Rust

Децентрализованные биржи (DEXы): принцип работы и создание собственной на Solidity - бесплатный вебинар Что будет на вебинаре? - Принципы работы децентрализованных бирж (DEX) и AMM-модели - Формула x * y = k: как формируется цена, откуда берётся ликвидность и почему возникает slippage - Реализация простейшего DEX на Solidity для обмена ETH ↔ ERC20 - Написание тестового ERC20-токена и взаимодействие с ним через approve / transferFrom - Создание минимального интерфейса для обмена токенов и работы с контрактом Что вы узнаете: - Как DEX обходятся без ордербуков и централизованных маркет-мейкеров - Как реализуется AMM-логика в смарт-контракте на Solidity - Как безопасно работать с ETH и ERC20 в одном контракте - Как связать смарт-контракт с интерфейсом и выполнить реальный swap - Как выглядит минимально рабочий DEX, который можно развивать дальше Записаться: https://otus.pw/Qedb/?erid=2W5zFHoohwP Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🦀 Google наконец выпустил официальный CLI на Rust для своих сервисов. Теперь через один инструмент можно работать с Gmail, Drive, Sheets, Calendar, Admin, Keep, Meet и еще десятком сервисов Google. #rust #rustlang #programming https://github.com/googleworkspace/cli

🔥 Zero-cost поиск для AI-приложений — идея из turbopuffer Большинство систем поиска и векторных БД сегодня очень дорогие. Причина простая, они хранят данные в RAM или реплицированных SSD, где стоимость может доходить до $600–$3600 за TB в месяц. Но turbopuffer предлагает другой подход. Хранить данные не в памяти серверов, а в object storage (например S3 или GCS). Стоимость: - RAM + SSD инфраструктура - до $3600/TB - SSD-кластеры - около $600/TB - Object storage (S3) - примерно $20/TB - Разница может достигать до 100× дешевле для холодных данных. 📌 Архитектура turbopuffer: Client ↓ Query layer ↓ SSD / memory cache (горячие данные) ↓ Object storage (источник истины) То есть: - холодные данные хранятся дешево в object storage - часто используемые попадают в SSD или RAM cache - запросы остаются быстрыми (<100ms), но стоимость инфраструктуры падает на порядок Vector search становится ключевой частью AI-систем: - RAG - AI-ассистенты - semantic search - recommendation systems Но именно retrieval слой часто становится самой дорогой частью AI-инфраструктуры. Архитектура turbopuffer показывает, что: > дешевый storage + умный cache > может заменить дорогие memory-based search системы. Будущее AI-поиска может выглядеть так: - object storage как источник данных - stateless compute - дешёвый storage - кэш для hot data И тогда поиск по миллиардам документов становится почти “zero-cost” инфраструктурой. Подробнее: https://turbopuffer.com/blog/zero-cost

🛠️ Claude's C Compiler — Компилятор C на Rust Claude's C Compiler (CCC) — это компилятор C, написанный с нуля на Rust, который поддерживает архитектуры x86-64, i686, AArch64 и RISC-V 64. Он не требует внешних зависимостей и генерирует ELF-исполняемые файлы. CCC может служить заменой GCC и успешно компилирует реальные проекты, включая Linux kernel и популярные библиотеки. 🚀 Основные моменты: - Полностью написан на Rust без внешних инструментов. - Поддерживает несколько архитектур с одним кодом. - Совместим с большинством флагов GCC. - Успешно компилирует множество известных проектов. - Необходима Linux-система для работы. 📌 GitHub: https://github.com/anthropics/claudes-c-compiler #rust

🦀 Rust и Property Testing - тестируй не примеры, а правила. Обычные unit-тесты проверяют несколько заранее написанных сценариев. Но есть проблема: ты тестируешь только те случаи, о которых подумал. Property tests работают иначе. Вместо конкретных значений ты задаёшь инварианты (правила), а библиотека: - генерирует тысячи случайных входных данных - проверяет крайние случаи - находит баги, о которых ты даже не подозревал Пример идеи: - сортировка → результат всегда отсортирован - encode → decode → исходные данные - длина строки после trim не увеличивается Ты описываешь правило. Тест сам ищет, где код ломается. Почему это мощно: - ловит edge cases - повышает надёжность критичной логики - отлично подходит для парсеров, алгоритмов, финансовых расчётов - экономит время на ручное покрытие В Rust для этого есть proptest: https://proptest-rs.github.io/proptest/proptest/getting-started.html

✔ Cloudflare открыли исходники инструмента для деплоя без простоев и он написан на Rust. Проект называется Ecdysis. Его задача - перезапускать сетевые сервисы так, чтобы пользователи этого вообще не заметили. В чём проблема обычного деплоя: - Перезапуск сервиса рвёт активные соединения - Пользователи получают ошибки - Теряются запросы - Появляется downtime Ecdysis решает это иначе. Как работает: - Новый процесс запускается через fork + exec - Старый процесс продолжает обслуживать текущие соединения - Новая версия принимает новые подключения - После завершения всех активных запросов старый процесс аккуратно завершается Внутри: - Асинхронность на Tokio - Передача сокетов через systemd socket activation - Плавный handoff без потери соединений Что это даёт: - Zero-downtime деплой - Без балансировщиков и сложных схем - Подходит для высоконагруженных сетевых сервисов - Продакшн-подход от Cloudflare Это хороший пример того, как современный стек (Rust + async + systemd) позволяет решать инфраструктурные задачи на уровне архитектуры, а не костылей. ▪Подробнее: https://blog.cloudflare.com/ecdysis-rust-graceful-restarts

🦀 Старшеклассник сделал инструмент для биоинформатики, который выглядит как проект уровня индустрии. BioForge - это полностью Rust-ориентированный toolkit для автоматической подготовки биологических макромолекул. Что он делает: - читает структуры из PDB и mmCIF - восстанавливает недостающие атомы - добавляет водороды и корректные окончания - собирает топологию молекулы - при необходимости добавляет воду и ионы - и всё это — без Python, C++ и FFI, полностью внутри Rust Почему это интересно. Точность через шаблоны Структуры собираются на основе подготовленных TOML-шаблонов для аминокислот, нуклеотидов и воды — воспроизводимые координаты, заряды и связи. Высокая производительность Многопоточность через rayon позволяет обрабатывать системы с миллионами атомов за миллисекунды. Минимум копирования данных и работа «на месте». Удобная модель данных Простые структуры: - Atom - Residue - Chain - Structure Геометрия работает через nalgebra. Поддержка форматов - PDB - mmCIF - MOL2 Плюс подробные ошибки парсинга. Полный pipeline подготовки Очистка → восстановление → протонирование → солватация → преобразования координат → сборка топологии. WebAssembly Есть полноценные WASM-биндинги — можно запускать в браузере для молекулярных визуализаторов и web-приложений. Rust-first подход - без FFI - без глобального состояния - современные возможности Rust (edition 2024) Проект: https://github.com/TKanX/bio-forge Иногда интересные инженерные проекты появляются не в компаниях, а в школьных репозиториях.

🎤 Voicebox: Локальная студия синтеза голоса Voicebox — это мощный инструмент для клонирования голосов и генерации речи, работающий локально. Он предлагает профессиональные функции редактирования и управления голосами, обеспечивая полную конфиденциальность ваших данных. 🚀Основные моменты: - Полное управление голосами на вашем устройстве - Многофункциональный редактор с поддержкой многодорожечной записи - Быстрая генерация речи с использованием Qwen3-TTS - Интеграция через REST API для собственных приложений - Поддержка нескольких языков и высокое качество синтеза 📌 GitHub: https://github.com/jamiepine/voicebox

🔥 PrimeView - реальная производительность языков без маркетинга https://plummerssoftwarellc.github.io/PrimeView/report PrimeView - это живой бенчмарк, который сравнивает языки программирования на одной задаче: генерация простых чисел. Без синтетических тестов. Без “идеальных условий”. Только: * один алгоритм * одинаковые правила * реальные оптимизации от разработчиков Что показывают результаты: * C и C++ стабильно в лидерах * Rust и Zig уверенно конкурируют с нативным кодом * Go показывает сильные результаты при грамотной оптимизации * разница между реализациями внутри одного языка часто больше, чем между языками Ключевой инсайт: Производительность определяет не язык. Производительность определяет инженер. SIMD, работа с памятью, кэш-локальность и битовые оптимизации дают больший эффект, чем выбор технологии. plummerssoftwarellc.github.io/PrimeView/report

👣 JetBrains выпустила новую версию RustRover 2025.3.4 с рядом удобных фич и исправлений. Главное нововведение: Теперь можно быстро преобразовывать for_each ⇄ for через intention (быстрое действие в редакторе). Что ещё добавили: - новые настройки видимости модулей в диалоге New Rust File - улучшенная проверка Cargo.toml для параметра autolib - исправлена ошибка с неразрешёнными ссылками bytemuck::Zeroable - улучшен парсинг run-конфигураций (корректная обработка кавычек и обратных слешей в Windows) Обновление небольшое, но направлено на повседневный комфорт при работе с Rust. Release notes: https://youtrack.jetbrains.com/articles/RUST-A-328

Всякий раз, когда упоминается Rust в Linux! 🦀 #rust #rustlang #programming

👣 Rust выбирают там, где цена ошибки — падение продакшена, утечки памяти и неконтролируемая многопоточность. Курс «Rust Developer. Professional» — следующий шаг после базового знакомства с Rust или работы на других языках. Вы разберёте Best Practices языка, асинхронность, архитектуру и многопоточность, научитесь использовать экосистему библиотек и писать отказоустойчивое, высокопроизводительное ПО. ❗️ Программа ориентирована на практику и инженерное мышление. Преподаватели — практикующие эксперты, работающие с системным и высоконагруженным ПО. Курс регулярно обновляется под реальные требования рынка. ▶️Старт курса 25 февраля. Курс доступен в рассрочку. Пройдите короткое вступительное тестирование и получите специальные условия на обучение: https://tglink.io/3afacd1baee013?erid=2W5zFHkMqww Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 #реклама О рекламодателе

⚡️ Rust и связанные списки - лучший учебник по памяти и владению Если хочешь по-настоящему понять, как работает Rust под капотом, есть один легендарный ресурс — *Too Many Linked Lists*. Это не просто туториал по структурам данных. Это практическое руководство по: - владению (ownership) - заимствованиям (borrowing) - lifetimes - безопасной работе с памятью - Box, Rc, RefCell - и даже unsafe коду Как устроен материал Ты шаг за шагом реализуешь разные версии списков: - Односвязный список (safe) - Улучшенные версии с итераторами - Персистентные структуры через Rc - Двусвязный список - Unsafe-реализация для максимальной производительности Каждый этап объясняет: - почему код не компилируется - что именно требует borrow checker - как думать в стиле Rust Почему это важно Linked List в Rust — сложная задача. Если ты понял её — ты понял: - модель памяти Rust - как избегать аллокаций - как писать быстрый и безопасный код Это один из лучших практических способов перейти от «пишу код, пока компилируется» к настоящему пониманию языка. Изучить: https://rust-unofficial.github.io/too-many-lists/

👨‍💻Хотите начать карьеру в разработке? Обратите внимание на Rust и познакомьтесь с ним за один вечер! 📆На открытом уроке 25 февраля в 20:00 МСК вы установите инструменты, разберётесь с rustc и Cargo и создадите своё первое приложение. Пошагово, с объяснением каждой команды и структуры проекта. Вы увидите, как Rust решает реальные проблемы C++, Python и других языков, где ошибки часто проявляются слишком поздно. Поймёте философию языка и получите готовую среду для дальнейшего развития. Если вы рассматриваете Rust как следующий шаг в карьере, этот урок — эффективная точка входа. 👉Встречаемся в преддверии старта курса «Rust Developer. Basic». Зарегистрируйтесь и начните системно разбираться в языке, который уже меняет индустрию: https://tglink.io/d6950eae7dd55b?erid=2W5zFHkgev5 Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🦀 Strand-Rust-Coder-14B - модель, заточенная специально под генерациию Rust кода. Это не универсальный «кодинг-ассистент». Модель дообучена именно на экосистеме Rust и пишет код на уровне опытного разработчика: - идиоматичный Rust - безопасная работа с памятью - корректные async и ownership-паттерны - акцент на производительность и системные задачи Почему это важно Большинство моделей хорошо знают Python и JavaScript, но часто «путаются» в borrow checker, lifetimes и сложных Rust-конструкциях. Strand-Rust-Coder решает именно эту проблему — фокус на системном программировании, low-level задачах и performance-critical приложениях. Главный тренд LLM больше не универсальны. Рынок движется к узкоспециализированным моделям под конкретные языки и домены — и Rust стал одним из первых бенефициаров. https://huggingface.co/Fortytwo-Network/Strand-Rust-Coder-14B-v1

