб-сайты из файлов Markdown, автоматизируя процесс генерации и развертывания. Он разработан на F#, что делает его не только функциональным, но и интересным примером использования этого языка. 🛠️ Как это работает? 1. Форкните репозиторий: SkunkHTML на GitHub. 2. Добавьте контент: создайте свои файлы Markdown в соответствующей папке. 3. Настройте GitHub Pages: включите автоматическое развертывание через GitHub Actions. 4. Наслаждайтесь готовым сайтом! 📎 Попробуйте сами! #новость

💻 Эффективное проектирование программных систем Правильная архитектура программного обеспечения помогает создавать устойчивые и масштабируемые приложения, которые легко дорабатывать и поддерживать. Наш интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» научит вас строить программные системы без боли и стресса. Вы на практике освоите основные паттерны проектирования и прокачайте свои навыки архитектора программного обеспечения. 🎄Начните свой 2025 со скидкой 35% на все курсы. Это лучшее вложении уходящего года – https://proglib.io/w/cc21e069

⏱ Реализация службы на основе времени в .NET 8 с использованием IHostedService Фоновые службы — это важный компонент для выполнения задач, работающих параллельно с основным приложением. В .NET 8 интерфейс IHostedService предоставляет простой и гибкий способ управления такими службами. Вот как это работает. Что делает IHostedService? IHostedService используется для создания служб, которые запускаются при старте приложения и завершаются при его остановке. Он предоставляет два метода: 1️⃣ StartAsync: выполняется, когда приложение запускается. Здесь вы определяете, что должно делать ваша служба. 2️⃣ StopAsync: вызывается перед завершением работы приложения. Здесь можно остановить фоновые задачи и освободить ресурсы. Как работает служба на основе времени? Основная идея — это выполнение определённой задачи через регулярные промежутки времени, например: ➖ Отправка данных на сервер. ➖ Очистка временных файлов. ➖ Обновление данных кэша. Для реализации этого обычно используется таймер. Таймер запускается в методе StartAsync и выполняет задачу через указанные интервалы времени. Когда приложение останавливается, таймер отключается в методе StopAsync, чтобы избежать утечек памяти или нежелательной активности. ❓Где найти пример? Для более подробной реализации с кодом и пошаговыми инструкциями рекомендуем ознакомиться со статьёй.

🧠 Machine Learning — топовый канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению. Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает внутренности алгоритмов, редкую литературу и код самых интересных ИИ проектов. Уже ни для кого, не секрет, что в 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш. Стоит подписаться: https://t.me/+ixMPdTZriR4wY2E6

✈️ Локальный запуск LLMs в .NET с Ollama и Semantic Kernel Большие языковые модели (LLMs) чаще всего ассоциируются с облачными решениями, такими как OpenAI или Azure. Но что, если вам нужно запустить модель локально? Это может быть полезно для обеспечения конфиденциальности данных, экономии средств или работы в офлайн-среде. Именно здесь на помощь приходят Ollama и Semantic Kernel. Давайте разберём, как это работает. 🦙 Что такое Ollama? Ollama — это инструмент, позволяющий запускать большие языковые модели локально, на вашем компьютере. Он минимизирует зависимость от облачных сервисов, обеспечивает защиту данных и позволяет вам полностью контролировать вычислительные ресурсы. ❓Что такое Semantic Kernel? Semantic Kernel — это SDK от Microsoft, созданное для интеграции возможностей ИИ в приложения на .NET. Оно поддерживает работу с различными провайдерами LLMs, включая локальные серверы, такие как Ollama. Как всё это работает? ➖Установка Ollama: вы начинаете с установки Ollama на свою систему. Он предоставляет простой способ загрузки и запуска LLMs. ➖Загрузка модели: после установки вы можете выбрать и загрузить модель, например llama2, с помощью команды в Ollama. ➖Настройка Semantic Kernel: semantic Kernel подключается к Ollama как к локальному серверу. Вы используете его для отправки запросов к модели и получения ответов. ➖Интеграция в .NET-приложение: cоздаёте проект в .NET 8 или 9, добавляете Semantic Kernel через NuGet и настраиваете взаимодействие с Ollama. Преимущества локального запуска ➕ Конфиденциальность: данные остаются на вашем устройстве, что особенно важно для приложений, работающих с чувствительной информацией. ➕ Экономия: нет расходов на облачные сервисы. ➕ Гибкость: вы можете работать с различными моделями и настроить их в соответствии с вашими задачами. ➕ Доступность оффлайн: полная независимость от подключения к интернету. 🤩 За подробностями в статью!

📎🎯 Создание современной документации API в ASP.NET Core с Scalar Документация API — важная часть любого проекта. В статье рассказывается, как использовать Scalar для создания удобной и стильной документации для ASP.NET Core API. ❓Что такое Scalar? Scalar — это альтернатива стандартному Swagger UI, предлагающая современный дизайн, улучшенную навигацию и поддержку аутентификации. Как интегрировать Scalar? ⚙️ Установить пакет: Через NuGet добавить Scalar.AspNetCore в проект. ⚙️ Настроить Scalar: В Program.cs добавить маршрут для Scalar. Настроить отображение документации с параметрами: заголовок, тема и т. д. ⚙️ Добавить безопасность: Указать схему Bearer-токенов для аутентификации. Настроить требования безопасности в AddSwaggerGen. ⚙️ Обновить стартовую страницу: В LaunchSettings.json задать scalar/v1 в качестве стартового URL. 📎 За подробностями загляните в статью!

Создавайте и проверяйте задания по программированию на GitVerse На платформе для работы с исходным кодом GitVerse появился SmartClass — бесплатный инструмент для управления заданиями по программированию. С ним можно создавать, хранить и проверять задачи, а также автоматизировать ревью кода с помощью AI-ассистента GigaCode. В общем, все что нужно – теперь под рукой. Пользователи SmartClass получают все преимущества платформы GitVerse, что дает начинающим специалистам возможность освоить профессиональные инструменты разработки. Решение позволяет не только изучать программирование и код, но и погрузиться в детали работы с такими инструментами и практиками, как CI/CD, Git и многими другими. И, конечно, теперь смело можно отдать рутину аналитики заданий вашему верному помощнику – AI-ассистенту! За счет встроенных в платформу AI-расширений и AI-ассистента разработчика GigaCode вы можете за пару минут провести аналитику кода и значительно облегчить процесс проверки работ. Переходите на GitVerse и пробуйте новый инструмент!

🔢 Проверка чисел Армстронга в C#: разные подходы и решения Число Армстронга — это число, равное сумме своих цифр, возведенных в степень, равную количеству цифр. Например, 153 — это число Армстронга, потому что (1 в степени 3) + (5 в степени 3) + (3 в степени 3) = 153. 💡 Числа Армстронга — отличный пример для изучения работы с алгоритмами, циклами и математическими операциями в C#. Это полезно для новичков, которые хотят углубиться в программирование, и для практического изучения таких технологий, как LINQ. 📌 Основные методы: 1️⃣Цикл while: Базовый подход, который итерирует по каждой цифре числа и суммирует ее степень.

int number = 153; // Пример
int result = 0, temp = number, digits = number.ToString().Length;

while (temp > 0) {
    int remainder = temp % 10;
    result += (int)Math.Pow(remainder, digits);
    temp /= 10;
}
Console.WriteLine(result == number ? "Число Армстронга" : "Не число Армстронга");

2️⃣Рекурсия: Используется для разбиения задачи на более мелкие части.

static int SumOfPowers(int number, int digits) {
    if (number == 0) return 0;
    int digit = number % 10;
    return (int)Math.Pow(digit, digits) + SumOfPowers(number / 10, digits);
}

3️⃣LINQ: Компактный и читабельный способ проверки.

int number = 153;
int digits = number.ToString().Length;

bool isArmstrong = number.ToString()
    .Select(c => (int)Math.Pow(char.GetNumericValue(c), digits))
    .Sum() == number;

Console.WriteLine(isArmstrong ? "Число Армстронга" : "Не число Армстронга");

🛠 Кастомный middleware в .NET Core: Расширяем функциональность приложения Middleware — это ключевая часть обработки запросов в .NET Core. Создание своего middleware позволяет разработчикам адаптировать поведение приложения под конкретные задачи, такие как логирование, обработка ошибок или проверка безопасности. 🤔 Что такое middleware? Middleware — это программные компоненты, которые обрабатывают запросы и ответы на пути их прохождения через HTTP-пайплайн. Каждый компонент может: ➖ Обрабатывать входящий запрос. ➖ Модифицировать ответ перед отправкой клиенту. ➖ Выполнять промежуточные задачи, например логирование или валидацию. 📌 Когда нужно создавать собственный middleware? Обработка ошибок: например, возвращать структурированные JSON-ответы вместо стандартных сообщений. Логирование: отслеживать запросы, ответы или время выполнения. Кросс-функциональные задачи: например, добавление заголовков или проверки безопасности. Оптимизация производительности: внедрение кэширования или минимизации нагрузки. 📎 Захотели сделать свой middleware? Статья вам поможет в этом!

🦑👨💻 Программист в «Игре в кальмара»: каковы твои шансы выжить? Думаешь, что легко переживаешь дедлайны и код-ревью? 😏 А готов ли ты к реальному испытанию? Пройди тест и узнай, какие у тебя шансы выжить в «Игре в кальмара» — самом беспощадном шоу на выживание! 🦑 🎯 Пройти тест

🛠 Продвинутый логинг в C# с использованием прокси Если вам нужен мощный и элегантный способ добавления логирования в ваш проект на C#, то стоит обратить внимание на использование прокси. Такой подход описан в статье, и он открывает массу возможностей для гибкого логирования. 🤔 Что такое прокси? Прокси — это объект, который находится между клиентом и целевым объектом. Они позволяют "перехватывать" вызовы методов, добавляя дополнительные действия. Например, логирование входных параметров, времени выполнения или результатов. Использование прокси помогает: 💡 Отделить логику логирования от бизнес-логики. 💡 Минимизировать изменения в существующем коде. 💡 Упростить внедрение других кросс-функциональных задач, например, мониторинга. Пример:

public void Intercept(IInvocation invocation)
{
    Console.WriteLine($"[Log] Calling: {invocation.Method.Name}");
    Console.WriteLine($"[Log] Arguments: {string.Join(", ", invocation.Arguments)}");
    
    invocation.Proceed(); // Выполнение оригинального метода
    
    Console.WriteLine($"[Log] Completed: {invocation.Method.Name}");
    Console.WriteLine($"[Log] Result: {invocation.ReturnValue}");
}

📌 Почему это круто? Масштабируемость: логика легко адаптируется для больших приложений. Отсутствие повторений кода: вы описываете перехват только один раз, а все классы наследуют эту логику. Гибкость и наглядность: логирование можно добавлять, отключать или менять без изменения основной логики.

🎁 Лучше икры на Новый год только... Сертификат на обучение от Proglib Academy! Это крутой подарок для тех, кто интересуется IT, хочет освоить новую профессию и жить в шоколаде. Почему наши курсы — хороший презент: 🔵Подходит для новичков и профессионалов: можно выбрать обучение под любой уровень знаний. 🔵Помогает развивать востребованные навыки, которые пригодятся в IT. 🔵Позволяет выбрать удобный формат обучения: можно учиться в своем темпе, когда удобно. Сертификат оформляется за пару минут, и даже не нужно ломать голову над упаковкой. 🚀 Подарите возможность начать год с полезных знаний и карьерного роста → подробнее о сертификатах

🤨 Когда использовать Parallel.For в C#: плюсы и минусы Параллельная обработка данных стала ключевым аспектом современных приложений. Одним из простых способов реализации параллельности в C# является метод Parallel.For. Он позволяет запускать итерации цикла одновременно на нескольких ядрах процессора. Но всегда ли это лучший выбор? Давайте разберёмся. Преимущества Parallel.For: ➕ Ускорение выполнения: этот метод использует многопоточность, распределяя задачи между ядрами процессора. ➕ Автоматическая оптимизация: вам не нужно вручную управлять потоками или их количеством. Среда выполнения адаптируется под ресурсы. ➕ Простой синтаксис: с помощью Parallel.For легко заменить обычный цикл for, добавив всего несколько строк кода. Когда Parallel.For не подходит: 🙅‍♂️ Малые задачи: если итерации выполняются быстро, накладные расходы на параллельность могут сделать метод менее эффективным. 🙅‍♂️ Зависимость итераций друг от друга: если каждая итерация зависит от результатов других, параллельность нарушает логику выполнения. 🙅‍♂️ Проблемы с потокобезопасностью: если внутри итераций используются общие ресурсы, их доступ должен быть синхронизирован, что может усложнить код. 💡 Если требуется больше контроля или распределение задач нерегулярное, обратите внимание на: Task Parallel Library (TPL) для асинхронных операций. PLINQ (Parallel LINQ) для работы с коллекциями. BackgroundWorker для фоновых задач.