Рубрика: Программирование

В современном мире объемы данных стремительно растут, и эффективная обработка информации становится одной из ключевых задач для бизнеса и аналитики. Системы аналитики на базе ClickHouse зарекомендовали себя как мощный инструмент для работы с большими данными в реальном времени. ClickHouse — это колоночная система управления базами данных, ориентированная на высокопроизводительный аналитический запрос и масштабируемость. В данной статье рассмотрим процесс создания системы

Реализация алгоритма шифрования AES на Python Алгоритм AES (Advanced Encryption Standard) является одним из наиболее распространённых и надёжных методов симметричного шифрования данных. Он широко используется в различных приложениях и протоколах для обеспечения конфиденциальности информации. Благодаря высокой скорости и устойчивости к криптоанализу, AES стал стандартом шифрования во многих сферах — от банковских систем до защищённых коммуникационных каналов. В данной статье мы

Разработка веб-приложения для создания сайтов документации с использованием Docusaurus Создание качественной документации является одним из ключевых аспектов успешного запуска и сопровождения программных продуктов. В условиях быстрого развития технологий и масштабирования проектов актуальна задача эффективного и удобного представления документации для пользователей и разработчиков. Одним из современных инструментов для решения этой задачи является Docusaurus — статический генератор сайтов, который ориентирован на разработку

Отслеживание ошибок — неотъемлемая часть разработки современных веб-приложений. В крупных и сложных проектах ручное выявление и диагностика сбоев становятся крайне трудоемкими и неэффективными, особенно при работе с динамическими интерфейсами, такими как React. Для решения подобных задач существуют специализированные сервисы мониторинга ошибок, одним из самых популярных и мощных из которых является Sentry. Sentry обеспечивает централизованный сбор и анализ ошибок, позволяет быстро

Оптимизация кода является неотъемлемой частью процесса разработки на Python, особенно когда речь идет о задачах, требующих высокой производительности и эффективного использования ресурсов. В последнее время асинхронное программирование с использованием библиотеки asyncio приобретает все большую популярность, позволяя разработчикам создавать масштабируемые и отзывчивые приложения. Данная статья освещает основы асинхронного программирования в Python, а также практические советы по оптимизации кода с помощью asyncio.

Оптимизация памяти является одной из ключевых задач при разработке программ на Python, особенно в условиях ограниченных ресурсов или при обработке больших объемов данных. Эффективное управление памятью позволяет улучшить производительность приложений, снизить вероятность сбоев и значительно расширить возможности масштабирования. В данной статье рассмотрим основные техники и инструменты, которые помогут уменьшить потребление памяти в Python-проектах. Особенности управления памятью в Python Python использует

RabbitMQ — это система управления сообщениями с открытым исходным кодом, которая разработана для обеспечения обработки асинхронных задач с высокой надежностью и масштабируемостью. Она позволяет приложениям общаться между собой через обмен сообщениями, что особенно полезно в распределённых системах и микросервисной архитектуре. Использование RabbitMQ для асинхронной обработки задач позволяет значительно улучшить производительность системы, повысить её отказоустойчивость и обеспечить гибкость в масштабировании. Основные

В современном веб-разработке производительность приложения является ключевым фактором, напрямую влияющим на комфорт пользователя и успешность проекта. Одним из важных аспектов оптимизации является правильная работа с базами данных, в частности эффективное выполнение SQL-запросов. Веб-приложения на Python часто взаимодействуют с различными СУБД через ORM или напрямую, и оптимизация запросов позволяет снизить нагрузку на сервер, ускорить выдачу данных и избежать узких мест. В

Оптимизация производительности Python-кода является одной из ключевых задач при разработке современных приложений. Особенно это важно в сферах, где требуется высокая скорость обработки данных, параллельные вычисления или интенсивное взаимодействие с внешними ресурсами. В этой статье рассмотрим два основных подхода к повышению производительности — многопоточность и асинхронность. Мы разберём их особенности, сценарии применения, а также приведём практические рекомендации по использованию в Python.

В современном программировании производительность кода играет ключевую роль, особенно когда речь идет о задачах, требующих обработки большого объема данных, сетевых запросов или параллельного выполнения операций. Python, будучи одним из самых популярных языков программирования, предлагает несколько эффективных способов оптимизации – многопоточность и асинхронное программирование. В данной статье мы подробно рассмотрим, как использовать эти подходы для повышения производительности Python-кода, а также их