Из Кошачьего архива — заметка от 3 августа 2023 года о том, как отдельные цифровые “удобства” складываются в централизованный контур контроля, и почему в этой логике цифровой рубль выглядит не отдельной финансовой новацией, а частью более широкой системы.

«Госуслуги» стали показывать купленные по внутреннему паспорту билеты на поезда дальнего следования

Отказаться от подобной «услуги» невозможно, она подключается без желания гражданина и вне зависимости от способа приобретения билета.

Но то, что самим пользователям стало доступно отображение билетов в личном кабинете прежде всего означает то, что информационная система с информацией о билетах ныне полностью в режиме онлайн интегрирована в другие (основные) централизованные службы контроля населения. Как мы знаем, все банковские счета уже давно интегрированы в информационные системы ФНС. То же касается и социальных (пенсионных) счетов. Стоит вспомнить и об Единой Биометрической Системе (ЕБС). Про прочие многочисленные системы (навроде централизованных систем видеомониторинга в мегаполисах) и говорить излишне.

С созданием «военкоматовского» реестра (который будет включать целую массу личных данных граждан, и будет также интегрирован в основные централизованные сервисы) и внедрением цифрового рубля можно будет говорить, что создан всеобъемлющий ЭЛЕКТРОПАСТУХ для контроля жизнедеятельности населения будущих зон сплошного киберпанка.

Впервые опубликовано 3 августа 2023 года в Telegram-канале «КотЪ всея Руси».

Автор: Артём Вурсалов · Yandex for Frontend

Доклад из серии Yandex for Frontend — короткое введение в алгоритмы и структуры данных для frontend-разработчиков. Это не попытка за час пересказать университетский курс, а разговор о базовом инженерном навыке: уметь оценивать цену решения до того, как оно начнёт тормозить на реальных данных.

Рабочий код ещё не значит хороший код. Два решения могут одинаково проходить тесты, но по-разному расходовать время и память. Вурсалов показывает это на простых примерах: палиндром, массивы, объекты, Set, Map, O-нотация. Смысл не в том, чтобы выучить набор обозначений, а в том, чтобы начать задавать правильный вопрос: что произойдёт с этим кодом, когда входных данных станет в десять, сто или тысячу раз больше?

Кому смотреть: frontend-разработчикам на JavaScript, которые хотят понять что такое O-нотация и как ею пользоваться на практике — без погружения в теорию вычислений.

Из этого можно взять в работу: взять любую функцию из своего кода, которая работает с массивом, и спросить — сколько операций она совершает при массиве размером N? Если ответ «не знаю» — это отправная точка.

Когда сегодня говорят о новых подходах к управлению, их часто противопоставляют старой индустриальной школе. На одной стороне оказываются иерархия, регламенты и контроль, на другой — автономия, доверие и самоорганизация. Однако такое противопоставление слишком упрощает историю. Тейлоризм и фордизм вовсе не были управленческими ошибками своего времени: они позволили организовать массовое производство с невиданной прежде эффективностью. Интереснее другое — почему принципы, прекрасно работавшие в одной экономической среде, начинают давать сбои в другой.

Интеллект наверху — исполнение внизу

Одной из важнейших идей тейлоризма было разделение знания и исполнения. Рабочий больше не должен сам искать лучший способ выполнения операции: процесс изучается и стандартизируется менеджментом, после чего исполнитель следует найденному способу.

Фордизм развил эту идею ещё дальше. Значительная часть управленческого знания оказалась заложена уже в самой производственной системе. Конвейер не просто перемещал автомобиль от рабочего к рабочему — его устройство само определяло последовательность операций. Таким образом происходила материализация интеллекта организации.

Для массового выпуска стандартизированной продукции это оказалось чрезвычайно эффективно. Если задача повторяется миллионы раз, то совершенно разумно один раз найти хороший способ её решения, а затем воспроизводить его с минимальными отклонениями.

Проблемы начинаются тогда, когда всё большую долю работы составляют задачи, правильное решение которых невозможно полностью определить заранее.

Знание начинает двигаться вниз

Важным промежуточным этапом становится Toyota Production System и выросшая вокруг него философия lean. Здесь происходит важный сдвиг: признаётся, что человек непосредственно у процесса обладает знанием, которого может не иметь тот, кто этим процессом управляет.

Работник уже не только исполняет правильно спроектированную операцию. Он замечает проблемы и участвует в постоянном улучшении процесса. За кайдзэн и дзидока стоит изменение самого отношения к распределению…

Из Кошачьего архива — короткая заметка о том, почему развитие навыков, здоровья, образования и человеческого капитала может быть одной из самых надёжных инвестиций в эпоху перемен.

«Лучшие инвестиции — это инвестиции в собственное развитие». Эти слова Бенджамина Франклина особенно актуальны сегодня, в эру мировой постиндустриальной революции, когда мир меняется с невероятной скоростью. Вложение времени и ресурсов в своё образование, навыки и личностный рост — это путь к успеху и адаптации к любым вызовам.

Развивая себя, вы не только расширяете свои возможности, но и становитесь более конкурентоспособными. В отличие от материальных активов, риски потери которых ныне выросли многократно, ваши знания и умения всегда будут приносить дивиденды. Это инвестиции, которые открывают новые горизонты и помогают достигать целей, которые раньше казались недоступными.

Не смущайтесь, когда вы стоите перед выбором — уделить внимание и ресурсы тому, чтобы заработать сейчас дополнительно денег, или вложить их в личный человеческий капитал — здоровье, образование, саморазвитие, обеспечение безопасных условий жизни себя и своих близких. Не бойтесь вкладывать в своё развитие, ведь это вклад с самой высокой отдачей. Каждый шаг, который вы делаете в этом направлении, приближает вас к жизни, о которой вы мечтаете. Вложение в себя — это стратегия на будущее, которая приведёт к успеху и удовлетворению на долгие годы.

Впервые опубликовано 30 августа 2024 года в Telegram-канале «КотЪ всея Руси».

Из Кошачьего архива — текст о том, почему мы склонны искать подтверждение собственной правоты, как это искажает решения в финансах, бизнесе и отношениях, и почему иногда важно услышать то, с чем не хочется соглашаться.

Склонность к подтверждению своей точки зрения – это стремление людей активно искать и принимать информацию, которая подтверждает их уже существующие представления и убеждения, и игнорировать или отвергать информацию, которая противоречит им. Этот эффект основан на нашей врожденной потребности в подтверждении собственной правоты и возникает из желания избегать когнитивного диссонанса.

Однако, погружение в пузырь предвзятости подтверждения ограничивает наше понимание мира и приводит к узости мышления и неверным выводам, что может иметь серьезные последствия в различных сферах жизни:

1. Финансы и инвестиции: Если мы ищем только информацию, которая подтверждает наши финансовые решения или инвестиционные стратегии, мы можем игнорировать риски и потенциальные проблемы, что может привести к финансовым убыткам.

2. Бизнес: Погружение в пузырь предвзятости подтверждения в бизнесе может привести к упущению новых возможностей и недостатку инноваций. Если мы ищем только информацию, которая подтверждает наши идеи или планы, мы можем не заметить конкурентных угроз или возможностей для улучшений.

3. Самооценка: Если мы искажаем реальность, ища только информацию, которая подтверждает наше собственное представление о себе, это может привести к завышенной самооценке и недостатку самокритики. Это может привести к проблемам в личных отношениях и профессиональной сфере.

4. Отношения: Если мы только ищем информацию, которая подтверждает наши представления в отношении других людей или отношений, мы можем создать иллюзию о том, что всегда правы. Это может привести к конфликтам, недопониманию и разрушению отношений.

