Привет!

Большинство DevOps pipeline, что я видел, мягко говоря не быстрые. Даже в теории чтобы просто докатить commit до ПРОМа нужны часы. Возможно у компаний с лучшими практиками DevOps это десятки минут. Можно ли быстрее?
Теоретически - да, и существует даже действующая модель:
https://medium.com/darklang/how-dark-deploys-code-in-50ms-771c6dd60671
https://docs.darklang.com/tutorials/first-dark-application#open-the-editor

В чем суть: ребята объединили язык, среду разработки, среду выполнения, хранилище данных и DevOps включая запуск тестов в одном продукте. В язык и среду встроены feature toggles, т.е. любое несовместимое изменение должно включаться по своему feature toggle. Естественно в выключенном состоянии. Это касается кода, таблиц в БД, новых библиотек. Таблицы и библиотеки получают новые версии, использование которых нужно явно включать. Сохранение срочки кода = commit. Невалидный код сохранить нельзя. Коммит идет сразу на ПРОМ после прогона тестов. Возможности языка ограничены, т.к. среда управляет инфраструктурой. По сути получаем serverless. Среда хранит логи и трасировки запросов, в т.ч. невалидные запросы, для последних можно быстро создать обработчик, т.е. получаем trace based development.

Мои выводы по результатам краткого знакомства.
1) концепт интересный, я бы даже сказал крутой
2) разработка в браузере смущает
3) возможности языка ограничены, но возможно спасают библиотеки
4) и главное - непонятно как с этим работать более чем одному разработчику и\или если число строк кода более 100. Если разработчики где-то будут пересекаться по коду - есть риск, что они не будут знать про чужие feature toggles и проверять их не будут. Или если фича большая, включает десятки функций и обработчиков, а у каждого свой feature toggle, спроектировать и проверить их в нужном порядке не совсем элементарная задача. В обоих случаях получаем feature toggle hell.
Но концепт красивый)

#devops #lang #concepts

Всем привет!

Внимание - вопрос.
А какой фичи вам не хватает в языке? Не обязательно речь о Java

#lang #java

PHP становится Java-ой?

Недавно посмотрел видео о перспективах PHP https://vkvideo.ru/video-224967259_456239053 Я на PHP писал мало, но т.к. он широко распространён - интересно, развивается ли он и как именно. Он развивается, и я этому не удивлён. Да, есть распространённое негативное мнение про PHP и его разработчиков. Любой простой язык привлекает непрофессионалов. Но ситуация сложнее, чем кажется, на это намекает официальный code style языка https://php-psr.ru/accepted/PSR-12-extended-coding-style-guide/ Обязательность строк разделителей, фиксированное число пробелов, регистр символов - все серьёзно. Небольшое отступление - к аббревиатуре PSR из статьи выше мы ещё вернёмся.

Так вот, PHP становится похожим на Java.

Чтобы понять как именно - стоит вспомнить, чем он характеризовался изначально?

1) динамическая типизация. От неё уходят, с костылями в виде объявления типов в комментариях и проверке статическим анализатором типа checkstyle. Причина - невозможно работать со сложным проектом и динамической типизацией. Если ты конечно не хочешь "гов..кодить".

2) интерпретация вместо компиляции. Тоже уходят, есть AOT и JIT компиляторы PHP. Также фреймворки, например, IoC контейнеры, могут предварительно сохранять конфигурацию на диске. По соображениям производительности

Да, в PHP тоже есть IoC контейнеры.

3) малоизвестный факт - исходно в PHP была т.наз умирающая модель процессов. После обработки запроса клиента контекст процесса полностью очищается. Такой true stateless. Причём очищались не просто клиентские данные, а все бины IoC контейнера, т.е. вообще все. Побочные эффекты такого подхода противоположные. Положительный: PHP компоненты инициализируются очень быстро, по другому никак. Отрицательный: на утечки памяти можно забить, т.е. "гов...кодим") Так вот, от этой модели тоже уходят. Снова по соображениям производительности

В общем язык развивается, т.к. наследие огромное.

P.S. Чтобы не было пренебрежительного отношения к PHP - поговорим про стандартизацию. В PHP есть такое понятие, как middleware. Вот его неплохое описание https://laravel.com/docs/12.x/middleware
Ключевой момент - компоненты middleware переиспользуются в различных фреймворках. Как это получается? Потому что многое стандартизируется, с помощью PSR. В Java тоже есть стандарты - JPA, JDBC,  http сервлеты и фильтры, но видится, что их меньше. Когда-то этим занимался проект Java EE, не смог, умер и воскрес, а за это время возникло несколько экосистем - Spring, Quarkus, Micronaut... И это я Kotlin не беру) Почему я назвал их экосистемами - каждая старается привязать к своим компонентам. Так что как ни странно - PHP выглядит более стандартизированным)

#java #PHP #lang

Сколько языков можно запустить на JVM?

Скорее всего, кроме собственно Java большинство вспомнит Kotlin и Scala. Еще возможно Groovy - хотя Groovy, созданный как язык общего назначения, сейчас стал нишевым языком для реализации DSL: Gradle, Jenkins как самые известные примеры.
Но JVM - это не только слой абстракции на операционной системой, позволяющий не думать о поддержке разных процессорных архитектур, операционных систем, оптимизациях, сборке мусора, профилировании и многом другом. Благодаря всему вышеперечисленному JVM дает возможность всем желающим (ладно, не всем, а умеющим и желающим)))) придумать свой язык программирования. Или перенести существующий на JVM.
Вот список https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_JVM_languages
Да, я подозреваю половина из этих языков уже мертва. Но найти там можно почти все: Python, Go, PHP, Ruby, JS и даже таких старичков как Cobol, Delphi, Visual Basic и Lisp.

Вывод: да, у подхода с использованием виртуальной машины конечно есть и минусы: увеличившаяся сложность системы и производительность. Но и плюсы очевидны, в т.ч. и неожиданные - появляется полигон для создания новых и адаптации существующих языков.

P.S. Virtual machine по большому счету реализовали 2 крупные компании: Sun\Oracle и Microsoft. Причем .NET реализация - CLR - выглядит проще JVM, в частности JIT - Just in Time - компиляция там происходит при старте программы, а не по мере накопления статистики использования кода в runtime. Но у .NET тоже неплохой список поддерживаемых языков https://ru.wikipedia.org/wiki/Список_.NET-языков

P.P.S. Вначале хотел написать, что портировать С, C++ или Rust на виртуальную машину смысла нет, но потом вспомнил про .NET))) Хотя Managed C++ явно отличается от обычного C++ в плане работы с памятью, но он есть.

#lang

Что станет с языками программирования?

Недавно на одной AI конференции услышал две довольно радикальные мысли.
1) программирование на высокоуровневых языках исчезнет повторив судьбу ассемблера. Останутся только архитекторы.
2) если модели не нравится ваш код - в смысле она не может его доработать - значит проблема в коде

Вот мои мысли по этому поводу.

1) Эти два утверждения работают только вместе. Т.е. если LLM модель пишет код, то он стандартизирован. И тогда любой нестандартный код - плохой. Т.к. он нарушает code style. Назовем его AI code style. И потому что раз уж мы отдали писать код модели - не надо ей мешать

2) С одной стороны аналогия с заменой ассемблера языками высокого уровня красива. И некие аналогии тут есть. Скорость разработки в теории может так же ускориться. Сложность систем, которые можно разработать, вырастет. А запрос как на повышение скорости разработки, так и на создание все более сложных систем, есть. Да, программирование на LLM - это тоже переход на более высокий уровень

3) Где аналогия хромает? Что общего у ассемблера и Java. Оба они детерминированы. Как и разработка в целом. Да, у нас есть место случайности, но она сосредоточена в нескольких местах - реализация функции random, генерация уникальных идентификаторов приходят на ум. А LLM принципиально недетермирована. Использование недетермированной машины для выполнения детерминированного процесса - ну такое себе.

4) Программирование уже пытались убрать из процесса разработки коммерческого ПО. Вот сейчас появилось много AI платформ для no code (low code) разработки. Знакомые же слова. Я про "no code". Да, BPMN системы. И различные проприетарные low code платформы. Свою ниши они заняли, но эти ниши достаточно узкие. Tilda самый очевидный пример. Но если говорить о глобальной замене программирования и программистов - не взлетело

Что думаете по этому поводу?

#ai #llm #lang

Языки программирования общего назначения?

Java, Python, C, Go. Формально, технически - да, все это универсальные языки, которые можно применять в любой, задача. А фактически?

Говорим Python - подразумеваем Data Science, ML и AI.
Go захватил разработку крипты. Плюс операторы в k8s.
Kotlin - от 70 до 90% приложений в Google Play (топовых приложений если быть точным, т.к. есть "хвост" легаси)
Похожая картина у Swift - примерно 60% в iOS (доля бинпрников в iOS 17).
C# - нативные Windows приложения (Delphi и VB.NET эту битву проиграли).
Groovy нашел свою нишу в Jenkins как DSL (Gradle еще, но там его теснит Kotlin, да и не должны Gradle скрипты быть большими).
Lua - язык плагинов (Nginx, Tarantool) и скриптовый язык для игр. То бишь - король DSL.
Драйвера пишут на C (до сих пор ли? Раньше так было).

Да, экосистема (библиотеки, фреймворки, документация, сообщество) рулит)

И вопрос - что я забыл?

#lang

И снова к Совершенному коду)

Там есть раздел про выбор языка.

