#level_up

Sordor og‘a yaxshi narsani taklif qildilar. Biz ham bergan takliflariga labbay deb javob berib, yangi maqolani tayyorladik.
𝗥𝗮𝗯𝗯𝗶𝘁𝗠𝗤, 𝗞𝗮𝗳𝗸𝗮 va. 𝗔𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲𝗠𝗤 Eng muhim 7 ta farqi


🔹𝗣𝗲𝗿𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗮𝗻𝗱 𝗦𝗰𝗮𝗹𝗮𝗯𝗶𝗹ty: Kafka yuqori o’tkazuvchanlik va horizontal scalability imkoniyatini taqdim qiladi. Bu katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashuchun juda mos keladi. RabbitMQ va ActiveMQ ikkalasi ham yuqorimahsuldorlikni taklif qiladi, lekin Kafka odatda o'tkazish qobiliyati bo'yichaulardan ustun turadi, ayniqsa, katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlashsenariylarida ustundir.

🔹𝗠𝗲𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗣𝗿𝗶𝗼𝗿𝗶𝘁𝘆: RabbitMQ va ActiveMQ message ustuvorligini(prioritization) qoʻllab-quvvatlaydi, bu esa ustuvorligi yuqori boʻlganxabarlarni pastroq boʻlganlardan oldin qayta ishlash imkonini beradi. Kafkadao'rnatilgan message priority yo’q Lekin dasturchi tomonidan implement qilinishimumkin.

🔹𝗠𝗲𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗢𝗿𝗱𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴: RabbitMQ va ActiveMQ mos ravishda bitta navbat yokitopic doirasida messagelarni ketma-ketligini kafolatlaydi. Kafka topic ichidagipartition bo'yicha emas, balki partition ichida message tartibini ta'minlaydi.

🔹𝗠𝗲𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹: RabbitMQ Kengaytirilgan message queue protokoli (AMQP) boʻyicha navbatga asoslangan xabar modelidan foydalanadi, Kafka esa loggaasoslangan modeldan foydalanadi. ActiveMQ Java Message Service (JMS) standartida qurilgan va queuega asoslangan message modelidan foydalanadi.

🔹𝗗𝘂𝗿𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆: Har uchala message brokeri ham uzluksiz xabar almashishniqoʻllab-quvvatlaydi va xatolik yuz berganda xabarlar yoʻqolib ketmasliginitaʼminlaydi. Biroq, chidamlilikka erishish mexanizmlari uchtasi orasida farq qiladi, RabbitMQ va ActiveMQ sozlanishi chidamlilik variantlarini taklif qiladi va Kafka replication orqali o'rnatilgan chidamlilikni ta'minlaydi.

🔹𝗥𝗲𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: RabbitMQ Mirrored Queues orqali replikatsiyani qo'llab-quvvatlaydi, Kafka esa partition replikatsiyasiga ega. ActiveMQ Primary-Replicareplikatsiya mexanizmidan foydalanadi.

🔹𝗦𝘁𝗿𝗲𝗮𝗺 𝗣𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴: Kafka Kafka Streams orqali native streamni qayta ishlashimkoniyatlarini taqdim etadi, xuddi shunday RabbitMQ ham streamni qaytaishlashni taklif qiladi, ActiveMQ esa streamni qayta ishlash uchun uchinchi tomonkutubxona(third-party library)lariga tayanadi.
Arslan Ahmad

Maqolani to'liq shaklini tez kunlarda e'lon qilamiz.

O'qib, amaliyotda sinab kurishga arzigulik maqolalar:

Advanced Python(Django. FastAPI), Go, VueJs....🤓

p/s sizda ham qiziqarli maqola (article) bo'lsa izohlarda qoldiring... 👇

More: https://davrondev.medium.com/list/reading-list

System architecture (Seniorlar bir masala ustida debate olib bormoqda...) 😐

Ps/ Bu problem (bug) haqida haliroq yana post chiqazarman...🙄

What is 8+8+8 rule?

P/s Recommended, 6 hours sleep may be enough 😴

Time management ⏳

More: https://youtu.be/q9IBW5nmJa4

Middleware magic: How to use Django middleware for advanced error handling and exception management

p.s Foydali bo'ladi deb uylayman!

More: https://medium.com/@techWithAditya/middleware-magic-how-to-use-django-middleware-for-advanced-error-handling-and-exception-management-78573a27204e

Sharing with you the channel with AlgoExpert and SystemsExpert videos. Please use only for learning purposes.

I have made the channel private. Join the channel via the link: https://t.iss.one/+Oyz0o8Ho9EVjYmFi

Shorts links:
Algorithms and Data Structures
0. Data Structures Crash Course
1. Easy
2. Medium
3. Hard
4. Very hard
5. Extremely hard

System Design
1. Systems Design Fundamentals
2. Systems Design Interview Questions

Interview Tips Tricks

Behavioral Interview Preparation

#algorithms #data_structures #system_design #behavioral #algoexpert

Hammaga salom! ✋

Har safar yangi project boshlayotganda boshlang'ich va har bir loyhada kerak bo'lgan pip paketlar o'rnatib soatlab vaqtingizni ketqazmay vaqtingizni tejashga yordam beradigan bazi tayyor folder structure template GitHub repolar ulashmoqchiman: 👇

1) DRF + Docker: https://github.com/firdavsDev/django_docker_template ( {name} deyilgan joylari CHANGE qilish zarur)
2) FastAPI + Docker + React(admin):
* https://github.com/firdavsDev/fullstack_fastapi_template
* https://github.com/firdavsDev/minimal-fastapi-template
3) Django + Aiogram:
* https://github.com/firdavsDev/django-aiogram-template
* https://github.com/firdavsDev/tg-bot-template
4) VueJs template:
* https://github.com/firdavsDev/vue-pro-template

Bonus) Deployment Guide for Ubuntu Server
* https://github.com/firdavsDev/Configurate-Ubuntu-Server 🔥

More: https://github.com/firdavsDev?tab=repositories&q=template 👈

p.s kamchiliklar bo'lsa uzr... (buglarsiz hayot go'zal, no zerikarli ham 😁 )

Enjoy life 😉

Bu ilova kursam yoshligim yodga tushaveradi 🥲

p.s Oldin ucell abonentlari uchun 2ming(aniq esimda emas) sum evaziga 1kun instagram tekin qilish xizmati bular edi. Bu ilova orqali esa ucell instagram uchun ajratgan vip mblarni boshqa ilovalar uchun ham ishlasa buladigan qilsa bular edi (youtube, playmarket ...) va bu degani 1kun sizga internet tekin degani (free internet) bu app ishlashiga haliyam qiziqaman

Bu ilovani biladiganlar bormi? .ehi filelar haqida eshitganlar chi?

More: https://t.iss.one/http_injector_ehi_uz

#foydali_havola

Foydali maqolalar ko'p ekan va tekin. Har kun kamida bita maqola o'qib, o'qigan maqolayizni amalyotda ham sinab kuring kichik namuna loyha qilish orqali...

More: https://tamerlan.dev/author/tamerlan/

Kanaldagi obunachilar ro'yhatini ko'zdan kechirayotib bir ajoyib bilimga chanqoq obunachini kurib qoldim va bu obunachi kanal azolaridan biri ekanligidan hursandman 😇

Bu inson: 👉 link 🔥

p.s) Yaqinlaringizni ham taklif qiling safimiz kengaysin. Python oid har qanday mavzu buyicha tajriba almashamiz,
uzizga foydali bulgan link, maqolar, videolarni guruhimizga tashlab borishingiz mumkin.
🫡

FastAPI dokumentatisyasi juda aniq, tushunarli yozishga harakat qilingan ✨

Muhum mavzularidan biri bular: 🔥 👇

* https://fastapi.tiangolo.com/async/
* https://ruarfff.com/posts/understanding-python-async
* https://medium.com/@arturocuicas/fastapi-and-redis-cache-a31ca832853e

p.s Async funsiyalar bilan ishlashni boshlash kerak loyhalar kattarmoqda, foydalanuvchilar soni ham .... 😐

Concurrency va parallelism

🔸 Sizga kompyuter bir vaqtning o’zida millionlab ishlarni qilayotgandek tuyuladimi? Agar shunday bo’lsa bu maqolani o’qing va aslida unaqa emasligini tushunib oling.

🔸 Prosessorning har bir miyyasida bir vaqtning o’zida faqat 1 dona amal bajarilshi mumkin. Masalan, 4 core’li CPU’si bor kompyuterda bir vaqtning o’zida maksimum 4 dona task bajarilishi mumkin. Lekin kompyuterdagi qilinishi kerak bo’lgan ammallar soni bilan CPU core(miyya)lari soni bir xil bo’lishining iloji yo’q...

🖇 Maqolaning davomini o'qish

✍️ @azizbekhojimurodov

Clean Architectures in Python

Автор: Leonardo Giordani
Год издания: 2022

#python #en

Скачать книгу

#intro

YouTube uchun tayyorlangan ilk video tanishuv darsimiz yuklandi ✅

Videoda siz kanalning asosiy maqsadi, kanalga qanday video darslar yuklab borilshi va dasturlashga oid uzbek tilidagi kontentlarga siz ham o'z hisangizni qo'sha olishingiz haqida yoritilgan 🤝

Ayrim xatoliklar uchun oldindan uzr !!!


Link: https://youtu.be/Q9KeGBdPdJY

Python Concurrency with asyncio

Автор: Matthew Fowler
Год издания: 2022

#python #en

Скачать книгу

Junior to Middle RoadMap. 🚀🗺

Bu maqolada o'z fikrimdan kelib chiqan holatda, har bir junior dastuchi o'z darajalarini keyingi o'rinlarga ko'tarish maqsadida o'rganishi va amaliyot qilishi kerakli bo'lgan bazi bir loyha va texnalogiyalar ro'yxatini o'lashmoqchiman.