Чтобы избежать этого, важно предпринимать следующие шаги:

Во-первых, необходимо осознать свою склонность к эффекту подтверждения и быть готовыми искать информацию, которая может противоречить нашим представлениям. Это…

Автор: Антон Алексеев · HighLoad++ 2024

Доклад с HighLoad++ 2024 о том, как Selectel собирал инференс-платформу на базе open source-сервера NVIDIA Triton и Kubernetes. Triton решает базовую задачу: позволяет обслуживать ML-модели в продакшне без написания отдельного сервиса для каждой модели с нуля.

Сценарий типичный: модель сначала заворачивают в FastAPI, а затем обвязка постепенно обрастает batching, управлением инстансами, распределением GPU-ресурсов, обновлением версий и маршрутизацией трафика. Triton закрывает существенную часть этой базовой работы: умеет динамический batching, поддерживает модели в форматах PyTorch, TensorFlow, ONNX и TensorRT, а ensemble позволяет собрать цепочку моделей внутри одной ноды с одной GPU.

Но production-инференс начинается там, где заканчивается сам сервер моделей. Канареечное распределение трафика в платформе сделано через Istio, графы моделей на нескольких нодах — через Ray, а автоскейлинг GPU-ресурсов — средствами Kubernetes и дополнительными компонентами. Важная деталь: на момент доклада платформа Selectel ещё находилась в beta, поэтому это не история про «готовое решение из одной коробки», а разбор того, как такую систему собирают на практике.

Кому смотреть: ML-инженерам, MLOps- и DevOps-командам, которые обслуживают несколько моделей на GPU и хотят понять границу между возможностями inference-сервера и задачами всей платформы.

Из этого можно взять в работу: при внедрении Triton заранее разделите требования на две группы — что должен делать сам сервер моделей, а что потребует Kubernetes, service mesh, автоскейлинга, GPU-оператора или отдельного control plane.

Свобода — это не про идеальность. Это про право быть собой

Махатма Ганди, лидер, вдохновивший целую нацию, однажды сказал: «Свобода ничего не стоит, если она не включает в себя свободу ошибаться».

И как точно. Мы часто путаем свободу с одобрением. Думаем, что свобода — это когда всё правильно, гладко, безупречно.

А по-настоящему свободен тот, кто не боится оступиться. Кто не боится пробовать. Кто не загоняет себя в клетку чужих ожиданий.

Да, ошибки бывают. И иногда — больно. Но гораздо страшнее — так и не выйти за пределы «разрешенного».

Гораздо печальнее — никогда не рискнуть, не сказать, не сделать, не полететь.
Ведь если ты боишься ошибиться — значит, кто-то уже лишил тебя части твоей свободы.

В Сообществе Кота мы верим:

ты можешь идти своим путём,
ошибаться и снова вставать,
думать не так, как все — и быть при этом сильным.

Мяу 🐾

Присоединяйся к нам

Обычно управление риском на финансовых рынках представляют в цифрах: размер позиции, уровень плеча, точки выхода. Всё это действительно важно. Однако даже идеально рассчитанная стратегия не сводится просто к формуле — её исполняет человек. И в момент кризиса именно он может оказаться слабым звеном.

Особенно хорошо это становится заметно при торговле с кредитным плечом. Пока рынок движется спокойно, легко рассуждать о дисциплине и рациональных решениях. Совсем другое дело, когда рынок идёт против вас, убыток растёт на глазах, а где-то впереди уже появляется перспектива маржин-колла.

Когда рациональность становится роскошью

Сильный стресс меняет само качество принимаемых решений. Внимание сужается, становится сложнее видеть альтернативы, возникает желание немедленно что-нибудь сделать — или, наоборот, замереть и отложить неприятное решение. Человек, который «на берегу» прекрасно понимал необходимость закрыть позицию при определённых условиях, внезапно начинает искать причины подождать: «рынок сейчас развернётся», «это ещё не тренд», «нужно только переждать».

Именно поэтому психологическую устойчивость нельзя считать просто дополнением к финансовой стратегии. Она является одной из ключевых составляющих управления риском.

И строить её необходимо заранее. Учиться принимать рациональные решения в тот момент, когда убыток уже вышел из-под контроля, примерно так же «практично», как изучать устройство парашюта после прыжка.

Решения, которые принимаются заранее

Одним из лучших способов справляться со стрессом остаётся заранее определённый план. Размер допустимого риска, условия выхода из позиции, действия при просадке стоит устанавливать тогда, когда ничто ещё не мешает спокойно рассуждать.

Смысл такого плана не в том, чтобы предсказать все движения рынка. Это невозможно. Он нужен для другого: чтобы в критический момент не заставлять себя принимать эмоционально сложные решения на ходу.

То же относится и к размеру риска. Если обычное неблагоприятное движение рынка вызывает состояние, в котором человек практически перестаёт…

Источник: Распределенные системы и system design

Когда одной базы уже недостаточно по объёму, чтению и записи, шардирование выглядит неизбежным решением. Но на этом масштабирование не заканчивается — оно только начинается. Как только сообщения распределяются по шардам, приходится отдельно решать проблему порядка, генерации ID, Kafka, WebSocket-соединений и доставки между регионами.

В авторском ролике разбирается system design мессенджера на миллиард пользователей. Требования намеренно ограничены: создать чат, добавить или удалить участника, отправить текстовое сообщение и доставить его в реальном времени пользователям, которые сейчас онлайн. Статусы прочтения, реакции и медиа автор не рассматривает — они могут быть добавлены поверх предложенной архитектуры.

Кому смотреть: backend-разработчикам и тем, кто готовится к system design-интервью, но хочет увидеть не список модных технологий, а цепочку инженерных компромиссов: какое решение принимается первым и какие новые проблемы оно создаёт дальше.

Из этого можно взять в работу: при шардировании сначала зафиксируйте инварианты. В этом дизайне сообщения одного чата должны оставаться в одном логическом потоке, а их ID — возрастать. Именно эти требования определяют и ключ шардирования базы, и распределение сообщений в Kafka.

«Никогда не позволяйте кому-либо быть вашим приоритетом, когда вы для него — всего лишь один из вариантов».

Это изречение Марка Твена совсем, пожалуй, даже не про обиду — но про границы. Про ту тонкую точку, где заканчивается надежда и начинается самоуважение.

Мы ведь часто готовы давать больше, чем получаем. Ждать, оправдывать, объяснять чужую холодность «усталостью» или «непрошедшим сообщением». Ставить другого в центр своих мыслей — даже если сами находимся где-то на периферии его внимания.

Иногда это кажется нормой: ведь если я чувствую глубже — значит, и отдаю больше. Но с годами приходит понимание: чувство не оправдывает перекоса. А любовь — это вовсе не когда ты всё время догоняешь.

Быть приоритетом — значит быть выбранным. Осознанно, не из вежливости, не по инерции, не «на всякий случай». А по-настоящему. И если этого выбора нет — важно не терять себя в надежде, что «может, он одумается», «может, она просто не готова».

Уважение к себе начинается с простого: не ставить выше себя того, кто даже не замечает, что ты рядом.

Автор: Дмитрий Стогов (Zend Technologies) · PHP Russia 2019

⚠️ Доклад 2019 года — за год до выхода PHP 8.0 (ноябрь 2020). Это анонс и технический разбор того, что готовилось. JIT, Preloading и FFI с тех пор вышли в стабильных версиях; суть механизмов Стогов объясняет точнее, чем большинство статей, написанных постфактум.

Дмитрий Стогов — один из ключевых людей за производительностью PHP. Автор Turck MMCache (eAccelerator), мейнтейнер Zend OPcache, лидер проекта PHPNG, который лёг в основу PHP 7 и дал двукратный прирост производительности без изменения синтаксиса. Теперь — лидер разработки JIT-компилятора для PHP 8. Когда он рассказывает о производительности PHP — это рассказ от человека, который её делал.