Интересный аспект: язык влияет на мышление, и, следовательно, на процесс проектирования. Точнее на его уровень - более высокоуровневое или низкоуровневое. Нужно ли думать про удаление мусора, закрытие ресурсов, безопасностью работы с памятью ...

И в итоге язык влияет на скорость разработки, причем несколькими путями:
1) на незнакомом языке происходит замедление разработки до 30%
2) в разных языках объем полезной работы, которую в среднем производит одна строка кода, отличается. Это не только и не столько про скорость написания кода, но и про скорость чтения и понимания. Данный показатель как раз иллюстрирует табличка из поста.

Из таблицы видно, что Java никогда не была лидером по выразительности. Но надо отметить - в последние лет 10 работа над этим ведется.

Kotlin я думаю даже выше 6-ки будет.

#lang #book_review

Изучаю Claude Code, как одного из лидеров рынка. Он работает в консоли, смотрю доступные команды.

/batch - выполнение однотипных рефакторингов в параллель
/loop - запуск команды в цикле

Еще напрашивается /sleep - ожидание, например, когда агент запустил CI сборку и ждет результата. Ясное дело, что агент сам может себе закодить sleep, но так и цикл можно закодить.

Так вот - кажется, базовые примитивы программирования протекают в процесс взаимодействия с агентом.
ExecutorService и цикл for в данном случае.
А те же тулы можно рассматривать как методы. Чем они по факту и являются.

Мы программируем агента)

P.S. Интересно, что еще появится?
if?
слишком просто кажется.
try\catch?
Возможно.

P.P.S. В целом и самому с помощью скилов можно сделать)

#ai #lang

Почему в Python "неправильная" документация.

Если посмотреть библиотечный Python код, то там можно увидеть вот такое:

class IntervalArray(IntervalMixin, ExtensionArray):
"""
Pandas array for interval data that are closed on the same side.


Или такое:

@classmethod
def _validate(cls, left, right, dtype: IntervalDtype) -> None:
"""
Verify that the IntervalArray is valid.

Что-то к так с документацией, да?)
Зачем питонисты решили сделать все наоборот - комменты после кода???
До кода же логичнее - вначале читаешь доки, потом если надо смотришь код?

Не от балды, нет.
Интерпретатор при загрузке модуля читает первое выражение в теле класса/функции/метода и, если это строковый литерал, помещает его в атрибут ___doc___ соответствующего объекта. Работает принцип convention over configuration.

Также документация выводится с помощью метода help(obj) - если надо прямо в коде. Или через рефлексию - inspect. Или с помощью CLI утилиты pydoc.
Описывается формат документации стандартом PEP 257. Т.е. все продумано.

Причём поля класса документируются точно также для единообразия. Хотя на них стройная система, описанная выше рушится.
И появляется интересный нюанс - если по привычке писать документацию к полям в JavaDoc стиле, то она сопоставится с другим полем)

Мне конечно привычнее JavaDoc стиль, но признаю красоту идеи с автоматическим обогащением метаданных сущности документацией, причём средствами языка.

P. S. Как я обратил на это внимание? Один агент написал документацию в формате JavaDoc, другой на ревью заметил, что это не по стандарту Python)

#lang #python #java #conv_over_conf

Еще одна интересная штука из последних JDK - правда не 27, а 26 - LazyConstants

https://openjdk.org/jeps/526

В чем суть? Вот пример кода - было\стало:

// OLD:
static final OrderController ORDERS = new OrderController();

// NEW:
static final LazyConstant<OrderController> ORDERS = LazyConstant.of(OrderController::new);

или так:

// OLD:
private static volatile OrderController instance;

public static OrderController getInstance() {
  if (instance == null) {
    synchronized (OrderController.class) {
      if (instance == null) {
        instance = new OrderController();
      }
    }
  }
  return instance;
}

Т.е. мы получаем из коробки:
1) ленивую инициализацию - Lazy
2) технический признак константы над формально обычным полем - Constant
3) однократное вычисление значения - как бонус.

Признак константы (@Stable) дает возможность провести различного рода оптимизации для компилятора и JIT.
Работает как с обычными, так и с static полями.

Можно подумать, что это подсмотрено в Kotlin - конструкция by lazy.
В плане boilerplate-less кода - возможно да.
Но у Kotlin это синтаксический сахар, в котором реализована ленивая инициализация и однократное вычисление.
Но нет признака @Stable, по крайней мере на данный момент.

Как по мне - штука полезная. Вспоминается один монолит, в разработке которого я лет 10 назад принимал участие. Монолит был большой, разрабатывало его под сотню человек. И периодически кто-то добавлял в один из классов static поле с тяжелой инициализацией, которая падала при старте из-за того, что нужных ресурсов еще не было.

#java #jvm #lang