Паттерни Сучасного Node.js у 2025 році: Від Мікросервісів до Edge

У світі веброзробки, де технології змінюються з шаленою швидкістю, Node.js залишається одним із найпопулярніших середовищ виконання JavaScript на стороні сервера. У 2025 році, з появою нових підходів до архітектури, фреймворків та інструментів, еволюціонували й патерни розробки. Відійшовши від монолітних додатків, сучасні розробники Node.js використовують нові архітектурні рішення, що роблять програми швидшими, гнучкішими та легшими для масштабування.

1. Архітектура на Основи Мікросервісів та Сервісних Паттернів

Монолітні додатки, що були нормою раніше, поступилися місцем мікросервісам. Цей патерн передбачає розділення великого додатка на невеликі, незалежні сервіси, кожен з яких відповідає за свою унікальну бізнес-функцію.

• Переваги: Незалежне розгортання, масштабування окремих сервісів, підвищена стійкість до збоїв.
• Інструменти: Для управління комунікацією між мікросервісами широко використовуються брокери повідомлень, такі як RabbitMQ або Apache Kafka. Для RESTful-комунікації — фреймворки типу Express або Fastify, а для gRPC — спеціалізовані бібліотеки.

Сервісні патерни у Node.js тепер часто реалізуються як окремі, самодостатні модулі, які експортують конкретну функціональність. Це робить код чистішим, а його тестування простішим.

2. Edge Computing та Serverless (Безсерверні) Архітектури

Зростання популярності Edge Computing (обчислення на периферії) та Serverless-архітектур кардинально змінює підхід до розробки. Node.js ідеально підходить для цих сценаріїв завдяки своїй легкості та швидкості запуску.

• Edge Computing: Цей патерн передбачає виконання коду максимально близько до кінцевого користувача, що значно зменшує затримку (latency). У 2025 році Node.js є одним із ключових середовищ для розробки Edge Functions на таких платформах, як Vercel та Cloudflare Workers. Це дозволяє створювати блискавично швидкі API-маршрути та динамічний контент.
• Serverless: Модель, де розробник зосереджується лише на написанні бізнес-логіки, не турбуючись про сервери. AWS Lambda, Google Cloud Functions та Azure Functions активно використовують Node.js. Цей патерн дозволяє створювати масштабовані та економічно ефективні рішення, оскільки ви платите лише за фактично використаний час обчислень.

3. TypeScript та Deno: Паттерни Типізованого Коду

Епоха “дикого” JavaScript, коли нехтування типами було нормою, закінчилася. У 2025 році TypeScript став фактичним стандартом для більшості нових Node.js-проєктів.

• TypeScript: Дозволяє виявляти помилки на етапі компіляції, покращує читабельність коду та надає чудову підтримку в IDE. Патерни, такі як Dependency Injection та Inversion of Control, значно легше реалізувати та підтримувати за допомогою сильної типізації.
• Deno: Середовище виконання, створене автором Node.js, яке спочатку підтримує TypeScript. Воно також пропонує вбудовану безпеку, що робить його привабливим для розробки сучасних додатків. Паттерни, що використовуються в Deno, часто зосереджені на використанні нативних веб-API.

4. Патерни Асинхронності та Багатопоточності

Хоча Node.js традиційно є однопотоковим, у 2025 році це вже не так. Сучасні програми активно використовують розширені можливості асинхронності та багатопоточності.

• async/await: Цей синтаксис став стандартом для роботи з асинхронним кодом, замінивши незграбні Promise-ланцюжки та callback hell. Він робить код більш лінійним та легким для розуміння.
• Worker Threads: Вбудований модуль, який дозволяє виконувати інтенсивні обчислювальні завдання у фоновому потоці. Це ідеально підходить для операцій, що потребують багато CPU, не блокуючи основний потік подій Node.js.
• Event-Driven Architecture: Патерн, де компоненти системи взаємодіють шляхом надсилання та отримання подій. Цей підхід є основою багатьох мікросервісних систем і чудово реалізується в Node.js завдяки його Event Loop.

5. ORM/ODM та Репозиторії: Паттерн Доступу до Даних

Для роботи з базами даних сучасні Node.js-розробники віддають перевагу чітким та масштабованим патернам.

• ORM (Object-Relational Mapping) / ODM (Object-Document Mapping): Такі інструменти, як Prisma, Sequelize та TypeORM для реляційних баз даних, а також Mongoose для MongoDB, є золотим стандартом. Вони дозволяють взаємодіяти з базою даних за допомогою об’єктів, що значно спрощує розробку та підтримку.
• Репозиторії (Repository Pattern): Цей патерн створює абстракцію над шаром даних. Код додатка взаємодіє з репозиторіями, а не безпосередньо з ORM/ODM. Це робить бізнес-логіку незалежною від конкретної бази даних і спрощує міграцію.

