我們正在開發一個 [React 和 Node.js 的全端 Web 框架](https://github.com/wasp-lang/wasp)，它使用簡單的設定語言來擺脫樣板檔案。很多次，我們被問到，*「為什麼你要費心去建立一個新的 Web 應用程式開發框架？無論如何，ChatGPT / LLM X 不是很快就會為開發人員生成所有程式碼嗎？」*。 這是我們對當前情勢的看法，也是我們相信未來的情況。 ## 為什麼我們需要（AI）程式碼產生？ 為了讓開發速度更快，我們首先提出了 IDE 自動補全 - 如果您正在使用 React 並開始輸入 `use`，IDE 將自動向 `useState()` 或 `useEffect()` 提供補全。除了節省擊鍵次數之外，也許更有價值的是能夠查看目前範圍內有哪些方法/屬性可供我們使用。 IDE 對專案結構和程式碼層次結構的感知也使重構變得更加容易。 **雖然這已經很棒了，但是我們如何將其提升到一個新的水平？** 傳統的 IDE 支援是基於人類編寫的規則，例如，如果我們想讓 IDE 能夠為我們實現常用功能（例如， *使用API Y* 取得X，或*實現快速排序*），其中的數量太多，無法手動進行分類和維護。 如果有一種方法可以讓電腦分析我們迄今為止編寫的所有程式碼，並自行學習如何自動完成我們的程式碼以及如何對待人類，而不是我們做所有艱苦的工作... [除了美味又濕潤的蛋糕](https://www.youtube.com/watch?v=Y6ljFaKRTrI)，我們其實已經做到了！由於機器學習的最新進展，IDE 現在可以做一些非常酷的事情，例如根據函數的名稱和頂部的簡短註釋來建議函數的完整實現：  這真是太神奇了！上面的範例由 [Github Copilot](https://copilot.github.com/) 提供支援 - 它本質上是一個在大量公開可用程式碼上訓練的神經網路。我不會深入了解其幕後工作原理的技術細節，但有很多精彩的文章和影片涵蓋了背後的科學知識。 **看到這一點，問題出現了 - 這對程式設計的未來意味著什麼？** 這只是 IDE 自動補全功能還是其他什麼？如果我們只需在註釋中輸入我們想要的內容就可以了，我們還需要繼續手動編寫程式碼嗎？ ## 支持我們！ 🙏⭐️  如果您想表達對我們正在做的事情的支持，請考慮[在 Github 上給我們一顆星](https://github.com/wasp-lang/wasp)！我們在 Wasp 所做的一切都是開源的，您的支持激勵我們並幫助我們不斷簡化 Web 應用程式開發並減少樣板程式碼。  ## 大問題：程式碼產生後由誰維護？ 在思考 ML 程式碼產生如何影響整個開發過程時，有一點需要考慮，但在查看所有令人印象深刻的範例時，通常不會立即想到這一點。 問題是 - **生成程式碼後會發生什麼？誰負責，將來誰來維護和重構？**  儘管 ML 程式碼產生有助於編寫特定功能的初始程式碼，但它不能做更多的事情 - 如果將來要維護和更改該程式碼（如果有人使用該產品，那麼開發人員仍然會這樣做）需要完全擁有並理解它。你可以再次使用人工智慧來幫助你，但最終，你是負責的人。 想像一下，我們擁有的只是一種彙編語言，但程式碼生成非常適合它，你可以說“實現一個對陣列進行升序排序的函數”，它將完美地生成所需的程式碼。一旦您需要將排序更改為降序，您是否仍想在將來返回該功能？ 或者，更貼近我們的日常生活，如果產生的 React 程式碼使用舊的類別語法，或者函數式元件和鉤子，對你來說是否都是一樣的？ **換句話說，這意味著GPT 和其他LLM 不會降低程式碼複雜性，也不會降低建置功能所需的知識量**，它們只是幫助更快地編寫初始程式碼並使知識/範例更接近程式碼（其中真的很有幫助）。 **如果開發人員盲目接受生成的程式碼，他們只是在創造技術債並推動其向前發展**。 ## 認識大 A - 抽象 👆 如果 ChatGPT 和這群人無法解決我們學習如何編碼和詳細理解（例如透過 JWT 進行會話管理）工作原理的所有麻煩，還有什麼可以呢？ 抽象化——這就是程式設計師幾十年來透過建立庫、框架和語言來處理程式碼重複和降低複雜性的方式。這就是我們從普通 JS 和直接 DOM 操作到 jQuery，最後到 React 和 Vue 等 UI 函式庫的方式。 引入抽像不可避免地意味著放棄一定的功能和靈活性（例如，在 Python 中對數字求和時，您無法準確指定將使用哪些 CPU 寄存器），但重點是，如果如果做得好，在大多數情況下你不需要也不想要這樣的權力。  **不對一段程式碼負責的唯一方法是它從一開始就不存在。** 因為一旦螢幕上的像素改變顏色，你就必須擔心，這就是為什麼所有框架、語言等的主要好處是_更少的程式碼==更少的決策==更少的責任_。 擁有更少程式碼的唯一方法是做出更少的決定，並向計算機提供更少的關於如何完成某項任務的細節- 理想情況下，我們只需要說明我們想要什麼，我們甚至不會關心它是如何完成的，只要它在我們擁有的時間/記憶體/成本邊界內（所以我們可能也需要說明這些）。 讓我們來看看網路應用程式世界中非常常見（也是每個人最喜歡的）功能 - 身份驗證（yaay ☠️ 🔫）！它的典型程式碼如下所示： ``` import jwt from 'jsonwebtoken' import SecurePassword from 'secure-password' import util from 'util' import prisma from '../dbClient.js' import { handleRejection } from '../utils.js' import config from '../config.js' const jwtSign = util.promisify(jwt.sign) const jwtVerify = util.promisify(jwt.verify) const JWT_SECRET = config.auth.jwtSecret export const sign = (id, options) => jwtSign({ id }, JWT_SECRET, options) export const verify = (token) => jwtVerify(token, JWT_SECRET) const auth = handleRejection(async (req, res, next) => { const authHeader = req.get('Authorization') if (!authHeader) { return next() } if (authHeader.startsWith('Bearer ')) { const token = authHeader.substring(7, authHeader.length) let userIdFromToken try { userIdFromToken = (await verify(token)).id } catch (error) { if (['TokenExpiredError', 'JsonWebTokenError', 'NotBeforeError'].includes(error.name)) { return res.status(401).send() } else { throw error } } const user = await prisma.user.findUnique({ where: { id: userIdFromToken } }) if (!user) { return res.status(401).send() } const { password, ...userView } = user req.user = userView } else { return res.status(401).send() } next() }) const SP = new SecurePassword() export const hashPassword = async (password) => { const hashedPwdBuffer = await SP.hash(Buffer.from(password)) return hashedPwdBuffer.toString("base64") } export const verifyPassword = async (hashedPassword, password) => { try { return await SP.verify(Buffer.from(password), Buffer.from(hashedPassword, "base64")) } catch (error) { console.error(error) return false } } ``` 這只是後端程式碼的一部分（僅適用於用戶名和密碼方法）！正如您所看到的，我們在這裡有很大的靈活性，可以執行/指定以下操作： - 選擇身份驗證的實作方法（例如會話或基於 JWT） - 選擇我們想要用於令牌（如果使用 JWT）和密碼管理的確切 npm 套件 - 解析 auth 標頭並指定每個值（授權、承載等）如何回應 - 為每個可能的結果選擇回傳程式碼（例如 401、403） - 選擇密碼的解碼/編碼方式 (base64) 一方面，在我們的程式碼中擁有這種程度的控制和靈活性確實很酷，但另一方面，需要做出很多決定（==錯誤），特別是對於像身份驗證這樣常見的事情！ 如果後來有人問“_那麼你到底為什麼選擇secure-password npm 包，或者為什麼到底是base64 編碼？_”，我們可能應該用其他東西來回答，而不是“_好吧，2012 年有一篇看起來相當合法的帖子，它有近 50 票贊成。嗯，不過現在找不到了。另外，它的名字裡有‘安全’，聽起來不錯，對吧？_” 另一件要記住的事情是，我們還應該追蹤事情如何隨著時間的推移而變化，並確保幾年後，我們仍然使用最佳實踐，並且軟體包定期更新。 如果我們嘗試應用上面的原則（更少的程式碼，更少的詳細說明，說明我們想要什麼**而不是需要做什麼**），身份驗證的程式碼可能如下所示： ``` auth: { userEntity: User, externalAuthEntity: SocialLogin, methods: { usernameAndPassword: {}, google: {} }, onAuthFailedRedirectTo: "/login", onAuthSucceededRedirectTo: "/dashboard" } ``` 基於此，計算機/編譯器可以處理上面提到的所有內容，然後根據抽象級別，提供某種接口（例如表單元件或函數）來“掛鉤”我們自己的接口，例如React/Node.js 程式碼（順便說一句，這就是它實際上[在 Wasp 中工作](https://wasp-lang.dev/docs/auth/overview) 的方式）。 我們不需要關心底層使用了什麼確切的套件或加密方法 - 這是我們信任抽象層的作者和維護者的責任，就像我們相信 Python 最了解如何將兩個數字相加一樣裝配水平，並與該領域的最新進展保持同步。當我們依賴內建資料結構或依靠垃圾收集器來很好地管理程式記憶體時，也會發生同樣的情況。 ## 但是我產生的漂亮程式碼😿💻！那麼會發生什麼事呢？ 別擔心，一切都還在這裡，您可以產生您想要的所有程式碼！這裡要理解的要點是，人工智慧程式碼生成和框架/語言開發是相互補充而不是替代，並且將繼續存在，這最終對開發人員社群來說是一個巨大的勝利——它們將繼續讓我們的生活更輕鬆，讓我們能夠做更多有趣的事情（而不是第 n 次實作 auth 或 CRUD API）！ 我將這裡的演變視為一個循環（或實際上是螺旋式上升，但這超出了我的繪圖能力）： 1. **語言/框架：存在**，是主流，很多人使用它 2. **模式開始出現**（例如實作身份驗證，或進行 API 呼叫）→ AI 學習它們，透過自動完成提供 3. **其中一些模式成熟**並變得穩定→抽象的候選者 4. **新的、更抽象的語言/框架**出現 5. **返回步驟 1。**  ## 結論 這意味著我們雙贏——當語言成為主流時，我們可以從人工智慧驅動的程式碼產生中受益，幫助我們更快地編寫程式碼。另一方面，當我們不想重複/處理的程式碼模式出現並變得穩定時，我們就得到了一種全新的語言或框架，它允許我們編寫更少的程式碼並關心更少的實作細節！  感謝您的閱讀，並希望您發現這篇文章內容豐富！我很想聽聽您是否同意（或不同意）這一點，以及您如何看待人工智慧工具驅動的程式設計的未來。 --- 原文出處：https://dev.to/wasp/ai-code-generation-vs-coding-by-hand-what-programming-is-going-to-look-like-in-202x-1idh
這是[使用 Express、Sequelize 和 Postgres 建立 API](https://www.oriechinedu.com/posts/performing-crud-with-sequelize/) 的第三部分。在[第二部分](https://www.oriechinedu.com/posts/performing-crud-with-sequelize/)中，我們建立了簡單的API端點來示範Sequelize中的CRUD操作。在本文中，我們將重點放在為第二部分中建立的 API 端點編寫端到端測試。 ### 術語解釋 - **端對端測試** - 一種測試類型，用於測試應用程式從開始到結束的流程是否如預期運作。這也稱為功能測試。此類測試的一個範例是測試端點或路由，其中涉及測試端點工作所需的所有內容，例如資料庫連接、依賴項等。 - **測試執行器** - 在給定目錄或檔案中取得原始程式碼（測試）、執行測試並將結果寫入控制台或任何指定位置的程式庫或工具，例如 Jest、Mocha。 - **Jest** - [Jest](https://jestjs.io/) 是 Facebook 開發的 JavaScript 測試框架。它以最少的配置開箱即用，並具有內建的測試執行器、斷言庫和模擬支援。 - [**Supertest**](https://www.npmjs.com/package/supertest) - 用於測試 Node.js HTTP 伺服器的函式庫。它使我們能夠以程式設計方式向 HTTP 伺服器發送 HTTP 請求（例如 GET、POST、PATCH、PUT、DELETE）並獲取結果。 現在我們已經解釋了基本術語，讓我們深入了解主要業務。 如果您一直按照先前的[文章](https://www.oriechinedu.com/posts/performing-crud-with-sequelize/)進行操作，那麼請在您最喜歡的文字編輯器中開啟它，否則克隆使用的儲存庫[此處](https://github.com/oriechinedu/sequelize-with-postgres-tutorial)。 **第 1 步 - 安裝 Jest 和 supertest** 打開終端機並“cd”到專案根目錄並執行以下命令： ``` npm install --save-dev jest supertest ``` **步驟 2 - 設定 Jest** 打開“package.json”並將以下程式碼新增至其中。 ``` "jest": { "testEnvironment": "node", "coveragePathIgnorePatterns": [ "/node_modules/" ] }, ``` 這是我們測試 API 時需要設定 jest 的基本配置。您希望 `jest` 忽略的任何檔案都放置在 `"coveragePathIgnorePatterns"` 內。 `"coveragePathIgnorePatterns"` 指定一個與要排除的目錄相符的正規表示式，在我們的例子中，我們希望它忽略 `node_modules` 目錄。 接下來我們新增“test”腳本。在 `package.json` 的 `scripts` 部分中，加入以下腳本： ``` "test": "jest" ``` **步驟 3 - 測試配置** 現在，讓我們確認「jest」已準備好執行我們的測試。在終端機中執行“npm test”。您會注意到控制台上列印如下所示的錯誤，這表示「jest」已設定。  讓我們新增一個簡單的測試來驗證配置。建立一個名為「tests」的新目錄並新增一個新檔案「sample.test.js」。在「sample.test.js」中，加入以下程式碼： ``` describe('Sample Test', () => { it('should test that true === true', () => { expect(true).toBe(true) }) }) ``` 現在，執行“npm test”，您將得到如下所示的輸出：  ##### Jest 如何辨識測試檔？ Jest 以三種方式辨識測試文件： - 副檔名為「.test.js」的文件 - 副檔名為「.spec.js」的文件 - `__tests__` 資料夾或目錄中的所有檔案。 ## 測試 API 端點 現在我們已經設定了測試環境，是時候開始測試 API 端點了。由於我們的端點需要向資料庫發出請求，因此我們需要設定一個測試資料庫。設定測試資料庫的原因是每次執行測試時我們都會刪除該資料庫。每次執行測試時刪除資料庫可確保測試的完整性。也就是說，如果一個測試是在資料庫中建立一個「post」記錄，我們要確保在測試執行之前資料庫中沒有「post」記錄，這樣，我們就可以確定得到的結果從測試中。 **第 4 步 - 建立測試資料庫** 在本文的[第一部分](https://www.oriechinedu.com/posts/getting-started-with-sequelize-and-postgres/)中，我們建立了兩個資料庫，一個用於開發，另一個用於測試。如果您尚未建立測試資料庫，請依照[連結](https://www.oriechinedu.com/posts/getting-started-with-sequelize-and-postgres/)建立測試資料庫。 **步驟 5 - 設定測試腳本** 我們需要以下腳本： - `pretest` - `pretest` 是一個 npm 腳本，當呼叫 `npm test` 指令時會自動呼叫。我們將掛接命令來更改環境以進行測試，並在每次測試執行之前刷新資料庫。 - `migrate:reset`：此命令將負責在每次測試執行之前刷新資料庫。 現在編輯“package.json”的“scripts”，如下所示： ``` "scripts": { "start-dev": "nodemon index.js", "migrate": "npx sequelize-cli db:migrate", "migrate:reset": "npx sequelize-cli db:migrate:undo:all && npm run migrate", "test": "cross-env NODE_ENV=test jest --testTimeout=10000", "pretest": "cross-env NODE_ENV=test npm run migrate:reset" } ``` 腳本修改需要注意的地方： - [`cross-env`](https://www.npmjs.com/package/cross-env) - 用於設定環境變數的與作業系統無關的套件。我們用它將`NODE_ENV`設為`test`，以便我們的測試可以使用測試資料庫。執行以下命令來安裝跨環境。 ``` npm i -D cross-env ``` - `--testTimeout` 標誌 - 這會增加 Jest 的預設逾時時間，即 5000 毫秒。這很重要，因為測試執行者需要在執行測試之前刷新資料庫。 **第 6 步 - 測試腳本** ``` npm test ``` 如果一切正常，您應該在終端機上看到以下輸出：  仔細觀察上面的螢幕截圖，您會注意到一行 _`using environment "test"`_ 表示 `cross-env` 已更改了 `NODE_ENV`。 **最後一步 - 測試路由/端點** 現在，讓我們開始為端點編寫測試。在測試目錄中建立一個名為routes.test.js的文件 ``` touch tests/routes.test.js ``` - **測試建立後端點** 將以下程式碼複製到“tests/routes.test.js”中： ``` const request = require('supertest') const app = require('../server') describe('Post Endpoints', () => { it('should create a new post', async () => { const res = await request(app) .post('/api/posts') .send({ userId: 1, title: 'test is cool', }) expect(res.statusCode).toEqual(201) expect(res.body).toHaveProperty('post') }) }) ``` - `describe` 函數用於將相關測試分組在一起 - `it` 是執行實際測試的 `test` 函數的別名。 -“expect”函數使用一組“matcher”函數測試值。 請造訪 [Jest 文件](https://jestjs.io/docs/en/api.html) 以取得 jest 函數的完整清單和詳細資訊。 現在，執行測試 ``` npm test ``` 輸出如下圖所示：  有關所有端點測試的完整程式碼，請檢查[儲存庫](https://github.com/oriechinedu/sequelize-with-postgres-tutorial/blob/master/tests/routes.test.js)。 ### 結論 我們已經能夠完成為與資料庫互動的 API 端點編寫測試的過程。在本文的最後部分，我將撰寫有關將 CI/CD 和程式碼覆蓋工具整合到測試環境的文章。在那之前請繼續關注。 如果您對改進文章有任何疑問或建議，請隨時與我聯繫。您也可以透過下面的評論部分分享您的想法。謝謝！ _本文最初發表在我的[部落格](https://www.oriechinedu.com/posts/testing-nodejs-express-api-with-jest-and-supertest/)_ --- 原文出處：https://dev.to/nedsoft/testing-nodejs-express-api-with-jest-and-supertest-1km6
# 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。  --- ## 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！ [](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。 ---  ## 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。  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。  否則，請點選專案儀表板側邊欄選單上的「環境和 API 金鑰」。  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。  點擊下拉清單中的「檢視 API 金鑰」以建立 API 金鑰。  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。 ---  ## 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：  ### 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  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🎉 ---  ## 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
## 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！ [ ](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。 --- [ --- 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
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。  --- 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。  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*)  *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*)  *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。  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。  - 然後右鍵單擊它並選擇 **Taipy：顯示視圖**。  - **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。  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”  - 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 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 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 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。  --- ## 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。 ---  希望您喜歡這篇文章！ --- 原文出處：https://dev.to/taipy/big-data-models-vs-computer-memory-4po6
這是我的 side project（基本上是Next.Js SaaS Boilerplate [Indiespace](https://www.indiespace.store/)）如何在沒有任何社交媒體存在的情況下在4 天內從0 美元到200 美元以上的故事。 **想法：** 在過去的一個半月裡，我一直在致力於這個專案，最初的計劃是建立一些我可以使用的東西，因為我喜歡開始新專案，但常常對從頭開始設置一切的感覺感到不知所措。所以我開始建立這個樣板，其中包括2 個登陸頁面、2 個等待清單頁面和一個帶有登陸頁面的SAAS 套件以及所有很酷的功能，如深色和淺色主題、訂閱、一次性付款、交易電子郵件、身份驗證、SEO 等。 **期望：** 我對是否有人會購買它或我將如何推銷它的期望為零，因為就像其他所有開發人員一樣，他們推出了包含大量內容的樣板，而我沒有觀眾。所以我按照自己的步調建立它並不斷加入功能。 **發射，市場投入：** 我的發布計劃是在 3 個平台上發布相關內容： - 推特 - 產品搜尋 - 副業專案 因此，在 11 月 17 日星期五，我安排了 11 月 18 日星期六在 Product Hunt 上發布，並在 Sideprojects 上發布，然後就去睡覺了。我大約在星期六下午 2 點醒來，在手機上看到 Product Hunt 通知，所以我打開筆記型電腦並進入 Gmail，然後看到一封來自 Stripe 的電子郵件，我打開它並：  所以現在我很困惑我到底在看什麼，並質疑自己這是從購買我的樣板的人那裡得到的嗎？我打開了產品搜尋，自發布以來已經 1 小時了，我以 30 多票排名第六，沒有進行任何行銷或要求人們投票，並且已經完成銷售。我笑得像個孩子一樣啊啊啊啊啊啊啊啊？ 然後我在 Twitter 上發帖，並請一些朋友點贊，發布後獲得了第七名，點贊數超過 150，頁面瀏覽量 1700 次，Twitter 上的關注者超過 10 人。  **課程：** 我知道這不是很多錢，我知道與我從全職工作中賺到的錢相比，這不算什麼，但說實話，建立自己的數位產品，行銷它，甚至從中賺取一分錢都會給你帶來好處。如此多的幸福。如果你是像我一樣的開發人員，或者想要建立一些東西並且對如何進行一切感到困惑的人，請不要擔心將你的專案公開，讓人們決定，盡你的努力，並繼續前進。 在這一點上，我知道我的 [Indiespace](https://www.indiespace.store/) 並不完美，現在還有很多事情要做，我還必須加入該死的文件，而且我已經討厭設定內容層文件ugghhhh，但是，是的，我將繼續加入功能，以提高我作為開發人員的生產力。 **最後但同樣重要的：** 如果您想要建立 SaaS 應用程式，我建議您嘗試 [Indiespace.store](https://www.indiespace.store/)，如果您是剛起步且負擔不起的人，請嘗試在Twitter 上給我留言，我將非常樂意為您提供協助。 --- 原文出處：https://dev.to/salmandotweb/i-took-my-side-project-from-0-to-180-in-4-days-2i09
## 你好！我是[鮑里斯](https://www.martinovic.dev/)！ 我是一名軟體工程師，專門從事保險工作，教授其他開發人員，並在會議上發言。多年來，我使用了相當多的不同開發環境和作業系統，除了 .Net 開發之外，我個人從來不喜歡在 Windows 中進行開發。這是為什麼？讓我們更深入地研究一下。 好吧，我的大部分問題都可以歸結為一個詞：**麻煩**。無論是在日常使用中處理Windows，您都會經常遇到作業系統本身的不同方式帶給您的困擾。這樣的例子很多，無論是登錄問題、套件管理、切換節點版本或 Windows 更新，這些問題本身就可以讓人們放棄作業系統。 所以你可以明白為什麼我開始與下圖的烏鴉產生連結。  我並沒有放棄尋找可行的解決方案。而且，我（有點）找到了它。 ## 什麼是 WSL？我為什麼要對它感興趣？ Windows Subsystem for Linux（或 WSL）讓開發人員可以直接在 Windows 上執行功能齊全的本機 GNU/Linux 環境。換句話說，我們可以直接執行Linux，而無需使用虛擬機器或雙重開機系統。 **第一個很酷的事情是 WSL 允許您永遠不用切換作業系統，但仍然可以在作業系統中擁有兩全其美的優點。** 這對我們普通用戶意味著什麼？當您查看WSL 在實踐中的工作方式時，它可以被視為一項Windows 功能，直接在Windows 10 或11 內執行Linux 作業系統，具有功能齊全的Linux 檔案系統、Linux 命令列工具、*** *** 和****** Linux GUI 應用程式（*真的很酷，順便說一句*）。除此之外，與虛擬機器相比，它使用的運作資源要少得多，並且不需要單獨的工具來建立和管理這些虛擬機器。 WSL 主要針對開發人員，因此本文將重點放在開發人員的使用以及如何使用 VS Code 設定完全工作的開發環境。在本文中，我們將介紹一些很酷的功能以及如何在實踐中使用它們。另外，理解新事物的最好方法就是實際開始使用它們。 ### 覺得這篇文章有用嗎？ 我們正在 [Wasp](https://wasp-lang.dev/) 努力建立這樣的內容，更不用說建立一個現代的開源 React/NodeJS 框架了。 表達您支援的最簡單方法就是為 Wasp 儲存庫加註星標！ 🐝 但如果您可以查看[存儲庫](https://github.com/wasp-lang/wasp)（用於貢獻，或只是測試產品），我們將不勝感激。點擊下面的按鈕給黃蜂星一顆星並表示您的支持！  https://github.com/wasp-lang/wasp ## 在 Windows 作業系統上安裝 WSL 為了在 Windows 上安裝 WSL，請先啟用 [Hyper-V](https://learn.microsoft.com/en-us/virtualization/hyper-v-on-windows/quick-start/enable-hyper-v )架構是微軟的硬體虛擬化解決方案。要安裝它，請右鍵單擊 Windows 終端機/Powershell 並以管理員模式開啟它。  然後，執行以下命令： ``` Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All ``` 這將確保您具備安裝的所有先決條件。然後，在管理員模式下開啟 Powershell（最好在 Windows 終端機中完成）。然後，執行 ``` wsl —install ``` 有大量的 Linux 發行版需要安裝，但 Ubuntu 是預設安裝的。本指南將介紹許多控制台命令，但其中大多數將是複製貼上過程。 如果您之前安裝過 Docker，那麼您的系統上很可能已經安裝了 WSL 2。在這種情況下，您將收到安裝所選發行版的提示。由於本教程將使用 Ubuntu，因此我建議執行。 ``` wsl --install -d Ubuntu ``` 安裝 Ubuntu（或您選擇的其他發行版）後，您將進入 Linux 作業系統並出現歡迎畫面提示。在那裡，您將輸入一些基本資訊。首先，您將輸入您的用戶名，然後輸入密碼。這兩個都是 Linux 特定的，因此您不必重複您的 Windows 憑證。完成此操作後，安裝部分就結束了！您已經在 Windows 電腦上成功安裝了 Ubuntu！說起來還是感覺很奇怪吧？ ### 等一下！ 但在我們開始討論開發環境設定之前，我想向您展示一些很酷的技巧，這些技巧將使您的生活更輕鬆，並幫助您了解為什麼 WSL 實際上是 Windows 用戶的遊戲規則改變者。 WSL 的第一個很酷的事情是您不必放棄目前透過 Windows 資源管理器管理檔案的方式。在 Windows 資源管理器的側邊欄中，您現在可以在網路標籤下找到 Linux 選項。  從那裡，您可以直接從 Windows 資源管理器存取和管理 Linux 作業系統的檔案系統。這個功能真正酷的是，你基本上可以在不同的作業系統之間複製、貼上和移動文件，沒有任何問題，這開啟了一個充滿可能性的世界。實際上，您不必對文件工作流程進行太多更改，並且可以輕鬆地將許多專案和文件從一個作業系統移動到另一個作業系統。如果您在 Windows 瀏覽器上下載 Web 應用程式的映像，只需將其複製並貼上到您的 Linux 作業系統中即可。  我們將在範例中使用的另一個非常重要的事情是 WSL2 虛擬路由。由於您的作業系統中現在有作業系統，因此它們有一種通訊方式。當您想要存取 Linux 作業系統的網路時（例如，當您想要存取在 Linux 中本機執行的 Web 應用程式時），您可以使用 *${PC-name}.local*。對我來說，由於我的電腦名稱是 Boris-PC，所以我的網路位址是 boris-pc.local。這樣你就不必記住不同的 IP 位址，這真的很酷。如果您出於某種原因需要您的位址，您可以前往 Linux 發行版的終端，然後輸入 ipconfig。然後，您可以看到您的 Windows IP 和 Linux 的 IP 位址。這樣，您就可以毫無摩擦地與兩個作業系統進行通訊。  我想強調的最後一件很酷的事情是 Linux GUI 應用程式。這是一項非常酷的功能，有助於使 WSL 對普通用戶更具吸引力。您可以使用流行的套件管理器（例如 apt（Ubuntu 上的預設值）或 flatpak）在 Linux 系統上安裝任何您想要的應用程式。然後，您也可以從命令列啟動它們，應用程式將啟動並在 Windows 作業系統中可見。但這可能會引起一些摩擦並且不方便用戶使用。此功能真正具有突破性的部分是，您可以直接從 Windows 作業系統啟動它們，甚至無需親自啟動 WSL。因此，您可以建立捷徑並將它們固定到「開始」功能表或任務欄，沒有任何摩擦，並且實際上不需要考慮您的應用程式來自哪裡。為了演示，我安裝了 Dolphin 檔案管理器並透過 Windows 作業系統執行它。您可以在下面看到它與 Windows 資源管理器並排的操作。  ## WSL 開發入門 在了解了 WSL 的所有酷炫功能後，讓我們慢慢回到教學的正軌。接下來是設定我們的開發環境並啟動我們的第一個應用程式。我將設定一個 Web 開發環境，我們將使用 [Wasp](https://wasp-lang.dev/) 作為範例。 如果你不熟悉的話，Wasp 是一個類似 Rails 的 React、Node.js 和 Prisma 框架。這是開發和部署全端 Web 應用程式的快速、簡單的方法。對於我們的教程，Wasp 是一個完美的候選者，因為它本身不支援 Windows 開發，而只能透過 WSL 來支持，因為它需要 Unix 環境。 讓我們先開始安裝 Node.js。目前，Wasp 要求使用者使用 Node v18（版本要求很快就會放寬），因此我們希望從 Node.js 和 NVM 的安裝開始。 但首先，讓我們先從 Node.js 開始。在 WSL 中，執行： ``` sudo apt install nodejs ``` 為了在您的 Linux 環境中安裝 Node。接下來是 NVM。我建議存取 https://github.com/nvm-sh/nvm 並從那裡獲取最新的安裝腳本。目前下載的是： ``` curl -o- [https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh](https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh) | bash ``` 之後，我們在系統中設定了 Node.js 和 NVM。 接下來是在我們的 Linux 環境中安裝 Wasp。 Wasp 安裝也非常簡單。因此，只需複製並貼上此命令： ``` curl -sSL [https://get.wasp-lang.dev/installer.sh](https://get.wasp-lang.dev/installer.sh) | sh ``` 並等待安裝程序完成它的事情。偉大的！但是，如果您從 0 開始進行 WSL 設置，您會注意到下面有以下警告：看起來“/home/boris/.local/bin”不在您的 PATH 上！您將無法透過終端名稱呼叫 wasp。  讓我們快速解決這個問題。為了做到這一點，讓我們執行 ``` code ~/.profile ``` 如果我們還沒有 VS Code，它會自動設定所需的一切並啟動，以便您可以將命令新增至檔案末端。每個人的系統名稱都會有所不同。例如我的是： ``` export PATH=$PATH:/home/boris/.local/bin ``` 偉大的！現在我們只需要將節點版本切換到 v18.14.2 即可確保與 Wasp 完全相容。我們將一次性安裝並切換到 Node 18！為此，只需執行： ``` nvm install v18.14.2 && nvm use v18.14.2 ``` 設定 Wasp 後，我們希望了解如何執行應用程式並從 VS Code 存取它。在幕後，您仍將使用 WSL 進行開發，但我們將能夠使用主機作業系統 (Windows) 中的 VS Code 來完成大多數事情。  首先，將 [WSL 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-wsl) 下載到 Windows 中的 VS Code。然後，讓我們啟動一個新的 Wasp 專案來看看它是如何運作的。開啟 VS Code 命令面板（ctrl + shift + P）並選擇「在 WSL 中開啟資料夾」選項。  我打開的資料夾是 ``` \\wsl.localhost\Ubuntu\home\boris\Projects ``` 這是我在 WSL 中的主資料夾中的「Projects」資料夾。我們可以透過兩種方式知道我們處於 WSL 中：頂部欄和 VS Code 的左下角。在這兩個地方，我們都編寫了 WSL: Ubuntu，如螢幕截圖所示。   進入該資料夾後，我將打開一個終端。它還將已經連接到 WSL 中的正確資料夾，因此我們可以開始工作了！讓我們執行 ``` wasp new ``` 命令建立一個新的 Wasp 應用程式。我選擇了基本模板，但您可以自由建立您選擇的專案，例如[SaaS 入門](https://github.com/wasp-lang/SaaS-Template-GPT) 具有 GPT、Stripe 等預先配置。如螢幕截圖所示，我們應該將專案的當前目錄變更為正確的目錄，然後用它來執行我們的專案。 ``` wasp start ```  就像這樣，我的 Windows 電腦上將打開一個新螢幕，顯示我的 Wasp 應用程式已開啟。涼爽的！我的位址仍然是預設的 localhost:3000，但它是從 WSL 執行的。恭喜，您已透過 WSL 成功啟動了您的第一個 Wasp 應用程式。這並不難，不是嗎？  對於我們的最後一個主題，我想重點介紹使用 WSL 的 Git 工作流程，因為它的設定相對輕鬆。您始終可以手動進行 git config 設置，但我為您提供了一些更酷的東西：在 Windows 和 WSL 之間共享憑證。要設定共享 Git 憑證，我們必須執行以下操作。在 Powershell（在 Windows 上）中，設定 Windows 上的憑證管理員。 ``` git config --global credential.helper wincred ``` 讓我們在 WSL 中做同樣的事情。 ``` git config --global credential.helper "/mnt/c/Program\ Files/Git/mingw64/bin/git-credential-manager.exe" ``` 這使我們能夠共享 Git 使用者名稱和密碼。 Windows 中設定的任何內容都可以在 WSL 中運作（反之亦然），我們可以根據需要在 WSL 中使用 Git（透過 VS Code GUI 或透過 shell）。 ## 結論 透過我們在這裡的旅程，我們了解了 WSL 是什麼、它如何有助於增強 Windows PC 的工作流程，以及如何在其上設定初始開發環境。 Microsoft 在這個工具方面做得非常出色，並且確實使 Windows 作業系統成為所有開發人員更容易使用和可行的選擇。我們了解如何安裝啟動開發所需的開發工具以及如何掌握基本的開發工作流程。如果您想深入了解該主題，這裡有一些重要的連結： - [https://wasp-lang.dev/](https://wasp-lang.dev/) - [https://github.com/microsoft/WSL](https://github.com/microsoft/WSL) - [https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) - [https://code.visualstudio.com/docs/remote/wsl](https://code.visualstudio.com/docs/remote/wsl) --- 原文出處：https://dev.to/wasp/supercharge-your-windows-development-the-ultimate-guide-to-wsl-195m
最近幫客戶研究 ab testing，目前找到最適合的服務是 GrowthBook 在研究這服務的時候，找到介紹文章 https://news.ycombinator.com/item?id=30515940 > Developers often launch a feature without understanding the impact it has on their users and business. This is a big deal, because only 1/3 of product launches actually improve the desired metrics. Of the rest, 1/3 have no effect, and the last 1/3 actually hurt [1]. The best way to measure this is to use feature flags and controlled experiments (A/B tests). 翻譯起來就是 > 開發人員經常在不了解其對用戶和業務的影響的情況下推出一項功能。這是一件大事，因為只有1/3 的產品發布實際上改善了所需的指標。其餘的1/3 沒有效果，而最後 1/3 實際上會造成傷害 [1]。衡量這一點的最佳方法是使用功能標誌和受控實驗（A/B 測試）。 最近覺得這確實滿重要的，如果可以很方便地導入 ab 測試，容易使用、容易查看，那的確值得多多觀察、輔助決策 我也許會找時間寫一款基本的 ab 測試套件，給 laravel 社群使用～
目前大環境不好，但作為開發人員，我們擁有一套獨特的技能，如果您知道在哪裡尋找，這些技能的需求量很大！ 這篇文章簡要概述了 50 個作為開發人員可以用來賺取額外收入的副業 --- ### 1. 銷售注意力 基於參與度的收入是指您將根據使用者在您的網站、個人資料或消費您的內容上花費的時間來獲得收入分成。它通常很小，至少對於較小的網站或創作者來說是這樣，但隨著時間的推移，它會增加，任何人都可以啟用它 - 所以你不會有任何損失。 - [Brave](https://creators.brave.com/) - 為使用 Brave 瀏覽器造訪您的網站、個人資料或查看您的內容的使用者付費。資金以 [BAT](https://basicattentiontoken.org/) 形式存入您的 Uphold 帳戶，然後可以以美元、英鎊或歐元形式提取至您的銀行帳戶 - [Flattr](https://flattr.com/) - 付費使用 Flattr 的用戶將其資金分配給用戶存取過其內容的創作者 > 幾年前，我親自報名了 Brave Rewards。在驗證了我的網域和個人資料的所有權後，我每月一直賺幾英鎊 - 到目前為止大約 200 英鎊以上（儘管我是 Firefox 用戶！）。雖然不多，但只需付出很少的努力，就值得了。 有關其工作原理的更多訊息，請查看 [webmonetization.org](https://webmonetization.org/) 規範，該規範利用了 [付款指針](https://paymentpointers.org/)通過[ILP](https://interledger.org/) 透過使用簡單的`<link rel="monetization" href="your-pointer-here" />` 標籤來串流來自支援WM 的訪客的收入。 --- ### 2. API 即服務 RapidAPI 等平台可讓您從 API 中[賺取被動收入](https://rapidapi.com/guides/earn-a-passive-venue-by-monetizing-apis-as-a-developer)。 建置並部署簡單的 API 後，您可以將其匯入 RapidAPI Hub，選擇使用和定價計劃，然後點擊發布。您的 API 可大可小，如您所願。 如果您正在為一個簡單的第一個專案尋找靈感，請考慮將開放資料集轉換為 API。對於初學者，RapidAPI 有一個關於如何入門的[影片系列](https://rapidapi.com/courses/build-and-sell-your-own-api)。其他想法可能包括將現有套件包裝為 API、向其他服務（如 OpenAI）加入功能或建置執行一些簡單計算的端點。 --- ### 3. 發放賞金 這些是開源專案的熱門功能請求。用戶可以在承諾一定金額的情況下提供“賞金”，然後將其支付給第一個完成並合併該功能的開發人員。 - [BOSS.dev](https://www.boss.dev/) - 完成功能請求和錯誤修復，獎金從 30 美元到 1000 美元不等。 --- ### 4. 贊助商 如果您在 GitHub 或其他平台上有業務，那麼啟用贊助是一種為您的工作帶來收入的有益方式。 不要忘記啟用贊助商按鈕。這適用於各種平台以及 GitHub 贊助商 - [GitHub Sponsors](https://github.com/sponsors) - 對於開發人員（無論規模大小）來說都是一個不錯的選擇。如果支持者已經在 GitHub 上，則零費用且進入門檻低 - [Patreon](https://www.patreon.com/) - 允許向您的支持者提供福利和獨家內容。如果您在 GitHub 以外的其他平台上有業務，這是一個不錯的選擇 - [LibrePay](https://liberapay.com/) - 針對那些建立開源內容的人 - [Open Collective](https://opencollective.com/) - 如果您正在為特定專案籌集資金，並使用收益來支持該專案（而不是個人），那麼這是一個不錯的選擇 - [Steday](https://steadyhq.com/en) - [TideLift](https://tidelift.com) - 更針對那些開發企業級開源專案的人，潛在收入更大，但僅限於最大的專案 - [LFX](https://lfx.linuxfoundation.org/) - 由 Linux 基金會提供 > 贊助（特別是GitHub 贊助商）是我個人最喜歡的方法之一，因為付費是可選的，所以你不會阻止那些無力承擔費用的人存取，而且那些支持你的人已經知道他們會預先得到什麼，所以您永遠不會讓客戶失望。 --- ### 5. 小費 您可能遇到過這樣的情況，您發現某個部落格文章、SO 答案、GitHub 儲存庫或論壇回應非常有幫助，以至於您希望可以為作者買一杯啤酒來表示感謝。 支援這些小額一次性付款的平台可以免費註冊，並且在您的個人資料中或在部落格文章末尾加入「提示」按鈕不會有任何損失。 - [Ko-fi](https://ko-fi.com/) - [請我喝杯咖啡](https://www.buymeacoffee.com/) - [Tipeee](https://en.tipeee.com/) - [PayPal Me](https://www.paypal.com/paypalme/) 提示：不要乞求。建立一些有用的內容，然後將提示連結放在底部。 --- ### 6. 企業贊助 許多具有一定下載量/經常性用戶的開源專案將開始被希望贊助創作者作品的公司接洽，以換取他們的公司徽標+連結包含在自述文件頂部附近。