Python logic:
a = 256; b = 256 ➡️ a is b is True
a = 257; b = 257 ➡️ a is b is False

Integer caching in a nutshell. -5 to 256 share the same memory slot; anything higher gets a brand new object. 🐍🧠

#Python #BackendDev #TechFacts #BuildInPublic

The absolute psychological damage of spending 6 hours debugging an asymmetric cryptographic failure or network timeout, only to realize the server time was off by 2 minutes.

NTP synchronization is the unsung hero of infrastructure. Always check your system clock before you question your entire architecture.

What’s the most trivial thing that wasted your whole day recently? 👇

#DevLife #SysAdmin #BackendDev #ProgrammingHumor #Debugging #Infrastructure #SoftwareEngineering #BuildInPublic #Linux

Let’s settle a classic, lighthearted developer debate: 🧑‍💻🔥

Do you prefer software that is opinionated (forces you to do things "the right way" like Django) or unopinionated (gives you total freedom but leaves you to build the architecture like Flask/FastAPI)?

Freedom vs. Structure. Where do you stand? 👇

#TechFacts #Y2K38 #Programming #DevLife #BackendDev #Linux #TechDebate #Terminal #SoftwareEngineering #BuildInPublic

The terrifying split-second when:

You type a powerful command in the terminal, hit Enter, and immediately realize you forgot to check which directory you were actually in. 🏃‍♂️💨💨

Heart rate: 180 BPM.

Always pwd before you regret. 🐧

#TechFacts #Y2K38 #Programming #DevLife #BackendDev #Linux #TechDebate #Terminal #SoftwareEngineering #BuildInPublic

The Year 2038 Problem (Y2K38): The Unix Apocalypse ⏳💀

On January 19, 2038, at 03:14:07 UTC, 32-bit Unix systems will run out of time. The integer used to store seconds since 1970 will overflow, flipping back to 1901.

Yes, embedded systems, old servers, and legacy tech will literally time-travel.

Are you running any 32-bit hardware that might witness the end of time? 🖥️💥
#TechFacts #Y2K38 #Programming #DevLife #BackendDev #Linux #TechDebate #Terminal #SoftwareEngineering #BuildInPublic

Question for the backend folks and database diggers: 🛠️🧠

What’s the most chaotic, unoptimized database schema or JSON structure you’ve ever encountered in production?

We spend our days parsing deeply nested configurations to make #Keepita seamless, but some legacy mobile formats really make you question reality. 💀

Drop your horror stories below! 👇

#Keepita #BackendDev #Database #JSON #SoftwareEngineering #DevLife #CodingHumor #BuildInPublic #IndieDev

Glad to be here @mwadmin ! Finally a place where privacy matters. I’m planning to introduce my project #Keepita here soon. I hope the Fedi community finds it useful and supports independent devs like me. Cheers!

#Introduction #NewHere #HelloMastodon #FOSS #OpenSource #Privacy #BackendDev #Linux #Python #Keepita

🐍 Um dos posts mais lidos do blog continua fazendo sucesso — e faz sentido, porque esse problema acontece em todo projeto Python que escala.
Você já otimizou o lugar errado porque "achava" que era ali? Intuição é um método caro. Profiling é o antídoto.
No post eu cubro a abordagem que funciona na prática:
🔍 cProfile — identifica onde o tempo está sendo gasto, linha a linha de chamada de função. Está na stdlib, não precisa instalar nada, e é suficiente pra 90% dos casos.
📊 pstats — filtra e interpreta os resultados. Ideal pra integrar em scripts de CI e comparar versões.
💾 memory_profiler — quando o problema não é tempo, é RAM. Mostra incremento de memória linha a linha. Aquele f.readlines() inocente que aloca 264 MB? Ele aparece.
A metodologia é simples: reproduza o problema de forma isolada → meça → encontre o culpado nos dados → corrija → meça de novo.
Sem dados, você otimiza o que parece lento. Com profiling, você sabe.
👉 https://www.riverfount.dev.br/posts/profiling-em-python/
#Python #SoftwareEngineering #Performance #Profiling #BackendDev
Profiling em Python: Encontrando Gargalos com cProfile e memory_profiler

Existe um padrão que se repete em quase todo projeto Python que cresce. O código funciona, os testes passam, a feature está pronta — aí alguém percebe que uma rota específica demora três segundos quando deveria demorar duzentos milissegundos. Ou que um processo que roda em batch está consumindo 4 GB de RAM sem nenhuma razão óbvia. O instinto natural é abrir o código e começar a suspeitar. Aquele loop ali, essa chamada de banco, aquela list comprehension aninhada. O problema é que intuição é um método caro: você otimiza o que acha que é lento, gasta horas em algo que mal contribui para o tempo total, e o gargalo real continua intacto.

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