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🧙‍♂️ 使用 ChatGPT 助理產生部落格 🪄 ✨

# 長話短說;博士 我們都已經看到了 ChatGPT 的功能(這對任何人來說都不陌生)。 很多文章都是使用 ChatGPT 一遍又一遍地寫的。 **實際上**,DEV 上的文章有一半是用 ChatGPT 寫的。 你可以使用一些[AI內容偵測器](https://copyleaks.com/ai-content- detector)來檢視。 問題是,ChatGPT 永遠不會產生一些非凡的內容,除了它內部已經有(經過訓練/微調)的內容。 但有一種方法可以超越目前使用 RAG(OpenAI 助理)訓練的內容。 [上一篇](https://dev.to/triggerdotdev/train-chatgpt-on-your-documentation-1a9g),我們討論了在您的文件上「訓練」ChatGPT;今天,讓我們看看如何從中製作出很多內容。我們將: - 使用 Docusaurus 建立新的部落格系統。 - 詢問 ChatGPT,為我們寫一篇與文件相關的部落格文章。 ![部落格](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ms26qb0uahpi898s0qun.gif) --- ## 你的後台工作平台🔌 [Trigger.dev](https://trigger.dev/) 是一個開源程式庫,可讓您使用 NextJS、Remix、Astro 等為您的應用程式建立和監控長時間執行的作業! &nbsp; [![GiveUsStars](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bm9mrmovmn26izyik95z.gif)](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 請幫我們一顆星🥹。 這將幫助我們建立更多這樣的文章💖 {% cta https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev %} 為 Trigger.dev 儲存庫加註星標 ⭐️ {% endcta %} --- ## 上次回顧 ⏰ - 我們建立了一個作業來取得文件 XML 並提取所有 URL。 - 我們抓取了每個網站的 URL 並提取了標題和內容。 - 我們將所有內容儲存到文件中並將其發送給 ChatGPT 助手。 - 我們建立了一個 ChatBot 畫面來詢問 ChatGPT 有關文件的資訊。 您可以在此處找到上一個[教學]的完整原始程式碼(https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-assistant)。 --- ![工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i4adju83b5s1k0qozh3x.png) ## 稍作修改⚙️ 上次,我們建立了一個文件助理。我們寫: ``` You are a documentation assistant, loaded with documentation from ' + payload.url + ', return everything in an MD format. ``` 讓我們將其更改為部落格作者,請轉到“jobs/process.documentation.ts”第 92 行,並將其替換為以下內容: ``` You are a content writer assistant. You have been loaded with documentation from ${payload.url}, you write blog posts based on the documentation and return everything in the following MD format: --- slug: [post-slug] title: [post-title] --- [post-content] ``` 使用“slug”和“title”非常重要,因為這是 Docusaurus 的格式 - 我們的部落格系統可以接受(當然,我們也以 MD 格式發送所有輸出) --- ![Docusaurus](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gu8wlh7qk8e3rh6mz35v.png) ## 多庫龍🦖 您可以使用多種類型的部落格系統! 對於我們的用例,我們將使用 Docusaurus,它可以讀取基於 MD 的格式(我們從 ChatGPT 請求的輸出)。 **我們可以透過執行來安裝 Docusaurus:** ``` npx create-docusaurus@latest blog classic --typescript ``` 接下來,我們可以進入已建立的目錄並執行以下命令: ``` npm run start ``` 這將啟動 Docusaurus。你可以關註一下。還有一個名為“blog”的附加目錄,其中包含所有部落格文章;這是我們保存 ChatGPT 產生的部落格文章的地方。 ![範例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pgo25rlkw85nfvbh0y4s.png) --- ![部落格](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v3oxjtli1dn9i9klnj5t.png) ## 產生部落格 📨 我們需要創造一個就業機會 - 取得部落格標題 - 使用 ChatGPT 產生完整的部落格文章 - 將其保存到我們部落格上的 MD 文件中 我們可以輕鬆地使用 ChatGPT 來實現這一點! 前往“jobs”資料夾並新增一個名為“process.blog.ts”的新檔案。新增以下程式碼: ``` import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; import {writeFileSync} from "fs"; import slugify from "slugify"; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job, it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-blog", name: "Process Blog", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.blog.event", schema: object({ title: string(), aId: string(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { const {title, aId} = payload; const thread = await io.openai.beta.threads.create('create-thread'); await io.openai.beta.threads.messages.create('create-message', thread.id, { content: ` title: ${title} `, role: 'user', }); const run = await io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion('run-thread', thread.id, { model: 'gpt-4-1106-preview', assistant_id: payload.aId, }); if (run.status !== "completed") { console.log('not completed'); throw new Error(`Run finished with status ${run.status}: ${JSON.stringify(run.last_error)}`); } const messages = await io.openai.beta.threads.messages.list("list-messages", run.thread_id, { query: { limit: "1" } }); return io.runTask('save-blog', async () => { const content = messages[0].content[0]; if (content.type === 'text') { const fileName = slugify(title, {lower: true, strict: true, trim: true}); writeFileSync(`./blog/blog/${fileName}.md`, content.text.value) return {fileName}; } }); }, }); ``` - 我們加入了一些必要的變數: - `title` 部落格文章標題 - `aId` 上一篇文章中新增的助手 ID。 - 我們為助手建立了一個新線程(`io.openai.beta.threads.create`) - 我們無法在沒有任何線程的情況下質疑它。與之前的教程不同,在這裡,我們對每個請求建立一個新線程。我們不需要對話中最後一條訊息的上下文。 - 然後,我們使用部落格標題為線程(`io.openai.beta.threads.messages.create`)新增訊息。我們不需要提供額外的說明 - 我們已經在第一部分完成了該部分😀 - 我們執行 `io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion` 來啟動進程 - 通常,您需要某種每分鐘執行一次的遞歸來檢查作業是否完成,但是 [Trigger.dev]( http://Trigger .dev)已經加入了一種執行進程並同時等待它的方法🥳 - 我們在查詢正文中執行帶有“limit: 1”的“io.openai.beta.threads.messages.list”,以從對話中獲取第一則訊息(在ChatGPT 結果中,第一則訊息是最後一條訊息) 。 - 然後,我們使用「writeFileSync」從 ChatGPT 取得的值來儲存新建立的部落格 - 確保您擁有正確的部落格路徑。 轉到“jobs/index.ts”並加入以下行: ``` export * from "./process.blog"; ``` 現在,讓我們建立一個新的路由來觸發該作業。 前往“app/api”,建立一個名為“blog”的新資料夾,並在一個名為“route.tsx”的新檔案中 新增以下程式碼: ``` import {client} from "@openai-assistant/trigger"; export async function POST(request: Request) { const payload = await request.json(); if (!payload.title || !payload.aId) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Missing parameters'}), {status: 400}); } // We send an event to the trigger to process the documentation const {id: eventId} = await client.sendEvent({ name: "process.blog.event", payload }); return new Response(JSON.stringify({eventId}), {status: 200}); } ``` - 我們檢查標題和助理 ID 是否存在。 - 我們在 [Trigger.dev](http://Trigger.dev) 中觸發事件並發送訊息。 - 我們將事件 ID 傳送回客戶端,以便我們可以追蹤作業的進度。 --- ![前端](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kgh52s7mxd20w91kr3c9.png) ## 前端🎩 沒什麼好做的! 在我們的「components」目錄中,建立一個名為「blog.component.tsx」的新檔案和以下程式碼: ``` "use client"; import {FC, useCallback, useEffect, useState} from "react"; import {ExtendedAssistant} from "@openai-assistant/components/main"; import {SubmitHandler, useForm} from "react-hook-form"; import {useEventRunDetails} from "@trigger.dev/react"; interface Blog { title: string, aId: string; } export const BlogComponent: FC<{list: ExtendedAssistant[]}> = (props) => { const {list} = props; const {register, formState, handleSubmit} = useForm<Blog>(); const [event, setEvent] = useState<string | undefined>(undefined); const addBlog: SubmitHandler<Blog> = useCallback(async (param) => { const {eventId} = await (await fetch('/api/blog', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(param) })).json(); setEvent(eventId); }, []); return ( <> <form className="flex flex-col gap-3 mt-5" onSubmit={handleSubmit(addBlog)}> <div className="flex flex-col gap-1"> <div className="font-bold">Assistant</div> <select className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3" {...register('aId', {required: true})}> {list.map(val => ( <option key={val.id} value={val.aId}>{val.url}</option> ))} </select> </div> <div className="flex flex-col gap-1"> <div className="font-bold">Title</div> <input className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3" placeholder="Blog title" {...register('title', {required: true})} /> </div> <button className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3 bg-gray-100 hover:bg-gray-200" disabled={formState.isSubmitting}>Create blog</button> </form> {!!event && ( <Blog eventId={event} /> )} </> ) } export const Blog: FC<{eventId: string}> = (props) => { const {eventId} = props; const { data, error } = useEventRunDetails(eventId); if (data?.status !== 'SUCCESS') { return <div className="pointer bg-yellow-300 border-yellow-500 p-1 px-3 text-yellow-950 border rounded-2xl">Loading</div> } return ( <div> <a href={`http://localhost:3000/blog/${data.output.fileName}`}>Check blog post</a> </div> ) }; ``` - 我們使用「react-hook-form」來輕鬆控制我們的輸入。 - 我們讓使用者選擇他們想要使用的助手。 - 我們建立一個包含文章標題的新輸入。 - 我們將所有內容傳送到先前建立的路由並傳回作業的「eventId」。 - 我們建立一個新的「<Blog />」元件,該元件顯示載入直到事件完成,並使用新建立的教程新增指向我們部落格的連結。 將元件加入我們的“components/main.tsx”檔案中: ``` {assistantState.filter(f => !f.pending).length > 0 && <BlogComponent list={assistantState} />} ``` 我們完成了! ![完成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fkm37v5idrxexjje2u3o.png) 現在,讓我們新增部落格標題並點擊「生成」。 ![部落格](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gosm1f1ttz3q1m0atu7s.png) --- ![圖片](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--uTFwMeAp--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/https://dev-to-uploads.s3。 amazonaws.com/uploads/articles/0half2g6r5zfn7asq084.png) ## 讓我們聯絡吧! 🔌 作為開源開發者,您可以加入我們的[社群](https://discord.gg/nkqV9xBYWy) 做出貢獻並與維護者互動。請隨時造訪我們的 [GitHub 儲存庫](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev),貢獻並建立與 Trigger.dev 相關的問題。 本教學的源程式碼可在此處取得: https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-blog-writer 感謝您的閱讀! --- 原文出處:https://dev.to/triggerdotdev/generate-blogs-with-chatgpt-assistant-1894

如何成為 10 倍速明星開發人員

如今,每個人都想成為我們所謂的「10 倍開發人員」。然而,這個術語經常被誤解和高估。 從本質上講,在我看來,高效或10 倍開發人員是指能夠利用所有可用工具來發揮其優勢的人,讓這些工具處理冗餘和重複性的任務,並使他能夠專注於複雜和創造性的工作。以下是成為 10 倍開發人員的一些提示和技巧: ## 使用腳本自動執行重複任務: 對於尋求優化工作流程的開發人員來說,透過腳本自動執行重複任務是一個遊戲規則改變者。 透過弄清楚哪些任務可以自動化,例如測試和部署,然後讓腳本處理它們,開發人員可以專注於工作中更具挑戰性的部分,並在過程中節省大量時間。 例如,此腳本建立一個新的專案資料夾,由使用者輸入命名,並在檔案總管中開啟它: ``` import os import subprocess def create_project_folder(project_name): # Create a new folder for the project os.makedirs(project_name) # Open the project folder in the file explorer subprocess.run(['explorer', project_name]) # Get the project name from the user project_name = input("Enter the name of your new project: ") # Call the function to create and open the project folder create_project_folder(project_name) ``` ## 鍵盤快速鍵掌握: 掌握程式碼編輯器或 IDE 中的鍵盤快速鍵對於加快編碼工作流程至關重要。 VS 程式碼的一些快捷方式範例: `Ctrl + P`:快速檔案導航,讓您可以按名稱開啟檔案。 `Ctrl + Shift + L`:選取目前單字的所有出現位置。 `Ctrl + /`:切換行註釋 `Ctrl + A`:選擇目前檔案中的所有行 `Ctrl + F`:尋找程式碼中的特定文本 `Ctrl + Shift + P`:開啟各種指令的指令面板。 `Alt + 向上/向下箭頭`:向上或向下移動目前行。 `Shift + 右箭頭 (→)`:選擇遊標右側的字元。 `Shift + 向左箭頭 (←)`:選擇遊標左側的字元。 「Alt + 點擊」:按住 Alt 鍵並點擊程式碼中的不同位置以建立多個遊標,從而允許您同時在這些位置進行編輯或鍵入。 ## 不要過度設計: 避免過度設計解決方案的誘惑。加入不必要的程式碼或架構複雜性是許多工程師和程式設計師遇到的常見陷阱。 然而,保持簡單不僅有利於您目前的工作流程,而且還可以讓其他人在將來更容易理解您的程式碼並就您的程式碼進行協作。 ## 掌握版本控制工作流程: 善於使用版本控制工作流程(例如使用 Git)將極大地提高您的工作效率,並幫助您的團隊在不妨礙彼此的情況下協同工作。 特別是使用 GitKraken 等工具或任何其他 GUI 替代品,提供直覺的介面,簡化分支、合併和追蹤變更等任務,使協作更加順暢。 ![GitKraken 網站圖片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ggegydp0qnryv7cbszuk.png) 如果出現問題,您可以輕鬆恢復到先前的狀態。這就像有一個安全網,可以確保每個人的工作順利配合,從而使建立軟體的整個過程更快、壓力更小。 ## 利用現有元件和函式庫: 不要重新發明輪子,而是使用經過嘗試和測試的可用解決方案。這不僅節省時間,而且使您的程式碼更加可靠和有效率。 這種方法使您能夠更多地關注專案的獨特方面。這是一種明智的策略,可以提高生產力並建立強大的軟體,而無需從頭開始。 ## 採用 HTML Emmet 進行快速原型設計: Emmet 是一個針對 Web 開發人員的工具包,可透過縮寫快速且有效率地進行編碼。 如果您使用 HTML,Emmet 可以顯著加快建立 HTML 結構的過程。 例子: ``` div>(header>ul>li*2>a)+footer>p ``` 輸出: ``` <div> <header> <ul> <li><a href=""></a></li> <li><a href=""></a></li> </ul> </header> <footer> <p></p> </footer> </div> ``` ## 利用人工智慧協助: - **GitHub 副駕駛:** 是 GitHub 與 OpenAI 合作開發的人工智慧驅動的程式碼補全工具。它透過在開發人員鍵入時產生智慧建議和自動完成來改變開發人員編寫程式碼的方式。這是迄今為止我嘗試過的最好的人工智慧工具之一。 ![GitHub Copilot](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/822ubh3qe2lyezubbva5.png) - **標籤九:** 是一個人工智慧驅動的程式碼編輯器自動完成擴充。它超越了傳統的自動完成功能,使用機器學習模型來預測和建議整行或程式碼區塊。 用戶可以選擇免費使用 TabNine,但有一些限制,也可以透過訂閱來選擇專業版以獲得高級功能。 [TabNine](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/68un8zingjmsvnuk5pyl.png) - **聊天gpt :** ChatGPT 可以真正改變您的工作效率。例如,它可以提供有用的範例,例如建議用於測試的陣列或幫助重建程式碼片段。 ![Chatgpt 範例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hi8hskndin82w2vgx10l.png) 如果您在程式設計概念上遇到困難或需要澄清,ChatGPT 可以提供快速且易於理解的解釋。這就像擁有一位知識淵博的編碼夥伴,24/7 全天候幫助您應對編碼挑戰,使您的開發過程更加順暢和高效。 ## VS 程式碼中的擴充: VS Code 中的擴充功能可以透過加入功能、自動化任務和增強開發環境來顯著提高工作效率: - **更漂亮:** Prettier 是一個固執己見的程式碼格式化程序,它會自動格式化您的程式碼,使其看起來乾淨且一致,從而使您免於手動格式化的麻煩。有了 Prettier,您的程式碼變得更加賞心悅目,您可以更加專注於編寫邏輯,而不必擔心樣式。 ![更漂亮的擴充](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gurx061173zhqjd8lvvq.png) - **自動重新命名標籤:** 自動重命名標籤擴充就像 HTML 或 XML 的編碼助手。當您變更開始標記的名稱時,此擴充功能會自動更新結束標記以符合。 ![自動重新命名標籤擴充](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q31o7ljpjl3ciysch7b5.png) - **更好的評論:** Better Comments 擴充功能將幫助您在程式碼中建立更人性化的註解。透過此擴展,您將能夠對註釋進行分類。 ![更好的評論擴充](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t4f45e3cjl34mcs94rx6.png) - **智慧感知:** IntelliSense 是您的程式設計助手,可在您鍵入時提供智慧程式碼補全和建議。它預測您的需求並提供相關選項,使編碼更加有效率。一些範例: ![Tailwind CSS IntelliSense 擴充](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kcjdqgwg5n6dgn4naeuz.png) ![路徑智慧感知擴充](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9c1hvrb4l60mx6l2mp32.png) ![npm Intellisense 擴充](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yo40qrvwsplnbvzc2wn3.png) - **孔雀:** 當您處理大量專案並在 VSCode 視窗之間跳轉時,Peacock 非常有用。它允許您將顏色連結到每個專案,因此每當您打開它時,您都可以透過顏色快速查看您所在的視窗。 ![孔雀擴充](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gncbyqxup6iwa353q3vt.png) --- **總而言之**,結合這些策略和工具可以真正徹底改變您的編碼方法,將您轉變為更有效率、更有效率的開發人員。擁抱 10 倍思維不僅可以提高個人生產力,還可以為您的團隊做出積極貢獻。因此,繼續實施這些技巧,並觀察您的編碼之旅進入一個全新的水平。 --- 原文出處:https://dev.to/idboussadel/how-to-become-a-10x-dev-ake

您應該知道的 10 個高級 JavaScript 技巧!

歡迎來到 JavaScript 的奇妙世界,在這裡,程式設計與魔法相遇!如果您曾經感受到在網路上建立內容的快感,但想知道其背後隱藏的策略,那麼您來對地方了。✨🚀 在這篇部落格中,我們將穿越 JavaScript 領域,揭開複雜的神秘面紗,擁抱簡單。沒有令人困惑的術語——只有簡單的英語解釋和逐步說明。無論您是編碼新手還是經驗豐富的開發人員,請加入我們,我們會發現 10 個高級 JavaScript 技巧,助您一臂之力_“啊哈!”_ ## 1. DESTRUCTURING ASSIGNMENT 賦值解構是一種簡潔的擷取方式 來自陣列或物件的值並將它們分配給變數。 它簡化了您的程式碼並提高了可讀性。為了 陣列,可以使用括號表示法,並且可以使用 物件的大括號。 ![破壞](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/at1hxowbpsxzgi2gln6j.jpeg) --- ## 2. SPREAD SYNTAX 您可以使用擴充語法來擴充元素 一個陣列或一個物件的屬性到另一個物件中 這對於製作副本、合併物件以及 將多個參數傳遞給函數。 ![傳播語法](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uoqllndthqgr0n931thc.jpeg) --- ## 3. CURRYING 柯里化是一種函數式程式設計技術,其中 接受多個參數的函數被轉換 分成一系列函數,每個函數取一個參數 這允許更好地重複使用和組合 程式碼。 ![柯里化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/isp1ssqnxde6uvodqr9j.jpeg) --- ## 4. MEMOIZATION 這是一種快取技術,用於儲存結果 昂貴的函數呼叫並避免不必要的 重新計算。 它會顯著降低長期性能 遞歸或消耗函數。 ![記憶](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xw1jdu75vkjev3kw8osy.jpeg) --- ## 5. PROMISES AND ASYNC/AWAIT Promise 和 Async/Await 對於處理至關重要 更優雅地非同步操作並使程式碼更優雅 更具可讀性和可維護性。 它們有助於避免地獄般的回調並改善錯誤處理。 ![Promises-Async/Await](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/oq6276u1rilbozbfpo4u.jpeg) --- ## 6. CLOSURES 閉包是記住環境的函數 他們被創造出來,即使那個環境沒有 更容易存取。 它們對於建立私有變數和 行為封裝。 ![關閉](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/iy1zkeqx9ta5gqormq0p.jpeg) --- ## 7. FUNCTION COMPOSITION 函陣列合是將兩個或兩個函陣列合起來的過程 更多功能建立新功能。 它鼓勵程式碼重複使用並幫助建立 轉變一步一步複雜。 ![函陣列合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6g9kzxezkemutb1zvuvd.jpeg) --- ## 8. PROXY 代理物件允許您建立自訂行為 用於基本的物件操作。它允許你攔截 並修改物件操作。 '物件,例如 存取屬性、分配和呼叫方法。 ![代理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/je32r9eu2y3wf5rrm50b.jpeg) --- ## 9. EVENT DELEGATION 事件委託是一種附加事件委託的技術 父級的單一事件偵聽器而不是多個 每個孩子的聽眾。記憶體使用情況並改善 效能,特別是對於大型列表或動態列表 產生的內容。 ![事件委託](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ar60xpbcri5931giv2ze.jpeg) --- ## 10. WEB WORKERS Web Workers 允許您在以下位置執行 JavaScript 程式碼 背景,與主線程一起。 它們對於卸載 CPU 密集型任務很有用, 避免 UI 掛起並提高效能回應能力。 ![Web-Workers](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c965v7g8kgh9y1rpp528.jpeg) --- ## 結論 好了,各位研究人員!😊 我們一起穿越了 JavaScript 星系,揭示了 10 種乍看之下很神奇的技術。但現在,有了一點理解和熱情,您就可以自信地應用這些編碼咒語了。 如果您喜歡這個神奇的旅程,請不要忘記點擊_關注按鈕_以了解更多編碼冒險。當然,您的評論是讓這個社區蓬勃發展的秘密武器。請在下面分享您的想法、問題或您自己的 JavaScript 技巧。讓我們繼續對話吧! 感謝您加入這次冒險。下次見,祝您編碼愉快! 🚀💻✨ --- 原文出處:https://dev.to/big_smoke/10-advanced-javascript-tricks-you-should-know--1ofj