Висновок: Node.js 2025 як Платформа для Масштабованих Систем

У 2025 році Node.js вже не просто інструмент для швидкого створення API. Це повноцінна, зріла платформа, яка лежить в основі складних, високомасштабованих систем. Використання мікросервісів, Serverless-архітектур, сильної типізації за допомогою TypeScript та ефективних патернів асинхронності дозволяє розробникам створювати програми, які є не тільки швидкими, але й стійкими, легко підтримуваними та готовими до майбутніх викликів. Опанування цих патернів є ключовим для будь-якого сучасного Node.js-розробника.

Web Workers та React: Як Розвантажити UI та Прискорити Програму

У сучасному веброзробці швидкість та чуйність інтерфейсу користувача є ключовими для позитивного досвіду. Часто складні обчислення, обробка великих обсягів даних або тривалі мережеві запити можуть “заморозити” головний потік виконання JavaScript, що призводить до повільного або навіть невідгукливого UI. Саме тут на сцену виходять Web Workers – потужний інструмент для асинхронних операцій, який, у поєднанні з React, може значно покращити продуктивність вашої програми.

Проблема Блокування UI у React

React – це бібліотека для створення динамічних користувацьких інтерфейсів. Її рендерінг відбувається у головному потоці виконання браузера. Це означає, що будь-яка тривала операція, яка запускається в цьому потоці (наприклад, складний алгоритм сортування масиву з мільйонів елементів), заблокує його. Результат? Ваша React-програма перестане реагувати на дії користувача (кліки, введення тексту), поки операція не завершиться. Це створює відчуття “зависання” і псує користувацький досвід.

Web Workers: Рішення для Асинхронних Завдань

Web Workers – це механізм, який дозволяє запускати JavaScript-скрипти у фоновому потоці, окремо від основного потоку виконання браузера. Це означає, що ви можете виконувати інтенсивні обчислення, не блокуючи UI.

Ключові особливості Web Workers:

• Паралельне виконання: Завдання виконуються паралельно з основним потоком.
• Ізольоване середовище: Web Worker має власне глобальне оточення і не має прямого доступу до DOM або деяких функцій, доступних у головному потоці (наприклад, window, document).
• Обмін повідомленнями: Комунікація між головним потоком і Web Worker відбувається за допомогою механізму передачі повідомлень (методи postMessage() та onmessage).

Як Web Workers Допомагають React?

Інтеграція Web Workers у React-додатки дозволяє перенести ресурсомісткі операції з головного потоку в окремий, фоновий. Це звільняє головний потік для рендерінгу UI та обробки подій, забезпечуючи плавну та швидку роботу вашої програми.

Приклади задач, які ідеально підходять для Web Workers у React:

• Обробка великих обсягів даних: Фільтрація, сортування, агрегація великих масивів даних, отриманих з API.
• Складні математичні обчислення: Наприклад, симуляції, розрахунки статистики.
• Парсинг великих файлів: JSON, XML або CSV файлів.
• Шифрування/дешифрування даних.
• Інтенсивні операції з Canvas: Складні графічні маніпуляції.

Інтеграція Web Workers у React-додаток: Практичний Приклад

Давайте розглянемо простий приклад. Уявіть, що нам потрібно обчислити N-е число Фібоначчі, що є досить ресурсомісткою операцією при великих N.

Без Web Worker (блокуючий UI):

// FibonacciComponent.jsx
import React, { useState } from 'react';

const FibonacciComponent = () => {
  const [number, setNumber] = useState(0);
  const [result, setResult] = useState(null);

  const calculateFibonacci = (n) => {
    if (n <= 1) return n;
    return calculateFibonacci(n - 1) + calculateFibonacci(n - 2);
  };

  const handleCalculate = () => {
    // Ця операція блокуватиме UI при великих 'number'
    const fibResult = calculateFibonacci(number);
    setResult(fibResult);
  };

  return (
    <div>
      <input
        type="number"
        value={number}
        onChange={(e) => setNumber(parseInt(e.target.value))}
      />
      <button onClick={handleCalculate}>Обчислити Фібоначчі</button>
      {result !== null && <p>Результат: {result}</p>}
    </div>
  );
};

export default FibonacciComponent;

З Web Worker (розвантажує UI):

1. Створіть файл fibonacci.worker.js:

   // public/fibonacci.worker.js
   onmessage = function(e) {
     const n = e.data;
     if (n <= 1) {
       postMessage(n);
       return;
     }
   
     let a = 0, b = 1;
     for (let i = 2; i <= n; i++) {
       const temp = a + b;
       a = b;
       b = temp;
     }
     postMessage(b); // Надсилаємо результат назад у головний потік
   };
   

2. Використайте Web Worker у вашому React-компоненті:

   // FibonacciWorkerComponent.jsx
   import React, { useState, useEffect, useRef } from 'react';
   
   const FibonacciWorkerComponent = () => {
     const [number, setNumber] = useState(0);
     const [result, setResult] = useState(null);
     const workerRef = useRef(null);
   
     useEffect(() => {
       // Створюємо Web Worker лише один раз при монтуванні компонента
       workerRef.current = new Worker('/fibonacci.worker.js');
   
       // Обробник повідомлень від Web Worker
       workerRef.current.onmessage = (e) => {
         setResult(e.data);
       };
   
       // Очищення Web Worker при розмонтуванні компонента
       return () => {
         if (workerRef.current) {
           workerRef.current.terminate();
         }
       };
     }, []);
   
     const handleCalculate = () => {
       if (workerRef.current) {
         // Надсилаємо дані в Web Worker, не блокуючи UI
         setResult('Обчислення...');
         workerRef.current.postMessage(number);
       }
     };
   
     return (
       <div>
         <input
           type="number"
           value={number}
           onChange={(e) => setNumber(parseInt(e.target.value))}
         />
         <button onClick={handleCalculate}>Обчислити Фібоначчі (Worker)</button>
         {result !== null && <p>Результат: {result}</p>}
         <p>UI залишається чуйним під час обчислень!</p>
       </div>
     );
   };
   
   export default FibonacciWorkerComponent;
   

У цьому прикладі, коли користувач натискає кнопку “Обчислити Фібоначчі (Worker)”, обчислення числа Фібоначчі виконується у фоновому потоці. Це дозволяє інтерфейсу залишатися чуйним, і користувач може взаємодіяти з іншими елементами сторінки, поки йде обчислення.

Поради для Ефективного Використання Web Workers у React

• Використовуйте useRef для Worker Instance: Щоб уникнути створення нового worker’а при кожному ререндері компонента, зберігайте його екземпляр у useRef.
• Очищайте Worker: Завжди викликайте worker.terminate() у функції очищення useEffect (при розмонтуванні компонента), щоб уникнути витоків пам’яті.
• Оберіть правильні завдання: Web Workers не призначені для кожної операції. Використовуйте їх лише для дійсно тривалих та обчислювально-інтенсивних завдань.
• Бібліотеки-хелпери: Існують бібліотеки, такі як comlink або worker-loader (для Webpack), які можуть спростити роботу з Web Workers, надаючи більш зручний API.
• Обробка помилок: Завжди реалізуйте обробку помилок у Worker за допомогою worker.onerror.

Висновок

Web Workers у поєднанні з React надають потужний механізм для створення високопродуктивних та чуйних веб-додатків. Переносячи важкі обчислення у фонові потоки, ви розвантажуєте головний потік виконання, що призводить до значного прискорення програми та покращення користувацького досвіду. Якщо ваша React-програма стикається з проблемами продуктивності через блокування UI, Web Workers – це саме той інструмент, який варто розглянути для оптимізації.

Чи замислювалися ви, які ще задачі у ваших React-проектах могли б виграти від використання Web Workers?

Розширення jsquery для PostgreSQL: Точні та Швидкі Вибірки з JSONB

Розширення jsquery для PostgreSQL: Точні та Швидкі Вибірки з JSONB

У світі, де гнучкість NoSQL-подібних структур дедалі частіше зустрічається в реляційних базах даних, PostgreSQL виділяється своїм потужним типом даних JSONB. Він дозволяє зберігати напівструктуровані дані без обмежень традиційних схем. Однак, як ефективно запитувати ці дані? Саме тут на допомогу приходить розширення jsquery.

Що таке jsquery і чому воно важливе для JSONB?

PostgreSQL має вбудовані оператори для роботи з JSONB, такі як ->, ->>, ?, ?|, ?&. Проте, для складних запитів, що охоплюють вкладені структури, масиви або комбінації умов, ці оператори можуть бути громіздкими, неінтуїтивними, а головне — не завжди оптимальними з точки зору продуктивності.

jsquery – це потужне розширення для PostgreSQL, яке надає спеціалізовану мову запитів. Вона розроблена для ефективного пошуку та фільтрації даних у стовпцях JSONB. Синтаксис jsquery схожий на MongoDB, що робить його дуже зручним для розробників, які вже працювали з NoSQL-базами даних.

Переваги використання jsquery

1. Простий та Інтуїтивний Синтаксис: jsquery спрощує написання складних запитів до JSONB. Замість багаторівневих операторів PostgreSQL, ви можете використовувати компактний і читабельний синтаксис.
2. Висока Продуктивність: Одна з ключових переваг jsquery – його здатність використовувати індекси GIN (Generalized Inverted Index) для стовпців JSONB. Це дозволяє значно прискорити виконання запитів, особливо на великих обсягах даних, забезпечуючи точні та швидкі вибірки.
3. Розширені Можливості Запитів: jsquery підтримує широкий спектр операцій, зокрема:
   • Вкладені запити: Легкий доступ до даних, що знаходяться глибоко у вкладених об’єктах.
   • Операції з масивами: Ефективний пошук елементів у масивах JSONB.
   • Логічні оператори: Комбінування умов за допомогою AND, OR, NOT.
   • Оператори порівняння: Зручніший синтаксис для < , >, <=, >=.
   • Функції: Можливість використовувати спеціальні функції для маніпуляцій з даними.

Приклади використання jsquery

Припустимо, у нас є таблиця products зі стовпцем details типу JSONB, що містить інформацію про товар, наприклад:

{
  "name": "Laptop Pro",
  "category": "Electronics",
  "specs": {
    "cpu": "Intel i7",
    "ram": "16GB"
  },
  "tags": ["gaming", "work"],
  "price": 1200
}

Порівняйте:

Стандартний PostgreSQL JSONB запит:

SELECT * FROM products WHERE details->>'category' = 'Electronics' AND (details->'specs'->>'ram')::text = '16GB';

jsquery запит:

SELECT * FROM products WHERE details @? 'category = "Electronics" AND specs.ram = "16GB"';

Як бачимо, jsquery значно компактніший та зрозуміліший.

Встановлення та Налаштування jsquery

Для використання jsquery вам необхідно встановити його як розширення у вашій базі даних PostgreSQL. Зазвичай це включає такі кроки:

1. Завантаження та Компіляція: Завантажте вихідний код jsquery з GitHub та скомпілюйте його.
2. Встановлення: Скопіюйте скомпільовані файли до директорії розширень PostgreSQL.
3. Активація у Базі Даних: Виконайте команду CREATE EXTENSION jsquery; у вашій базі даних.

Після встановлення, обов’язково створіть GIN-індекс для вашого стовпця JSONB, щоб забезпечити максимальну продуктивність:

CREATE INDEX idx_products_details_jsquery ON products USING GIN (details jsonb_path_ops);

Коли використовувати jsquery?

jsquery є ідеальним рішенням, коли:

• Ви працюєте з великими обсягами напівструктурованих даних у JSONB.
• Вам потрібні складні та гнучкі запити до вкладених JSONB-структур.
• Важлива висока продуктивність запитів.
• Ви хочете спростити код запитів до JSONB.

Висновок

Розширення jsquery для PostgreSQL є незамінним інструментом для будь-якого розробника, який працює з даними JSONB. Воно не тільки спрощує процес написання складних запитів, а й значно покращує їхню продуктивність завдяки оптимізованій роботі з індексами. Інтеграція jsquery у ваш робочий процес дозволить вам реалізувати точні та швидкі вибірки з JSONB, вивільняючи потенціал ваших напівструктурованих даних у PostgreSQL.

Як @empty у Angular спрощує роботу з порожніми колекціями

У сучасній веб-розробці UX має вирішальне значення. Порожні стани — один з найчастіше ігнорованих, але критично важливих аспектів взаємодії з інтерфейсом. Angular додає цікавий підхід до цієї задачі: директиву @empty, яка дозволяє елегантно відображати повідомлення чи інтерфейс для порожніх колекцій. Давайте розберемось, як це працює і чому це корисно.

Проблема порожніх колекцій

Уявімо ситуацію: у нас є список повідомлень користувача. Якщо список не містить жодного повідомлення, то інтерфейс виглядає… дивно. Користувач не розуміє, чи все завантажилось, чи сталася помилка, чи ще щось. Саме для таких випадків і потрібен “empty state” — чіткий сигнал, що “даних немає”.

Традиційний підхід

Зазвичай розробники перевіряють довжину масиву вручну:

<div *ngIf="items.length; else emptyState">
  <div *ngFor="let item of items">{{ item.name }}</div>
</div>
<ng-template #emptyState>
  <p>Немає елементів для відображення</p>
</ng-template>

Цей код працює, але виглядає громіздко, повторюється і не дуже масштабований.

Що таке @empty у Angular?

У Angular версіях, де підтримується мова шаблонів з @-синтаксисом, можна використовувати директиву @empty у межах структурних директив типу *ngFor:

<ul *ngFor="let item of items; @empty">
  <li>{{ item.name }}</li>
  <ng-template #empty>
    <li>Немає елементів</li>
  </ng-template>
</ul>

Цей підхід не тільки робить код більш лаконічним, але й розділяє логіку відображення контенту та порожнього стану без зайвих перевірок у компоненті.

Як це працює під капотом?

@empty є синтаксичним розширенням, яке Angular трансформує під час компіляції шаблону. Воно визначає шаблон, який буде показано, якщо вхідна колекція порожня або null/undefined. Angular автоматично обробляє логіку перевірки всередині механізму NgForOf.

Переваги використання @empty

• Чистіший шаблон: менше умов, перевірок, ngIf/else.
• Краща читабельність: відразу видно, що буде показано у разі відсутності даних.
• Масштабованість: однакова логіка легко переноситься на будь-який список.
• Менше помилок: немає ризику забути про порожній стан.

Рекомендації до використання

1. Використовуйте @empty, якщо працюєте з Angular версіями, де підтримується новий синтаксис.
2. Якщо ваші дані приходять з Observable, переконайтесь, що *ngIf або async виконується коректно перед рендерингом списку.
3. Створіть власний компонент для “empty state”, який буде багаторазово використовуватись.

