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

👨‍💻 Оптимизации с константами Разберемся, как компилятор превращает понятный код в эффективный и почему лучше расписать «магическое число» на составляющие. Самая простая оптимизация называется constant folding. Суть в том, что компилятор не будет заставлять процессор каждый раз высчитывать одно и то же. Если вы пишете int result = 10 * 5 + 3 * 2, компилятор прекрасно понимает, что результат всегда будет 56, и именно это число окажется в скомпилированном коде.

public void Example()
{
    int result = 10 * 5 + 3 * 2; // Вы пишете это
    // Компилятор превращает в:
    int result = 56; // Уже посчитано
}

Более интересная оптимизация – constant propagation. Когда вы объявляете константу через const, компилятор запоминает её значение и подставляет его везде, где она используется.

public void ConstantPropagation()
{
    const int multiplier = 100;
    int value = 42;
    int calculated = value * multiplier;
    
    // Компилятор оптимизирует до:
    int calculated = value * 100; // multiplier заменен значением
}

Оптимизация строк С строками всё еще интереснее. Когда вы конкатенируете несколько строковых литералов, компилятор склеивает их в один. Код string message = "Hello" + " " + "World"; превращается в string message = "Hello World";

public void StringOptimization()
{
    // Все литералы склеиваются в один
    string message = "Hello" + " " + "World";
    // Результат: string message = "Hello World";
    
    // С константами тоже работает частично
    const string greeting = "Hello";
    string name = "Alice";
    string message = greeting + " " + name;
    // Результат: string message = "Hello " + name;
}

Используйте const там, где это уместно, не бойтесь записывать формулы явно вместо магических чисел – компилятор сам посчитает результат. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #il_люминатор

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #garbage_collector

🚀 Git v2.53 Вышла новая версия системы контроля версий Git v2.53. Разбираем ключевые изменения. Новые команды • git maintenance is-needed — проверка, нужно ли выполнять задачи обслуживания репозитория. • git repo info --all — показывает расширенную информацию о структуре репозитория. • git blame --diff-algorithm=<algo> — теперь можно выбрать алгоритм сравнения при отслеживании изменений. Улучшения существующих команд • git replay — теперь выполняет обновление ссылок самостоятельно, не требуя дополнительных команд. • git fast-import — новая опция --signed-commits=strip-if-invalid для удаления невалидных подписей. • git apply и git diff — новый класс ошибок пробелов incomplete-line. И многие другие мелкие доработки. ➡️ Анонс 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #async_news

🆚 Namespace vs Assembly Давайте разберёмся, чем отличается namespace от assembly. Namespace — это логическая организация кода. Assembly — это физический файл на диске. Они существуют в разных измерениях и решают разные задачи. Namespace (пространство имён) — это способ логической группировки классов, интерфейсов и других типов, чтобы избежать конфликтов имён:

namespace MyCompany.PaymentSystem
{
    public class PaymentProcessor
    {
        // ...
    }
}

namespace MyCompany.Logging
{
    public class Logger
    {
        // ...
    }
}

Зачем нужны namespace • Без namespace два класса с именем Logger конфликтуют. С namespace можно иметь MyApp.Logger и ThirdPartyLib.Logger одновременно. • Организация кода по доменам: MyCompany.Ecommerce.Orders, MyCompany.Ecommerce.Products, MyCompany.Ecommerce.Payments. • Упрощённое использование кода с using

using MyCompany.Ecommerce.Orders;

var order = new Order();  // Вместо: new MyCompany.Ecommerce.Orders.Order()

Можно объявить namespace один раз для всего проекта:

// GlobalUsings.cs
global using System;
global using MyCompany.Core;

Что такое Assembly Assembly (сборка) — это скомпилированный физический файл на диске .dll или .exe, который содержит IL-код и метаданные. • .exe — приложение, которое можно запустить. • .dll — библиотека для подключения. Как они связаны Подключение сборки:

<PackageReference Include="Newtonsoft.Json" Version="13.0.3" />

Это добавляет assembly в проект. Использование namespace:

using Newtonsoft.Json;  // Импортируем namespace

var json = JsonConvert.SerializeObject(obj);

//или без using

var json = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(obj);

Один работает на уровне файлов, другой — на уровне кода. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #il_люминатор

⚙️ Оптимизация C#: Inlining методов Инлайнинг (Inlining) — замена вызова метода его телом напрямую в месте вызова. JIT-компилятор делает это автоматически для маленьких методов, которые весят меньше 32 байт. Зачем это делается • Убирает overhead вызова метода • Улучшает локальность кода • Даёт прирост в 5-7 раз для горячих путей Пример Без инлайнинга:

public int Calculate(int a, int b)
{
    return Add(a, b) * 2;
}

private int Add(int a, int b) // JIT заинлайнит автоматически
{
    return a + b;
}

Что делает JIT:

public int Calculate(int a, int b)
{
    return (a + b) * 2; // тело Add() вставлено напрямую
}

Принудительный инлайнинг:

[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
private int Multiply(int a, int b)
{
    return a * b;
}

Не гадайте — профилируйте. Иногда JIT делает лучше без вашей помощи. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #sharp_view

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #garbage_collector

Semantic Kernel или LangGraph? В мире .NET популярен Semantic Kernel, но глобальный стандарт задаёт LangGraph. Его киллер-фича — явное управление графом выполнения и состоянием (Stateful Graph). Это позволяет реализовывать сложные паттерны: Human-in-the-loop (человек подтверждает действие), Time Travel (откат состояния назад) и цикличное планирование. Понимание этих принципов пригодится любому разработчику, внедряющему AI. Записаться на курс Погружение в архитектуру агентов: Смотрите вводный урок бесплатно.

📰 Дайджест недели В .NET-среде штиль, новостей не так много, поэтому вспоминаем лучшее за неделю. — IoT на .NET — ExecuteUpdate и ExecuteDelete — Коты вместо HTTP статусов — 10 советов по обустройству вашего рабочего места — Нестандартные форматы резюме Делитесь в комментах своими инфоповодами недели 👇 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #async_news

7️⃣ Генерация случайных чисел в C# Класс Random в .NET генерирует псевдослучайные числа для игр, тестов или симуляций. Он работает на основе сида, обычно времени, и дает целые, дробные значения или байты. Основы класса Random System.Random создает последовательности чисел через алгоритм. Для простого инта берут Next(min, max), где верхняя граница не включается. Переиспользуйте один экземпляр, иначе в цикле из-за одинаковых сидов выйдут повторения. Статический или инжектированный через DI вариант подходит для прода:

var rng = new Random();
int число = rng.Next(1, 101); // от 1 до 100

NextDouble возвращает от 0.0 до 1.0, умножьте и сдвиньте для нужного интервала. Байты через NextBytes заполняют массив. Это для тестовых файлов или симуляций.

double температура = rng.NextDouble() * 50 - 10; // от -10 до 40
byte[] буфер = new byte[16];
rng.NextBytes(буфер);

Обычный Random не годится для токенов или паролей, предсказуем при известном сиде. Берите RandomNumberGenerator из System.Security.Cryptography для криптографии. GetInt32(1, 101) или Fill для байт. В API для ключей всегда крипто-вариант. Random не потокобезопасен, общий экземпляр сломается. ThreadLocal<Random> создаст по инстансу на поток. Parallel.For с ним работает корректно, без гонок:

var локальныйRng = new ThreadLocal<Random>(() => new Random());
Parallel.For(0, 100, i => {
    int значение = локальныйRng.Value!.Next(100);
});

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #il_люминатор

🧑‍💻 Неявная проверка на null В C# можно заставить любой класс вести себя в if как в JavaScript: просто if (myObject) и внутри проверка на null. Это работает благодаря перегрузке операторов. Создайте класс с двумя статическими методами:

public class User
{
    public string Name { get; set; }

    public static bool operator true(User? user) => user?.Name != null;
    public static bool operator false(User? user) => user?.Name == null;
}

Теперь if (user) сработает если имя задано, иначе попадет в else. Компилятор автоматически вызывает нужный оператор при булевом контексте. Единственный минус: никто не ожидает такого, код становится загадкой для команды. Лучше стандартные is not null или !ReferenceEquals(null, obj). 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #sharp_view

📎 Фабрика HttpClient в .NET В .NET для HTTP-запросов фабрика IHttpClientFactory упрощает создание клиентов, интегрируется с DI и решает проблемы вроде утечек сокетов. Фабрика кэширует обработчики сообщений, управляет их временем жизни и добавляет логирование. Зачем нужна фабрика HttpClient из Framework 4.5 часто создают вручную, но это приводит к проблемам: сокеты не освобождаются, DNS не обновляется. Фабрика решает это через пул обработчиков с лайфтаймом в 2 минуты по умолчанию. Она регистрируется через AddHttpClient в IServiceCollection и дает доступ к CreateClient. Короткоживущие клиенты подходят для большинства случаев, в отличие от долгоживущих с PooledConnectionLifetime. Предупреждение: если нужны куки, лучше обойтись без фабрики из-за шаринга CookieContainer. Способы использования Разработчики выбирают между базовым, именованными, типизированными клиентами или сгенерированными через Refit. В базовом варианте инжектят IHttpClientFactory и вызывают CreateClient для каждого запроса. Это просто для рефакторинга старого кода. Именованные клиенты настраивают по имени из конфига, с базовым URI и заголовками вроде User-Agent:

builder.Services.AddHttpClient("MyClient", client =>
{
    client.BaseAddress = new Uri("https://api.example.com/");
    client.DefaultRequestHeaders.UserAgent.ParseAdd("MyApp");
});

Затем CreateClient("MyClient"). Типизированные удобны для конкретного API: класс принимает HttpClient в конструкторе, фабрика регистрирует его через AddHttpClient<T>. Логика запросов инкапсулируется в методах класса, DI все подхватывает. IntelliSense работает, нет строковых ключей. Не используйте в синглтонах: клиент должен быть короткоживущим, иначе DNS не обновится. Лучше именованные или SocketsHttpHandler:

public class ApiService(HttpClient client)
{
    public async Task<Todo[]> GetTodos(int id) =>
        await client.GetFromJsonAsync<Todo[]>($"todos/{id}");
}

В итоге фабрика делает HTTP-клиенты в .NET предсказуемыми и масштабируемыми. Для прода это как стандарт: меньше багов с соединениями, проще DI. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #il_люминатор

LangGraph vs Semantic Kernel: архитектура агентов В .NET мире популярен Semantic Kernel, но индустрия движется к графовым подходам. LangGraph реализует паттерн, где агент — это не просто цепочка плагинов, а граф с состоянием. Архитектурные преимущества: — цикличность: нативная поддержка циклов (ReAct pattern); — state management: управление контекстом похоже на работу с сессиями; — human-in-the-loop: возможность поставить граф на паузу, получить апрув человека и продолжить. Курс по архитектуре уже стартовал. Записаться на курс Смотреть первую лекцию бесплатно

🎯 Нестандартные форматы резюме Листайте карточки и подбирайте вариант резюме под свои навыки. В комментах можете поделиться своими проектами 👇 ➡️ В статье ещё два формата 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта

📎 ValueTask в публичном API ValueTask часто хвалят за экономию памяти. Но если сунуть его в публичный API, потребители могут не оценить такой шаг. Вопрос: чем так плох ValueTask в публичном API? Он же снизит аллокации Ответ: у нас в канале с вопросами с собесов 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #dotnet_challenge