Три новых подсистемы PHP 8 — JIT, Preloading и FFI — Стогов рассматривает как взаимосвязанные. Все три направлены на производительность, но также открывают PHP новые области применения: писать системно-зависимые расширения прямо на PHP, подключать сторонние C-библиотеки, быстро прототипировать низкоуровневые вещи.

Кому смотреть: PHP-разработчикам, которые хотят понять JIT, FFI и Preloading не через «что делать в коде», а через «как это устроено и зачем» — от человека, который это написал.

Из этого можно взять в работу: если ваш PHP-сервис тяжело нагружен CPU-вычислениями (а не I/O) — именно для таких сценариев JIT даёт реальный прирост. Для типичного CRUD с базой данных эффект от JIT минимален — и Стогов об этом говорит честно.

Когда говорят о влиянии окружения, разговор часто быстро сводится к пользе знакомств. Общайтесь с успешными людьми, расширяйте круг контактов, ищите тех, у кого можно чему-нибудь научиться. Во всём этом есть определённый смысл, однако влияние других людей на нас устроено гораздо глубже и далеко не всегда оно измеряется только лишь возможностями, которые эти люди способны нам предоставить.

Наверное, каждый встречал человека, после разговора с которым почему-то хочется что-нибудь сделать. Вернуться к давно отложенному проекту, попробовать новое, разобраться в сложном вопросе или просто посмотреть на привычную проблему немного иначе. Причём собеседник мог ничего не советовать, не мотивировать и вообще говорить совершенно о другом. Но после встречи мир почему-то кажется чуть больше, чем был до неё.

Бывает и наоборот.

Границы возможного

Мы привыкли считать собственные представления о мире именно тем, что принадлежит именно нам, тем, что мы создаём исключительно сами. Но ведь значительную их часть мы незаметно получаем от людей вокруг. Что для нас нормально, что смешно, к чему стоит стремиться, а о чём лучше даже не мечтать; какие трудности можно преодолеть, а какие следует заранее признать непреодолимыми.

Особенно хорошо это заметно тогда, когда человек попадает в новое окружение. То, что ещё вчера казалось невероятно сложным, внезапно становится обычным делом просто потому, что окружающие спокойно этим занимаются. И наоборот: даже вполне осуществимая идея начинает выглядеть нелепой, если рядом достаточно людей, готовых во всех подробностях объяснить, почему ничего не получится.

И что характерно — для всего этого совершенно не обязательно, чтобы кто-то кого-то сознательно убеждал. Мы сами постоянно сверяем собственную картину мира с чужими и понемногу корректируем её границы.

Не мотивация, а масштаб

Поэтому особенно ценны люди, которые не столько даже впрямую подбадривают нас, сколько увеличивают пространство возможного. Рядом с ними не обязательно будет всегда комфортно, ведь они могут спорить, критиковать и указывать на…

Из Кошачьего архива — заметка о том, почему богатство начинается не с хитрости и не с ожидания идеальных условий, а с пользы, которую человек способен принести другим.

Как говорил Ханс Кристиан Андерсен: «Приносить пользу миру — это единственный способ стать счастливым». Но это также практически единственный надёжный и работающий способ стать богатым. Это особенно важно в наше время, когда многие люди стремятся найти финансовую независимость. Разбогатеть в общем случае можно только принося пользу людям.

Задумайтесь и честно ответьте себе на вопрос: скольким людям вы лично приносите пользу в настоящее время? Если практически никому — тогда вы обречены на бедность, если десяткам и сотням человек — то это уровень среднего класса, забота о тысячах и десятках тысяч людей — это верный путь к богатству. Если же помогать миллионам — то и получить можно многие и многие миллионы.

