🤨 Когда использовать Parallel.For в C#: плюсы и минусы

Параллельная обработка данных стала ключевым аспектом современных приложений. Одним из простых способов реализации параллельности в C# является метод Parallel.For. Он позволяет запускать итерации цикла одновременно на нескольких ядрах процессора. Но всегда ли это лучший выбор? Давайте разберёмся.

Преимущества Parallel.For:
➕ Ускорение выполнения: этот метод использует многопоточность, распределяя задачи между ядрами процессора.
➕ Автоматическая оптимизация: вам не нужно вручную управлять потоками или их количеством. Среда выполнения адаптируется под ресурсы.
➕ Простой синтаксис: с помощью Parallel.For легко заменить обычный цикл for, добавив всего несколько строк кода.

Когда Parallel.For не подходит:
🙅‍♂️ Малые задачи: если итерации выполняются быстро, накладные расходы на параллельность могут сделать метод менее эффективным.
🙅‍♂️ Зависимость итераций друг от друга: если каждая итерация зависит от результатов других, параллельность нарушает логику выполнения.
🙅‍♂️ Проблемы с потокобезопасностью: если внутри итераций используются общие ресурсы, их доступ должен быть синхронизирован, что может усложнить код.

💡 Если требуется больше контроля или распределение задач нерегулярное, обратите внимание на:
Task Parallel Library (TPL) для асинхронных операций.
PLINQ (Parallel LINQ) для работы с коллекциями.
BackgroundWorker для фоновых задач.

🎁 Лучше икры на Новый год только...

Сертификат на обучение от Proglib Academy! Это крутой подарок для тех, кто интересуется IT, хочет освоить новую профессию и жить в шоколаде.

Почему наши курсы — хороший презент:

🔵Подходит для новичков и профессионалов: можно выбрать обучение под любой уровень знаний.
🔵Помогает развивать востребованные навыки, которые пригодятся в IT.
🔵Позволяет выбрать удобный формат обучения: можно учиться в своем темпе, когда удобно.

Сертификат оформляется за пару минут, и даже не нужно ломать голову над упаковкой.

🚀 Подарите возможность начать год с полезных знаний и карьерного роста → подробнее о сертификатах

🛠 Продвинутый логинг в C# с использованием прокси

Если вам нужен мощный и элегантный способ добавления логирования в ваш проект на C#, то стоит обратить внимание на использование прокси. Такой подход описан в статье, и он открывает массу возможностей для гибкого логирования.

🤔 Что такое прокси?
Прокси — это объект, который находится между клиентом и целевым объектом. Они позволяют "перехватывать" вызовы методов, добавляя дополнительные действия. Например, логирование входных параметров, времени выполнения или результатов.

Использование прокси помогает:
💡 Отделить логику логирования от бизнес-логики.
💡 Минимизировать изменения в существующем коде.
💡 Упростить внедрение других кросс-функциональных задач, например, мониторинга.

Пример:

public void Intercept(IInvocation invocation)
{
    Console.WriteLine($"[Log] Calling: {invocation.Method.Name}");
    Console.WriteLine($"[Log] Arguments: {string.Join(", ", invocation.Arguments)}");
    
    invocation.Proceed(); // Выполнение оригинального метода
    
    Console.WriteLine($"[Log] Completed: {invocation.Method.Name}");
    Console.WriteLine($"[Log] Result: {invocation.ReturnValue}");
}

📌 Почему это круто?
Масштабируемость: логика легко адаптируется для больших приложений.
Отсутствие повторений кода: вы описываете перехват только один раз, а все классы наследуют эту логику.
Гибкость и наглядность: логирование можно добавлять, отключать или менять без изменения основной логики.

🛠 Кастомный middleware в .NET Core: Расширяем функциональность приложения

Middleware — это ключевая часть обработки запросов в .NET Core. Создание своего middleware позволяет разработчикам адаптировать поведение приложения под конкретные задачи, такие как логирование, обработка ошибок или проверка безопасности.

🤔 Что такое middleware?
Middleware — это программные компоненты, которые обрабатывают запросы и ответы на пути их прохождения через HTTP-пайплайн. Каждый компонент может:
➖ Обрабатывать входящий запрос.
➖ Модифицировать ответ перед отправкой клиенту.
➖ Выполнять промежуточные задачи, например логирование или валидацию.

📌 Когда нужно создавать собственный middleware?
Обработка ошибок: например, возвращать структурированные JSON-ответы вместо стандартных сообщений.
Логирование: отслеживать запросы, ответы или время выполнения.
Кросс-функциональные задачи: например, добавление заголовков или проверки безопасности.
Оптимизация производительности: внедрение кэширования или минимизации нагрузки.

