I often work on a remote Linux box and like to have Byobu running so that I have tab view and status bar. But somedays in mid 2024, somethings start to break when I open Helix inside Byobu and get this annoying gray background every where:

The root issue is that, Byobu runs Tmux with a configuration, and that configuration makes tmux disable some features which is needed to render Helix theme correctly. The key is the TERM environment variable. No matter which terminal emulator we use, after running Byobu, the TERM is set to screen-256color.

Gần đây nghe sự cố máy chủ DeepSeek bị lộ dữ liệu do để mở cổng database toang hoác, làm tôi nhớ đến cách triển khai ứng dụng web của mình, trong đó mình đóng cổng database luôn, chỉ cho truy cập qua Unix domain socket (dạng file), và cũng không cần tạo password, không cần nhớ, không cần giấu password. Thủ thuật này đã được nhắc đến trong một bài blog khác bằng tiếng Anh, nay dịch ra cho anh em tham khảo. Bài viết đó nói về một chủ đề rộng hơn là "cách triển khai ứng dụng web Python một cách tự động".

Gần đây tôi thấy một câu hỏi từ một đồng nghiệp Python, làm thế nào để triển khai ứng dụng Django mà không cần phải SSH thủ công vào máy chủ và chạy các lệnh. Phong cách này là "single server deployment". triển khai trên một máy chủ duy nhất, nơi bạn đặt tất cả các thành phần, từ mã ứng dụng, cơ sở dữ liệu, đến các tệp tĩnh, tệp media, trên cùng một máy chủ. Không có Docker tham gia. Với kiểu triển khai này, chúng ta sẽ cần một cách nào đó để cung cấp phiên bản mới của ứng dụng mỗi khi mã mới được đẩy lên nhánh "release" của kho lưu trữ Git.

Tại sao cần tự động hóa? Vì làm đi làm lại những việc này rất nhàm chán:

• SSH vào máy chủ, cd vào thư mục cài đặt.

Hôm nay mình thử tài DeepSeek về một số ngôn ngữ lập trình mới. Đề bài là: Hãy cho một ví dụ để cho thấy comptime trong ngôn ngữ Zig đem lại trải nghiệm lập trình tốt hơn macro của Rust.

Câu trả lời đầu tiên của DeepSeek bị mình bác bỏ (code trong hình 1), vì nó cho rằng trong Zig có thể dùng comptime để tạo cấu trúc generics trong khi Rust phải dùng macro.

Ai dùng Linux thì cũng phải đụng vào shell, với hình thức đơn giản nhất là chạy một chương trình / lệnh nào đó từ Terminal. Khi làm việc với server không có giao diện đồ họa, mọi tác vụ quản lý phải thực hiện qua dòng lệnh thì cũng là lúc ta sử dụng shell ở mức độ nâng cao hơn. Ta sẽ cần viết một lệnh dài để thực hiện nhiều việc theo chuỗi, hoặc viết thành một file script với điếu kiện if else, với vòng lặp để thi hành nhiều tác vụ phức tạp. Tuy nhiên, thật tình mà nói thì các phần mềm shell phổ biến trên Linux như Bash, Zsh tôi đều không thích cú pháp của chúng, nên nếu cần viết lệnh dài, viết ra file script thì tôi sẽ chuyển qua viết script Python. Mọi việc thường là thế cho đến khi tôi bắt gặp Nushell...

Sau khi chạy thử vài dòng lệnh theo bài giới thiệu nhanh, tôi thấy Nu quyến rũ với tư tưởng khá mới mẻ, đó là thiết kế dữ liệu chảy qua các ống dẫn (pipe) là dữ liệu có cấu trúc, có các field, chứ không đơn giản là văn bản text như các shell truyền thống. Để hình dung được ý tưởng này, xét ví dụ sau, là chạy lệnh ls trong Nu:

❯ ls
╭───┬────────────────┬─────────┬─────────┬────────────────╮

Với hơn một nửa công việc hàng ngày là làm web, Python và JavaScript là hai ngôn ngữ mình dùng nhiều. Đây vốn là hai ngôn ngữ "kiểu động" (dynamic type), nhưng mình vẫn tận dụng hệ thống kiểu (type system) của chúng để viết như với một ngôn ngữ "kiểu tĩnh" (static type). Sau một thời gian thì mình rút ra được một số kinh nghiệm để làm việc với hai hệ này.

Thật ra, ngôn ngữ JavaScript không có ký hiệu kiểu, nên nói chính xác hơn là mình đang dùng TypeScript chứ không phải JavaScript. Trước hết, người đã làm quen với JavaScript mà được giới thiệu về TypeScript thì sẽ bật lên một câu hỏi, tại sao chúng là ngôn ngữ dynamic type thì lại mất công viết như static type làm gì. Đó là vì những ích lợi sau:

• Giúp các công cụ kiểm tra (static analysis) như MyPy, tsc hiểu được code mình, để phát hiện được bug tiềm tàng trong những trường hợp ngách mà mình chưa test.
• Giúp các trình soạn thảo (code editor, IDE) hiểu được biến đang có kiểu gì, để đưa ra gợi ý autocomplete đúng hơn.

Let's say you have a source code file on a remote machine (accessed via SSH) and you want to copy a portion of the content to your local machine. There are many ways to do this, but I want to present an effective way, as it will take advantage of Helix's very convenient block selection feature.

For example, in the following image, the window on the left is accessing a remote machine, via SSH, on which I am opening a source code file using Helix. The window on the right is an editor, e.g. Geany, of your local machine. I want to copy the source of the enable_mqtt_on_gsm_modem function to Geany. In the left window, we should use a slightly modern Terminal application, e.g. Kitty, WezTerm, Alacritty because of a feature that I will explain later.