<app-empty [message]="'Немає результатів пошуку'"></app-empty>

Висновок

Директива @empty — це маленьке, але потужне доповнення до арсеналу Angular-розробника. Вона допомагає створювати зрозумілі, передбачувані та дружні до користувача інтерфейси, особливо там, де важлива прозорість у комунікації з користувачем. Не ігноруйте порожні колекції — вони говорять не менше, ніж заповнені.

Статичний аналіз Pull Request’ів: Ваш шлях до бездоганного коду та стабільності розробки

У сучасному світі швидкої розробки програмного забезпечення, дедлайни тиснуть, а команди прагнуть до безперервної інтеграції та доставки (CI/CD), якість коду іноді може відходити на другий план. Проте, саме чистий, зрозумілий та надійний код є фундаментом стабільного продукту. Одним з найефективніших способів підтримання високих стандартів є автоматизація перевірок на етапі Pull Request (PR), і ключову роль тут відіграє статичний аналіз.

Що таке статичний аналіз і чому він незамінний?

Статичний аналіз — це процес аналізу вихідного коду програми без її фактичного виконання. Уявіть собі досвідченого, але невблаганного колегу, який миттєво перевіряє ваш код на наявність потенційних помилок, вразливостей, “кодових запахів” (code smells) та невідповідностей стандартам кодування ще до того, як він потрапить до основної гілки.

Інтеграція статичного аналізу безпосередньо у процес Pull Request перетворює його з формальності на потужний інструмент контролю якості. Це дозволяє:

• Виявляти помилки на ранніх етапах. Дешевше і швидше виправити баг до злиття коду, аніж шукати його потім у продакшені.
• Забезпечувати єдиний стиль коду. Автоматичні лінтери (як-от ESLint для JavaScript або Black для Python) гарантують, що вся команда дотримується однакових правил форматування, що робить код більш читабельним і легким для підтримки.
• Підвищувати безпеку. Спеціалізовані інструменти (SAST – Static Application Security Testing) сканують код на наявність поширених вразливостей, таких як SQL-ін’єкції, міжсайтовий скриптинг (XSS) та інші.
• Зменшувати когнітивне навантаження на рев’юерів. Коли автоматизовані інструменти беруть на себе рутинну перевірку синтаксису, форматування та потенційних помилок, людина-рев’юер може зосередитись на більш важливих аспектах: архітектурі, логіці та загальній ефективності рішення.

Як статичний аналіз веде до регулярності?

Регулярність у розробці — це передбачуваність, стабільність і послідовність у процесах та результатах. Коли кожен Pull Request проходить через однаковий набір автоматизованих перевірок, ви будуєте культуру якості та відповідальності.

1. Об’єктивність: Машина не має упереджень. Правила однакові для всіх — і для сеньйора, і для джуніора. Це усуває суб’єктивні суперечки про стиль коду під час рев’ю.
2. Дисципліна: Автоматичні перевірки привчають розробників писати чистіший код з першого разу. Це стає корисною звичкою, що позитивно впливає на всю кодову базу.
3. Передбачуваність: Ви точно знаєте, що жоден PR не буде злитий, якщо він не відповідає встановленим стандартам якості. Це робить процес розробки більш стабільним і зменшує кількість несподіваних помилок після деплою.

Популярні інструменти для статичного аналізу в CI/CD

Ринок пропонує безліч інструментів, які легко інтегруються з GitHub, GitLab, Bitbucket та іншими системами контролю версій. Ось декілька з них:

• SonarQube / SonarCloud: Потужна платформа для комплексного аналізу якості та безпеки коду. Аналізує код на наявність багів, вразливостей, “кодових запахів” та покриття тестами.
• ESLint / Prettier (JavaScript/TypeScript): Незамінні інструменти для підтримки єдиного стилю коду та виявлення поширених помилок у світі JavaScript.
• Black / Flake8 / Mypy (Python): Комбінація для автоматичного форматування коду, перевірки на відповідність стандартам PEP 8 та статичної типізації.
• Checkstyle / PMD (Java): Допомагають підтримувати стандарти кодування та знаходити потенційні проблеми, такі як невикористаний код або надто складна логіка.
• Snyk / OWASP ZAP: Спеціалізовані інструменти, орієнтовані на пошук вразливостей безпеки (SAST).

Інтеграція зазвичай відбувається через конфігураційні файли вашої системи CI/CD (наприклад, .github/workflows/main.yml для GitHub Actions), де ви вказуєте, які перевірки запускати для кожного Pull Request.

Висновок

Впровадження статичного аналізу pull request’ів — це не просто технічне покращення, а стратегічна інвестиція у стабільність вашого проєкту та продуктивність команди. Це крок від хаотичної розробки до регулярного, передбачуваного та якісного процесу. Автоматизуючи рутинні перевірки, ви вивільняєте час для творчості та складних інженерних завдань, одночасно підвищуючи надійність і безпеку вашого продукту. Почніть з малого — додайте один лінтер у ваш CI/CD пайплайн, і ви швидко відчуєте переваги цього підходу.

