Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET
Все самое полезное для C#-разработчика в одном канале. Наши курсы: https://clc.to/y3LDtw По рекламе: @proglib_adv Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5c81cdc130259d5b7fead
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET
Channel Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET (@csharpproglib) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 21 698 subscribers, ranking 5 943 in the Technologies & Applications category and 30 265 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 21 698 subscribers.
According to the latest data from 30 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -46 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 17.05%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.93% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 700 views. Within the first day, a publication typically gains 1 720 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 23.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as .net, шарписта, навигация, await, string.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все самое полезное для C#-разработчика в одном канале.
Наши курсы: https://clc.to/y3LDtw
По рекламе: @proglib_adv
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5c81cdc130259d5b7fead”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 31 August, 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.
using EsperTech.NEsper;
using EsperTech.NEsper.Client;
using EsperTech.NEsper.Config;
var config = new Configuration();
config.AddEventType("MyEvent", typeof(MyEvent));
var epService = EPServiceProviderManager.GetDefaultProvider(config);
var epStatement = epService.EPAdministrator.CreateEPL("select * from MyEvent where value > 100");
epStatement.Events += (sender, e) =>
{
foreach (var ev in e.NewEvents)
{
Console.WriteLine($"Detected event: {ev.Get("value")}");
}
};
В этом примере создаётся обработчик событий, который срабатывает, когда значение события превышает 100.
Такой шустрый инструмент пригодится в финансах, мониторинге и для обнаружения аномалий.
➡️ Обработать все события
🐸Библиотека шарписта #бустdotnet watch test --filter "Category=Unit"
Эта команда активирует «наблюдение» за исходниками проекта и при каждом изменении автоматически запускает только те тесты, которые помечены категорией Unit.
Вы сразу увидите результаты проверки критичных компонентов, не тратя время на полную прогонку всех тестов.
Если вы хотите параллельно следить и за интеграционными тестами, достаточно изменить фильтр:
dotnet watch test --filter "Category=Integration"
Ещё и интегрировать со скриптами и конвейерами проще простого.
🐸Библиотека шарписта #бустКак вообще что-то можно учиться у нейронки, если обучение превращается в вайбкодинг? Вопрос больше про процесс обучения, нежели про конкретную задачу.Самый главный совет в такой ситуации — это тренировать выдержку. Если вы можете держать себя в руках, то у вас два пути: 1. Вместо нейросети пользоваться документацией. Когда вам нужно что-то реализовать сначала подумайте что вам нужно. Декомпозируйте проект на модули а модули на функции. После декомпозиции можно погуглить как это реализовать. Например, вы хотите принимать данные по REST, значит вам нужна точка входа в сервис. Гуглите как это сделать. Буквально: «Как передать данные по REST в приложение на .NET». Бегло смотрите по выдаче и находите названия библиотек или инструментов, небольшие куски реализации и ищите по ним документацию. Первое время это может быть тяжело, особенно после вайбкоддинга. 2. Просить у нейросети пояснение, а не решение. Прежде чем начать работу с нейросетью можно подготовить промпт. Если вы не хотите видеть реализацию, то так и напишите: «Мне не нужна реализация или готовые куски кода, я хочу увидеть тезисы, которые натолкнут меня на решение. Подсказывай мне библиотеки или паттерны». 💬 Как вы поддерживаете баланс между помощью нейронки и самостоятельным погружением? Поделитесь опытом в комментариях 👇 P.S. Если хотите задать вопрос сообществу или поделиться историей, заполните нашу гугл-форму. 🐸Библиотека шарписта #междусобойчик
Lazy<T>. Она позволяет отложить выполнение ресурсоёмких операций до тех пор, пока они действительно не потребуются, при этом поддерживает асинхронный контекст.
• AsyncConditionVariable— это механизм синхронизации, позволяющий ожидать и уведомлять асинхронные задачи о состоянии ресурса.
• AsyncEvent — это асинхронная версия событий в C#, которая позволяет обрабатывать подписчиков и уведомления асинхронно.
• TaskHelper — утилита для работы с задачами, которая упрощает код для ожидания и обработки результатов асинхронных операций.
Как начать использовать
1. Просто установите библиотеку через NuGet:
Install-Package Nito.AsyncEx➡️ Глянуть репозиторий либы 🐸Библиотека шарписта #буст
Task.WhenAll
Когда нужно запустить сразу несколько независимых операций и обработать результаты только после того, как все они завершатся.
1. Запускаем задачи параллельно:
var loadUsers = LoadUsersAsync(); // загрузка списка пользователей
var loadOrders = LoadOrdersAsync(); // загрузка списка заказов
var loadCatalog = LoadCatalogAsync(); // загрузка каталога товаров
2. Ждём завершения всех
await Task.WhenAll(loadUsers, loadOrders, loadCatalog);3. Получаем результаты
var users = await loadUsers; // List<User>
var orders = await loadOrders; // List<Order>
var catalog = await loadCatalog; // List<Product>
Console.WriteLine($"Пользователей: {users.Count}, заказов: {orders.Count}, позиций: {catalog.Count}");
Для задач с возвращаемым значением WhenAll вернёт массив результатов в том же порядке.
Если нужно ограничить количество одновременных операций — обёрните запуск через SemaphoreSlim.
Передавайте CancellationToken во все методы, чтобы можно было прервать все сразу.
🛠 Дождаться первой завершившейся задачи — Task.WhenAny
Когда важно получить результат как можно скорее и дальше обработать только первый ответ.
1. Запускаем конкурирующие задачи
var t1 = GetFromCacheAsync(userId, ct); var t2 = GetFromDatabaseAsync(userId, ct); var t3 = GetFromApiAsync(userId, ct);2. Ждём первую завершившуюся
Task<Task<User?>> first = Task.WhenAny(t1, t2, t3);
Task<User?> winner = await first;
3. Получаем и обрабатываем результат
User? user = await winner;
if (user != null)
Console.WriteLine($"Данные получены от {GetSourceName(winner)}");
else
Console.WriteLine("Пустой ответ от первого источника");
Передавайте единый CancellationToken через CancellationTokenSource, чтобы отменять все задачи разом.
Назначайте разумный таймаут через Task.WhenAny с Task.Delay, чтобы не ждать вечно:
var timeoutTask = Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(5), ct);
var winner = await Task.WhenAny(t1, t2, t3, timeoutTask);
if (winner == timeoutTask) throw new TimeoutException();
Для большого числа конкурирующих операций рассматривайте использование Channel или Dataflow вместо запуска сотен Task.
🐸Библиотека шарписта #буст