Каким образом можно приносить пользу многим людям? Возможно, вы обладаете особенными навыками или знаниями, которые могут помочь людям стать успешными, решить их проблемы или улучшить качество жизни. Может быть, вы имеете опыт в определенной области и можете поделиться своими знаниями с другими. Или, быть может, у вас есть идея или разработка, которая может решить какую-то важную задачу.

Если вы сейчас приносите пользу только ограниченному числу людей, не отчаивайтесь. Впереди много возможностей расширить круг своего влияния и помочь большему числу людей — и Кот будет рад открыть многие из них для вас.

Но не забывайте при этом, что богатство имеет не только материальное, но и духовное «измерения». Принося пользу людям, вы можете чувствовать себя не только финансово обеспеченным, но и удовлетворенным и счастливым. Благодаря вашему вкладу, мир становится лучше, а вы получаете вознаграждение далеко не только в деньгах.

Впервые опубликовано 13 сентября 2023 года в Telegram-канале «КотЪ всея Руси».

Автор: Лёша Королёв · Яндекс для разработчиков

Лёша Королёв — техлид команды observability в Яндекс Go. В этом докладе он показывает, как команда строит единый дашборд для платформы, в которой больше тысячи микросервисов, тысячи подов, базы данных, балансировщики, очереди и сотни изменений в проде каждый день. Когда происходит мажорный инцидент, проблема не в том, что у команды нет метрик. Проблема в том, что среди этого масштаба нужно быстро найти короткий путь к причине.

Дальше он разбирает, как устроен единый дашборд платформы такси и какие требования к нему предъявляет команда. Его задача — не показать всё на одном экране, а помочь ответить на два вопроса: в какой части платформы проблема и как такси чувствует себя прямо сейчас.

Кому смотреть: инженерам и техлидам, которые строят мониторинг для большой распределённой системы и хотят, чтобы дашборд помогал во время инцидента, а не просто содержал много графиков.

Из этого можно взять в работу: начните с бизнес-метрик. Если представить путь заказа как последовательность статусов, то бизнес- и техническая воронки быстро показывают, на каком участке возник сбой. А дальше ссылки должны вести от агрегированной картины к конкретному сервису и его логам.

«Если вы проходите через ад, продолжайте идти. Кому придёт идея останавливаться в аду?»

Так говорил Уинстон Черчилль — человек, прошедший через мировые войны, политические поражения и победы, кризисы, когда рушились страны и идеалы. Его слова — это не просто мотивационная фраза. Это стратегия выживания.

В жизни бывают периоды, когда кажется, что всё рушится: проблемы нарастают, поддержки нет, сил почти не осталось. И в такие моменты очень легко застынуть. Залечь. Опустить руки. Остановиться. Но ведь… кому в здравом уме захочется устраивать себе стоянку посреди ада?

В самые тёмные времена движение — это единственное спасение. Даже если шаги мелкие. Даже если вперёд — всего на пару сантиметров. Главное — не останавливаться. Потому что ад заканчивается ровно там, где ты не сдался. Где ты упёрся. Где ты нашёл в себе внутренний ресурс — и пошёл дальше.

Черчилль умел смотреть в лицо страху и не терять самоиронию. Он понимал, что сила — не в отсутствии боли, а в выборе не застревать в ней.

А мы — здесь, в Сообществе Кота — тоже для этого. Чтобы не проходить этот путь в одиночку. Чтобы не застревать. Чтобы поддерживать друг друга, когда тяжело, и вдохновлять, когда становится светлее.

Присоединяйся!

Мир большой. И он точно не заканчивается там, где тебе сейчас больно.

Делегирование на первый взгляд кажется довольно простой вещью: руководитель передаёт часть своих задач другим людям, освобождая собственное время для работы, которую кроме него выполнить некому. На практике именно здесь возникает огромное количество проблем. Сотрудник делает совсем не то, что от него ожидали, не укладывается в сроки, постоянно обращается за согласованиями или, наоборот, надолго исчезает вместе с задачей.

Причём причина далеко не всегда в плохом исполнителе. Очень часто проблема возникает ещё в тот момент, когда задача только передаётся.

Приняв наш Кошачий подход, можно сказать, что правильное делегирование держится всего на четырёх «лапах»: исполнитель, задача, полномочия и контроль. Если не хватает хотя бы одной, вся конструкция начинает заметно хромать.

Первая лапа: правильный исполнитель

Делегировать задачу нужно человеку, который обладает достаточной для неё компетенцией. Это не означает, что он обязательно должен уже десятки раз выполнять точно такую же работу: делегирование может и должно помогать людям расти. Но разрыв между имеющимися навыками и сложностью задачи должен оставаться разумным.

Не менее важно, чтобы у результата был конкретный ответственный. Задача, порученная сразу «отделу», «команде» или просто нескольким людям, легко превращается в задачу, за которую в действительности не отвечает никто.

Вторая лапа: понятная задача

Одна из самых распространённых ошибок — считать, что сотрудник понял задачу именно так, как её представляет руководитель. Нам всегда кажутся очевидными детали, которые существуют только в нашей собственной голове.

Поэтому делегировать нужно не просто набор действий, а понятный результат. Исполнитель должен знать, что должно получиться, зачем это нужно, какой информацией он располагает и по каким критериям задача будет считаться выполненной. А в действительно важных случаях совсем не лишним будет убедиться, что обе стороны вообще одинаково поняли договорённость.

Третья лапа: полномочия и ответственность

Ответственность без полномочий — довольно странная конструкция.…

Автор: Григорий Петров и Никита Соболев · MoscowPython

Python Day Special на Positive Hack Days 2025 — формат живой дискуссии за столом, который Moscow Python проводит как спецвыпуск между конференциями. Ведущие — Григорий Петров (евангелист MoscowPython) и Никита Соболев. Тема — асинхронность в Python: не туториал по asyncio, а честный разговор о том, что эта парадигма даёт и чего стоит.

Разговор идёт по структуре: сначала реальные преимущества (07:43), затем реальные недостатки (19:04), затем то о чём обычно не говорят — сложности асинхронного программирования в целом (22:10). Отдельный блок — несовместимость sync и async миров в библиотеках и фреймворках (28:22, 43:55): когда одна синхронная зависимость блокирует весь event loop.

Кому смотреть: Python-разработчикам, которые используют async на практике или только решают, нужен ли он их проекту — и хотят услышать взвешенную оценку, а не «async — это будущее».

Из этого можно взять в работу: проверить, нет ли в вашем async-коде синхронных вызовов в библиотеках без async-поддержки — это одна из самых частых причин, когда async не даёт ожидаемого прироста.

«Не может быть свободы или красоты в домашней жизни, которая опирается на займы и долги», — писал Генрик Ибсен, норвежский драматург.

Да, кредит позволяет перенести покупку из будущего в настоящее. Но вместе с такой покупкой происходит и обратное движение: часть будущего дохода заранее переносится кредитору.

Именно поэтому кредит — это не только финансовое обязательство. Это ограничение будущей свободы.

Пока человек никому ничего не должен, завтрашние деньги ещё принадлежат ему. Их можно потратить, сохранить, инвестировать, направить на новый проект или просто оставить как запас прочности. С появлением долга часть этих решений уже принята заранее. Ещё не заработанные деньги уже принадлежат кому-то.

Разумеется, займы бывают разными. Ипотека может позволить приобрести жильё, бизнес-кредит — расширить производство, а временное заимствование — решить проблему, цена которой значительно выше процентов. Сам по себе кредит ещё не является ни бедствием, ни признаком финансовой безответственности.

Проблема начинается тогда, когда на кредите держится не отдельное решение, а сам образ жизни.

«Держание» квартиры, которую вы не можете себе позволить. Машина, на которую вам ещё только предстоит заработать. Отпуск, который закончится за неделю, а выплачиваться будет ещё год. Новая покупка закрывает предыдущую, и постепенно благополучие превращается в декорацию, которую необходимо ежемесячно оплачивать.

