C# (C Sharp) programming
Open in Telegram
По всем вопросам- @notxxx1 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3kb #VRHSZ
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel C# (C Sharp) programming
Channel C# (C Sharp) programming (@csharp_ci) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 18 140 subscribers, ranking 7 030 in the Technologies & Applications category and 36 227 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 140 subscribers.
According to the latest data from 31 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -63 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 14.70%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.38% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 665 views. Within the first day, a publication typically gains 1 337 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as .net, api, логика, архитектура, string.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“По всем вопросам- @notxxx1
Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3kb
#VRHSZ”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 01 September, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
18 140
Subscribers
-124 hours
-87 days
-6330 days
Posts Archive
18 145
📝 TodoList gRPC: Упрощённый бэкенд для собеседований
Этот репозиторий представляет собой облегчённый форк проекта, созданного для проверки навыков кандидатов на собеседованиях. Он предоставляет чистый и компактный бэкенд на основе gRPC и ASP.NET, который используется для создания простого фронтенда, взаимодействующего с API.
🚀 Основные моменты:
- Легковесный бэкенд на C# и ASP.NET Core.
- Использует gRPC для взаимодействия с фронтендом.
- Поддерживает различные клиентские фреймворки.
- Идеален для технических собеседований и оценки навыков.
📌 GitHub: https://github.com/Steffen70/todolist-grpc
@csharp_ci
18 145
Repost from StepOne | Степан Минин
Serilog.Sinks.XUnit3 👩💻
Пришло время рассказывать про свои библиотеки!
Если вы пишете тесты на xUnit.v3 и логгируете через Serilog, то моё решение для вас!Каждый на работе сталкивался с непонятным багом. Смотришь в код и видишь фигу) А чтобы разобраться в проблеме надо сидеть часами в медленном отладчике и поднимать ворох окружения, чтобы отследить одно единственное значение... Логгирование призвано помочь разрабу справиться со страданиями, но вот незадача! При запуске интеграционного теста с воспроизведением бага логи никуда не выводятся. Поэтому я написал Serilog.Sinks.XUnit3! Чтобы не выходя из IDE разработчик понимал, что происходит! Призываю вас делится этой библиотекой и внедрять в свои тесты! 👩💻 GitHub: https://github.com/Stepami/serilog-sinks-xunit-v3 👩💻 NuGet: https://www.nuget.org/packages/Serilog.Sinks.XUnit3
18 145
🚫 EF Core + «репозитории» = лишний слой
Часто советуют заворачивать EF Core в Repository Pattern.
Но на практике это делает код только сложнее:
-
DbContext уже реализует Repository и Unit of Work
- Репозитории со временем превращаются в «монстров» с десятками методов
- Каждый новый фильтр = новая копипаста
В итоге — абстракция над абстракцией и трудности с поддержкой.
---
✅ Что вместо этого? Specification Pattern
Specification = маленький класс, описывающий правило или фильтр.
Вы комбинируете их и получаете сложные запросы без раздутых репозиториев.
Плюсы:
- 🧩 Простая композиция правил
- 🔍 Ясный и читаемый код
- ♻️ Повторное использование условий
- 🧪 Лёгкое тестирование
📌 Пример
// Бизнес-правило: активные клиенты с заказами за последние 30 дней
public sealed class ActiveCustomersSpec : Specification<Customer>
{
public ActiveCustomersSpec(DateTime since)
{
Criteria = c => c.IsActive && c.Orders.Any(o => o.CreatedAt >= since);
AddInclude(c => c.Orders);
}
}
// Применение
var spec = new ActiveCustomersSpec(DateTime.UtcNow.AddDays(-30));
var customers = await db.Set<Customer>().Apply(spec).ToListAsync();
18 145
Быстрый поиск подстроки: Кнут–Моррис–Пратт на практике!
Разберём алгоритм Кнута–Морриса–Пратта (КМП): почему он работает за линейное время и как «переиспользует» уже найденные совпадения. Покажем, где наивный подход теряет секунды (и деньги), а КМП — нет.