✨ 用您的文件訓練 ChatGPT 🪄 ✨

# 簡介 ChatGPT 訓練至 2022 年。 但是,如果您希望它專門為您提供有關您網站的資訊怎麼辦?最有可能的是,這是不可能的,**但不再是了!** OpenAI 推出了他們的新功能 - [助手](https://platform.openai.com/docs/assistants/how-it-works)。 現在您可以輕鬆地為您的網站建立索引,然後向 ChatGPT 詢問有關該網站的問題。在本教程中,我們將建立一個系統來索引您的網站並讓您查詢它。我們將: - 抓取文件網站地圖。 - 從網站上的所有頁面中提取資訊。 - 使用新資訊建立新助理。 - 建立一個簡單的ChatGPT前端介面並查詢助手。 ![助手](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ekre38der95twom33tqb.gif) --- ## 你的後台工作平台🔌 [Trigger.dev](https://trigger.dev/) 是一個開源程式庫,可讓您使用 NextJS、Remix、Astro 等為您的應用程式建立和監控長時間執行的作業!   [![GiveUsStars](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bm9mrmovmn26izyik95z.gif)](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 請幫我們一顆星🥹。 這將幫助我們建立更多這樣的文章💖 --- ## 讓我們開始吧🔥 讓我們建立一個新的 NextJS 專案。 ``` npx create-next-app@latest ``` >💡 我們使用 NextJS 新的應用程式路由器。安裝專案之前請確保您的節點版本為 18+ 讓我們建立一個新的資料庫來保存助手和抓取的頁面。 對於我們的範例,我們將使用 [Prisma](https://www.prisma.io/) 和 SQLite。 安裝非常簡單,只需執行: ``` npm install prisma @prisma/client --save ``` 然後加入架構和資料庫 ``` npx prisma init --datasource-provider sqlite ``` 轉到“prisma/schema.prisma”並將其替換為以下架構: ``` // This is your Prisma schema file, // learn more about it in the docs: https://pris.ly/d/prisma-schema generator client { provider = "prisma-client-js" } datasource db { provider = "sqlite" url = env("DATABASE_URL") } model Docs { id Int @id @default(autoincrement()) content String url String @unique identifier String @@index([identifier]) } model Assistant { id Int @id @default(autoincrement()) aId String url String @unique } ``` 然後執行 ``` npx prisma db push ``` 這將建立一個新的 SQLite 資料庫(本機檔案),其中包含兩個主表:“Docs”和“Assistant” - 「Docs」包含所有抓取的頁面 - `Assistant` 包含文件的 URL 和內部 ChatGPT 助理 ID。 讓我們新增 Prisma 客戶端。 建立一個名為「helper」的新資料夾,並新增一個名為「prisma.ts」的新文件,並在其中新增以下程式碼: ``` import {PrismaClient} from '@prisma/client'; export const prisma = new PrismaClient(); ``` 我們稍後可以使用“prisma”變數來查詢我們的資料庫。 --- ![ScrapeAndIndex](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fc05wtlc4peosr62ydnx.png) ## 刮擦和索引 ### 建立 Trigger.dev 帳戶 抓取頁面並為其建立索引是一項長期執行的任務。 **我們需要:** - 抓取網站地圖的主網站元 URL。 - 擷取網站地圖內的所有頁面。 - 前往每個頁面並提取內容。 - 將所有內容儲存到 ChatGPT 助手中。 為此,我們使用 Trigger.dev! 註冊 [Trigger.dev 帳號](https://trigger.dev/)。 註冊後,建立一個組織並為您的工作選擇一個專案名稱。 ![pic1](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--B2jtIoA6--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bdnxq8o7el7t4utvgf1u.jpeg) 選擇 Next.js 作為您的框架,並按照將 Trigger.dev 新增至現有 Next.js 專案的流程進行操作。 ![pic2](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--K4k6T6mi--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e4kt7e5r1mwg60atqfka.jpeg) 否則,請點選專案儀表板側邊欄選單上的「環境和 API 金鑰」。 ![pic3](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--Ysm1Dd0r--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ser7a2j5qft9vw8rfk0m.png) 複製您的 DEV 伺服器 API 金鑰並執行下面的程式碼片段來安裝 Trigger.dev。 仔細按照說明進行操作。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest init ``` 在另一個終端中執行以下程式碼片段,在 Trigger.dev 和您的 Next.js 專案之間建立隧道。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest dev ``` ### 安裝 ChatGPT (OpenAI) 我們將使用OpenAI助手,因此我們必須將其安裝到我們的專案中。 [建立新的 OpenAI 帳戶](https://platform.openai.com/) 並產生 API 金鑰。 ![pic4](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--uV1LwOH---/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ashau6i2sxcpd0qcxuwq.png) 點擊下拉清單中的「檢視 API 金鑰」以建立 API 金鑰。 ![pic5](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--Tp8aLqSa--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4bzc6e7f7avemeuuaygr.png) 接下來,透過執行下面的程式碼片段來安裝 OpenAI 套件。 ``` npm install @trigger.dev/openai ``` 將您的 OpenAI API 金鑰新增至「.env.local」檔案。 ``` OPENAI_API_KEY=<your_api_key> ``` 建立一個新目錄“helper”並新增一個新檔案“open.ai.tsx”,其中包含以下內容: ``` import {OpenAI} from "@trigger.dev/openai"; export const openai = new OpenAI({ id: "openai", apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY!, }); ``` 這是我們透過 Trigger.dev 整合封裝的 OpenAI 用戶端。 ### 建立後台作業 讓我們繼續建立一個新的後台作業! 前往“jobs”並建立一個名為“process.documentation.ts”的新檔案。 **新增以下程式碼:** ``` import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {JSDOM} from "jsdom"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-documentation", name: "Process Documentation", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.documentation.event", schema: object({ url: string(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { } }); ``` 我們定義了一個名為「process.documentation.event」的新作業,並新增了一個名為 URL 的必要參數 - 這是我們稍後要傳送的文件 URL。 正如您所看到的,該作業是空的,所以讓我們向其中加入第一個任務。 我們需要獲取網站網站地圖並將其返回。 抓取網站將返回我們需要解析的 HTML。 為此,我們需要安裝 JSDOM。 ``` npm install jsdom --save ``` 並將其導入到我們文件的頂部: ``` import {JSDOM} from "jsdom"; ``` 現在,我們可以新增第一個任務。 用「runTask」包裝我們的程式碼很重要,這可以讓 Trigger.dev 將其與其他任務分開。觸發特殊架構將任務拆分為不同的進程,因此 Vercel 無伺服器逾時不會影響它們。 **這是第一個任務的程式碼:** ``` const getSiteMap = await io.runTask("grab-sitemap", async () => { const data = await (await fetch(payload.url)).text(); const dom = new JSDOM(data); const sitemap = dom.window.document.querySelector('[rel="sitemap"]')?.getAttribute('href'); return new URL(sitemap!, payload.url).toString(); }); ``` - 我們透過 HTTP 請求從 URL 取得整個 HTML。 - 我們將其轉換為 JS 物件。 - 我們找到網站地圖 URL。 - 我們解析它並返回它。 接下來,我們需要抓取網站地圖,提取所有 URL 並返回它們。 讓我們安裝“Lodash”——陣列結構的特殊函數。 ``` npm install lodash @types/lodash --save ``` 這是任務的程式碼: ``` export const makeId = (length: number) => { let text = ''; const possible = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789'; for (let i = 0; i < length; i += 1) { text += possible.charAt(Math.floor(Math.random() * possible.length)); } return text; }; const {identifier, list} = await io.runTask("load-and-parse-sitemap", async () => { const urls = /(http|ftp|https):\/\/([\w_-]+(?:(?:\.[\w_-]+)+))([\w.,@?^=%&:\/~+#-]*[\w@?^=%&\/~+#-])/g; const identifier = makeId(5); const data = await (await fetch(getSiteMap)).text(); // @ts-ignore return {identifier, list: chunk(([...new Set(data.match(urls))] as string[]).filter(f => f.includes(payload.url)).map(p => ({identifier, url: p})), 25)}; }); ``` - 我們建立一個名為 makeId 的新函數來為所有頁面產生隨機辨識碼。 - 我們建立一個新任務並加入正規表示式來提取每個可能的 URL - 我們發送一個 HTTP 請求來載入網站地圖並提取其所有 URL。 - 我們將 URL「分塊」為 25 個元素的陣列(如果有 100 個元素,則會有四個 25 個元素的陣列) 接下來,讓我們建立一個新作業來處理每個 URL。 **這是完整的程式碼:** ``` function getElementsBetween(startElement: Element, endElement: Element) { let currentElement = startElement; const elements = []; // Traverse the DOM until the endElement is reached while (currentElement && currentElement !== endElement) { currentElement = currentElement.nextElementSibling!; // If there's no next sibling, go up a level and continue if (!currentElement) { // @ts-ignore currentElement = startElement.parentNode!; startElement = currentElement; if (currentElement === endElement) break; continue; } // Add the current element to the list if (currentElement && currentElement !== endElement) { elements.push(currentElement); } } return elements; } const processContent = client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-content", name: "Process Content", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.content.event", schema: object({ url: string(), identifier: string(), }) }), run: async (payload, io, ctx) => { return io.runTask('grab-content', async () => { // We first grab a raw html of the content from the website const data = await (await fetch(payload.url)).text(); // We load it with JSDOM so we can manipulate it const dom = new JSDOM(data); // We remove all the scripts and styles from the page dom.window.document.querySelectorAll('script, style').forEach((el) => el.remove()); // We grab all the titles from the page const content = Array.from(dom.window.document.querySelectorAll('h1, h2, h3, h4, h5, h6')); // We grab the last element so we can get the content between the last element and the next element const lastElement = content[content.length - 1]?.parentElement?.nextElementSibling!; const elements = []; // We loop through all the elements and grab the content between each title for (let i = 0; i < content.length; i++) { const element = content[i]; const nextElement = content?.[i + 1] || lastElement; const elementsBetween = getElementsBetween(element, nextElement); elements.push({ title: element.textContent, content: elementsBetween.map((el) => el.textContent).join('\n') }); } // We create a raw text format of all the content const page = ` ---------------------------------- url: ${payload.url}\n ${elements.map((el) => `${el.title}\n${el.content}`).join('\n')} ---------------------------------- `; // We save it to our database await prisma.docs.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { content: page, identifier: payload.identifier }, create: { url: payload.url, content: page, identifier: payload.identifier } }); }); }, }); ``` - 我們從 URL 中獲取內容(之前從網站地圖中提取) - 我們用`JSDOM`解析它 - 我們刪除頁面上存在的所有可能的“<script>”或“<style>”。 - 我們抓取頁面上的所有標題(`h1`、`h2`、`h3`、`h4`、`h5`、`h6`) - 我們迭代標題並獲取它們之間的內容。我們不想取得整個頁面內容,因為它可能包含不相關的內容。 - 我們建立頁面原始文字的版本並將其保存到我們的資料庫中。 現在,讓我們為每個網站地圖 URL 執行此任務。 觸發器引入了名為“batchInvokeAndWaitForCompletion”的東西。 它允許我們批量發送 25 個專案進行處理,並且它將同時處理所有這些專案。下面是接下來的幾行程式碼: ``` let i = 0; for (const item of list) { await processContent.batchInvokeAndWaitForCompletion( 'process-list-' + i, item.map( payload => ({ payload, }), 86_400), ); i++; } ``` 我們以 25 個為一組[手動觸發](https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/invoke)之前建立的作業。 完成後,讓我們將保存到資料庫的所有內容並連接它: ``` const data = await io.runTask("get-extracted-data", async () => { return (await prisma.docs.findMany({ where: { identifier }, select: { content: true } })).map((d) => d.content).join('\n\n'); }); ``` 我們使用之前指定的標識符。 現在,讓我們在 ChatGPT 中使用新資料建立一個新檔案: ``` const file = await io.openai.files.createAndWaitForProcessing("upload-file", { purpose: "assistants", file: data }); ``` `createAndWaitForProcessing` 是 Trigger.dev 建立的任務,用於將檔案上傳到助手。如果您在沒有整合的情況下手動使用“openai”,則必須串流傳輸檔案。 現在讓我們建立或更新我們的助手: ``` const assistant = await io.openai.runTask("create-or-update-assistant", async (openai) => { const currentAssistant = await prisma.assistant.findFirst({ where: { url: payload.url } }); if (currentAssistant) { return openai.beta.assistants.update(currentAssistant.aId, { file_ids: [file.id] }); } return openai.beta.assistants.create({ name: identifier, description: 'Documentation', instructions: 'You are a documentation assistant, you have been loaded with documentation from ' + payload.url + ', return everything in an MD format.', model: 'gpt-4-1106-preview', tools: [{ type: "code_interpreter" }, {type: 'retrieval'}], file_ids: [file.id], }); }); ``` - 我們首先檢查是否有針對該特定 URL 的助手。 - 如果我們有的話,讓我們用新文件更新助手。 - 如果沒有,讓我們建立一個新的助手。 - 我們傳遞「你是文件助理」的指令,需要注意的是,我們希望最終輸出為「MD」格式,以便稍後更好地顯示。 對於拼圖的最後一塊,讓我們將新助手儲存到我們的資料庫中。 **這是程式碼:** ``` await io.runTask("save-assistant", async () => { await prisma.assistant.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { aId: assistant.id, }, create: { aId: assistant.id, url: payload.url, } }); }); ``` 如果該 URL 已經存在,我們可以嘗試使用新的助手 ID 來更新它。 這是該頁面的完整程式碼: ``` import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {JSDOM} from "jsdom"; import {chunk} from "lodash"; import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; const makeId = (length: number) => { let text = ''; const possible = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789'; for (let i = 0; i < length; i += 1) { text += possible.charAt(Math.floor(Math.random() * possible.length)); } return text; }; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-documentation", name: "Process Documentation", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.documentation.event", schema: object({ url: string(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { // The first task to get the sitemap URL from the website const getSiteMap = await io.runTask("grab-sitemap", async () => { const data = await (await fetch(payload.url)).text(); const dom = new JSDOM(data); const sitemap = dom.window.document.querySelector('[rel="sitemap"]')?.getAttribute('href'); return new URL(sitemap!, payload.url).toString(); }); // We parse the sitemap; instead of using some XML parser, we just use regex to get the URLs and we return it in chunks of 25 const {identifier, list} = await io.runTask("load-and-parse-sitemap", async () => { const urls = /(http|ftp|https):\/\/([\w_-]+(?:(?:\.[\w_-]+)+))([\w.,@?^=%&:\/~+#-]*[\w@?^=%&\/~+#-])/g; const identifier = makeId(5); const data = await (await fetch(getSiteMap)).text(); // @ts-ignore return {identifier, list: chunk(([...new Set(data.match(urls))] as string[]).filter(f => f.includes(payload.url)).map(p => ({identifier, url: p})), 25)}; }); // We go into each page and grab the content; we do this in batches of 25 and save it to the DB let i = 0; for (const item of list) { await processContent.batchInvokeAndWaitForCompletion( 'process-list-' + i, item.map( payload => ({ payload, }), 86_400), ); i++; } // We get the data that we saved in batches from the DB const data = await io.runTask("get-extracted-data", async () => { return (await prisma.docs.findMany({ where: { identifier }, select: { content: true } })).map((d) => d.content).join('\n\n'); }); // We upload the data to OpenAI with all the content const file = await io.openai.files.createAndWaitForProcessing("upload-file", { purpose: "assistants", file: data }); // We create a new assistant or update the old one with the new file const assistant = await io.openai.runTask("create-or-update-assistant", async (openai) => { const currentAssistant = await prisma.assistant.findFirst({ where: { url: payload.url } }); if (currentAssistant) { return openai.beta.assistants.update(currentAssistant.aId, { file_ids: [file.id] }); } return openai.beta.assistants.create({ name: identifier, description: 'Documentation', instructions: 'You are a documentation assistant, you have been loaded with documentation from ' + payload.url + ', return everything in an MD format.', model: 'gpt-4-1106-preview', tools: [{ type: "code_interpreter" }, {type: 'retrieval'}], file_ids: [file.id], }); }); // We update our internal database with the assistant await io.runTask("save-assistant", async () => { await prisma.assistant.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { aId: assistant.id, }, create: { aId: assistant.id, url: payload.url, } }); }); }, }); export function getElementsBetween(startElement: Element, endElement: Element) { let currentElement = startElement; const elements = []; // Traverse the DOM until the endElement is reached while (currentElement && currentElement !== endElement) { currentElement = currentElement.nextElementSibling!; // If there's no next sibling, go up a level and continue if (!currentElement) { // @ts-ignore currentElement = startElement.parentNode!; startElement = currentElement; if (currentElement === endElement) break; continue; } // Add the current element to the list if (currentElement && currentElement !== endElement) { elements.push(currentElement); } } return elements; } // This job will grab the content from the website const processContent = client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-content", name: "Process Content", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.content.event", schema: object({ url: string(), identifier: string(), }) }), run: async (payload, io, ctx) => { return io.runTask('grab-content', async () => { try { // We first grab a raw HTML of the content from the website const data = await (await fetch(payload.url)).text(); // We load it with JSDOM so we can manipulate it const dom = new JSDOM(data); // We remove all the scripts and styles from the page dom.window.document.querySelectorAll('script, style').forEach((el) => el.remove()); // We grab all the titles from the page const content = Array.from(dom.window.document.querySelectorAll('h1, h2, h3, h4, h5, h6')); // We grab the last element so we can get the content between the last element and the next element const lastElement = content[content.length - 1]?.parentElement?.nextElementSibling!; const elements = []; // We loop through all the elements and grab the content between each title for (let i = 0; i < content.length; i++) { const element = content[i]; const nextElement = content?.[i + 1] || lastElement; const elementsBetween = getElementsBetween(element, nextElement); elements.push({ title: element.textContent, content: elementsBetween.map((el) => el.textContent).join('\n') }); } // We create a raw text format of all the content const page = ` ---------------------------------- url: ${payload.url}\n ${elements.map((el) => `${el.title}\n${el.content}`).join('\n')} ---------------------------------- `; // We save it to our database await prisma.docs.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { content: page, identifier: payload.identifier }, create: { url: payload.url, content: page, identifier: payload.identifier } }); } catch (e) { console.log(e); } }); }, }); ``` 我們已經完成建立後台作業來抓取和索引文件🎉 ### 詢問助理 現在,讓我們建立一個任務來詢問我們的助手。 前往“jobs”並建立一個新檔案“question.assistant.ts”。 **新增以下程式碼:** ``` import {eventTrigger} from "@trigger.dev/sdk"; import {client} from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "question-assistant", name: "Question Assistant", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "question.assistant.event", schema: object({ content: string(), aId: string(), threadId: string().optional(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { // Create or use an existing thread const thread = payload.threadId ? await io.openai.beta.threads.retrieve('get-thread', payload.threadId) : await io.openai.beta.threads.create('create-thread'); // Create a message in the thread await io.openai.beta.threads.messages.create('create-message', thread.id, { content: payload.content, role: 'user', }); // Run the thread const run = await io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion('run-thread', thread.id, { model: 'gpt-4-1106-preview', assistant_id: payload.aId, }); // Check the status of the thread if (run.status !== "completed") { console.log('not completed'); throw new Error(`Run finished with status ${run.status}: ${JSON.stringify(run.last_error)}`); } // Get the messages from the thread const messages = await io.openai.beta.threads.messages.list("list-messages", run.thread_id, { query: { limit: "1" } }); const content = messages[0].content[0]; if (content.type === 'text') { return {content: content.text.value, threadId: thread.id}; } } }); ``` - 該事件需要三個參數 - `content` - 我們想要傳送給助理的訊息。 - `aId` - 我們先前建立的助手的內部 ID。 - `threadId` - 對話的執行緒 ID。正如您所看到的,這是一個可選參數,因為在第一個訊息中,我們還沒有線程 ID。 - 然後,我們建立或取得前一個執行緒的執行緒。 - 我們在助理提出的問題的線索中加入一條新訊息。 - 我們執行線程並等待它完成。 - 我們取得訊息清單(並將其限制為 1),因為第一則訊息是對話中的最後一則訊息。 - 我們返回訊息內容和我們剛剛建立的線程ID。 ### 新增路由 我們需要為我們的應用程式建立 3 個 API 路由: 1、派新助理進行處理。 2. 透過URL獲取特定助手。 3. 新增訊息給助手。 在「app/api」中建立一個名為assistant的新資料夾,並在其中建立一個名為「route.ts」的新檔案。裡面加入如下程式碼: ``` import {client} from "@openai-assistant/trigger"; import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; export async function POST(request: Request) { const body = await request.json(); if (!body.url) { return new Response(JSON.stringify({error: 'URL is required'}), {status: 400}); } // We send an event to the trigger to process the documentation const {id: eventId} = await client.sendEvent({ name: "process.documentation.event", payload: {url: body.url}, }); return new Response(JSON.stringify({eventId}), {status: 200}); } export async function GET(request: Request) { const url = new URL(request.url).searchParams.get('url'); if (!url) { return new Response(JSON.stringify({error: 'URL is required'}), {status: 400}); } const assistant = await prisma.assistant.findFirst({ where: { url: url } }); return new Response(JSON.stringify(assistant), {status: 200}); } ``` 第一個「POST」方法取得一個 URL,並使用用戶端傳送的 URL 觸發「process.documentation.event」作業。 第二個「GET」方法從我們的資料庫中透過客戶端發送的 URL 取得助手。 現在,讓我們建立向助手新增訊息的路由。 在「app/api」內部建立一個新資料夾「message」並新增一個名為「route.ts」的新文件,然後新增以下程式碼: ``` import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; import {client} from "@openai-assistant/trigger"; export async function POST(request: Request) { const body = await request.json(); // Check that we have the assistant id and the message if (!body.id || !body.message) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Id and Message are required'}), {status: 400}); } // get the assistant id in OpenAI from the id in the database const assistant = await prisma.assistant.findUnique({ where: { id: +body.id } }); // We send an event to the trigger to process the documentation const {id: eventId} = await client.sendEvent({ name: "question.assistant.event", payload: { content: body.message, aId: assistant?.aId, threadId: body.threadId }, }); return new Response(JSON.stringify({eventId}), {status: 200}); } ``` 這是一個非常基本的程式碼。我們從客戶端獲取訊息、助手 ID 和線程 ID,並將其發送到我們之前建立的「question.assistant.event」。 最後要做的事情是建立一個函數來獲取我們所有的助手。 在「helpers」內部建立一個名為「get.list.ts」的新函數並新增以下程式碼: ``` import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; // Get the list of all the available assistants export const getList = () => { return prisma.assistant.findMany({ }); } ``` 非常簡單的程式碼即可獲得所有助手。 我們已經完成了後端🥳 讓我們轉到前面。 --- ![前端](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k3s5gks1j0ojoz11b93i.png) ## 建立前端 我們將建立一個基本介面來新增 URL 並顯示已新增 URL 的清單: ![ss1](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ihvx4yn6uee6gritr9nh.png) ### 首頁 將 `app/page.tsx` 的內容替換為以下程式碼: ``` import {getList} from "@openai-assistant/helper/get.list"; import Main from "@openai-assistant/components/main"; export default async function Home() { const list = await getList(); return ( <Main list={list} /> ) } ``` 這是一個簡單的程式碼,它從資料庫中取得清單並將其傳遞給我們的 Main 元件。 接下來,讓我們建立“Main”元件。 在「app」內建立一個新資料夾「components」並新增一個名為「main.tsx」的新檔案。 **新增以下程式碼:** ``` "use client"; import {Assistant} from '@prisma/client'; import {useCallback, useState} from "react"; import {FieldValues, SubmitHandler, useForm} from "react-hook-form"; import {ChatgptComponent} from "@openai-assistant/components/chatgpt.component"; import {AssistantList} from "@openai-assistant/components/assistant.list"; import {TriggerProvider} from "@trigger.dev/react"; export interface ExtendedAssistant extends Assistant { pending?: boolean; eventId?: string; } export default function Main({list}: {list: ExtendedAssistant[]}) { const [assistantState, setAssistantState] = useState(list); const {register, handleSubmit} = useForm(); const submit: SubmitHandler<FieldValues> = useCallback(async (data) => { const assistantResponse = await (await fetch('/api/assistant', { body: JSON.stringify({url: data.url}), method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' } })).json(); setAssistantState([...assistantState, {...assistantResponse, url: data.url, pending: true}]); }, [assistantState]) const changeStatus = useCallback((val: ExtendedAssistant) => async () => { const assistantResponse = await (await fetch(`/api/assistant?url=${val.url}`, { method: 'GET', headers: { 'Content-Type': 'application/json' } })).json(); setAssistantState([...assistantState.filter((v) => v.id), assistantResponse]); }, [assistantState]) return ( <TriggerProvider publicApiKey={process.env.NEXT_PUBLIC_TRIGGER_PUBLIC_API_KEY!}> <div className="w-full max-w-2xl mx-auto p-6 flex flex-col gap-4"> <form className="flex items-center space-x-4" onSubmit={handleSubmit(submit)}> <input className="flex-grow p-3 border border-black/20 rounded-xl" placeholder="Add documentation link" type="text" {...register('url', {required: 'true'})} /> <button className="flex-shrink p-3 border border-black/20 rounded-xl" type="submit"> Add </button> </form> <div className="divide-y-2 divide-gray-300 flex gap-2 flex-wrap"> {assistantState.map(val => ( <AssistantList key={val.url} val={val} onFinish={changeStatus(val)} /> ))} </div> {assistantState.filter(f => !f.pending).length > 0 && <ChatgptComponent list={assistantState} />} </div> </TriggerProvider> ) } ``` 讓我們看看這裡發生了什麼: - 我們建立了一個名為「ExtendedAssistant」的新接口,其中包含兩個參數「pending」和「eventId」。當我們建立一個新的助理時,我們沒有最終的值,我們將只儲存`eventId`並監聽作業處理直到完成。 - 我們從伺服器元件取得清單並將其設定為新狀態(以便我們稍後可以修改它) - 我們新增了「TriggerProvider」來幫助我們監聽事件完成並用資料更新它。 - 我們使用「react-hook-form」建立一個新表單來新增助手。 - 我們新增了一個帶有一個輸入「URL」的表單來提交新的助理進行處理。 - 我們迭代並顯示所有現有的助手。 - 在提交表單時,我們將資訊傳送到先前建立的「路由」以新增助理。 - 事件完成後,我們觸發「changeStatus」以從資料庫載入助手。 - 最後,我們有了 ChatGPT 元件,只有在沒有等待處理的助手時才會顯示(`!f.pending`) 讓我們建立 `AssistantList` 元件。 在「components」內,建立一個新檔案「assistant.list.tsx」並在其中加入以下內容: ``` "use client"; import {FC, useEffect} from "react"; import {ExtendedAssistant} from "@openai-assistant/components/main"; import {useEventRunDetails} from "@trigger.dev/react"; export const Loading: FC<{eventId: string, onFinish: () => void}> = (props) => { const {eventId} = props; const { data, error } = useEventRunDetails(eventId); useEffect(() => { if (!data || error) { return ; } if (data.status === 'SUCCESS') { props.onFinish(); } }, [data]); return <div className="pointer bg-yellow-300 border-yellow-500 p-1 px-3 text-yellow-950 border rounded-2xl">Loading</div> }; export const AssistantList: FC<{val: ExtendedAssistant, onFinish: () => void}> = (props) => { const {val, onFinish} = props; if (val.pending) { return <Loading eventId={val.eventId!} onFinish={onFinish} /> } return ( <div key={val.url} className="pointer relative bg-green-300 border-green-500 p-1 px-3 text-green-950 border rounded-2xl hover:bg-red-300 hover:border-red-500 hover:text-red-950 before:content-[attr(data-content)]" data-content={val.url} /> ) } ``` 我們迭代我們建立的所有助手。如果助手已經建立,我們只顯示名稱。如果沒有,我們渲染`<Loading />`元件。 載入元件在螢幕上顯示“正在載入”,並長時間輪詢伺服器直到事件完成。 我們使用 Trigger.dev 建立的 useEventRunDetails 函數來了解事件何時完成。 事件完成後,它會觸發「onFinish」函數,用新建立的助手更新我們的客戶端。 ### 聊天介面 ![聊天介面](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0u7db3qwz03d6jkk965a.png) 現在,讓我們加入 ChatGPT 元件並向我們的助手提問! - 選擇我們想要使用的助手 - 顯示訊息列表 - 新增我們要傳送的訊息的輸入和提交按鈕。 在「components」內部新增一個名為「chatgpt.component.tsx」的新文件 讓我們繪製 ChatGPT 聊天框: ``` "use client"; import {FC, useCallback, useEffect, useRef, useState} from "react"; import {ExtendedAssistant} from "@openai-assistant/components/main"; import Markdown from 'react-markdown' import {useEventRunDetails} from "@trigger.dev/react"; interface Messages { message?: string eventId?: string } export const ChatgptComponent = ({list}: {list: ExtendedAssistant[]}) => { const url = useRef<HTMLSelectElement>(null); const [message, setMessage] = useState(''); const [messagesList, setMessagesList] = useState([] as Messages[]); const [threadId, setThreadId] = useState<string>('' as string); const submitForm = useCallback(async (e: any) => { e.preventDefault(); setMessagesList((messages) => [...messages, {message: `**[ME]** ${message}`}]); setMessage(''); const messageResponse = await (await fetch('/api/message', { method: 'POST', body: JSON.stringify({message, id: url.current?.value, threadId}), })).json(); if (!threadId) { setThreadId(messageResponse.threadId); } setMessagesList((messages) => [...messages, {eventId: messageResponse.eventId}]); }, [message, messagesList, url, threadId]); return ( <div className="border border-black/50 rounded-2xl flex flex-col"> <div className="border-b border-b-black/50 h-[60px] gap-3 px-3 flex items-center"> <div>Assistant:</div> <div> <select ref={url} className="border border-black/20 rounded-xl p-2"> {list.filter(f => !f.pending).map(val => ( <option key={val.id} value={val.id}>{val.url}</option> ))} </select> </div> </div> <div className="flex-1 flex flex-col gap-3 py-3 w-full min-h-[500px] max-h-[1000px] overflow-y-auto overflow-x-hidden messages-list"> {messagesList.map((val, index) => ( <div key={index} className={`flex border-b border-b-black/20 pb-3 px-3`}> <div className="w-full"> {val.message ? <Markdown>{val.message}</Markdown> : <MessageComponent eventId={val.eventId!} onFinish={setThreadId} />} </div> </div> ))} </div> <form onSubmit={submitForm}> <div className="border-t border-t-black/50 h-[60px] gap-3 px-3 flex items-center"> <div className="flex-1"> <input value={message} onChange={(e) => setMessage(e.target.value)} className="read-only:opacity-20 outline-none border border-black/20 rounded-xl p-2 w-full" placeholder="Type your message here" /> </div> <div> <button className="border border-black/20 rounded-xl p-2 disabled:opacity-20" disabled={message.length < 3}>Send</button> </div> </div> </form> </div> ) } export const MessageComponent: FC<{eventId: string, onFinish: (threadId: string) => void}> = (props) => { const {eventId} = props; const { data, error } = useEventRunDetails(eventId); useEffect(() => { if (!data || error) { return ; } if (data.status === 'SUCCESS') { props.onFinish(data.output.threadId); } }, [data]); if (!data || error || data.status !== 'SUCCESS') { return ( <div className="flex justify-end items-center pb-3 px-3"> <div className="animate-spin rounded-full h-3 w-3 border-t-2 border-b-2 border-blue-500" /> </div> } return <Markdown>{data.output.content}</Markdown>; }; ``` 這裡正在發生一些令人興奮的事情: - 當我們建立新訊息時,我們會自動將其呈現在螢幕上作為「我們的」訊息,但是當我們將其發送到伺服器時,我們需要推送事件 ID,因為我們還沒有訊息。這就是我們使用 `{val.message ? <Markdown>{val.message}</Markdown> : <MessageComponent eventId={val.eventId!} onFinish={setThreadId} />}` - 我們用「Markdown」元件包裝訊息。如果您還記得,我們在前面的步驟中告訴 ChatGPT 以 MD 格式輸出所有內容,以便我們可以正確渲染它。 - 事件處理完成後,我們會更新線程 ID,以便我們從以下訊息中獲得相同對話的上下文。 我們就完成了🎉 --- ![完成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0half2g6r5zfn7asq084.png) ## 讓我們聯絡吧! 🔌 作為開源開發者,您可以加入我們的[社群](https://discord.gg/nkqV9xBYWy) 做出貢獻並與維護者互動。請隨時造訪我們的 [GitHub 儲存庫](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev),貢獻並建立與 Trigger.dev 相關的問題。 本教學的源程式碼可在此處取得: [https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-assistant](https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-assistant) 感謝您的閱讀! --- 原文出處:https://dev.to/triggerdotdev/train-chatgpt-on-your-documentation-1a9g

使用 VSCode 更快輸入程式碼的技巧分享

VSCode 寫程式技巧分享! ## 更聰明地複製、貼上 我見過人們透過執行以下操作來複製貼上程式碼: 1. 將滑鼠遊標移至單字開頭。 2. 按住左鍵點選。 3. 一直拖曳到單字最後。 4. 釋放左鍵點選。 5. 右鍵點選所選內容。 6. 按一下「複製」。 7. 在 VS Code 的檔案總管中捲動以尋找目標檔案。 8. 點選目標檔案。 9. 將遊標移到檔案中的所需位置。 8. 右鍵點選目標位置。 9. 按一下「貼上」。 這是一個有點慢的過程。特別是如果您需要多次應用此操作...改進複製貼上的一些方法是: - 使用“CTRL + C”進行**複製**,使用“CTRL + V”進行**貼上**。 - 使用“CTRL + SHIFT + 左/右箭頭”**增加/減少單字選擇**。 - 使用“SHIFT + 左/右”箭頭**按字元增加/減少選擇**。 - 點擊 VS Code 中的一行程式碼並按下「CTRL + X」將**將該行放入剪貼簿**。在任何地方使用“CTRL + V”都會**在其中插入該行程式碼**。 - 使用「ALT + 向上/向下箭頭」**將一行程式碼向上/向下移動**一個位置。 更聰明地複製貼上也意味著更聰明地導航。 ## 更聰明地導航 使用組合鍵“CTRL + P”,而不是手動瀏覽資源管理器窗格。這樣,您可以按名稱搜尋文件。這是一個“智能”搜尋,意味著它不僅會查找包含搜尋文本的單詞,還會查找組合,例如“prodetcon”還將查找“project-details-container.component.ts”。使用「CTRL + P」比看到有人在檔案總管窗格中掙扎要快得多,這本身就是一種痛苦(雙關語)。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tgi4edfc61mjln700yon.gif) 不要透過捲動來尋找文件內的某些程式碼,而是使用以下組合鍵: - `CTRL + G`:轉到行 - `CTRL + F`:在檔案中搜尋(使用`ENTER`鍵導航到下一個符合專案) - `CTRL + 點選類別/函數/等`:轉到所述類別/函數/等的定義。 使用“CTRL + TAB”在上次開啟的檔案和目前開啟的檔案之間切換(或使用“TAB”進一步切換到其他開啟的檔案)。這比將遊標移到工作列、查找正確的標籤並點擊它打開要快得多。 > 注意:在 VS Code 中,以這種方式在開啟的檔案之間進行切換非常有效率。另外,在 Windows 中使用「ALT + TAB」在開啟的視窗之間切換。 ## 更聰明地重新命名 不要自己重命名變數的每一次出現。它既耗時又容易出錯。相反,請轉到該變數的定義並按“F2”,重命名它,然後按“ENTER”。這將改變每一次發生的情況。這不僅適用於變數,也適用於函數、類別、介面等。這也適用於跨文件。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jls5prhd81ua6o24w6hl.gif) ## 使用 Emmet [Emmet](https://emmet.io/) 是一個內容/程式碼輔助工具,可以更快、更有效率地編寫程式碼。它是[VS Code 的標準](https://code.visualstudio.com/docs/editor/emmet),因此不需要任何插件。這個概念很簡單:您開始輸入 Emmet 縮寫,按下“TAB”或“ENTER”,就會出現該縮寫的完整 Emmet 片段。 Emmet 縮寫的範例可以是「.grid>.col*3」。當您按下「TAB」或「ENTER」時,VS Code 會為您填寫整段程式碼: ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7wt5s8wb3splmpvylkhm.gif) Emmet 的一大優點是您也可以產生 [“lorem ipsum” 文字](https://docs.emmet.io/abbreviations/lorem-ipsum/)。例如,`ul>li*4>lorem4`將產生一個包含 4 個元素的無序列表,每個清單專案包含 4 個隨機單字。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3pgcocuj4r7nfbt6wvyb.gif) ## 使用格式化程式 使用 VS Code 中的程式碼格式化程式來格式化程式碼。我強烈推薦[Prettier](https://prettier.io/docs/en/)。 使用程式碼格式化程式的好處之一是它還可以「美化」您的程式碼。因此,如果您從根本沒有佈局的地方複製貼上程式碼,您可以點擊格式組合鍵(“CTRL + ALT + F”)等等,您的程式碼現在“美化”了,更重要的是,可讀了。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/505nwj0kpv7eotq5e8ns.gif) > 注意:一個好的提示是在儲存時套用格式。您可以在設定中變更此設定(尋找「儲存時格式」)。 格式化不僅對你自己有用,而且對整個團隊有用,因為它強制團隊的程式碼更加一致。看看我的另一篇文章[在Angular 專案中強制執行前端指南](https://dev.to/kinginit/enforcing-front-end-guidelines-in-an-angular-project-4199) 了解更多資訊關於它。 ## 使用程式碼片段 程式碼片段是模板,可以更輕鬆地編寫重複的程式碼片段,例如 for 迴圈、while 語句等。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9v9g9v8mhlojm00aex6g.gif) 透過使用程式碼片段,您可以透過輸入最少的內容輕鬆建立程式碼區塊。您可以使用內建的程式碼片段,使用提供程式碼片段的擴展,甚至建立您自己的程式碼片段! 內建程式碼片段提供了多種語言的模板,例如 TypeScript、JavaScript、HTML、CSS 等。例如,您可以使用它輕鬆建立「switch」語句,如上所示。 VS Code Marketplace 有多個擴充功能可以提供您程式碼片段。例如 [Angular 片段](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=johnpapa.Angular2)、[Tailwind UI 片段](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=evondev.tailwindui-marketplace.visualstudio.com/items?itemName=evondev.tailwindui-evondev.tailwindui-片段)、[Bootstrap 片段](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=thekalinga.bootstrap4-vscode) 等。 最後,您可以建立自己的片段。您可以為特定語言建立全域程式碼片段,也可以建立特定於專案的程式碼片段。我不會在這裡詳細介紹任何細節,但請查看有關[如何建立自己的片段](https://code.visualstudio.com/docs/editor/userdefinesnippets#_create-your-own-snippets)。 ## 利用“量子打字” 我將其稱為“量子輸入”,因為這確實加快了您在 VS Code 中輸入程式碼的速度。這都是關於多重選擇的。當您需要更改或新增文字到多行時,VS Code 允許您透過選擇這些多行並同時開始在這些行上鍵入來完成此操作。 按住“SHIFT + ALT”並拖曳多條線以進行選擇。您將看到這些行上出現多個鍵入遊標。只需開始輸入,文字就會同時加入。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nl37ca8jwo8sfnm07j0p.gif) 如果您想將相同的文字新增至多個位置但它們不對齊,您可以按住「ALT」同時按一下您要鍵入相同文字的所有位置。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/loqu6id3968iilj1o1jl.gif) 您也可以按住“ALT”並同時選擇多個單字。無需單擊某個位置,只需拖曳進行選擇,然後釋放左鍵單擊或雙擊即可選擇單個單字,同時按住“ALT”鍵。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o05eg38ejzcxhtotlza9.gif) ## 快速環繞選擇 程式碼通常必須用方括號、圓括號或大括號括起來。或某些內容需要用引號(單引號或雙引號)引起來。為此,人們通常會轉到起始位置,輸入起始括號,將遊標移到結束位置,然後輸入結束括號。更有效的方法是選擇需要包圍的零件,然後簡單地鍵入起始括號。 VS Code 會夠聰明,知道整個部分需要被包圍。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/upt3uxf00b9j9ujoetq4.gif) 這適用於 `(`、`{`、`[`、`<`、`'` 和 `"`。 ## 利用 VS Code 重構技巧 您可以使用 VS Code 自動重構程式碼片段。例如,您可以讓 VS Code 為您產生它們,而不是編寫自己的 getter 和 setter。 要重構某些內容,只需選擇需要重構的內容,右鍵單擊,然後單擊“重構...”,甚至更快:使用“CTRL + SHIFT + R”。 根據您所在的文件,VS Code 可以為您提供多種重構。例如,對於 TypeScript,您可以使用「提取函數」、「提取常數」或「產生 get 和 set 存取器」。請參閱 [此處](https://code.visualstudio.com/docs/typescript/typescript-refactoring) 的 TypeScript 完整清單。 ## 使用正規表示式搜尋和替換 正規表示式 (RegEx) 可能是開發人員工具包中非常強大的工具,值得您花時間更好地熟悉它們。您不僅可以在自己的程式碼中使用它(例如,驗證模式、字串替換等),還可以在 VS Code 中使用它進行高級搜尋和替換。 ### 例子 在您所在的專案中,一些 CSS 選擇器以 `app-` 開頭並以 `-container` 結尾。由於新的指導方針,他們希望您將後綴“-container”更改為“-wrapper”。您可以嘗試進行簡單的搜尋和替換,方法是尋找“-container”並將其替換為“-page”,但是當您進行替換時,您會看到某些出現的內容已被替換,而這本不應該是這樣的(例如,名為“.unit-container-highlight”的 CSS 選擇器變成“.unit-wrapper-highlight”)。 透過RegEx,我們可以進行更細粒度的搜尋。使用捕獲組,我們可以提取我們想要保留的單詞,同時替換其餘的單詞。正規表示式看起來像是「app-([a-z\-]+)-container」。我們想要替換結果,使其以“-page”結尾。替換字串將類似於“app-$1-wrapper”。只要確保您選取了“使用正規表示式”即可。 > 注意:儘管正則表達式允許更細粒度的搜尋,但在進行實際替換之前請檢查搜尋窗格中的結果! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jojfb84q3ir9c2js61c7.png) 您可以透過允許搜尋僅應用於某些文件來獲得更多控制。範例可以只是 HTML 檔案(`*.html`),甚至只是整個資料夾(`src/app/modules`)。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1m03sd4p8nffhga5jveb.png) 如果您想在搜尋之前嘗試 RegEx 以確保它是正確的,請使用線上 RegEx 測試器,例如 [Regex101](https://regex101.com/)。如果您沒有或很少有 RegEx 經驗,請查看 [https://regexlearn.com/](https://regexlearn.com/learn/regex101)。 ## 使用工具自動化單調的工作 有時我們必須做一些單調的工作,例如建立模擬資料、為類別中的每個欄位建立函數、根據介面的屬性建立 HTML 清單專案等。俗話說: > 更聰明地工作,而不是更努力工作! 使用工具來自動化此類單調的工作,而不是自己完成所有繁瑣的工作。我常用的工具有: - [NimbleText](https://nimbletext.com/live):根據給定格式將行輸入轉換為特定輸出。 - [Mockaroo](https://www.mockaroo.com/):產生模擬資料並以多種格式(JSON、CSV、XML 等)輸出。 - [JSON Generator](https://json-generator.com/):也產生模擬資料,但專門針對 JSON。它有點複雜,但它允許定制結果。 使用 NimbleText 的一個很好的例子是基於幾個欄位在 HTML 中建立整個表單。我們有一個要在表單中顯示的欄位清單。每個欄位都有一個標籤和一個輸入。讓我們建立一些資料供 NimbleText 進行轉換: ``` first name, text last name, text email, email street, text number, number city, text postal code, text ``` 這裡我們有 7 行和 2 列。每行代表表單欄位。第一列是標籤的名稱,第二列是 HTML 輸入的類型。 在 NimbleText 中,我們保留設定不變(列分隔符號“,”和行分隔符號“\n”)。 每個表單欄位都應該位於類別為「.form-field」的「div」中,其中包含帶有文字的「label」和表單欄位的「input」。 NimbleText 的模式如下: ``` <div class="form-field">   <label for="<% $0.toCamelCase() %>"><% $0.toSentenceCase() %>:</label>   <input id="<% $0.toCamelCase() %>" type="$1"/> </div> ``` 當我們查看輸出時,我們發現**大量**工作已經為我們完成: ``` <div class="form-field">   <label for="firstName">First name:</label>   <input id="firstName" type="text"/> </div> <div class="form-field">   <label for="lastName">Last name:</label>   <input id="lastName" type="text"/> </div> <div class="form-field">   <label for="email">Email:</label>   <input id="email" type="email"/> </div> <div class="form-field">   <label for="street">Street:</label>   <input id="street" type="text"/> </div> <div class="form-field">   <label for="number">Number:</label>   <input id="number" type="number"/> </div> <div class="form-field">   <label for="city">City:</label>   <input id="city" type="text"/> </div> <div class="form-field">   <label for="postalCode">Postal code:</label>   <input id="postalCode" type="text"/> </div> ``` 因此,盡可能發揮創意並使用這些工具。 ## 結論 在 VS Code 中更快編碼取決於了解快捷鍵並充分利用 IDE 的強大功能。以下是所提及內容的快速總結: 1. 使用快捷鍵進行複製貼上。 2. 透過搜尋取代手動導航,導航更有效率。 3. 使用“F2”重新命名,而不是手動執行。 4. 使用 Emmet。 5. 使用格式化程式來獲得整潔的大綱(以及其他優點)。 6. 使用程式碼片段。 7. 量子型。 8. 使用VS Code重構。 9. RegEx 可以幫助您進行搜尋和取代。 10. 使用NimbleText等工具將單調的工作自動化。 我希望您喜歡閱讀本文。如果您知道有人可能需要一些幫助來更快地編碼,請隨時分享這篇文章! 如果您有任何疑問,請隨時與我們聯繫!謝謝! --- 原文出處:https://dev.to/kinginit/how-to-code-faster-vs-code-edition-4pa

🚀 Kubernetes 上的 GITLAB:終極部署指南! 🌟

## TL;DR 🔍 探索在 Kubernetes 上部署 GitLab 的逐步指南,並專注於 Omnibus 套件配置。了解如何設定 PostgreSQL、SMTP、Container Registry、Sidekiq、Prometheus 指標和備份。使用 Glasskube GitLab Kubernetes Operator 探索替代方案,簡化流程並將設定時間縮短至僅 5 分鐘。 --- ## 我們需要您的回饋! 🫶 在下面的評論中分享您的想法!讓我們知道您想要更多內容的主題。如果本指南有幫助,請點擊貓並留下一顆星,以支持我們建立更多以開發人員為中心的內容。您的回饋很重要! [![Glasskube Github](https://cms.glasskube.eu/uploads/CTA_51bbe3bb2a.png) ](https://github.com/glasskube/operator) --- ## 讓我們開始吧🏌️ [GitLab](https://glasskube.eu/en/s/kubernetes-operator/gitlab/) 是一個以軟體工程團隊為導向的開源 DevSecOps 平台。 有兩種方式可用於在 Kubernetes 叢集上部署 GitLab: 1.GitLab雲端原生混合 2.GitLab包(綜合) ## GitLab 雲端原生混合 部署 GitLab Cloud 原生混合架構僅在查詢特定用例中才有意義。例如 - 如 [GitLab 決策樹](https://docs.gitlab.com/ee/administration/reference_architectures/#decision-tree) 所示 - 如果 GitLab 實例需要為至少 3,000 個使用者提供服務。對於這種部署,GitLab 元件將單獨安裝在不同的 docker 容器中。最低要求為 10 個節點,總共 19 個 vCPU 和 60 GB 內存,這將導致每月數千美元的雲端成本。 <img width="100%" style="width:100%" src="https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExbHl6eXltNWw0ZDNjbnNqbDdicXBpbzNpdX6e nlfaWQmY 3Q9Zw/2aIZfQdC2V7bBvU5t2/giphy.gif"> 因此,在大多數情況下,GitLab 雲端原生是不需要的,而且過於複雜。 **那麼,如何在 Kubernetes 上部署 GitLab Omnibus?** ## Kubernetes 上的 GitLab Omnibus 使用「omnibus」這個名稱,GitLab 也發布了一體化軟體包,這些軟體包可以作為docker 映像[`hub.docker.com/r/gitlab/gitlab-ce`](https://hub.docker. com /r/gitlab/gitlab-ce),可以透過環境變數輕鬆配置。正確進行設定可以輕鬆在 Kubernetes 上部署 GitLab。 應正確配置以下重要元件,以便歸檔合理的 Kubernetes 設定: 1.PostgreSQL資料庫 2. SMTP配置 3. Kubernetes 上的 GitLab 容器註冊表 4. Sidekiq、Gitaly 和 Puma 配置 5. 普羅米修斯指標 6. Kubernetes 上的 GitLab 備份 ### Kubernetes 上的 GitLab:設定外部 PostgreSQL 資料庫 建立 PostgreSQL 資料庫可以使用 [CloudNativePG PostgreSQL Operator](https://cloudnative-pg.io/) 來完成。安裝完 Operator 後,可以透過套用 Kubernetes CR 來部署新的 Postgres 叢集: ``` kind: Cluster apiVersion: postgresql.cnpg.io/v1 metadata: name: gitlab spec: enableSuperuserAccess: false instances: 2 bootstrap: initdb: database: gitlabhq_production owner: gitlab storage: size: 20Gi ``` 重要的是,資料庫名稱為“gitlabhq_product”,而配置的“gitlab”資料庫使用者是資料庫的擁有者。在本例中,我們建立了一個由兩個 PostgreSQL 副本組成的集群,以確保資料庫保持可用,即使執行主副本的節點發生故障也是如此。這稱為高可用性 (HA)。 現在,我們建立了自己的 PostgreSQL 集群,必須在「gitlab.rb」檔案中停用綜合映像中包含的資料庫。 ``` postgresql['enable'] = false gitlab_rails['db_adapter'] = 'postgresql' gitlab_rails['db_encoding'] = 'unicode' gitlab_rails['db_host'] = 'gitlab-pg-rw' gitlab_rails['db_password'] = '<your-password>' ``` 很好,我們已經為 GitLab 安裝提供了雲端原生資料庫。 <img width="25%" style="width:25%" src="https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExc2VydjJoN3BsN2RycDY5N3prZHhoaW8xdTYxenJoN3BsN2RycDY5N3prZHhoaW8xdTYxenhkbHdtBlcMpm30FmDFt0Fyg n;ipPlcmDMlcM40M400005450000200020025400000 mY3 Q9Zw/SVH9y2LQUVVCRcqD7o/giphy.gif"> #### Kubernetes 上的 GitLab:設定 SMTP 憑證 為了確保您的 GitLab 實例能夠傳送電子郵件,您需要設定 SMTP 伺服器。這也可以在 `gitlab.rb` 檔案中完成。 ``` gitlab_rails['smtp_enable'] = ... gitlab_rails['smtp_address'] = ... gitlab_rails['smtp_port'] = ... gitlab_rails['smtp_user_name'] = ... gitlab_rails['smtp_password'] = ... gitlab_rails['smtp_tls'] = ... gitlab_rails['gitlab_email_from'] = ... ``` 例如,可以在 Brevo 平台上建立用於交易電子郵件的免費 smtp 伺服器。 <img width="25%" style="width:25%" src="https://media.giphy.com/media/0IR3vO2bWY1AQPAsAn/giphy.gif"> #### Kubernetes 上的 GitLab:容器註冊表 在眾多功能中,GitLab 支援充當容器註冊表。這是透過捆綁 docker 容器註冊表的參考實作來實現的,但預設情況下它是禁用的,因為正確設定它相當麻煩。 > **重要** > 重要的是要了解 GitLab 綜合容器中的所有請求將首先由內部 nginx 伺服器處理,然後分發到元件。 容器註冊表僅適用於 TLS 加密連接,因此我們需要透過入口負載平衡器停用 TLS 終止,並將加密流量直接傳送到 GitLab 容器。如果使用 NGINX 入口控制器,可以透過在入口中新增以下註解來完成:「nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-passthrough: true」。 之後,必須套用以下`gitlab.rb`配置: ``` registry['enable'] = true gitlab_rails['registry_enabled'] = true registry['token_realm'] = "https://" + ENV['GITLAB_HOST'] gitlab_rails['registry_enabled'] = true gitlab_rails['registry_host'] = ENV['GITLAB_REGISTRY_HOST'] gitlab_rails['registry_api_url'] = "http://localhost:5000" registry_external_url 'https://' + ENV['GITLAB_REGISTRY_HOST'] registry_nginx['redirect_http_to_https'] = true registry_nginx['listen_port'] = 5443 registry_nginx['ssl_certificate'] = "/etc/gitlab/ssl/tls.crt" registry_nginx['ssl_certificate_key'] = "/etc/gitlab/ssl/tls.key" registry_nginx['real_ip_trusted_addresses'] = ['10.0.0.0/8', '172.16.0.0/12', '192.168.0.0/16'] registry_nginx['server_names_hash_bucket_size'] = 128 ``` 此外,可以配置 S3 儲存桶(或相容的雲端儲存端點),以便所有影像層不會儲存在磁碟區內,而是儲存在可擴充的 S3 中 ### Kubernetes 上的 GitLab:Sidekiq、Gitaly 和 Puma 配置 Puma(Ruby 的 HTTP 伺服器)、Sidekiq(作業排程器)和 Gitaly(GitLabs Git 橋接器)都可以使用自訂數量的工作執行緒/執行緒來啟動。最佳配置在很大程度上取決於您的用例和需要支援的使用者數量。合理的最小配置是: ``` puma['worker_processes'] = 2 sidekiq['max_concurrency'] = 9 ``` ### Kubernetes 上的 GitLab:Prometheus 指標 GitLab 綜合包在鏡像中附帶了自己的 prometheus 實例。由於大多數 Kubernetes 叢集中已經存在 Prometheus 實例,因此可以安全地停用包含的 Prometheus。 ``` prometheus_monitoring['enable'] = false ``` ServiceMonitor 可以用來告訴正在執行的 Prometheus 實例在下列連接埠上監視 GitLabs 元件所公開的指標端點: - 8082(sidekiq) - 9168(gitlab) - 9236(義大利) ### Kubernetes 上的 GitLab:備份 嗯,在 Kubernetes 上備份 GitLab 本身就是一個技術指南。最簡單的方法是使用 [Velero](https://velero.io/) 等備份解決方案備份完整的命名空間。 ## 玻璃立方體 GitLab Kubernetes Operator 了解Glasskube GitLab [Kubernetes Operator](https://glasskube.eu/en/r/glossary/kubernetes-operator/) - 我們的開發團隊對繁瑣的配置過程、耗時的設定和不斷的故障排除感到沮喪的產物與 GitLab 部署相關。為了應對這些挑戰,我們精心設計了一個簡化整個體驗的解決方案。 Glasskube GitLab Kubernetes Operator 部署一個完全配置的 GitLab 實例,其所有功能均透過自訂資源定義 (CRD) 巧妙抽象化。感謝操作員,花費過多時間進行設定和更新的日子已經結束。現在,您可以在短短 5 分鐘內輕鬆啟動新的 GitLab 實例。嘗試一下並向我們提供反饋! ### 安裝 Glasskube 運算符 第一步是透過 Helm Chart 安裝 Glasskube: ``` helm repo add glasskube https://charts.glasskube.eu/ helm repo update helm install my-glasskube-operator glasskube/glasskube-operator ``` 完整的文件可以在我們的[入門](https://glasskube.eu/docs/getting-started/install/)文件中找到。 ### 部署 GitLab > **重要** > 必須在「LoadBalancer」或「Ingress Host」上設定 DNS 專案。 SSL 憑證是 > 如果配置了“ClusterIssuer”,則由“LoadBalancer”或“cert-manager”自動產生。 **gitlab.yaml** ``` apiVersion: "v1" kind: "Secret" metadata: name: "gitlab-smtp" stringData: username: "..." password: "..." --- apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: gitlab-registry-secret stringData: accessKey: "..." secretKey: "..." --- apiVersion: "glasskube.eu/v1alpha1" kind: "Gitlab" metadata: name: "gitlab" spec: host: "gitlab.mycompany.eu" sshEnabled: true sshHost: "ssh.gitlab.mycompany.eu" smtp: host: "..." port: 465 fromAddress: "[email protected]" authSecret: name: "gitlab-smtp" tlsEnabled: true registry: host: "registry.gitlab.mycompany.eu" storage: s3: bucket: gitlab-registry accessKeySecret: name: gitlab-registry-secret key: accessKey secretKeySecret: name: gitlab-registry-secret key: secretKey region: ... ``` ``` kubectl apply -f gitlab.yaml ``` <img width="25%" style="width:25%" src="https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExa2RldHpiYnMzOWdlZTgwdWtqOHN3N3eG9I0NjVyd2l4m Y3Q9Zw/YRhUem7n2UaF9EK2PH/giphy.gif"> 就是這樣! 完整的自訂資源文件可以在 Glasskube 文件中找到 關於 [GitLab](https://glasskube.eu/docs/crd-reference/gitlab/) ### 在 Kubernetes 上部署 GitLab Runner <img width="25%" style="width:25%" src="https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExZDJsN2x6NTI0dWdhZW55MjBzMjFobHdtbDRtaHEycXlidWdhZW55MjBzMjFobHdtbDRtaHEycXlidWdhZW55MjBzMjFobHdtbDRtaHEycXlidGt. WQmY 3Q9Zw/945jGDodvZCDe/giphy.gif"> GitLab 上的運作程序是為持續整合和持續交付 (CI/CD) 管道提供支援的執行代理。 他們負責執行作業,即管道中的各個步驟或任務。 Glasskube Gitlab Kubernetes Operator 讓在 Gitlab 中新增執行器變得如此簡單。首先,需要透過「https://{{host}}/admin/runners/new」建立一個新的執行程式。之後,這些執行器令牌只需加入到「gitlab.yaml」規格中,Glasskube Kubernetes Operator 將自動產生並將這些執行器與 Gitlab 實例連接起來。 ``` runners: - token: glrt-xxxxXX-xxxxxXXXXX # can be generated at https://{{host}}/admin/runners/new ``` 完整的自訂資源文件可以在關於 [GitLab runner] 的 Glasskube 文件中找到(https://glasskube.eu/docs/crd-reference/gitlab/runner/) 現在安裝完成了。 Kubernetes Operator 的更新將自動更新 GitLab。 ## 結論 在 Kubernetes 上為少於 1000 個使用者部署 GitLab 實例不應該使用 GitLabs 雲端原生混合 Helm Charts 來完成,而應該使用專門安裝的 GitLab Omnibus 套件與雲端原生基礎架構結合來完成。 Glasskube Kubernetes 操作員負責處理這個問題。 --- [![玻璃立方體Github]( https://cms.glasskube.eu/uploads/CTA_51bbe3bb2a.png) ](https://github.com/glasskube/operator) --- 星星冰塊: # [`glasskube/operator`](https://github.com/glasskube/operator) --- 原文出處:https://dev.to/glasskube/gitlab-on-kubernetes-the-ultimate-deployment-guide-188b

✨ 每個開發者都需要了解的 7 個人工智慧庫(成為奇才)🧙‍♂️ 🪄

## 長篇大論;博士 如今,任何開發人員都可以利用人工智慧來建立強大的東西。 無需成為機器學習專家。 這裡有 7 個最好的庫,您可以使用它來增強您的開發並透過最先進的 AI 功能給用戶留下深刻的印象。 這些可以為你的專案帶來神奇的力量,所以不要忘記給他們加星號並支持他們🌟 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/she8nk1oksxmem791o09.gif) --- ## 1. [CopilotKit](https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit):將 AI 功能引入 React 應用程式。 (ChatBot 和 CopilotTexarea) ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0zxu7wrchaod8eyvq46b.png) 常見的法學碩士產品用例被製作成簡單且可自訂的反應元件。 具有兩個元件: CopilotPortal:加入可以在您的應用程式內回答問題並採取行動的法學碩士! CopilotTextarea:任何具有 Github Copilot 功能的 <textarea/> 的直接替代品。 ``` import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebarUIProvider } from "@copilotkit/react-ui"; export default function App(): JSX.Element { return ( <CopilotProvider chatApiEndpoint="/api/copilotkit/chat"> <CopilotSidebarUIProvider> <YourContent /> </CopilotSidebarUIProvider> </CopilotProvider> ); } ``` {% cta https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ## 2. Tavily GPT 研究員 - 取得法學碩士學位以搜尋網路和資料庫 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/61mwfvsi4n9rnjet0j52.png) Tavilly 可讓您將 GPT 支援的研究和內容產生工具新增至您的 React 應用程式中,從而增強其資料處理和內容建立功能。 ``` # Create an assistant assistant = client.beta.assistants.create( instructions=assistant_prompt_instruction, model="gpt-4-1106-preview", tools=[{ "type": "function", "function": { "name": "tavily_search", "description": "Get information on recent events from the web.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "query": {"type": "string", "description": "The search query to use. For example: 'Latest news on Nvidia stock performance'"}, }, "required": ["query"] } } }] ) ``` {% cta https://github.com/assafelovic/gpt-researcher %} 明星塔維利 ⭐️ {% endcta %} --- ## 3. Pezzo.ai - 可觀測性、成本和即時工程平台 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nxvbgi5zkghkb0t64npw.jpeg) 用於管理 OpenAI 通話的集中平台。 優化您的提示和令牌使用。追蹤您的人工智慧使用情況。 免費且易於整合。 ``` const prompt = await pezzo.getPrompt("AnalyzeSentiment"); const response = await openai.chat.completions.create(prompt); ``` {% cta https://github.com/pezzolabs/pezzo %} 明星 Pezzo ⭐️ {% endcta %} --- ## 4. LangChain - 將人工智慧整合到行動鏈中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8s87kvm5jt5wmsv702r1.png) 易於使用的 API 和函式庫,用於將 LLM 新增到應用程式中。 將不同的人工智慧元件和模型連接在一起。 輕鬆嵌入上下文和語義資料以實現強大的整合。 ``` from langchain.llms import OpenAI from langchain import PromptTemplate llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", openai_api_key="YourAPIKey") # Notice "food" below, that is a placeholder for another value later template = """ I really want to eat {food}. How much should I eat? Respond in one short sentence """ prompt = PromptTemplate( input_variables=["food"], template=template, ) final_prompt = prompt.format(food="Chicken") print(f"Final Prompt: {final_prompt}") print("-----------") print(f"LLM Output: {llm(final_prompt)}") ``` {% cta https://github.com/langchain-ai/langchain %} 星朗鏈 ⭐️ {% endcta %} --- ## 5. [Weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate) - 用於人工智慧增強專案的向量資料庫 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/brp7plpkk9sy44ubc14t.png) Weaviate 是一個針對大型資料集快速、高效搜尋而最佳化的向量資料庫。 它支援與 OpenAI 和 Hugging Face 等提供者的 AI 模型和服務集成,從而實現資料分類和自然語言處理等高級任務。 它是一種雲端原生解決方案,具有高度可擴展性,可以滿足不斷變化的資料需求。 ``` import weaviate import json client = weaviate.Client( embedded_options=weaviate.embedded.EmbeddedOptions(), ) uuid = client.data_object.create({ }) obj = client.data_object.get_by_id(uuid, class_name='MyClass') print(json.dumps(obj, indent=2)) ``` {% cta https://github.com/weaviate/weaviate %} 星織 ⭐️ {% endcta %} --- ## 6. [PrivateGPT](https://github.com/imartinez/privateGPT) - 與您的文件聊天,100% 私密 💡 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ap81ce5j9chc5c543jl6.jpg) PrivateGPT 允許在應用程式內進行安全的、GPT 驅動的文件交互,確保資料隱私並增強上下文感知處理能力。 PrivateGPT 透過本地處理和儲存文件和上下文來確保隱私,而無需將資料傳送到外部伺服器。 ``` from privategpt import PrivateGPT, DocumentIngestion, ChatCompletion client = PrivateGPT(api_key='your_api_key') def process_documents_and_chat(query, documents): ingestion_result = DocumentIngestion(client, documents) chat_result = ChatCompletion(client, query, context=ingestion_result.context) return chat_result documents = ['doc1.txt', 'doc2.txt'] query = "What is the summary of the documents?" result = process_documents_and_chat(query, documents) print(result) ``` {% cta https://github.com/weaviate/weaviate %} 星織 ⭐️ {% endcta %} --- ## 7. SwirlSearch - 人工智慧驅動的搜尋。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/extnr9oxhubs6m9x817a.png) LLM 支援的搜尋、摘要和輸出。 同時搜尋多個內容來源並產生整合輸出。 功能強大,可自訂各種資料來源的應用程式內整合。 {% cta https://github.com/swirlai/swirl-search %} 星旋搜尋 ⭐️ {% endcta %} --- 謝謝閱讀! 我希望這些可以幫助您使用人工智慧建立一些很棒的東西。 如果您喜歡並評論您想看到的任何其他庫或主題,請按讚。 --- 原文出處:https://dev.to/copilotkit/7-ai-libraries-every-dev-needs-to-know-to-be-a-wiz-4lim

🚀 5 個專業技巧,打造無與倫比的 GitHub 自述文件! 🥊

嗨朋友👋 今天,我們來看看如何編寫一個**KILLER GitHub README 文件。** ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d1qn6ckiea6i22zira7k.gif) 自述文件是任何剛接觸您的儲存庫的人的第一個接觸點。 **完善的自述文件可以提供資訊、吸引並邀請參與**。 當您啟動新專案或開發人員參與您的儲存庫至關重要時,這特別有用。 一個很好的例子是,當您向[Quine's Creator Quests](https://www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=killer_github_profile) 提交儲存庫時,這是一種獎勵開發人員的新型開源「賞金」創造社區喜愛的酷炫新倉庫。 在創作者任務中,擁有一份寫得好的自述文件確實可以幫助您將獎品帶回家。 :錢_帶_翅膀: 如果您想參與,請在 [Quine](https://www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=killer_github_profile) 免費註冊並前往 _Quests_。 --- ## 1️⃣ 自述文件...這是什麼? 🔮 README 文件,通常是“.txt”或“.md”文件,是專案中最重要的文件。它是開源專案的登陸頁面,也是最明顯的文件部分。 _這是 Hoppscotch 專案的自述文件範例。_ [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hwp0o21ft5cmsm6v8bvg.png)](https://github.com/hoppscotch/hoppscotch) 您的自述文件是**您為專案定調的地方**。 這就是為什麼應該包含幾個元素的原因。 ⬇️ --- ## 2️⃣ 10 個建置模組🧱 自述文件可以透過多種方式編寫;有些比其他更好。 以下是您應該能夠在專業自述文件中找到的主要部分類型。 如果以下內容與您的專案相關,我建議您嘗試將它們加入到您的自述文件中。 👇 **1.想出一個名字** 大量的儲存庫沒有好名字。花點時間想一個令人難忘的名字總是一個好的開始。 **2.寫一個介紹** 解釋專案目的和目標受眾的摘要。 **3.目錄** 許多存儲庫未能加入此部分。組織良好的目錄有助於使您的儲存庫清晰易懂。 **4.先決條件和安裝說明** 列出各種逐步安裝說明。 _這裡的清晰度至關重要。_ ✨ **5.使用者指南/示範** 本節重點介紹如何透過範例和可選命令使用您的專案。我喜歡的一種方法是加入_如何執行專案_以及用戶如何使用它的螢幕記錄。 **6。文件/幫助中心** 如果您編寫了文件、常見問題或可以充當_幫助中心_的空間,請在此處寫下它或加入其連結。 **7.貢獻** 簡要解釋如何為您的文件做出貢獻並加入指向您的 CONTRIBUTING.md 文件的連結。在這裡或在單獨的部分中,您還可以藉此機會列出您的貢獻者並感謝他們。 **8.致謝** 使用或協助取得外部資源。僅當與您的儲存庫相關時才需要此部分。 **9.聯絡資訊** 如果您正在嘗試發展專案並建立協作,本節非常有用。 **10.權限資訊** 這是指您為專案選擇的許可證類型。澄清其他人如何使用您的內容至關重要。 👍 --- ## 3️⃣ 美化它💄 自述文件可以用各種文字格式編寫,其中 Markdown 是最常見的一種。 Markdown 可讓您使用簡單的純文字語法,支援建立標題、清單、連結和其他元素,使文件更具可讀性和組織性。 **Markdown 也支援 HTML 程式碼**,這拓寬了您可以做的事情的範圍。 👇 --- ### 標識 如果您已經為專案建立了徽標,則將其新增至自述文件的開頭是標準做法。 為此,請在自述文件中新增並修改以下程式碼: ``` <p align="center"> <!-- You can add your logo in the _src_ below --> <img src="https://www.amug.com/wp-content/uploads/2016/09/you-logo-here-300x106.png" /> </p> ``` --- ### 徽章 您經常會發現好的自述文件在其介紹部分中提供了徽章。 這些可以看起來像這樣: <p對齊=“中心”> <!-- 您可以在此處新增您的徽章 --> <!-- 如果您從未加入過徽章,請前往 https://img.shields.io/badges/static-badge --> <!-- 按照說明產生 URL 連結加入到下面 --> <img src="https://img.shields.io/badge/STARS-20K-green" /> <img src="https://img.shields.io/badge/FORKS-15K-blue" /> <img src="https://img.shields.io/badge/npm-v.0.21.0-red" /> <img src="https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green" /> </p> 正如您所看到的,這些突出顯示了維護人員想要闡明的一些領域。 以下是將 _static_ 徽章新增至自述文件的方法: ``` <p align="center"> <!-- You can add your badges here --> <!-- If you have never added badges, head over to https://img.shields.io/badges/static-badge, follow the instructions and generate URL links to add below --> <img src="https://img.shields.io/badge/STARS-20K-green" /> <img src="https://img.shields.io/badge/FORKS-15K-blue" /> <img src="https://img.shields.io/badge/npm-v.0.21.0-red" /> <img src="https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green" /> </p> ``` **注意**:_有一些高級動態選項我們不會在這裡討論。_ --- ### 圖示 近年來,圖標變得相當突出。 您可以將它們新增至您的_聯絡資訊_或您的_技術堆疊_部分。您可以找到 X(_以前的 Twitter_)和 Linkedin 的圖示範例。 <p對齊=“左”> <a href="https://twitter.com/fernandezbap" target="blank"><imgalign="center" src="https://img.shields.io/badge/X-000000?style=for - the-badge&logo=x&logoColor=white" alt="fernandezbap" /></a> </p> <p對齊=“左”> <a href="https://www.linkedin.com/in/baptiste-fernandez-%E5%B0%8F%E7%99%BD-0a958630/" target="blank"><img src="https: //img.shields.io/badge/LinkedIn-0077B5?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white" alt="https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0077B5?style=for-the -badge&logo=linkedin&logoColor=white" /></a> </p> 建立您自己的: 1️⃣ 前往此儲存庫[此處](https://github.com/alexandresanlim/Badges4-README.md-Profile#-social-) 2️⃣ 找到_社交_和/或_技術堆疊_,然後“複製”其連結 3️⃣ 將連結「貼上」到如下所示的「href」中 ``` <p align="left"> <!-- Add your own socials inside "href" --> <a href="https://twitter.com/fernandezbap" target="blank"><img align="center" src="https://img.shields.io/badge/X-000000?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=white" alt="fernandezbap" /></a> </p> <p align="left"> <a href="https://www.linkedin.com/in/baptiste-fernandez-%E5%B0%8F%E7%99%BD-0a958630/" target="blank"><img src="https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0077B5?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white" alt="https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0077B5?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white" /></a> </p> ``` --- ## 4️⃣ 進階技巧🛠️ ### 互動內容🎥 您可以考慮嵌入影片或小部件來獲取互動式內容。 在自述文件的_演示_部分中,您可以嵌入影片。 **⭐️提示:** 有時,影片的尺寸太大,將影片上傳到 YouTube 然後連結出來更有意義。 如果您想讓它更加直觀,這裡有加入圖片/影片縮圖的程式碼,一旦您點擊它,該縮圖就會重定向到您的 YouTube 影片。 ``` <p align="center"> <a href="THE LINK TO YOUR YOUTUBE VIDEO HERE"> <img src="YOUR IMAGE/VIDEO THUMBNAIL SOURCE HERE"/> </a> </p> ``` --- ### Markdown 掌握 ✨ 有許多進階 Markdown 功能可以讓你的 README 看起來更漂亮。 您可以查看這個很酷的[repo](https://github.com/DavidWells/advanced-markdown),其中列出了其中一些功能。 我特別喜歡的一個是 **_切換列表_** 或更常見的名稱是_可折疊部分。_ 它們對於使您的自述文件看起來簡潔明了特別有用。這是一個例子: ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0f6phwz4cwzqnm2zm5k9.png) 以下是用於建立您自己的切換清單的 MARKDOWN 模板: ``` <details> <summary>Toggle List Example</summary> ### Heading 1. ABC 2. DEF * Hello </details> ``` --- ### 額外提示🎖️ 如果您想在_貢獻者部分_中表彰您的貢獻者,您應該查看 [AllContributors](https://allcontributors.org/)。 您可以利用其機器人自動將所有最新貢獻者新增至您的自述文件。 以下是您可以獲得的內容的範例: [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7m55yntosug8hnz3i0gm.png)](https://allcontributors.org/) 您還應該查看[表情符號關鍵文件](https://allcontributors.org/docs/en/emoji-key),它使您能夠對不同類型的貢獻進行分類。 ⚡️ ---- ## 5️⃣ 利用預製模板📝 ### 有沒有為您建立自述文件的網站? 🤔 絕對地! 您可以**在那裡找到大量自述文件生成器。** 我掃描並挑選了我最喜歡的三個給你: 1️⃣ [自述文件範本](https://www.readme-templates.com/) 2️⃣ [Readme.so](https://readme.so/editor) 3️⃣ [Vercel 的 ReadME 產生器](https://readme-gen.vercel.app/) 我對這些的建議是使用它們作為基礎,然後自訂它們。 ⭐️ --- ### 你有給我一個自述文件範本嗎? 👀 我找到你了,朋友。 🫶 您可以在[此處](https://github.com/quine-sh/README-Template)找到我現成的範本。 [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ckzpitoxwi14usaymqsw.png)](https://github.com/quine-sh/README-Template) 要開始使用它: 1️⃣ `Fork` 倉庫 2️⃣ 將滑鼠停留在自述文件的「編輯」部分 3️⃣開始填寫您的資料✍️ 如果您發現此模板有用,如果您能通過**加星標**_給予它一些愛_,我將不勝感激。 🌟 --- 建立良好的自述文件是一項重要技能。 🛠️ 如何建構它可能是_存儲庫成功的決定因素。_ 請務必在評論部分分享您的專案及其完善的新自述文件! 您還可以利用這項新技能來建立很酷的編碼專案並競爭以獲得報酬。 🙌 如果您對此感興趣,請登入 Quine 並探索[任務](https://www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=killer_github_profile),這是一個編碼、享受樂趣並獲得一些超棒獎勵的地方! 💰 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jk3g038eogbe84g7nph9.gif) 下週見。 你的開發夥伴, 巴巴💚 --- 原文出處:https://dev.to/quine/5-pro-tips-for-an-unbeatable-readme-143i

