📕От нуля до пиццы за 60 минут: Angular Reactive Forms в бою - разработчикам JavaScript/TypeScript, Junior/Middle разработчикам, желающим освоить Angular, Frontend-разработчикам на других фреймворках (React, Vue)

На открытом уроке 13 ноября в 20:00 мск мы погрузимся в создание интерактивного конструктора пиццы с использованием Angular Reactive Forms и сигналов.

📗 На вебинаре:
1. Понимание архитектуры компонентов и Template syntax: директивы, биндинги, pipes
2. Погружение в Event handling и реактивность

📘 В результате на практике изучите и освоите создание и настройка форм через FormBuilder, работу с FormGroup и FormControl, валидацию данных и обработку ошибок.

👉 Регистрация на урок и подробности о курсе Angular Developer: https://vk.cc/cRfph8

Все участники открытого урока получат скидку на курс "Angular Developer"

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Пишем простой калькулятор используя фреймворк eframe (egui)

Всем здравствуйте. Ниже будет приведен пример написания PWA приложения готового для использования как в браузере, так и на компьютере с ОС Windows. Использовать будем язык программирования Rust и фреймворк eframe (egui). Готовое приложение будет доступно как исполняемый файл для ОС Windows, и как файл Webassembly. В процессе работы мы будем использовать GitHub Action для отслеживания корректности написания нашего кода и сборки исполняемых файлов программы, а также для развертывания (версию программы с использованием Webassembly) как страницы в интернете (GitHub Pages).

https://habr.com/ru/articles/722438/

👉 @rust_lib

«Ускорение компилятора Rust без изменения его исходного кода»

…Да, я знаю, что заголовок выглядит как кликбейт. Но на самом деле он не так уж далёк от истины 🙂

В этом году я начал вносить вклад в rustc в рамках #wg-compiler-performance — рабочей группы, которая сосредоточена на том, чтобы сделать компилятор Rust максимально быстрым. В этом посте описаны некоторые вещи, над которыми я и несколько других разработчиков rustc работали последние несколько месяцев, чтобы приблизиться к этой цели.

Что, возможно, немного необычно — большая часть моих усилий была направлена не на улучшение исходного кода самого rustc, а на улучшение способа, которым мы компилируем/собираем rustc, чтобы обеспечить максимальную эффективность.

https://kobzol.github.io/rust/rustc/2022/10/27/speeding-rustc-without-changing-its-code.html

👉 @rust_lib

📕Создание приложения Movie Watchlist Manager на Angular: от компонентов до управления состоянием - разработчикам JavaScript/TypeScript, Junior/Middle разработчикам, желающим освоить Angular, Frontend-разработчикам на других фреймворках (React, Vue)

На открытом уроке 19 ноября в 20:00 мск мы погрузимся в созданию приложения по отслеживанию просмотренных фильмов/сериалов с использованием сигнальных сторов в Angular:

📗 На вебинаре разберем:
1. Создание компонентов и подключение API для поиска и добавления фильмов.
2. Организация архитектуры проекта и лучшие практики.

📘 В результате на практике изучите и освоите базовые концепции Angular (компоненты, сервисы, DI), работу с формами, API и реактивными потоками, использование store для управления состоянием приложения и лучшие методы построения современного SPA-приложения на Angular.

👉 Регистрация на урок и подробности о курсе Angular Developer: https://vk.cc/cRpDSs

Все участники открытого урока получат скидку на курс "Angular Developer"

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Pico Pico - Embedded Programming with Rust

В этой книге используется Raspberry Pi Pico 2 (на базе чипа RP2350), программируемый на Rust.

Рассмотрены разнообразные проекты - например, затухание светодиода, управление сервоприводом, измерение расстояния ультразвуковым датчиком, отображение изображения Ferris на OLED-дисплее, работа с RFID-ридером, проигрывание мелодий на зуммере, автоматическое включение светодиода при отсутствии света в комнате, измерение температуры и многое другое.

https://pico.implrust.com/index.html

👉 @rust_lib

Пишем калькулятор на Rust с GUI

Зачем еще один калькулятор? Да не зачем, просто как тестовый проект для рассмотрения GUI-библиотеки.

Изначально я хотел попробовать такие крейты, как GPUI, Floem и Xilem, но первая, кажется, пока работает только под MacOS и Linux, вторая не позволяет установить иконку окну и кушает оперативы побольше Webview в Tauri, а до третьей я так и не добрался, узнав об Slint.

Об Slint есть всего несколько новостных постов на Хабре, поэтому, возможно, вам будет интересно посмотреть, что это такое.

https://habr.com/ru/articles/804655/

👉 @rust_lib

Ghostport

Высокопроизводительный инструмент для подмены портов, написанный на Rust. Сбивайте с толку порт-сканеры с помощью динамической эмуляции сервисов на всех портах. Поддерживает настраиваемые сигнатуры, эффективную асинхронную обработку и простое перенаправление трафика.