Async pipe не чистий: розвінчуємо міф

Якщо ви працювали з Angular, то напевно знайомі з async pipe — зручним способом підписки на Observable прямо в шаблоні. Але в певний момент ви могли почути фразу: “Async pipe не чистий”. Що це означає і чи справді є підстави для занепокоєння? Розбираємось по-людськи.

Що таке pure та impure pipes в Angular

У Angular pipes поділяються на “чисті” (pure) та “нечисті” (impure). Чиста pipe виконується лише тоді, коли змінюється вхідне значення. Нечиста — щоразу, коли Angular запускає зміну детекції (а це часто).

У декларації pipe:

@Pipe({
  name: 'customPipe',
  pure: false
})

Якщо pure: false, Angular буде викликати цю pipe набагато частіше.

Async pipe і її поведінка

Async pipe виглядає зручним:

<p>{{ user$ | async }}</p>

Вона автоматично:

• підписується на Observable;
• повертає останнє значення;
• відписується при знищенні компонента.

Однак за капотом async pipe є нечистою. Вона викликається кожного разу, коли Angular виконує change detection, щоб перевірити, чи не змінилось значення Observable.

Чи це погано?

Не зовсім. Angular оптимізований для роботи з таким шаблоном, і більшість змін не є критичними. Але якщо:

• ваш компонент часто оновлюється (через setInterval, події чи сторонні тригери);
• є велика кількість async pipe в одному шаблоні;
• ваші Observables складні, потребують перерахунку;

…ви можете помітити погіршення продуктивності.

Альтернативи та підходи

1. Передплата в компоненті:

ngOnInit() {
  this.user$?.subscribe(user => this.user = user);
}

Але потрібно не забути unsubscribe.

2. Push ChangeDetectionStrategy + сигналізація: Використання OnPush та Subject’ів/Signal’ів для більш контрольованих оновлень.
3. Memoization та кастомні pipes: Якщо ви точно знаєте, що значення не змінюється щодня — кешуйте.

Висновок

Async pipe — зручний, безпечний і загалом ефективний інструмент. Але варто пам’ятати, що він не є “чистим” у сенсі Angular. Це означає, що для критично навантажених компонентів чи у високочастотних потоках даних його краще замінювати або контролювати.

Знання про “нечистоту” async pipe не має лякати — воно допоможе писати більш ефективний код, коли це справді потрібно.

Vue: Composables та TypeScript — це не Mixins і точно не просто JS

Світ Vue значно еволюціонував: від звичних нам Options API та Mixins — до Composition API з Composables, де ще й TypeScript додає своїх барв. І хоча це виглядає як крок уперед, для багатьох розробників перехід стає справжнім викликом. Давайте розберемося по-людськи, чому з Composables і TypeScript не так просто — але дуже перспективно.

Що не так із Mixins?

Mixins колись здавалися зручним рішенням. Хочеш повторне використання логіки — імпортуй міксин. Але з часом виявилось:

• важко зрозуміти, звідки береться яка змінна;
• імена методів можуть конфліктувати;
• складно відстежити залежності й типи;
• TypeScript взагалі не в захваті.

Composition API: прозорість і контроль

Composables — це просто функції, які повертають реактивну логіку. Наприклад:

export function useUser() {
  const user = ref(null);
  const isLoggedIn = computed(() => !!user.value);
  return { user, isLoggedIn };
}

Це легко тестувати, передавати в інші компоненти, розширювати. Але коли ви додаєте TypeScript, то починається гра в типи.

TypeScript: краса та біль

З одного боку, TS допомагає:

• зробити API Composable-функцій зрозумілим;
• зловити помилки на етапі компіляції;
• покращити автодоповнення.

З іншого боку, типізація ref, computed, watch часто потребує додаткових зусиль:

const user = ref<User | null>(null); // потрібно явно вказувати тип

А ще буває складно правильно описати типи для повернених об’єктів, особливо якщо вони змінюються динамічно.

Common pain-points

• Під час міграції зі старих міксинів усе виглядає занадто новим.
• Якщо не структурувати проєкт, Composables можуть стати хаосом.
• TypeScript із реактивними змінними вимагає розуміння тонкощів unwrap/ref.

Як зробити життя простішим?

1. Пиши дрібні Composables. Нехай кожен вирішує одну задачу.
2. Типізуй одразу. Використовуй ref<Type>(), навіть якщо здається зайвим.
3. Дотримуйся єдиної структури. Назви, шляхи, імпорти — усе має бути передбачуваним.
4. Використовуй ESLint + Volar. Це рятує від багатьох типових помилок.
5. Обирай підхід, який зручний саме для вашої команди. Composition API — не панацея, але має багато плюсів.

Висновок

Composables і TypeScript у Vue — це як вивчити нову мову після років спілкування на знайомій. Спершу здається, що все складно, але з часом приходить прозорість, гнучкість і задоволення від чистої архітектури. Mixins були зручним рішенням свого часу, але майбутнє Vue — за типізованими, добре структурованими composable-функціями.

