C# Portal | Программирование

Ты знаешь, что ArgumentNullException.ThrowIfNull можно использовать даже при таргете на .NET Framework, если задействовать extension members и C# 14? По сути, ты можешь собрать свою кастомную библиотеку-полифилл, которая будет прятать различия при таргетинге на разные target frameworks. 👉 @KodBlog

Это огромная база бесплатных курсов по IT/CS/дизайну/бизнесу, где после прохождения можно получить сертификат или цифровой бейдж. Для бэкендеров тут есть подборка бесплатных курсов с сертификатами по API и REST (FreeCodeCamp, HackerRank), Postman, базам данных (Saylor) и MongoDB (MongoDB University), плюс SQL-база от Kaggle 👉 @KodBlog

Разбираем курсорную пагинацию. Пагинация (разбиение на страницы) критична, когда нужно эффективно отдавать большие наборы данных. Хотя офсетная пагинация (offset pagination) используется повсеместно, курсорная пагинация (cursor pagination) в некоторых сценариях даёт интересные преимущества. Она особенно полезна для real-time лент, интерфейсов с бесконечной прокруткой и API, где важна производительность на масштабе, например для журналов активности или потоков событий, где пользователи часто пролистывают большие объёмы данных. Разберём детали реализации и обсудим, где каждый подход уместнее. Сделаем простое хранилище заметок пользователя на базе такого объекта:

    
        public record UserNote (
  Guid Id,
  Guid UserId,
  string? Note,
  DateOnly Date
);{}
    

Традиционный подход - офсетная пагинация Офсетная пагинация использует Skip и Take: мы пропускаем заданное число строк и берём фиксированное количество. Обычно это транслируется в OFFSET и LIMIT в SQL:

    
        var query = dbContext.UserNotes
  .OrderByDescending(x => x.Date)
  .ThenByDescending(x => x.Id);

// При офсетной пагинации мы обычно сначала считаем общее количество элементов
var total = await query
  .CountAsync(cancellationToken);
var pages = (int)Math.Ceiling(total / (double)pageSize);

var query = dbContext.UserNotes
  .Skip((page - 1) * pageSize)
  .Take(pageSize)
  .ToListAsync(cancellationToken);{}
    

Обратите внимание, мы сортируем результаты по Date и Id по убыванию. Это нужно, чтобы разбиение на страницы было стабильным. Вот сгенерированный SQL (в PostgreSql) для офсетной пагинации:

    
        -- запрос общего количества
SELECT count(*)::int FROM user_notes AS u;

-- запрос данных
SELECT u.id, u.date, u.note, u.user_id
FROM user_notes AS u
ORDER BY u.date DESC, u.id DESC
LIMIT @pageSize OFFSET @offset;{}
    

Ограничения офсетной пагинации: Производительность падает по мере роста смещения, потому что базе приходится сканировать и отбрасывать все строки до OFFSET; Есть риск потерять элементы или получить дубликаты, если данные меняются между запросами страниц; Результаты могут быть несогласованными при параллельных обновлениях. 👉 @KodBlog

Бывало, что хочется принять автодополнение не целиком, а только кусок и сразу одним кликом? Теперь можно кликнуть прямо по подсказке и принять её только до позиции курсора. 👉 @KodBlog

Кто ещё любит точечно использовать именованные аргументы, чтобы вызовы методов в C# читались понятнее? 👉 @KodBlog

