Полтора года назад я выступил на FrontendConf и посвятил 40 минут профилированию. Перечисленные приемы и инструменты по-прежнему актуальны — сегодня публикую видео с подробным конспектом. Доклад расскажет, что такое профилирование, научит локализовывать потенциальные утечки памяти, а также немного углубит ваше понимание инструмента DevTools.

— Всем привет. Меня зовут Артём Несмиянов, я fullstack-разработчик Яндекс.Практикума. И, как видите, сегодня я хочу рассказать о профилировании Node.js, хотя это не совсем фронтендерская тема. Но сейчас очень много приложений используют фронтбэк, где есть свой server-side rendering, где нужно это все отдавать клиенту, и фронтендеру часто приходится взаимодействовать с Node.js. Иногда происходят вещи, которые могут повлиять на ваш сервер, положить его, перегрузить и так далее. С этим надо бороться. Я хочу показать, какие методы использовали мы. Это скорее введение в профилирование Node.js.

Образовательный процесс важно делать интересным и по возможности интерактивным. Особенно, когда дело касается технологий — гораздо полезнее, когда есть возможность не просто написать какой-то код, а потом получить ответ от проверяющего, мол, молодец, всё хорошо, а на лету смотреть, всё ли у тебя работает, где косяки и как ты в целом справился.

В попытках сделать что-то подобное мы в свое время запустили в Яндексе MVP веб-тренажёра, в котором пользователь мог писать код, скрипты и всё остальное на разных вкладках, а по соседству у него всё это отображалось в качестве финального результата.

MVP показал себя хорошо, и мы вывели веб-тренажёр на уровень полноценного инструмента для проверки знаний наших студентов в Яндекс.Практикуме. Меня зовут Артем, и я расскажу, как мы делали тренажёр для обучения веб-разработке, как он работает и что умеет.

Привет Хабр! Недавно я разработал алгоритм для логистики, и нужно было его куда-то пристроить. Помимо веб-сервиса решено было внедрить данный модуль в 1С, и тут появилось довольно много подводных камней.

Начнем с того, что сам алгоритм представлен в виде dll библиотеки, у которой одна точка входа, принимающая JSON строку как параметр, и отдающая 2 колбэка. Первый для отображения статуса выполнения, другой для получения результата. С web-сервисом все довольно просто, у питона есть замечательный пакет ctypes, достаточно подгрузить нужную библиотеку и указать точку входа.

Выглядит это примерно так:

import ctypes
def callback_recv(*args):
	print(args)

lib = ctypes.cdll.LoadLibrary('test.dll')
Callback = ctypes.CFUNCTYPE(None, ctypes.c_int, ctypes.c_char_p)
my_func = getattr(lib, '_ZN7GtTools4testEPKcPFviS1_E')
cb_func = Callback(callback_recv)
my_func(ctypes.c_char_p('some data'), cb_func)
 

Как можно заметить, точка входа не совсем читабельная. Чтобы найти данную строчку в скомпилировнанных данных, нужно открыть соответствующий файл с расширением .lib и применить утилиту objdump с параметром -D, в выводе легко можно найти нужный метод по названию.

Данное коверканье метода происходит из-за того, что компилятор манглит («mangle» — калечить) название всех точек входа, причем разные компиляторы «калечат» по разному. В примере указан метод полученный MinGW