Функциональные паттерны для конкуретных задач в Golang

Что, если ваш код мог бы работать не последовательно, а как слаженный конвейер, где каждая задача выполняется параллельно и без простоев? На этой лекции мы возьмём простую задачу и превратим её в произведение инженерного искусства с помощью конкурентности и функционального подхода в Go. На этой лекции вы: - Научитесь мыслить в парадигме пайплайнов для решения задач обработки данных. - Поймёте, как писать быстрый и масштабируемый код, используя концепции из Go. - Увидите, сможет ли нейросеть справиться с этой задачей лучше человека. Лекция будет полезна всем, кто хочет поднять свои навыки в написании эффективного кода. Хотя примеры будут на Go, основные концепции легко переносятся на другие языки. Telegram: https://t.me/dscsgu VK: https://vk.com/dscsgu Github: https://github.com/dsc-sgu Сайт: https://dsc.alivetech.org Тайм-коды: 00:00 — Введение 03:06 — Разбор алгоритма обхода страниц 07:47 — Почему обычный цикл — это медленно? 09:47 — Функциональные операторы и парадигма отображения данных 13:10 — Переход к параллельным вычислениям 15:00 — Проблемы синхронизации и зачем нужны примитивы? 18:14 — Оптимизация времени исполнения 21:21 — Концепция каналов в Go 22:19 — Реализация оператора MAP на каналах для потоковой обработки 25:51 — Преимущества потокового подхода 30:52 — Контроль количества параллельных обработчиков 34:00 — Реализация пайплайна: сбор, парсинг и фильтрация 41:10 — Ограничения системы 43:03 — Сравнение авторского и нейросетевого кода 47:48 — Библиотеки для стриминга данных и специфика экосистемы Go