Использование сортируемых UUID/GUID в Entity Framework В .NET 9 появились методы Guid.CreateVersion7() и Guid.CreateVersion7(DateTimeOffset), которые генерируют UUID/GUID, упорядочиваемые по времени создания. Это особенно удобно, когда база должна хранить записи в хронологическом порядке, да и в плане производительности есть свои плюсы. Сейчас в Entity Framework нет встроенного механизма, позволяющего подменить генерацию новых GUID на эти методы. Но это легко сделать вручную. Сначала нужно написать свой ValueGenerator, который будет выдавать GUID через Guid.CreateVersion7():

    
        public class UUIDv7Generator : ValueGenerator<Guid>
{
  public override bool GeneratesTemporaryValues => false;

  public override Guid Next(EntityEntry entry)
    => Guid.CreateVersion7();
}{}
    

Подключение:

    
        public class MyDbContext : DbContext
{
  protected override void OnModelCreating(ModelBuilder mb)
  {
    mb.Entity<MyEntity>()
      .Property(e => e.Id)
      .HasValueGenerator<UUIDv7Generator>()
      .ValueGeneratedOnAdd();
  }
}{}
    

Готово. Теперь Id у MyEntity будет генерироваться как UUID версии 7. Если хотите, чтобы в EF появился более удобный встроенный способ для таких ключей, можно проголосовать за соответствующий тикет: https://github.com/dotnet/efcore/issues/34158 👉 @KodBlog

Нашли полезный GitHub-репозиторий с личным набором рабочих скриптов для LINQPad Внутри .linq-скрипты, заточенные под .NET-проекты: быстрые запросы к базе через LINQPad вместо поднятия отдельных утилит, мелкие проверки, конвертеры данных и прочие «одноразовые» штуки, которые на практике всплывают постоянно. 🍿 👉 @KodBlog

Изоляция рунета ближе, чем ты думаешь

Loading … ██████████████] 99%

Роскомнадзору дали карт-бланш на блокировки, а «белые списки» сайтов тестируют уже в десятках регионов. И гайки будут закручиваться только сильнее. Чтобы в одночасье не лишиться доступа к свободному Интернету, просто сохрани Only Hack. Тут профессиональный хакер делится фишками, с которыми доступ к глобальной сети у тебя будет даже в случае ядерного апокалипсиса. Не жди момента «Х». Перестрахуйся подпиской.

AI в dotnet — RAG-система на Postgres и Ollama Для начала, что такое RAG? RAG это архитектура, которая усиливает генеративные LLM, добавляя к ним классические механики поиска ( движки, базы данных и так далее. ) За счет этого модель может выдавать ответы точнее, актуальнее и привязанные к контексту, опираясь и на ваши данные, и на внешние знания. Пример: Допустим, компании нужен бот, который мгновенно выдает точные ответы на вопросы о продуктах и сервисах. Вместо того чтобы полагаться только на предобученную LLM, у которой может не быть свежей инфы по компании, бот строится как RAG-система. Как это работает: Запрос пользователя/ клиент спрашивает, например, какая у него политика возврата по последнему заказу. Этап извлечения/ система сначала ищет данные во внутренней документации, базе знаний или БД (FAQ, регламенты, история заказов). Генерация с контекстом/ найденные данные передаются в LLM, и та формирует структурированный, корректный ответ. Ответ/ бот говорит что-то вроде:

политика возврата — 30 дней; твой заказ сделан 15 дней назад, значит возврат доступен; нужно запустить процесс?

Вот реализация RAG на .NET. Для модели использовалась embedding-модель Mistral в Ollama. Установка занимает минут десять. В качестве векторной базы PostgreSQL. Гайд по внедрению здесь 👉 @KodBlog

В .NET 10 появилась экспериментальная фича runtime-async, которая позволяет выполнять async-методы через сам рантайм, а не только через компиляторы C#, VB и F#. Это даёт ощутимый прирост производительности, но пока действует только на ваш собственный код ( базовые фреймворк-библиотеки под runtime-async ещё не пересобраны. ) Чтобы включить поддержку, нужно: • таргетировать проект на net10.0 • добавить в csproj

    
        <EnablePreviewFeatures>true</EnablePreviewFeatures>{}
    

• активировать фичу

    
        <Features>$(Features);runtime-async=on</Features>{}
    

• при запуске выставить

    
        DOTNET_RuntimeAsync=1{}
    

Хотели бы вы увидеть такую фичу? 👀 👉 @KodBlog