📎 Захотели сделать свой middleware? Статья вам поможет в этом!

🔢 Проверка чисел Армстронга в C#: разные подходы и решения

Число Армстронга — это число, равное сумме своих цифр, возведенных в степень, равную количеству цифр. Например, 153 — это число Армстронга, потому что
(1 в степени 3) + (5 в степени 3) + (3 в степени 3) = 153.

💡 Числа Армстронга — отличный пример для изучения работы с алгоритмами, циклами и математическими операциями в C#. Это полезно для новичков, которые хотят углубиться в программирование, и для практического изучения таких технологий, как LINQ.

📌 Основные методы:

1️⃣Цикл while:
Базовый подход, который итерирует по каждой цифре числа и суммирует ее степень.

int number = 153; // Пример
int result = 0, temp = number, digits = number.ToString().Length;

while (temp > 0) {
    int remainder = temp % 10;
    result += (int)Math.Pow(remainder, digits);
    temp /= 10;
}
Console.WriteLine(result == number ? "Число Армстронга" : "Не число Армстронга");

2️⃣Рекурсия:
Используется для разбиения задачи на более мелкие части.

static int SumOfPowers(int number, int digits) {
    if (number == 0) return 0;
    int digit = number % 10;
    return (int)Math.Pow(digit, digits) + SumOfPowers(number / 10, digits);
}

3️⃣LINQ:
Компактный и читабельный способ проверки.

int number = 153;
int digits = number.ToString().Length;

bool isArmstrong = number.ToString()
    .Select(c => (int)Math.Pow(char.GetNumericValue(c), digits))
    .Sum() == number;

Console.WriteLine(isArmstrong ? "Число Армстронга" : "Не число Армстронга");

✈️ Локальный запуск LLMs в .NET с Ollama и Semantic Kernel

Большие языковые модели (LLMs) чаще всего ассоциируются с облачными решениями, такими как OpenAI или Azure. Но что, если вам нужно запустить модель локально? Это может быть полезно для обеспечения конфиденциальности данных, экономии средств или работы в офлайн-среде. Именно здесь на помощь приходят Ollama и Semantic Kernel. Давайте разберём, как это работает.

🦙 Что такое Ollama?
Ollama — это инструмент, позволяющий запускать большие языковые модели локально, на вашем компьютере. Он минимизирует зависимость от облачных сервисов, обеспечивает защиту данных и позволяет вам полностью контролировать вычислительные ресурсы.

❓Что такое Semantic Kernel?
Semantic Kernel — это SDK от Microsoft, созданное для интеграции возможностей ИИ в приложения на .NET. Оно поддерживает работу с различными провайдерами LLMs, включая локальные серверы, такие как Ollama.

Как всё это работает?
➖Установка Ollama: вы начинаете с установки Ollama на свою систему. Он предоставляет простой способ загрузки и запуска LLMs.
➖Загрузка модели: после установки вы можете выбрать и загрузить модель, например llama2, с помощью команды в Ollama.
➖Настройка Semantic Kernel: semantic Kernel подключается к Ollama как к локальному серверу. Вы используете его для отправки запросов к модели и получения ответов.
➖Интеграция в .NET-приложение: cоздаёте проект в .NET 8 или 9, добавляете Semantic Kernel через NuGet и настраиваете взаимодействие с Ollama.

Преимущества локального запуска
➕ Конфиденциальность: данные остаются на вашем устройстве, что особенно важно для приложений, работающих с чувствительной информацией.
➕ Экономия: нет расходов на облачные сервисы.
➕ Гибкость: вы можете работать с различными моделями и настроить их в соответствии с вашими задачами.
➕ Доступность оффлайн: полная независимость от подключения к интернету.

🤩 За подробностями в статью!

⏱ Реализация службы на основе времени в .NET 8 с использованием IHostedService

Фоновые службы — это важный компонент для выполнения задач, работающих параллельно с основным приложением. В .NET 8 интерфейс IHostedService предоставляет простой и гибкий способ управления такими службами. Вот как это работает.

Что делает IHostedService?
IHostedService используется для создания служб, которые запускаются при старте приложения и завершаются при его остановке. Он предоставляет два метода:
1️⃣ StartAsync: выполняется, когда приложение запускается. Здесь вы определяете, что должно делать ваша служба.
2️⃣ StopAsync: вызывается перед завершением работы приложения. Здесь можно остановить фоновые задачи и освободить ресурсы.

