👣 Если вы создаете API, вот вам 6 архитектур которые нужно знать

Проектирование API — это не только работа над функциональностью, но и выбор правильной архитектуры для удовлетворения ваших потребностей.

Вот шесть архитектурных проектов API, с которыми должен быть знаком каждый разработчик:

1️⃣ — REST
— Самая популярная архитектура для веб-сервисов.
— Использует HTTP-запросы для связи.
— Не сохраняет состояние и обеспечивает легкую масштабируемость и гибкость.

2️⃣ — GraphQL
— Язык запросов для вашего API.
— Позволяет клиентам запрашивать именно то, что им нужно, не больше и не меньше.
— Идеально подходит для оптимизации сетевых запросов.

3️⃣ — SOAP (устаревший)
— Протокол для обмена структурированной информацией в веб-сервисах.
— Известен своими строгими стандартами и встроенной обработкой ошибок.
— Часто используется в приложениях корпоративного уровня.

4️⃣- gRPC
- Высокопроизводительная среда с открытым исходным кодом.
- Использует HTTP/2 для транспорта и буферы протоколов в качестве языка описания интерфейса.
- Отлично подходит для микросервисов и общения в реальном времени.

5️⃣- WebSockets
- Обеспечивает двустороннюю связь между клиентом и сервером.
- Идеально подходит для приложений реального времени, таких как чат-приложения и обновления в реальном времени.
- Позволяет осуществлять непрерывный обмен данными без накладных расходов HTTP.

6️⃣ - MQTT
- Легкий протокол обмена сообщениями для небольших датчиков и мобильных устройств.
- Ориентирован на минимальное использование полосы пропускания и заряда батареи.
- Обычно используется в приложениях IoT (Интернет вещей).

🖥 Сохраняй, чтобы не потерять и перешли коллеге

#doc #cheatsheet #api

@javascriptv

🖥 Python предлагает три основных типа изменяемых коллекций: списки, сеты и словари

▪ Списки - это упорядоченные коллекции, допускающие дублирование элементов
▪ Сеты - это неупорядоченные коллекции уникальных элементов
▪ Словари - это неупорядоченные пары ключ-значение (ключи должны быть уникальными и неизменяемыми)

🖥 20 простых методов оптимизации кода на Python.

https://uproger.com/20-prostyh-metodov-optimizaczii-koda-na-python/

@pro_python_code

🖥 Функция кратер в Python!

https://youtube.com/shorts/COc1d0RyWyE?si=mq39T2bhpx4-eBsQ

🖥 Плейлист с крутыми Python гайдами

Внутри:

- основы языка;
- создание приложения с ChatGPT;
- задачи для интервью.
И многое другое

📌 Ссылка

@pro_python_code

🖥 SQLFlow - отличный инструмент для визуализации SQL-запросов

Легкий и простой интрумент для визуализация связей и структур БД, поддерживающий более 20 разных БД.

▪DEMO
▪GitHub

@pro_python_code

🖥 Scientific Computing with Python — это бесплатный интерактивный курс от FreeCodeCamp, созданный для изучения анализа данных с помощью Python. Основные темы включают:

▪️ работу со строками;
▪️ List Comprehension;
▪️ основы алгоритмического дизайна;
▪️ структуры данных;
▪️ классы и объекты.

Цель курса — дать учащимся прочные навыки для работы с научными данными и их обработкой, используя Python.

🔗 Ссылка

@pro_python_code

📊Plotlars — крутая Rust-библиотека для отрисовки графиков

▪Работает как обёртка вокруг библиотеки Plotly, чтобы упростить процесс создания визуализаций из Polars DataFrame.
▪ Поддерживает различные типы графиков и предлагает интуитивно понятный интерфейс для настройки визуализаций.
▪ Интегрируется с Jupyter Notebooks.

👉Ссылка на репозиторий проекта

@pro_python_code