💡 Разработка Web API в .NET Core

Если вы хотите создать свой первый Web API или освежить знания, рекомендуем статью, где шаг за шагом разбирается процесс разработки с использованием .NET Core.

📌 Что вы узнаете:
* Как создать проект Web API с нуля.
* Реализация методов HTTP: GET, POST, PUT, DELETE.
* Настройка маршрутов с помощью атрибутов.
* Подключение к базе данных и выполнение CRUD-операций.
* Основы безопасности: аутентификация и авторизация.
* Логирование и обработка ошибок через Middleware.

Плюс примеры вызова API с использованием C# и советы по версионированию. Отличный материал как для новичков, так и для тех, кто хочет структурировать свои знания.

🔗 Читать статью

💡 Generics в C#: мощный инструмент для универсального программирования

Дженерики — это способ создания универсальных классов, методов и интерфейсов, которые могут работать с любым типом данных, сохраняя безопасность типов и производительность.

📌 Почему дженерики важны?

* Безопасность типов: ошибки компиляции вместо ошибок времени выполнения.
* Повторное использование кода: пишем логику один раз, используем с разными типами.
* Производительность: исключают необходимость упаковки/распаковки (boxing/unboxing).

📚 Пример: универсальный метод для возврата максимального значения

public static T Max(T a, T b) where T : IComparable
{
    return a.CompareTo(b) > 0 ? a : b;
}

// Использование:
Console.WriteLine(Max(10, 20)); // Вывод: 20
Console.WriteLine(Max(«apple», «banana»)); // Вывод: banana

🎯 Где применять?

✅ Коллекции: List, Dictionary.
✅ Универсальные методы: сортировка, фильтрация, работа с данными.
✅ Кастомные классы: например, стек или очередь.

Дженерики — это про удобство и производительность. Разработчик пишет меньше кода, а приложения работают быстрее. 🚀

🛠️ Как выбрать подходящую библиотеку для работы с JSON в .NET Core?

Работа с JSON — одна из самых распространённых задач в разработке приложений. Парсинг данных, сериализация объектов, обмен информацией через API — все эти процессы требуют инструментов для удобной обработки JSON. Но как выбрать библиотеку, которая идеально подойдёт под ваши задачи?

1. Newtonsoft.Json (Json .Net)

🎯 Это старейшая и одна из самых популярных библиотек.
🎯 Подходит для сложных сценариев, включая управление форматами, поддержку LINQ to JSON и кастомных конвертеров.
🎯 Если вам нужна максимальная гибкость — это ваш выбор. Однако помните, что она не входит в стандартную библиотеку .NET и может уступать в производительности.

2. System.Text.Json

🎯 Стандартная библиотека для работы с JSON, начиная с .NET Core 3.0.
🎯 Отличается хорошей производительностью и лёгкостью интеграции (никаких дополнительных зависимостей!).
🎯 Однако она может быть менее удобной для сложных сценариев, например, для глубокого парсинга или работы с нестандартными JSON-структурами.

3. NetJSON

🎯 Библиотека, ориентированная на максимальную скорость.
🎯 Идеальна для высокопроизводительных систем, где критична скорость сериализации/десериализации.
🎯 Подходит для простых структур, но может не поддерживать сложные сценарии и настройки.

🌐 Если вы хотите изучить подробности работы с этими библиотеками, включая примеры кода, рекомендуем прочитать статью

Public, private и protected — три ключевых слова, которые определяют уровень доступа к полям и методам в C# и Unity. Делимся секретами, как правильно использовать их, чтобы сделать ваш код безопаснее и понятнее.

👉 Статья

Черные скидки на курсы в Академии!

-40% до конца ноября

🔥 В честь Черной пятницы до 30 ноября запускаем распродажу на все курсы proglib.academy и дарим промокод на сумму 10 000 на технику в магазине DigitalRazor (отправим вам по запросу)

🎁 Анонс новогоднего сюрприза!

🎄 Те, кто успеет приобрести курсы с 27 ноября по 27 декабря, получат шанс выиграть крутой новогодний подарок.
Что это будет, пока держим в секрете – следите за новостями на нашем канале!

Почему стоит выбрать нас?

⚫️ Опытные преподаватели
Вас будут обучать доценты ВМК МГУ по математике, а алгоритмы расскажет разработчик из Яндекса и преподаватель МФТИ и НИУ ВШЭ.

⚫️ Бессрочный доступ ко всем курсам
Проходите обучение в удобном для вас темпе, без давления жестких сроков.

⚫️ Поддержка преподавателей
Не останетесь одни — вам всегда помогут разобраться с трудными темами и ответят на любые вопросы через чат и платформу Coreapp.

👉 Не уверены, подойдет ли вам курс? Начните с бесплатных вводных занятий и познакомьтесь с преподавателями и форматом обучения –

Ждем вас на обучении! 🙌

💡 DBSCAN на C#: объединяем данные и ищем аномалии

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) — это алгоритм кластеризации, который группирует данные, основываясь на плотности точек, и автоматически выделяет выбросы. Идеально подходит для работы с нерегулярными или шумными данными.