🔛📈 Включаем фичи без редеплоя Feature Flags — это условные переключатели, которые позволяют включать/выключать фичи на лету, без передеплоя приложения. Зачем они нужны • Безопасный rollout — можно включить фичу для 10% пользователей, проверить метрики, затем раскатывать дальше. • A/B тестирование — запуск двух версий фичи и выбор лучшей на основе данных. • Eсли что-то пошло не так, флаг выключается за секунду вместо отката всего деплоя. • Возможность коммитить незавершённый код без риска для продакшна Подготовка:

// Добавим NuGet пакет
dotnet add package Microsoft.FeatureManagement

// В appsettings.json
"FeatureManagement": {
    "NewDashboard": false
}

В коде:

if (await featureManager.IsEnabledAsync("NewDashboard"))
{
    RenderNewDashboard();
}
else
{
    RenderOldDashboard();
}

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #sharp_view

⚡️ ExecuteUpdate и ExecuteDelete в EF Core ExecuteUpdate и ExecuteDelete появились для случаев, когда вам не нужны сущности и сложные хуки. Это способ выполнять быстрые массовые операции, говоря с базой на языке SQL через LINQ. Простой пример с заказами, которые нужно отметить как просроченные:

public async Task<IActionResult> ExpireOldOrders()
{
    var cutoff = DateTime.UtcNow.AddDays(-30);

    var affectedRows = await _db.Orders
        .Where(o => o.Status == OrderStatus.Pending 
                    && o.CreatedAt < cutoff)
        .ExecuteUpdateAsync(setters =>
            setters.SetProperty(
                o => o.Status,
                OrderStatus.Expired));

    return Ok(new { affectedRows });
}

EF Core сгенерирует один SQL примерно такого вида:

UPDATE Orders
SET Status = 2
WHERE Status = 0
  AND CreatedAt < @cutoff

Приложение отправляет в базу одну команду, а не тысячи мелких запросов. С точки зрения БД — это максимально естественный сценарий: нагрузка на сеть и блокировки минимальны. ExecuteDelete решает такую же задачу для удаления:

public async Task<int> CleanOldLogsAsync(DateTime cutoff)
{
    var affected = await _db.Logs
        .Where(l => l.CreatedAt < cutoff)
        .ExecuteDeleteAsync();

    return affected;
}

EF Core не загружает логи в память — удаление происходит одним SQL-запросом. Важно: эти методы обходят change tracking и не вызывают события SaveChanges. Используйте их, когда производительность важнее бизнес-логики в коде. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #il_люминатор

AI-агенты в экосистеме .NET: расширяем границы возможного Интеграция ИИ в энтерпрайз-продукты требует понимания того, как работают автономные системы. Изучите общие принципы построения агентских систем, чтобы внедрять их в свои проекты. Курс «Углубленные AI-агенты» даст вам глубокую экспертизу в актуальном стеке. На обучении вас ждёт: — проектирование автономных агентских систем; — освоение LangGraph, CrewAI и AutoGen; — интеграция RAG и инструментов планирования; — 13 живых вебинаров и поддержка менторов. Поток уже стартовал, присоединяйтесь сейчас. 🚀 Записаться на основной курс Если сомневаетесь — просто посмотрите вводное занятие.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #garbage_collector

⚙️ Вы настраиваете ASP.NET Core «по наитию» и тратите время на поиск, почему приложение ведет себя по-разному в продакшене и локально? 🗓 29 января в 20:00 OTUS проводит открытый урок «Конфигурирование приложения ASP.NET Core» в преддверии старта курса «C# ASP.NET Core разработчик». На занятии разберем, как выстроить прозрачную и управляемую систему настроек: appsettings.json, провайдеры конфигурации, приоритет применения конфигураций, настройки специфичные для среды и шаблон Options для работы с настройками. Вы поймете, как проектировать конфигурации так, чтобы приложения были стабильными и предсказуемыми. ❗️Урок будет полезен разработчикам ASP.NET Core начального и среднего уровня, которые хотят систематизировать знания и работать по индустриальным стандартам. ➡️ Регистрируйтесь на бесплатный урок: https://clc.to/JVrtgw 🎁 Все участники открытого урока получат скидку на обучение. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru