Почему Amazon CodeWhisperer - лучшая бесплатная альтернатива для GitHub Сopilot

Вы наверняка слышали о GitHub Copilot - инструменте, который использует искусственный интеллект (ИИ) от OpenIA, чтобы помочь вам писать код быстрее и лучше. Однако, несмотря на все преимущества, многие программисты ищут альтернативы для GitHub Copilot, и Amazon CodeWhisperer является, пожалуй, одним из лучших вариантов. В этой статье я расскажу, почему я считаю Amazon CodeWhisperer - лучшей альтернативой для GitHub Copilot и как вы можете начать с ним работать прямо сейчас.

Что такое Amazon CodeWhisperer?

Amazon CodeWhisperer - это сервис, который помогает повысить производительность разработчиков, генерируя рекомендации по коду на основе их комментариев на естественном языке и кода в IDE. Сервис поддерживает популярные языки программирования, такие как C#, Java, JavaScript, Python и TypeScript, и интегрируется с различными IDE, включая JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm и Rider), Visual Studio Code, AWS Cloud9 и консоль AWS Lambda. Сервис помогает разработчикам писать код быстрее, генерируя целые функции и логические блоки кода - зачастую состоящие из более чем 10-15 строк кода. Amazon утверждает, что разработчики которые используют Amazon CodeWhisperer в среднем пишут код на 57% быстрее, чем те, которые его не используют.

Как работает Amazon CodeWhisperer?

Amazon CodeWhisperer анализирует ваш комментарий на естественном языке и код в IDE и использует ML-модель, обученную на различных источниках данных, включая Amazon.com и открытый код, чтобы сгенерировать код, который вам нужно написать. Сервис учитывает ваш стиль и паттерны кодирования и предлагает код, похожий на то, как бы вы сами его написали. Кроме того, сервис даже предлагает рекомендации для завершения самого комментария по мере того, как вы его пишете.

Почему Amazon CodeWhisperer лучше GitHub Copilot?

Есть несколько причин, по которым я считаю Amazon CodeWhisperer лучшей бесплатной альтернативой для GitHub Copilot. Вот некоторые из них:

• Во-первых, Amazon предоставляет бесплатный доступ к CodeWhisperer. Это означает, что любой разработчик может использовать инструмент без необходимости оплаты подписки. В то время как GitHub Copilot доступен только на платной основе. Цены начинаются от 10$ за месяц для индивидуальных разработчиков.
• Во-вторых, Amazon CodeWhisperer интегрируется с другими инструментами AWS, такими как Amazon S3, Amazon EC2 и Amazon Lambda, что позволяет разработчикам использовать его в рамках общей экосистемы AWS и получить доступ к широкому спектру инструментов и услуг, которые могут быть использованы в различных этапах процесса разработки.
• В-третьих, у Amazon CodeWhisperer есть встроенная проверка безопасности кода. CodeWhisperer обеспечивает безопасность ваших приложений, анализируя существующий код в IDE (сгенерированный CodeWhisperer или написанный вами) и выявляя трудно обнаруживаемые ошибки с высокой точностью. Сервис также предоставляет рекомендации по их устранению.

Как начать работать с Amazon CodeWhisperer?

Чтобы начать работать с Amazon CodeWhisperer, вам нужно сделать следующее:

1. Зарегистрироваться на AWS и получить бесплатный доступ к сервису. Для регистрации на AWS вам может понадобиться VPN.
2. Установить расширение AWS Toolkit для вашей IDE (JetBrains, Visual Studio Code или AWS Cloud9).
3. Активировать CodeWhisperer в настройках расширения.
4. Начать писать комментарии и код в вашей IDE и получать рекомендации от CodeWhisperer.

Заключение

Amazon CodeWhisperer - это мощный и бесплатный инструмент для разработчиков, который помогает писать код быстрее и лучше с помощью ИИ. Он поддерживает популярные языки программирования и популярные IDE, предлагает рекомендации по коду для AWS API, обеспечивает безопасность кода, отслеживает ссылки на код и способствует ответственному использованию ИИ/ML. Если вы хотите ускорить свой процесс разработки и повысить свою продуктивность, то попробуйте Amazon CodeWhisperer прямо сейчас!

Команды docker save/load, docker export/import – в чем отличие, как и когда ими пользоваться

В этой статье я хочу рассказать про пары команды docker save/load и docker export/import, показать примеры их использования и рассказать чем они отличаются.

Да и как обычно, если тексту с картинками вы предпочитаете видео, то вот моя видео-инструкция на YouTube.

Команды docker save и docker load

Начнем с пары docker save/load. Эта пара команд работает с докер-имиджами. Команда docker save сохраняет имидж с локальной машины в tar-архив. Этот архив содержит всю необходимую информацию, чтобы потом восстановить докер-имидж. Восстановление докер-имиджа из tar-архива производится командой docker load. 

Теперь посмотрим на примере как это делается. У меня локально есть докер-имидж “alpine”. 

Чтобы сохранить его как tar-архив воспользуемся командой 

docker save alpine -o alpine-image.tar

Обратите внимание, на ключ  “-o“. Он позволяет указать имя файла, в который надо сохранить докер-имидж.

Теперь я удалю этот имидж из системы командой 

docker image rm alpine 

Как вы видите, никаких имиджей у меня сейчас больше нет.

Далее, для загрузки докер-имиджа из tar-архива нужно вызвать команду 

docker load -i alpine-image.tar

В ключе “-i” указывается имя файла с архивом. Причем обратите внимание, докер-имидж восстановился именно с тем же репозиторием, тэгом и даже image id. Последнее, правда, удивительно.

Когда это может быть полезно. В моей практике был случай, когда у нас в проекте был Dockerfile но у одного из разработчиков не проходила локальная сборка этого файла из-за каких-то проблем с промежуточной командой “npm install”. Времени разбираться особо у нас с тот момент не было, и мы просто сохранили имидж в архив с машины у одного разработчика и восстановили командой docker load на машине, где была проблема со сборкой.

Команды docker export и docker import

Если команды save/load довольно просты для понимания – выгружают и загружают докер-имидж, то взаимосвязь между export/import не такая линейная. Команда docker export – выгружает файловую систему докер-контейнера как tar-архив. Когда это может быть полезно. Например, если во время работы контейнера создаются некие артефакты, которые довольно трудоемко пересоздать или можно использовать docker export чтобы сделать своего рода «бэкап» для докер-контейнера. Для демонстрации работы этой команды запустим временный контейнер на основе alpine докер-имиджа командой

docker run --rm -it alpine sh

Далее откроем второй терминал/командную строку и командой 

docker export -o alpine-fs.tar 8f4ae688ed8a

сохраним файловую систему контейнера в tar-архив

Теперь рассмотрим команду docker import. Она не создает докер-контейнер как можно было бы ожидать. Команда docker import на основе tar-архива, созданного командой docker export создает опять-таки докер-имидж. А вот на основе этого докер-имиджа уже можно развернуть докер-контейнер.

docker import alpine-fs.tar alpine-fs

Заключение

В заключение повторю ключевые идеи из статьи

• docker save – сохраняет докер-имидж как tar-архив. Этот архив можно, например, скопировать на другую машину.
• docker load – создаёт докер-имидж из tar-архива созданного командой docker save
• docker export – сохраняет файловую систему докер-контейнера как как tar-архив.
• docker import – создает докер-имидж, а не докер-контейнер из tar-архива созданного командой docker export.

Сколько докер занимает места на машине и как его "почистить"

Задумывались ли вы когда-нибудь, сколько места на вашей машине занимают не используемые докер-имиджи, докер-контейнеры и прочие артефакты, которые докер создает? Если вы ни разу их не проверяли и не разу не чистили докер, что можете быть удивлены, так как это запросто могут быть десятки гигабайт на вашем жестком диске.

Да и как обычно, если тексту с картинками вы предпочитаете видео, то вот моя видео-инструкция на YouTube.

После некоторого времени работы с докером в системе накапливаются разные докер-артефакты: images, containers, volumes которые вы не используете, и скорее всего, даже забыли об их существовании. Тем не мене они день за днем продолжают занимают место на вашем жестком диске. Фактически они вам больше не нужны, а если и когда-то понадобятся снова то докер их вам скачает из Docker Hub или создаст этот артефакт из Dockerfile. Если не держать эти артефакты под контролем, то дисковое пространство на вашей машине может исчерпаться довольно быстро.

В этой статье я расскажу о разных способах узнать о том, как расходует дисковое докер и как можно его "почистить".

Шаг 1. Анализ использования докером дискового пространства

Начнем с анализа того как докер использует дисковое пространство на твоей машине. Для этого есть специальная команда docker system df . Результат работы этой команды будет выглядеть где-то так.

