Open source сервисы аутентификации
Потребовалось сделать регистрацию/логин пользователей для пет-проекта. А я это жуть как не люблю, прямо до скрежета в зубах. Поэтому решил поискать что-нибудь совсем готовое, чтобы минимум кода писать и можно было однотипно использовать в будущих проектах.
В итоге нашёл несколько интересных сервисов. Забавно, при узкой предметной области они заметно отличаются друг от друга.
Далее будет моё предвзятое и не особо компетентное мнение. Сугубо для закрепления в истории результатов раскопок.
Есть три проекта, которые вызвали мой интерес:
Фич у каждого сервиса много, даже не буду пытаться перечислять. Учтите, у каждого из них уникальные их наборы. Надо проверять, что выбранный сервис умеет всё что надо и как надо.
Миграции backend на практике
В теории с миграциями всё сложно. Но на практике надо с ними работать. Или совсем отказаться от них. Посмотрим какие рабочие варианты существуют.
В основном я пишу на Python, использую реляционные БД, поэтому и инструменты буду смотреть с ориентировкой на эти технологии. Конечно, только open source. На полноту обзора не претендую.
Если я упустил какой-то софт или описал его с ошибками — пишите в комментариях или в личку — исправлю. В конце концов, досконально изучить документацию всех утилит я не пытался — это потребовало бы слишком много времени.
Типы в Python не радуют
Сделал ещё один заход на контроль типов в Python. На этот раз со стороны собственной библиотеки для контроля изменений типов переменных в runtime.
Общие выводы ясны из названия поста, хотя полученная библиотека более-менее работает и я попытаюсь её со временем довести до ума. Если разработчики Python наведут порядок у себя в проекте.
Задумка
Как уже писал в обозрении актуального состояния типизации в Python, правильный подход к контролю типов в языке с динамической типизацией — делать контроль во время исполнения программы.
Краткое обоснование:
- Важная часть семантики программы на динамическом языке программирования конструируется во время выполнения программы.
- Поэтому закодировать её статически не получится — сложно и дорого.
- Поэтому статический анализ типов для динамических языков не пригоден — он игнорирует критические части логики и провоцирует разработчиков на создание костылей для обхода этого игнорирования.
- Поэтому анализировать типы имеет смысл только время выполнения программы.
Из библиотек для контроля типов Python во время выполнения можно выделить только typeguard, которая позволяет контролировать входные и выходные параметры функций и методов. Это уже хорошо и удобно, но хочется большего.
Например, контролировать тип переменных и атрибутов при каждом присваивании им значения.
Библиотеку для такой функциональности я и попытался реализовать, но столкнулся с суровой реальностью.
Генерация подземелий — от простого к сложному
Что у нас должно получиться.
В этом уроке рассказывается, как запрограммировать подземелье. Если вы не программист, вам будет интересно почитать как придумать подземелье.
Несколько вечеров проверял идею генерации космических баз. Космическая база в итоге не получилась, а вот на добротное подземелье результат похож. Поскольку шёл от простого к сложному и никакой суровой магии не делал, то решил переработать код в урок по генерации подземелий на Python.
В итоге у нас получится генератор подземелий со следующими свойствами:
- Комнаты будут соединены коридорами.
- Топологически подземелье будет иметь форму дерева. Добавить циклы будет элементарно, но уже в качестве домашнего задания.
- Будет настраиваться количество комнат, их размер, «уровень ветвления».
- Подземелье будет располагаться на клеточной сетке (состоять из квадратных клеток).
Весь код можно найти на github.
Кода в посте не будет — все используемые подходы легко описываются словами.
Для каждого этапа разработки в репозитории будет создан отдельный тэг, содержащий код на момент завершения этапа.
Задача этого урока не столько научить программировать генераторы подземелий, сколько показать, что кажущиеся сложными вещи на деле довольно просты, если их правильно разбить на подзадачи.