После вебинара вы:
— понимаете префикс-функцию и логику «сдвигов»;
— умеете сравнить наивный поиск и КМП на реальных данных;
— знаете, как внедрить быстрый поиск в проде.
⏰ Урок пройдёт 24 сентября в 20:00 МСК в преддверие старта курса «Алгоритмы и структуры данных». Всем участникам — персональные условия обучения.
👉 Для участия зарегистрируйтесь:
https://otus.pw/R52E/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ", ИНН: 9705100963
18 145
🐧 Часто новички в Linux путаются в терминах: Terminal, Shell, Prompt, Command line.
Разберёмся по порядку 👇
- Terminal — это программа, которая запускает shell. Примеры: Terminator, Konsole.
- Shell — сам интерпретатор команд (bash, zsh, fish и др.).
- Prompt — строка перед тем, как вы начинаете вводить команду (обычно с именем пользователя, директории и т.д.).
- Command line — общее понятие: интерфейс, где можно вводить команды (есть в любой ОС).
🔑 Обычно вы открываете Terminal, видите Prompt, пишете команду — её обрабатывает Shell. Всё просто 😉
18 145
Можно ли использовать string.GetHashCode() в алгоритмах генерации хеша пароля?
#ПятничныйКвиз
18 145
❗️C# вопрос с собеседования: Middle–Senior level
Вопрос: почему возникает предупреждение о возможном null, если
ProductStock здесь явно не равен null?
Код:
private static IEnumerable<Error> VerifyProductQuantities(
List<ProductStock> products,
Dictionary<string, Domain.Entities.ProductStock> stocks)
{
foreach (var product in products)
{
if (!stocks.TryGetValue(product.ProductName, out var stock))
{
yield return StockErrors.ProductNotFound(product.ProductName);
}
if (stock.AvailableQuantity < product.Quantity)
{
yield return StockErrors.InsufficientStocks(
product.ProductName, product.Quantity, stock.AvailableQuantity);
}
}
}
stock.
Почему так происходит?
• Метод TryGetValue возвращает false, и тогда stock остаётся равным null.
• Даже если мы отфильтровали это через if (!TryGetValue(...)), компилятор не гарантирует, что в блоке после условия stock точно не null.
• В результате в строке if (stock.AvailableQuantity < product.Quantity) возникает предупреждение.
Как исправить?
1. Добавить continue после yield return внутри блока if (!TryGetValue(...)). Тогда компилятор поймёт, что кода после этой ветки для null не будет.
2. Либо использовать оператор !:
if (stock!.AvailableQuantity < product.Quantity) — но это безопасно только если мы уверены, что значение точно не null.
3. Более читаемый вариант — переписать логику так, чтобы работа с stock была строго в ветке, где оно гарантированно задано.
Вопрос для проверки понимания nullable reference types и поведения компилятора при анализе путей выполнения кода.18 145
🚀 Микросервисная платформа для страхования
Yosef — это открытая микросервисная платформа для финансовой страховой отрасли, разработанная на .NET, Python, TypeScript и Golang. Она обеспечивает масштабируемость, гибкость и высокую наблюдаемость для современных страховых приложений.
🚀 Основные моменты:
- Микросервисная архитектура для легкости масштабирования
- Централизованное управление идентификацией и доступом
- Полный цикл страхования от оценки до создания полиса
- Высокая наблюдаемость с использованием Grafana и Prometheus
- Интеграция с современными инструментами безопасности
📌 GitHub: https://github.com/elyosemite/Yosef
#csharp
18 145
🚀 SQL Ultimate Course — бесплатный полный курс по SQL на GitHub
Если хочешь освоить SQL с нуля и дойти до продвинутого уровня — бери готовый репозиторий:
📂 Что внутри:
- datasets/ — реальные данные из ERP и CRM
- scripts/ — готовые SQL-скрипты для практики
- docs/ — документация и материалы курса
✅ MIT-лицензия — можно использовать и менять свободно
🌍 Подходит для всех СУБД (PostgreSQL, MySQL и др.)
🎥 К курсу прилагаются видео и гайды от автора
Автор: Data With Baraa — практик и ютубер, собравший в одном месте полный SQL-путь от простого
SELECT до оптимизации запросов и реальных кейсов.
