Dev

Шаблон Backend for Frontend (BFF) в сочетании с GraphQL и Apollo Server создает мощную архитектуру для современных веб-приложений.

Модульное тестирование гарантирует, что ваш код на Python работает правильно и продолжает работать по мере развития проекта. Это всеобъемлющее руководство охватывает все, что вам нужно знать о модульном тестировании в Python, от базовых концепций до продвинутых техник.

Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.

Горячие клавиши Ubuntu являются незаменимыми инструментами для повышения продуктивности и эффективности. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, системным администратором или продвинутым пользователем, эти комбинации клавиш могут ускорить вашу работу и снизить зависимость от мыши.

Конвертация HTML в Markdown является фундаментальной задачей в современных рабочих процессах разработки, особенно при подготовке веб-контента для крупных языковых моделей (LLM), систем документации или статических генераторов сайтов, таких как Hugo. Это руководство является частью нашего Инструментов документации в 2026 году: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.

Multipass — это легковесный менеджер виртуальных машин, который упрощает создание и управление облачными экземплярами Ubuntu на Linux, Windows и macOS.

Разработчики часто сталкиваются с проблемой “работает на моей машине”, вызванной несоответствиями зависимостей, версиями инструментов или различиями в операционных системах. Dev Containers в Visual Studio Code (VS Code) решают эту проблему элегантно — позволяя разрабатывать внутри контейнеризованной среды, специально настроенной для вашего проекта.

Это руководство предоставляет подробный обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.

В этой статье мы рассмотрим шесть популярных способов управления состоянием в Flutter приложений, включая реальные примеры и лучшие практики:

Здесь представлен пример Python Lambda для обработки сообщений SQS (Пример Python Lambda для обработки сообщений SQS + REST API) с защитой API Key + скрипт Terraform для развертывания его для безсерверного выполнения.

В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.

В этой статье мы углубимся в разработку, тестирование и публикацию Alexa Skill. Мы также рассмотрим принципы дизайна, технические аспекты и лучшие практики, чтобы обеспечить увлекательный и естественный пользовательский опыт.

Модели GPT-OSS от Ollama (https://www.glukhov.org/ru/llm-performance/ollama/ollama-gpt-oss-structured-output-issues/ “Ollama GPT-OSS”) постоянно сталкиваются с проблемами при работе со структурированным выводом, особенно при использовании с фреймворками вроде LangChain, OpenAI SDK, vllm и другими.

Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) от популярных провайдеров LLM вместе с минимальными примерами на Python

Большие языковые модели (LLM) могут быть мощными инструментами, но в производственных системах мы редко хотим получать свободные текстовые параграфы. Вместо этого нам нужен предсказуемый формат данных: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно передать в приложение. Об этом как раз и идет речь в статье Структурированный вывод LLM.

Быстрая шпаргалка для повседневной работы

PostgreSQL

соединения, синтаксис SQL, метакоманды psql, производительность, JSON, оконные функции и многое другое.