Go-модули — единственный поддерживаемый способ управлять зависимостями начиная с Go 1.16. Разбираем, как инициализировать модуль, подключать пакеты, фиксировать версии и не наступить на грабли с заменами и приватными репозиториями.
Map в Go — одна из самых используемых структур данных, но с несколькими неочевидными ловушками: паника при записи в nil-мапу, случайный порядок обхода и гонки при конкурентном доступе. Разбираем три способа создания, безопасное чтение, удаление ключей прямо во время итерации и то, за что компилятор не предупредит, но рантайм накажет.
Массив в Go — значение фиксированного размера, срез — обёртка над массивом с длиной и ёмкостью. Путаница между ними порождает баги, которые компилятор не ловит: мутация через один срез меняет данные в другом, append неожиданно выделяет новый массив, а передача массива в функцию копирует мегабайты. Разбираем устройство, типичные ловушки и правила выбора.
Go требует объявлять типы переменных явно — и это ломает привычки питониста с первой строки. Разбираем систему типов Go на контрасте с Python: от объявления переменных до преобразования типов, с рабочими примерами и проверками на каждом шаге.
FastAPI делегирует Pydantic почти всю валидацию, сериализацию и генерацию схемы. Это удобно ровно до момента, когда модель ведёт себя не так, как вы ожидали, — а ошибка всплывает не в тестах, а в проде под нагрузкой.
FastAPI часто называют «самым быстрым Python-фреймворком», но реальные цифры под нагрузкой зависят не от фреймворка, а от того, что делает ваш код между получением запроса и отправкой ответа. Разбираем, где FastAPI действительно быстр, где упирается в потолок и как это измерить на своём проекте.
WebSocket-эндпоинты в FastAPI проходят ревью хуже HTTP-роутов: нет привычного цикла запрос-ответ, нет автоматических middleware для аутентификации, а утечка соединений вылезает только под нагрузкой. Разбираем конкретные точки, на которые стоит смотреть при ревью, — от жизненного цикла соединения до backpressure.
FastAPI сам по себе не управляет соединениями с базой — это делает пул внутри SQLAlchemy или asyncpg. Разбираем, что происходит между вызовом эндпоинта и выполнением запроса: как пул выделяет и возвращает соединения, почему под нагрузкой приложение зависает вместо того, чтобы упасть с ошибкой, и какие параметры реально влияют на поведение.
Сервис на FastAPI начал терять соединения с базой через несколько часов под нагрузкой — пул исчерпывался, запросы зависали. Разбираем, почему это происходит в асинхронном коде и как найти утечку до того, как она уронит прод.
Pydantic v2 обещал ускорение валидации в 5–50 раз за счёт Rust-ядра. На практике после миграции реального проекта с v1 на v2 часть моделей ускорилась в 17 раз, а часть — замедлилась. Разбираю, где прирост реален, что ломается при переезде и какие приёмы дают максимальную отдачу.
FastAPI генерирует OpenAPI-спецификацию автоматически, но результат по умолчанию редко подходит для продакшена: лишние эндпоинты, невнятные описания, неудобная группировка. Разбираем конкретные приёмы кастомизации — от тегов и примеров до полной замены схемы.
Система Depends в FastAPI выглядит просто, но на реальном проекте быстро обрастает вложенностями, скрытыми состояниями и тестами, которые ломаются без видимой причины. Разбираем, как выстроить границы зависимостей, чтобы код оставался тестируемым и не превращался в граф, который никто не может прочитать.