🔗 Репозиторий здесь: https://github.com/DataWithBaraa/sql-ultimate-course
Сохраняй, проходи и прокачивай SQL 💡18 145
🎮 Клад для геймдева — Kenney Assets
Бесплатная библиотека 2D и 3D-ассетов: спрайты, текстуры, звуки, шрифты и даже модели для VR/AR. Всё под лицензией CC0 — можно использовать где угодно, включая коммерческие проекты.
📌 Плюсы:
- Регулярные обновления и новые пакеты
- Идеально для прототипов, обучения и инди-игр
- Никаких ограничений по использованию
🔥 Забирай здесь: https://kenney.nl/assets
18 145
⚡ Как выбор структур данных влияет на скорость .NET приложений
Недавно я оптимизировал 12 крупных систем на ASP .NET Core и каждый раз сталкивался с одной и той же проблемой.
Разработчики тратят много времени на оптимизацию запросов, индексов и кэша, но забывают про базу — правильный выбор коллекций.
Ошибка в выборе структуры данных может замедлить приложение в 10 раз.
Вот простые примеры:
1. Поиск по ключу
-
List<T>.Find() → O(n) — медленно на больших объёмах
- ✅ Dictionary<K,V> → O(1) — быстрый доступ
2. Вставка в начало списка
- List<T>.Insert(0, item) → O(n) — сдвигает все элементы
- ✅ LinkedList<T> → O(1) — мгновенная вставка
3. Уникальные элементы
- List<T> + Contains() → O(n) на каждую проверку
- ✅ HashSet<T> → O(1) — уникальность проверяется сразу
4. Упорядоченные данные
- List<T> + Sort() → O(n log n) и нужен свой поиск
- ✅ SortedDictionary<K,V> → встроенный порядок и быстрый поиск
5. Кэширование API-ответов
- Static Dictionary → риск утечек памяти и «зависших» данных
- ✅ MemoryCache → встроенная очистка и управление временем жизни
💡 Итог: чаще всего не нужны «хитрые оптимизации». Достаточно выбрать правильную коллекцию — и производительность вырастет кратно.
👉 Вопрос к вам: какая самая серьёзная проблема с производительностью у вас решилась заменой структуры данных?18 145
⏹️Новая специализация, о которой почти никто не знает: проще вход, ниже конкуренция, выше чеки
В архитектурной сфере катастрофически не хватает разработчиков. Проектировщики и инженеры нуждаются в плагинах для софта, а программистов, которые умеют их писать, — единицы. Конкуренция минимальна, спрос растет, а чеки за проекты выше, чем в классическом аутсорсе.
▶️Освоив Revit API, вы сможете быстро войти в нишу, где каждый навык напрямую конвертируется в деньги.
На курсе «Программирование в Autodesk Revit» от EdTech-платформы STEMPS вы научитесь:
➡️Писать плагины и инструменты на C# для инженеров
➡️Автоматизировать рутинные процессы и проверки моделей
➡️Создавать востребованный софт для архитектурных и проектных бюро
👤Автор курса — Дмитрий Смирнов, CTO DynamicLabs, STEMPS, Atomtech, Plancy. Разрабатывал системы автоматизации и SaaS-системы для компаний на 700+ сотрудников.
🗓 Старт курса — 23 сентября.
📍Студенты получат документ о повышении квалификации.
🔥Успейте записаться на курс со скидкой 10%:
https://stemps.ru/
18 145
⚡ Как выбор структур данных влияет на скорость .NET приложений
Недавно я оптимизировал 12 крупных систем на ASP .NET Core и каждый раз сталкивался с одной и той же проблемой.
Разработчики тратят много времени на оптимизацию запросов, индексов и кэша, но забывают про базу — правильный выбор коллекций.
Ошибка в выборе структуры данных может замедлить приложение в 10 раз.
Вот простые примеры:
1. Поиск по ключу
-
List<T>.Find() → O(n) — медленно на больших объёмах
- ✅ Dictionary<K,V> → O(1) — быстрый доступ
2. Вставка в начало списка
- List<T>.Insert(0, item) → O(n) — сдвигает все элементы
- ✅ LinkedList<T> → O(1) — мгновенная вставка
3. Уникальные элементы
- List<T> + Contains() → O(n) на каждую проверку
- ✅ HashSet<T> → O(1) — уникальность проверяется сразу
4. Упорядоченные данные
- List<T> + Sort() → O(n log n) и нужен свой поиск
- ✅ SortedDictionary<K,V> → встроенный порядок и быстрый поиск
5. Кэширование API-ответов
- Static Dictionary → риск утечек памяти и «зависших» данных
- ✅ MemoryCache → встроенная очистка и управление временем жизни
💡 Итог: чаще всего не нужны «хитрые оптимизации». Достаточно выбрать правильную коллекцию — и производительность вырастет кратно.
👉 Вопрос к вам: какая самая серьёзная проблема с производительностью у вас решилась заменой структуры данных?18 145
🖥 Notepads — легковесный и функциональный текстовый редактор для Windows, который является альтернативой стандартному блокноту!
💡 Это открытое приложение с современным интерфейсом, ориентированное на простоту использования, но при этом обладающее рядом полезных функций для повседневного редактирования текста и работы с кодом.
🔍 Основные особенности Notepads:
🌟 Минималистичный интерфейс с возможностью использования вкладок для работы с несколькими документами.
🌟 Поддержка синтаксической подсветки для популярных языков программирования (например, Python, JavaScript, HTML и другие).
Возможность использования темной и светлой темы.
🌟 Автосохранение документов и высокая производительность, что делает редактор удобным для работы с небольшими текстовыми файлами и кодом.
🌟 Поддержка Unicode и работы с многоязычными текстами.
Интеграция с Windows 10 API, что позволяет использовать функциональные возможности операционной системы, такие как улучшенные окна и взаимодействие с пользовательским интерфейсом.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@csharp_ci
18 145
⚡ .NET 9 — самая быстрая платформа 2025 года
Microsoft прокачала .NET так, что он обгоняет почти все популярные фреймворки: Java, Go, Node.js, Python и даже PHP.
🚀 Что сделали:
- Мусорщик (GC) стал адаптивным → меньше пауз даже при высоких нагрузках.
- JIT-компилятор быстрее разогревает код и оптимизирует горячие участки.
- Векторизация через AVX10 и Arm SVE ускоряет циклы в несколько раз.
- Native AOT уменьшает размер бинарников и ускоряет запуск (контейнеры, IoT, edge).
- Сеть (сокеты, HTTP/3) стала работать быстрее с низкой задержкой.
- JSON обрабатывается через System.Text.Json максимально эффективно.
- Меньше аллокаций → меньше нагрузка на память и GC.
- Thread-pool и многопоточность лучше распределяют задачи по ядрам.
- Минимальные API и оптимизация исключений дали ещё +15% к скорости.
📊 Бенчмарки показывают:
- Java (Spring) — медленнее в 2.5 раза
- Go (Fiber) — в 1.3 раза
- Node.js (Fastify) — в 4 раза
- Python (FastAPI) — в 10 раз
- PHP (Laravel) — в 15 раз
- Ruby (Rails) — в 20 раз
💡 Итог: .NET 9 — быстрый старт, низкая задержка и топ-производительность. Отличный выбор для веба, микросервисов и облака.
#dotnet #performance #benchmark #backend
18 145
⁉️Хотите начать карьеру Data Scientist? Освойте методы ансамблирования ML
Чтобы понять, как добиться высокого качества предсказания в машинном обучении, присоединяйтесь к открытому вебинару 8 сентября в 18:00 МСК! На уроке мы разберем ключевые методы ансамблирования моделей, которые использует каждый Data Scientist: Бэггинг, Random Forest и Градиентный бустинг. Эти методы помогут вам повысить точность ваших моделей и научиться их эффективно применять в реальных задачах.
После занятия вы будете уверенно работать с ансамблями моделей на Python и знать, как применять их на практике для получения лучших результатов.
➡️ Присоединяйтесь и получите скидку на курс «Machine Learning. Basic»: https://otus.pw/OiTt/?erid=2W5zFHvwwRz
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