Чисто внешне такая жизнь может выглядеть даже обеспеченной. Но внутри неё становится всё меньше пространства для выбора. Нельзя легко сменить работу, сделать паузу, начать новое дело или спокойно пережить падение доходов: слишком большая часть будущего уже обещана прошлому.

Вот именно поэтому Ибсен и связывает отсутствие долгов со свободой.

Богатство — это ведь вовсе не количество вещей, которыми человек располагает. Гораздо важнее количество решений, которые он может принимать самостоятельно.

И финансовая свобода начинается не тогда, когда можно купить всё. А тогда, когда сегодняшний уровень жизни не отнимает у тебя право распоряжаться…

Из Кошачьего архива — короткая заметка о том, почему государственные облигации не стоит считать “безрисковыми” просто по привычке: государство может перекладывать издержки не только на налогоплательщиков и пользователей валюты, но и на собственных кредиторов.

Государственные облигации в традиционном (устаревшем) экономическом мышлении считаются наиболее надёжными финансовыми инструментами, якобы «безрисковыми». Эта посылка основывается прежде всего на том, что их выпускает государство. И не то, чтобы государство наиболее богатый или наиболее честный заёмщик — но (по мнению экономистов старой школы), государство для оплаты своих долгов по крайней мере всегда обладает огромными возможностями попросту силовым образом отобрать ресурсы у подконтрольных ему людей и бизнесов. В общем-то довольно резонный аргумент. Только вот, почему-то считается, что государство будет «при случае» отбирать активы либо у налогоплательщиков, либо у пользователей национальной валюты (включив печатный станок) для того, чтобы оплатить долг перед держателями облигаций. А то, что оно может отобрать активы у самих держателей облигаций (дефолт: «всем кому должен — я прощаю») — почему-то у устаревших мейнстримных мыслителей «включается» гораздо реже (иначе бы они не считали гособлигации «безрисковыми» в своих моделях). Хотя, во многих случаях и в теории государству гораздо проще это сделать чисто технически, и на практике этот «шаг» предпринимается довольно часто (вспомнить хотя бы 1998 год в России).

Кот сегодня обращает ваше внимание на этот момент, а скоро предложит обдумать ещё и вот что: насколько надёжными по-настоящему (а не по привычке) являются сегодня банковские депозиты и накопительные счета? )

Впервые опубликовано 26 июня 2024 года в Telegram-канале «КотЪ всея Руси».

Автор: Александр Морозов (co-founder & CTO, Datafold) · Python Channel · Moscow Python Conf++ 2021

Datafold — стартап из YCombinator, платформа мониторинга аналитических данных. Прошли акселератор, писали MVP за 1–2 месяца — за основу взяли Redash (MIT-лицензия, аналитические БД, SPA). Redash целиком построен на Flask: sqlalchemy, alembic, REST, auth, rate-limiters, CSRF, CLI. Через какое-то время решили менять стек.

Название доклада начинается с «Не highload» — и это принципиально. Причина переезда не в том, что Flask медленный. Причина в том, что типичный Flask-хэндлер — это огромный boilerplate для простых вещей: получить данные из тела запроса как JSON, провалидировать, сконвертировать. Хочешь нормальные сообщения об ошибках — boilerplate вырастает ещё в несколько раз. FastAPI решает это через type hints и Pydantic: код становится короче, читаемее и самодокументируемым.

Кому смотреть: разработчикам на Flask, которые думают о переходе на FastAPI — или уже переходят. Морозов рассказывает не то, что написано в документации, а конкретные проблемы при реальном переезде и как их обошли.

Из этого можно взять в работу: если у вас Flask и вы тратите значительное время на boilerplate для валидации запросов — это именно тот сигнал. FastAPI с Pydantic закрывает эту боль, а не задачу throughput.