🏆如何使用 Taipy 和 PySpark 掌握 📊 大資料管道 🐍

本文將透過一個簡單的範例來示範如何**將 PySpark 與 Taipy 整合**,以將您的 **大資料處理需求** 與 **智慧作業執行** 結合。 #### 讓我們開始吧! ![開始使用](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gyd6pq09thphujynk66n.gif) <小時/> ### 將 PySpark 與 Taipy 結合使用 Taipy 是一個**強大的工作流程編排工具**,具有**易於使用的框架**,可輕鬆應用於您現有的資料應用程式。 Taipy 建立在堅實的概念基礎上: - **場景、任務和資料節點** - 這些概念非常強大,允許開發人員**輕鬆地對其管道進行建模**,即使在沒有明確支援的情況下使用第3 方包也是如此。 <小時/> ![QueenB](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bdhmkkqpyjxko242wa2v.gif) {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star ⭐ Taipy 儲存庫 {% endcta %} 我們感謝任何幫助我們發展社區的幫助🌱 <小時/> *如果您已經熟悉 PySpark 和 Taipy,則可以跳至「2. Taipy 設定 (*config.py*)」。 *該部分深入探討了為 Taipy 任務定義函數來執行 PySpark 應用程式的本質。否則,請繼續閱讀!* <小時/> ### 一個簡單的例子:*palmerpenguins* 我們以 [palmerpenguins](https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/) 資料集為例: ``` >>> penguin_df ┌───────┬─────────┬───────────┬────────────────┬───────────────┬───────────────────┬─────────────┬────────┬──────┐ │ index │ species │ island │ bill_length_mm │ bill_depth_mm │ flipper_length_mm │ body_mass_g │ sex │ year │ ├───────┼─────────┼───────────┼────────────────┼───────────────┼───────────────────┼─────────────┼────────┼──────┤ │ 0 │ Adelie │ Torgersen │ 39.1 │ 18.7 │ 181.0 │ 3750.0 │ male │ 2007 │ │ 1 │ Adelie │ Torgersen │ 39.5 │ 17.4 │ 186.0 │ 3800.0 │ female │ 2007 │ │ 2 │ Adelie │ Torgersen │ 40.3 │ 18.0 │ 195.0 │ 3250.0 │ female │ 2007 │ │ 3 │ Adelie │ Torgersen │ NaN │ NaN │ NaN │ NaN │ NaN │ 2007 │ │ 4 │ Adelie │ Torgersen │ 36.7 │ 19.3 │ 193.0 │ 3450.0 │ female │ 2007 │ │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │ ... │ └───────┴─────────┴───────────┴────────────────┴───────────────┴───────────────────┴─────────────┴────────┴──────┘ ``` <小時/> 該資料集僅包含 344 筆記錄——幾乎不是一個需要 Spark 處理的資料集。 然而,該資料集是可存取的,且其大小與演示 Spark 與 Taipy 的整合無關。 如果必須使用更大的資料集進行測試,您可以根據需要多次複製資料。 ![DAG 應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/exxtbt00ia5y6avzcy8z.png) *我們簡單的企鵝應用程式的 DAG* <小時/> 我們將設計一個執行**兩個主要任務**的工作流程: #### 1- Spark 任務(*spark_process*): - 載入資料; - 依「*物種*」、「*島嶼*」和「*性別*」將資料分組; - 求其他欄位的平均值(「*bill_length_mm*」、「*bill_depth_mm*」、「*flipper_length_mm*」、「*body_mass_g*」); - 儲存資料。 #### 2- Python 任務(*過濾器*): - 載入Spark任務之前儲存的輸出資料; - 給定“*物種*”、“*島嶼*”和“*性別*”,傳回聚合值。 我們的小專案將包含 4 個檔案: ``` app/ ├─ penguin_spark_app.py # the spark application ├─ config.py # the configuration for our taipy workflow ├─ main.py # the main script (including our application gui) ├─ penguins.csv # the data as downloaded from the palmerpenguins git repo ``` <小時/> 您可以找到每個檔案的內容(*penguins.csv* 除外,您可以從 [palmerpenguins 儲存庫](https://github.com/allisonhorst/palmerpenguins/blob/main/inst/extdata/penguins.csv 取得) )在本文的程式碼區塊中。 <小時/> ## 1. Spark 應用程式 (*penguin_spark_app.py*) 通常,我們使用 *spark-submit* 命令列實用程式來執行 PySpark 任務。 您可以在他們自己的文件中閱讀有關以這種方式提交Spark 作業的內容和原因的更多資訊[此處](https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html) 。 當使用 Taipy 進行工作流程編排時,我們可以繼續做同樣的事情。 唯一的區別是,我們不是在命令列中執行命令,而是讓工作流程管道產生一個[子進程](https://docs.python.org/3/library/subprocess.html),它使用以下命令執行Spark 應用程式*火花提交*。 在開始討論之前,我們首先**看看我們的 Spark 應用程式**。 只需瀏覽一下程式碼,然後**繼續閱讀有關此腳本功能的簡短說明**: ``` ### app/penguin_spark_app.py import argparse import os import sys parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--input-csv-path", required=True, help="Path to the input penguin CSV file.") parser.add_argument("--output-csv-path", required=True, help="Path to save the output CSV file.") args = parser.parse_args() import pyspark.pandas as ps from pyspark.sql import SparkSession def read_penguin_df(csv_path: str): penguin_df = ps.read_csv(csv_path) return penguin_df def clean(df: ps.DataFrame) -> ps.DataFrame: return df[df.sex.isin(["male", "female"])].dropna() def process(df: ps.DataFrame) -> ps.DataFrame: """The mean of measured penguin values, grouped by island and sex.""" mean_df = df.groupby(by=["species", "island", "sex"]).agg("mean").drop(columns="year").reset_index() return mean_df if __name__ == "__main__": spark = SparkSession.builder.appName("Mean Penguin").getOrCreate() penguin_df = read_penguin_df(args.input_csv_path) cleaned_penguin_df = clean(penguin_df) processed_penguin_df = process(cleaned_penguin_df) processed_penguin_df.to_pandas().to_csv(args.output_csv_path, index=False) sys.exit(os.EX_OK) ``` <小時/> 我們可以透過在終端機中輸入以下命令來提交此 Spark 應用程式以供執行: ``` spark-submit --master local[8] app/penguin_spark_app.py \ --input-csv-path app/penguins.csv \ --output-csv-path app/output.csv ``` <小時/> 它將執行以下操作: 1.提交*penguin_spark_app.py*應用程式在8個CPU核心上本地執行; 2. 從 *app/penguins.csv* CSV 檔案載入資料; 3. 依「*物種*」、「*島嶼*」和「*性別*」分組,然後按平均值聚合其餘欄位; 4. 將產生的 DataFrame 儲存到 *app/output.csv*。 此後,*app/output.csv* 的內容應如下所示: ![資料](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1bjjxzb6vzypq2cj3mzl.png) <小時/> 另請注意,我們已對 **Spark 應用程式進行了編碼以接收 2 個命令列參數**: 1.  - *input-csv-path* :輸入企鵝 CSV 檔案的路徑;和 2.  - *output-csv-path* :Spark 應用程式處理後儲存輸出 CSV 檔案的路徑。 <小時/> ## 2. Taipy 設定 (*config.py*) 此時,我們有了 *penguin_spark_app.py* PySpark 應用程式,並且需要建立一個 **Taipy 任務來執行此 PySpark 應用程式**。 再次快速瀏覽 *app/config.py* 腳本,然後繼續閱讀: ``` ### app/config.py import datetime as dt import os import subprocess import sys from pathlib import Path import pandas as pd import taipy as tp from taipy import Config SCRIPT_DIR = Path(__file__).parent SPARK_APP_PATH = SCRIPT_DIR / "penguin_spark_app.py" input_csv_path = str(SCRIPT_DIR / "penguins.csv") # -------------------- Data Nodes -------------------- input_csv_path_cfg = Config.configure_data_node(id="input_csv_path", default_data=input_csv_path) # Path to save the csv output of the spark app output_csv_path_cfg = Config.configure_data_node(id="output_csv_path") processed_penguin_df_cfg = Config.configure_parquet_data_node( id="processed_penguin_df", validity_period=dt.timedelta(days=1) ) species_cfg = Config.configure_data_node(id="species") # "Adelie", "Chinstrap", "Gentoo" island_cfg = Config.configure_data_node(id="island") # "Biscoe", "Dream", "Torgersen" sex_cfg = Config.configure_data_node(id="sex") # "male", "female" output_cfg = Config.configure_json_data_node( id="output", ) # -------------------- Tasks -------------------- def spark_process(input_csv_path: str, output_csv_path: str) -> pd.DataFrame: proc = subprocess.Popen( [ str(Path(sys.executable).with_name("spark-submit")), str(SPARK_APP_PATH), "--input-csv-path", input_csv_path, "--output-csv-path", output_csv_path, ], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, ) try: outs, errs = proc.communicate(timeout=15) except subprocess.TimeoutExpired: proc.kill() outs, errs = proc.communicate() if proc.returncode != os.EX_OK: raise Exception("Spark training failed") df = pd.read_csv(output_csv_path) return df def filter(penguin_df: pd.DataFrame, species: str, island: str, sex: str) -> dict: df = penguin_df[(penguin_df.species == species) & (penguin_df.island == island) & (penguin_df.sex == sex)] output = df[["bill_length_mm", "bill_depth_mm", "flipper_length_mm", "body_mass_g"]].to_dict(orient="records") return output[0] if output else dict() spark_process_task_cfg = Config.configure_task( id="spark_process", function=spark_process, skippable=True, input=[input_csv_path_cfg, output_csv_path_cfg], output=processed_penguin_df_cfg, ) filter_task_cfg = Config.configure_task( id="filter", function=filter, skippable=True, input=[processed_penguin_df_cfg, species_cfg, island_cfg, sex_cfg], output=output_cfg, ) scenario_cfg = Config.configure_scenario( id="scenario", task_configs=[spark_process_task_cfg, filter_task_cfg] ) ``` 您也可以**使用[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/config/)** 建立Taipy 配置,這是一個Visual Studio Code 擴展,它提供了圖形編輯器建構 Taipy *.toml* 設定檔。 <小時/> ### Taipy 中的 PySpark 任務 我們對產生這部分 DAG 的程式碼部分特別感興趣: ![DAG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/19t1otocpcrsa5qtdt2n.png) <小時/> 讓我們提取並檢查 *config.py* 腳本的相關部分,該腳本在 Taipy 中建立「*spark_process*」Spark 任務(及其 3 個關聯的資料節點),如上圖所示: ``` ### Code snippet: Spark task in Taipy # -------------------- Data Nodes -------------------- input_csv_path_cfg = Config.configure_data_node(id="input_csv_path", default_data=input_csv_path) # Path to save the csv output of the spark app output_csv_path_cfg = Config.configure_data_node(id="output_csv_path") processed_penguin_df_cfg = Config.configure_parquet_data_node( id="processed_penguin_df", validity_period=dt.timedelta(days=1) ) # -------------------- Tasks -------------------- def spark_process(input_csv_path: str, output_csv_path: str) -> pd.DataFrame: proc = subprocess.Popen( [ str(Path(sys.executable).with_name("spark-submit")), str(SPARK_APP_PATH), "--input-csv-path", input_csv_path, "--output-csv-path", output_csv_path, ], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, ) try: outs, errs = proc.communicate(timeout=15) except subprocess.TimeoutExpired: proc.kill() outs, errs = proc.communicate() if proc.returncode != os.EX_OK: raise Exception("Spark training failed") df = pd.read_csv(output_csv_path) return df spark_process_task_cfg = Config.configure_task( id="spark_process", function=spark_process, skippable=True, input=[input_csv_path_cfg, output_csv_path_cfg], output=processed_penguin_df_cfg, ) ``` <小時/> 由於我們設計 *penguin_spark_app.py* Spark 應用程式來接收 2 個參數(*input_csv_path* 和 *output_csv_path*),因此我們選擇將這 2 個參數表示為 Taipy 資料節點。 請注意,**您的用例可能有所不同,您可以(並且應該!)根據您的需求修改任務、函數和關聯的資料節點**。 例如,您可以: 1. 有一個 Spark 任務,執行一些例行 ETL 並且不回傳任何內容; 2. 偏好對輸入和輸出路徑進行硬編碼,而不是將它們持久化為資料節點;或者 3. 將其他應用程式參數儲存為資料節點並將其傳遞給 Spark 應用程式。 然後,我們將 *spark-submit* 作為 Python 子進程執行,如下所示: ``` subprocess.Popen( [ str(Path(sys.executable).with_name("spark-submit")), str(SPARK_APP_PATH), "--input-csv-path", input_csv_path, "--output-csv-path", output_csv_path, ], ) ``` <小時/> 回想一下,清單元素的順序應保留以下格式,就像它們在命令列上執行一樣: ``` $ spark-submit [spark-arguments] <pyspark-app-path> [application-arguments] ``` <小時/> 同樣,根據我們的用例,我們可以根據需要指定不同的 Spark-submit 腳本路徑、Spark 參數(我們在範例中未提供任何參數)或不同的應用程式參數。 <小時/> ### 讀取並回傳*output_csv_path* 請注意,*spark_process* 函數的結束如下: ``` def spark_process(input_csv_path: str, output_csv_path: str) -> pd.DataFrame: ... df = pd.read_csv(output_csv_path) return df ``` <小時/> 在我們的例子中,我們希望 Taipy 任務在 Spark -  處理資料後輸出資料,以便可以將其寫入 *processed_penguin_df_cfg* [Parquet 資料節點](https://docs.taipy.io/en/latest /手冊/核心/配置/資料節點配置/#parquet)。 我們可以做到這一點的一種方法是手動讀取輸出目標(在本例中為 *output_csv_path*),然後將其作為 Pandas DataFrame 傳回。 但是,如果您不需要 Spark 應用程式的返回資料,您可以簡單地讓 Taipy 任務(透過 *spark_process* 函數)返回 *None*。 <小時/> ### 快取 Spark 任務 由於我們將 *spark_process_task_cfg* 配置為 *True*,當重新執行該場景時,Taipy 將 **跳過 ** ***spark_process 的重新執行*** **任務** 並重複使用持久化任務輸出:* processed_penguin_df_cfg* Pandas DataFrame。 但是,我們也為 *processed_penguin_df_cfg* 資料節點定義了 1 天的 *validity_period*,因此如果 DataFrame 最後一次快取超過一天,Taipy 仍會重新執行任務。 <小時/> ## 3. 建構 GUI (*main.py*) 我們將透過**建立我們在本文開頭看到的 GUI** 來完成我們的應用程式: ![應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bvfpy6aobtbzdhbf55sv.png) <小時/> 如果您不熟悉 Taipy 的 GUI 功能,可以在此處找到[快速入門](https://docs.taipy.io/en/latest/getting_started/getting-started-gui/)。 無論如何,您只需為 *app/main.py* 複製並貼上以下程式碼,因為它不是我們的重點: ``` ### app/main.py from pathlib import Path from typing import Optional import taipy as tp from config import scenario_cfg from taipy.gui import Gui, notify valid_features: dict[str, list[str]] = { "species": ["Adelie", "Chinstrap", "Gentoo"], "island": ["Torgersen", "Biscoe", "Dream"], "sex": ["Male", "Female"], } selected_species = valid_features["species"][0] selected_island = valid_features["island"][0] selected_sex = valid_features["sex"][0] selected_scenario: Optional[tp.Scenario] = None data_dir = Path(__file__).with_name("data") data_dir.mkdir(exist_ok=True) def scenario_on_creation(state, id, payload): _ = payload["config"] date = payload["date"] label = payload["label"] properties = payload["properties"] # Create scenario with selected configuration scenario = tp.create_scenario(scenario_cfg, creation_date=date, name=label) scenario.properties.update(properties) # Write the selected GUI values to the scenario scenario.species.write(state.selected_species) scenario.island.write(state.selected_island) scenario.sex.write(state.selected_sex.lower()) output_csv_file = data_dir / f"{scenario.id}.csv" scenario.output_csv_path.write(str(output_csv_file)) notify(state, "S", f"Created {scenario.id}") return scenario def scenario_on_submission_change(state, submittable, details): """When the selected_scenario's submission status changes, reassign selected_scenario to force a GUI refresh.""" state.selected_scenario = submittable selected_data_node = None main_md = """ <|layout|columns=1 4|gap=1.5rem| <lhs|part| # Spark with **Taipy**{: .color-primary} ## Scenario <|{selected_scenario}|scenario_selector|on_creation=scenario_on_creation|> ---------- ## Scenario info <|{selected_scenario}|scenario|on_submission_change=scenario_on_submission_change|> |lhs> <rhs|part|render={selected_scenario}| ## Selections <selections|layout|columns=1 1 1 2|gap=1.5rem| <|{selected_species}|selector|lov={valid_features["species"]}|dropdown|label=Species|> <|{selected_island}|selector|lov={valid_features["island"]}|dropdown|label=Island|> <|{selected_sex}|selector|lov={valid_features["sex"]}|dropdown|label=Sex|> |selections> ---------- ## Output **<|{str(selected_scenario.output.read()) if selected_scenario and selected_scenario.output.is_ready_for_reading else 'Submit the scenario using the left panel.'}|text|raw|class_name=color-primary|>** ## Data node inspector <|{selected_data_node}|data_node_selector|display_cycles=False|> **Data node value:** <|{str(selected_data_node.read()) if selected_data_node and selected_data_node.is_ready_for_reading else None}|> <br/> ---------- ## DAG <|Scenario DAG|expandable| <|{selected_scenario}|scenario_dag|> |> |rhs> |> """ def on_change(state, var_name: str, var_value): if var_name == "selected_species": state.selected_scenario.species.write(var_value) elif var_name == "selected_island": state.selected_scenario.island.write(var_value) elif var_name == "selected_sex": state.selected_scenario.sex.write(var_value.lower()) if __name__ == "__main__": tp.Core().run() gui = Gui(main_md) gui.run(title="Spark with Taipy") ``` <小時/> 然後,從專案資料夾中,您可以執行主腳本,如下所示: ``` $ taipy run app/main.py ``` <小時/> ## 結論 現在您已經看到如何將 PySpark 與 Taipy 結合使用的範例,請繼續嘗試使用這兩個工具來**增強您自己的資料應用程式**! 如果您一直在努力應對其他工作流程編排工具減慢您的工作並妨礙您的工作,請不要讓它阻止您嘗試 Taipy。 Taipy 易於使用,並且努力不限制自己可以使用的第 3 方軟體包 - **其強大而靈活的框架使其可以輕鬆適應任何資料應用程式**。 <小時/> ![GIF 結束](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/839kmsq22emwpkuerxys.gif) 希望您喜歡這篇文章! <小時/> 您可以在此[儲存庫](https://medium.com/r?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FAvaiga%2Fdemo-pytorch-penguin-app)上找到所有程式碼和資料。 --- 原文出處:https://dev.to/taipy/how-to-master-big-data-pipelines-with-taipy-and-pyspark-14oe