І навіть якщо зараз здається складно — це той випадок, коли «важче» означає «краще».

Веб-агенти, які дійсно розуміють веб-сайти: як шар сприйняття Notte вирішує проблему DOM

Більшість сучасних AI-агентів, які працюють у браузері, стикаються з тим самим викликом: DOM-дерево. Це могутня, але надзвичайно складна структура, створена не для машинного сприйняття, а для рендерингу інтерфейсу. DOM постійно змінюється, має безліч станів і контекстів, а елементи — непрозору семантику. Тож чи може штучний інтелект дійсно «бачити» веб-сайт, як це робить людина? Саме на це запитання відповідає підхід платформи Notte.

Проблема: DOM — це не реальність, а її відображення

DOM — це не просто структура. Це інтерфейс між HTML, CSS, JavaScript і користувачем. Наприклад, одна й та сама кнопка може поводитися по-різному в залежності від класів, aria-атрибутів, станів або динамічних скриптів. Статичний парсинг тут безсилий.

Багато AI-агентів намагаються інтерпретувати DOM у вигляді дерева елементів або CSS-селекторів. Проте така стратегія має два головні недоліки:

1. Відсутність семантики — div, span і button не завжди означають те, що здається.
2. Відсутність контексту — DOM не зберігає намір чи функцію елемента. Він просто показує структуру.

Рішення від Notte: шар сприйняття

Notte пропонує новий підхід: замість того, щоб працювати з «сирим» DOM, система додає шар сприйняття (perception layer), який формує абстрактне представлення інтерфейсу. Іншими словами, Notte створює внутрішню карту інтерфейсу, яку можна осмислити, як людину.

Цей шар:

• визначає семантичні ролі елементів (наприклад, “кнопка входу”, “пошукове поле”);
• інтегрує візуальні атрибути, розміщення та поведінку;
• враховує контекст взаємодії (наприклад, “цей елемент з’являється після авторизації”);
• оновлюється в реальному часі при зміні DOM.

Що це змінює?

Такий підхід дає агентам значно більше, ніж просто змога клікнути правильну кнопку. Тепер вони можуть:

• розуміти мету елементів (а не тільки їхній вигляд);
• взаємодіяти умовно (наприклад, “заповнити форму, якщо вона є”);
• враховувати динамічний стан сайту;
• будувати стратегії, як справжні користувачі (наприклад, “знайти форму зворотного зв’язку і надіслати повідомлення”).

Приклад на практиці

Агент із шаром сприйняття бачить не просто DOM-дерево, а таку структуру:

{
  "type": "form",
  "purpose": "login",
  "fields": ["email", "password"],
  "submit": "button"
}

З цим представленням він не буде шукати input[type="text"] чи #login-button. Він просто “знає”, що потрібно зробити, і вміє діяти відповідно.

Як це працює технічно?

Шар сприйняття Notte базується на поєднанні:

• моделі комп’ютерного зору, що бачить структуру;
• LLM-моделі, яка формує семантичні узагальнення;
• системи оновлень, яка стежить за змінами DOM у реальному часі.

Цей гібрид дозволяє не просто “парсити” сайт, а розуміти його.

Висновок

Інтернет був створений для людей — і саме це робить його складним для машин. Але Notte демонструє, що можливо дати штучному інтелекту відчуття простору, яке наближає його до людського способу взаємодії. Шар сприйняття — це не просто додатковий модуль. Це нова парадигма, яка відкриває двері до розумніших, чутливіших і точніших агентів у вебі.

Реактивні системи: чи можна відстежувати залежність в асинхронному коді?

У світі фронтенд-розробки реактивність давно стала стандартом. Інструменти на кшталт React, Vue чи SolidJS дозволяють автоматично оновлювати інтерфейс користувача, коли змінюється стан. Але що робити, якщо наші залежності — не просто змінні, а асинхронні процеси, обіцянки (Promises) чи потоки подій? Чи можливо побудувати справді реактивну систему, яка ефективно працює з асинхронними даними?

Класична реактивність та її межі

У типовій реактивній моделі ми маємо систему залежностей:

• спостережувані змінні (observables);
• залежні ефекти (computed або effects);
• механізм трекінгу (dependency tracking).

У синхронному коді це працює ідеально. Змінивши count, ми автоматично оновлюємо doubleCount. Проте, як тільки в систему потрапляє async/await або fetch, починаються складнощі.

const count = signal(1);
const doubleCount = computed(() => count() * 2); // класично, без асинхронщини

Проблема з асинхронними залежностями

Уявімо:

const userId = signal(1);
const userData = computed(async () => {
  const response = await fetch(`/api/user/${userId()}`);
  return await response.json();
});

Цей код виглядає логічно, але більшість реактивних систем (наприклад, Solid або Vue) не вміють відстежувати залежності всередині async. Як результат, зміна userId не викличе повторне виконання computed.

Як обійти обмеження?