Особенности

- Динамическая эмуляция портов: отвечает на порт-сканирование набором правдоподобных сигнатур сервисов.
- Настраиваемые сигнатуры: легко добавлять или изменять сигнатуры сервисов через простой текстовый файл.
- Высокая производительность: построен на Rust и Tokio для эффективной асинхронной обработки соединений.
- Гибкое логирование: режимы debug, verbose и quiet для разных сценариев использования.
- Простота использования: простой интерфейс командной строки с разумными настройками по умолчанию.

https://github.com/vxfemboy/ghostport

👉 @rust_lib

OpenVMM — это проект Microsoft с открытым исходным кодом, который представляет собой модульный кросс-платформенный монитор виртуальных машин (VMM), написанный на языке Rust.


1. Ядро OpenHCL: В настоящее время OpenVMM является основным компонентом проекта OpenHCL (Open Hardware Compatibility Layer). Это так называемый «паравизор» (paravisor) — слой совместимости, который работает внутри контекста виртуальной машины, а не на хосте.

2. Зачем это нужно: Он используется в облаке Microsoft Azure для конфиденциальных вычислений. OpenVMM позволяет запускать обычные, немодифицированные операционные системы (Windows, Linux) в защищенных средах (например, на базе технологий Intel TDX или AMD SEV-SNP), эмулируя устройства и обеспечивая безопасность.

3. Безопасность и язык Rust: Проект написан на Rust для обеспечения безопасности памяти (memory safety), что критически важно для программного обеспечения уровня гипервизора во избежание уязвимостей.

4. Кросс-платформенность: Поддерживает архитектуры x86-64 и AArch64 (ARM64) и может работать поверх различных гипервизоров (Hyper-V, KVM, macOS Hypervisor.framework).

По сути, это низкоуровневый системный инструмент, который позволяет Microsoft предоставлять современные функции безопасности и аппаратного ускорения в облаке Azure, сохраняя совместимость со старыми или стандартными образами операционных систем.

https://github.com/microsoft/openvmm

👉 @rust_lib

Добро пожаловать на «Полный курс Rust»!
(2024) (Eng ver.)

Этот обширный курс разработан, чтобы превратить вас из новичка в опытного программиста Rust, охватывая все основные темы, необходимые для создания надежного и эффективного программного обеспечения.

В этом курсе вы начнете структурированный процесс обучения, который включает:

Chapter 0 Introduction to Rust 00:00
Chapter 0 Install Rust 08:05
Chapter 0 Write first Rust program 09:26
Chapter 0 Cargo package manager 12:36
Chapter 1 Primitive Data Types 15:53
Chapter 2 Compound Data Types 25:12
Chapter 3 Functions 46:40
Chapter 4 Ownership 01:06:27
Chapter 5 Borrowing, and References 01:15:22
Chapter 6 Variables and Mutability 01:27:16
Chapter 7 Constants 01:31:05
Chapter 8 Shadowing 01:38:00
Chapter 9 Comments 01:46:49
Chapter 10 Introduction to Control Flow 01:49:33
Chapter 11 Looping Mechanisms 01:58:29
Chapter 12 Defining Structs 02:09:25
Chapter 13 Introduction to Enums 02:21:13
Chapter 14 Error Handling Techniques 02:33:07
Chapter 15 Collection Types 02:41:25

источник

👉 @rust_lib

🦀 Error Handling: Библиотеки против Приложений

Часто вижу в код-ревью кашу из способов обработки ошибок. Давайте раз и навсегда зафиксируем базу, чтобы ваш код был идиоматичным.

Есть два лагеря, и вам нужно быть в обоих, но в разное время:

1. Вы пишите Библиотеку?
Используйте thiserror.
Почему: Вашим пользователям важно матчить ошибки. Им нужно знать, что именно пошло не так (NetworkError, ParseError), чтобы программно на это отреагировать. Вы не должны навязывать им тяжелые трейты.

#[derive(thiserror::Error, Debug)]
pub enum MyLibError {
    #[error("IO error: {0}")]
    Io(#[from] std::io::Error),
    #[error("Invalid header")]
    InvalidHeader,
}

2. Вы пишите Приложение (CLI, Backend)?
Используйте anyhow.
Почему: Вам чаще всего плевать на тип ошибки в глубине стека, вам важно прокинуть её наверх (main), залоггировать контекст и упасть (или отдать 500-ку).

use anyhow::{Context, Result};

fn main() -> Result<()> {
    let config = std::fs::read_to_string("config.toml")
        .context("Не удалось прочитать конфиг")?;
    Ok(())
}

Итог: В библиотеках даем структуру (thiserror), в приложениях собираем контекст (anyhow). Не смешивайте.

#rust #tips #error_handling

👉 @rust_lib

👻 Сила пустоты: Zero-Sized Types (ZST)

Мы часто говорим про "zero-cost abstractions", но редко задумываемся, как это выглядит в памяти. ZST - это типы, которые занимают 0 байт. Компилятор знает о них, но в рантайме они исчезают.

Зачем это нужно, кроме экономии памяти? Для управления состоянием на уровне типов.

Представьте, что у вас есть стейт-машина. Вместо того чтобы хранить enum State и делать проверки в рантайме:

struct Socket<State> {
    inner: FileDesc,
    _marker: PhantomData<State>, // 0 байт
}

// ZST-маркеры
struct Connected;
struct Disconnected;

impl Socket<Disconnected> {
    fn connect(self) -> Socket<Connected> {
        // Логика подключения...
        // Трансформация типа без оверхеда в памяти
        unsafe { std::mem::transmute(self) } 
    }
}

impl Socket<Connected> {
    fn send(&self, data: &[u8]) { ... }
}

В чем профит?

1. Вы физически не можете вызвать метод send у Disconnected сокета. Код просто не скомпилируется.
2. В скомпилированном бинарнике нет никаких флагов состояния, if state == connected и прочего мусора. Метод просто вызывается.

Используйте систему типов, чтобы делать некорректные состояния невыразимыми (Make invalid states unrepresentable).

#rust #advanced #architecture #zst

👉 @rust_lib

🛠 Cargo Expand: Загляни под капот макросам

Признайтесь, у вас бывало такое: навесили #[derive(Serialize)] или сложный макрос из sqlx, получили странную ошибку компиляции и сидите в ступоре?

Макросы это круто, но это черный ящик. Чтобы превратить его в прозрачный, поставьте cargo-expand.

cargo install cargo-expand

Запускаем:

cargo expand

И видите весь тот ужас (или красоту), который генерируется до того, как код попадет к компилятору. Это маст-хэв тулза при отладке async трейтов (привет, async-trait крейт) и понимании того, как работает "магия" фреймворков типа Actix или Rocket.

P.S. Только не пугайтесь, когда увидите, во что разворачивается println!.

#rust #tools #cargo #macro

👉 @rust_lib

🐮 Cow: Ленивое клонирование

Все знают: лишний clone() - это грех. Но иногда нам нужно вернуть строку, которая может быть изменена, а может и нет.

Допустим, мы чистим инпут от спецсимволов.

1. Если спецсимволов нет - зачем аллоцировать новую строку? Можно вернуть ссылку на исходную.
2. Если есть - придется создать новую String.

Здесь на сцену выходит std::borrow::Cow (Clone on Write).

use std::borrow::Cow;

fn sanitize(input: &str) -> Cow<str> {
    if input.contains('!') {
        // Аллокация происходит только тут
        Cow::Owned(input.replace('!', "?")) 
    } else {
        // Тут мы просто возвращаем ссылку. Zero allocation.
        Cow::Borrowed(input) 
    }
}

Это мощнейший инструмент для хот-пасов (hot paths), где 90% данных не требуют изменений. Не ленитесь использовать Cow там, где можно избежать лишних аллокаций.

#rust #performance #std

👉 @rust_lib

🤠 Трюк Индианы Джонса: std::mem::take

Типичная ситуация: у вас есть &mut self, и вы хотите забрать поле (например, String или Vec), что-то с ним сделать, и, возможно, вернуть обратно или сохранить измененную версию.

Компилятор бьет по рукам: нельзя просто так переместить (move) значение из-за мутабельной ссылки. Новички часто делают .clone(), чтобы успокоить borrow checker. Но это лишняя аллокация!

Решение: std::mem::take.

Оно забирает значение из ссылки, оставляя на его месте Default::default().

struct Buffer {
    data: Vec<u8>,
}

impl Buffer {
    fn process(&mut self) {
        // Мы "выкрадываем" вектор. 
        // В self.data теперь пустой Vec (без аллокаций).
        let raw_data = std::mem::take(&mut self.data);

        // Тяжелая обработка в другом потоке/функции, 
        // требующая владения (ownership)
        let processed = heavy_transform(raw_data);

        // Возвращаем результат
        self.data = processed;
    }
}

Это работает для всего, что реализует Default (Option, String, Vec). Для типов без Default есть std::mem::replace.

Это zero-cost, семантически верно и намного быстрее клонирования.

#rust #std #optimization #tips

👉 @rust_lib

Почему Vec::new() это ловушка для производительности.

📈 Векторный рост: Избегаем реаллокаций

Мы часто пишем:

let mut vec = Vec::new();
for item in heavy_iter {
    vec.push(item);
}

Что происходит под капотом?

1. Вектор создается пустым (0 байт).

2. Первый push: аллокация на 4 элемента (условно).

3. Пятый push: места нет.
• Создается новый буфер (размером x2).
• Все старые элементы копируются туда.
• Старый буфер освобождается.
• Новый элемент записывается.



Это называется Reallocation. Это дорого. Если у вас 10 миллионов элементов, вы сделаете десятки реаллокаций и скопируете гигабайты данных просто так.

Решение: Если вы хотя бы примерно знаете размер - подскажите компилятору.

// Идеально, если знаем точно
let mut vec = Vec::with_capacity(exact_count);

// Или используем итераторы, они часто сами знают свой размер
let vec: Vec<_> = heavy_iter.collect(); 

collect() умный. Он смотрит на size_hint итератора и сразу аллоцирует нужный буфер (если итератор "честный").

Правило: Vec::new() - только если вы правда не знаете, будет ли там хоть один элемент. В остальных случаях - with_capacity.

#rust #performance #vectors

👉 @rust_lib

⚡️ Забудь про RefCell для примитивов

Вам нужно изменить поле внутри неизменяемой структуры (&self).
Рука тянется к RefCell? Стоп.

RefCell имеет оверхед:

1. Хранит счетчик заимствований (borrow count).
2. В рантайме проверяет правила (может паниковать!).

Если ваш тип реализует Copy (числа, bool, маленькие структуры) - используйте Cell.

В чем магия Cell?
У него нет никакого рантайм-оверхеда. Вообще. Он не проверяет заимствования.
Он работает так: "Я даю тебе копию значения" (get) или "Я заменяю значение целиком" (set). Вы не можете получить ссылку (&) на содержимое Cell, поэтому правила Rust не нарушаются.

use std::cell::Cell;

struct Metric {
    count: Cell<u64>, // Zero overhead
}

impl Metric {
    fn inc(&self) {
        // Мы меняем значение по неизменяемой ссылке &self
        let current = self.count.get();
        self.count.set(current + 1);
    }
}

Это атомарно? Нет. Это работает только в одном потоке. Но для однопоточного кода (или внутри thread_local) это самая быстрая мутабельность, которая только возможна.

#rust #std #optimization #interior_mutability

👉 @rust_lib

🗝 Турбируем HashMap

Стандартный std::collections::HashMap в Rust использует алгоритм хэширования SipHash.
Почему? Он криптографически стоек к HashDoS атакам (когда злоумышленник подбирает ключи так, чтобы все они попадали в один бакет, превращая мапу в связный список и убивая CPU).

Но SipHash медленный. Если вы решаете алгоритмические задачи, пишете геймдев или у вас внутренний сервис без внешнего доступа - вам не нужна защита от DoS. Вам нужна скорость.

Используйте сторонние хэшеры. Самые популярные:

1. FxHash (rustc-hash) - используется внутри самого компилятора Rust и Firefox. Молниеносно быстрый для коротких ключей (integers).
2. AHash - современный, быстрый, использует аппаратные инструкции AES.

Пример с крейтом rustc-hash:

use rustc_hash::FxHashMap;

// Это та же HashMap, но с быстрым хэшером
let mut map: FxHashMap<u32, &str> = FxHashMap::default();

Прирост производительности на операциях вставки/поиска может достигать 2x-3x на простых ключах.

Итог:

• Backend наружу? Оставляем дефолтный SipHash.
• GameDev / Algo / Internal Data Processing? Ставим FxHash или AHash.

#rust #performance #hashmap #external_crates

👉 @rust_lib

🔮 Ты не пройдешь: Магия предсказателя ветвлений

Вы когда-нибудь задумывались, почему обработка отсортированного массива чисел происходит в разы быстрее, чем случайного, даже если логика одна и та же?

Всё дело в конвейере (pipeline). Процессор выполняет инструкции не по одной, а потоком: пока одна декодируется, другая уже выполняется. Но тут появляется if (ветвление).

Процессор не знает, пойдет код в then или в else, пока не вычислит условие. Но ждать он не может - конвейер встанет. Поэтому он угадывает.

• Угадал? Выполнение продолжается без задержек.

• Не угадал? Происходит Pipeline Flush. Процессор выбрасывает все инструкции, которые успел "набрать" по неверному пути, и начинает заново с правильного адреса. Это огромная потеря тактов (10-20 циклов CPU).

Пример на Rust:

// Если data отсортирован: T T T T T F F F F F (паттерн ясен)
// Если data случайный: T F T T F F T F (паттерн непредсказуем)
for &x in &data {
    if x > 128 {
        sum += x;
    }
}

На случайных данных BPU ошибается в 50% случаев. На сортированных почти никогда.

Вывод: Чем предсказуемее ваши данные, тем быстрее работает ваш код. Иногда data.sort() перед обработкой окупается с лихвой.

#rust #cpu #lowlevel #performance #branch_prediction

👉 @rust_lib