🔄 Февральское обновление .NET

Microsoft выпустила обновление .NET 9.0.2, и вот самое важное, что стоит знать:

➖ Производительность и стабильность:

• Устранены критические ошибки JIT-компилятора, которые могли вызывать сбои при работе с исключениями.

• Исправлена проблема пошаговой отладки — теперь разработчики смогут эффективно анализировать код без неожиданных пропусков.

• Оптимизирована работа метода Vector.Create, что ускоряет вычисления в высоконагруженных приложениях.

➖ Совместимость и поддержка:

• Исправлены ошибки сборки для платформы Tizen (linux-armel).

• Обновлены ключевые образы: Alpine, Debian, Fedora для более надежного развертывания.

➖ Безопасность и надежность:

• Обновлена работа профилировщика для избежания блокировок при мониторинге потоков.

• Исправлена ошибка в System.Reflection.Emit, которая создавала неверные PDB-файлы.

➡️ Подробности обновления

🐸Библиотека шарписта

🆚 Go vs C#

Выбор языка — это всегда компромисс между производительностью, удобством и экосистемой. Давайте разберёмся, чем отличаются Go и C#.

➖ Область применения

• Go: создан Google, ориентирован на простоту, скорость и параллельность. Отлично подходит для облачных сервисов, микросервисов и высоконагруженных систем.

• C#: язык Microsoft, мощный инструмент для корпоративных решений, игр (Unity) и десктопных приложений.

➖ Кроссплатформенность

• Go: отлично компилируется под разные платформы без зависимостей.

• C#: поддерживает кроссплатформенность через .NET Core, но требует среды выполнения.

➖ Система типов

• Go: строгая, но минималистичная. Отсутствует наследование, но есть интерфейсы.

• C#: мощная объектно-ориентированная система с поддержкой дженериков, интерфейсов и функционального программирования.

➖ Где какой язык лучше

Выбирайте Go, если:

✅ Нужна максимальная производительность без лишней сложности.
✅ Работаете с микросервисами, API, контейнерами, облачными сервисами.
✅ Важна лёгкость развертывания без сложных зависимостей.

Выбирайте C#, если:

✅ Разрабатываете десктопные приложения или сервисы под Windows.
✅ Нужна мощная экосистема с продвинутыми библиотеками.
✅ Создаёте игры на Unity.

➡️ Подробное сравнение в статье

🐸Библиотека Go разработчика

😳 Если бы языки программирования были девушками

Выбрать язык — всё равно что найти идеального партнера. Кто-то западает на строгую типизацию, кто-то ищет простоту и гибкость, а некоторые готовы углубиться в самые сложные алгоритмы отношений.

Мы заглянули в Тиндер разработчика и нашли там C#. Как вам? 😏

Еще больше прекрасных дам языков программирования — в нашем канале Библиотека программиста.

Свайпайте и выбирайте свой мэтч ❤️

🐸Библиотека шарписта

⚡️ Буст продуктивности в Razor/Blazor

Microsoft представила свежие обновления для работы с Razor в Visual Studio и Visual Studio Code.

1️⃣ Извлечение в компонент одним кликом

Теперь можно выделить кусок кода в Razor и мгновенно преобразовать его в отдельный компонент. Нажимаем Ctrl + . и выбираем "Extract to Component".

2️⃣ Новый токенизатор C# на основе Roslyn

Токенизатор — это инструмент, который разбивает код на отдельные элементы: ключевые слова, идентификаторы, строки, символы. В Razor он отвечает за корректное отображение и подсветку синтаксиса, а также за работу автодополнений.

Теперь Razor использует токенизатор Roslyn, из-за чего появилась поддержка нового синтаксиса C# и улучшилась обработка директив.

➡️ Примеры с кодом в блоге .NET

🐸Библиотека шарписта

🚘 Моделирование состояний гонки в C#

Состояние гонки возникает при одновременном доступе потоков к общим данным, что приводит к непредсказуемым результатам. Просто увеличить количество потоков недостаточно из-за оптимизаций CPU и планировщика задач.

Для надёжной симуляции используйте Thread.Sleep() или семафоры для одновременного запуска потоков.

Избежать гонки помогут: lock, Interlocked, Monitor.

📎 Примеры симуляции гонки

🐸Библиотека шарписта

⚡️ Софт-скиллы, которые выведут карьеру в IT на новый уровень

Многие говорят о лидерстве, коммуникации и умении презентовать себя. Но будущее требует других навыков. Разбираем неочевидные soft skills, которые помогут прокачаться в IT и за рубежом.

➡️ Что внутри

▪️ Эмоциональный интеллект

▪️ Умение упрощать

▪️ Антихрупкость

▪️ Мультикультурность

▪️ Предпринимательское мышление

Эти навыки решают. Кто хочет оставаться в топе — развиваемся уже сейчас.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

🔗 Читать статью

🌲 AVL-дерево в C#

AVL-дерево — это самобалансирующееся бинарное дерево поиска, в котором:

• Баланс-фактор (разница высот левого и правого поддерева) каждого узла равен -1, 0 или 1.

• При нарушении баланса выполняется ротация (левая, правая или двойные) для восстановления баланса.

Баланс-фактор (BF) узла вычисляется так:

BF = Height(Left) - Height(Right)

• BF = 0, 1 или -1 — дерево сбалансировано.
• BF > 1 — перегрузка слева.
• BF < -1 — перегрузка справа.

🤔 Что такое ротация в деревьях?

Ротация — это операция, которая переставляет узлы в бинарном дереве, изменяя их структуру без нарушения свойств дерева.

Когда высота левого и правого поддерева отличается более чем на 1, дерево становится разбалансированным. Это снижает эффективность операций поиска, вставки и удаления.

Виды ротаций в AVL-дереве:

1️⃣ Правое вращение

Применяется, когда перегрузка слева (BF > 1) и новый узел добавлен в левое поддерево левого потомка.

Простой пример:

    C
   /
  B
 /
A

После правого вращения:

    B
   / \
  A   C

2️⃣Левое вращение

Применяется, когда перегрузка справа (BF < -1) и новый узел добавлен в правое поддерево правого потомка.

Пример:

A
 \
  B
   \
    C

После левого вращения:

  B
 / \
A   C

3️⃣ Лево-правое вращение

Используется при перегрузке слева, если новый узел добавлен в правое поддерево левого потомка.

Сначала выполняется левое вращение для левого потомка.
Затем правое вращение для корня.

4️⃣ Право-левое вращение

Используется при перегрузке справа, если новый узел добавлен в левое поддерево правого потомка.

Сначала выполняется правое вращение для правого потомка.
Затем левое вращение для корня.

🐸Библиотека шарписта

🛠 Как разбить большой PR на GitHub на удобные части

Большие PR с сотнями изменений — кошмар для ревью. Но есть решение: разбейте их на небольшие, логичные части.

➖ Если изменения уже в основной ветке:

• Сгруппируйте изменения по логике: фичи, рефакторинг, конфиг.

• Создайте отдельные ветки под каждую группу.

• Cherry-pick нужные коммиты в новые ветки и сделайте PR.

➖Если изменения ещё не закоммичены:

• Сделайте бэкап-ветку, чтобы ничего не потерять.

• Используйте git add -p, чтобы выборочно добавить изменения.

• Создавайте PR для каждой группы изменений, повторяя процесс, пока все изменения не будут разделены.

💡Советы:

• Один PR — одна задача.

• Пишите понятные сообщения коммитов.

• Указывайте зависимости между PR.

• Всегда держите бэкап-ветку на случай ЧП.

📎 Подробности и git-команды

🐸Библиотека шарписта

📚 Основы алгоритмов: полный гайд

Competitive Programmer’s Handbook — это книга для всех, кто хочет освоить соревновательное программирование.

Что внутри:

➖ Основы алгоритмической сложности.

➖ Структуры данных: стеки, очереди, деревья.

➖ Алгоритмы поиска и сортировки.

➖ Динамическое программирование, графы и многое другое.

➡️ Ссылка на книгу

🐸Библиотека шарписта

🧑‍💻 Юнит-тесты в .NET с NUnit

NUnit — это фреймворк для модульного тестирования в экосистеме .NET, предоставляющий разработчикам инструменты для создания и выполнения тестов.

В экосистеме .NET Core одним из самых популярных инструментов для этого является NUnit.

Что умеет NUnit:

• Параметризованные тесты: запускайте один тест с разными входными данными через атрибут [TestCase].

• Асинхронная поддержка: легко тестируйте async/await методы.

• Интеграция с инструментами: совместим с Visual Studio, Rider и CLI-командой dotnet test.

• Чистый синтаксис: удобные утверждения через Assert.That(result, Is.EqualTo(42)).

Пример теста:

using NUnit.Framework;

namespace MyProject.Tests;

[TestFixture]
public class CalculatorTests
{
    private Calculator _calculator;

    [SetUp]
    public void Setup()
    {
        _calculator = new Calculator();
    }

    [Test]
    public void Add_WhenCalled_ReturnsSum()
    {
        int result = _calculator.Add(2, 3);
        Assert.That(result, Is.EqualTo(5));
    }
}

Пара советов по эффективному тестированию:

• Изолируйте тесты: используйте [SetUp] и [TearDown] для подготовки и очистки данных.

• Избегайте зависимостей: мокируйте внешние сервисы с помощью Moq или NSubstitute.

📎 Подробные примеры кода

💬 Делитесь в комментариях своим опытом работы с NUnit

🐸Библиотека шарписта

⚙️ Погружение в Глубину

Алгоритм поиска в глубину (DFS) является одним из фундаментальных методов обхода графов. Он используется для решения множества задач, таких как поиск пути, обнаружение циклов и топологическая сортировка.

➖ Что такое DFS

DFS (Depth-First Search) — это алгоритм обхода графа, который начинает с начальной вершины и исследует как можно глубже вдоль каждого ветви, прежде чем возвращаться назад.

Алгоритм использует стек для отслеживания посещенных вершин. В рекурсивной реализации стек заменяется стеком вызовов функции.

Основные Шаги DFS

1️⃣ Начинаем с начальной вершины.

2️⃣ Помечаем текущую вершину как посещенную.

3️⃣ Исследуем все смежные вершины, которые еще не были посещены.

4️⃣ Повторяем процесс для каждой смежной вершины.

5️⃣ Если все смежные вершины посещены, возвращаемся назад.

Реализация DFS в C#:

class Graph {
    private int V;
    private List<int>[] adj;

    public Graph(int v) {
        V = v;
        adj = new List<int>[v];
        for (int i = 0; i < v; i++) 
            adj[i] = new List<int>();
    }

    public void AddEdge(int v, int w) {
        adj[v].Add(w);
    }

    public void DFS(int start) {
        bool[] visited = new bool[V];
        DFSUtil(start, visited);
    }

    private void DFSUtil(int v, bool[] visited) {
        visited[v] = true;
        Console.Write(v + " ");

        foreach (int n in adj[v]) {
            if (!visited[n])
                DFSUtil(n, visited);
        }
    }
}

🐸Библиотека шарписта

🤣 Как разыграть коллег

Попробуйте повторить пранк из видео. Создайте отдельный класс, который дублирует имя всеми используемого системного класса и внедрите его в стандартный namespace.

Вы можете заложить внутрь неожиданную логику, а коллеги будут ждать совершенно другого результата.

🐸Библиотека шарписта

🌳 LSM-дерево в C#

LSM-дерево (Log-Structured Merge Tree) – одна из самых мощных структур для баз данных, кэширования и key-value хранилищ.

В отличие от B-деревьев, которые часто используются в реляционных БД, LSM-дерево отлично справляется с высоконагруженными системами благодаря журналированию и периодической компактификации данных.

Как работает LSM-дерево

1️⃣ Запись идёт в память (MemTable) – все операции сначала попадают в быстрое RAM-хранилище.

2️⃣ Данные записываются в WAL (Write-Ahead Log) – чтобы не потерять их при сбое.

3️⃣ Сброс в SSTables (Sorted String Tables) – периодически MemTable записывается на диск.

4️⃣ Компактификация – старые файлы объединяются, а удалённые ключи стираются.

Пример реализации в C#:

class LSMTree
{
    private SortedDictionary<string, string> memTable = new();
    private const string WAL_FILE = "wal.log";

    public LSMTree()
    {
        LoadFromWAL();
    }

    public void Put(string key, string value)
    {
        memTable[key] = value;
        File.AppendAllText(WAL_FILE, $"{key}:{value}\n");
    }

    public string Get(string key)
    {
        return memTable.TryGetValue(key, out var value) ? value : "Not found";
    }

    private void LoadFromWAL()
    {
        if (File.Exists(WAL_FILE))
        {
            foreach (var line in File.ReadAllLines(WAL_FILE))
            {
                var parts = line.Split(':');
                if (parts.Length == 2)
                    memTable[parts[0]] = parts[1];
            }
        }
    }
}

➖Где используется

• NoSQL базы данных: LevelDB, RocksDB, Cassandra

• Поисковые системы: Elasticsearch, Apache Lucene

• Хранилища для логов и кэшей

➖ Преимущества LSM-дерева

• Быстрая запись – все изменения сначала пишутся в память

• Эффективное хранение – используется сжатие и компактификация

• Масштабируемость – отлично работает при больших объёмах данных

➖ Но есть нюансы

• Медленный поиск — требуется слияние уровней

• Утилизация ресурсов — периодическая компактификация требует CPU

🔗 Как вы храните данные в своих проектах? Делитесь в комментариях! ⬇️

🐸Библиотека шарписта

🚨 Ошибка GroupBy в Entity Framework 9

Ошибка возникает, когда после GroupBy выполняется сортировка: OrderBy, ThenBy и другие. В EF9 обработка таких запросов изменилась, из-за чего неожиданно ломаются стандартные сценарии группировки.

Пример проблемного кода:

var result = dbContext.Orders
    .GroupBy(o => o.CustomerId)
    .OrderBy(g => g.Key)
    .Select(g => new { CustomerId = g.Key, TotalOrders = g.Count() })
    .ToList();

Такой код работал в предыдущих версиях EF, но теперь выбрасывает исключение.

➖ Как исправить

Можно принудительно выполнить запрос перед сортировкой, чтобы GroupBy обрабатывался в памяти:

var result = dbContext.Orders
    .GroupBy(o => o.CustomerId)
    .Select(g => new { CustomerId = g.Key, TotalOrders = g.Count() })
    .ToList() // Выполняем в памяти
    .OrderBy(g => g.CustomerId) // Теперь сортируем
    .ToList();

Ошибка, вероятнее всего, будет исправлена в Entity Framework 10.

➡️ Суть проблемы в оригинале

🐸Библиотека шарписта

👨‍💻 Microsoft анонсировала Chroma DB C# SDK

Теперь разработчики на C# и .NET могут легко интегрировать Chroma DB в свои AI-приложения — Microsoft анонсировала официальный SDK для работы с векторными базами данных.

➖ Что такое Chroma DB

Chroma — это векторная база данных, предназначенная для поиска по эмбеддингам.

Она используется в приложениях с искусственным интеллектом, аналитикой данных и RAG-моделями (Retrieval Augmented Generation).

➖ Как это использовать в C#

1. Добавляем Chroma в проект:

dotnet add package ChromaDB.Client

2. Подключаем Chroma в C#-коде:

using ChromaDB.Client;

var configOptions = new ChromaConfigurationOptions(uri: "https://localhost:8000/api/v1/");
using var httpClient = new HttpClient();
var client = new ChromaClient(configOptions, httpClient);

3. Создаём коллекцию и добавляем данные:

var collection = await client.GetOrCreateCollection("movies");
var collectionClient = new ChromaCollectionClient(collection, configOptions, httpClient);

Chroma DB C# SDK — ещё один шаг к тому, чтобы .NET-разработчики легко создавали мощные AI-приложения.

➡️ Подробнее в блоге разработчиков

🐸Библиотека шарписта

🐳🔍 Как найти утечки памяти в контейнере с .NET

Инструмент dotMemory от JetBrains помогает диагностировать и анализировать потребление памяти в .NET-приложениях, даже если они работают в контейнерах.

Как использовать dotMemory

1️⃣ Запускаем приложение в контейнере

2️⃣ Подключаемся через dotMemory

dotMemory позволяет собирать дампы памяти прямо из работающего контейнера. Например, с помощью dotMemory CLT:

dotmemory start --save-to=memory_dump.dmp

3️⃣ Ищем утечки

Используем dotMemory, чтобы определить:
• Удерживаемые объекты .

• Долгоживущие объекты, которые не очищаются сборщиком мусора.

• Утечки, связанные с событиями и подписками.

💬 Боролись с утечками памяти в контейнерах? Какие инструменты использовали? Делитесь в комментариях ⬇️

➡️ Подробности в статье

🐸Библиотека шарписта