Как работает служба на основе времени?
Основная идея — это выполнение определённой задачи через регулярные промежутки времени, например:
➖ Отправка данных на сервер.
➖ Очистка временных файлов.
➖ Обновление данных кэша.

Для реализации этого обычно используется таймер. Таймер запускается в методе StartAsync и выполняет задачу через указанные интервалы времени. Когда приложение останавливается, таймер отключается в методе StopAsync, чтобы избежать утечек памяти или нежелательной активности.

❓Где найти пример?
Для более подробной реализации с кодом и пошаговыми инструкциями рекомендуем ознакомиться со статьёй.

🔗 Что такое паттерн «Цепочка»?

В основе паттерна «цепочка» лежит идея последовательной обработки запроса через несколько микросервисов. Клиент делает запрос, который обрабатывается первым сервисом (A). Этот сервис передает результат следующему (B), затем — следующему (C) и так далее, пока не будет получен финальный результат, возвращаемый клиенту.

Этот процесс можно представить как конвейер, где каждый этап выполняет строго определенную задачу.

Преимущества паттерна
➕ Модульность: каждый сервис отвечает за свою часть работы. Это делает систему более понятной и легкой в поддержке.
➕ Повторное использование: сервисы можно использовать в других бизнес-процессах, объединяя их в новые цепочки.
➕ Простота реализации: логика каждого микросервиса изолирована, что упрощает проектирование и тестирование.

Недостатки паттерна
❌ Высокие задержки: каждый вызов в цепочке требует времени, а синхронное взаимодействие увеличивает общее время отклика для клиента.
❌ Уязвимость к сбоям: Если один из сервисов выйдет из строя, вся цепочка перестанет работать, что может нарушить работу приложения.
❌ Сложности мониторинга: С ростом длины цепочки становится сложнее отслеживать метрики производительности и отладку.

Когда использовать паттерн «Цепочка»?
✅ Необходимо последовательное выполнение задач (например, обработка платежей или подготовка данных для аналитики).
✅ Задачи строго зависят друг от друга.
✅ Длина цепочки невелика, а задержки допустимы.
✅ Если же время отклика критично или система должна быть устойчива к сбоям, стоит рассмотреть альтернативы, такие как асинхронное взаимодействие или паттерн оркестрации.

🎨 Новый канал для вдохновения — UX in GIF

Мы запустили свежий канал, где делимся идеями для дизайна интерфейсов. Всё самое стильное, оригинальное и вдохновляющее теперь в одном месте.

📌 Чем полезен канал?

→ Идеи для дизайна интерфейсов.
→ Анимации, которые можно повторить или адаптировать.
→ Лёгкий способ искать вдохновение перед новым проектом.

👉 Подписывайтесь и вдохновляйтесь: UX in GIF

🚀 Testcontainers в .NET с PostgreSQL и pgvector

💡 Мы нашли статью о том, как использовать Testcontainers в .NET для работы с PostgreSQL и расширением pgvector. Если вы хотите сделать тестирование интеграции удобнее и мощнее, то это именно то, что вам нужно!

📌 Что такое Testcontainers?
Это библиотека, которая позволяет запускать Docker-контейнеры прямо из тестов, создавая временные окружения для тестирования. Это упрощает интеграционное тестирование, минимизируя необходимость ручной настройки баз данных, брокеров сообщений и других сервисов.

📌 Что такое pgvector?
pgvector — это расширение PostgreSQL, добавляющее поддержку работы с векторными данными. Это крайне полезно для приложений, которые используют эмбеддинги (например, из OpenAI или Hugging Face) для поиска, машинного обучения или рекомендательных систем.

📌 О чём статья?
➖ Как настроить Testcontainers для работы с PostgreSQL в .NET.
➖ Как подключить расширение pgvector в тестовой базе данных.
➖ Пошаговое руководство по созданию контейнера с PostgreSQL, выполнению миграций и настройке данных для тестов.
➖ Примеры использования pgvector для хранения и поиска векторных данных.

Автор показывает, как использовать Testcontainers для запуска PostgreSQL с уже установленным pgvector. Это позволяет тестировать функции работы с векторами (например, поиск ближайших соседей) без необходимости настраивать базу данных вручную.

С наступающим, С# сообщество! Или уже наступившим!🎆🎆

Уже придумали чем заняться в новом году? 😉
Если нет, то предлагаем вам подборку фильмов и сериалов к просмотру:

🔠 Остановись и гори (2014)
🅰️ The IT Crowd (2006-2013)
🔠 Revolution OS (2001)
©️ Разрабы (2020)
🔠 Игра в имитацию (2014)