我該如何教 Git

--- 標題:我如何教 Git 發表:真實 描述: 標籤: git, 學習 canonical_url:https://blog.ltgt.net/teaching-git/ 封面圖片:https://marklodato.github.io/visual-git-guide/conventions.svg.png # 使用 100:42 的比例以獲得最佳效果。 # 發佈時間: 2023-11-26 19:17 +0000 --- 我使用 Git 已經十幾年了。八年前,我必須為一家即將建立開源專案的合作夥伴公司舉辦有關 Git(和 GitHub)的培訓課程,我將在這裡向您介紹我的教學方式。順便說一句,從那時起,我們在工作中建立了使用相同(或類似)方法的內部培訓課程。話雖如此,我並沒有發明任何東西:這很大程度上受到了其他人之前寫的內容的啟發,包括[the <cite>Pro Git</cite> book](https://git-scm. com/book/),儘管順序不同,但 <abbr title="in my view">IMO</abbr> 可以有所作為。 我寫這篇文章的原因是,多年來,我不斷看到人們實際上使用 Git,但沒有真正理解他們在做什麼;他們正在使用 Git。他們要么被鎖定在一個非常具體的工作流程中,他們被告知要遵循,並且無法適應另一個開源專案正在使用的工作流程(這也適用於開源維護人員並不真正了解外部貢獻者如何使用 Git) ),或者如果任何事情沒有按照他們想像的方式執行,或者他們在呼叫Git 命令時犯了錯誤,他們就會完全迷失。我受到 [Julia Evans](https://jvns.ca) 對 Git 的(更新)興趣的啟發而寫下來,因為她有時會在社交網絡上徵求評論。 我的目標不是真正教你有關 Git 的知識,而是更多地分享我教授 Git 的方法,以便其他可能會教導的人從中獲得靈感。因此,如果您正在學習 Git,那麼這篇文章並不是專門為您而寫的(抱歉),因此可能不是自給自足的,但希望其他學習資源的連結足以填補空白,使其成為也是有用的學習資源。如果您是視覺學習者,這些外部學習資源都是有插圖的,甚至是視覺學習的。 ## 心理模型 一旦我們清楚了為什麼我們使用VCS(版本控制系統)來記錄_commits_ 中的更改(或者換句話說,我們_將我們的更改_提交到歷史記錄;我假設你對這個術語有一定的熟悉),讓我們多了解一下Git具體來說。 我認為理解 Git 至關重要的一件事是獲得其背後概念的準確心理模型。 首先,這並不是很重要,但Git 實際上並沒有記錄_changes_,而是記錄我們文件的_snapshots_(至少在概念上是這樣;它將使用_packfiles_ 來有效地儲存內容,並且在某些情況下方實際上會儲存_changes_ –diffs–),並且會按需產生差異。不過,這有時會顯示在某些命令的結果中(例如為什麼某些命令顯示一個檔案被刪除而另一個檔案被加入,而其他命令顯示一個檔案被重新命名)。 現在讓我們深入探討一些 Git 概念,或是 Git 如何實現一些常見的 VCS 概念。 ### 犯罪 Git _commit_ 是: * 一個或多個父親提交,或第一次提交沒有父親提交 (_root_) * 提交訊息 * 作者和作者日期(實際上是帶有時區偏移的時間戳) * 提交者和提交日期 * 和我們的檔案:相對於儲存庫根的路徑名、_mode_(UNIX 檔案系統權限)及其內容 每次提交都會獲得一個標識符,該標識符是透過計算該資訊的 SHA1 雜湊值確定的:更改逗號,您將獲得不同的 SHA1,即不同的_提交物件_。 (<abbr title="For What it's value">Fwiw</abbr>,Git 正在慢慢[轉向 SHA-256](https://git-scm.com/docs/hash-function-transition) 作為哈希功能)。 #### 旁白:SHA1 是如何計算的? Git 的儲存是_內容尋址_,這表示每個_物件_都使用直接從其內容派生的名稱進行存儲,並採用 SHA1 雜湊的形式。 從歷史上看,Git 將所有內容儲存在文件中,我們仍然可以這樣推理。文件的內容儲存為 _blob_,目錄儲存為 _tree_(一個文字文件,列出目錄中的文件及其名稱、模式和表示其內容的 _blob_ 的 SHA1,以及其子目錄及其名稱和 SHA1他們的_樹_) 如果您想了解詳細訊息,Julia Evans(再次)寫了一篇令人驚嘆的[博客文章](https://jvns.ca/blog/2023/09/14/in-a-git-repository-- where-do-your-檔案-即時-/);或者您可以[從 <cite>Pro Git</cite> 書中閱讀](https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Internals-Git-Objects)。 <圖> <img src=https://git-scm.com/book/en/v2/images/commit-and-tree.png width=800 height=443 alt='包含5 個框的圖表,分為3 列,每個框標有 5 位 SHA1 前綴;左邊的子標籤為“commit”,包含元資料“tree”,中間是框的 SHA1,“author”和“committer”的值均為“Scott”,文字為“The initial commit of我的專案”;中間的框被子標記為“tree”,包括三行,每行標記為“blob”,其餘 3 個框的 SHA1 以及看起來像文件名的內容:“README”、“LICENSE”和“test.rb” ”;最後 3 個框,在右側垂直對齊,都是子標籤為「blob」的內容,包含看起來像是 README、LICENSE 和 Ruby 原始檔內容開頭的內容;有箭頭連結框:提交指向樹,樹指向 blob。'> <figcaption>提交及其樹(來源:<a src=https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Branching-Branches-in-a-Nutshell><cite>Pro Git</引用></a>)</figcaption> </圖> _commit_ 中的_父親提交_ 建立一個代表我們歷史的[有向無環圖](https://en.wikipedia.org/wiki/Directed_acirclic_graph):_有向無環圖_ 由連結的節點(我們的提交)組成與有向邊一起(每個提交連結到其父提交,有一個方向,因此_directed_)並且不能有循環/循環(提交永遠不會是它自己的祖先,它的祖先提交都不會連結到它作為父提交)。 <圖> <img src=https://git-scm.com/book/en/v2/images/commits-and-parents.png width=800 height=265 alt='包含 6 個框排列成 2 行 3 列的圖表;第一行的每個框都標有 5 位 SHA1 前綴,子標籤為“commit”,元資料“tree”和“parent”均帶有 5 位 SHA1 前綴(每次都不同)、“author”和“ committer」的值都是“Scott”,以及一些代表提交訊息的文字;左邊的盒子沒有「父」值,另外兩個盒子將左邊的盒子的 SHA1 作為「父」;這些框之間有一個箭頭,指向代表「父」的左側;順便說一句,左邊的框與上圖中的提交框具有相同的 SHA1 和相同的內容;最後,每個提交框也指向其下方的一個框,每個框都標記為「快照 A」、「快照 B」等,並且可能代表從每個提交連結的「樹」物件。'> <figcaption>提交及其父級(來源:<a src=https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Branching-Branches-in-a-Nutshell><cite>Pro Git</ cite ></a>)</figcaption> </圖> ### 參考文獻、分支和標籤 現在 SHA1 哈希對於人類來說是不切實際的,雖然 Git 允許我們使用唯一的 SHA1 前綴而不是完整的 SHA1 哈希,但我們需要更簡單的名稱來引用我們的提交:輸入 _references_。這些是我們選擇的提交的_標籤_(而不是 Git)。 有幾種_參考_: * _branches_ 是_moving_ 引用(請注意,`main` 或`master` 並不特殊,它們的名稱只是一個約定) *_標籤_是_不可變_引用 * `HEAD` 是一個特殊的引用,指向_當前提交_。它通常指向一個分支而不是直接指向一個提交(稍後我們會看到原因)。當一個引用指向另一個引用時,這稱為[_符號引用_](https://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology/#reference-symbolic-reference)。 * Git 會在某些操作期間為您設定其他特殊參考(`FETCH_HEAD`、`ORIG_HEAD` 等) <圖> <img src=https://git-scm.com/book/en/v2/images/branch-and-history.png width=800 height=430 alt='帶有 9 個框的圖; 6 個盒子的排列方式與上圖相同,並且標記相同(三個提交及其 3 個樹);最右邊(最新)提交上方的兩個框,箭頭指向它,分別標記為“v1.0”和“master”;最後一個框位於“master”框上方,有一個箭頭指向它,並標記為“HEAD”。'> <figcaption>分支及其提交歷史記錄(來源:<a src=https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Branching-Branches-in-a-Nutshell><cite>Pro Git< /引用></a>)</figcaption> </圖> ### 三個狀態 當您在 Git 儲存庫中工作時,您在 Git 歷史記錄中操作和記錄的檔案位於您的_工作目錄_中。要建立提交,您需要在 [_index_](https://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology/#index-staged-cached) 或_暫存區域_中_暫存_檔案。完成後,您附加一則提交訊息並將您的_staged_檔案移至_history_。 為了關閉循環,_工作目錄_是根據_歷史記錄_中的給定提交進行初始化的。 <圖> <img src=https://git-scm.com/book/en/v2/images/areas.png width=800 height=441 alt='包含3 位參與者的序列圖:「工作目錄」、「暫存區域」和「.git directpry(儲存庫)」;有一條“簽出專案”訊息從“.git 目錄”到“工作目錄”,然後從“工作目錄”到“暫存區域”進行“階段修復”,最後從“暫存區域”進行“提交”區域」到「.git 目錄」。'> <figcaption>工作樹、暫存區域和 Git 目錄(來源:<a href="https://git-scm.com/book/en/v2/Getting-Started-What-is-Git%3F#_the_third_states" ><cite>Pro Git</cite></a>)</figcaption> </圖> ### 旁白:忽略文件 並非所有檔案都需要_追蹤_歷史記錄:由建置系統(如果有)產生的檔案、特定於您的編輯器的檔案以及特定於您的作業系統或其他工作環境的檔案。 Git 允許定義要忽略的檔案或目錄的命名模式。這實際上並不意味著Git 會忽略它們並且無法_跟踪_,但如果不跟踪它們,多個Git 操作將不會向您顯示它們或操縱它們(但您可以手動將它們加入到歷史記錄中,並且從那時起,他們將不再被_忽略_)。 忽略檔案是透過將路徑名稱(可能使用 glob)放入忽略檔案中來完成的: * 儲存庫中任何位置的 `.gitignore` 檔案定義了包含目錄的忽略模式;這些忽略文件會在歷史記錄中被跟踪,作為開發人員之間共享它們的一種方式;在這裡,您將忽略建置系統產生的那些檔案(Gradle 專案的“build/”,Eleventy 網站的“_site/”等) * `.git/info/excludes` 是您機器上的本機儲存庫;很少使用,但有時很有用,所以很高興了解一下 * 最後 `~/.config/git/ignore` 對機器來說是全域的(對你的使用者);在這裡,您將忽略特定於您的電腦的文件,例如特定於您使用的編輯器的文件,或特定於您的作業系統的文件(例如macOS 上的“.DS_Store”或Windows 上的“Thumbs. db”) ) ### 加起來 這是所有這些概念的另一種表示: <圖> <img src=https://marklodato.github.io/visual-git-guide/conventions.svg width=907 height=529 alt='有 10 個框的圖; 5 個框在中心排成一行,標有 5 位 SHA1 前綴,它們之間有從右向左指向的箭頭;一條註釋將它們描述為“提交物件,由 SHA-1 哈希標識”,另一條註釋將其中一個箭頭描述為“子項指向父項”;一對框(看起來像一個水平分割成兩個框的單一框)位於最右邊(最新)提交的上方,有一個向下指向它的箭頭,該對的上面的框被標記為“HEAD”並描述為“引用當前分支”;下面的框被標記為“main”並被描述為“目前分支”;第七個框位於另一個提交上方,有一個向下指向它的箭頭;它被標記為“穩定”並被描述為“另一個分支”;最後兩個框位於提交歷史記錄下,一個在另一個之上;最底部的框標記為“工作目錄”並描述為“您'看到'的文件”,它和提交歷史記錄之間的另一個框標記為“階段(索引)”並描述為“要存取的文件”在下次提交中”。'> <figcaption>提交、引用和區域(來源:<a href=https://marklodato.github.io/visual-git-guide/index-en.html#conventions><cite>可視化 Git 參考</cite >< /a>,馬克‧洛達托)</figcaption> </圖> ## 基本操作 這就是我們開始討論 Git 指令以及它們如何與圖表互動的地方: * `git init` 初始化一個新的儲存庫 * `git status` 取得檔案狀態的摘要 * `git diff` 顯示任意兩個工作目錄、索引、`HEAD` 之間的更改,或實際上任何提交之間的更改 * `git log` 顯示並搜尋您的歷史記錄 * 建立提交 * `git add` 將檔案加入_index_ * `git commit` 將_index_ 轉換為_commit_ (帶有新增的_commit 訊息_) * `git add -p` 以互動方式將檔案新增至 _index_:選擇要新增的變更以及僅將哪些變更保留在工作目錄中,逐一檔案、逐個部分(稱為 _hunk_) * 管理分支機構 * `gitbranch` 顯示分支,或建立分支 *`git switch`(也稱為`git checkout`)將分支(或任何提交,實際上是任何_樹_)簽出到您的工作目錄 * `git switch -b` (也稱為 `git checkout -b`)作為 `gitbranch` 和 `gitswitch` 的捷徑 * `git grep` 搜尋您的工作目錄、索引或任何提交;這是一種增強的“grep -R”,它支援 Git * `gitblame` 來了解更改給定文件每一行的最後一次提交(因此,誰應該為錯誤負責) * `git stash` 將未提交的更改放在一邊(這包括_staged_文件,以及工作目錄中的_tracked_文件),然後_unstash_它們。 ### 提交、分支切換和 HEAD 當您建立提交(使用「git commit」)時,Git 不僅建立_提交物件_,還移動「HEAD」以指向它。如果「HEAD」實際上指向一個分支(通常是這種情況),Git 會將該分支移動到新的提交(並且「HEAD」將繼續指向該分支)。每當當前分支是另一個分支的祖先(該分支指向的提交也是另一個分支的一部分)時,提交將使“HEAD”移動相同,並且分支將_發散_。 當您切換到另一個分支(使用“git switch”或“git checkout”)時,“HEAD”會移至新的目前分支,並且您的工作目錄和索引將設定為重新組合該提交的狀態(未提交的更改將暫時保留;如果 Git 無法做到這一點,它將拒絕切換)。 如需更多詳細資訊和視覺表示,請參閱[commit](https://marklodato.github.io/visual-git-guide/index-en.html#commit) 和[checkout](https://marklodato. github .io/visual-git-guide/index-en.html#checkout)Mark Lotato 的<cite>可視化Git 參考</cite>的部分(請注意,該參考是幾年前寫的,當時`git switch ` 和 ` git Restore` 不存在,而 `git checkout` 是我們所擁有的一切;因此 _checkout_ 部分涵蓋的內容比 `git switch` 多一點)。 當然,<cite>Pro Git</cite> 這本書也是一個很好的視覺表示參考; [<cite>Branches in a Nutshell</cite> 子章節](https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Branching-Branches-in-a-Nutshell) 涵蓋了所有內容的很大一部分上述的。 ### 旁白:Git 是保守的 正如我們在上面所看到的,由於其_內容尋址存儲_,對提交的任何“更改”(例如使用“git commit --amend”)實際上都會導致不同的提交(不同的 SHA1)。 _舊提交_不會立即消失:Git 使用_垃圾收集_最終刪除無法從任何_引用_存取的提交。這意味著,如果您設法找回提交SHA1,則可以恢復許多錯誤(“git reflog”可以在此處提供幫助,或者符號“<branch-name>@{<n>}”,例如“main@{ 1}”) ` main` 在更改之前指向的最後一次提交)。 ### 使用分支機構 我們在上面已經看到了分支是如何發散的。 但分歧要求最終_合併_變回來(使用“git merge”)。 Git 在這方面非常擅長(我們稍後會看到)。 合併的一個特殊情況是目前分支是要合併到的分支的祖先。在這種情況下,Git 可以執行 [_fast-forward merge_](https://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology/#can-be-fast-forwarded)。 由於兩個分支之間的操作可能始終針對同一對分支,因此 Git 允許您設定一個分支來追蹤另一個分支。另一個分支被稱為_追蹤_它的分支的_上游_。例如,設定時,「git status」將告訴您兩個分支彼此之間有多少分歧:目前分支是[_最新_](https://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology /#your- branch-is-up-to-date-with-originmain) 及其上游分支,_後面_和[可以快轉](https://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology/ #can-be- fast-forwarded),_超前_許多提交,或它們有分歧,每個提交都有一定數量。其他命令將使用該資訊為參數提供良好的預設值,以便可以省略它們。 要整合來自另一個分支的更改,而不是合併,另一種選擇是_cherry-pick_(使用同名命令)單一提交,而不包含其歷史記錄:Git 將計算該提交帶來的更改並將相同的更改應用於當前分支,建立一個與原始分支類似的新提交(如果您想了解更多有關Git 實際操作方式的訊息,請參閱Julia Evans 的[<cite>如何gitcherry-pick 和revert 使用3 路合併< /cite> ](https://jvns.ca/blog/2023/11/10/how-cherry-pick-and-revert-work/))。 最後,工具帶中的另一個指令是「rebase」。 您可以將其視為一次進行許多選擇的方法,但它實際上更強大(正如我們將在下面看到的)。但在其基本用途中,它只是這樣:您給它一系列提交(在作為起點的任何提交和作為終點的現有分支之間,預設為當前分支)和一個目標,並且它會挑選所有這些提交位於目標之上,並最終更新用作終點的分支。這裡的指令的形式是`git rebase --onto=<target> <start> <end>`。與許多 Git 命令一樣,參數可以省略,並且具有預設值和/或特定含義:因此,`git rebase` 是 `git rebase --fork-point upper` 的簡寫,其中 `upstream` 是 [upstream]當前分支的(https://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology/#untracked-files-remote-tracking-branch-track-remote-branch)(我會忽略`--fork-point`這裡,它的作用很微妙,在日常使用上並不那麼重要),它本身就是`git rebase upper HEAD` 的簡寫(其中`HEAD` 必須指向一個分支),它本身就是`git rebase 的簡寫-- on=upstream uploaded `,`git rebase --onto=upstream $(git merge-baseupstream HEAD) HEAD` 的簡寫,並將rebase `upstream` 的最後一個共同祖先與當前分支之間的所有提交另一方面,手和當前分支(即自從它們分歧以來的所有提交),並將它們重新應用到“上游”之上,然後更新當前分支以指向新的提交。明確使用`--onto` (其值與起始點不同)實際上很少見,請參閱[我之前的文章](https://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology/#git- rebase- --onto) 對於一個用例。 我們無法在沒有互動式變體「git rebase -i」的情況下呈現「git rebase」:它以與非互動式變體完全相同的行為開始,但在計算需要完成的操作之後,它將允許您對其進行編輯(作為編輯器中的文字文件,每行一個操作)。預設情況下,所有選定的提交都是精心挑選的,但您可以對它們重新排序,跳過某些提交,甚至將某些提交合併到單一提交中。實際上,您可以挑選最初未選擇的提交,甚至建立合併提交,從而完全重寫整個歷史記錄!最後,您還可以停止對其進行編輯(然後使用“git commit --amend”,和/或可能在繼續變基之前建立新的提交),和/或在兩次提交之間執行給定的命令。最後一個選項非常有用(例如,驗證您沒有在歷史記錄的每個點上破壞您的專案),您可以在`--exec` 選項中傳遞該命令,Git 將在每個重新基底提交之間執行它(這也適用於非互動式變基;在互動模式下,當能夠編輯變基場景時,您將看到在每個櫻桃選擇行之間插入執行行)。 更多詳細資訊和視覺表示,請參閱[merge](https://marklodato.github.io/visual-git-guide/index-en.html#merge)、[cherry pick](https://marklodato . github.io/visual-git-guide/index-en.html#cherry-pick) 和 [rebase](https://marklodato.github.io/visual-git-guide/index-en.html#rebase) Mark Lodato 的<cite>視覺化Git 參考</cite> 部分,以及[<cite>基本分支和合併</cite>](https://git-scm.com/book/en/v2/Git-分支-基本-分支和合併),[<cite>變基</cite>](https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Branching-Rebasing)和[<cite>重寫歷史< /cite>](https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Tools-Rewriting-History) <cite>Pro Git</cite> 書的子章節。 您也可以查看 David Drysdale 的 [<cite>Git Visual Reference</cite>](https://lurklurk.org/gitpix/gitpix.html) 中的「分支和合併」圖。 ## 與他人合作 目前,我們只在我們的儲存庫中進行本地工作。 但 Git 是專門為與他人合作而建構的。 讓我介紹一下_遙控器_。 ### 遙控器 當您_複製_儲存庫時,該儲存庫將成為本機儲存庫的_遠端_,名為「origin」(就像「main」分支一樣,這只是預設值,名稱本身沒有什麼特別的,除了有時用作省略命令參數時的預設值)。然後,您將開始工作,建立本地提交和分支(因此從遠端_forking_),同時遠端可能會從其作者那裡獲得更多提交和分支。因此,您需要將這些遠端變更同步到本機儲存庫,並希望快速了解與遠端相比您在本機所做的變更。 Git 處理這個問題的方式是在一個特殊的命名空間中記錄它所知道的遠端(主要是分支)的狀態:「refs/remote/」。這些被稱為[_遠端追蹤分支_](https://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology/#untracked-files-remote-tracking-branch-track-remote-branch)。 Fwiw,本機分支儲存在「refs/heads/」命名空間中,標籤儲存在「refs/tags/」中(來自遠端的標籤通常直接「匯入」到「refs/tags/」中,因此例如您會遺失位置資訊他們來自)。您可以根據需要擁有任意多個遙控器,每個遙控器都有一個名稱。 (請注意,遙控器不一定位於其他電腦上,它們實際上可以位於同一台電腦上,直接從檔案系統存取,因此您無需進行任何設定即可使用遙控器。) ### 取得 每當你從遠端 _fetch_ 時(使用 `git fetch`、`git pull` 或 `git Remote update`),Git 都會與它對話以下載它還不知道的提交,並更新 _remote-tracking遠端分支_ 。要取得的確切引用集以及取得它們的位置將傳遞給 `git fetch` 命令(如 [refspecs](https://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology/#refspecs) )以及儲存庫的` .git/config` 中定義的預設值,預設由`git clone` 或`git remote add` 配置以取得所有分支(遠端上的`refs/heads/` 中的所有內容)並放置它們位於` refs/remote/<remote>` 中(因此`origin` 遙控器的`refs/remote/origin/` )具有相同的名稱(因此遙控器上的`refs/heads/main` 變成`refs/remote / origin/main` 本地)。 <圖> <img src=https://git-scm.com/book/en/v2/images/remote-branches-5.png width=800 height=577 alt='帶有3 個大方框的圖表,代表機器或儲存庫,包含代表提交歷史的較小框和箭頭;一個框標記為“git.outcompany.com”,子標記為“origin”,並包含名為“master”的分支中的提交;另一個框標記為“git.team1.outcompany.com”,子標記為“teamone”,並包含名為“master”的分支中的提交; 「origin」和「teamone」中的提交 SHA1 雜湊值相同,除了「origin」在其「master」分支上多了一個提交,即「teamone」在「後面」;第三個框標記為“我的電腦”,它包含與其他兩個框相同的提交,但這次分支被命名為“origin/master”和“teamone/master”;它還在名為“master”的分支中包含另外兩個提交,與遠端分支的較早點不同。'> <figcaption>遠端和遠端追蹤分支(來源:<a href=https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Branching-Remote-Branches><cite>Pro Git</cite>< / a>)</figcaption> </圖> 然後,您將使用與分支相關的命令來獲取從_遠端追蹤分支_到本地分支的更改(“git merge”或“git rebase”),或“git pull”,這只不過是“git fetch”的簡寫` 後面跟著 `git merge` 或 `git rebase`。 <abbr title="By the way">順便說一句</abbr>,在很多情況下,當你建立本地分支時,Git 會自動將_遠端追蹤分支_設定為本地分支的_上游_(它會告訴你相關資訊)當這種情況發生時)。 ### 推 要與其他人共用您的更改,他們可以將您的儲存庫新增為遠端儲存庫並從中_pull_(意味著透過網路存取您的電腦),或者您可以_push_到遠端儲存庫。 (如果您要求某人從您的遙控器中提取更改,這稱為..._拉請求_,您可能在 GitHub 或類似服務中聽說過這個術語。) 推送與提取類似,相反:您將提交發送到遠端並更新其分支以指向新提交。作為安全措施,Git 只允許遠端分支_快速轉送_;如果您想推送以非快轉方式更新遠端分支的更改,則必須使用「git push --force-with-lease」(或「git push --force」)_force_它,但要小心:`-- force-with-lease`將首先確保您的_遠端追蹤分支_與遠端分支是最新的,以確保自上次_fetched_以來沒有人將變更推送到分支;` --force` 不會執行該檢查,而是按照您的指示執行操作,風險由您自己承擔)。 與「git fetch」一樣,您可以將要更新的分支傳遞給「git push」命令,但如果您不這樣做,Git 會提供良好的預設行為。如果你不指定任何東西,Git 會從目前分支的上游推斷遠程,所以大多數時候 `git push` 相當於 `git push origin`。這實際上是“git Push origin main”的簡寫(假設當前分支是“main”),它本身是“git Push origin main:main”的簡寫,是“git Push origin refs/heads/main:refs/”的簡寫heads/main`,意思是將本地的`refs/heads/main`推送到`origin`遠端的`refs/heads/main`。有關使用不同來源和目標指定 _refspecs_ 的一些用例,請參閱[我之前的文章](https://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology/#refspecs)。 <圖> <img src=https://lurklurk.org/gitpix/push2.svg width=1052 height=744 alt='代表「git push」指令的圖表,有四個 git 圖表(點,有些有標籤,用線連接) 排列成兩行兩列;列之間的箭頭表示左列是「之前」狀態,右列是「之後」狀態;上面一行中的圖位於雲內部,代表遠端儲存庫,並且有兩個分支,“master”和“other”,它們偏離了共同的祖先;左下圖與上面的圖形狀相同,只是標籤更改為“origin/master”和“origin/other”,並且每個分支有更多提交:與“origin”分支相比,“master”分支有兩個額外的提交/master”,而“other”比“origin/other”多了一個提交;與左上圖相比,右上圖在其「master」分支中多了兩次提交;右下圖與左下圖相同,除了「origin/master」現在指向與「master」相同的提交;換句話說,在「之前」狀態下,遠端缺少三個提交,而在「git Push」之後,本地「master」分支的兩個提交被複製到遠端,而「其他」保持不變。'> <figcaption><code>git Push</code>(資料來源:<a href=https://lurklurk.org/gitpix/gitpix.html><cite>Git 視覺參考</cite></a>,David Drysdale )</圖標題> </圖> 更多詳細資訊和視覺表示,請參閱[<cite>遠端分支</cite>](https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Branching-Remote-Branches),[< cite >使用遙控器</cite>](https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Basics-Working-with-Remotes),以及[<cite>為專案做出貢獻</ cite> ](https://git-scm.com/book/en/v2/Distributed-Git-Contributing-to-a-Project) <cite>Pro Git</cite> 書的子章節,以及「處理遠程來自David Drysdale 的[<cite>Git Visual Reference</cite>](https://lurklurk.org/gitpix/gitpix.html) 的「儲存庫」圖表。 <cite>Pro Git</cite> 的<cite>為專案做出貢獻</cite>一章也涉及在GitHub 等平台上為開源專案做出貢獻,您必須先_fork_儲存庫,然後透過_pull requests_進行貢獻(或_合併請求_)。 ## 最佳實踐 這些是針對初學者的,希望不會引起太多爭議。 嘗試保留_clean_歷史記錄: * 明智地使用合併提交 * 清晰且高品質的提交訊息(請參閱[<cite>提交指南</cite>](https://git-scm.com/book/en/v2/Distributed-Git-Contributing-to-a-Project #_commit_guidelines)在<cite>Pro Git</cite> 中) * make _atomic_ commits:每個提交應該獨立於歷史記錄中跟隨它的提交進行編譯和執行 這僅適用於您與他人分享的歷史記錄。 在本地,想怎麼做就怎麼做。對於初學者,我會給以下建議: * 不要直接在“main”(或“master”,或您在遠端上沒有專門擁有的任何分支)上工作,而是建立本機分支;它有助於解耦不同任務的工作:即將開始處理另一個錯誤或功能,同時等待有關當前任務的說明的更多詳細資訊?切換到另一個分支,稍後您可以透過切換回來回到該分支;它還使從遠端更新變得更容易,因為如果您的本地分支只是同名遠端分支的副本,沒有任何本地更改(除非您想推送這些更改),您確信不會發生衝突到該分支) * 毫不猶豫地重寫你的提交歷史記錄(`git commit --amend` 和/或 `git rebase -i`),但不要太早這樣做;在工作時堆疊許多小提交是完全可以的,並且只在共享之前重寫/清理歷史記錄 * 同樣,請毫不猶豫地重新調整本機分支以整合上游變更(直到您共用該分支,此時您將遵循專案的分支工作流程) 如果出現任何問題並且您迷路了,我的建議是使用 `gitk` 或 `gitk HEAD @{1}`,也可能使用 `gitk --all` (我在這裡使用 `gitk` 但使用任何工具你喜歡),可視化你的Git 歷史並嘗試了解發生了什麼。由此,您可以回滾到先前的狀態(`git reset @{1}`)或嘗試修復問題(擇優選擇提交等)。合併失敗,您可以使用“git rebase --abort”或“git merge - -abort」等命令中止並回滾到先前的狀態。 為了讓事情變得更簡單,請不要猶豫,在任何可能具有破壞性的命令(`git rebase`)之前,建立一個分支或標籤作為“書籤”,如果事情沒有按預期進行,您可以輕鬆重置。當然,在執行這樣的命令後,請檢查歷史記錄和文件,以確保結果是您所期望的。 ## 進階概念 這只是其中的一小部分,還有更多值得探索! * 分離的「HEAD」:[`git checkout` 手冊頁](https://git-scm.com/docs/git-checkout#_detached_head) 有一個關於該主題的很好的部分,另請參閱[我之前的帖子](https ://blog.ltgt.net/confusing-git-terminology/#detached-head-state),要獲得良好的視覺表示,請參閱[<cite>使用分離的HEAD 進行提交</ cite>](https:// /marklodato.github.io/visual-git-guide/index-en.html#detached) Mark Lodato 的 <cite>視覺化 Git 參考</cite> 部分。 * Hooks:這些是可執行檔(大多數情況下是 shell 腳本),Git 將執行它們來回應儲存庫上的操作;人們使用它們在每次提交之前檢查程式碼(如果失敗則中止提交),產生或後處理提交訊息,或在有人推送到儲存庫後觸發伺服器上的操作(觸發建置和/或部署)。 * 一些很少需要的命令可以在您真正需要時節省您的時間: * `git bisect`:一個進階命令,透過測試多個提交(手動或透過腳本)來幫助您找出哪個提交引入了錯誤;對於線性歷史,這是使用二分法並且可以手動完成,但是一旦您有許多合併提交,這就會變得更加複雜,並且最好讓 git bisect 來完成繁重的工作。 * `git filter-repo`:實際上是一個[第三方命令](https://github.com/newren/git-filter-repo),作為Git 自己的`filter-branch` 的替代品,它允許重寫儲存庫的整個歷史記錄,以刪除錯誤新增的文件,或協助將儲存庫的一部分提取到另一個儲存庫。 我們完成了。 有了這些知識,人們應該能夠將任何 Git 命令映射到如何修改提交的_有向無環圖_,並了解如何修復錯誤(在錯誤的分支上執行合併?基於錯誤的分支重新建置?)並不是說理解這些事情會很容易,但至少應該是可能的。 --- 原文出處:https://dev.to/tbroyer/how-i-teach-git-3nj3

