А middle для меня это специалист в своем направлении

Не знал что для работы с микросервисами Необходимо углубленное знание сетей

Читать Таненбаума имеется в виду Modern Operating Systems. Вне зависимости от языка или направления (инженер SWE, администратор SRE, девопс) базовый набор знаний для специалиста. Классика.

А на русском такая книга есть ?

Нашел )

а можете прислать, пожалуйста?

а есть middleware скиллы?

Всем привет! Мне нужен совет. Я хочу устроиться на работу разработчиком golang. У меня пока нет опыта. что мне нужно изучать и какие проекты я делаю, чтобы было легко получить работу?

Тут парень обиделся, удалил сообщения. Мысль которую я хочу передать начинающим следующая. Получив базовые навыки кодирования можно устроится на какую-то работу, и какое-то время зарабатывать деньги. Но потом по мере вашего роста вы наткнетесь на прозрачную стену, когда вроде программировать можете, а поставленные задачи решить не получается. По этому по мимо знаний собственно языка программирования, нужны знания сетей, операционных систем и архитектуры с алгоритмами. Читайте Таненбаума и Лидкодьте.

.

Всем привет! Мне нужен совет. Я хочу устроиться на работу разработчиком golang. У меня пока нет опыта. что мне нужно изучать и какие проекты я делаю, чтобы было легко получить работу?

А какой опыт есть? Программировал в школе, в колледже/универе? На чем? Или совсем с нуля?

Привет всем. У меня такой вопрос. В данный момент работаю как стажёр в одной компании(golang) Но не знаю как решить их задачу или же как написать код. Может кто нибудь дать совет что делать

Есть ли какой нибудь другой вариант кроме чата gpt?

Привет всем. У меня такой вопрос. В данный момент работаю как стажёр в одной компании(golang) Но не знаю как решить их задачу или же как написать код. Может кто нибудь дать совет что делать

Почему не спросить у ментора или просто опытного программиста из своей команды?

Есть ли какой нибудь другой вариант кроме чата gpt?

Я закончил университет. Я пробовал много стартап-проектов на python и его фреймворке django. Конечно, это не настоящий проект. это было только для обучения. но я сделал заявление в банке и мне посоветовали выучить golang. Я получил базовые знания. они сказали мне, что я должен научиться создавать микросервисы. но я думаю, что работать за границей интереснее. потому что я надеюсь получить там большой опыт работы над большими проектами.

Чтобы найти первую работу на Go: 1) Практика Go + git + docker/docker-compose + REST + GRPC + SQL DB: 1.1) Простой проектик с парой, тройкой микросервисами, любая SQL DB, оформить на github с нормальной документацией. 1.1.1) Внешние запросы по REST, запросы между сервисами по GRPC. 1.1.2) БД и сервисы надо уметь поднимать в докер-контейнерах. 1.1.3) Вся конфигурация приложения из 2-3 микросервисов должна быть в docker-compose. 1.2) Зависимости должны быть закрыты за интерфейсами. 1.3) Тесты. Для начального уровня просто хороших юнит тестов с моками-заивисимостей будет достаточно. 2) Теория Go: 2.1) слайсы. внутреннее устройство, поведение при вызове append в различных кейсах 2.2) мапы. внутреннее устройство, ее потоконебезопасность, эвакуация 2.3) многопоточка. 2.3.1) какой тип многопоточки в Go. чем горутины от тредов отличаются 2.3.2) уметь синхронизировать горутины с помощью каналов. уметь написать воркер-пул 2.3.3) мьютексы - что это, зачем, когда используется 2.3.4) атомики - потыкать. понимать, где их можно использовать 2.4) сборщик мусора - почитать, как работает. почитать о том, когда предположительно память на хип аллоцируется, когда на стек. 2.5) планировщик - понимать модель MPG (вот отличное видео: https://www.youtube.com/watch?v=rloqQY9CT8I) 2.6) интерфейсы, их внутрянка. что такое дак-тайпинг. что такое встраивание. как приватность/публичность достигается. 3) Общая насмотренность. 3.1) Базы данных. Что такое индексы, зачем нужны, какие бывают, как связь много ко многим сделать. Какие бывают базы данных кроме SQL. Что такое ACID, что такое CAP-теорема. 3.2) Почитать про то, что такое Observability (просто минимально почитать, не углубляться). 3.2.1) Как собираются и отображаются метрики (оыбчно это Prometheus + Grafana) 3.2.2) Как собираются и отображаются логи. Зачем нужны логи (обычно это ELK) 3.2.2) Что такое трейсинг запросов и зачем он нужен. 3.3) Что такое брокеры сообщений, зачем нужны, когда используются (просто поверхностно ознакомиться). 4) Алгоритмы и структуры данных. 4.1) Можно смело идти по этому LeetCode треку: https://leetcode.com/explore/featured/card/the-leetcode-beginners-guide/ 4.2) Уметь определять сложность по времени и по памяти. 4.3) Из структур данных понимать по минимуму: массивы, динамические массивы, мапы, бинарный поиск, связные списки 5) Перед откликами просмотреть типичные задачки на собеседованиях. Посмотреть 2-3 ролика mock-собесов в ютубе, сделать выводы, проанализировать, доучить, что не знаешь. 6) Не стесняться много откликаться и проходить собесы до победного :) Это не менее важный пункт, чем первые пять :) P.S. вся инфа про те аспекты, что написаны выше, есть в свободном доступе

Чтобы найти первую работу на Go: 1) Практика Go + git + docker/docker-compose + REST + GRPC + SQL DB: 1.1) Простой проектик с парой, тройкой микросервисами, любая SQL DB, оформить на github с нормальной документацией. 1.1.1) Внешние запросы по REST, запросы между сервисами по GRPC. 1.1.2) БД и сервисы надо уметь поднимать в докер-контейнерах. 1.1.3) Вся конфигурация приложения из 2-3 микросервисов должна быть в docker-compose. 1.2) Зависимости должны быть закрыты за интерфейсами. 1.3) Тесты. Для начального уровня просто хороших юнит тестов с моками-заивисимостей будет достаточно. 2) Теория Go: 2.1) слайсы. внутреннее устройство, поведение при вызове append в различных кейсах 2.2) мапы. внутреннее устройство, ее потоконебезопасность, эвакуация 2.3) многопоточка. 2.3.1) какой тип многопоточки в Go. чем горутины от тредов отличаются 2.3.2) уметь синхронизировать горутины с помощью каналов. уметь написать воркер-пул 2.3.3) мьютексы - что это, зачем, когда используется 2.3.4) атомики - потыкать. понимать, где их можно использовать 2.4) сборщик мусора - почитать, как работает. почитать о том, когда предположительно память на хип аллоцируется, когда на стек. 2.5) планировщик - понимать модель MPG (вот отличное видео: https://www.youtube.com/watch?v=rloqQY9CT8I) 2.6) интерфейсы, их внутрянка. что такое дак-тайпинг. что такое встраивание. как приватность/публичность достигается. 3) Общая насмотренность. 3.1) Базы данных. Что такое индексы, зачем нужны, какие бывают, как связь много ко многим сделать. Какие бывают базы данных кроме SQL. Что такое ACID, что такое CAP-теорема. 3.2) Почитать про то, что такое Observability (просто минимально почитать, не углубляться). 3.2.1) Как собираются и отображаются метрики (оыбчно это Prometheus + Grafana) 3.2.2) Как собираются и отображаются логи. Зачем нужны логи (обычно это ELK) 3.2.2) Что такое трейсинг запросов и зачем он нужен. 3.3) Что такое брокеры сообщений, зачем нужны, когда используются (просто поверхностно ознакомиться). 4) Алгоритмы и структуры данных. 4.1) Можно смело идти по этому LeetCode треку: https://leetcode.com/explore/featured/card/the-leetcode-beginners-guide/ 4.2) Уметь определять сложность по времени и по памяти. 4.3) Из структур данных понимать по минимуму: массивы, динамические массивы, мапы, бинарный поиск, связные списки 5) Перед откликами просмотреть типичные задачки на собеседованиях. Посмотреть 2-3 ролика mock-собесов в ютубе, сделать выводы, проанализировать, доучить, что не знаешь. 6) Не стесняться много откликаться и проходить собесы до победного :) Это не менее важный пункт, чем первые пять :) P.S. вся инфа про те аспекты, что написаны выше, есть в свободном доступе

У меня есть предложение. давайте создадим группу для всех, кто ищет работу или изучает язык программирования golang. Я думаю, что здесь много людей, работающих разработчиками golang. каждую неделю или 2 раза в неделю какой-нибудь программист дает небольшой проект. например, если Андрей дает проект сегодня, то на следующий день у него может не быть времени. В этой ситуации может проверить другой разработчик. Конечно, эти проекты сначала легкие, потом сложнeе и продолжаются в таком порядке. у кого есть время оценит работу тех, кто делал этот проект. Это даст соискателям новый опыт и новый проект для их портфолио. Вы согласны?

Чтобы найти первую работу на Go: 1) Практика Go + git + docker/docker-compose + REST + GRPC + SQL DB: 1.1) Простой проектик с парой, тройкой микросервисами, любая SQL DB, оформить на github с нормальной документацией. 1.1.1) Внешние запросы по REST, запросы между сервисами по GRPC. 1.1.2) БД и сервисы надо уметь поднимать в докер-контейнерах. 1.1.3) Вся конфигурация приложения из 2-3 микросервисов должна быть в docker-compose. 1.2) Зависимости должны быть закрыты за интерфейсами. 1.3) Тесты. Для начального уровня просто хороших юнит тестов с моками-заивисимостей будет достаточно. 2) Теория Go: 2.1) слайсы. внутреннее устройство, поведение при вызове append в различных кейсах 2.2) мапы. внутреннее устройство, ее потоконебезопасность, эвакуация 2.3) многопоточка. 2.3.1) какой тип многопоточки в Go. чем горутины от тредов отличаются 2.3.2) уметь синхронизировать горутины с помощью каналов. уметь написать воркер-пул 2.3.3) мьютексы - что это, зачем, когда используется 2.3.4) атомики - потыкать. понимать, где их можно использовать 2.4) сборщик мусора - почитать, как работает. почитать о том, когда предположительно память на хип аллоцируется, когда на стек. 2.5) планировщик - понимать модель MPG (вот отличное видео: https://www.youtube.com/watch?v=rloqQY9CT8I) 2.6) интерфейсы, их внутрянка. что такое дак-тайпинг. что такое встраивание. как приватность/публичность достигается. 3) Общая насмотренность. 3.1) Базы данных. Что такое индексы, зачем нужны, какие бывают, как связь много ко многим сделать. Какие бывают базы данных кроме SQL. Что такое ACID, что такое CAP-теорема. 3.2) Почитать про то, что такое Observability (просто минимально почитать, не углубляться). 3.2.1) Как собираются и отображаются метрики (оыбчно это Prometheus + Grafana) 3.2.2) Как собираются и отображаются логи. Зачем нужны логи (обычно это ELK) 3.2.2) Что такое трейсинг запросов и зачем он нужен. 3.3) Что такое брокеры сообщений, зачем нужны, когда используются (просто поверхностно ознакомиться). 4) Алгоритмы и структуры данных. 4.1) Можно смело идти по этому LeetCode треку: https://leetcode.com/explore/featured/card/the-leetcode-beginners-guide/ 4.2) Уметь определять сложность по времени и по памяти. 4.3) Из структур данных понимать по минимуму: массивы, динамические массивы, мапы, бинарный поиск, связные списки 5) Перед откликами просмотреть типичные задачки на собеседованиях. Посмотреть 2-3 ролика mock-собесов в ютубе, сделать выводы, проанализировать, доучить, что не знаешь. 6) Не стесняться много откликаться и проходить собесы до победного :) Это не менее важный пункт, чем первые пять :) P.S. вся инфа про те аспекты, что написаны выше, есть в свободном доступе

ребят кто модерирует чатом, можно чтобы такого не было, ну обычно таких перманентно банят

Да я все это делаю, общаюсь с опытными прогерами или же со своим ментором. Дело в том что не как не получается написать код. Т.е как то вапше не получается

Автосверка. Это связано с банком

Для гофера? Ничем😁 Тут вам не Си, рантайм может сам решать что где разместить и/или переместить.

Вот вопрос, всем вопросам вопрос, чем стек в процессе отличается от кучи?

мне задали вопрос, типо у нас капасити 5, мы добавляем еще 5 элементов) какой будет капасити? Вроде просто, а сбило с толку на некоторое время)

мне задали вопрос, типо у нас капасити 5, мы добавляем еще 5 элементов) какой будет капасити? Вроде просто, а сбило с толку на некоторое время)

Еще попался на defer, не знал что переменная вычисляется в момент вызова.

Неправильно говорить что попался, просто не знал

Тут получается что не в момент вызова, так как defer в конце все делает. Скорее по принципу замыкания, что было в момент обьявления defer.

Все знать не возможно. Но обычно на defer в реальных проектах вешают всякие закрытия файлов, разлок мютексов, вычитание waitGroup, и т.п. Я бы конечно спросил собеседующего, часто у них в проде в defer с переменными работают. Чисто поржать. :)

ну я не стал так делать) намотал на ус чисто) буду знать)

В России собесы это всегда цирк с конями, я конечно понимаю что они проверяют так знание ЯП, но с другой стороны возможно с подобным не когда и не придется столкнутся.

недавно была статья на хабре, кто то собесился в яндекс, и 4 этапа были чисто алгоритмы...

недавно была статья на хабре, кто то собесился в яндекс, и 4 этапа были чисто алгоритмы...

У меня сложилось такое ощущение, что алгоритмы стали частоколом против вайтишников.