🚀 Что вы узнаете прочитав статью?
⚙️Параметры DBSCAN: epsilon и minPoints
⚙️Реализация на C#: от загрузки данных до анализа с использованием встроенных библиотек и коллекций.
⚙️Примеры, как находить плотные кластеры и выделять аномалии.

DBSCAN особенно полезен там, где другие алгоритмы, например K-Means, плохо работают из-за выбросов или сложной структуры данных. Практичный разбор для разработчиков, которые хотят не просто анализировать данные, но и применять эти знания в коде на C#.

🔗 Читать статью

🤖 Пишете AI-приложения? Microsoft идут на помощь!

Microsoft представила предварительную версию библиотеки Microsoft.Extensions.AI.Evaluation, которая поможет легко и эффективно оценивать качество ваших AI-приложений.

📊 Метрики оценки AI: релевантность, правдивость, полнота, когерентность и многое другое.
🚀 Бесшовная интеграция: легко встраивается в вашу текущую инфраструктуру .NET.
📁 Хранение и отчётность: инструменты для кэширования, сохранения результатов и генерации отчётов.
🔧 Расширяемость: возможность добавлять свои метрики и настройки под конкретные задачи.
Теперь вы сможете точно измерить, насколько ваши приложения соответствуют ожиданиям пользователей и бизнес-требованиям.

📎 Подробнее читайте в официальном блоге

⚡️ Напоминаем: у нас можно (и нужно) купить рекламу

→ Более 60 телеграм-каналов по всем направлениям IT
→ Почти 1,2 миллиона аудитории
→ Собственное медиа и сайт с DAU 25 000 — можем усилить продвижение
→ Классные email-рассылки
→ И, конечно же, крутые контент-менеджеры, которые сделают нативную интеграцию/придумают виральный пост/реализуют любые контентные предпочтения

Для заказа пишите сюда: @proglib_adv

❓ Что такое FileSystemWatcher и как подглядывать за файлами?

FileSystemWatcher — это встроенный класс в .NET, который позволяет приложениям в реальном времени отслеживать изменения в файловой системе. С его помощью вы можете «слушать» события, такие как — создание файла или папки, изменение содержимого файла, удаление файла или папки, переименование файла или папки.

🛠 Шаги для настройки FileSystemWatcher:
Создайте объект FileSystemWatcher.

var watcher = new FileSystemWatcher(@"C:\MyFolder");

Укажите, какие файлы отслеживать (например, только PDF):

watcher.Filter = "*.pdf";

Укажите, отслеживать ли подкаталоги:

watcher.IncludeSubdirectories = true;

Подпишитесь на события, такие как изменение файла:

watcher.Changed += (sender, e) =>
{
Console.WriteLine($"Файл изменён: {e.FullPath}");
};

Включите мониторинг:

watcher.EnableRaisingEvents = true;

Этот инструмент незаменим, если нужно отслеживать и обрабатывать изменения в реальном времени. Однако, несмотря на простоту использования, важно учитывать ограничения:

❗️ FileSystemWatcher лучше работает с локальными дисками. Для сетевых хранилищ могут потребоваться дополнительные решения.
❗️ В больших проектах, где изменения происходят массово, может возникнуть нагрузка, поэтому стоит тестировать производительность.

🎉 Розыгрыш от Proglib Academy и DigitalRazor!

С 27 ноября по 27 декабря у вас есть шанс не только прокачать свои навыки, но и выиграть ПК при покупке любого курса Академии!

🎁 Призы для участников акции:

– Игровой ПК DigitalRazor ProGaming
– VIP-пакет курса Proglib Academy

💡 Как принять участие?
Купите любой курс Proglib Academy с 27 ноября по 27 декабря и получите шанс выиграть мощный ПК.

Приобретите технику DigitalRazor — участвуйте в розыгрыше VIP курса.

📅 Вместе с DigitalRazor мы создали спецпредложение -50% на курсы до 30 ноября, чтобы вы могли начать обучение на более выгодных условиях.

Выбрать курс

⚙️ .NET 9 представляет новый алгоритм для NuGet, который значительно ускоряет процесс восстановления пакетов. В крупных проектах, где восстановление ранее могло занимать десятки минут, теперь это время сокращается в разы благодаря переработанному решателю зависимостей.

❓ Новый алгоритм оптимизирует построение графа зависимостей и устраняет необходимость в множественных проходах для разрешения конфликтов. В результате, даже в больших репозиториях восстановление пакетов стало более эффективным.

Эти изменения особенно полезны для разработчиков, работающих с масштабными проектами, так как сокращают время ожидания и повышают продуктивность. Быстрее восстановление пакетов = больше времени для написания кода!

🔄 Поллинг или вебхуки: что лучше подойдет для вашего приложения

Существует множество технологий обмена данными — WebSockets, SSE, gRPC, брокеры сообщений — однако специфика и ограничения некоторых проектов заставляют разработчика сделать выбор между поллингом и вебхуками. Разберем преимущества и недостатки этих методов.