大資料模型 📊 與電腦記憶體 💾

資料管道是任何資料密集型專案的支柱。 **隨著資料集的成長**超出記憶體大小(「核心外」),**有效處理它們變得具有挑戰性**。 Dask 可以輕鬆管理大型資料集(核心外),提供與 Numpy 和 Pandas 的良好相容性。 ![管道](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m6nswebbzlo96ml1ofeb.png) --- 本文重點介紹 **Dask(用於處理核心外資料)與 Taipy** 的無縫集成,Taipy** 是一個用於 **管道編排和場景管理** 的 Python 庫。 --- ## Taipy - 您的 Web 應用程式建構器 關於我們的一些資訊。 **Taipy** 是一個開源程式庫,旨在輕鬆開發前端 (GUI) 和 ML/資料管道。 不需要其他知識(沒有 CSS,什麼都不需要!)。 它旨在加快應用程式開發,從最初的原型到生產就緒的應用程式。 ![QueenB 星星](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bvt5qn1yadra3epnb07v.gif) https://github.com/Avaiga/taipy 我們已經快有 1000 顆星了,沒有你就無法做到這一點🙏 --- ## 1. 範例應用程式 透過範例最好地演示了 Dask 和 Taipy 的整合。在本文中,我們將考慮包含 4 個任務的資料工作流程: - **資料預處理與客戶評分** 使用 Dask 讀取和處理大型資料集。 - **特徵工程和分割** 根據購買行為對客戶進行評分。 - **細分分析** 根據這些分數和其他因素將客戶分為不同的類別。 - **高價值客戶的總統計** 分析每個客戶群以獲得見解 我們將更詳細地探討這 4 個任務的程式碼。 請注意,此程式碼是您的 Python 程式碼,並未使用 Taipy。 在後面的部分中,我們將展示如何使用 Taipy 對現有資料應用程式進行建模,並輕鬆獲得其工作流程編排的好處。 --- 該應用程式將包含以下 5 個檔案: ``` algos/ ├─ algo.py # Our existing code with 4 tasks data/ ├─ SMALL_amazon_customers_data.csv # A sample dataset app.ipynb # Jupyter Notebook for running our sample data application config.py # Taipy configuration which models our data workflow config.toml # (Optional) Taipy configuration in TOML made using Taipy Studio ``` --- ## 2. Taipy 簡介 - 綜合解決方案 [Taipy](https://docs.taipy.io/) **不只是另一個編排工具**。 Taipy 專為 ML 工程師、資料科學家和 Python 開發人員設計,帶來了幾個基本且簡單的功能。 以下是**一些關鍵要素**,使 Taipy 成為令人信服的選擇: 1. **管道執行註冊表** 此功能使開發人員和最終用戶能夠: - 將每個管道執行註冊為「*場景*」(任務和資料節點圖); - 精確追蹤每個管道執行的沿襲;和 - 輕鬆比較場景、監控 KPI 並為故障排除和微調參數提供寶貴的見解。 2. **管道版本控制** Taipy 強大的場景管理使您能夠輕鬆調整管道以適應不斷變化的專案需求。 3. **智能任務編排** Taipy 讓開發人員可以輕鬆地對任務和資料來源網路進行建模。 此功能透過以下方式提供對任務執行的內建控制: - 並行執行您的任務;和 - 任務“跳過”,即選擇要執行的任務並 要繞過哪個。 4. **任務編排的模組化方法** 模組化不僅僅是 Taipy 的一個流行詞;這是一個核心原則。 設定可以互換使用的任務和資料來源,從而產生更乾淨、更易於維護的程式碼庫。 --- ## 3. Dask 簡介 Dask 是一個流行的分散式運算 Python 套件。 Dask API 實作了熟悉的 Pandas、Numpy 和 Scikit-learn API - ,這使得許多已經熟悉這些 API 的資料科學家更愉快地學習和使用 Dask。 如果您是 Dask 新手,請查看 Dask 團隊撰寫的精彩 Dask [10 分鐘簡介](https://docs.dask.org/en/stable/10-minutes-to-dask.html)。 --- ## 4. 應用:顧客分析 (*algos/algo.py*) ![DAG 架構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9ru69b6jmhl73s9xxx2n.png) *我們的 4 項任務的圖表(在 Taipy 中可視化),我們將在下一節中對其進行建模。* 我們現有的程式碼(不含 Taipy)包含 4 個函數,您也可以在上圖中看到: - 任務 1:*預處理和評分* - 任務 2:*特徵化與細分* - 任務 3:*分段分析* - 任務 4:*high_value_cust_summary_statistics* 您可以瀏覽以下定義了 4 個函數的 *algos/algo.py* 腳本,然後繼續閱讀每個函數的簡要說明: ``` ### algos/algo.py import time import dask.dataframe as dd import pandas as pd def preprocess_and_score(path_to_original_data: str): print("__________________________________________________________") print("1. TASK 1: DATA PREPROCESSING AND CUSTOMER SCORING ...") start_time = time.perf_counter() # Start the timer # Step 1: Read data using Dask df = dd.read_csv(path_to_original_data) # Step 2: Simplify the customer scoring formula df["CUSTOMER_SCORE"] = ( 0.5 * df["TotalPurchaseAmount"] / 1000 + 0.3 * df["NumberOfPurchases"] / 10 + 0.2 * df["AverageReviewScore"] ) # Save all customers to a new CSV file scored_df = df[["CUSTOMER_SCORE", "TotalPurchaseAmount", "NumberOfPurchases", "TotalPurchaseTime"]] pd_df = scored_df.compute() end_time = time.perf_counter() # Stop the timer execution_time = (end_time - start_time) * 1000 # Calculate the time in milliseconds print(f"Time of Execution: {execution_time:.4f} ms") return pd_df def featurization_and_segmentation(scored_df, payment_threshold, score_threshold): print("__________________________________________________________") print("2. TASK 2: FEATURE ENGINEERING AND SEGMENTATION ...") # payment_threshold, score_threshold = float(payment_threshold), float(score_threshold) start_time = time.perf_counter() # Start the timer df = scored_df # Feature: Indicator if customer's total purchase is above the payment threshold df["HighSpender"] = (df["TotalPurchaseAmount"] > payment_threshold).astype(int) # Feature: Average time between purchases df["AverageTimeBetweenPurchases"] = df["TotalPurchaseTime"] / df["NumberOfPurchases"] # Additional computationally intensive features df["Interaction1"] = df["TotalPurchaseAmount"] * df["NumberOfPurchases"] df["Interaction2"] = df["TotalPurchaseTime"] * df["CUSTOMER_SCORE"] df["PolynomialFeature"] = df["TotalPurchaseAmount"] ** 2 # Segment customers based on the score_threshold df["ValueSegment"] = ["High Value" if score > score_threshold else "Low Value" for score in df["CUSTOMER_SCORE"]] end_time = time.perf_counter() # Stop the timer execution_time = (end_time - start_time) * 1000 # Calculate the time in milliseconds print(f"Time of Execution: {execution_time:.4f} ms") return df def segment_analysis(df: pd.DataFrame, metric): print("__________________________________________________________") print("3. TASK 3: SEGMENT ANALYSIS ...") start_time = time.perf_counter() # Start the timer # Detailed analysis for each segment: mean/median of various metrics segment_analysis = ( df.groupby("ValueSegment") .agg( { "CUSTOMER_SCORE": metric, "TotalPurchaseAmount": metric, "NumberOfPurchases": metric, "TotalPurchaseTime": metric, "HighSpender": "sum", # Total number of high spenders in each segment "AverageTimeBetweenPurchases": metric, } ) .reset_index() ) end_time = time.perf_counter() # Stop the timer execution_time = (end_time - start_time) * 1000 # Calculate the time in milliseconds print(f"Time of Execution: {execution_time:.4f} ms") return segment_analysis def high_value_cust_summary_statistics(df: pd.DataFrame, segment_analysis: pd.DataFrame, summary_statistic_type: str): print("__________________________________________________________") print("4. TASK 4: ADDITIONAL ANALYSIS BASED ON SEGMENT ANALYSIS ...") start_time = time.perf_counter() # Start the timer # Filter out the High Value customers high_value_customers = df[df["ValueSegment"] == "High Value"] # Use summary_statistic_type to calculate different types of summary statistics if summary_statistic_type == "mean": average_purchase_high_value = high_value_customers["TotalPurchaseAmount"].mean() elif summary_statistic_type == "median": average_purchase_high_value = high_value_customers["TotalPurchaseAmount"].median() elif summary_statistic_type == "max": average_purchase_high_value = high_value_customers["TotalPurchaseAmount"].max() elif summary_statistic_type == "min": average_purchase_high_value = high_value_customers["TotalPurchaseAmount"].min() median_score_high_value = high_value_customers["CUSTOMER_SCORE"].median() # Fetch the summary statistic for 'TotalPurchaseAmount' for High Value customers from segment_analysis segment_statistic_high_value = segment_analysis.loc[ segment_analysis["ValueSegment"] == "High Value", "TotalPurchaseAmount" ].values[0] # Create a DataFrame to hold the results result_df = pd.DataFrame( { "SummaryStatisticType": [summary_statistic_type], "AveragePurchaseHighValue": [average_purchase_high_value], "MedianScoreHighValue": [median_score_high_value], "SegmentAnalysisHighValue": [segment_statistic_high_value], } ) end_time = time.perf_counter() # Stop the timer execution_time = (end_time - start_time) * 1000 # Calculate the time in milliseconds print(f"Time of Execution: {execution_time:.4f} ms") return result_df ``` --- ### 任務 1 - 資料預處理與客戶評分 Python 函數:*preprocess_and_score* 這是管道中的第一步,也許也是最關鍵的一步。 它使用 **Dask** 讀取大型資料集,專為大於記憶體的計算而設計。 然後,它根據“*TotalPurchaseAmount*”、“*NumberOfPurchases*”和“*AverageReviewScore*”等各種指標,在名為 *scored_df* 的 DataFrame 中計算“*Customer Score*”。 使用 Dask 讀取和處理資料集後,此任務將輸出一個 Pandas DataFrame,以供其餘 3 個任務進一步使用。 --- ### 任務 2 - 特徵工程與分割 Python 函數:*featureization_and_segmentation* 此任務採用評分的 DataFrame 並新增功能,例如高支出指標。 它還根據客戶的分數對客戶進行細分。 --- ### 任務 3 - 細分分析 Python 函數:*segment_analysis* 此任務採用分段的 DataFrame 並根據客戶細分執行分組分析以計算各種指標。 --- ### 任務 4 - 高價值客戶的總統計 Python 函數:*high_value_cust_summary_statistics* 此任務對高價值客戶群進行深入分析並傳回匯總統計資料。 --- ## 5. 在 Taipy 中建模工作流程 (*config.py*) ![工作室中的 DAG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5kyz7k3akkcbs48psodi.png) *Taipy DAG — Taipy「任務」為橘色,「資料節點」為藍色。* 在本節中,我們將建立對變數/參數進行建模的Taipy 配置(表示為[“資料節點”](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/core/concepts/data-node/ ))和 Taipy 中的函數(表示為 [“Tasks”](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/core/concepts/task/))。 --- 請注意,以下 *config.py* 腳本中的此配置類似於定義變數和函數 - 只不過我們定義的是「藍圖變數」(資料節點)和「藍圖函數」(任務)。 我們通知 Taipy 如何呼叫我們之前定義的函數、資料節點的預設值(我們可能會在執行時覆蓋)以及是否可以跳過任務: ``` ### config.py from taipy import Config from algos.algo import ( preprocess_and_score, featurization_and_segmentation, segment_analysis, high_value_cust_summary_statistics, ) # -------------------- Data Nodes -------------------- path_to_data_cfg = Config.configure_data_node(id="path_to_data", default_data="data/customers_data.csv") scored_df_cfg = Config.configure_data_node(id="scored_df") payment_threshold_cfg = Config.configure_data_node(id="payment_threshold", default_data=1000) score_threshold_cfg = Config.configure_data_node(id="score_threshold", default_data=1.5) segmented_customer_df_cfg = Config.configure_data_node(id="segmented_customer_df") metric_cfg = Config.configure_data_node(id="metric", default_data="mean") segment_result_cfg = Config.configure_data_node(id="segment_result") summary_statistic_type_cfg = Config.configure_data_node(id="summary_statistic_type", default_data="median") high_value_summary_df_cfg = Config.configure_data_node(id="high_value_summary_df") # -------------------- Tasks -------------------- preprocess_and_score_task_cfg = Config.configure_task( id="preprocess_and_score", function=preprocess_and_score, skippable=True, input=[path_to_data_cfg], output=[scored_df_cfg], ) featurization_and_segmentation_task_cfg = Config.configure_task( id="featurization_and_segmentation", function=featurization_and_segmentation, skippable=True, input=[scored_df_cfg, payment_threshold_cfg, score_threshold_cfg], output=[segmented_customer_df_cfg], ) segment_analysis_task_cfg = Config.configure_task( id="segment_analysis", function=segment_analysis, skippable=True, input=[segmented_customer_df_cfg, metric_cfg], output=[segment_result_cfg], ) high_value_cust_summary_statistics_task_cfg = Config.configure_task( id="high_value_cust_summary_statistics", function=high_value_cust_summary_statistics, skippable=True, input=[segment_result_cfg, segmented_customer_df_cfg, summary_statistic_type_cfg], output=[high_value_summary_df_cfg], ) scenario_cfg = Config.configure_scenario( id="scenario_1", task_configs=[ preprocess_and_score_task_cfg, featurization_and_segmentation_task_cfg, segment_analysis_task_cfg, high_value_cust_summary_statistics_task_cfg, ], ) ``` 號 您可以在[此處的文件](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/core/config/)中閱讀有關配置場景、任務和資料節點的更多資訊。 --- ### Taipy Studio [Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/config/) **是來自Taipy 的VS Code 擴充功能**,讓您**透過簡單的方式建置和視覺化您的管道拖放互動**。 Taipy Studio 提供了一個圖形編輯器,您可以在其中建立 Taipy 配置**存儲在 TOML 文件中**,您的 Taipy 應用程式可以加載並執行這些配置。 編輯器將場景表示為圖形,其中節點是資料節點和任務。 --- *作為本節中 config.py 腳本的替代方案,您可以使用 Taipy Studio 產生 config.toml 設定檔。 本文的倒數第二部分將提供有關如何使用 Taipy Studio 建立 config.toml 設定檔的指南。* --- ## 6. 場景建立與執行 執行 Taipy 場景涉及: - 載入配置; - 執行 Taipy Core 服務;和 - 建立並提交場景以供執行。 這是基本的程式碼模板: ``` import taipy as tp from config import scenario_cfg # Import the Scenario configuration tp.Core().run() # Start the Core service scenario_1 = tp.create_scenario(scenario_cfg) # Create a Scenario instance scenario_1.submit() # Submit the Scenario for execution # Total runtime: 74.49s ``` --- ### 跳過不必要的任務執行 Taipy 最實用的功能之一是,如果任務的輸出已經計算出來,它能夠跳過任務執行。 讓我們透過一些場景來探討這一點: --- #### 更改付款閾值 ``` # Changing Payment Threshold to 1600 scenario_1.payment_threshold.write(1600) scenario_1.submit() # Total runtime: 31.499s ``` *發生了什麼事*:Taipy 夠聰明,可以跳過任務 1,因為付款閾值只影響任務 2。 在這種情況下,透過使用 Taipy 執行管道,我們發現執行時間減少了 50% 以上。 --- #### 更改細分分析指標 ``` # Changing metric to median scenario_1.metric.write("median") scenario_1.submit() # Total runtime: 23.839s ``` *會發生什麼事*:在這種情況下,只有任務 3 和任務 4 受到影響。 Taipy 巧妙地跳過任務 1 和任務 2。 --- #### 更改總計統計類型 ``` # Changing summary_statistic_type to max scenario_1.summary_statistic_type.write("max") scenario_1.submit() # Total runtime: 5.084s ``` *發生了什麼事*:這裡,只有任務 4 受到影響,Taipy 僅執行此任務,跳過其餘任務。 Taipy 的智慧任務跳過功能不僅能節省時間,還能節省時間。它是一個資源優化器,在處理大型資料集時變得非常有用。 --- ## 7. Taipy Studio 您可以使用 Taipy Studio 建置 Taipy *config.toml* 設定檔來取代定義 *config.py* 腳本。 ![Studio 內的 DAG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ct0bcisreqmg56mk4fgm.png) 首先,使用擴展市場安裝 [Taipy Studio ](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Taipy.taipy-studio)擴充。 --- ### 建立配置 - **建立設定檔**:在 VS Code 中,導覽至 Taipy Studio,然後透過點擊參數視窗上的 + 按鈕啟動新的 TOML 設定檔。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8jqe1fq87jaauf56b7hg.png) - 然後右鍵單擊它並選擇 **Taipy:顯示視圖**。 ![配置顯示視圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v7rkyipli0oq13iw8mxc.png) - **新增實體**到您的 Taipy 配置: 在 Taipy Studio 的右側,您應該會看到一個包含 3 個圖示的列表,可用於設定管道。 ![配置圖示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tyxvv15nu9xr87n5y7q1.png) 1. 第一項是新增資料節點。您可以將任何 Python 物件連結到 Taipy 的資料節點。 2. 第二項用於新增任務。任務可以連結到預先定義的 Python 函數。 3. 第三項是新增場景。 Taipy 讓您在一個配置中擁有多個場景。 --- #### - 資料節點 **輸入資料節點**:建立一個名為“*path_to_data*”的資料節點,然後導航到“詳細資料”選項卡,新增屬性“*default_data*”,並將“*SMALL_amazon_customers_data.csv*”貼上為您的資料的路徑資料集。 --- **中間資料節點**:我們需要再增加四個資料節點:「*scored_df*」、「*segmented_customer_df*」、「*segment_result*」、「*high_value_summary_df*」。透過 Taipy 的智慧設計,您無需為這些中間資料節點進行任何配置;系統會巧妙地處理它們。 --- **具有預設值的中間資料節點**:我們最終定義了另外四個中間資料節點,並將「*default_data*」屬性設為以下內容: - payment_threshold: “1000:int” ![資料節點檢視](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/odkrz0pq2dhqpm0gnta2.png) - 分數閾值:“1.5:浮動” - 測量:“平均值” -summary_statistic_type:“中位數” --- #### - 任務 點擊新增任務按鈕,您可以配置新任務。 新增四個任務,然後**將每個任務連結到「詳細資料」標籤下的對應函數**。 Taipy Studio 將掃描您的專案資料夾並提供可供選擇的分類函數列表,並按 Python 檔案排序。 --- **任務 1** (*preprocess_and_score*):在 Taipy studio 中,您可以按一下「任務」圖示以新增任務。 您可以將輸入指定為“*path_to_data*”,將輸出指定為“*scored_df*”。 然後,在「詳細資料」標籤下,您可以將此任務連結到 *algos.algo.preprocess_and_score* 函數。 ![任務流程及評分](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wnc57wbxafjh2s3m6fat.png) --- **任務 2** (*featurization_and_segmentation*):與任務 1 類似,您需要指定輸入 (“*scored_df*”、“* payment_threshold*”、“*score_threshold*”) 和輸出 (“*segmented_customer_df*”) ” )。將此任務連結到 *algos.algo.featurization_and_segmentation* 函數。 ![任務特徵化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mbtm200u9meq1x1rcy2w.png) --- **任務 3** (*segment_analysis*):輸入為“*segmented_customer_df*”和“*metric*”,輸出為“*segment_result*”。 連結到 *algos.algo.segment_analysis* 函數。 ![任務片段分析](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wnnl1w1q0blebzbyawvt.png) --- **任務 4** (high_value_cust_summary_statistics):輸入包含「*segment_result*」、「*segmented_customer_df*」和「*summary_statistic_type*」。輸出為“*high_value_summary_df*”。連結到 *algos.algo.high_value_cust_summary_statistics* 函數。 ![任務統計](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tynu6e718z1dwf8id05m.png) --- ## 結論 Taipy 提供了一種**智慧方式來建立和管理資料管道**。 特別是可跳過的功能使其成為優化運算資源和時間的強大工具,在涉及大型資料集的場景中特別有用。 Dask 提供了資料操作的原始能力,而 Taipy 增加了一層智能,使您的管道不僅強大而且智能。 --- 其他資源 如需完整程式碼和 TOML 配置,您可以存取此 [GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-dask-customer-analysis/tree/develop)。若要深入了解 Taipy,請參閱[官方文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。 一旦您了解 Taipy 場景管理,您就可以更有效率地為最終用戶建立資料驅動的應用程式。只需專注於您的演算法,Taipy 就會處理剩下的事情。 --- ![很多](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ua3x4t3yttba6g25jjqo.gif) 希望您喜歡這篇文章! --- 原文出處:https://dev.to/taipy/big-data-models-vs-computer-memory-4po6

使用 Markdown 與 React 在 Github 文件中顯示淺色模式、深色模式

警告:所表達的觀點可能不適合所有受眾! 😂 ## 簡介 在本文結束時,您將了解並能夠根據使用者偏好 - **深色**或**淺色**模式展示您的 Markdown 影像。 1. 我將介紹如何在 GitHub README.md 中加入兩個圖像 - 根據所選的“主題”,您的圖像將正確回應。 2. 我將引導您在 Markdown 中合併影像的過程,並示範如何使用 React 使它們回應。 😎 ___ ## 你使用淺色還是深色? 我不了解你的情況,但無論平台如何,如果他們可以選擇在淺色和深色模式之間切換,那就沒有競爭了。 淺色主題正在切換為深色,事實上,當然在我寫這篇文章的時候! ![深色主題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s0yfjc2yv5pfyacu74go.png) 話雖如此,在軟體開發的快速發展中,創造無縫的使用者體驗至關重要。 這種體驗的一部分涉及適應使用者偏好,例如淺色和深色模式。 我還記得幾年前,Github 宣布了用戶可以切換到「深色模式」的選項,這是一件非常大的事情。 ![GitHub 深色主題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qi10urco3o6fdojm6ipf.png) 【Github揭曉黑暗主題的重要時刻】(https://t.co/HEotvXVJ7R) 🤩 2020 年 12 月 8 日🎆 近年來,使用者介面中深色和淺色模式選項的出現已成為一種流行趨勢。 我絕對不是唯一一個喜歡使用深色主題選項的人,根據 Android 用戶的說法,[91.8% 的用戶更喜歡深色模式](https://www.androidauthority.com/dark-mode-poll-results-1090716/) 所以我們可以猜測這個數字在所有作業系統中都相當高。 這當然可能會引起激烈的爭論,所以我會盡力將自己的觀點降到最低。 ![輕模式迷因](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m3yiepj8a46rwhu69fgw.png) ## 改善使用者體驗 主要目標是透過在應用程式中提供選項來改善用戶體驗。 有多種方法可以建立每個圖像的多個版本,在本教程中我們不會深入討論細節。 只要確保您的圖像在兩個主題中脫穎而出並具有透明背景,您就會獲得成功。 **_讓我們開始派對吧!_** ## GitHub 自述文件中的響應式圖像 您有一個專案並想讓您的 GitHub 專案 README.md 真正流行嗎? 無論使用者使用什麼淺色主題,我們都需要一種方法來指定圖像應在 Markdown 中顯示哪種主題(淺色或深色)。 當您想要根據使用者選擇的配色方案優化圖片的顯示時,這特別有用,並且它涉及將 **HTML `<picture>`** 元素與 `prefers-color-scheme` 媒體功能結合使用如下所示。 繼續將圖片檔案直接拖曳到 GitHub 中並放在“srcset=”後面。 ``` <picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://github.com/boxyhq/.github/assets/66887028/df1c9904-df2f-4515-b403-58b14a0e9093"> <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://github.com/boxyhq/.github/assets/66887028/e093a466-72ea-41c6-a292-4c39a150facd"> <img alt="BoxyHQ Banner" src="https://github.com/boxyhq/jackson/assets/66887028/b40520b7-dbce-400b-88d3-400d1c215ea1"> </picture> ``` 瞧! ![SAML Jackson 暗模式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q51g41fjfqnposn50una.png) ![SAML Jackson 燈光模式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d0xzs88txjylnixilaqu.png) 太好了,你有 5 秒嗎? https://github.com/boxyhq/jackson --- ## 使用 React 在 Markdown 中回應影像 假設今天我將像平常一樣用 Markdown 編寫博客,並將其發佈到我的網站上。 我使用的圖像需要根據使用者偏好做出回應,但在 Markdown 中不可能偵聽本地儲存和設定狀態中的「主題」變更。 ![本機儲存](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vrjz4to8x17h63dtybxn.png) 值得慶幸的是,如果我們將 React 匯入到 Markdown 檔案中,但先建立一個元件,就有一種方法可以解決這個困境。 ## 反應文件 ``` src/components/LightDarkToggle.js import React, { useEffect, useState } from 'react'; function ToggleImages() { // Define a state variable to track the user's login status const [currentTheme, setcurrentTheme] = useState(localStorage.getItem('theme')); // Add an event listener for the 'storage' event inside a useEffect useEffect(() => { const handleStorageChange = (event) => { console.log('Storage event detected:', event); // Check the changed key and update the state accordingly console.log("event", event.key) if (event.key === 'theme') { setcurrentTheme(event.newValue); } }; window.addEventListener('storage', handleStorageChange); // Clean up the event listener when the component unmounts return () => { window.removeEventListener('storage', handleStorageChange); }; }, []); // The empty dependency array ensures that this effect runs once when the component mounts return ( <div className="image-container"> {currentTheme == 'light'? ( <img id="light-mode-image" src="/img/blog/boxyhq-banner-light-bg.png" alt="Light Mode Image" ></img> ):( <img id="dark-mode-image" src="/img/blog/boxyhq-banner-dark-bg.png" alt="Dark Mode Image" ></img> )} </div> ); } export default ToggleImages; ``` 我在程式碼中加入了註釋和一些控制台日誌,以幫助了解正在發生的事情,但讓我們快速分解它。 - React useState 鉤子管理 `currentTheme` 的狀態,它代表使用者選擇的儲存在本機儲存中的主題。 - useEffect 掛鉤用於為「儲存」事件新增事件偵聽器。當儲存事件發生時(表示本機儲存發生變化),元件會檢查變更的鍵是否為“theme”,並相應地更新“currentTheme”狀態。 - 此元件根據使用者選擇的主題呈現不同的影像,如果主題是“淺色”,則顯示淺色模式影像;如果主題是其他主題,則顯示深色模式影像。 酷,讓我們繼續吧! ## 降價文件 讓我們為新部落格建立一個 .md 檔案。 ``` --- slug: light-and-dark-mode-responsive-images title: 'Light and Dark Mode Responsive Images' tags_disabled: [ developer, react, javascript, open-source, ] image: /img/blog/light-dark.png author: Nathan Tarbert author_title: Community Engineer @BoxyHQ author_url: https://github.com/NathanTarbert author_image_url: https://boxyhq.com/img/team/nathan.jpg --- import ToggleImages from '../src/components/LightDarkToggle.js'; ## 🤩 Let's start this blog off with a bang! Our business logo is now responsive with each user's preference, whether it's **light** or **dark** mode! <div> <ToggleImages /> </div> More blog words... ``` 此時,我們只需匯入 React 元件並將其呈現在 Markdown 檔案中。 由於這是一個 Next.js 應用程式,讓我們啟動伺服器“npm run dev”並查看結果。 ![貓鼓滾](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lyjzjqgcwaubyj5ve1o3.gif) ![網站深色模式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qraltb34mrl9y8j9jppq.png) 並切換到淺色主題 ![網站燈光模式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/u33jgzha5fbfy6tlb4hs.png) 讓我們打開控制台來查看我們的事件 ![console.log](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qpxz5gbhwt308vatsnkp.png) 你有它! 這些是在 Markdown 中展示響應式映像的幾種方法,其中一個範例使用 React 來幫助我們在本地儲存中設定狀態。 我希望您喜歡這篇文章,如果您喜歡開發,請在 [X (Twitter)](https://twitter.com/nathan_tarbert) 上關注我,我們下次再見! --- 原文出處:https://dev.to/nathan_tarbert/the-zebras-guide-to-showcase-your-images-in-light-dark-17f5

🦃 Reacts-giving:為專業人士提供 11 個 React 元件👩🏻‍🌾🍁

## 簡介 我收集了最好的 React 元件,您可以使用它來建立強大的 Web 應用程式。 每個都有自己的味道。 別忘了表達你的支持🌟 現在,讓我們仔細閱讀這段程式碼! 🍽️ ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j2p4508nvzg74qd060lx.gif) --- ## 1. [CopilotPortal](https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit):將可操作的 GPT 聊天機器人嵌入您的網路應用程式中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0s5nodilnbgy2myna6ny.png) 將 GPT 支援的聊天機器人插入您的 React 應用程式中。 可以將 RAG 與雲端和應用程式狀態即時整合。 需要幾行程式碼才能嵌入。 ``` import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebarUIProvider } from "@copilotkit/react-ui"; export default function App(): JSX.Element { return ( <CopilotProvider chatApiEndpoint="/api/copilotkit/chat"> <CopilotSidebarUIProvider> <YourContent /> </CopilotSidebarUIProvider> </CopilotProvider> ); } ``` https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit --- ## 2. [ClickVote](https://github.com/clickvote/clickvote) - 按讚、投票並查看任何上下文 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xubftfmy9xum98zjgv5m.png) 輕鬆將點讚、按讚和評論加入到您的網路應用程式中。 用於加入這些元件的簡單反應程式碼。 ``` import { ClickVoteProvider } from '@clickvote/react'; import { ClickVoteComponent } from '@clickvote/react'; import { LikeStyle } from '@clickvote/react'; <ClickVoteProvider> <ClickVoteComponent id={CONTEXT} voteTo={ID}> {(props) => <LikeStyle {...props} />} </ClickVoteComponent> </ClickVoteProvider> ``` https://github.com/clickvote/clickvote --- ## 3. [React Flow](https://github.com/xyflow/xyflow) - 建立可拖曳工作流程的最佳方式! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8hy0bsacbfzctin4r7tq.png) 專為建立基於節點的編輯器和互動式圖表而客製化的 React 元件。 它具有高度可自訂性,提供拖放功能以實現高效的工作流程建立。 ``` import ReactFlow, { MiniMap, Controls, Background, useNodesState, useEdgesState, addEdge, } from 'reactflow'; <ReactFlow nodes={nodes} edges={edges} onNodesChange={onNodesChange} onEdgesChange={onEdgesChange} onConnect={onConnect} > <MiniMap /> <Controls /> <Background /> </ReactFlow> ``` https://github.com/xyflow/xyflow --- ## 4. [CopilotTextarea](https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit/tree/main/CopilotKit/packages/react-textarea) - React 應用程式中的 AI 驅動寫作 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uye8z6aac1015iiqd3lk.png) 具有 Github CopilotX 功能的任何 React `<textarea>` 的直接替代品。 自動完成、插入、編輯。 可以即時或由開發人員提前提供任何上下文。 ``` import { CopilotTextarea } from "@copilotkit/react-textarea"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; // Provide context... useMakeCopilotReadable(...) // in your component... <CopilotProvider> <CopilotTextarea/> </CopilotProvider>` ``` https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit --- ## 5. [Novu](https://github.com/novuhq/novu) - 將應用程式內通知新增至您的應用程式! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c81fkg15xucqbyg4xctt.png) 用於在一個地方管理所有通訊管道的簡單元件和 API:電子郵件、SMS、Direct 和 Push 您可以使用此 React 元件為您的應用程式新增應用程式內通知。 ``` import { NovuProvider, PopoverNotificationCenter, NotificationBell, IMessage, } from "@novu/notification-center"; <NovuProvider subscriberId={"SUBSCRIBER_ID"} applicationIdentifier={"APPLICATION_IDENTIFIER"} > <PopoverNotificationCenter colorScheme="dark"> {({ unseenCount }) => <NotificationBell unseenCount={unseenCount} />} </PopoverNotificationCenter> </NovuProvider> ``` https://github.com/novuhq/novu --- ## 6. [ReactIcons](https://github.com/react-icons/react-icons) - 最受歡迎的反應圖示集合 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l1sj51u7omogoa5v7di6.png) 輕鬆將 Font Awesome、Material Design 等中的流行圖標加入到您的 React 應用程式中。 為開發人員提供簡單、廣泛的選擇。 ``` import { FaBeer } from "react-icons/fa"; function Question() { return ( <h3> Lets go for a <FaBeer />? </h3> ); } ``` https://github.com/react-icons/react-icons --- ## 7. [React-dropzone](https://github.com/react-dropzone/react-dropzone) - 新增 HTML5 拖放 UI。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/apr4lbjc1i0glbs0kize.png) 用於實作 HTML5 拖放區域的簡單 React 鉤子,重點放在檔案互動。 它提供了一個易於使用的介面,用於向 React 應用程式加入檔案拖放功能。 ``` import React from 'react'; import {useDropzone} from 'react-dropzone'; const Basic = (props)=>{ const {acceptedFiles, getRootProps, getInputProps} = useDropzone(); const files = acceptedFiles.map(file => ( <li key={file.path}> {file.path} - {file.size} bytes </li> )); return ( <section className="container"> <div {...getRootProps({className: 'dropzone'})}> <input {...getInputProps()} /> <p>Drag 'n' drop some files here, or click to select files</p> </div> <aside> <h4>Files</h4> <ul>{files}</ul> </aside> </section> ); } export default Basic; ``` https://github.com/react-dropzone/react-dropzone --- ## 8. [React ChartJS 2](https://github.com/reactchartjs/react-chartjs-2) - 建立和整合各種圖表。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k820fg3ep6cocfukqdny.png) 用於在 React 應用程式中繪製圖表的即插即用解決方案,類似於 Chart.js 功能。 啟用動態、互動式圖表。 適用於即時資料或預定義資料集。 ``` import React from 'react'; import { Chart as ChartJS, ArcElement, Tooltip, Legend } from 'chart.js'; import { Doughnut } from 'react-chartjs-2'; ChartJS.register(ArcElement, Tooltip, Legend); const data = { labels: ['Red', 'Blue', 'Yellow', 'Green', 'Purple', 'Orange'], datasets: [ { label: '# of Votes', data: [12, 19, 3, 5, 2, 3], backgroundColor: [ 'rgba(255, 99, 132, 0.2)', ], borderColor: [ 'rgba(255, 99, 132, 1)', ], borderWidth: 1, }, ], }; export default function ShowChart() { return <Doughnut data={data} />; } ``` https://github.com/reactchartjs/react-chartjs-2 ## 9. [Redux](https://github.com/reduxjs/redux) - 可預測的狀態容器庫 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a7iv2maik6xq4w5yl21y.png) JavaScript 應用程式中 Redux 的無縫補充,提供可靠的狀態管理。 確保一致的應用程式行為。 便於輕鬆除錯和測試。 與各種庫整合。 https://github.com/reduxjs/redux --- ## 10. [Blueprint](https://github.com/palantir/blueprint) - Palantir 的密集 UI 庫 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/176noa7v8f25ll0jixqn.png) 提供一組用於建立複雜且資料豐富的介面的元件和樣式。 設計和開發具有現代外觀和感覺的類似桌面的 Web 應用程式。 由 Palantir 開發 ``` import React from 'react'; import '@blueprintjs/core/lib/css/blueprint.css'; import { H3, H4, OL, Pre } from "@blueprintjs/core"; function App() { return ( <div style={{ display: 'block', width: 500, padding: 30 }}> <h4>ReactJS Blueprint HTML Elements Component</h4> Heading Component: <H4>H4 Size Heading</H4> <H3>H3 Size Heading</H3> <br></br> OrderList Component: <OL> <li>1st item</li> <li>2nd item</li> </OL> Pre Component: <Pre>Sample Pre</Pre> </div> ); } ``` https://github.com/palantir/blueprint --- ## 11. [Headless UI](https://github.com/tailwindlabs/headlessui) - 可存取的 Tailwind 整合 UI 元件。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vsxfiivef7du8u3g5i5l.png) 在 React 和 Vue 應用程式中建立可存取的 UI 元件。 適用於即時資料或預定義資料集,使其成為現代 Web 開發專案的寶貴補充 ``` import React, { useState } from 'react'; import { Dialog } from '@headlessui/react'; function MyDialog() { let [isOpen, setIsOpen] = useState(true); return ( <Dialog open={isOpen} onClose={() => setIsOpen(false)} className="relative z-50"> {/* The backdrop, rendered as a fixed sibling to the panel container */} <div className="fixed inset-0 bg-black/30" aria-hidden="true" /> {/* Full-screen container to center the panel */} <div className="fixed inset-0 flex w-screen items-center justify-center p-4"> {/* Your dialog content goes here */} </div> </Dialog> ); } ``` https://github.com/tailwindlabs/headlessui --- 保存這些元件,以便像朝聖者一樣專業地建造。 謝謝大家,節日快樂! --- 原文出處:https://dev.to/copilotkit/reacts-giving-11-react-components-for-aspiring-pros-eck

🚀 發送 Github 星星監測通知的 4 種方式 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

# 簡介 在上一篇文章中,我討論了建立一個[GitHub stars 監視器](https://dev.to/triggerdotdev/take-nextjs-to-the-next-level-create-a-github-stars-monitor-130a)。 在這篇文章中,我想向您展示如何每天了解新星的資訊。 我們將學習: - 如何建立通用系統來建立和使用提供者。 - 如何使用提供者發送通知。 - 使用不同提供者的不同用例。 ![通知](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5uwpjomw3pbrpq885q8z.gif) --- ## 你的後台工作平台🔌 [Trigger.dev](https://trigger.dev/) 是一個開源程式庫,可讓您使用 NextJS、Remix、Astro 等為您的應用程式建立和監控長時間執行的作業!   [![GiveUsStars](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bm9mrmovmn26izyik95z.gif)](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 請幫我們一顆星🥹。 這將幫助我們建立更多這樣的文章💖 https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev --- ## 讓我們來設定一下 🔥 我們將建立不同的提供者來通知我們何時有新的明星。我們將設定「電子郵件」、「簡訊」、「Slack」和「Discord」通知。 我們的目標是讓每個貢獻者都足夠簡單,以便在未來貢獻更多的提供者。 每個提供者都會有一組不同的參數,有些只有“API 金鑰”,有些則有電話號碼,具體取決於提供者。 為了驗證這些金鑰,讓我們安裝“zod”;它是一個很棒的庫,可以定義模式並根據模式檢查資料。 您可以透過執行以下命令開始: ``` npm install zod --save ``` 完成後,建立一個名為「providers」的新資料夾,然後在其中建立一個名為「register.provider.ts」的新檔案。 這是文件的程式碼: ``` import {Schema} from "zod"; export function registerProvider<T>( name: string, options: {active: boolean}, validation: Schema<T>, run: (libName: string, stars: number, values: T) => Promise<void> ) { // if not active, we can just pass an empty function, nothing will run if (!options.active) { return () => {}; } // will validate and remove unnecessary values (Security wise) const env = validation.parse(process.env); // return the function we will run at the end of the job return async (libName: string, stars: number) => { console.log(`Running provider ${name}`); await run(libName, stars, env as T); console.log(`Finished running provider ${name}`); } } ``` 程式碼不多,但可能有點複雜。 我們首先建立一個名為「registerProvider」的新函數。該函數獲得一個通用類型“T”,基本上是我們所需的環境變數。 然後我們還有 4 個參數: - 名稱 - 可以是「Twilio」、「Discord」、「Slack」或「Resend」中的任何一個。 - 選項 - 目前,一個參數是提供者是否處於活動狀態? - 驗證 - 在這裡,我們在 .env 檔案中傳遞所需參數的「zod」模式。 - run - 實際上用於發送通知。請注意,傳入其中的參數是庫名稱、星星數量以及我們在「validation」中指定的環境變數 **然後我們就有了實際的功能:** 首先,我們檢查提供者是否處於活動狀態。如果沒有,我們發送一個空函數。 然後,我們驗證並提取我們在模式中指定的變數。如果變數缺少 `zod` 將發送錯誤並且不會讓應用程式執行。 最後,我們傳回一個函數,該函數會取得庫名稱和星星數量並觸發通知。 在我們的「providers」資料夾中,建立一個名為「providers.ts」的新文件,並在其中新增以下程式碼: ``` export const Providers = []; ``` 稍後,我們將在那裡加入所有提供者。 --- ## 修改 TriggerDev 作業 本文是上一篇關於建立 [GitHub stars 監視器](https://dev.to/triggerdotdev/take-nextjs-to-the-next-level-create-a-github-stars-monitor-130a)。 編輯檔案 `jobs/sync.stars.ts` 並將以下程式碼加入檔案底部: ``` const triggerNotification = client.defineJob({ id: "trigger-notification", name: "Trigger Notification", version: "0.0.1", trigger: invokeTrigger({ schema: z.object({ stars: z.number(), library: z.string(), providerNumber: z.number(), }) }), run: async (payload, io, ctx) => { await io.runTask("trigger-notification", async () => { return Providers[payload.providerNumber](payload.library, payload.stars); }); } }); ``` 此作業取得星星數量、圖書館名稱和提供者編號,並從先前定義的提供者觸發特定提供者的通知。 現在,我們繼續修改“getStars”,在函數末尾加入以下程式碼: ``` for (let i = 0; i < Providers.length; i++) { await triggerNotification.invoke(payload.name + '-' + i, { library: payload.name, stars: stargazers_count - payload.previousStarCount, providerNumber: i, }); } ``` 這將觸發每個圖書館的通知。 完整頁面程式碼: ``` import { cronTrigger, invokeTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@/trigger"; import { prisma } from "../../helper/prisma"; import axios from "axios"; import { z } from "zod"; import {Providers} from "@/providers/providers"; // Your first job // This Job will be triggered by an event, log a joke to the console, and then wait 5 seconds before logging the punchline. client.defineJob({ id: "sync-stars", name: "Sync Stars Daily", version: "0.0.1", // Run a cron every day at 23:00 AM trigger: cronTrigger({ cron: "0 23 * * *", }), run: async (payload, io, ctx) => { const repos = await io.runTask("get-stars", async () => { // get all libraries and current amount of stars return await prisma.repository.groupBy({ by: ["name"], _sum: { stars: true, }, }); }); //loop through all repos and invoke the Job that gets the latest stars for (const repo of repos) { await getStars.invoke(repo.name, { name: repo.name, previousStarCount: repo?._sum?.stars || 0, }); } }, }); const getStars = client.defineJob({ id: "get-latest-stars", name: "Get latest stars", version: "0.0.1", // Run a cron every day at 23:00 AM trigger: invokeTrigger({ schema: z.object({ name: z.string(), previousStarCount: z.number(), }), }), run: async (payload, io, ctx) => { const stargazers_count = await io.runTask("get-stars", async () => { const {data} = await axios.get(`https://api.github.com/repos/${payload.name}`, { headers: { authorization: `token ${process.env.TOKEN}`, }, }); return data.stargazers_count as number; }); await io.runTask("upsert-stars", async () => { await prisma.repository.upsert({ where: { name_day_month_year: { name: payload.name, month: new Date().getMonth() + 1, year: new Date().getFullYear(), day: new Date().getDate(), }, }, update: { stars: stargazers_count - payload.previousStarCount, }, create: { name: payload.name, stars: stargazers_count - payload.previousStarCount, month: new Date().getMonth() + 1, year: new Date().getFullYear(), day: new Date().getDate(), }, }); }); for (let i = 0; i < Providers.length; i++) { await triggerNotification.invoke(payload.name + '-' + i, { library: payload.name, stars: stargazers_count - payload.previousStarCount, providerNumber: i, }); } }, }); const triggerNotification = client.defineJob({ id: "trigger-notification", name: "Trigger Notification", version: "0.0.1", trigger: invokeTrigger({ schema: z.object({ stars: z.number(), library: z.string(), providerNumber: z.number(), }) }), run: async (payload, io, ctx) => { await io.runTask("trigger-notification", async () => { return Providers[payload.providerNumber](payload.library, payload.stars); }); } }); ``` 現在,有趣的部分🎉 讓我們繼續建立我們的提供者! 首先建立一個名為「providers/lists」的新資料夾 --- ## 1. Discord ![Discord](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sqw7u3s19vtffxc197up.png) 建立一個名為「discord.provider.ts」的新檔案並新增以下程式碼: ``` import {object, string} from "zod"; import {registerProvider} from "@/providers/register.provider"; import axios from "axios"; export const DiscordProvider = registerProvider( "discord", {active: true}, object({ DISCORD_WEBHOOK_URL: string(), }), async (libName, stars, values) => { await axios.post(values.DISCORD_WEBHOOK_URL, {content: `The library ${libName} has ${stars} new stars!`}); } ); ``` 如您所見,我們正在使用 `registerProvider` 建立一個名為 DiscordProvider 的新提供程序 - 我們將名稱設定為“discord” - 我們將其設定為活動狀態 - 我們指定需要一個名為「DISCORD_WEBHOOK_URL」的環境變數。 - 我們使用 Axios 的簡單 post 指令將資訊加入支票中。 若要取得“DISCORD_WEBHOOK_URL”: 1. 前往您的 Discord 伺服器 2. 點選其中一個頻道的“編輯” 3. 轉到“整合” 4. 點選“建立 Webhook” 5. 點選建立的 webhook,然後點選“複製 webhook URL” 在根專案上編輯“.env”檔案並加入 ``` SLACK_WEBHOOK_URL=<your copied url> ``` ![Spidy](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/oyxvihf75afjubopy6dp.png) --- ## 2. Slack ![Slack](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9t9ep538nt39j0xylcqp.png) 建立一個名為「slack.provider.ts」的新檔案並新增以下程式碼: ``` import {object, string} from "zod"; import {registerProvider} from "@/providers/register.provider"; import axios from "axios"; export const SlackProvider = registerProvider( "slack", {active: true}, object({ SLACK_WEBHOOK_URL: string(), }), async (libName, stars, values) => { await axios.post(values.SLACK_WEBHOOK_URL, {text: `The library ${libName} has ${stars} new stars!`}); } ); ``` 如您所見,我們正在使用 `registerProvider` 建立一個名為 SlackProvider 的新提供者 - 我們將名稱設定為“slack” - 我們將其設定為活動狀態 - 我們指定需要一個名為「SLACK_WEBHOOK_URL」的環境變數。 - 我們使用 Axios 的簡單 post 指令將資訊加入支票中。 要取得“SLACK_WEBHOOK_URL”: 1. 使用下列 URL 建立新的 Slack 應用程式:https://api.slack.com/apps?new_app=1 2. 選擇第一個選項:“從頭開始” 3. 指定應用程式名稱(任意)以及您想要新增通知的 Slack 工作區。點擊“建立應用程式”。 4. 在“新增特性和功能”中,按一下“傳入掛鉤” 5. 在啟動傳入 Webhooks 中,將其變更為「開啟」。 6. 按一下「將新 Webhook 新增至工作區」。 7. 選擇您想要的頻道並點選「允許」。 8. 複製 Webhook URL。 在根專案上編輯“.env”檔案並加入 ``` SLACK_WEBHOOK_URL=<your copied url> ``` ![SlackBot](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/stlaf1xmprg629tjz7wv.png) --- ## 3. 電子郵件 ![電子郵件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wq6t424munx90pdtzp7c.png) 您可以使用不同類型的電子郵件提供者。例如,我們將使用**Resend**來傳送電子郵件。 為此,讓我們在我們的專案上安裝重新發送: ``` npm install resend --save ``` 建立一個名為「resend.provider.ts」的新檔案並新增以下程式碼: ``` import {object, string} from "zod"; import {registerProvider} from "@/providers/register.provider"; import axios from "axios"; import { Resend } from 'resend'; export const ResendProvider = registerProvider( "resend", {active: true}, object({ RESEND_API_KEY: string(), }), async (libName, stars, values) => { const resend = new Resend(values.RESEND_API_KEY); await resend.emails.send({ from: "Eric Allam <[email protected]>", to: ['[email protected]'], subject: 'New GitHub stars', html: `The library ${libName} has ${stars} new stars!`, }); } ); ``` 如您所見,我們正在使用 `registerProvider` 建立一個名為 ResendProvider 的新提供程序 - 我們將名稱設定為“重新發送” - 我們將其設定為活動狀態 - 我們指定需要一個名為「RESEND_API_KEY」的環境變數。 - 我們使用重新發送庫向自己發送一封包含新星數的電子郵件。 若要取得“RESEND_API_KEY”: 1. 建立一個新帳戶:https://resend.com 2. 前往「API 金鑰」或使用此 URL https://resend.com/api-keys 3. 按一下“+ 建立 API 金鑰”,新增金鑰名稱,選擇“傳送存取”並使用預設的“所有網域”。單擊新增。 4. 複製 API 金鑰。 在根專案上編輯“.env”檔案並加入 ``` RESEND_API_KEY=<your API key> ``` ![埃里克·阿拉姆](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bhk2hd2f53yfojn96yf3.png) --- ## 4.簡訊 ![Twilio](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/036fdgpt0mp5h7wrisrn.png) SMS 有點複雜,因為它們需要多個變數。 為此,我們在專案中安裝 Twilio: ``` npm install twilio --save ``` 建立一個名為「twilio.provider.ts」的新檔案並新增以下程式碼: ``` import {object, string} from "zod"; import {registerProvider} from "@/providers/register.provider"; import axios from "axios"; import client from 'twilio'; export const TwilioProvider = registerProvider( "twilio", {active: true}, object({ TWILIO_SID: string(), TWILIO_AUTH_TOKEN: string(), TWILIO_FROM_NUMBER: string(), TWILIO_TO_NUMBER: string(), }), async (libName, stars, values) => { const twilio = client(values.TWILIO_SID, values.TWILIO_AUTH_TOKEN); await twilio.messages.create({ body: `The library ${libName} has ${stars} new stars!`, from: values.TWILIO_FROM_NUMBER, to: values.TWILIO_TO_NUMBER, }); } ); ``` 如您所見,我們正在使用 `registerProvider` 建立一個名為 TwilioProvider 的新提供者 - 我們將名稱設定為“twilio” - 我們將其設定為活動狀態 - 我們指定需要環境變數:`TWILIO_SID`、`TWILIO_AUTH_TOKEN`、`TWILIO_FROM_NUMBER` 和 `TWILIO_TO_NUMBER` - 我們使用 Twilio「建立」功能發送簡訊。 取得“TWILIO_SID”、“TWILIO_AUTH_TOKEN”、“TWILIO_FROM_NUMBER”和“TWILIO_TO_NUMBER” 1. 在 https://twilio.com 建立一個新帳戶 2. 標記您要使用它來發送簡訊。 3. 點選“取得電話號碼” 4. 複製“帳戶 SID”、“身份驗證令牌”和“我的 Twilio 電話號碼” 在根專案上編輯“.env”檔案並加入 ``` TWILIO_SID=<your SID key> TWILIO_AUTH_TOKEN=<your AUTH TOKEN key> TWILIO_FROM_NUMBER=<your FROM number> TWILIO_TO_NUMBER=<your TO number> ``` ![TwilioSMS](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/474q2p4ejvji18xuo9om.png) --- ## 建立新的提供者 正如您所看到的,現在建立提供者非常容易。 您也可以使用開源社群來建立新的提供程序,因為他們只需要在「providers/list」目錄中建立一個新檔案。 最後要做的事情是編輯“providers.ts”檔案並加入所有提供程序。 ``` import {DiscordProvider} from "@/providers/list/discord.provider"; import {ResendProvider} from "@/providers/list/resend.provider"; import {SlackProvider} from "@/providers/list/slack.provider"; import {TwilioProvider} from "@/providers/list/twilio.provider"; export const Providers = [ DiscordProvider, ResendProvider, SlackProvider, TwilioProvider, ]; ``` 請隨意建立更多推播通知、網路推播通知、應用程式內通知等提供者。 你就完成了🥳 --- ## 讓我們聯絡吧! 🔌 作為開源開發者,我們邀請您加入我們的[社群](https://discord.gg/nkqV9xBYWy),以做出貢獻並與維護者互動。請隨時造訪我們的 [GitHub 儲存庫](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev),貢獻並建立與 Trigger.dev 相關的問題。 本教學的源程式碼可在此處取得: [https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/stars-monitor-notifications](https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/stars-monitor-notifications) 感謝您的閱讀! --- 原文出處:https://dev.to/triggerdotdev/top-4-ways-to-send-notifications-about-new-stars-1cgb

Javascript Proxy Magic:我如何建立一個零依賴的 2kB 狀態管理器(以及它如何為我提供了兩個不同的工作機會)

狀態管理器到底是什麼?狀態管理器是一個智慧模組,能夠保留(應用程式或 Web 應用程式的)會話資料並對資料的變更做出反應。 您是網頁開發人員嗎?使用過 Redux、Mobx 或 Zustand 等函式庫嗎?恭喜!您已經使用了狀態管理器。 我記得我第一天嘗試為 React 設定(舊的)Redux。只要想到所有不必要的複雜性——調度程序、減速器、中間件,我就會患上創傷後壓力症候群(PTSD)!我只是想聲明一些變數,_請讓它停止_。 ![](https://media.tenor.com/Fj8YV_9ut8UAAAC/makeitstop-i-just-want-it-to-stop.gif) 這是一個過度設計、臃腫的庫,每個人都在使用!由於某種瘋狂的、未知的原因,它成為了當時的行業標準。 ###一些背景故事 2021 年的一個晚上,當我無法入睡時,我漫無目的地打開 GitHub,注意到我以前的大學課程老師(我在 GH 上關注過他)為他現在的學生上傳了一份作業。該作業要求學生使用公共 Pokemon API 建立一個 Pokedex 網站。目標是用 Javascript 實現它(沒有框架或函式庫,因為他目前的學生是 Web 開發初學者,仍在學習 Javascript 和開發的基礎知識)。 作為一個笑話,主要是因為我睡不著,我開始在我的神奇寶貝網站上工作。最終,我能夠建立一些可行的東西,而無需使用任何外部庫。 ### 但一路走來,我很掙扎...... 你看,我已經習慣了擁有一個狀態管理器,以至於在不使用外部框架或庫的情況下建置一個簡單的兩頁應用程式的要求讓我開始思考 - _為什麼狀態管理器必須如此復雜?這只是變數和事件._ 長話短說,我發現自己在凌晨 2 點組裝了一個超級簡單的狀態管理器模組,只是為了管理我的 Pokemon Web 應用程式的狀態。我將我的網站部署到了 GitHub 頁面,然後就忘記了這一切。 幾個月過去了,但出於某種原因,我時不時地思考我的狀態管理解決方案...你看,它有其他庫沒有的東西 - _它太簡單了。_ _“嘿!”我心想,「我應該將它重寫為 NPM 套件」。_ 當天晚上,我就這麼做了——我把它寫成了一個獨立的 NPM 包。最後,它的重量為 2kB(相比之下 Redux 的 150kB),具有零依賴性,並且使用起來非常簡單,您只需 3 行程式碼即可完成設定。 ### 我稱之為 VSSM 代表**_非常小的狀態管理器_**。 您可以在[GitHub](https://github.com/lnahrf/Vssm)上查看原始程式碼。另外,請查看使用 React 和 VSSM 建立的[文件網站](https://lnahrf.github.io/Vssm-docs/)。 第二天,我發布了我的 NPM 包,然後又忘記了這件事。 同年晚些時候,我面試了兩家不同公司的全端開發人員職位。我在第一家公司的面試中取得了優異的成績,這是一家非常成熟的科技公司。作為面試過程的一部分,他們要求我告訴他們我是否在空閒時間編碼,或者是否有我貢獻過的任何開源專案等等。 當時我做的唯一很酷的事情就是 VSSM,所以我告訴了他們。他們對我自己建立一個「Redux 替代方案」的想法印象深刻。 另一方面,我在第二家公司的面試中慘敗。我的大腦一片空白,我很緊張,無法回答簡單的問題,例如 > “React 會在狀態變更時重新渲染整個應用程式,還是在使用 Redux 時僅更新受影響的元件及其子元件?” “每次狀態更新時,它都會重新渲染整個應用程式”,我說。 ![](https://media.tenor.com/ZFc20z8DItkAAAAd/facepalm-really.gif) 我很緊張,哈哈,顯然我知道正確的答案是「它只渲染註冊的元件以及可能受影響的子元件」。 直到今天我也不明白為什麼二號公司決定給我第二次機會。他們邀請我再次接受採訪(是的!)。 在我的第二次面試中,他們要求我告訴他們我是否在空閒時間編碼、開源貢獻,你知道該怎麼做。當我告訴面試官我的小副專案時,他看起來很高興,似乎他喜歡我只是因為我從頭開始編寫了一個狀態管理器。 我想情況確實如此,因為我第二次面試也失敗了(在程式設計挑戰期間耗盡了時間),但仍然得到了一份工作機會。 1 號公司打算向我發送報價,但我已經與 2 號公司簽署了報價。 我的底線是——我建立 VSSM 幫助我獲得了這兩個機會。 ![](https://media.tenor.com/BuoCYXAkk0AAAAAC/big-lebowski.gif) ### 我是怎麼做到的? 您是否知道 Javascript 內建了監視變數變更所需的所有功能? 它被稱為代理(它很神奇)。 Javascript 代理程式是程式碼和變數分配之間的附加邏輯層。 如果您要將物件包裝在代理程式中,您可以決定在每次更新時將其值記錄到控制台,除了為該物件指派新值之外,無需執行任何操作。 ``` const target = { v: "hello" } const proxyTarget = new Proxy(target, { set: (target, property, value) => { console.log(`${property} is now ${value}`); target[property] = value; return target[property]; } }); proxyTarget.v = "world!" // v is now world! ``` VSSM 是基於代理建置,它在變數賦值和其餘程式碼之間建立了一個層。使用代理,您可以設定 setter、getter,並在操作或請求目標值時實現任何類型的邏輯。 VSSM 不僅僅是一個代理,它是各種智慧代理,它們知道分配給變數的值是它的新值還是回調方法。 例如,使用 VSSM,您只需幾行程式碼即可設定狀態、監聽變更並發出事件。 ``` import { createVSSM, createState } from 'vssm'; import { getVSSM } from 'vssm'; // Create the initial state createVSSM({ user: createState('user', { address: '' }) }); // Get the user proxy reference const { user } = getVSSM(); // Listen to events on user.address user.address = () => { console.log(`Address updated! the new address is ${user.address}`); }; // Emit the mutation event user.address = 'P.Sherman 42 Wallaby Way, Sydney' ``` 正如您所看到的,我確保我的狀態管理器盡可能簡單。我的目標是擺脫僅僅為了分配一些變數而陷入減速器、中間件和極其複雜的配置的困境。 現在,一切都透過分配變數來進行!想要設定監聽器嗎?將回調函數指派給變數。想要編輯值並發出事件嗎?只需指派一個新值即可。 直到今天我仍然不明白為什麼流行的狀態管理器必須如此複雜,也許我永遠不會。 我鼓勵您繼續閱讀 [MDN Web Docs](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Proxy) 上有關 Javascript 代理的所有內容。 ### 這一切的結論是什麼? 我認為,對自己所做的事情充滿熱情是關鍵。 我建立 VSSM 只是為了突破自己的極限並發布合理的 NPM 包。它成功地給面試官和同事留下了深刻的印象,並讓我從那時起就進入了不同的職位。 沒有人會使用 VSSM,它不會流行。當我將其發佈到 NPM 時,我就意識到了這一事實。但我仍然選擇盡我所能,因為我熱衷於做一些我認為比行業標準更好的事情。我知道我可以做出一些必須更好的東西,即使這意味著它對我更好。 儘管 VSSM 已經死在 NPM 墓地裡,但它給我帶來了很多價值,並且因為這篇文章而繼續這樣做。 獲得開發工作的最佳方法是建立令人驚嘆的東西,即使您認為這一切以前都已經完成了 - 建置得更好。即使您認為沒有人會使用它,那又有什麼意義呢? - 現在建置,價值稍後顯現。 不要低估你的能力,如果你認為自己有不足,請知道你會進步。走出去,建構能夠帶來價值的專案,一次一小步。 祝您工程之旅順利。 --- 原文出處:https://dev.to/lnahrf/javascript-proxy-magic-how-i-built-a-2kb-state-manager-with-zero-dependencies-and-how-it-got-me-two-different-job-offers-2539

在 JS 應用程式中載入環境變數

#### 如何儲存並使用本機開發的環境變數 API 和第三方整合要求開發人員使用稱為**環境或配置變數**的配置資料。這些變數通常儲存在受密碼保護的地方,例如 CI 工具或部署管道,但是當我們在本地開發應用程式時如何使用它們? ![](https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*iTLvajtJ6tN3DnHArGKkDA.png) #### 簡介 - 不要在原始碼管理中儲存環境變數 - 使用 [dotenv](https://github.com/motdotla/dotenv) 從 .env 檔案讀取資料 - create-react-app 在環境變數上強制命名空間 這個簡短的教程將解釋在本地開發時將環境變數載入到程式碼中的一種方法。主要好處是 API 金鑰等秘密不會提交給原始碼控制,以確保您的應用程式更安全。 #### 要求: - 一個 JavaScript 應用程式 - 套件管理器(yarn 和 npm 都很棒) - Node 7+ ### 設定變數 在儲存庫的根目錄中建立一個名為「.env」的檔案。該文件稱為“點文件”,與常規文件不同,它通常隱藏在文件瀏覽器中。 大多數 IDE 允許使用者建立沒有名稱的文件,但如果情況並非如此,請轉到終端並 cd 進入應用程式的根資料夾。 ``` touch .env ``` 接下來,使用格式 key=value 設定變數,並以換行符號分隔: ``` API_KEY=abcde API_URL=https://my-api.com/api ``` 最後,確保 .env 檔案未提交到您的儲存庫。這可以透過開啟(或建立).gitignore 檔案並新增以下行來實現: ``` .env # This contains secrets, don't store in source control ``` ### 使用變數 前往終端使用您首選的套件管理器安裝 [dotenv](https://github.com/motdotla/dotenv): ``` # Using npm: npm i dotenv # Using yarn: yarn add dotenv ``` 現在您已準備好讀取 .env 檔案。儘早在您的應用程式中加入這行程式碼。對於 React 應用程式,通常是 index.js 或 App.js,但這完全取決於您的設定: ``` require('dotenv').config(); ``` 就是這樣!您的應用程式應該可以透過 process.env 物件存取環境變數。您可以透過撥打以下電話進行雙重檢查: ``` console.log(process.env); ``` 如果一切順利,您應該會看到類似以下內容: ``` { NODE_ENV: "development", API_KEY: "abcde", API_URL: "https://my-api.com/api" } ``` 🎉 現在您可以在應用程式中使用環境變數了! 現在,對於我們這些使用 create-react-app 的人來說,有一個問題,我希望它能被更好地記錄下來。 ### 使用 create-react-app Facebook 的 [create-react-app](https://github.com/facebook/create-react-app) 的工作方式略有不同。如果您按照上述步驟操作但沒有彈出應用程式,那麼您應該看到的只是 NODE\_ENV 變數。這是因為 **create-react-app 只允許應用程式讀取帶有** **REACT\_APP\_ 前綴的變數。** 因此,為了使我們的變數起作用,我們需要像這樣更新我們的 .env 檔案: ``` REACT_APP_API_KEY=abcde REACT_APP_API_URL=https://my-api.com/api ``` 再次透過將 process.env 記錄到控制台來驗證您的設定: ``` { NODE_ENV: "development", REACT_APP_API_KEY: "abcde", REACT_APP_API_URL: "https://my-api.com/api" } ``` 你就完成了😎 ### 小技巧 .env 檔案中的變數不需要引號,除非值中有空格。 ``` NO_QUOTES=thisisokay QUOTES="this contains spaces" ``` 最好建立一個 .env.sample 檔案來追蹤應用程式應該期望的變數。這是我目前專案中的範例文件的樣子。請注意,它解釋了人們可以在哪裡找到這些金鑰和 URL。 ``` CONTENTFUL_SPACE_TOKEN="see Contentful dashboard" CONTENTFUL_API_KEY="see Contentful dashboard" S3_BUCKET_URL="check AWS" SHOW_DEBUG_SIDEBAR="if true, show debug sidebar" ``` ### 進一步閱讀: - [在 12-Factor App 方法中讀取環境中的設定](https://12factor.net/config) 感謝您的閱讀!您是否喜歡另一種在本地載入環境變數的方法?我很想在下面的評論中聽到它! --- 原文出處:https://dev.to/deammer/loading-environment-variables-in-js-apps-1p7p

🔥 大幅提升你的 NextJS 能力:嘗試手寫一個 GitHub 星星監視器 🤯

在本文中,您將學習如何建立 **GitHub 星數監視器** 來檢查您幾個月內的星數以及每天獲得的星數。 - 使用 GitHub API 取得目前每天收到的星星數量。 - 在螢幕上每天繪製美麗的星星圖表。 - 創造一個工作來每天收集新星星。 ![吉米](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n524rmr0gpgr79p4qlhj.gif) --- ## 你的後台工作平台🔌 [Trigger.dev](https://trigger.dev/) 是一個開源程式庫,可讓您使用 NextJS、Remix、Astro 等為您的應用程式建立和監控長時間執行的作業!   [![GiveUsStars](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bm9mrmovmn26izyik95z.gif)](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 請幫我們一顆星🥹。 這將幫助我們建立更多這樣的文章💖 https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev --- ## 這是你需要知道的 😻 取得 GitHub 上星星數量的大部分工作將透過 GitHub API 完成。 GitHub API 有一些限制: - 每個請求最多 100 名觀星者 - 最多 100 個同時請求 - 每小時最多 60 個請求 [TriggerDev](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 儲存庫擁有超過 5000 顆星,實際上不可能在合理的時間內(即時)計算所有星數。 因此,我們將採用與 [GitHub Stars History](https://star-history.com/) 相同的技巧。 - 取得星星總數 (**5,715**) 除以每頁 **100** 結果 = **58 頁** - 設定我們想要的最大請求量(**20 頁最大**)除以 **58 頁** = 跳過 3 頁。 - 從這些頁面中獲取星星**(2000 顆星)**,然後獲取剩餘的星星,我們將按比例加入到其他日期(**3715 顆星**)。 它會為我們繪製一個漂亮的圖表,並在需要的地方用星星凸起。 當我們每天獲取新數量的星星時,事情就會變得容易得多。 我們將用目前擁有的星星總數減去 GitHub 上的新星星數量。 **我們不再需要迭代觀星者。** --- ## 讓我們來設定一下 🔥 我們的申請將包含一頁: - 新增您想要監控的儲存庫。 - 查看儲存庫清單及其 GitHub 星圖。 - 刪除那些你不再想要的。 ![StarsOverTime](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rbii15mn1tyuz63kjphk.png) > 💡 我們將使用 NextJS 新的應用程式路由器,在安裝專案之前請確保您的節點版本為 18+。 > 使用 NextJS 設定一個新專案 ``` npx create-next-app@latest ``` 我們必須將所有星星保存到我們的資料庫中! 在我們的示範中,我們將使用 SQLite 和 `Prisma`。 它非常容易安裝,但可以隨意使用任何其他資料庫。 ``` npm install prisma @prisma/client --save ``` 在我們的專案中安裝 Prisma ``` npx prisma init --datasource-provider sqlite ``` 轉到“prisma/schema.prisma”並將其替換為以下模式: ``` generator client { provider = "prisma-client-js" } datasource db { provider = "sqlite" url = env("DATABASE_URL") } model Repository { id String @id @default(uuid()) month Int year Int day Int name String stars Int @@unique([name, day, month, year]) } ``` 然後執行 ``` npx prisma db push ``` 我們基本上已經在 SQLite 資料庫中建立了一個名為「Repository」的新表: - 「月」、「年」、「日」是日期。 - `name` 儲存庫的名稱 - 「星星」以及該特定日期的星星數量。 你還可以看到我們在底部加入了一個`@@unique`,這意味著我們可以將`name`,`month`,`year`,`day`一起重複記錄。它會拋出一個錯誤。 讓我們新增 Prisma 客戶端。 建立一個名為「helper」的新資料夾,並新增一個名為「prisma.ts」的新文件,並在其中新增以下程式碼: ``` import {PrismaClient} from '@prisma/client'; export const prisma = new PrismaClient(); ``` 我們稍後可以使用該「prisma」變數來查詢我們的資料庫。 --- ## 應用程式 UI 骨架 💀 我們需要一些函式庫來完成本教學: - **Axios** - 向伺服器發送請求(如果您覺得更舒服,可以隨意使用 fetch) - **Dayjs -** 很棒的處理日期的函式庫。它是 moment.js 的替代品,但不再完全維護。 - **Lodash -** 很酷的資料結構庫。 - **react-hook-form -** 處理表單的最佳函式庫(驗證/值/等) - **chart.js** - 我選擇繪製 GitHub 星圖的函式庫。 讓我們安裝它們: ``` npm install axios dayjs lodash @types/lodash chart.js react-hook-form react-chartjs-2 --save ``` 建立一個名為“components”的新資料夾並新增一個名為“main.tsx”的新文件 新增以下程式碼: ``` "use client"; import {useForm} from "react-hook-form"; import axios from "axios"; import {Repository} from "@prisma/client"; import {useCallback, useState} from "react"; export default function Main() { const [repositoryState, setRepositoryState] = useState([]); const {register, handleSubmit} = useForm(); const submit = useCallback(async (data: any) => { const {data: repositoryResponse} = await axios.post('/api/repository', {todo: 'add', repository: data.name}); setRepositoryState([...repositoryState, ...repositoryResponse]); }, [repositoryState]) const deleteFromList = useCallback((val: List) => () => { axios.post('/api/repository', {todo: 'delete', repository: `https://github.com/${val.name}`}); setRepositoryState(repositoryState.filter(v => v.name !== val.name)); }, [repositoryState]) return ( <div className="w-full max-w-2xl mx-auto p-6 space-y-12"> <form className="flex items-center space-x-4" onSubmit={handleSubmit(submit)}> <input className="flex-grow p-3 border border-black/20 rounded-xl" placeholder="Add Git repository" type="text" {...register('name', {required: 'true'})} /> <button className="flex-shrink p-3 border border-black/20 rounded-xl" type="submit"> Add </button> </form> <div className="divide-y-2 divide-gray-300"> {repositoryState.map(val => ( <div key={val.name} className="space-y-4"> <div className="flex justify-between items-center py-10"> <h2 className="text-xl font-bold">{val.name}</h2> <button className="p-3 border border-black/20 rounded-xl bg-red-400" onClick={deleteFromList(val)}>Delete</button> </div> <div className="bg-white rounded-lg border p-10"> <div className="h-[300px]]"> {/* Charts Component */} </div> </div> </div> ))} </div> </div> ) } ``` **超簡單的React元件** - 允許我們新增新的 GitHub 庫並將其發送到伺服器 POST 的表單 - `/api/repository` `{todo: 'add'}` - 刪除我們不需要 POST 的儲存庫 - `/api/repository` `{todo: 'delete'}` - 所有新增的庫及其圖表的清單。 讓我們轉到本文的複雜部分,新增儲存庫。 --- ## 數星星 ![CountingStars](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4m2j6046myxwv2c8kwla.gif) 在「helper」內部建立一個名為「all.stars.ts」的新檔案並新增以下程式碼: ``` import axios from "axios"; import dayjs from "dayjs"; import utc from 'dayjs/plugin/utc'; dayjs.extend(utc); const requestAmount = 20; export const getAllGithubStars = async (owner: string, name: string) => { // Get the amount of stars from GitHub const totalStars = (await axios.get(`https://api.github.com/repos/${owner}/${name}`)).data.stargazers_count; // get total pages const totalPages = Math.ceil(totalStars / 100); // How many pages to skip? We don't want to spam requests const pageSkips = totalPages < requestAmount ? requestAmount : Math.ceil(totalPages / requestAmount); // Send all the requests at the same time const starsDates = (await Promise.all([...new Array(requestAmount)].map(async (_, index) => { const getPage = (index * pageSkips) || 1; return (await axios.get(`https://api.github.com/repos/${owner}/${name}/stargazers?per_page=100&page=${getPage}`, { headers: { Accept: "application/vnd.github.v3.star+json", }, })).data; }))).flatMap(p => p).reduce((acc: any, stars: any) => { const yearMonth = stars.starred_at.split('T')[0]; acc[yearMonth] = (acc[yearMonth] || 0) + 1; return acc; }, {}); // how many stars did we find from a total of `requestAmount` requests? const foundStars = Object.keys(starsDates).reduce((all, current) => all + starsDates[current], 0); // Find the earliest date const lowestMonthYear = Object.keys(starsDates).reduce((lowest, current) => { if (lowest.isAfter(dayjs.utc(current.split('T')[0]))) { return dayjs.utc(current.split('T')[0]); } return lowest; }, dayjs.utc()); // Count dates until today const splitDate = dayjs.utc().diff(lowestMonthYear, 'day') + 1; // Create an array with the amount of stars we didn't find const array = [...new Array(totalStars - foundStars)]; // Set the amount of value to add proportionally for each day let splitStars: any[][] = []; for (let i = splitDate; i > 0; i--) { splitStars.push(array.splice(0, Math.ceil(array.length / i))); } // Calculate the amount of stars for each day return [...new Array(splitDate)].map((_, index, arr) => { const yearMonthDay = lowestMonthYear.add(index, 'day').format('YYYY-MM-DD'); const value = starsDates[yearMonthDay] || 0; return { stars: value + splitStars[index].length, date: { month: +dayjs.utc(yearMonthDay).format('M'), year: +dayjs.utc(yearMonthDay).format('YYYY'), day: +dayjs.utc(yearMonthDay).format('D'), } }; }); } ``` 那麼這裡發生了什麼事: - `totalStars` - 我們計算圖書館擁有的星星總數。 - `totalPages` - 我們計算頁數 **(每頁 100 筆記錄)** - `pageSkips` - 由於我們最多需要 20 個請求,因此我們檢查每次必須跳過多少頁。 - `starsDates` - 我們填充每個日期的星星數量。 - `foundStars` - 由於我們跳過日期,我們需要計算實際找到的星星總數。 - `lowestMonthYear` - 尋找我們擁有的恆星的最早日期。 - `splitDate` - 最早的日期和今天之間有多少個日期? - `array` - 一個包含 `splitDate` 專案數量的空陣列。 - `splitStars` - 我們缺少的星星數量,需要按比例加入每個日期。 - 最終返回 - 新陣列包含自開始以來每天的星星數量。 所以,我們已經成功建立了一個每天可以給我們星星的函數。 我嘗試過這樣顯示,結果很混亂。 您可能想要顯示每個月的星星數量。 此外,您可能想要累積星星**而不是:** - 二月 - 300 顆星 - 三月 - 200 顆星 - 四月 - 400 顆星 **如果有這樣的就更好了:** - 二月 - 300 顆星 - 三月 - 500 顆星 - 四月 - 900 顆星 兩個選項都有效。 **這取決於你想展示什麼!** 因此,讓我們轉到 helper 資料夾並建立一個名為「get.list.ts」的新檔案。 這是文件的內容: ``` import {prisma} from "./prisma"; import {groupBy, sortBy} from "lodash"; import {Repository} from "@prisma/client"; function fixStars (arr: any[]): Array<{name: string, stars: number, month: number, year: number}> { return arr.map((current, index) => { return { ...current, stars: current.stars + arr.slice(index + 1, arr.length).reduce((acc, current) => acc + current.stars, 0), } }).reverse(); } export const getList = async (data?: Repository[]) => { const repo = data || await prisma.repository.findMany(); const uniqMonth = Object.values( groupBy( sortBy( Object.values( groupBy(repo, (p) => p.name + '-' + p.year + '-' + p.month)) .map(current => { const stars = current.reduce((acc, current) => acc + current.stars, 0); return { name: current[0].name, stars, month: current[0].month, year: current[0].year } }), [(p: any) => -p.year, (p: any) => -p.month] ),p => p.name) ); const fixMonthDesc = uniqMonth.map(p => fixStars(p)); return fixMonthDesc.map(p => ({ name: p[0].name, list: p })); } ``` 首先,它將所有按日的星星轉換為按月的星星。 稍後我們會累積每個月的星星數量。 這裡要注意的一件主要事情是 `data?: Repository[]` 是可選的。 我們制定了一個簡單的邏輯:如果我們不傳遞資料,它將為我們資料庫中的所有儲存庫傳遞資料。 如果我們傳遞資料,它只會對其起作用。 為什麼問? - 當我們建立一個新的儲存庫時,我們需要在將其新增至資料庫後處理特定的儲存庫資料。 - 當我們重新載入頁面時,我們需要取得所有資料。 現在,讓我們來處理我們的星星建立/刪除路線。 轉到“src/app/api”並建立一個名為“repository”的新資料夾。在該資料夾中,建立一個名為「route.tsx」的新檔案。 在那裡加入以下程式碼: ``` import {getAllGithubStars} from "../../../../helper/all.stars"; import {prisma} from "../../../../helper/prisma"; import {Repository} from "@prisma/client"; import {getList} from "../../../../helper/get.list"; export async function POST(request: Request) { const body = await request.json(); if (!body.repository) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Repository is required'}), {status: 400}); } const {owner, name} = body.repository.match(/github.com\/(?<owner>.*)\/(?<name>.*)/).groups; if (!owner || !name) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Repository is invalid'}), {status: 400}); } if (body.todo === 'delete') { await prisma.repository.deleteMany({ where: { name: `${owner}/${name}` } }); return new Response(JSON.stringify({deleted: true}), {status: 200}); } const starsMonth = await getAllGithubStars(owner, name); const repo: Repository[] = []; for (const stars of starsMonth) { repo.push( await prisma.repository.upsert({ where: { name_day_month_year: { name: `${owner}/${name}`, month: stars.date.month, year: stars.date.year, day: stars.date.day, }, }, update: { stars: stars.stars, }, create: { name: `${owner}/${name}`, month: stars.date.month, year: stars.date.year, day: stars.date.day, stars: stars.stars, } }) ); } return new Response(JSON.stringify(await getList(repo)), {status: 200}); } ``` 我們共享 DELETE 和 CREATE 路由,這些路由通常不應在生產中使用,但我們在本文中這樣做是為了讓您更輕鬆。 我們從請求中取得 JSON,檢查「repository」欄位是否存在,並且它是 GitHub 儲存庫的有效路徑。 如果是刪除請求,我們使用 prisma 根據儲存庫名稱從資料庫中刪除儲存庫並傳回請求。 如果是建立,我們使用 getAllGithubStars 來獲取資料以保存到我們的資料庫中。 > 💡 由於我們已經在 `name`、`month`、`year` 和 `day` 上放置了唯一索引,如果記錄已經存在,我們可以使用 `prisma` `upsert` 來更新資料 最後,我們將新累積的資料回傳給客戶端。 最困難的部分完成了🍾 --- ## 主頁人口 💽 我們還沒有建立我們的主頁元件。 **我們開始做吧。** 前往“app”資料夾建立或編輯“page.tsx”並新增以下程式碼: ``` "use server"; import Main from "@/components/main"; import {getList} from "../../helper/get.list"; export default async function Home() { const list: any[] = await getList(); return ( <Main list={list} /> ) } ``` 我們使用與 getList 相同的函數來取得累積的所有儲存庫的所有資料。 我們還修改主要元件以支援它。 編輯 `components/main.tsx` 並將其替換為: ``` "use client"; import {useForm} from "react-hook-form"; import axios from "axios"; import {Repository} from "@prisma/client"; import {useCallback, useState} from "react"; interface List { name: string, list: Repository[] } export default function Main({list}: {list: List[]}) { const [repositoryState, setRepositoryState] = useState(list); const {register, handleSubmit} = useForm(); const submit = useCallback(async (data: any) => { const {data: repositoryResponse} = await axios.post('/api/repository', {todo: 'add', repository: data.name}); setRepositoryState([...repositoryState, ...repositoryResponse]); }, [repositoryState]) const deleteFromList = useCallback((val: List) => () => { axios.post('/api/repository', {todo: 'delete', repository: `https://github.com/${val.name}`}); setRepositoryState(repositoryState.filter(v => v.name !== val.name)); }, [repositoryState]) return ( <div className="w-full max-w-2xl mx-auto p-6 space-y-12"> <form className="flex items-center space-x-4" onSubmit={handleSubmit(submit)}> <input className="flex-grow p-3 border border-black/20 rounded-xl" placeholder="Add Git repository" type="text" {...register('name', {required: 'true'})} /> <button className="flex-shrink p-3 border border-black/20 rounded-xl" type="submit"> Add </button> </form> <div className="divide-y-2 divide-gray-300"> {repositoryState.map(val => ( <div key={val.name} className="space-y-4"> <div className="flex justify-between items-center py-10"> <h2 className="text-xl font-bold">{val.name}</h2> <button className="p-3 border border-black/20 rounded-xl bg-red-400" onClick={deleteFromList(val)}>Delete</button> </div> <div className="bg-white rounded-lg border p-10"> <div className="h-[300px]]"> {/* Charts Components */} </div> </div> </div> ))} </div> </div> ) } ``` --- ## 顯示圖表! 📈 前往“components”資料夾並新增一個名為“chart.tsx”的新檔案。 新增以下程式碼: ``` "use client"; import {Repository} from "@prisma/client"; import {useMemo} from "react"; import React from 'react'; import { Chart as ChartJS, CategoryScale, LinearScale, PointElement, LineElement, Title, Tooltip, Legend, } from 'chart.js'; import { Line } from 'react-chartjs-2'; ChartJS.register( CategoryScale, LinearScale, PointElement, LineElement, Title, Tooltip, Legend ); export default function ChartComponent({repository}: {repository: Repository[]}) { const labels = useMemo(() => { return repository.map(r => `${r.year}/${r.month}`); }, [repository]); const data = useMemo(() => ({ labels, datasets: [ { label: repository[0].name, data: repository.map(p => p.stars), borderColor: 'rgb(255, 99, 132)', backgroundColor: 'rgba(255, 99, 132, 0.5)', tension: 0.2, }, ], }), [repository]); return ( <Line options={{ responsive: true, }} data={data} /> ); } ``` 我們使用“chart.js”函式庫來繪製“Line”類型的圖表。 這非常簡單,因為我們在伺服器端完成了所有資料結構。 這裡需要注意的一件大事是我們「匯出預設值」我們的 ChartComponent。那是因為它使用了「Canvas」。這在伺服器端不可用,我們需要延遲載入該元件。 讓我們修改“main.tsx”: ``` "use client"; import {useForm} from "react-hook-form"; import axios from "axios"; import {Repository} from "@prisma/client"; import dynamic from "next/dynamic"; import {useCallback, useState} from "react"; const ChartComponent = dynamic(() => import('@/components/chart'), { ssr: false, }) interface List { name: string, list: Repository[] } export default function Main({list}: {list: List[]}) { const [repositoryState, setRepositoryState] = useState(list); const {register, handleSubmit} = useForm(); const submit = useCallback(async (data: any) => { const {data: repositoryResponse} = await axios.post('/api/repository', {todo: 'add', repository: data.name}); setRepositoryState([...repositoryState, ...repositoryResponse]); }, [repositoryState]) const deleteFromList = useCallback((val: List) => () => { axios.post('/api/repository', {todo: 'delete', repository: `https://github.com/${val.name}`}); setRepositoryState(repositoryState.filter(v => v.name !== val.name)); }, [repositoryState]) return ( <div className="w-full max-w-2xl mx-auto p-6 space-y-12"> <form className="flex items-center space-x-4" onSubmit={handleSubmit(submit)}> <input className="flex-grow p-3 border border-black/20 rounded-xl" placeholder="Add Git repository" type="text" {...register('name', {required: 'true'})} /> <button className="flex-shrink p-3 border border-black/20 rounded-xl" type="submit"> Add </button> </form> <div className="divide-y-2 divide-gray-300"> {repositoryState.map(val => ( <div key={val.name} className="space-y-4"> <div className="flex justify-between items-center py-10"> <h2 className="text-xl font-bold">{val.name}</h2> <button className="p-3 border border-black/20 rounded-xl bg-red-400" onClick={deleteFromList(val)}>Delete</button> </div> <div className="bg-white rounded-lg border p-10"> <div className="h-[300px]]"> <ChartComponent repository={val.list} /> </div> </div> </div> ))} </div> </div> ) } ``` 您可以看到我們使用“nextjs/dynamic”來延遲載入元件。 我希望將來 NextJS 能為客戶端元件加入類似「使用延遲載入」的內容 😺 --- ## 但是新星呢?來認識一下 Trigger.Dev! 每天加入新星星的最佳方法是執行 cron 請求來檢查新加入的星星並將其加入到我們的資料庫中。 不要使用 Vercel cron / GitHub 操作,或(上帝禁止)為此建立一個新伺服器。 我們可以使用 [Trigger.DEV](http://Trigger.DEV) 直接與我們的 NextJS 應用程式搭配使用。 那麼就讓我們來設定一下吧! 註冊 [Trigger.dev 帳號](https://trigger.dev/)。 註冊後,建立一個組織並為您的工作選擇一個專案名稱。 ![新組織](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bdnxq8o7el7t4utvgf1u.jpeg) 選擇 Next.js 作為您的框架,並按照將 Trigger.dev 新增至現有 Next.js 專案的流程進行操作。 ![NextJS](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e4kt7e5r1mwg60atqfka.jpeg) 否則,請點選專案儀表板側邊欄選單上的「環境和 API 金鑰」。 ![開發金鑰](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ser7a2j5qft9vw8rfk0m.png) 複製您的 DEV 伺服器 API 金鑰並執行下面的程式碼片段以安裝 Trigger.dev。 仔細按照說明進行操作。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest init ``` 在另一個終端中執行以下程式碼片段,在 Trigger.dev 和您的 Next.js 專案之間建立隧道。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest dev ``` 讓我們建立 TriggerDev 作業! 您將看到一個新建立的資料夾,名為“jobs”。 在那裡建立一個名為“sync.stars.ts”的新文件 新增以下程式碼: ``` import { cronTrigger, invokeTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@/trigger"; import { prisma } from "../../helper/prisma"; import axios from "axios"; import { z } from "zod"; // Your first job // This Job will be triggered by an event, log a joke to the console, and then wait 5 seconds before logging the punchline. client.defineJob({ id: "sync-stars", name: "Sync Stars Daily", version: "0.0.1", // Run a cron every day at 23:00 AM trigger: cronTrigger({ cron: "0 23 * * *", }), run: async (payload, io, ctx) => { const repos = await io.runTask("get-stars", async () => { // get all libraries and current amount of stars return await prisma.repository.groupBy({ by: ["name"], _sum: { stars: true, }, }); }); //loop through all repos and invoke the Job that gets the latest stars for (const repo of repos) { getStars.invoke(repo.name, { name: repo.name, previousStarCount: repo?._sum?.stars || 0, }); } }, }); const getStars = client.defineJob({ id: "get-latest-stars", name: "Get latest stars", version: "0.0.1", // Run a cron every day at 23:00 AM trigger: invokeTrigger({ schema: z.object({ name: z.string(), previousStarCount: z.number(), }), }), run: async (payload, io, ctx) => { const stargazers_count = await io.runTask("get-stars", async () => { const { data } = await axios.get( `https://api.github.com/repos/${payload.name}`, { headers: { authorization: `token ${process.env.TOKEN}`, }, } ); return data.stargazers_count as number; }); await prisma.repository.upsert({ where: { name_day_month_year: { name: payload.name, month: new Date().getMonth() + 1, year: new Date().getFullYear(), day: new Date().getDate(), }, }, update: { stars: stargazers_count - payload.previousStarCount, }, create: { name: payload.name, stars: stargazers_count - payload.previousStarCount, month: new Date().getMonth() + 1, year: new Date().getFullYear(), day: new Date().getDate(), }, }); }, }); ``` 我們建立了一個名為“Sync Stars Daily”的新作業,該作業將在每天下午 23:00 執行 - 它在 cron 文本中的表示為:`0 23 * * *` 我們在資料庫中取得所有目前儲存庫,按名稱將它們分組,並對星星進行求和。 由於一切都在 Vercel 無伺服器上執行,因此我們可能會在檢查所有儲存庫時遇到逾時。 為此,我們將每個儲存庫傳送到不同的作業。 我們使用“invoke”建立新作業,然後在“獲取最新的星星”中處理它們 我們迭代所有新儲存庫並獲取當前的星星數量。 我們用舊的星星數量去除新的星星數量,得到今天的星星數量。 我們使用“prisma”將其新增至資料庫。沒有比這更簡單的了! 最後一件事是編輯“jobs/index.ts”並將內容替換為: ``` export * from "./sync.stars"; ``` 你就完成了🥳 --- ## 讓我們聯絡吧! 🔌 作為開源開發者,我們邀請您加入我們的[社群](https://discord.gg/nkqV9xBYWy),以做出貢獻並與維護者互動。請隨時造訪我們的 [GitHub 儲存庫](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev),貢獻並建立與 Trigger.dev 相關的問題。 本教學的源程式碼可在此處取得: [https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/stars-monitor](https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/stars-monitor) 感謝您的閱讀! --- 原文出處:https://dev.to/triggerdotdev/take-nextjs-to-the-next-level-create-a-github-stars-monitor-130a

使用 Python 和 Pytest 自動化 API 測試

您是否想過如何使用 python 測試您的 API?在本文中,我們將學習如何使用 Python 和 pytest 框架來測試我們的 API。 對於本教程,您需要安裝 python,您可以在[此處](https://www.python.org/downloads/)下載它 --- ### 簡介: - [什麼是 Python 和 Pytest 框架](#what-is-python-and-pytest-framework) - [我們專案的設定](#configuration-of-our-project) - [使用python建立虛擬環境](#creation-of-virtual-environment-with-python) - [測試的依賴關係設定](#setup-of-dependency-for-the-tests) - [建立我們的第一個測試](#creating-our-first-test) - [將被測試的 API 的定義](#definition-of-the-api-that-will-be-tested) - [建立我們的測試](#creating-our-test) - [重建我們的測試](#refactoring-our-tests) - [產生 html 報告結果](#generate-html-report-result) - [結論](#conclusion) --- ## 什麼是 Python 和 Pytest 框架 「Python」是一種高級通用程式語言,以其簡單性和可讀性而聞名。它由 Guido van Rossum 建立,於 1991 年首次發布。 Python 的設計易於學習,並且具有乾淨簡潔的語法,這使其成為初學者和經驗豐富的程式設計師的流行選擇。 「pytest」框架可以輕鬆編寫小型、可讀的測試,並且可以擴展以支援應用程式和程式庫的複雜功能測試。 --- ## 我們專案的配置 ### 用python建立虛擬環境 在開始建立之前,我們先來了解一下什麼是Python上的虛擬環境。 Python 中的虛擬環境是一個獨立的目錄或資料夾,可讓您為專案建立和管理隔離的 Python 環境。透過環境,您可以輕鬆管理依賴項,避免與不同版本的 python 發生衝突。 虛擬環境(除其他外)是: - 用於包含支援專案(庫或應用程式)所需的特定 Python 解釋器以及軟體庫和二進位檔案。預設情況下,它們與其他虛擬環境中的軟體以及作業系統中安裝的 Python 解釋器和庫隔離。 - 包含在專案目錄中的目錄中,通常名為“venv”或“.venv”,或在許多虛擬環境的容器目錄下,例如“~/.virtualenvs”。 - 未簽入原始碼控制系統(例如 Git)。 - 被認為是一次性的 - 應該很容易刪除並從頭開始重新建立它。您沒有在環境中放置任何專案程式碼 - 不被視為可移動或可複製 - 您只需在目標位置重新建立相同的環境。 您可以在[此處](https://docs.python.org/3/library/venv.html#venv-def)閱讀有關 python 環境的更多資訊。 #### 視窗 首先,為您的專案建立一個資料夾,然後打開 cmd 並使用命令 cd 導航到該資料夾: ``` cd tests_with_python ``` 如果您不知道資料夾在哪裡,可以執行命令“ls”,您將看到資料夾列表,並且可以瀏覽它們。在我們的專案資料夾中,執行以下命令: ``` python -m venv name_of_environment ``` 您的環境名稱可以是任何人,只需記住python 區分大小寫,請查看[PEP 8 風格指南](https://peps.python.org/pep-0008/) 以了解有關Python 約定的更多資訊. 要啟動我們的環境,我們使用以下命令: ``` name_of_environment\Scripts\Activate ``` 如果一切正確,您的環境將被激活,並且在 cmd 上您將看到如下所示: ``` (name_of_environment) C:\User\tests ``` 要停用您的環境,只需執行: ``` deactivate ``` #### Linux 或 MacOS 為您的專案建立一個資料夾,然後打開 cmd 並使用命令 cd 導航到該資料夾: ``` cd tests_with_python ``` 要啟動我們的環境,我們使用以下命令: ``` source name_of_environment/bin/activate ``` 如果一切正確,您的環境將被激活,並且在 cmd 上您將看到如下所示: ``` (name_of_environment) your_user_name tests % ``` 要停用您的環境,只需執行: ``` deactivate ``` ### 設定測試的依賴關係 當我們要測試 API 時,我們需要安裝依賴項來幫助我們進行測試,首先我們將安裝「requests」函式庫來幫助我們發出請求: PS:在執行此命令之前請確保您的環境已激活 ``` pip install requests ``` 為了進行測試,我們將安裝「pytests」框架: ``` pip install pytest ``` --- ## 建立我們的第一個測試 ### 將要測試的 API 的定義 在本教程中,我們將使用返回小行星列表的 Nasa API:[Asteroids - NeoWs](https://api.nasa.gov/#donkiGST),我們將測試檢索基於小行星列表的端點在他們最接近地球的日期。 關於API: - 基本網址:`https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/feed` - 查詢參數: |參數|類型|預設|描述| | --------|---------|--------|--------------------| |start_date|YYYY-MM-DD|無|小行星搜尋的開始日期| |end_date|YYYY-MM-DD|start_date後7天|小行星搜尋的結束日期| |api_key|字串|DEMO_KEY|用於擴展用途的 api.nasa.gov 密鑰| 在本教程中,我們將重點放在三種類型的測試: - 合約:如果 API 能夠驗證傳送的查詢參數 - 狀態:狀態程式碼是否正確 - 身份驗證:即使這個API不需要令牌,我們也可以用它來做測試 我們的場景: |方法|測試|預期結果 | | --------|--------|--------------------| |獲取 |搜尋成功 | - 傳回狀態程式碼 200<br/> 正文回應包含小行星清單| |獲取 |無需任何查詢參數即可搜尋 | - 返回狀態碼403<br/>| |獲取 |僅搜尋開始日期| - 傳回狀態程式碼 200 <br/> 主體回應包含小行星清單| |獲取 |僅搜尋結束日期| - 傳回狀態程式碼 200 <br/> 主體回應包含小行星清單| |獲取 |在有效日期範圍內搜尋| - 傳回狀態碼 200<br/> - 正文回應包含所有非空白欄位| |獲取 |當開始日期大於結束日期時進行搜尋| - 傳回狀態程式碼 400 <br/>| |獲取 |使用無效的 API 令牌進行搜尋| - 傳回狀態程式碼 403 <br/> 主體回應包含小行星清單| ### 建立我們的測試 首先,我們將建立一個名為「tests.py」的文件,我們將在該文件中編寫測試。為了幫助我們使用良好的實踐並編寫良好的自動化測試,讓我們使用 [TDD(測試驅動開發)](https://www.browserstack.com/guide/what-is-test-driven-development?psafe_param=1?keyword=&campaignid=&adgroupid=&adid=8784011037660164696&utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_platform=paidads&utm_content=602353912717&utm_campapaidads&utm_content=602353912717&utm_campa.utm_term=+&gad_source=1&gclid=CjwKCAiAxreqBhAxEiwAfGfndN8P705lwnkvEFnCz_lueR2hnhmZXgboBQEtKTaCIRbhcb1SXOxBYhoC-WoQAD_BwwE)技術。 該技術包括: - 紅色 - 進行失敗的測試 - 綠色 - 使此測試通過 - 重構 - 重構所做的事情,刪除重複的內容 為了編寫一套好的測試,我們將使用 3A 技術: - 安排:準備上下文。 - 行動:執行我們想要示範的行動。 - 斷言:表明我們預期的結果確實發生了。 從紅色開始,使用 3A 技術,我們將編寫第一個測試「成功搜尋小行星」: ``` import pytest def test_search_asteroids_with_sucess(): # Arrange: api_key = "DEMO_KEY" #Act: response = make_request(api_key) #Assertion: assert response.status_code == 200 # Validation of status code data = response.json() # Assertion of body response content: assert len(data) > 0 assert data["element_count"] > 0 ``` - 安排:我們建立一個變數來插入 api_key,在此步驟中,您可以插入執行測試所需的任何資料。通常,在這一步驟我們會建立模擬資料。 - Act:在這一步驟中我們呼叫了負責發出請求的方法 - 斷言:我們驗證回應 `方法或類別的名稱應以 test 開頭` 若要執行我們的測試,請在命令提示字元中執行: ``` pytest test.py ``` 我們將收到一個錯誤,因為我們沒有建立執行請求的方法: ``` test.py F [100%] ====================================================================== FAILURES ====================================================================== _________________________________________________________ test_search_asteroids_with_sucess __________________________________________________________ def test_search_asteroids_with_sucess(): > response = make_request() E NameError: name 'make_request' is not defined test.py:5: NameError ============================================================== short test summary info =============================================================== FAILED test.py::test_search_asteroids_with_sucess - NameError: name 'make_request' is not defined ================================================================= 1 failed in 0.01s ================================================================== ``` 現在,讓我們建立方法來執行請求: ``` import requests def make_request(api_key): base_url = "https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/feed/" response = requests.get(f'{base_url}?api_key={api_key}') return response ``` 現在,再次執行我們的測試: ``` ================================================================ test session starts ================================================================= platform darwin -- Python 3.11.5, pytest-7.4.3, pluggy-1.3.0 rootdir: /Users/Documents/tests_python collected 1 item test.py . [100%] ================================================================= 1 passed in 20.22s ================================================================= ``` --- ## 重構我們的測試 現在我們已經了解如何使用 pytest 建立測試以及如何建立請求,我們可以編寫其他測試並開始重構測試。我們要做的第一個重構是從測試文件中刪除請求方法。我們將建立一個名為「make_requests.py」的新文件,其中將包含我們的請求,並將我們所做的請求移至此文件: ``` import requests def make_request(api_key): base_url = "https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/feed/" response = requests.get(f'{base_url}?api_key={api_key}') return response ``` 現在,我們需要考慮在其他測試中重複使用此方法,因為我們需要為不同的測試傳遞不同的參數。我們可以透過很多方法來做到這一點,在本教程中,我們將參數的名稱從“api_key”更改為“query_parameters”。我們這樣做是為了讓我們的方法更加靈活,我們可以一次傳遞參數進行測試: ``` import requests def make_request(query_parameters): base_url = "https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/feed/" response = requests.get(f'{base_url}?{query_parameters}') return response ``` 之後,我們需要更改我們的測試文件。我們將導入我們建立的這個方法: ``` from make_requests import make_request ``` 為了以更好的方式組織我們的測試,並遵循 pytest 文件的建議,我們將測試移至類別「TestClass」: 再次執行我們的測試: ``` ============================= test session starts ============================== collecting ... collected 7 items test.py::TestClass::test_search_asteroids_with_sucess test.py::TestClass::test_search_asteroids_with_query_parameters_empty test.py::TestClass::test_search_asteroids_with_start_date test.py::TestClass::test_search_asteroids_with_end_date test.py::TestClass::test_search_asteroids_in_valid_range test.py::TestClass::test_search_asteroids_in_invalid_range test.py::TestClass::test_search_asteroids_in_invalid_token ============================== 7 passed in 5.85s =============================== PASSED [ 14%]PASSED [ 28%]PASSED [ 42%]PASSED [ 57%]PASSED [ 71%]PASSED [ 85%]PASSED [100%] Process finished with exit code 0 ``` ### 產生 html 報告結果 為了更好地視覺化您的測試結果,我們可以使用 pytest-html-reporter 庫產生報告 html,為此,我們首先需要安裝該套件: ``` pip install pytest-html ``` 若要產生報告,請在執行測試時新增: ``` pytest test.py --html-report=./report/report.html ``` 將產生一個包含測試結果的 .html 文件,如下所示: ![report_example](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eol3v7iex84t7prmyb9c.png) ## 結論 本文是一篇教程,介紹如何開始使用 python 和 pytest 框架為 API 編寫自動化測試以及如何產生一個報告 html。 您可以在[此處](https://github.com/aliciamarianne1507/tests_python)存取本教學中使用的專案。 我希望這些內容對您有用。 如果您有任何疑問,請隨時與我聯繫! 親親,下週見💅🏼 --- 原文出處:https://dev.to/m4rri4nne/automating-your-api-tests-using-python-and-pytest-23cc

Giskard 如何獲得第一批 1,200 顆星!

要將其作為影片觀看,請查看此 **YouTube**: https://www.youtube.com/watch?v=uEiWbR7wai0 --- 網紅和權威 =========================== 如果說世界上有什麼比任何行銷都更強大的話,那就是影響力。伊隆馬斯克被認為是有史以來最會貼廢文的人之一,但他發布的所有內容仍然引起了大量的迴響。 很多人傾向於相信我,因為我也在 GitHub 領域建立了一些權威。 這就是為什麼影響者是如此強大的管道。他們的權威和追隨者的意圖可以為公司帶來巨大的轉變。 Giskard 購買了[Santiago's](https://twitter.com/svpino?utm_source=nevo.github20k.com&utm_medium=referral&utm_campaign=how-giskard-got-their-first-1-200-starsign=how-giskard-got-their-first-1-200-stars) 服務來推廣他們的套件,並將其數量增加了一倍星星。 雖然星星是很好的指標,但正如你所知,我從有影響力的人那裡得到了很多星星,這些星星不一定會給我帶來合適的受眾,但會讓我在 GitHub 上成為趨勢。像聖地亞哥這樣的影響者是專注於雷射的影響者,他們實際上可以帶來客戶和良好的用戶(有購買力),**通常更少的明星。** 他們向優秀的影響者支付約 **700-1200 美元**。 ![](https://media.beehiiv.com/cdn-cgi/image/fit=scale-down,format=auto,onerror=redirect,quality=80/uploads/asset/file/75633df4-1274-46e2-b1b4-a179cb45a4fb/image.png) --- 錯誤的副產品? ---------------------- Giskard 製作了一個名為 **SafeGPT** 的小產品 - 拼字檢查器。 他們在 [Super human newsletter](https://www.joinsuperhuman.ai/?utm_source=nevo.github20k.com&utm_medium=referral&utm_campaign=how-giskard-got-their-first-1-200-newsstarHacker) 以及[Showhower](https://news.ycombinator.com/show?utm_source=nevo.github20k.com&utm_medium=referral&utm_campaign=how-giskard-got-their-first-1-200-stars) 並獲得**2,000** 1週內註冊🔥 主要問題是 SafeGPT 是面向最終用戶的最終產品 **(不一定是開發人員),** 當他們嘗試將這些使用者轉換為 Giskard 時,他們沒有轉換,因為這是一個不同的市場。 實際上,我認為這並不是失敗。仍有一些方法可以利用非觀眾來幫助您完成不同的事情。 **你可以:** * 取得不同文章/Youtube 的反應 * 獲得一些社會證明(在社群媒體上關注) * 透過獎勵獲得星星。 --- 原文出處:https://dev.to/github20k/how-giskard-got-their-first-1200-stars-b8k

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