On the source file, we'll move the cursor to any line inside the enable_mqtt_on_gsm_modem body, then press m. Helix will bring up a menu of m command, let's press a to select "Select around object". Helix then shows the menu of m a.

Giả sử bạn có một file source code trên máy ở xa (truy cập qua SSH) và bạn muốn sao chép một phần nội dung sang máy trước mặt. Có nhiều cách để làm, nhưng tôi muốn trình bày một cách hiệu quả, vì sẽ tận dụng tính năng chọn khối rất tiện lợi của Helix.

Ví dụ trong hình sau, cửa sổ bên trái là đang truy cập vào một máy ở xa, qua SSH, trên đó tôi đang mở một file source code bằng Helix. Cửa sổ bên phải là một trình soạn thảo, ví dụ Geany, của máy trước mặt. Tôi muốn sao chép source của hàm enable_mqtt_on_gsm_modem sang Geany. Cửa sổ bên trái, ta nên dùng một ứng dụng Terminal hiện đại một tí, ví dụ Kitty, WezTerm, Alacritty vì một tính năng mà tôi sẽ giải thích sau.

Bên file nguồn, ta sẽ di chuyển con trỏ đến bất cứ dòng nào phía trong thân hàm enable_mqtt_on_gsm_modem, sau đó nhấn m. Helix sẽ hiện ra menu của lệnh m, nhấn a để chọn "Select around object". Sau đó Helix lại hiện ra menu của "m a".

Trong quá trình phát triển phần mềm, ghi log là một hoạt động quan trọng phục vụ cho người lập trình. Khi một chương trình chạy không như mong muốn, ta cần phải biết sai chỗ nào để sửa. "Ghi log" là bắt chương trình của ta "kể lại" diễn biến hoạt động của nó, giá trị của một vài biến lúc ấy, để giúp ta kiểm tra lại được chỗ nào sai.

Vậy mình thường dùng thư viện nào cho việc ghi log?

Như đã đề cập trong bài "Khởi đầu dự án Python như thế nào để thuận tiện phát triển lên", Python có một thư viện chuẩn logging, mà điểm lợi là khi các thư viện cùng dùng nó, ta có thể từ tầng ứng dụng điều chỉnh "log level" cho tầng thư viện mà không cần can thiệp vào code của thư viện ấy. Vì lẽ đó, đương nhiên các ứng dụng của mình cũng dùng logging nhưng cũng kèm thêm một số thư viện bổ trợ khác để thỏa mãn nhu cầu / sở thích cá nhân.

Một trong những nhu cầu của mình là cần màu sắc phân biệt, để truy tìm điểm cần tìm cho dễ, ít nhất là các log level cần có màu sắc khác nhau để dễ dàng lọc lựa, bỏ qua thông điệp ít quan trọng. Về khoản màu sắc thì mình ưa dùng thư viện rich. Nó thậm chí còn hơn cả mong đợi vì nó còn nhận diện và tô màu theo "kiểu dữ liệu", ví dụ dữ liệu số có màu khác, dữ liệu chuỗi, đối tượng... có màu khác.

Trong giới lập trình, "oxy hóa" là một cách nói vui ám chỉ việc viết lại (một phần hoặc toàn bộ) một phần mềm bằng ngôn ngữ Rust, đây là một lối chơi chữ, vì "Rust" còn có nghĩa là "rỉ sét", một hiện tượng do sự oxy hóa gây nên. Gần đây mình cũng mạnh dạn oxy hóa một phần nền tảng IoT nông nghiệp của AgriConnect.

Động lực khiến mình viết lại nền tảng IoT của AgriConnect bằng Rust là để giảm tải hệ thống, tăng cường khả năng chịu áp lực trong tương lai. Phần mềm mình đang nói đến ở đây có tên mã là "Hạt Thóc". Nghe tên khiêm tốn, nhỏ bé thôi nhưng nó vận hành theo kiểu SaaS (Software as a Service), tức một phần mềm sẽ vận hành cùng lúc nhiều trang trại khách hàng. Mỗi khách hàng sẽ có một không gian riêng khi thao tác, quản lý trang trại của mình, thậm chí có tên miền riêng, nhưng thực ra tất cả đều đang được phục vụ bởi một chương trình trên server. Phần mềm này vốn được viết bằng ngôn ngữ Python, framework Django, được chia ra nhiều thành phần, mỗi thành phần chạy dưới dạng một process, một service riêng. Trong hoàn cảnh đặc thù của "Hạt Thóc" thì thì mình không "oxy hoá" theo kiểu, viết lại một vài hàm nào đó bằng Rust, biên dịch dưới dạng thư viện, rồi dùng Python import thư viện đó, mà viết lại toàn bộ thành phần con luôn. "Hạt Thóc" có ba thành phần chính:

• Collector: Giao tiếp để thu thập dữ liệu cảm biến, trạng thái bật tắt của các tải, và lưu vào database.
• ControlView: Cung cấp giao diện web để người dùng vào xem dữ liệu, cấu hình trang trại, đặt lịch, hay bật tắt tải bằng tay.
• ControlCenter: Chạy ngầm để phân tích lịch, dữ liệu cảm biến để ra lệnh bật, tắt tải, kiểm tra tình trạng bất thường và phát đi cảnh báo.

Recently I rebuilt this website, using Rust as backend programming language and EdgeDB as database. EdgeDB is great, but its Rust support is still weak comparing to other languages. One very important, but missing, feature is to support named parameters in query. Fortunately, there is already a base for the support in the future. In this post, we will exploit that minimum base to let our work done.

Current state

As the time of this writing, if you look into edgedb-tokio, the official Rust client library, documentation and example, you will see that it only supports using positional (numbered) parameters: