Библиотека пхпшника | PHP, Laravel, Symfony, CodeIgniter

#memes

📊 Ленивые вычисления в PHP: эффективная работа с большими данными Когда вам нужно обработать гигантские файлы, например, CSV размером 2 ГБ, загрузка данных в память может вызвать ошибку из-за исчерпания лимита памяти. Как этого избежать? Ответ — ленивые вычисления. Ленивые вычисления позволяют обрабатывать данные по мере их необходимости, а не загружать всё в память сразу. В PHP для этого можно использовать генераторы и Iterator API. Что такое ленивые вычисления? Вместо того, чтобы хранить все данные в памяти, генераторы и Iterator API загружают данные по одному элементу за раз. Это позволяет работать с большими объёмами данных без излишней нагрузки на память. Когда использовать? Генераторы идеальны для простого стриминга данных, когда нужно поочередно обрабатывать элементы (например, строки в CSV файле). Iterator API подходит для более сложных сценариев, когда необходимо сохранить состояние или использовать кастомные ключи. Преимущества: 🔸 Меньше памяти: Генераторы могут обрабатывать миллионы строк, используя всего несколько килобайт памяти. 🔸 Производительность: Время выполнения остаётся практически неизменным, но память используется гораздо эффективнее. Применение в реальной жизни Например, при работе с автомобильными данными через API, использование генераторов позволило сократить потребление памяти с 2 ГБ до всего 10 МБ. 👉 Полная статья с примерами и бенчмарками Библиотека пхпшника

🛠PhpStorm‑лайфхак: максимально чистая среда для кода Двойной Tap Shift·Shift открывает окошко Search Everywhere — через него можно запускать любые действия, искать файлы, классы, команды и даже настройки. Введите Distraction → выберите Enter Distraction‑Free Mode, и IDE превратится в почти чистый редактор: никакого бокового меню, вкладок или панелей — только вы и ваш код. Как результат: сосредоточенность по максимуму, меньше отвлечений и больше удовольствия от работы. Попробуйте! Библиотека пхпшника #буст

❓ Возвращение Redis к open-source С 2025 года Redis вернулся к open-source, выпустив Redis 8 под лицензией AGPLv3. После введения SSPL в 2024 году и резкой критики со стороны сообщества, Redis вернулся к истокам, но стоит ли этому радоваться? Сторонники новой лицензии считают, что это правильный шаг, который восстановит доверие сообщества и вернёт Redis в ряды самых популярных инструментов для работы с БД в реальном времени. Однако критики утверждают, что этот ход больше связан с маркетингом и попыткой вернуть пользователей, чем с настоящими улучшениями. ⚡️ На практике: — AGPLv3 обещает более открытое использование Redis в корпоративных и стартап-проектах. — Но SSPL оставляет много вопросов о том, как Redis будет восприниматься в экосистеме open-source в будущем. 💬 Что думаете: реальная победа сообщества или просто попытка вернуть утраченные позиции на фоне конкурентов? 🐸Библиотека пхпшника #междусобойчик

📅 Сегодня в 19:00 МСК — бесплатный вебинар с Марией Жаровой. Тема: «Введение в ML: как спрогнозировать стоимость недвижимости». 🔹 Разберём задачу прогноза стоимости недвижимости. 🔹 Покажем пошагово, как собрать первую модель. 🔹 Получите готовые скрипты для старта. Не зайдёшь — будешь ещё год делать вид, что понимаешь графики в чужих презентациях. 👉 Регистрируйтесь

How to: снизить число ошибок на проекте и получить стабильный код благодаря статическому анализу PHPStan В статье рассказано, как внедрить в процессы разработки статический анализ на основе PHPStan. Результат внедрения инструмента показан на примере проекта крупного производителя строительных материалов, который обратился с задачей по автоматизации и цифровизации оптовых онлайн-продаж. 🔗 Хабр Библиотека пхпшника #буст

#memes

☝️ Один мудрый тимлид дал трём своим разработчикам по «таланту» — мощной, но своенравной LLM. Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться. Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.

Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.

Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал. Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge». 💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа. 👉 Начать строить RAG раньше других

🟢Вы можете запланировать работу ежедневно во многих различных структурах. Вы можете запланировать выполнение команды artisan, класса Job, вызываемого класса, функции обратного вызова и даже выполнить сценарий оболочки.

😊 Промт дня: генератор регулярных выражений Регулярные выражения это что-то на эльфийском. Вместо ручного написания попросите об этом нейросеть с помощью промта:

I want you to act as a regex generator. Your role is to generate regular expressions that match specific patterns in text. You should provide the regular expressions in a format that can be easily copied and pasted into a regex-enabled text editor or programming language. Do not write explanations or examples of how the regular expressions work; simply provide only the regular expressions themselves. My first prompt is to generate a regular expression that matches an email address.

В этом примере будет сгенерировано выражение, для матчинга email-адресов. 💬 Часто пишете регулярки? Делитесь в комментариях! 🚀 🐸Библиотека пхпшника #буст

🚀 Тюнинг производительности PHP-FPM Правильная настройка PHP-FPM имеет решающее значение для эффективного использования ресурсов сервера. Вот несколько ключевых параметров для оптимизации производительности: 🔧 Основные параметры: pm = dynamic Управляет количеством рабочих процессов. В режиме dynamic количество процессов изменяется в зависимости от нагрузки сервера. pm.max_children = 1000 Максимальное количество рабочих процессов. Высокие значения могут привести к ошибкам из-за нехватки памяти. Пример: для 1000 процессов × 100MB/процесс потребуется 100GB RAM. pm.start_servers = 80 Количество процессов, которое будет запущено при старте PHP-FPM для быстрой обработки начальной нагрузки. pm.min_spare_servers = 40 Минимальное количество «запасных» процессов, которые должны оставаться в ожидании. pm.max_spare_servers = 120 Максимальное количество неактивных процессов. Если их больше, лишние процессы будут завершаться. request_terminate_timeout = 300s Ограничение времени для запроса — если выполнение длится более 5 минут, процесс будет завершен. request_slowlog_timeout = 5s Все запросы, которые выполняются более 5 секунд, записываются в лог для анализа производительности. 📊 Рекомендации: Для серверов с меньшим объёмом памяти, например 8GB RAM, настройте: pm = dynamic pm.max_children = 50 pm.start_servers = 10 pm.min_spare_servers = 5 pm.max_spare_servers = 20 Эти настройки обеспечат баланс между производительностью и безопасностью, сохраняя ресурсы для других служб. 👉 Поделитесь этим постом с коллегами! 🔗 Ссылка на статью Библиотека пхпшника

PHP TUI Фреймворк для создания консольных приложений на PHP с псевдографическим пользовательским интерфейсом. 🔗 Github Библиотека пхпшника #инструменты

🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене! Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать! Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока. 📆 Старт — 15 сентября. 💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа. 👉 Зафиксировать цену

🫣 Хотите в Data Science, но боитесь высшей математики? Хорошая новость: вам не нужно становиться математиком. Вам нужно освоить конкретные разделы, которые реально используются в работе и на собеседованиях. Именно этому учат преподаватели ВМК МГУ на нашем курсе «Математика для Data Science». Без лишней воды — только то, что нужно для: ✅ успешного поступления в ШАД Яндекса; ✅ прохождения собеседований уровня FAANG; ✅ глубокого понимания ML-алгоритмов. Это самый прямой путь к математическому фундаменту, на котором строится вся карьера в Data Science. 👉 Начните строить свою карьеру уже сегодня

Что произойдёт на PHP 8.3+?