Telegram Web
💫 GlueSQL — SQL-движок, превращающий любые данные в полноценную базу данных. Этот инструмент умеет выполнять JOIN между CSV и MongoDB, работать с Git как с хранилищем данных и даже запускать SQL-запросы прямо в браузере через WebAssembly.

Что отличает GlueSQL от классических СУБД?
- Поддержка schemaless-данных
- Встроенные адаптеры для 10+ форматов
- Возможность добавлять свои хранилища через реализацию двух traits на Rust

Проект активно развивается: недавно добавили поддержку транзакций в Sled-бэкенде и анонсировали облачную версию. Для теста достаточно cargo add gluesql и уже можно писать SQL-запросы к данным в памяти.

🤖 GitHub
Senior Rust Developer в BlockSniper
Удалёнка | full-time | 400–700K ₽ + премии
Мы лидеры в снайпинге токенов на Solana. Пишем трейдинг-ботов и высокоскоростные стратегии. Уже 4 года в деле, 50 человек в команде, работаем без бюрократии — только результат. Премии от прибыли: топы получают +300K к зп.

💻 Что важно:
— Опыт в Rust, Solana (Anchor, CLI, деплой)
— Знание JS/TS, понимание RPC/DApps/PoS
— Опыт с HFT, трейдингом или ботами
— Умение вести проект от идеи до продакшена

🧩 Ищем тех, кто не боится челленджей:
у нас нужно разбираться, предлагать, выстраивать. Самостоятельность — must-have. Взамен даём максимум свободы, зп и роста.

🎁 Можете быть уверены в:
— Конкурентной зп + доход от прибыли команды
— Полной удаленке, оплачиваемом отпуске и больничном
— Том, что мы вкладываемся в рост: обсуждаем бенефиты, помогаем развиваться

Напиши нашему HR Маргарите 👉 @m_dereviakina, если ищешь место, где можно развиваться, расти и хорошо зарабатывать.
Virviil/oci2git

Это консольное приложение на Rust, которое преобразует контейнерные образы (Docker и др.) в Git-репозитории. Каждая слоя образа превращается в отдельный коммит, что позволяет сохранять всю историю и структуру исходного образа

Основные возможности:

- Поддержка разбора Docker-образов и извлечения информации о слоях.

- Генерация Git-репозитория, где каждый слой соответствует одному коммиту (включая «пустые» слои вроде ENV и WORKDIR)


- Экспорт всей метаинформации об образе в файл Image.md в формате Markdown.

- Расширяемая архитектура для работы с разными движками контейнеров (docker, nerdctl, tar)

- Типичные сценарии использования:

- Сравнение слоёв (Layer Diffing): благодаря git diff можно увидеть точные изменения между любыми двумя слоями образа и выявить, какие файлы были добавлены, изменены или удалены

- Отслеживание происхождения (Origin Tracking): команда git blame помогает быстро понять, в каком слое и какой Dockerfile-инструкции был впервые создан или изменён конкретный файл
GitHub

- История файла (File Lifecycle): с помощью git log --follow можно проследить путь любого файла через все слои: от создания до удаления
GitHub

- Исследование слоёв (Layer Exploration): переключаясь на любой коммит, вы получаете файловую систему образа в состоянии этого слоя, что удобно для отладки и аудита безопасности

Github
🦀 Rust-задача с подвохом: “Ловушка безопасного кэша”

📘 Условие

Ты хочешь реализовать простой кэш — если значение уже вычислено, вернуть его, иначе — сохранить и вернуть.

Вот пример:


use std::collections::HashMap;

fn main() {
let mut cache = HashMap::new();
let key = "user_123".to_string();

let result = get_or_insert(&mut cache, &key, || {
println!("Computing...");
"result for user_123".to_string()
});

println!("Result: {}", result);
}

fn get_or_insert<'a, F>(map: &'a mut HashMap<String, String>, key: &str, compute: F) -> &'a String
where
F: FnOnce() -> String,
{
map.entry(key.to_string()).or_insert_with(compute)
}


Вопрос:

1) Почему этот код не компилируется, хотя кажется безопасным?
2) Где именно проблема с lifetime'ами?
3) Как можно переписать этот код так, чтобы он компилировался и оставался эффективным?

---

Подвох и разбор

💥 Проблема в or_insert_with(compute) и владении ключом.

Метод .entry() требует ключ во владение (`String`), а key у нас — &str.
Внутри or_insert_with происходит вызов compute(), который может вернуть ссылку на строку, но Rust не может доказать, что ссылка будет жить достаточно долго.

Но главная причина — возвращаемое значение &'a String, полученное из HashMap::entry, не может быть безопасно связано с временем жизни `map`, потому что key.to_string() создаёт временное значение, и lifetime не совместим.

📌 Ошибка компилятора: borrow may not live long enough.

Как исправить

Вариант 1 — использовать `Entry` напрямую и разбить на шаги:

```rust
fn get_or_insert<'a, F>(map: &'a mut HashMap<String, String>, key: &str, compute: F) -> &'a String
where
F: FnOnce() -> String,
{
use std::collections::hash_map::Entry;

match map.entry(key.to_string()) {
Entry::Occupied(entry) => entry.into_mut(),
Entry::Vacant(entry) => entry.insert(compute()),
}
}
```

Теперь Rust понимает, как обрабатывается владение, и может гарантировать корректный lifetime.

---

⚠️ Подвох

• `.or_insert_with(...)` выглядит безопасным, но может скрывать временные владения
• Проблемы начинаются, когда `key.to_string()` создаёт временное значение, и Rust не может связать его lifetime
• Даже опытные разработчики удивляются ошибке компилятора, потому что
map.entry().or_insert_with() выглядит «канонично»

🎯 Отлично подходит для проверки глубокого понимания владения и жизненных циклов в Rust.
🔐 Как сделать код на Rust надёжнее и безопаснее? 

📅 14 мая в 20:00 МСК мы разберём ключевые аспекты работы с контрактами и инвариантами в Rust на открытом вебинаре.

❗️Что вас ждёт:

— Разберём понятие инварианта и как он работает в Rust.

— Обсудим инвариант безопасности и его роль в написании надежного кода.

— Узнаем, как создавать удобные и безопасные контракты для API.

🦀 Вы освоите использование системы типов Rust для создания надёжных решений и узнаете, как компилятор и система типов помогают писать безопасный и эффективный код.

➡️ Регистрируйтесь и получите скидку на программу обучения «Rust Developer. Professional»: https://otus.pw/9LnV/?erid=2W5zFHCHQ3a

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🚀 Nova — новый движок JavaScript/Wasбm на Rust. Этот экспериментальный проект пытается переосмыслить архитектуру JS-движков через призму data-oriented design. Вместо классических указателей Nova использует индексы и векторы, чтобы минимизировать накладные расходы и улучшить кэширование.

Пока движок далёк от готовности, но подход к разработке вызывает интерес, например safepoint garbage collector, построенный на особенностях системы заимствований Rust — это попытка максимально приблизить структуру кода к ECMAScript-спецификации.

🤖 GitHub
⁉️ Хотите научиться разрабатывать веб-сервисы на Rust? 

📅 19 мая в 20:00 МСК на открытом вебинаре мы покажем, как создать мощный и эффективный веб-сервис с использованием HTTP и gRPC API на Rust.

Что вас ждёт:

— Разбор бизнес-логики веб-сервиса.

— Реализация HTTP и gRPC API.

— Разработка клиентского приложения и тестов для сервиса.

🎁 Открытый урок проходит в преддверие старта курса «Rust Developer. Professional». Все участники получат скидку на обучение.

➡️ Запишитесь прямо сейчас, чтобы не пропустить: https://otus.pw/ESP2/?erid=2W5zFGbnWVE

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🎉 С днём рождения, Rust! 🦀

10 лет с момента выхода Rust 1.0 — языка, который подарил миру безопасное, быстое и конкурентное программирование.

Отпразднуем вместе с невероятным сообществом и тысячами проектов, созданных на Rust!

#rust #Rust10Years #программирование

https://blog.rust-lang.org/2015/05/15/Rust-1.0/
Выпуск Rust 1.87

🔧 Основные изменения
- Улучшения системы типов: Введены новые возможности для более точного определения типов, что повышает безопасность и выразительность кода.

- Оптимизации компилятора: Улучшена производительность компиляции, особенно для крупных проектов, что сокращает время сборки.

- Расширения стандартной библиотеки: Добавлены новые функции и улучшены существующие модули, такие как std::fs и std::net, что упрощает разработку приложений.

- Улучшения в работе с асинхронным кодом: Обновления в async/await механизмах обеспечивают более стабильную и предсказуемую работу асинхронных операций.

Полный список изменений и подробности:http
🛡Децентрализованные приложения (dApps) — от идеи до реального продукта

Вы узнаете, как создаются современные приложения на блокчейне — без серверов, посредников и единого центра управления.

Простыми словами разберем:
- Что такое dApps и чем они отличаются от обычных мобильных приложений.
- Как превратить свою идею в работающий блокчейн-проект — пошаговый план.
- Какие инструменты используют разработчики (и как в этом разобраться без технического бэкграунда).

На живом примере вместе пройдем путь от задумки до готового прототипа — вы увидите, как выглядит процесс разработки "под капотом".

👉 Регистрация и подробности о курсе “Разработка децентрализованных приложений”
https://otus.pw/xxlS/?erid=2W5zFJSTFWx

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Forwarded from Machinelearning
OpenAI представляет Codex — облачного агента для генерации кода, способного выполнять множество задач параллельно.

В основе — модель codex-1.


🧠 Ключевые особенности:

• Codex работает прямо в браузере
• Поддерживает многозадачность: можно одновременно проверять код, задавать вопросы и переключаться между задачами
• Построен на **новой модели Codex-1** — самой мощной модели для кодинга от OpenAI
• Интеграция с GitHub — можно подключить свой аккаунт, и агент будет работать с вашими репозиториями

🚀 Codex — это шаг в сторону полуавтоматизированной разработки, где ИИ способен выполнять рутинную и аналитическую работу без постоянного контроля со стороны разработчика.

📅 Запуск ожидается уже сегодня.

Релиз: https://openai.com/index/introducing-codex/

@ai_machinelearning_big_data

#OpenAI #Codex #AI #CodeAutomation #DevTools
📌 napi-rs — мост между Node.js и Rust. Это фреймворк для создания нативных расширений Node.js на Rust через Node-API, без необходимости работать с node-gyp или другими инструментами сборки C++.

Достаточно добавить аннотацию #[napi] к Rust-функциям и они становятся доступными в JavaScript как обычные модули. Под капотом napi-rs автоматически генерирует binding-код, поддерживает асинхронные операции через tokio и даже предоставляет CLI для удобной сборки. Собранные `.node`-файлы работают на Windows, macOS, Linux и даже Android.

🤖 GitHub
🤖 Тест по Rust проверь свои знания, готов ли ты к обучению на курсе.

Ответишь — пройдешь на курс "Rust Developer. Professional" от OTUS по специальной цене + получишь доступ к записям открытых уроков курса

За 5 месяцев обучения ты разберёшь ключевые особенности Rust и сможешь не только разрабатывать сложные программные продукты, но и в целом лучше проектировать ПО.

➡️ ПРОЙТИ ТЕСТ 

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🦀 Задача на Rust: "Найди пропавшее число"

Условие
У тебя есть Vec<String>, в котором находятся строки от "1" до "100", но одно число отсутствует.
Найди его без использования sort, HashMap, iter().sum() и т. д.
Можно использовать parse::<u32>().

Формат функции:


fn find_missing_number(data: &Vec<String>) -> u32


Решение через XOR:


fn find_missing_number(data: &Vec<String>) -> u32 {
let mut xor_full = 0;
let mut xor_data = 0;

for i in 1..=100 {
xor_full ^= i;
}

for s in data {
if let Ok(n) = s.parse::<u32>() {
xor_data ^= n;
}
}

xor_full ^ xor_data
}


Пример использования:


fn main() {
let mut data: Vec<String> = (1..=100)
.filter(|&x| x != 42)
.map(|x| x.to_string())
.collect();

use rand::seq::SliceRandom;
let mut rng = rand::thread_rng();
data.shuffle(&mut rng);

let missing = find_missing_number(&data);
println!("Пропущено: {}", missing); // Ожидается 42
}


Зависимости в `Cargo.toml`:


[dependencies]
rand = "0.8"


Объяснение:
XOR всех чисел от 1 до 100 ⊕ XOR из входных данных → пропущенное число.
Работает, потому что a ^ a = 0, 0 ^ b = b.
⚡️Почему Rust — один из самых любимых языков среди разработчиков? Почему он всё чаще выбирается вместо C++ и других языков для разработки высокопроизводительных приложений?

На открытом вебинаре 22 мая в 20:00 мск мы расскажем, почему Rust привлекает так много разработчиков по всему миру. Вы узнаете, какие проблемы решает этот язык, почему его производительность и безопасность привлекают специалистов, а также как Rust занимает свою нишу в программировании.

Если вы хотите перейти на Rust или улучшить свои навыки, вы получите ответы на все вопросы. Мы обсудим его ключевые особенности, нововведения и возможности для использования в реальных проектах.

👉Запишитесь на открытый урок и получите скидку на большое обучение «Rust Developer. Basic»: https://otus.pw/GPhS/

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ", ИНН: 9705100963
🦀 Как упростить изучение Rust: советы от Corrode

Rust — мощный и надёжный язык, но его обучение часто вызывает трудности даже у опытных разработчиков. В свежем блоге [Corrode Rust Consulting](https://corrode.dev/blog/flattening-rusts-learning-curve/) делятся рекомендациями, как сгладить кривую обучения Rust без боли и выгорания.

🔑 Основные советы:

- Примите особенности языка
Не сопротивляйтесь системам владения и заимствования — воспринимайте их как инструменты безопасности, а не ограничения.

- Начинайте с "грязных" решений
Используйте clone(), unwrap(), expect() на старте — позже замените на идиоматичный и безопасный код.

- Учитесь постепенно
Разбивайте обучение на этапы, пишите много маленьких программ в [Rust Playground](https://play.rust-lang.org/).

- Читайте ошибки компилятора вдумчиво
В Rust компилятор — это не враг, а учитель. Он подсказывает, как мыслить «по-растовски».

- Пишите вручную, не полагайтесь на IDE
Автокомплит мешает усвоению синтаксиса — набирайте код вручную, чтобы лучше понять структуру.

- Проектируйте через типы
Rust даёт мощную систему типов — используйте её как инструмент проектирования, а не просто проверки.

📖 Полный текст: https://corrode.dev/blog/flattening-rusts-learning-curve/

Хороший Rust-разработчик — не тот, кто никогда не ошибается, а тот, кто умеет читать сообщения компилятора и не сдаваться.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
RustScan – Инструмент для быстрого сканирования портов

Данный проект может похвастаться высокой скоростью работы(Сканирует все 65 тыс. портов за 3 секунды), гибкой расширяемостью и адаптивным методом работы.

https://github.com/bee-san/RustScan
🦀 Rust и магия динамики: как создать Python‑подобный API с помощью Serde

В новой статье *Ohad Dravid* демонстрирует, как в языке Rust можно добиться удобства динамического доступа к данным — в духе Python — но без потери строгой типизации и производительности. Всё это — с помощью мощной библиотеки serde.

📌 Статья: *“A Rust API Inspired by Python, Powered by Serde”*
🔗 [ohadravid.github.io/posts/2025-05-serde-reflect](https://ohadravid.github.io/posts/2025-05-serde-reflect/)

🔍 Проблема

Python позволяет обращаться к произвольным полям объектов, например при работе с WMI:


for fan in c.Win32_Fan():
print(fan.Name, fan.DesiredSpeed)


А вот Rust требует ручной работы: если вы хотите получить поле объекта по имени — нужно писать get_attr, делать match, проверять типы и всё это каждый раз.

🙄 Это:
- многословно,
- подвержено ошибкам,
- неудобно для пользователя API.

🎯 Цель

Сделать API на Rust, который позволял бы:

1. Писать простой, декларативный код
2. Избегать ручной сериализации и проверки типов
3. Получать строго типизированные структуры из «сырых» данных

И всё это — без хаков и макросов, а с помощью serde и аккуратной архитектуры.

⚙️ Как это реализовано

Охад реализует три версии API:

🛠 1. raw_api.rs — примитивный уровень


pub enum Value { Bool(bool), I1(i8), UI8(u64), String(String), Object(Object) }

impl Object {
pub fn get_attr(&self, name: &str) -> Value { /* ... */ }
}


Каждый вызов требует ручного match, приведения типов, извлечения значений.

2. v1_api.rs — пользователь сам описывает структуру + ручная десериализация

Пользователь описывает struct, и сам реализует для него трейт, чтобы распаковать поля.

🚀 3. v2_api.rs — Serde‑магию включено

Теперь query() возвращает Vec<T>:


#[derive(Debug, Deserialize)]
#[serde(rename_all = "PascalCase")]
pub struct Fan {
name: String,
active_cooling: bool,
desired_speed: u64,
}

let res: Vec<Fan> = query();
for fan in res {
if fan.active_cooling {
println!("Fan `{}` is running at {} RPM", fan.name, fan.desired_speed);
}
}


Теперь:
- никакой ручной сериализации
- никаких match
- всё строго типизировано и работает с минимальными затратами

🧠 Как это работает под капотом

Проект использует:

serde::Deserialize
• внутренний модуль meta.rs, который:
- извлекает названия полей и их типы
- генерирует SQL‑подобный запрос под структуру
- использует эти поля для сопоставления данных

API получается универсальным: любую структуру, которая реализует Deserialize, можно использовать как результат запроса.

📈 Почему это важно

Приближает Rust к удобству Python, сохраняя безопасность
Минимизирует дублирование кода
Даёт мощный, типобезопасный интерфейс над динамическими структурами
Применимо к WMI, COM, JSON API, SQL‑слоям и множеству других задач

🔭 Возможности расширения

- Генерация запросов по структурам (`SELECT ... FROM ... WHERE ...`)
- Интеграция с внешними API (WMI, COM)
- Расширение в сторону serde-reflection для полного introspection
- Создание DSL поверх API для ещё более лаконичного запроса данных

📚 Заключение

Rust и serde — это не только про производительность и безопасность, но и про удобный API, если правильно подойти к задаче. Этот проект показывает, как можно сделать гибкий, декларативный, типобезопасный интерфейс для работы с данными — без костылей и магии рантайма.

Если ты когда-либо хотел писать на Rust как на Python — но без ущерба для надёжности — это один из лучших паттернов, который стоит изучить.

🔗 Читай подробнее: [ohadravid.github.io/posts/2025-05-serde-reflect](https://ohadravid.github.io/posts/2025-05-serde-reflect/)\
⚡️ Pydantic Core — Rust-ядро для валидации данных в Python. Этот низкоуровневый валидатор демонстрирует впечатляющую скорость: до 17x быстрее оригинальной реализации на чистом Python.

Хотя напрямую с ним обычно не работают (используя вместо этого основной пакет pydantic), проект интересен как пример интеграции Rust в Python-экосистему. Валидация описывается через JSON-схемы, поддерживая сложные условия вроде ge: 18 для чисел или вложенных структур. Сборка требует Rust toolchain, но результат стоит того: например, валидация списка из 10к элементов занимает миллисекунды.

🤖 GitHub
2025/07/06 14:34:29
Back to Top
HTML Embed Code: