Programmazione
Linguaggi, Git, test, debugging, algoritmi e qualità del codice spiegati con esempi veri.
Accoppiamento e coesione: progettare moduli facili da cambiare
Accoppiamento e coesione spiegati con esempi: perché moduli coesi e poco dipendenti rendono il software più facile da modificare, testare e capire.
Algoritmi di ordinamento: insertion sort, merge sort e quicksort
Gli algoritmi di ordinamento spiegati in modo chiaro: insertion sort, merge sort e quicksort, stabilità, complessità e quando affidarsi alla libreria.
Ambienti virtuali Python: gestire le dipendenze senza caos
Cosa sono gli ambienti virtuali Python, come crearli con venv, fissare le dipendenze in requirements.txt ed evitare i conflitti tra progetti diversi.
Code review efficace: cosa guardare e come dare feedback
Come fare una code review utile: dimensione delle modifiche, cosa controllare davvero, commenti costruttivi e cosa delegare agli strumenti automatici.
Concorrenza in Python: thread, processi e asyncio a confronto
Thread, processi e asyncio spiegati: differenza tra concorrenza e parallelismo, lavori I/O-bound e CPU-bound, il GIL e come scegliere l'approccio giusto.
Debito tecnico: cos'è, come riconoscerlo e come ripagarlo
Il debito tecnico spiegato in modo concreto: origini, segnali d'allarme, come misurarlo, comunicarlo a chi decide e ripagarlo senza fermare lo sviluppo.
Debugging metodico: trovare i bug con il metodo scientifico
Un metodo concreto per il debugging: riprodurre il problema, formulare ipotesi, ridurre il caso, usare debugger e bisezione invece dei tentativi.
Espressioni regolari: guida pratica con esempi in Python
Le espressioni regolari con esempi pratici in Python: classi di caratteri, quantificatori, gruppi, ancore, errori comuni e quando è meglio evitarle.
Gestione degli errori: eccezioni usate bene, non nascoste
Come gestire gli errori nel codice: quando catturare un'eccezione, quando lasciarla salire, eccezioni personalizzate, pulizia delle risorse.
Git spiegato bene: commit, branch e merge senza paura
I concetti fondamentali di Git spiegati in modo chiaro: area di staging, commit, branch, merge e remote, con i comandi essenziali per il lavoro quotidiano.
Leggere uno stack trace Python: guida riga per riga
Come leggere un traceback Python: ordine delle chiamate, tipo di eccezione, eccezioni concatenate ed errori più comuni, con esempi riga per riga.
Logging nel codice: livelli, contesto e cosa non registrare
Come scrivere log utili nel codice: livelli di gravità, messaggi con contesto, log strutturati in JSON e dati da non registrare mai, con esempi.
Messaggi di commit chiari: come scriverli e perché contano
Come scrivere messaggi di commit utili: oggetto breve all'imperativo, corpo che spiega il perché, commit atomici ed esempi di messaggi buoni e cattivi.
Dare nomi nel codice: variabili e funzioni che si spiegano
Come scegliere buoni nomi per variabili, funzioni e classi: intenzione, unità di misura, booleani, convenzioni ed errori comuni, con esempi prima e dopo.
Notazione O-grande spiegata: la complessità degli algoritmi
La notazione O-grande spiegata con esempi pratici: O(1), O(log n), O(n), O(n²), come stimare la complessità di un algoritmo e perché conta davvero.
La piramide dei test: unitari, integrazione ed end-to-end
Cos'è la piramide dei test e come bilanciare test unitari, di integrazione ed end-to-end per avere una suite veloce, affidabile e davvero utile al team.
Primo linguaggio di programmazione: come sceglierlo bene
Come scegliere il primo linguaggio di programmazione in base agli obiettivi: Python, JavaScript, C e altri a confronto, con un percorso di studio concreto.
Refactoring sicuro: migliorare il codice senza romperlo
Come fare refactoring in sicurezza: test come rete di protezione, piccoli passi, tecniche come estrarre funzioni e rinominare, codice legacy.
Ricerca binaria: come funziona e perché è facile sbagliarla
La ricerca binaria spiegata passo passo: requisiti, implementazione in Python, errori di confine tipici e usi pratici oltre la ricerca in un elenco.
La ricorsione spiegata semplice: caso base e chiamate ricorsive
Cos'è la ricorsione e come ragionare in modo ricorsivo: caso base, call stack, memoizzazione e quando preferire un ciclo, con esempi in Python.
Strategie di branching Git: trunk-based, GitHub flow e Git flow
Trunk-based development, GitHub flow e Git flow a confronto: come funzionano, quando conviene ciascuno e come scegliere la strategia giusta.
Strutture dati in Python: liste, dizionari, insiemi e tuple
Come scegliere la struttura dati giusta in Python: liste, tuple, dizionari, insiemi, deque e Counter a confronto, con costi delle operazioni ed esempi.
Test unitari: cosa testare, come scriverli e cosa evitare
Guida pratica ai test unitari: struttura Arrange-Act-Assert, scelta dei casi da verificare, test leggibili con pytest ed errori che li rendono fragili.
Validare l'input: programmazione difensiva e codice più sicuro
Come validare l'input nel codice: liste di valori ammessi, validazione ai confini, query parametrizzate, percorsi di file e segreti fuori dal codice.
Versionamento semantico: cosa significano i numeri di versione
Il versionamento semantico spiegato: MAJOR.MINOR.PATCH, modifiche incompatibili, versioni 0.x, pre-release e come indicare le dipendenze senza sorprese.