👉 Статья

🛠️ Использование Span в C# — это мощный способ повысить производительность приложений, особенно когда речь идёт о работе с большими объёмами данных или низкоуровневыми операциями с памятью. В отличие от стандартных массивов, Span предоставляет безопасный и эффективный доступ к данным без необходимости их копирования, что минимизирует затраты на память и ускоряет выполнение программ.

❓ Что важно: Span позволяет работать с фрагментами массивов, строк и других последовательностей данных, при этом обеспечивая безопасный доступ и предотвращая ошибки, связанные с выходом за пределы памяти.

Кроме того, Span значительно упрощает работу с памятью, так как можно напрямую работать с участками данных в стеке или на куче, избегая лишних аллокаций. Использование этой структуры — один из лучших способов улучшить производительность ваших приложений, при этом сохраняя безопасность и удобство разработки.

📝⚖️ Увольнение по статье: что делать, особенности и нюансы

Разбираемся, за что айтишника могут уволить по статье и что делать, если это произошло с вами.

👉 Читать подробнее

❓Фронтенд кажется чем-то далёким и не таким сложным, как серверная часть?
Попробуйте этот тест, чтобы понять, насколько хорошо вы разбираетесь в React, Webpack, CSS-Grid и других инструментах, которыми пользуются ваши коллеги.

👉 Попробовать свои силы!

🛠️ Уроки от создателя Fiddler: Ошибки, которые стоит знать

Эрик Лоуренс, создатель Fiddler, поделился своими ошибками, допущенными при создании одного из самых популярных инструментов для отладки HTTP. Fiddler остаётся мощным инструментом, но история его разработки — это ещё и напоминание, что любой успешный проект требует как технической точности, так и стратегической гибкости. Вот основные уроки, которые выделяет Эрик:

1️⃣ Технические решения могут стать ловушкой
Поспешный выбор многопоточности и неправильное использование свойств усложнили поддержку кода. Даже небольшие архитектурные решения могут иметь долгосрочные последствия.

2️⃣ SSL/TLS — это сложнее, чем кажется
Разработка взаимодействия с безопасными соединениями привела к неожиданным сложностям. Ошибки в этой области были особенно болезненными.

3️⃣ Сила общения
Работа с опытными коллегами и обратная связь от пользователей оказались не менее важными, чем сам код. Пренебрежение этими аспектами тормозило развитие проекта.

👉 Подробнее в источнике

🔥 Как ускорить алгоритм Флойда-Уоршелла в C# с помощью разбиения на блоки

Алгоритм Флойда-Уоршелла решает задачу всех пар кратчайших путей с помощью динамического программирования. Он работает за O(n³), где n — количество вершин в графе. Это делает его эффективным для небольших графов, но с ростом их размера алгоритм становится не таким быстрым.

Вместо обработки всей матрицы расстояний за один шаг, граф делится на небольшие блоки. Эти блоки обрабатываются поочередно, что помогает улучшить локальность данных и повышает эффективность кэширования на уровне процессора. В результате алгоритм работает быстрее, особенно при работе с большими и разреженными графами.

Как это работает?
⚙️ Создаем матрицу смежности, где храним расстояния между вершинами графа.
⚙️ Делим матрицу на меньшие блоки и обновляем кратчайшие пути внутри блоков и между ними.
⚙️ Получаем итоговую матрицу кратчайших путей, где каждый элемент показывает кратчайший путь между парой вершин.

📎 Оригинал статьи

🔍 Паттерн Наблюдатель (Observer Pattern) в C#: Как и зачем использовать?

Observer — это поведенческий паттерн проектирования, который позволяет создать зависимость один ко многим между объектами. Суть в том, что один объект информирует несколько других объектов (наблюдателей) об изменении своего состояния без явной связи с ними.

Когда использовать Observer Pattern?
⚙️ Системы уведомлений и оповещений: Когда несколько компонентов должны реагировать на изменения в одном объекте (например, обновления статуса пользователя).
⚙️ Реактивные приложения: Когда вы строите систему, которая должна автоматически реагировать на изменения состояния без жёсткой связи между компонентами.
⚙️ GUI приложения: Когда UI должен быть обновлён при изменении данных (например, в паттерне MVVM).

Альтернативы Observer Pattern: можно использовать централизованный механизм событий (например, EventHandler в C#), или подход Publisher-Subscriber, где посредник управляет подписками и рассылкой сообщений.

📎 Подробнее в статье

🔥 Конвертация XML в Word — проще, чем кажется!

Преобразование XML в Word больше не головная боль. Библиотека FileConversionLibrary упрощает этот процесс до нескольких строчек кода!

Библиотека предоставляет основные инструменты для конвертации файлов CSV и XML в форматы PDF, Word, YAML и JSON, упрощая обработку данных. Она доступна на платформах NuGet и GitHub, что облегчает ее интеграцию в проекты.

🎯 Подробности в статье