💻 Монолит или микросервисы? Какую архитектуру выбрать для проекта?

📦 Сегодня разработчику важно не просто писать код, а грамотно выстроить архитектуру проекта — от этого зависит масштабируемость, скорость работы и надёжность всего приложения.

🗿 Монолитная архитектура — это когда всё в одном файле:
💬 Единая кодовая база.
💬 Быстрая разработка и деплой.
💬 Меньше зависимостей между компонентами.
💬 Но сложно масштабировать и любое падение может уронить всё приложение.

💬 Микросервисы — когда каждый кусок системы живёт своей жизнью:
✅ Каждую часть можно разрабатывать и деплоить отдельно.
✅ Легче масштабировать: усиливаешь только нужные блоки.
✅ Устойчивость к сбоям: один сервис падает — остальные работают.
✅ Минус: сложнее управлять и отлаживать связи между сервисами.

⚖️ Когда и что выбирать:
🟢Монолит — хорош для небольших проектов, MVP и быстрой разработки.
🟢Микросервисы — выбор для масштабных, высоконагруженных решений, где важны отказоустойчивость и гибкость.

👨‍💻 Архитектура — это не просто структура, это фундамент, который либо даст рост, либо сломается под нагрузкой.

#doc #cheatsheet

🚬 Финансовый дневник. Куда админ потратил вложил 2 000 000 ₽

Закрыл одну из целей на год 🔥

✍️ На протяжении нескольких лет веду подробные записи учета доходов и расходов для грамотного управления своими шекелями.

😎 У нас тут пацанский клуб!

#финансовыйдневник

💥 GPT-5 уже здесь: кодит приложения за 1 запрос и умнее целой команды разработчиков

OpenAI снова взорвали рынок — GPT-5 пишет код, проектирует интерфейсы и запускает готовые приложения за один промт.

⚡️ Быстрее, умнее, надёжнее.
🧠 Логика — как у профессоров, скорость — как у читера.
📈 Лагов почти нет, пишут, что можно доверять бизнесу, науке и разработке.

Это уже не просто чат-бот — это разработчик, дизайнер, тестировщик и архитектор в одном флаконе ⌨️

#news

😂 Обстановка в IT конторах после релиза

С добрым утром! ☕️

👨‍💻 Как работать с JSON в Python: сохраняем, читаем и автоматизируем!

JSON — это лёгкий формат обмена данными, который читается человеком и отлично понимается компьютером. Несмотря на название (JavaScript Object Notation), он полностью независим от языка — и в Python работать с ним проще простого.

😰 В Python всё делает встроенный модуль json — никаких дополнительных библиотек не нужно.

Что к чему

* json.dump(obj, fp, ...) — сериализует obj сразу в файл/поток (fp), возвращает None.
* json.dumps(obj, ...) — сериализует в строку (удобно отправлять по сети/логировать).
* json.load(fp, ...) — читает из файла/потока и возвращает Python‑объект.
* json.loads(s, ...) — парсит из строки и возвращает Python‑объект.

Сохранение JSON (и разница dump/dumps)

import json

data = {
    "name": "John",
    "salary": 1499.9,
    "is_real": False,
    "titles": ["The Unknown", "Anonymous"]
}

# dump: сразу в файл
with open("data1.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, indent=2)  # возвращает None

# dumps: получаем строку (например, чтобы отправить в API)
payload = json.dumps(data, indent=2)
print(type(payload))  # <class 'str'>

# ensure_ascii: как сохранить не-ASCII символы без \uXXXX

По умолчанию JSON экранирует всё не-ASCII:

ru = {"first_name": "Алиса", "city": "München"}

print(json.dumps(ru))                 
# {"first_name": "\u0410\u043b\u0438\u0441\u0430", "city": "M\u00fcnchen"}

print(json.dumps(ru, ensure_ascii=False))
# {"first_name": "Алиса", "city": "München"}

В файл — обязательно с кодировкой:

with open("ru.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(ru, f, ensure_ascii=False, indent=2)

> ensure_ascii работает и в dump, и в dumps. Для чтения (load/loads) не нужен.

Полезные опции:

* indent=2 — красиво форматирует.
* separators=(",", ":") — компактный вывод (без пробелов).
* sort_keys=True — ключи по алфавиту (удобно для диффов).

Загрузка JSON (и разница load/loads)

import json

# load: из файла
with open("data1.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    obj = json.load(f)

# loads: из строки
s = '{"ok": true, "n": 3}'
obj2 = json.loads(s)

Мини‑обработка ошибок:

try:
    json.loads('{"broken": }')
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Ошибка в строке {e.lineno}, столбце {e.colno}: {e.msg}")

Маленькая практика: забрали данные и сохранили красиво

import json, requests

users = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users").json()

# всё в один файл
with open("users.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(users, f, indent=2, ensure_ascii=False)

# каждый пользователь — в отдельный файл
for u in users:
    with open(f"user_{u['id']}.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(u, f, indent=2, ensure_ascii=False)

Важно помнить

* datetime, Decimal, свои классы — не сериализуются “из коробки”. Нужен default= или предварительная конвертация.
* Числа с плавающей точкой — это float (осторожно с точностью, если нужны деньги — храните как строки/копейки).

JSON — это must-have навык для любого Python-разработчика: от парсинга и API-запросов до конфигураций и хранения данных.

👍 Сохраняй шпаргалку, пригодится!

#doc #python #cheatsheet

😎 Приемлемо...

😲 Рост конкуренции в айти...