1. Виносити асинхронність за межі computed

const userId = signal(1);
const userData = signal(null);

createEffect(() => {
  fetch(`/api/user/${userId()}`)
    .then(res => res.json())
    .then(data => userData.set(data));
});

Це класичний патерн, який дозволяє “реактивно” працювати з асинхронними джерелами. Але він потребує ручного керування станом, що ускладнює підтримку.

2. Використання бібліотек з підтримкою асинхронної реактивності

RxJS

RxJS дозволяє створювати реактивні стріми, які чудово працюють з асинхронщиною:

const userId$ = new BehaviorSubject(1);
const userData$ = userId$.pipe(
  switchMap(id => from(fetch(`/api/user/${id}`).then(res => res.json())))
);

React Query / TanStack Query

Ці бібліотеки не є “реактивними” у класичному розумінні, але імітують реактивну поведінку через кеш та автоматичне оновлення:

const { data, isLoading } = useQuery(['user', userId], () => fetchUser(userId));

3. Нові підходи: Signals + Async

Деякі сучасні фреймворки, як SolidJS або Qwik, уже експериментують з асинхронною реактивністю. Ідея — дозволити computed або effect працювати з Promise, контролюючи їхнє скасування та повторне виконання.

Проблема скасування

Асинхронні обчислення потрібно скасовувати, якщо залежність змінилася до завершення запиту. Більшість рішень реалізують це вручну або через AbortController.

createEffect(() => {
  const controller = new AbortController();
  fetch(`/api/user/${userId()}`, { signal: controller.signal })
    .then(...)
  return () => controller.abort();
});

Висновок

Реактивність і асинхронність — це два потужні інструменти. Але їх поєднання вимагає обережності. Якщо ваша система не підтримує async всередині computed — шукайте альтернативи: RxJS, React Query або кастомні рішення з signals і effects. Майбутнє реактивних систем однозначно включатиме глибшу підтримку асинхронних сценаріїв — і саме зараз чудовий час, щоб почати їх вивчати.

SOAP, WSDL і трохи Python: створюємо веб-сервіс крок за кроком

У світі REST API часто забувають про інший стандарт — SOAP. Цей протокол і досі широко використовується у великих організаціях, банках, телекомі та державному секторі. У цій статті ми розглянемо, як створити SOAP веб-сервіс на Python, використовуючи бібліотеку Spyne, і як працює WSDL-файл.

Що таке SOAP і WSDL?

• SOAP (Simple Object Access Protocol) — це протокол обміну структурованими повідомленнями, зазвичай у форматі XML. Він формалізує передачу даних через HTTP або SMTP.
• WSDL (Web Services Description Language) — це XML-файл, який описує доступні методи веб-сервісу, типи параметрів, структури запитів і відповідей.

Коли варто використовувати SOAP?

SOAP ідеально підходить для:

• контрактно-орієнтованих API;
• інтеграції зі сторонніми системами;
• високого рівня безпеки (WS-Security);
• складних типів даних та операцій.

Встановлення бібліотек

Для Python одним з найзручніших рішень є Spyne. Встановімо:

pip install spyne lxml

Створення простого SOAP-сервісу

from spyne import Application, rpc, ServiceBase, Integer, Unicode
from spyne.protocol.soap import Soap11
from spyne.server.wsgi import WsgiApplication

class HelloWorldService(ServiceBase):
    @rpc(Unicode, Integer, _returns=Unicode)
    def say_hello(ctx, name, times):
        return u' '.join([f"Привіт, {name}!" for _ in range(times)])

application = Application([
    HelloWorldService
],
    tns='spyne.examples.hello',
    in_protocol=Soap11(validator='lxml'),
    out_protocol=Soap11()
)

if __name__ == '__main__':
    from wsgiref.simple_server import make_server
    wsgi_app = WsgiApplication(application)
    server = make_server('127.0.0.1', 8000, wsgi_app)
    print("Сервер працює на http://127.0.0.1:8000")
    server.serve_forever()

Отримання WSDL

Після запуску сервера ви можете перейти на:

http://127.0.0.1:8000/?wsdl

Ви побачите WSDL-документ, який описує ваш веб-сервіс. Його можуть використовувати інші системи або розробники для автоматичної генерації клієнтів.

Тестування SOAP-сервісу

Для тестування можна використовувати Postman або SoapUI. У запиті потрібно вказати правильний SOAP Envelope:

<soapenv:Envelope xmlns:soapenv="http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/" xmlns:spy="spyne.examples.hello">
   <soapenv:Header/>
   <soapenv:Body>
      <spy:say_hello>
         <spy:name>Світ</spy:name>
         <spy:times>2</spy:times>
      </spy:say_hello>
   </soapenv:Body>
</soapenv:Envelope>

Висновок

SOAP — це не архаїзм, а потужний інструмент, який досі актуальний у багатьох сферах. Завдяки бібліотеці Spyne ми можемо легко створити повноцінний SOAP-сервіс на Python із доступом до WSDL, підтримкою XML і серіалізацією/десеріалізацією складних типів.