Vouch — это система управления доверием для проектов, позволяющая пользователям быть "подтвержденными" или "осуждаемыми" для взаимодействия с определенными частями проекта. Интеграция с GitHub и возможность создания сети доверия делают Vouch универсальным инструментом для управления участниками. 🚀Основные моменты: - Поддержка управления доверием через GitHub Actions. - Возможность настройки политик в зависимости от проекта. - Система "взаимного доверия" между проектами. - Легкий формат хранения данных для совместимости с различными языками. 📌 GitHub: https://github.com/mitchellh/vouch

⚡️ Rust совет для библиотек: как не ломать API в будущем Если вы публикуете библиотеку, одна из главных проблем - как добавлять поля в struct, не ломая код пользователей. Решение - комбинация: • #[non_exhaustive] • приватное поле Что это даёт: - Запрещает создавать struct через прямой литерал { ... } - Заставляет пользователей использовать ваш конструктор - Позволяет добавлять новые поля позже - Не ломает существующий код Без этого: - добавили поле → breaking change - пользователи не могут собрать проект С этим: - API остаётся стабильным - можно спокойно развивать библиотеку Пример

#[derive(Debug)]
#[non_exhaustive]
pub struct Config {
    pub timeout: Duration,
    pub retries: usize,

    // Блокирует создание через Config { ... }
    _private: (),
}

impl Config {
    pub fn new(timeout: Duration, retries: usize) -> Self {
        Self {
            timeout,
            retries,
            _private: (),
        }
    }
}

#[non_exhaustive] + приватное поле =более стабильный API.

🔥На Stepik вышел курс: Linux: полный апгрейд твоих скиллов Хочешь реально понимать, что происходит под капотом твоей системы, а не просто кликать по GUI? Без глубокого знания базы ты не инженер - ты просто пользователь. 🔹 В курсе ты: - Освоишь bash, grep, sed, awk - инструменты, которыми живут админы. - Разберёшь права, процессы, сеть, файловую систему и научишься чинить всё, что падает. - Настроишь SSH, firewall, systemd, crontab, демоны и автозапуск. - Научишься анализировать логи, следить за нагрузкой, и не паниковать при 100% CPU. 💡 Формат: пошаговое объяснение базы и разбор важных практик по работе с Linux. 🎯 После курса ты: будешь чувствовать Linux как родную среду и забудешь, что такое “permission denied”. 🚀 24 часа действует скидка 30% 👉 Учиться со скидкой

🦀 Как устроен async «под капотом» в Rust — на пальцах и без магии В статье разобрано, как написать микро async-runtime с нуля на macOS, используя kqueue. Отличный материал, чтобы наконец понять, что происходит под async/await. Что он реализует Минимальный, но полноценный стек: - event loop — сердце рантайма - poller — ждёт события от ОС - reactor — связывает I/O-события и задачи - tasks — единицы работы (future’ы) - wakers — механизм «разбудить задачу» - executor — запускает и перепланирует задачи Почему это полезно Обычно мы используем готовые рантаймы вроде или, не задумываясь, как они работают. Здесь же видно: - как kqueue сигналит о готовности сокета - как future переходит из Pending в Ready - как waker возвращает задачу в очередь - как executor крутит цикл выполнения После такого разборa async в Rust перестаёт быть «чёрной коробкой». Статья:https://michaelhelvey.dev/posts/rust_async_runtime michaelhelvey.dev/posts/rust_async_runtime #rust #rustlang

👣 Rust совет: безопасные матрицы с Const Generics Const generics позволяют передавать константы на этапе компиляции прямо в типы. Это особенно полезно для работы с массивами и матрицами, где размеры должны быть строго фиксированы. Пример - типобезопасная матрица:

struct Matrix<const ROWS: usize, const COLS: usize> {
    data: [[f32; COLS]; ROWS],
}

let mat: Matrix<2, 2> = Matrix {
    data: [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]],
};

let value = mat.data[1][0]; // 3.0

#rust #rustlang #junior $rusttip