Sizda ham shu mavzuga oid fikrlar bo'lsa izohlarda o'z fikringizni qoldiring. Bu boshqalarga ham foydali va qiziq albatta 👇📝

Link: https://cosmic-chauffeur-ec7.notion.site/Junior-To-Middle-461fe72d17b54783a5ad9389587975ae

@davron_coder

𝗔𝘀𝘆𝗻𝗰𝗵𝗿𝗼𝗻𝗼𝘂𝘀 va 𝗦𝘆𝗻𝗰𝗵𝗿𝗼𝗻𝗼𝘂𝘀larning farqlari

API dizaynini puxta qilish juda muhimdir. Sababi, uzluksiz ishlash va turli xil foydalanish holatlariga moslashish aynan APIlar orqali boʻladi. Muhim masalalardan yana biri sinxron yoki asinxron API requestlaridan foydalanishdir. API ish faoliyatini optimallashtirish va yaxshi ishlashuni ta'minlash uchun har bir yondashuvni ko'rib chiqaylik. 🌟

Asinxron: I/O-Bound bilan bog'liq operatsiyalar uchun bir vaqtning o'zida parallel foydalanish 🔄

Asinxron API requestlari bir vaqtning o'zida bir nechta vazifalarni bajarishga o'xshaydi. Sizning operatsiyalaringiz asosan tashqi resurslarni kutishni, masalan, tarmoq so'rovlarini amalga oshirish, fayllarni I/O(Kirish/chiqish) yoki ma'lumotlar bazalari bilan ishlashni o'z ichiga olgan bo'lsa, ular haqiqatan ham yaxshi ishlaydi. Asinxron dasturlashdan foydalangan holda, sizning API resurslarni bloklamasdan bir vaqtning o'zida ko'p sonli so'rovlarni ajoyib tarzda boshqaradi va hatto eng yuqori yuklanishlarda ham tez javob berishni ta'minlaydi. 💨

Asinxron API ni qachon tanlash kerak:

1. I/O-Bound vazifalar: Agar API operatsiyalari tashqi ma'lumotlar yoki xizmatlarni tez-tez kutishni talab qilsa, async sizning asosiy yechimingizdir! Ushbu kutishlar davomida asosiy tarmoqni bo'shatish orqali serveringiz boshqa vazifalarni samarali bajara oladi, bu esa ancha yengillik beradi.

2. Uzoq muddatli operatsiyalar: keng ko'lamli hisob-kitoblarni bajarish yoki katta ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlash kabi katta ishlov berish vaqtini talab qiladigan vazifalar uchun asinxron dizayn sizning API-ni tezligini oshiradi, tez javob berishini taʼminlab turadi, response time oshib ketishining oldini oladi va uzluksiz ishlashini taʼminlaydi.

3. Parallel ishlov berish: Agar API bir vaqtning o'zida bir nechta vazifalarni bajara olsa, asinxronlik yaxshi natija beradi. Mavjud resurslar bo'ylab yuklamani samarali taqsimlash uchun, bir nechta manbalardan ma'lumotlarni olish uchun parallelizmdan foydalaning.

Sinxron: CPU bilan bog'langan va ordered operatsiyalar uchun 🚀

Sinxron API lar bosqichma-bosqich bajarish yondashuviga amal qiladi, bunda har bir operatsiya keyingisiga o'tishdan oldin yakunlanadi. Asinxron dizayn bir vaqtning o'zida ishlashni kuchaytirsa-da, sinxron requestlar muayyan stsenariylarda o'zlarining kuchli tomonlariga ega. Murakkab matematik hisob-kitoblar yoki tasvirni qayta ishlash kabi protsessor resurslariga katta tayanadigan vazifalar uchun ko'p yadroli ishlov berish imkoniyatlaridan to'liq foydalangan holda sinxron bajarish mosroq bo'lishi mumkin.

Sinxron API larni qachon ko‘rib chiqish kerak:

1. Protsessorga bog'langan vazifalar: Agar sizning operatsiyalaringiz intensiv protsessor hisob-kitoblarini o'z ichiga olsa va tashqi resurslarni kutishni talab qilmasa, sinxron ishlov berish mavjud ishlov berish quvvatini maksimal darajada oshirib, yaxshi ishlashni ta'minlaydi.

2. Sinxron bog'liqliklar: Ba'zi API requeslari qat'iy bog'liqliklarga ega bo'lsa va ma'lum bir tartibda bajarilishi kerak bo'lsa, sinxron dizayn mantiqiy bajarilishini ta'minlaydi va kod boshqaruvini soddalashtiradi.

3. Yengil va tezkor vazifalar: Tez bajariladigan yengil operatsiyalar uchun asinxron vazifalarni boshqarish uchun qo'shimcha xarajatlar oʻzini oqlamasligi mumkin. Sinxron requestlarni asinxron request qilishning foydasi minimal bo'lganda tanlang.