Эта команда показывает 

1. Колонка  TYPE - какие артефакты (образы, контейнеры и пр) есть на твоей машине 

2. Колонки TOTAL и ACTIVE- сколько артефактов разных типов на машине. 

3. Колонка SIZE - сколько эти артефакты занимают места на машине.

4. Колонка RECLAIMABLE -  сколько места, можно было бы освободить, если удалить не используемые артефакты.

Команду docker system df  можно запустить с ключом "-v" чтобы увидеть сводную информацию по всем артефактам -  сколько занимает места каждый имидж, контейнер, что находится в билд-кэше.  В качестве работы этой команды я приведу скриншот с  виртуальной машины на qEmu, т.к. мой занимает несколько экранов :).

В общем-то не удивительно, что большую часть места на диске занимают именно докер-имиджи. Поэтому, чтобы освободить значительную часть дискового пространства, как правило, достаточно сфокусироваться именно на них. Получить точечную информацию о том, какие скачаны имиджи и сколько они занимают можно командой docker image ls (или docker images).

Рекомендую также попробовать эту команду с ключом "--all" которая также показывает скрытые промежуточные имиджи, которые остаются после того как команда "docker image build" завершается с какой-то ошибкой.

Шаг 2. Автоматическое удаление неиспользуемых докером артефактов 

После того как мы разобрались куда "уходит" место,  надо докер "почистить". Основная команда для освобождения места на машине это docker system prune. Она удаляет 

1. все "болтающиеся" (dangling) докер-имиджи, 
2. все остановленные докер-контейнеры, 
3. неиспользуемые сетевые соединения
4. чистит кэш сборки докер-имидже

Вот как выглядит результат использования этой команды

Стоит немного рассказать, что такое "болтающиеся" (dangling) докер-имиджи. Это неиспользуемые имиджи, у которых также нет тэга. Обычно они появляются  и остаются при неуспешных попытках сборки докер-имиджа. Посмотреть их можно командой docker images --filter "dangling=true".

У команды docker system prune есть ключ "--all" которая удалит все неиспользуемые имиджи (даже если у них есть тэг). Очевидно, что команда docker system prune --all позволяет освободить значительно больше места. Я как правило пользуюсь именно ей, т.к. обычно у меня нет докер-имиджей, которые бы я не мог скачать с Docker Hub или так или иначе собрать из Dockerfile.

Для удаления "болтающихся" и не используемых только докер-имиджей есть так же специальная команда docker image prune и у нее также есть флаг "--all". 

Шаг 3.  Чтобы еще такого удалить? Лайфхаки

В заключение хочу поделиться парой команд, которыми я так же пользуюсь когда мне надо что-то выборочно "почистить" в докере.

Удаление докер-имиджей по шаблону

Команда docker image ls (docker images) может принимать фильтр согласно которому она показывает имиджи. Этот фильтр можно так же использовать чтобы удалить докер-имиджи, которые соответствуют какому-либо критерию. Вот здесь можно прочитать подробнее про использование фильтров и есть много примеров. Используя этот фильтр и команду удаления докер-имиджей можно организовать удаление докер-имиджей по определенному условию. Так,  например, можно удалить "болтающиеся" имиджи при помощи фильтра в docker image ls/docker images

$ docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q)

Удаление всех докер-контейнеров

Иногда надо, например, удалить все контейнеры. В таком случае удобно воспользоваться вот такой командой

$ docker rm $(docker ps -aq)

В этой статье я поделился всем, чем пользуюсь сам при "чистке" докера. Если вы привыкли пользоваться  какими-то другими командами/способами, буду рад, если вы поделитесь ими в комментариях к этой статье.

Как посмотреть забытый пароль к WiFi при помощи командной строки Windows

Хочешь почувствовать себя хакером, поразить коллег, родных и знакомых? Тогда посмотри как можно "подсмотреть" сохраненный на пароль к Wi-Fi при помощи командной строки Windows. 

Да и как обычно, если тексту с картинками вы предпочитаете видео, то вот моя видео-инструкция на YouTube.

Шаг 1. Открываем командную строку Windows. Самый простой способ - это нажать клавиши Win+R, в появившемся окне ввести cmd и нажать Enter.

Шаг 2. В командной строке вводим команду netsh wlan show profiles которая показывает сохраненные на компьютере Wi-Fi сети

Я для примера, в этой статье выбрал имя первой сети, E-Flow Guest которую я придумал и специально создал для этой статьи.

Шаг 3. Находим в списке нужную вам сеть и копируем ее имя в буфер обмена. Далее командой   netsh wlan show profiles "<имя сети>" key=clear можно увидеть некоторые данные этой Wi-Fi сети, включая пароль (в строке Key Content и будет отображаться пароль к этой Wi-Fi сети).

В конце статьи хочу напомнить, что "подсматривать" пароль можно только на компьютерах которыми владеете и/или пользуетесь вы сами. На чужом компьютере это делать можно только с согласия того, кто им пользуется. В противном случае это не этично, да и не законно. 

docker swarm leave vs docker node rm

Обе эти команды по имеют очень похожее описание.  Вот описания этих команд из документации

$ docker node rm --hel

Usage:  docker node rm [OPTIONS] NODE [NODE...]

Remove one or more nodes from the swarm

 

$ docker swarm leave --help

Usage:  docker swarm leave [OPTIONS]

Leave the swarm

И действительно, по факту обе эти команды делают очень похожие вещи - удаляют нод из swarm, но тем не менее отличия менее отличия все же есть. Давайте их разберем.

1. Команда docker swarm leave выполняется именно с той ноды, которая должна покинуть swarm. Причем, нод-менеджер не может покинуть swarm, его вначале надо перевести на позицию "рабочего" (worker). После выполнения команды swarm leave у нода все еще есть ID и он виден в списке нодов. 
2. Команда docker node rm выполнятся только из ноды с ролью менеджера. Причем, при попытке выполнить эту команду над активным нодом, мы получаем сообщение, что нод вначале должен покинуть (leave) swarm. 

Error response from daemon: rpc error: code = FailedPrecondition desc = node ijcmw84ypkt9dx9j9wmk9zi1h is not down and can't be removed

Тем не менее активный нод, все же можно удалить, применив ключ force но таски которые исполняются на этом ноде не успеют  корректно завершиться.

По итогу "православный" алгоритм выглядит так (рассмотрим на примере кластера из 5 нодов, будем удалять нод с именем manager3)

1. Так как нод который должен покинуть swarm - имеет роль  manager, его надо вначале перевести в разряд рабочих ( worker node)

2. Затем на  ноде, который должен покинуть swarm выполняется команда docker swarm leave

3. Нод уже не в swarm и сервисы не будут его использовать для запуска задач. При этом у него все еще есть ID и он виден в списке нодов. 

4. И в конце, нод удаляется из списка нодов командой docker node rm

Вернуть нод в  swarm можно как обычно, командой docker swarm join.

Как дать кликабельную ссылку на свой сайт в своем профиле в TikTok (TikTok Bio)

Дать ссылку на Instagram или YouTube канал довольно просто, а вот чтобы оставить кликабельную ссылку надо немного повозиться. Вот, например, так, как я это сделал в своем профиле. Вы можете написать любой текст в своем профиле, но добавить кликабельную ссылку можно только (по крайней мере пока) в бизнес-аккаунте.

Шаг 1. На страничке своего профиля TikTok нажмите на многоточие в правом верхнем углу 

Шаг 2. Вы перейдете на страницу "Настройки и конфиденциальность". Здесь надо выбрать пункт "Управление аккаунтом"

Шаг 3. Прежде чем переключиться на бизнес-аккаунт вначале надо с личного аккаунта переключиться на Pro. На странице "Управление аккаунтом" надо выбрать пункт "Переключиться на Pro-аккаунт"

Шаг 4. Есть два варианта Pro-аккаунта "Автор" и "Бизнес". Т.к. ссылку на веб-сайт можно указать только в бизнес-аккаунте этот вариант и надо выбрать.

Шаг 5. После этого мы попадаем на "Выбор категории". Выбирайте категорию, которая больше всего подходит к вашему контенту, но долго не заморачивайтесь, т.к. ее всегда можно поменять позже. Затем нажимайте кнопку "Далее". Переключение аккаунта занимает пару секунд и по окончанию TikTok поприветствует вас с переходом на бизнес-аккаунт. В этом окне нажмите "Изменить профиль"

Шаг 6. И вы попадете на экран, ге можно указать нужную вам ссылку в поле "Веб-сайт"

Вот и все. После этого вы должны будете получить кликабельную ссылку в своем профиле.

Виртуальная машина QEMU с Linux (Ubuntu) на Windows 10

В прошлой статье я рассказывал про создание и запуск виртуальной машины при помощи QEMU на MacOS, а в этот раз давайте рассмотрим установку Linux на Windows 10 на основе QEMU. Да и как обычно, если тексту с картинками вы предпочитаете видео, то вот мой обзор QEMU на YouTube.

Шаг 1. Устанавливаем QEMU

С официального сайта QEMU можно скачать инсталлятор для Windows. Проверить установилась ли корректно программа, можно запросив версию QEMU следующей командой

qemu-system-x86_64 –version

Если установка программы прошла успешно, то вы увидите что-то вроде такого сообщения

Шаг 2. Прописываем QEMU в переменные окружения

Чтобы удобнее было пользоваться программой я рекомендую прописать путь, где была установлена программа в переменные окружения. В моем случае это “c:\Program Files\qemu”.

Проще всего это сделать так. В меню “Start/Пуск” написать “env” и выбрать “Edit environment variables for your account”

Выберите переменную Path и нажмите кнопку “ Edit..”

В появившемся окне нажмите кнопку “New” и добавьте путь к QEMU

Шаг 3. Включаем Windows Hypervisor Platform 

В меню Start/Пуск напишите “windows features”. Выберите пункт “Turn Windows features on or off”

В появившемся окне, в списке найдите и убедитесь, что помечен пункт “Windows Hypervisor Platform”

Шаг 4. Скачиваем iso-файл дистрибутива Linux

Для инсталляции Linux на виртуальную машину потребуется ее дистрибутив в формате ISO, который можно скачать с официального сайта. Я буду ставить Ubuntu Desktop. 

Шаг 5. Создаем виртуальную машину

Основные приготовления сделаны. Теперь переходим к созданию виртуальной машины. Первым делом надо создать папку для виртуальной машины. Для удобства работы, скопируйте в нее скачанный ранее iso-файл с Ubuntu. Файл диска виртуальной машины создаётся командой

qemu-img create -f qcow2 ubuntu-20.10-desktop-amd64.qcow2 15G

Эта команда создаст файл виртуальной машины с именем ubuntu-20.10-desktop-amd64.qcow2 в формате QCOW2 на 15 Гб. Изначально файл не будет занимать сразу 15 Гб, а будет значительно меньше однако его предел - 15 Гб. Впрочем, это значение можно будет изменить позже.

Шаг 5. Устанавливаем Ubuntu

После того, как файл диска для виртуальной машины создан можно приступать к инсталляции Ubuntu. Для этого запустим виртуальную машину с подключенным iso-образом Ubuntu.

qemu-system-x86_64 ^

-machine type=q35,accel=whpx ^

-smp 2 ^

-hda ubuntu-20.10-desktop-amd64.qcow2 ^

-cdrom ubuntu-20.10-desktop-amd64.iso ^

-m 4G ^

-vga virtio ^

-usb ^

-device usb-tablet ^

-display default,show-cursor=on

Что означают параметры этой команды

• machine - Эмулируемая машина и тип акселератора. q35 - это один из последних типов машин, а whpx - это акселератор для Windows10.
• smp - Число процессоров для виртуальной машины
• m - Размер оперативной памяти для виртуальной машины
• hda - Ссылка на файл диска
• cdrom - Ссылка на ISO-файл
• vga - Графическая карта
• usb - Разрешает доступ к  USB-порту
• device - Добавляем "usb-tablet" как устройство ввода, иначе мышь может не заработать
• display - Включаем отображение курсора мыши на экране. Отключено по умолчанию.

После старта виртуальной машины запустится инсталлятор Ubuntu. По завершению система предложит перегрузиться.

Вместо этого лучше перейти в терминал, в котором запускали виртуальную машину и выйти из QEMU клавишами Сtrl+C.

Шаг 6. Запускаем виртуальную машину

Виртуальная машина с Ubuntu полностью готова, только теперь для запуска нам не нужна ссылка на iso-образ Ubuntu. Поэтому немного модифицируем команду запуска виртуальной машины, убрав из нее параметр cdrom. 

qemu-system-x86_64 ^

-machine type=q35,accel=whpx ^

-smp 2 ^

-hda ubuntu-20.10-desktop-amd64.qcow2 ^

-m 8G ^

-vga virtio ^

-usb ^

-device usb-tablet ^

-display default,show-cursor=on

Команда для запуска достаточно объёмная, советую скопировать ее в bat-файл и хранить его в том же директории где и файл диска виртуальной машины. Так будет удобнее запускать.