與個人贊助不同，這些贊助通常起價為 100-500 美元/月，專案使用量越大，贊助金額就越多。 --- ### 7. 黑客松 編碼競賽一直在遠端進行。這些通常由公司贊助，並向獲獎者支付現金獎勵。 - [程式碼之夏](https://summerofcode.withgoogle.com/) - 由 Google 執行，您將收到[貢獻者津貼](https://developers.google.com/open-source/gsoc/help/student-stipends) 成功接受後，金額從750 美元到6000 美元不等，金額取決於您所在的國家/地區和專案規模 - [CodeHeat](https://codeheat.org/) - 由 FOSS Asia 運營，每兩週 100 新元，外加較小的獎品 - [HackerEarth](https://www.hackerearth.com/challenges/hackathon/) - [Hackathon.com](https://www.hackathon.com/online) - [Devfolio 黑客松](https://devfolio.co/hackathons/upcoming) > 當我還是學生時，我[曾經參加過很多](https://alicia.omg.lol/hackathons) 黑客馬拉松（大部分是面對面的），並且經常能夠通過參加各種活動來資助我的暑假活動！這也是認識新朋友、學習新事物的好方法，而且非常有趣！ --- ### 8. 依賴套件的贊助 如果您有一個軟體包（例如 NPM 模組），那麼在您的設定檔中啟用贊助將允許您的程式碼的使用者在財務上做出貢獻。 - NPM 資金 - 您可能熟悉執行“npm 基金”，並查看您正在使用的正在尋求資金的軟體包清單。新增了 [npm 基金](https://docs.npmjs.com/cli/v6/commands/npm-fund)，以便更輕鬆地向專案所依賴的依賴項的維護者捐款。如果您維護 NPM 包，只需在 package.json 中包含「funding」字段，用戶將能夠更輕鬆地支援您。 - [StackAid](https://www.stackaid.us/) - 只需安裝 StackAid GitHub 應用程式並連結您的 Stripe 帳戶，直接或間接使用您專案的支持者捐贈的部分資金將分配給您每個月 - GitHub Sponsors - GitHub Sponsors 再次出現，因為它[讓用戶提供他們最常用的依賴項](https://github.com/sponsors/explore) - 儘管這是一個手動過程，而不是自動的。 --- ### 9. 回報問題 如果您注重安全性，或喜歡在應用程式中尋找錯誤和漏洞，那麼這款就適合您。最受歡迎的平台是[HackerOne](https://hackerone.com/opportunities/all/search?ordering=Highest+bounties)，每個負責任地披露的錯誤都可以在其中賺取20 到200,000 美元的收入。 許多其他網站也直接提供負責任的揭露政策，他們會獎勵您的工作。如果您對此感興趣，我在以下位置保留了 1000 多個賞金計劃的清單：[https://bug-bounties.as93.net](https://bug-bounties.as93.net) > 我個人透過這種方法取得了很大的成功，而且也很有趣 - 所以我強烈推薦它！ 其他值得查看的平台包括： - [HackerOne](https://www.hackerone.com/) - 排名第一的平台，最多的賞金以及良好的保護和支付率 - [Immunefi](https://immunefi.com/) - 專門針對 Web3 - [BugCrowd](https://www.bugcrowd.com/bug-bounty-list/) - [Intigriti](https://www.intigriti.com/) - [issuehunt](https://issuehunt.io/) --- ### 10.開放核心模型 這是您的大部分程式碼都是開源的，但某些擴充功能或附加元件（特別是針對企業客戶的擴充或附加元件）被授權為專有的。 因此，開發者可以在其他開源專案中自由使用該軟體。然而，公司必須為使用企業特定的模組或整合付費。 請記住，這通常說起來容易做起來難。您需要能夠分離專有功能，而大公司通常會採取一切措施（包括違反許可限制）來避免付費。 --- ### 11. 付費升級套件 這些服務可以輕鬆為常見註冊管理機構提供高級/付費方案。例如，如果您希望分發 NPM 模組的高級版本，或對特定軟體包功能收費，這可能是個不錯的選擇。 - [PrivJS](https://www.privjs.com/) - 分發 Node 套件的進階版本 - [CodeShip](https://codecodeship.com/) - 私人註冊中心，用戶需要付費才能使用你的包 --- ### 12.贊助支持 在開源專案中加入專業支援計劃選項使客戶能夠支付一次性或持續的幫助和支援費用，以啟動和執行。 這可以透過您自己的系統啟用，也可以使用現有的贊助平台（例如Patreon 和GitHub Sponsors），或使用專門的服務（例如[Otechie](https://otechie.com/)）來啟用，該服務加入了付費功能+ 支援通過嵌入的聊天對話框。 [Calendly](https://calendly.com/) 等工具可以讓客戶將時間放入日曆中，或者對於較大的專案，投資專用的客戶支援平台，例如[HelpScout](https://www.helpscout.com/) 可能會讓這件事變得更容易。 --- ### 13. 寫文件 - [撰寫文件](https://www.writethedocs.org/) 是所有文件的首選位置。 - [文件季節](https://developers.google.com/season-of-docs) - 在 Google 的支持下，每年都有技術作家為開源專案做出貢獻。參與專案將獲得 5,000 至 15,000 美元的贈款，然後通常透過 Open Collective 分發給貢獻者。 - 如果你環顧四周，你會發現還有很多產品正在尋找技術作家。 Julia 列出了一份[好名單](https://dev.to/juliafmorgado/get-paid-to-write-technical-articles-16cl)，列出了願意付費讓你撰寫技術內容的公司 - 版權也屬於這一類。 [scripted](https://www.scripted.com/) 等服務可讓您透過校對或編輯其他文字內容來賺錢。 即使只是記錄您自己的和其他開發人員的儲存庫也是一個不錯的起點。 如果專案被記錄下來，它的價值就會大幅增加。如果沒有文件，潛在使用者、客戶或開發人員將不知道它的用途、如何使用它、如何在其基礎上建立或如何做出貢獻。 > 我可能是唯一的一個，但我個人喜歡寫文件。 [我的所有專案](https://github.com/Lissy93?tab=repositories) 包括完整的使用、開發和貢獻文件。這促進了它們的成功和採用。我覺得如果你不花一點時間向人們展示如何使用它，那麼花幾個小時建立一些很棒的東西是沒有意義的。 --- ### 14. 廣告 在你跳過這一點之前——我也討厭廣告。它們很煩人，並且經常涉及某種形式的跟踪，從而損害用戶的隱私。但是，對於開源專案，還有一些其他選項沒有這些缺點。 - [Ethical Ads](https://www.ethicalads.io/) - [Carbon Ads](https://www.carbonads.net/open-source) 如果您正在維護獲得穩定流量的 GitHub 儲存庫、網站、部落格或服務，那麼這是一個不錯的選擇。通常每月至少需要約 10,000 個用戶，但如果您每月獲得 50,000 以上的用戶，您將獲得更好的回報。 --- ### 15. 出售你的程式碼 > 我個人不同意這種方法，只是因為出售的許多程式碼都是開源軟體的糟糕的重新設計版本，並且並不總是給予原始作者適當的榮譽。也就是說，一些開發商確實設法讓它發揮作用，建造簡單的專案然後將其出售。 - [IndieMaker](https://indiemaker.co/) - 出售您的整個專案 - [PieceX](https://www.piecex.com/) - 出售現成的原始碼 - [Codester](https://www.codester.com/info/seller) - 針對 PHP 和 Wordpress --- ### 16.銷售內容 當您查看開發人員的副業時，這是一個常見的建議。但有充分的理由 - 如果您能夠建立高品質的內容，您可以賺到很多錢。特別是如果您對新興領域有深入的了解。 銷售內容的熱門網站包括： - [GumRoad](https://gumroad.com/) - 程式碼、課程、貼文、藝術、設計、媒體（10% 費用） - [AppSumo](https://sell.appsumo.com/) - 程式碼、應用程式、擴充功能、課程、範本等 --- ### 17.寫作 這是一套獨特的技能。要么您非常擅長編寫引人入勝的內容，要么您對特定的熱門領域有深入的了解。否則，如果您對此感興趣，請考慮電子書出版，如果您的書不成功，也不會造成任何損失。 - [LeanPub](https://leanpub.com/) - 一個自助出版技術/開發電子書和課程的平台，具有豐厚的收入模式（您可以保留 70%） - [Amazon KDP](https://kdp.amazon.com/en_US/) - 發佈至 Amazon Kindle，並立即向全球數百萬用戶提供（亞馬遜將收取至少 30% 的佣金，可能會更多）小出版商） - [SmashWords](https://www.smashwords.com/) 和 [Draft2Digital](https://draft2digital.com/sw/) - 分發給全球其他電子書賣家，這是一種簡單的開始出版。他們收取的佣金比亞馬遜少，但比 LeanPub 多。 --- ### 18.補助金 補助金和企業贊助涉及多個領域，包括開源、創新、DeFi、人工智慧等。它們通常是為了幫助您在從事特定工作時支付短期生活費用。 - [GitHub Sponsors](https://github.com/sponsors) - 為個人和組織提供經濟支援開源開發者的平台。金額依贊助情況而有所不同。 - [Google Summer of Code (GSoC)](https://summerofcode.withgoogle.com/) - 學生開發者為開源專案做出貢獻的全球計劃，津貼通常為 1500 美元到 3300 美元不等。 - [Mozilla 開源支援 (MOSS)](https://www.mozilla.org/en-US/moss/) - 為開源軟體開發提供資助，特別是與 Mozilla 使命相符的專案。 - [Linux 基金會資助](https://www.linuxfoundation.org/) - 為從事 Linux 基金會專案的開發人員提供各種資助和獎學金。 - [NumFOCUS 小額發展補助金](https://numfocus.org/programs/small-development-grants) - 支援資料科學和科學計算的小型專案。資助金額各不相同（所有申請人均分配 285,000 美元）。 - [Apache 軟體基金會贊助](https://www.apache.org/foundation/sponsorship.html) - 對 Apache 軟體專案的財務支持，重點關注 Apache 軟體生態系統。 - [Outreachy](https://www.outreachy.org/) - 為技術領域代表性不足的群體提供為期三個月的實習機會，津貼通常約為 5,500 美元。 - [奈特基金會](https://knightfoundation.org/grants/) - 為促進優質新聞業的技術專案提供資助。根據專案範圍的不同，贈款金額差異很大。 - [原型基金](https://prototypefund.de/) - 在六個月內提供高達 47,500 歐元的開源原型支持，重點支持德國的軟體開發人員。 - [斯隆基金會](https://sloan.org/programs/digital-technology) - 為開放科學社群計畫提供資助，特別是那些增強研究中的開源軟體的計畫。 - [Chan Zuckerberg Initiative 開源軟體專案](https://chanzuckerberg.com/rfa/) - 專注於支援對生物醫學研究至關重要的開源軟體。資助金額各不相同。 - [Raspberry Pi 基金會](https://www.raspberrypi.org/grants/) - 為涉及 Raspberry Pi 和計算教育的教育計畫提供補助。 - [GitCoin](https://gitcoin.co/) - 一個為開源專案提供資金的眾籌平台，特別是在以太坊和 Web3 領域。資金根據社區支持而有所不同。 - [NLnet 基金會](https://nlnet.nl/foundation/) - 支援網路科技與網路研究計畫。補助金額各不相同。 - [開放技術基金](https://www.opentech.fund/) - 支持開發促進人權和開放社會的開放技術的專案。資金各不相同。 --- ### 19. 舉辦活動 活動空間是一個利潤豐厚的行業，尤其是如果您能夠舉辦一場精彩的活動並為自己贏得大型贊助商的話。雖然不適合所有人，但舉辦活動可以帶來以下 10 個潛在收入來源： - **門票銷售**：透過收取入場費來產生收入。使用 [Eventbrite](https://www.eventbrite.co.uk/)、[Meetup](https://meetup.com/) 或 [Ticketmaster](https://ticketmaster.com) 等平台取得門票管理。 - **贊助**：確保科技公司的財務捐助，以換取活動中的促銷機會。 - **研討會和培訓課程**：提供特定技術或程式語言的專業實務學習經驗，收取額外費用。 - **虛擬活動**：使用[Zoom](https://zoom.us/)、[WebEx](https://www.webex.com/) 或 [Hopin](https://hopin.com/)。 - **黑客馬拉松**：舉辦收取報名費的程式設計競賽，或尋找贊助商來支付費用並提供獎金。 - **社交活動**：針對技術專業人士的社交活動收費，可能會吸引招聘公司的贊助。 - **演講活動**：利用您在特定技術領域的專業知識，組織並負責演講活動或小組討論。 - **企業培訓及靜修**：為企業內部培訓或團隊建立活動提供活動組織服務。 - **聯盟行銷**：在活動期間利用科技產品或服務的聯盟行銷來獲取額外收入。 - **產品發布**：與科技公司合作舉辦產品發布活動，為您提供收費的組織服務。 --- ### 20.研究 您的意見很有價值，尤其是作為開發人員。有些研究人員會付錢給你參加他們的研究、調查或智庫。通常，好的研究機會很少而且相距甚遠，或者報酬相當低。 這類工作的熱門平台包括：[Testable Minds](https://minds.testable.org/)、[Respondent](https://app.respondent.io/signup) --- ### 21. 建立課程 - [Skillshare](https://www.skillshare.com/teach) - 根據課程觀看分鐘數提供付款以及推薦獎金。 - [Coursera](https://www.coursera.org/for-universities) - 與機構合作提供課程；付款通常基於收入分享協議。 - [LinkedIn Learning](https://www.linkedin.com/learning/instructors) - 講師可以為專業人士建立課程；薪酬詳細資訊由 LinkedIn 安排。 - [Thinkific](https://www.thinkific.com/) - 提供建立、行銷和銷售線上課程的工具，具有各種定價計劃，包括免費選項。 - [Kajabi](https://kajabi.com/) - 線上課程、行銷、支付和網站建立的一體化平台。 - [Podia](https://www.podia.com/) - 提供一個用於舉辦課程、網路研討會和數位下載的平台，並直接向觀眾銷售。 - [Pluralsight](https://www.pluralsight.com/teach) - 專注於科技與創意課程；根據課程的受歡迎程度向教師支付版稅。 - [MasterClass](https://www.masterclass.com/teach) - 高品質、名人主導的課程；講師通常是各自領域的知名專家或名人。 - [uTeach](https://ueach.io/) - [NewLine](https://www.newline.co/) --- ### 22.時事通訊 隨著流行的社群媒體管道變得更加集中和受控，電子郵件通訊和基於訂閱的 RSS 來源正在慢慢捲土重來。 這種模式的工作方式要么是提供對技術主題或新聞的有價值的見解，並建立一個龐大的（因此有價值的）訂閱者基礎，要么是向少數用戶收取更新費用。 提供此功能的流行平台包括： - [子堆疊](https://substack.com) - [ButtonDown](https://buttondown.email/) - [ConvertKit](https://convertkit.com/) - [穩定](https://steadyhq.com) - [幽靈](https://ghost.org/) --- ### 23. 僅限會員的網站 - [MemberSpace](https://www.memberspace.com/) - 讓您能夠為網站的某些部分付費，僅供會員使用 - [Patreon](https://www.patreon.com/) - 因設定具有獨家內容和福利的會員等級而廣受歡迎。 - [Substack](https://substack.com/) - 新聞通訊的理想選擇；提供付費訂閱獨家內容的能力。 - [Ghost](https://ghost.org/) - 內建會員和訂閱功能的專業發布平台。 - [Podia](https://www.podia.com/) - 允許銷售會員資格、線上課程和數位下載。 - WordPress 與 [MemberPress 外掛程式](https://memberpress.com/) - 供 WP 使用者建立會員網站的外掛程式。 - [Wild Apricot](https://www.wildapricot.com/) - 與您的網站整合的會員管理軟體。 - [Kajabi](https://kajabi.com/) - 提供用於建立線上課程、會員網站等的工具，重點是行銷。 - [Mighty Networks](https://www.mightynetworks.com/) - 建立一個包含會員資格、訂閱和課程的社群。 --- ### 24. VIP 貼文 還有許多公司會為您在其平台上分享的優質貼文付費。這既可以提高您的知名度（幫助您擴大人脈並獲得未來的工作），也可以帶來一些短期收入。 如果您正在努力獲得這些計劃的錄取，請先編寫自己的帖子並將其發佈到流行的基於開發的社交網絡（例如 DEV.to！）。這將增強您的寫作技巧，並幫助您向潛在公司展示您的知識。 例如，以下網站將為高品質的訪客貼文付費： - [Linode](https://www.linode.com/lp/write-for-linode/) - [日誌火箭](https://blog.logrocket.com/become-a-logrocket-guest-author/) - [Smashing 雜誌](https://www.smashingmagazine.com/contact/?Becoming%20an%20Author/Reviewer%20(自動回覆)) - [Auth0](https://auth0.com/apollo-program) - [CSS 技巧](https://css-tricks.com/guest-writing-for-css-tricks/) - [DelftStack](https://www.delftstack.com/write-for-us/) - [DigitalOcean](https://www.digitalocean.com/community/pages/write-for-digitalocean) - [Infatica](https://infatica.io/contribute/) - [蜜罐](https://blog.honeypot.io/write-for-honeypot/) - [進階編碼](https://premiumcoding.com/write-for-us-premiumcoding/) - [反思](https://reflectoring.io/contribute/become-an-author/) - [Strapi](https://strapi.io/write-for-the-community) - [Android 權威](https://www.authoritymedia.com/jobs) - [SitePoint](https://www.sitepoint.com/write-for-us/) - [TutorialsPoint](https://www.tutorialspoint.com/about/tutorials_writing.htm) - [真正的Python](https://realpython.com/jobs/tutorial-writer/) - [Dart Creations](https://www.dart-creations.com/about-us/write-for-us.html) Dmytro Spilka 編制了一份包含 300 多個[接受訪客貼文的網站](https://solvid.co.uk/180-websites-that-accept-guest-posts/) 的清單。另一個很棒的清單[由 Julia 在 Dev.to 上整理](https://dev.to/juliafmorgado/get-paid-to-write-technical-articles-16cl)。 --- ### 25. 諮詢 您可能沒有意識到，您從日常工作中累積的技能和經驗對許多公司來說可能非常有價值。尤其是尚無法聘請全職專家的新創公司和小型企業。對能夠提供最新趨勢、工具和最佳實踐見解的專業人士的需求非常高。 尖端： - 以適當的速度開始的最佳方式是透過網路和口碑。但如果做不到這一點，總有自由工作網站可以幫助您累積經驗。 - 記錄你所獲得的經驗，或在你工作的過程中建立一個投資組合，因為這將幫助你在未來獲得更好的工作。 - 在開始任何專案之前，請先明確您的空閒時間、條款、日薪和工作範圍。 - 切勿拒絕潛在的聯絡人。您會驚訝地發現，即使多年後，誰可能會重新與您聯繫並尋求諮詢支援。 --- ### 26. 指導 無論您的級別如何，您作為開發人員的經驗都可以真正幫助經驗不足的其他人。指導是一種非常有益的方式，可以幫助他人，同時也能帶來一些額外的收入。 - [MentorCruise](https://mentorcruise.com/) - 主要是長期的，按月付費，非常適合建立專業關係（每個學員每月賺取 50-500 美元） - [CodeMentor](https://www.codementor.io/) - 更適合短期，按小時收費，非常適合解決特定問題（每小時賺取 60-300 美元） --- ### 27.輔導 隨著 CompSci 現在成為國家課程的一部分（至少在英國和大部分歐洲），大量學生（11 歲至 18 歲以上）正在尋找導師來幫助他們獲得編碼技能並準備考試。收入範圍為每小時 15 美元到 150 美元以上，具體取決於級別、經驗和背景。 - [Super Prof](https://www.superprof.co.uk/) - 列出您的全球服務（30-300 美元/小時） - [The Profs](https://www.theprofs.co.uk/become-a-private-tutor/) - 經過驗證的導師（收入未知） - [我的導師](https://www.mytutor.co.uk/) - 僅限英國，（22-55 英鎊/小時） - [Tutor.com](https://www.tutor.com/) - 美國高中學費（$75-$100/小時） --- ### 28.社群媒體 市場存在巨大空白，等待主流社群媒體平台上真正優秀的、注重發展的影響者來填補。 許多社群媒體平台允許您透過內容貨幣化，您通常會按觀看次數付費，金額根據內容類別、地區和聲譽而有所不同。但請注意，您通常必須擁有一定數量的追蹤者才有資格，而且您還將受到「演算法」的支配。 - YouTube - 每年至少需要 1,000 訂閱者 + 4,000 小時觀看時間 - X - 需要 Twitter Blue 訂閱，無最低追蹤人數 - TikTok - 需要至少 10k 追蹤者 + 100k 瀏覽量/月 - Instagram - 需要至少 10k 追蹤者 - Snap - 1,000 名追蹤者，1,000 次瀏覽/月，10 多個每月貼文 - Facebook - 10k 追蹤者或 600k 影片觀看分鐘 - Twitch - 350 位每月付費訂閱者 --- ### 29.品牌優惠 繼上面的社群媒體部分之後，一旦您成功突破了數百名訂閱者，您可能還可以開始考慮品牌交易，這有助於帶來額外收入。同樣，這些需要您的受眾達到一定程度的參與度，您可能還需要同意提供贊助的公司的條款。 --- ### 30.串流媒體 開發串流是一個快速成長的利基市場，不要指望立即[加入排行榜](https://twitch.pages.dev/)，但它可能是一個很好的起點，特別是如果您已經有串流媒體經驗（例如影片遊戲）。 Nick Taylor 寫了一篇關於 [開發串流媒體入門的精彩文章](https://dev.to/nickytonline/getting-started-with-streaming-on-twitch-4im7)。 --- ### 31.SaaS 如果您能夠做到這一點，那麼它就是開源專案的最佳收入模式之一。您的程式碼仍然是 100% 免費和開源的，用戶仍然可以免費下載和自行託管它，但您還提供付費/託管計劃，您可以在其中託管應用程式並負責小型伺服器的所有伺服器管理經常性費用。 此模型符合開源精神，同時也使您的應用程式可供更廣泛的用戶使用。 [Stripe](https://stripe.com/docs/payments) 等服務讓您的應用程式接受付款和新增訂閱功能變得非常簡單。 --- ### 32.微型 SaaS 如果從頭開始建立一個生產就緒的應用程式聽起來像是一項艱鉅的任務（因為它確實如此！），那麼另一種方法就是 Micro-SaaS 應用程式。這些是較小的應用程式，它們執行一項非常具體的任務，例如： - 自動執行重複和/或乏味的任務。 - 執行目前手動計算的計算。 - 連接不同的系統。 - 取代 Excel 電子表格解決方法。 - 填補宿主生態系中缺失功能的空白 - 加強報告 --- ### 33. 寫外掛 與 SaaS 應用程式不同，一旦建置並發布了擴展，通常不需要太多的持續管理。您也可能會發現，如果您的專案為已經完善的網站加入功能，那麼您的專案會更容易快速獲得關注。 儘管網路擴展似乎是一個過時的或完全飽和的市場，但仍然有很多可以做的事情，而且這些對於新開發人員來說都是很棒的專案。 以下是一些可以幫助您入門的想法： - [WA Web Plus](https://chrome.google.com/webstore/detail/wa-web-plus-by-elbruz-tec/ekcgkejcjdcmonfpmnljobemcbpnkamh) 已下載 200 萬次（22k 評級），收費 12 美元/每個用戶的月。為什麼不為 Telegram、Threema、Wire、Messenger 等建立類似的東西呢？ - Runkeeper擁有4500萬用戶，但UI在資料顯示方式方面有所欠缺。為什麼不建立一個擴充功能來加入更好的報告、過濾以及與相關外部資料的組合？ （與 [Elevate for Strava](https://chrome.google.com/webstore/detail/elevate-for-strava/dhiaggccakkgdfcadnklkbljcgicpckn) 類似，但適用於 RunKeeper） - 選擇一個提供基本服務但 UI 過於不切實際的網站（也許是 Microsoft Azure？），然後建立一個擴充功能以簡化導覽、顯示關鍵指標或提供不那麼難看的使用者體驗 - 使用人工智慧增強任何現有網站。這比聽起來容易得多，您的擴充功能可以利用 OpenAI 的 API 等服務來總結網頁，或重新措辭選定的內容（用於複製/貼上到作業中！？） - 如果您知道某個網站的使用者數量很高，但 UI 很糟糕，那麼一個簡單的擴充想法可以是應用 CSS 覆蓋來重新設計它的樣式。例如亞馬遜、雅虎、Instagram 都是高流量網站，設計改善空間巨大（深色模式？！） - 即使是簡單的獨立擴展應用程式也可能具有很大的潛力。就像番茄計時器、貨幣轉換器、IP 位址小部件或只是一個網路應用程式快捷方式。 --- ### 34. 發布應用程式 建立簡單的應用程式或遊戲，並將其在平台應用程式商店上提供，使您能夠透過簡單的盈利模型來瞄準數百萬客戶。所有主流應用程式商店 - Google Play、Apple App Store、Windows Store、Steam 等都提供對付費應用程式、進階功能和應用程式內購買的支援。 請記住，在發布第一個應用程式之前通常需要支付安裝費，應用程式商店也會從您的收入中抽取一部分，並且小型創作者獲得單次或雙次下載的情況並不罕見。人物。 --- ### 35. 為小型企業開發網站 許多小型企業都專注於自己的業務，沒有時間或專業知識建立自己的網站。作為開發人員，這是我們能夠很快完成的事情，如果您也託管他們的網站，您將能夠收取定期付款。 一旦您開始進行網頁設計和開發，並為一些客戶提供服務，您就會發現透過口碑和展示您的作品集來找到未來的工作要容易得多。 為了在這方面取得成功，您可能還需要設計、溝通和銷售方面的技能。 --- ### 36. 兜售網域 隨著新 TLD 的湧入，域名經銷商市場正在迎來第二波受歡迎。域名翻轉涉及註冊未來可能有價值的域名，然後將其轉售給想要將該名稱用於企業或專案的買家。 雖然這可能有利可圖，但它確實涉及高風險，並且需要對市場有充分的了解。 尖端： - 研究簡短或令人難忘的域名，或者可能具有較高關鍵字潛力的域名（您可以使用諸如使用 Google 關鍵字規劃師等工具來幫助進行這項研究） - 停放您目前未使用的域名，以便您同時獲得一些廣告收入 - 查看最近過期的域名，特別是那些正在使用的域名，因為這些域名可能會收到流量 - 接收流量的網域更有價值。因此，請考慮在您持有網域時為其建立網站、應用程式或登入頁面 --- ### 37. 使用者測試 開發應用程式的公司通常需要獲得用戶的回饋。這就是用戶測試服務的用武之地。您花 10-30 分鐘嘗試給定的網站或應用程式，然後提供反饋或填寫調查，並獲得報酬！ 儘管並非特定於開發人員，但憑藉您的技術背景，您會發現自己具有獨特的優勢，可以快速完成這些工作並提供良好的反饋，從而使您比普通用戶更快地賺錢。您還將獲得有關用戶測試流程如何運作的寶貴見解，這可能對您在自己的應用程式上進行委託測試時有用。 - [嘗試我的 UI](https://www.trymyui.com/) - 每個網站或應用程式測試平均費用為 10 美元 - [Userlytics](https://www.userlytics.com/user-experience-research/paid-ux-testing/) - 根據測試的複雜程度和長度，賺取 5 至 50 美元之間 - [使用者測試](https://www.usertesting.com/get-paid-to-test) - 透過 PayPal 付款，在測試會話期間需要螢幕共用和/或網路攝影機存取。每次測試賺取約 10 美元，較長時間或現場會議的某些測試最高可支付 50 美元 - [TestingTime](https://www.testingtime.com/en/become-a-paid-testuser/) - 面對面或視訊通話測試的選項。不太定期，但測試時間更長。當您考慮到會話之間的延遲時，報酬比其他選擇更低 - [IntelliZoom](https://www.intellizoom.com/) - 每 10 分鐘學習可賺取 2 至 10 美元。透過 PayPal 付款，延遲 3-5 天 --- ### 38.微任務 與開發人員的具體關係不大，但如果您來自技術背景，您可能會發現這些工作比那些沒有開發技能的工作更有利可圖。 - [Amazon Mechanical Turk](https://www.mturk.com/) - 外包虛擬微任務的眾包市場 - [Sequence Works](https://sequence.work/contributors/) - 影像標註、資料標記與分類 - [App Jobber](https://en.appjobber.com/) - 市場調查，去商店拍攝特定植入式廣告的照片 - [GigWalk](https://www.gigwalk.com/gigwalkers/) - 應用程式為基礎的行動微任務 - 請造訪 [GigWorker.com](https://gigworker.com/) 以了解更多微任務和零工工作 --- ### 39. 調查 儘管對具有某些技能（如軟體工程）的參與者的需求較高，但調查的報酬往往很低，因此可以賺更多一點。即便如此，除非您有大量時間，或使用比美元弱得多的貨幣，否則這可能不是一個好的選擇。 這些通常涉及測試新產品或服務，並提供回饋 - 或回答問題以協助市場研究活動。 有很多不同的基於調查的公司，所以我不會全部連結到它們。但 [Swagbucks](https://www.swagbucks.com/)、[20Cogs](https://20cogs.co.uk/)、[TestingTime](https://www.testingtime.com/en/become-a-paid-testuser) 是一些著名的。 --- ### 40.去中心化節點 這可能不適合所有人，因為收益通常以加密貨幣形式支付，而加密貨幣的波動性非常大。但是，您可以自願為許多 Web3 專案執行節點（通常在 Rasperry Pi、雲端伺服器或備用筆記型電腦上），這將為您支付正常執行時間、頻寬、磁碟空間、運算、IP/代理或其他一些費用。計算資源。 作為開發人員，管理基礎設施是我們所擅長的，因此，如果您有任何閒置資源，您也許可以將它們投入使用，並在睡覺時賺取一些額外的現金。 - [Storj](https://www.storj.io/node)：執行Storj節點，用於去中心化雲端運算 - [Network3](https://network3.io/)：用於訓練和驗證模型的 AIoT 第 2 層 - [Flux](https://runonflux.io/)：去中心化基礎設施 - [Mysterium](https://mystnodes.com/): P2P VPN 節點 - [Koii](https://www.koii.network/node): 分散式雲 - [Helium](https://www.helium.com/mine)：提供遠端物聯網設備無線連接 - [Filecoin](https://filecoin.io/)：它是一個去中心化儲存網絡，將雲端儲存轉變為演算法市場。用戶可以出租閒置的儲存空間並賺取 Filecoin 代幣。 - [Sia Network](https://sia.tech/host)：這是一個由區塊鏈技術所保障的去中心化儲存平台。 Sia 透過去中心化網路儲存和加密您的檔案。您可以透過出租未使用的硬碟空間來賺取 Siacoins。 - [Crust Network](https://wiki.crust.network/docs/en/nodeOverview)：與 Filecoin、Sia 類似，Crust 支援 IPFS 等多種儲存層協議，並為應用層提供儲存介面。 - [Arweave](https://www.arweave.org/)：一個基於區塊鏈的平台，以永久和去中心化的方式提供資料儲存。透過託管資料，用戶可以獲得 Arweave 代幣獎勵。 - [BitTorrent](https://docs.btfs.io/v2.0/docs/install-run-btfs20-node)：該平台標記了世界上最大的文件共享協議，使用戶能夠通過在網路上。 - [HOLO](https://holo.host/)：Holochain 應用程式 (hApps) 的點對點託管平台。在電腦上託管 hApp 的用戶將獲得 HOT 代幣獎勵。 --- ### 41.其他 Web3 方法 加密產業還有許多其他賺取被動收入的方式，從PoS 質押、持有生息數位資產、借貸、流動性挖礦、雲端挖礦、賺取股息的代幣、流動性挖礦、交易、本地/ PoW 思維、NFT 等等。很少。 我不會在這裡連結到任何具體細節，因為這是一個風險非常高的行業，因此您自己進行研究很重要。但作為技術專家，我們能夠理解任何給定協議或 Web3 資產背後的基本概念，並確定其可行性。 我的建議是閱讀白皮書，如果你不能立即理解它，那就遠離它！這是狂野的西部，所以除非一個專案的基本面是堅實的，否則你應該做好失去投資的任何資金的準備。 --- ### 42. 聯盟行銷 聯盟行銷對於那些剛開始的人來說是眾所周知的無利可圖，但我將其包含在此處是因為作為開發人員，有一定的空間來自動化許多過程。此外，您行銷的服務越細分，支付的佣金通常就越高。因此，如果您融入了技術社區，您可能處於銷售小批量高回報服務的有利位置。 同樣，如果您已經有了追蹤者（社交、部落格、YouTube 頻道...），那麼聯盟行銷可能更有意義，因為如果您獲得了大量點擊。 值得注意的是，您可能不應該在未透露它是附屬連結的情況下共享附屬連結。並儘量避免宣傳您自己沒有使用過或不會推薦給朋友的產品。 > 作為範例，[此處](https://notes.aliciasykes.com/p/3Ia4JzPw43) 是我使用過且擁有附屬帳戶的一些服務。我從未從其中任何一個身上賺過任何有意義的錢。 --- ### 43.經銷商 這涉及建立一個應用程式來包裝現有服務，同時加入 USP - 技術、客戶支援、UI 或其他功能。如果您有行銷或銷售背景，這可能適合您。如果您想加入功能或使流程自動化，那麼將需要大量的前期工作，但您將能夠更好地獲得收入。 您可以在大多數主要行業中找到提供經銷商計劃的服務提供者。 一些例子包括： - [Supermetrics](https://supermetrics.com/)：行銷報告、分析、資料整合、20% 經常性佣金。 - [Keap](https://keap.com/)：CRM、銷售與行銷自動化、20-30% 經常性佣金。 - [Klaviyo](https://www.klaviyo.com/)：電子郵件與簡訊行銷，5–15% 一次性付款，10–20% 收入分成。 - [Drift](https://www.drift.com/)：即時聊天軟體，20%收益分成。 - [ActiveCampaign](https://www.activecampaign.com/)：電子郵件行銷、CRM、20–30% 佣金或折扣模式。 - [HubSpot](https://www.hubspot.com/)：CRM、入站行銷、銷售、20% 營收分成。 - [Gorgias](https://www.gorgias.com/)：電子商務幫助台，20% 收入分成。 - [Shopify](https://www.shopify.com/)：電子商務平台，佣金20%，Shopify Plus 10%。 - [LiveChat](https://partners.livechat.com/)：客戶服務平台，即時聊天，委託20%。 - [GetResponse](https://www.getresponse.com/)：電子郵件行銷、線上活動管理、子帳號 35% 折扣、35% 經常性佣金。 --- ### 44. 人體實驗 這與技術根本無關。但作為程式設計師，我們通常可以在任何地方工作 - 那麼為什麼不在有報酬的地方編寫程式碼呢？ 通常，您的收入在 2,000 美元到 10,000 美元之間，具體取決於試用期、持續時間、是否為住宅和具體情況。 像[流感營](https://flucamp.com/) 這樣的地方將支付您 4,000 英鎊，讓您在舒適的酒店式套房中入住兩週，同時他們會測試新的治療方法。那些患有氣喘等特定疾病的人可能可以透過參加更專業的試驗來賺取更多收入 --- ### 45.自由職業 自由職業可能會根據您的技能、經驗和您所在的領域而有所不同。對於新自由工作者來說，某些領域（例如網頁開發）的費率往往非常低，但您擁有的經驗和客戶滿意度越高，您就越能夠充電。 開發人員零工工作的三個主要平台是： - [Fiverr](https://www.Fiverr.com/)：Fiverr 以其多元化的市場而聞名，非常適合剛開始從事自由職業的開發人員 - [Upwork](https://www.upwork.com/work)：Upwork 迎合了廣泛的專業人士，但它對經驗豐富的開發人員特別有利。它提供了長期合約和高薪工作的潛力。該平台適合喜歡從事更實質專案的人。 - [People per Hour](https://www.peopleperhour.com/)：這個平台對歐洲市場的開發者有好處。它強調當地的商業聯繫，並在短期和長期專案之間提供良好的平衡。 --- ### 46. 說話 面對面的和移除的開發者聚會和活動在全球各地不斷發生。這些活動需要演講者，許多人願意付費以獲得良好的演講。支付的金額根據規模、觀眾、主題、演講者（你！）和其他因素而有很大差異。通常，您必須先自願在當地的小型技術聚會上發表演講，然後逐步提高。 --- ### 47. 遠端技術支持 這不是最迷人的角色，但較小的公司通常無法聘請全職的專門技術支援人員，因此您可以找到很多兼職工作。如果您擁有雲端經驗或認證，這些的薪資等級會大幅提高。只需查看任何求職板（例如 [WeWorkRemotley](https://weworkremotely.com/)），您就會看到大量職位。 請注意，您通常需要在特定時間內有空，並期望您可以在給定的時間內回覆。在申請之前，請確保這是您可以解決的問題。 --- ### 49. 投資 是的，這不是副業——但聽我說完… 如果您每年的收入為 6 萬美元，生活成本為 4 萬美元，那麼 5 年後您可能會有 10 萬美元的儲蓄。如果您將其投資於年平均回報率為10 - 15% 的標準普爾500 指數- 您每月可能會從您的投資中獲得超過1,000 美元的額外收入，並且您的投資能力越強，收入就會不斷增加儲蓄（當然，投資可以減少也可以增加）。這已經比這裡列出的許多副業更好的回報了！ --- ### 50. 就業 我們不要忘記，儘管目前情況看起來很艱難，但身為開發人員，即使只有一兩年的經驗，我們也處於非常幸運的地位，與平均收入者相比，我們的薪水很高。 如果你的工作不適合你——換公司通常是提高薪資的可靠方法，如果你不喜歡目前的工作，這可能是值得考慮的事情。 也許經歷了這一切之後，你所追求的不是副業，而是更好的「主業」？ --- ## 真實的說話 儘管您可能會在 IndieHackers 和 Instagram 上看到一些內容，但副業並不是全部。這通常需要大量的工作，但回報卻非常有限。因此，在在這裡或其他地方進行任何事情之前，請退後一步，思考「我為什麼要這樣做？」。如果您這樣做是為了累積經驗、學習新技能並享受樂趣——那就太好了。如果你這樣做是為了快速致富 - 你可能會非常失望。 還有一點要注意的是，儘管看起來不公平，但與那些剛起步的人相比，那些已經擁有強大追隨者或幾個成功的開源專案的人將處於更好的位置來利用機會。 因此，從短期來看，作為一名開發人員，您的時間可能會更好地花在提升自己身上。如果您不確定從哪裡開始，這裡有 5 個關鍵提示： - **網絡** - 建立你的網絡，參加聚會、黑客馬拉松和開發活動，加入社區，結交朋友 - **開源** - 將您的工作放在那裡，公開學習，建立您感興趣的迷你專案，並且不要害怕失敗 - **經驗** - 獲得實務經驗，申請實習機會，作為自由開發人員提供服務 - **基礎知識** - 確保您對電腦科學基礎知識有深入的了解，其餘的就會容易得多 - **玩得開心！** - 你自然會在你真正熱愛的領域做得更好。如果你不喜歡你正在做的事情，請退一步，考慮不同的方法是否更適合你 --- ## 免責聲明 - 以上列表僅供您參考。 - 我沒有親自測試過這裡列出的所有服務。 - 如果您有 - 我很想聽聽您的回饋。同樣，如果有任何需要加入或刪除的內容，請在下面告訴我。 - 並非所有服務都在所有國家/地區提供（此清單主要針對英國/歐洲和美國🇬🇧🇪🇺🇺🇸） - 有些平台會抽取您的收入。這通常是一個很小的數額，但重要的是你要考慮到 - 如果您已經擁有大量追隨者或流行的開源專案，賺錢通常會容易得多 - 有些方法涉及風險。儘管我已盡力強調這一點，但請記住，您的投資可能會下降而不是上升 - 您的結果可能會有所不同 - 沒有保證 --- 原文出處：https://dev.to/lissy93/50-ways-to-bring-in-extra-cash-as-a-developer-19b6
哈囉大家好，我加入這平台有九個多月，後來神隱一段時間，趁現在的我有空閒時間，趕緊與大家分享我的轉職之路。 神隱的這段時間想當然是成功轉職，跑去上班，才有辦法與大家分享我的轉職心得XDD。開始上班後，因為有太多東西都是第一次接觸到，忙得不可開交，所以拖到現在才上來分享，抱歉><" ! 那麼就進入正文吧! 我大學是有接觸過程式的經驗的，正確來說，應該是這科系本來就會接觸到( C、C++、Java、Python等)，但因為學校的特殊性，也有碰到硬體，當時我是比較傾向於硬體，所以程式沒甚麼太專研，成績有過就好，後來畢業後也是從事硬體職位，程式幾乎只記得超基礎的東西。後來的職涯目標轉變，所以重新開始寫程式，跟別人不太一樣的地方大概就是有一點程式的基礎，但我也沒接觸過網頁，所以是從大概距離起跑點十的位置前進吧 ? 哈哈哈 ~ 確定目標後就果斷離職，離職後開始全力進修學網頁(3月開始)，也設定了進度: 三月 ~ 六月 : 學會HTML、 CSS、JS最基本語法。 六月 : 開始準備履歷作品、學 Vue 及投履歷 七月 : 邊面試、邊修履歷及作品 八月 : 開始上班。 一開始在找資源時，因緣際會下，發現到這平台，就跟著站長的那些課程進度走。我就真的只有上站長這裡的課程，完全沒去其他地方，例如udemy、Hahow 好學校等。沒錯......因為我想省錢，當時是想說先上看看，真的不行再去買那些課程，結果就一路到現在都還沒買其他課程......。 跟了這平台的課程後，也認識到了一些學習前端的免費資源，像是W3Schools等，所以雖然是跟著進度上，但我是搭配著上。甚麼意思呢 ? 舉例來說，在學HTML時，站長在文內可能只說學第幾個(A)跟第幾個(B)即可完成這作業，但在W3Schools，A跟B之間可能還有其他的部分，所以我是照W3Schools裡的HTML的順序學下來，學到課程內要學的A跟B，就先去完成作業，再接下去學。因為也有提供中文的W3Schools，所以也是這樣喔 ! 寫過的就當作複習，加深印象，打好基礎~ 而在自學中，最難的事之一就是自律這件事，所以我每天都一定強迫自己最晚十點到圖書館，午休一個小時，因為有找個兼職，要維持生活開銷，所以到六點就會離開圖書館。除了休息那一個小時外，我都是在學習，沒有中途玩手機還是做其他事喔 ! (有時覺得用眼過度，抬頭看窗外，那不到三分鐘的事不算~)，一周有六天都是如此，禮拜天就會給自己放鬆一下，只到下午兩、三點。 一直這狀態直到六月，開始準備作品，當時也是爬文、看別人都是怎麼準備、展示自己的作品的，就發現大多的人都會做個人網頁。而要怎麼做個人網頁呢?就繼續爬爬爬...，就認識到GitHub有提供GitHub Pages，能把自己的作品上傳到這後，別人就可以看到你的作品。真的是非常方便，而且又是免費的阿 ! 剛好課程也有教到Git指令，所以就架了一個自己的履歷網頁~ 準備得差不多後，就照著站長建議的，把工作經驗一年以下、無經驗的、可以應屆畢業生(雖然我不是)，全都投了一遍，只留自己夢想公司，這樣就能先累積面試經驗，並依面試得到的反應去修改自己的作品，再最後投夢想公司。能投得都投後，就開始照課程學框架Vue，若有做出作品就隨時更新到我的個人履歷網頁上。 面試時，大多都是看履歷問問題，有些有筆試，但都是像網路上大家說的那樣，前端必學觀念，沒遇過上機coding的。有些有手寫code，通常只有1-2題，印象中，有個題目是要你把字串反過來，怎麼寫 ? 只要把網路上大家說的必考題目弄熟，基本沒有太大問題。 而個人面試時有遇到的幾個問題，第一個是作品有點陽春Q，本身也沒有UI/UX的經驗等，所以是這職位轉過來的在這點上就會很加分呢 ! 我只能靠時間一點點的累積、培養了QQ。再來就是很常被問自學的困難點，又加上我只在這平台學習(雖然他們不知道)，但我認為最重要的還是有沒有決心想學前端，如果有就一定會去找資源，遇到問題，也不會那麼容易就挫折、放棄，畢竟已經下定決心自學的人都早就帶有這覺悟了吧 ? 就像在學Vue時，可能在這課程學到的不完善，但我認為這裏只是給一個學習的方向，那麼就可以朝這方向去找更多資訊，也能知道哪邊需要在著重釐清概念，就可以去看這部分的影片! 之後，運氣非常好的收到幾個offer，並在八月如預期開始上班，真是太開心了( 灑花~ 最後就說一些建議，雖然還是菜鳥，但應該可以多少能給一些方向 ? 這些建議是，若我今天還沒開始上班，我還會做甚麼事，大家就當作參考吧~ 假如我能帶著上班後遇到問題的記憶回到還沒就職時，我會: 1. 把JS基礎打好，多找題目做! 2. (假如學的框架是Vue)，慢慢開始從API換成CLI，並多做作品，熟悉框架物件等等之間的傳遞。 3. 認識更多套件，並學會使用，可以的話套看看在框架上，並把每個套件組合成一個流暢性的作品。 4. Code Review : 會打程式固然重要，但專案的架構、流程設計的好，真是輕鬆一半，也會更清楚程式間是如何傳遞的! 5. 課程的每個作業能把它做到最好就做到最好~ 就先大概這樣吧，真的是有太多東西等著我去學，希望未來的我不要菜味這麼重，也能為大家提出更實質性的建議或幫助，不管是自學的還是轉職的，大家一起加油吧 ! ( 我可能又會神隱一段時間，但有時間，一定會繼續完成站長的課程 & 與大家分享工作心得的 !
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_。  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。  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。  ### 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
#### 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？  #### 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
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：  ## 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
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**。  --- 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
## 簡介 在本文中，您將學習如何使用 NextJS、Trigger.dev、Resend 和 OpenAI 建立簡歷產生器。 😲 - 加入基本詳細訊息，例如名字、姓氏和最後工作地點。 - 產生詳細訊息，例如個人資料摘要、工作經歷和工作職責。 - 建立包含所有資訊的 PDF。 - 將所有內容傳送到您的電子郵件  *** ## 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！ [](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 --- ## 讓我們來設定一下吧🔥 使用 NextJS 設定一個新專案 ``` npx create-next-app@latest ``` 我們將建立一個包含基本資訊的簡單表單，例如： - 名 - 姓 - 電子郵件地址 - 你的頭像 - 以及你今天為止的經驗！  我們將使用 NextJS 的新應用程式路由器。 開啟`layout.tsx`並加入以下程式碼 ``` import { GeistSans } from "geist/font"; import "./globals.css"; const defaultUrl = process.env.VERCEL_URL ? `https://${process.env.VERCEL_URL}` : "http://localhost:3000"; export const metadata = { metadataBase: new URL(defaultUrl), title: "Resume Builder with GPT4", description: "The fastest way to build a resume with GPT4", }; export default function RootLayout({ children, }: { children: React.ReactNode; }) { return ( <html lang="en" className={GeistSans.className}> <body className="bg-background text-foreground"> <main className="min-h-screen flex flex-col items-center"> {children} </main> </body> </html> ); } ``` 我們基本上是為所有頁面設定佈局（即使我們只有一頁。） 我們設定基本的頁面元資料、背景和全域 CSS 元素。 接下來，讓我們打開“page.tsx”並加入以下程式碼： ``` <div className="flex-1 w-full flex flex-col items-center"> <nav className="w-full flex justify-center border-b border-b-foreground/10 h-16"> <div className="w-full max-w-6xl flex justify-between items-center p-3 text-sm"> <span className="font-bold select-none">resumeGPT.</span> </div> </nav> <div className="animate-in flex-1 flex flex-col opacity-0 max-w-6xl px-3"> <Home /> </div> </div> ``` 這設定了我們的resumeGPT 的標題和主要的家庭元件。 <小時/> ## 建立表單的最簡單方法 保存表單資訊並驗證欄位最簡單的方法是使用react-hook-form。 我們將上傳個人資料照片。 為此，我們不能使用基於 JSON 的請求。 我們需要將 JSON 轉換為有效的表單資料。 那麼就讓我們把它們全部安裝吧！ ``` npm install react-hook-form object-to-formdata axios --save ``` 建立一個名為 Components 的新資料夾，新增一個名為「Home.tsx」的新文件，並新增以下程式碼： ``` "use client"; import React, { useState } from "react"; import {FormProvider, useForm} from "react-hook-form"; import Companies from "@/components/Companies"; import axios from "axios"; import {serialize} from "object-to-formdata"; export type TUserDetails = { firstName: string; lastName: string; photo: string; email: string; companies: TCompany[]; }; export type TCompany = { companyName: string; position: string; workedYears: string; technologies: string; }; const Home = () => { const [finished, setFinished] = useState<boolean>(false); const methods = useForm<TUserDetails>() const { register, handleSubmit, formState: { errors }, } = methods; const handleFormSubmit = async (values: TUserDetails) => { axios.post('/api/create', serialize(values)); setFinished(true); }; if (finished) { return ( <div className="mt-10">Sent to the queue! Check your email</div> ) } return ( <div className="flex flex-col items-center justify-center p-7"> <div className="w-full py-3 bg-slate-500 items-center justify-center flex flex-col rounded-t-lg text-white"> <h1 className="font-bold text-white text-3xl">Resume Builder</h1> <p className="text-gray-300"> Generate a resume with GPT in seconds 🚀 </p> </div> <FormProvider {...methods}> <form onSubmit={handleSubmit(handleFormSubmit)} className="p-4 w-full flex flex-col" > <div className="flex flex-col lg:flex-row gap-4"> <div className="flex flex-col w-full"> <label htmlFor="firstName">First name</label> <input type="text" required id="firstName" placeholder="e.g. John" className="p-3 rounded-md outline-none border border-gray-500 text-white bg-transparent" {...register('firstName')} /> </div> <div className="flex flex-col w-full"> <label htmlFor="lastName">Last name</label> <input type="text" required id="lastName" placeholder="e.g. Doe" className="p-3 rounded-md outline-none border border-gray-500 text-white bg-transparent" {...register('lastName')} /> </div> </div> <hr className="w-full h-1 mt-3" /> <label htmlFor="email">Email Address</label> <input type="email" required id="email" placeholder="e.g. [email protected]" className="p-3 rounded-md outline-none border border-gray-500 text-white bg-transparent" {...register('email', {required: true, pattern: /^\S+@\S+$/i})} /> <hr className="w-full h-1 mt-3" /> <label htmlFor="photo">Upload your image 😎</label> <input type="file" id="photo" accept="image/x-png" className="p-3 rounded-md outline-none border border-gray-500 mb-3" {...register('photo', {required: true})} /> <Companies /> <button className="p-4 pointer outline-none bg-blue-500 border-none text-white text-base font-semibold rounded-lg"> CREATE RESUME </button> </form> </FormProvider> </div> ); }; export default Home; ``` 您可以看到我們從「使用客戶端」開始，它基本上告訴我們的元件它應該只在客戶端上執行。 為什麼我們只需要客戶端？ React 狀態（輸入變更）僅在用戶端可用。 我們設定兩個接口，「TUserDetails」和「TCompany」。它們代表了我們正在使用的資料的結構。 我們將“useForm”與“react-hook-form”一起使用。它為我們的輸入建立了本地狀態管理，並允許我們輕鬆更新和驗證我們的欄位。您可以看到，在每個「輸入」中，都有一個簡單的「註冊」函數，用於指定輸入名稱和驗證並將其註冊到託管狀態。 這很酷，因為我們不需要使用像“onChange”這樣的東西 您還可以看到我們使用了“FormProvider”，這很重要，因為我們希望在子元件中擁有“react-hook-form”的上下文。 我們還有一個名為「handleFormSubmit」的方法。這是我們提交表單後呼叫的方法。您可以看到我們使用“serialize”函數將 javascript 物件轉換為 FormData，並向伺服器發送請求以使用“axios”啟動作業。 您可以看到另一個名為“Companies”的元件。該元件將讓我們指定我們工作過的所有公司。 那麼讓我們努力吧。 建立一個名為「Companies.tsx」的新文件 並加入以下程式碼： ``` import React, {useCallback, useEffect} from "react"; import { TCompany } from "./Home"; import {useFieldArray, useFormContext} from "react-hook-form"; const Companies = () => { const {control, register} = We(); const {fields: companies, append} = useFieldArray({ control, name: "companies", }); const addCompany = useCallback(() => { append({ companyName: '', position: '', workedYears: '', technologies: '' }) }, [companies]); useEffect(() => { addCompany(); }, []); return ( <div className="mb-4"> {companies.length > 1 ? ( <h3 className="font-bold text-white text-3xl my-3"> Your list of Companies: </h3> ) : null} {companies.length > 1 && companies.slice(1).map((company, index) => ( <div key={index} className="mb-4 p-4 border bg-gray-800 rounded-lg shadow-md" > <div className="mb-2"> <label htmlFor={`companyName-${index}`} className="text-white"> Company Name </label> <input type="text" id={`companyName-${index}`} className="p-2 border border-gray-300 rounded-md w-full bg-transparent" {...register(`companies.${index}.companyName`, {required: true})} /> </div> <div className="mb-2"> <label htmlFor={`position-${index}`} className="text-white"> Position </label> <input type="text" id={`position-${index}`} className="p-2 border border-gray-300 rounded-md w-full bg-transparent" {...register(`companies.${index}.position`, {required: true})} /> </div> <div className="mb-2"> <label htmlFor={`workedYears-${index}`} className="text-white"> Worked Years </label> <input type="number" id={`workedYears-${index}`} className="p-2 border border-gray-300 rounded-md w-full bg-transparent" {...register(`companies.${index}.workedYears`, {required: true})} /> </div> <div className="mb-2"> <label htmlFor={`workedYears-${index}`} className="text-white"> Technologies </label> <input type="text" id={`technologies-${index}`} className="p-2 border border-gray-300 rounded-md w-full bg-transparent" {...register(`companies.${index}.technologies`, {required: true})} /> </div> </div> ))} <button type="button" onClick={addCompany} className="mb-4 p-2 pointer outline-none bg-blue-900 w-full border-none text-white text-base font-semibold rounded-lg"> Add Company </button> </div> ); }; export default Companies; ``` 我們從 useFormContext 開始，它允許我們取得父元件的上下文。 接下來，我們使用 useFieldArray 建立一個名為 Companies 的新狀態。這是我們擁有的所有公司的一個陣列。 在「useEffect」中，我們新增陣列的第一項以對其進行迭代。 當點擊“addCompany”時，它會將另一個元素推送到陣列中。 我們已經和客戶完成了🥳 --- ## 解析HTTP請求 還記得我們向“/api/create”發送了一個“POST”請求嗎？ 讓我們轉到 app/api 資料夾並在該資料夾中建立一個名為「create」的新資料夾，建立一個名為「route.tsx」的新檔案並貼上以下程式碼： ``` import {NextRequest, NextResponse} from "next/server"; import {client} from "@/trigger"; export async function POST(req: NextRequest) { const data = await req.formData(); const allArr = { name: data.getAll('companies[][companyName]'), position: data.getAll('companies[][position]'), workedYears: data.getAll('companies[][workedYears]'), technologies: data.getAll('companies[][technologies]'), }; const payload = { firstName: data.get('firstName'), lastName: data.get('lastName'), photo: Buffer.from((await (data.get('photo[0]') as File).arrayBuffer())).toString('base64'), email: data.get('email'), companies: allArr.name.map((name, index) => ({ companyName: allArr.name[index], position: allArr.position[index], workedYears: allArr.workedYears[index], technologies: allArr.technologies[index], })).filter((company) => company.companyName && company.position && company.workedYears && company.technologies) } await client.sendEvent({ name: 'create.resume', payload }); return NextResponse.json({ }) } ``` > 此程式碼只能在 NodeJS 版本 20+ 上運作。如果版本較低，將無法解析FormData。 該程式碼非常簡單。 - 我們使用 `req.formData` 將請求解析為 FormData - 我們將基於 FormData 的請求轉換為 JSON 檔案。 - 我們提取圖像並將其轉換為“base64” - 我們將所有內容傳送給 TriggerDev --- ## 製作履歷並將其發送到您的電子郵件📨 建立履歷是我們需要的長期任務 - 使用 ChatGPT 產生內容。 - 建立 PDF - 發送到您的電子郵件 由於某些原因，我們不想發出長時間執行的 HTTP 請求來執行所有這些操作。 1. 部署到 Vercel 時，無伺服器功能有 10 秒的限制。我們永遠不會準時到達。 2.我們希望讓用戶不會長時間掛起。這是一個糟糕的使用者體驗。如果用戶關閉窗口，整個過程將失敗。 ### 介紹 Trigger.dev！ 使用 Trigger.dev，您可以在 NextJS 應用程式內執行後台進程！您不需要建立新伺服器。 他們也知道如何透過將長時間執行的作業無縫地分解為短期任務來處理它們。 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。  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。  否則，請點選專案儀表板側邊欄選單上的「環境和 API 金鑰」。  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以在 Trigger.dev 和 Next.js 專案之間建立隧道。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest dev ``` 讓我們建立 TriggerDev 作業！ 前往新建立的資料夾 jobs 並建立一個名為「create.resume.ts」的新檔案。 新增以下程式碼： ``` client.defineJob({ id: "create-resume", name: "Create Resume", version: "0.0.1", trigger: eventTrigger({ name: "create.resume", schema: z.object({ firstName: z.string(), lastName: z.string(), photo: z.string(), email: z.string().email(), companies: z.array(z.object({ companyName: z.string(), position: z.string(), workedYears: z.string(), technologies: z.string() })) }), }), run: async (payload, io, ctx) => { } }); ``` 這將為我們建立一個名為「create-resume」的新工作。 如您所見，我們先前從「route.tsx」發送的請求進行了架構驗證。這將為我們提供驗證和“自動完成”。 我們將在這裡執行三項工作 - 聊天GPT - PDF建立 - 電子郵件發送 讓我們從 ChatGPT 開始。 [建立 OpenAI 帳戶](https://platform.openai.com/) 並產生 API 金鑰。  從下拉清單中按一下「檢視 API 金鑰」以建立 API 金鑰。  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` 檔案中。 ``` OPENAI_API_KEY=<your_api_key> ``` 在根目錄中建立一個名為「utils」的新資料夾。 在該目錄中，建立一個名為「openai.ts」的新文件 新增以下程式碼： ``` import { OpenAI } from "openai"; const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY!, }); export async function generateResumeText(prompt: string) { const response = await openai.completions.create({ model: "text-davinci-003", prompt, max_tokens: 250, temperature: 0.7, top_p: 1, frequency_penalty: 1, presence_penalty: 1, }); return response.choices[0].text.trim(); } export const prompts = { profileSummary: (fullName: string, currentPosition: string, workingExperience: string, knownTechnologies: string) => `I am writing a resume, my details are \n name: ${fullName} \n role: ${currentPosition} (${workingExperience} years). \n I write in the technologies: ${knownTechnologies}. Can you write a 100 words description for the top of the resume(first person writing)?`, jobResponsibilities: (fullName: string, currentPosition: string, workingExperience: string, knownTechnologies: string) => `I am writing a resume, my details are \n name: ${fullName} \n role: ${currentPosition} (${workingExperience} years). \n I write in the technolegies: ${knownTechnologies}. Can you write 3 points for a resume on what I am good at?`, workHistory: (fullName: string, currentPosition: string, workingExperience: string, details: TCompany[]) => `I am writing a resume, my details are \n name: ${fullName} \n role: ${currentPosition} (${workingExperience} years). ${companyDetails(details)} \n Can you write me 50 words for each company seperated in numbers of my succession in the company (in first person)?`, }; ``` 這段程式碼基本上建立了使用 ChatGPT 的基礎設施以及 3 個函數：「profileSummary」、「workingExperience」和「workHistory」。我們將使用它們來建立各部分的內容。 返回我們的「create.resume.ts」並新增作業： ``` import { client } from "@/trigger"; import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { z } from "zod"; import { prompts } from "@/utils/openai"; import { TCompany, TUserDetails } from "@/components/Home"; const companyDetails = (companies: TCompany[]) => { let stringText = ""; for (let i = 1; i < companies.length; i++) { stringText += ` ${companies[i].companyName} as a ${companies[i].position} on technologies ${companies[i].technologies} for ${companies[i].workedYears} years.`; } return stringText; }; client.defineJob({ id: "create-resume", name: "Create Resume", version: "0.0.1", integrations: { resend }, trigger: eventTrigger({ name: "create.resume", schema: z.object({ firstName: z.string(), lastName: z.string(), photo: z.string(), email: z.string().email(), companies: z.array(z.object({ companyName: z.string(), position: z.string(), workedYears: z.string(), technologies: z.string() })) }), }), run: async (payload, io, ctx) => { const texts = await io.runTask("openai-task", async () => { return Promise.all([ await generateResumeText(prompts.profileSummary(payload.firstName, payload.companies[0].position, payload.companies[0].workedYears, payload.companies[0].technologies)), await generateResumeText(prompts.jobResponsibilities(payload.firstName, payload.companies[0].position, payload.companies[0].workedYears, payload.companies[0].technologies)), await generateResumeText(prompts.workHistory(payload.firstName, payload.companies[0].position, payload.companies[0].workedYears, payload.companies)) ]); }); }, }); ``` 我們建立了一個名為「openai-task」的新任務。 在該任務中，我們使用 ChatGPT 同時執行三個提示，並返回它們。 --- ## 建立 PDF 建立 PDF 的方法有很多種 - 您可以使用 HTML2CANVAS 等工具並將 HTML 程式碼轉換為映像，然後轉換為 PDF。 - 您可以使用「puppeteer」之類的工具來抓取網頁並將其轉換為 PDF。 - 您可以使用不同的庫在後端建立 PDF。 在我們的例子中，我們將使用一個名為「jsPdf」的簡單函式庫，它是在後端建立 PDF 的非常簡單的函式庫。我鼓勵您使用 Puppeteer 和更多 HTML 來建立一些更強大的 PDF 檔案。 那我們來安裝它 ``` npm install jspdf @typs/jspdf --save ``` 讓我們回到「utils」並建立一個名為「resume.ts」的新檔案。該文件基本上會建立一個 PDF 文件，我們可以將其發送到使用者的電子郵件中。 加入以下內容： ``` import {TUserDetails} from "@/components/Home"; import {jsPDF} from "jspdf"; type ResumeProps = { userDetails: TUserDetails; picture: string; profileSummary: string; workHistory: string; jobResponsibilities: string; }; export function createResume({ userDetails, picture, workHistory, jobResponsibilities, profileSummary }: ResumeProps) { const doc = new jsPDF(); // Title block doc.setFontSize(24); doc.setFont('helvetica', 'bold'); doc.text(userDetails.firstName + ' ' + userDetails.lastName, 45, 27); doc.setLineWidth(0.5); doc.rect(20, 15, 170, 20); // x, y, width, height doc.addImage({ imageData: picture, x: 25, y: 17, width: 15, height: 15 }); // Reset font for the rest doc.setFontSize(12); doc.setFont('helvetica', 'normal'); // Personal Information block doc.setFontSize(14); doc.setFont('helvetica', 'bold'); doc.text('Summary', 20, 50); doc.setFontSize(10); doc.setFont('helvetica', 'normal'); const splitText = doc.splitTextToSize(profileSummary, 170); doc.text(splitText, 20, 60); const newY = splitText.length * 5; // Work history block doc.setFontSize(14); doc.setFont('helvetica', 'bold'); doc.text('Work History', 20, newY + 65); doc.setFontSize(10); doc.setFont('helvetica', 'normal'); const splitWork = doc.splitTextToSize(workHistory, 170); doc.text(splitWork, 20, newY + 75); const newNewY = splitWork.length * 5; // Job Responsibilities block doc.setFontSize(14); doc.setFont('helvetica', 'bold'); doc.text('Job Responsibilities', 20, newY + newNewY + 75); doc.setFontSize(10); doc.setFont('helvetica', 'normal'); const splitJob = doc.splitTextToSize(jobResponsibilities, 170); doc.text(splitJob, 20, newY + newNewY + 85); return doc.output("datauristring"); } ``` 該文件包含三個部分：「個人資訊」、「工作歷史」和「工作職責」區塊。 我們計算每個區塊的位置和內容。 一切都是以“絕對”的方式設置的。 值得注意的是“splitTextToSize”將文字分成多行，因此它不會超出螢幕。  現在，讓我們建立下一個任務：再次開啟 `resume.ts` 並新增以下程式碼： ``` import { client } from "@/trigger"; import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { z } from "zod"; import { prompts } from "@/utils/openai"; import { TCompany, TUserDetails } from "@/components/Home"; import { createResume } from "@/utils/resume"; const companyDetails = (companies: TCompany[]) => { let stringText = ""; for (let i = 1; i < companies.length; i++) { stringText += ` ${companies[i].companyName} as a ${companies[i].position} on technologies ${companies[i].technologies} for ${companies[i].workedYears} years.`; } return stringText; }; client.defineJob({ id: "create-resume", name: "Create Resume", version: "0.0.1", integrations: { resend }, trigger: eventTrigger({ name: "create.resume", schema: z.object({ firstName: z.string(), lastName: z.string(), photo: z.string(), email: z.string().email(), companies: z.array(z.object({ companyName: z.string(), position: z.string(), workedYears: z.string(), technologies: z.string() })) }), }), run: async (payload, io, ctx) => { const texts = await io.runTask("openai-task", async () => { return Promise.all([ await generateResumeText(prompts.profileSummary(payload.firstName, payload.companies[0].position, payload.companies[0].workedYears, payload.companies[0].technologies)), await generateResumeText(prompts.jobResponsibilities(payload.firstName, payload.companies[0].position, payload.companies[0].workedYears, payload.companies[0].technologies)), await generateResumeText(prompts.workHistory(payload.firstName, payload.companies[0].position, payload.companies[0].workedYears, payload.companies)) ]); }); console.log('passed chatgpt'); const pdf = await io.runTask('convert-to-html', async () => { const resume = createResume({ userDetails: payload, picture: payload.photo, profileSummary: texts[0], jobResponsibilities: texts[1], workHistory: texts[2], }); return {final: resume.split(',')[1]} }); console.log('converted to pdf'); }, }); ``` 您可以看到我們新增了一個名為「convert-to-html」的新任務。這將為我們建立 PDF，將其轉換為 base64 並返回。 --- ## 讓他們知道🎤 我們即將到達終點！ 剩下的唯一一件事就是與用戶分享。 您可以使用任何您想要的電子郵件服務。 我們將使用 Resend.com 造訪[註冊頁面](https://resend.com/signup)，建立帳戶和 API 金鑰，並將其儲存到 `.env.local` 檔案中。 ``` RESEND_API_KEY=<place_your_API_key> ```  將 [Trigger.dev Resend 整合套件](https://trigger.dev/docs/integrations/apis/resend) 安裝到您的 Next.js 專案。 ``` npm install @trigger.dev/resend ``` 剩下要做的就是加入我們的最後一項工作！ 幸運的是，Trigger 直接與 Resend 集成，因此我們不需要建立新的「正常」任務。 這是最終的程式碼： ``` import { client } from "@/trigger"; import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { z } from "zod"; import { prompt } from "@/utils/openai"; import { TCompany, TUserDetails } from "@/components/Home"; import { createResume } from "@/utils/resume"; import { Resend } from "@trigger.dev/resend"; const resend = new Resend({ id: "resend", apiKey: process.env.RESEND_API_KEY!, }); const companyDetails = (companies: TCompany[]) => { let stringText = ""; for (let i = 1; i < companies.length; i++) { stringText += ` ${companies[i].companyName} as a ${companies[i].position} on technologies ${companies[i].technologies} for ${companies[i].workedYears} years.`; } return stringText; }; client.defineJob({ id: "create-resume", name: "Create Resume", version: "0.0.1", integrations: { resend }, trigger: eventTrigger({ name: "create.resume", schema: z.object({ firstName: z.string(), lastName: z.string(), photo: z.string(), email: z.string().email(), companies: z.array(z.object({ companyName: z.string(), position: z.string(), workedYears: z.string(), technologies: z.string() })) }), }), run: async (payload, io, ctx) => { const texts = await io.runTask("openai-task", async () => { return Promise.all([ await generateResumeText(prompts.profileSummary(payload.firstName, payload.companies[0].position, payload.companies[0].workedYears, payload.companies[0].technologies)), await generateResumeText(prompts.jobResponsibilities(payload.firstName, payload.companies[0].position, payload.companies[0].workedYears, payload.companies[0].technologies)), await generateResumeText(prompts.workHistory(payload.firstName, payload.companies[0].position, payload.companies[0].workedYears, payload.companies)) ]); }); console.log('passed chatgpt'); const pdf = await io.runTask('convert-to-html', async () => { const resume = createResume({ userDetails: payload, picture: payload.photo, profileSummary: texts[0], jobResponsibilities: texts[1], workHistory: texts[2], }); return {final: resume.split(',')[1]} }); console.log('converted to pdf'); await io.resend.sendEmail('send-email', { to: payload.email, subject: 'Resume', html: 'Your resume is attached!', attachments: [ { filename: 'resume.pdf', content: Buffer.from(pdf.final, 'base64'), contentType: 'application/pdf', } ], from: "Nevo David <[email protected]>", }); console.log('Sent email'); }, }); ``` 我們在檔案頂部的「Resend」實例載入了儀表板中的 API 金鑰。 我們有 ``` integrations: { resend }, ``` 我們將其加入到我們的作業中，以便稍後在“io”內部使用。 最後，我們的工作是發送 PDF `io.resend.sendEmail` 值得注意的是其中的附件，其中包含我們在上一步中產生的 PDF 文件。 我們就完成了🎉  您可以在此處檢查並執行完整的源程式碼： https://github.com/triggerdotdev/blog --- ## 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/blog-resume-builder 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/triggerdotdev/creating-a-resume-builder-with-nextjs-triggerdev-and-gpt4-4gmf
您是否嘗試過實際建立神經網路？不，我也沒有……直到今天！ 在這篇文章中，我們將介紹我學到的一些東西，以及一些用 vanilla JS 編寫的非常簡單的神經網路的 2 個演示。 ## 介紹 今天早些時候，我正在閱讀 @supabase_io [“AI 內容風暴”](https://supabase.com/blog/supabase-ai-content-storm) 文章。 我突然意識到一件事。我得到了神經網路......但我實際上根本沒有得到它們！ 就像，我得到了神經元的概念。但數學是如何運作的呢？ 特別是如何使用「反向傳播」來訓練神經網路？偏差和權重如何發揮作用？什麼或誰是 sigmoid？ ETC。 現在，明智的做法是閱讀大量文章，獲取一個庫並使用它。 **但我不懂事。** 因此，我閱讀了大量文章……然後決定建立我的第一個神經網路。 但這還不夠難，所以我決定用 JavaScript 來做（因為每個人似乎都使用 Python...）。哦，我決定在沒有任何庫的情況下完成它。哦，我也想在其中建立一個視覺化工具。 我有些不對勁……我似乎在痛苦中茁壯成長。 無論如何，我做到了，這就是我學到的東西。 ## 注意：這不是教學課程 聽著，我想澄清一下，這不是教學！ 這只是我分享一些我在學習和我的**第一個**神經網路時發現有趣的事情。 請注意，這裡強調**第一**，所以請不要將其視為除了有趣的東西之外的任何東西。 我也盡力解釋每個部分及其作用，但與所有事情一樣，你對某些東西越熟練，你就越能更好地解釋它......所以我的一些解釋可能有點“偏離” ！ 無論如何，既然所有這些都已經解決了，讓我們繼續吧！ 如果您想直接跳到[最終演示](#the-demo)，請繼續！ ## 第一步 好的，首先，我可以建立的最基本的神經網路是什麼？ 經過一番閱讀後，我發現神經網路可以像一些輸入神經元和一些輸出神經元一樣簡單。 每個輸入神經元都連接到一個輸出神經元，然後我們可以為每個連接加入權重。 考慮到這一點，我必須想出一個易於理解的問題來解決，但又足夠複雜以確保我的網路正常運作。 我決定建立一個神經網絡，它獲取圖表上某個點的 X 和 Y 座標，然後根據它們是正還是負為它們分配一個「團隊」（顏色）。 這樣我們就有了 2 個輸入（X 和 Y 位置），然後有 4 個輸出： 1. X > 0 且 Y > 0 2. X < 0 且 Y > 0 3. X > 0 且 Y < 0 4. X < 0 且 Y < 0 由於這裡的要求非常簡單，我們可以擺脫一些「隱藏」神經元（這是我稍後將介紹的內容）並讓事情變得超級簡單！ 所以本質上我們必須建構一個看起來像這樣的神經網路：  左邊的圓圈是我們的輸入（X 和 Y 位置），右邊的圓圈是我們之前討論的輸出。 ### 我們的第一個神經元 好的，現在我們可以真正開始了。 現在我實際上並沒有先建置神經元。事實上，我實際上首先建立了一個視覺化工具，因為這是查看事情是否正常運作的最簡單方法，但我稍後會介紹這一點。 因此，讓我們建立一個神經元（或更具體地說，一些神經元及其連接）。 幸運的是，神經元其實非常簡單！ （或者我應該說，它們*可以*非常簡單......它們在大型語言模型（LLM）等中變得更加複雜。） 簡單神經元具有偏差（將其視為內部權重，我們將加入到最終計算中以對每個神經元進行加權的數字），並透過每個連接之間的權重連接到其他神經元。 現在回想起來，單獨加入到每個神經元的連接可能是一個更好的主意，但我決定將每層神經元和每層連接作為單獨的專案加入，因為這樣更容易理解。 所以建構我的第一個神經網路的程式碼如下所示： ``` class NeuralNetwork { constructor(inputLen, outputLen) { this.inputLen = inputLen; this.outputLen = outputLen; this.weights = Array.from({ length: this.outputLen }, () => Array.from({ length: this.inputLen }, () => Math.random()) ); this.bias = Array(this.outputLen).fill(0); } } const neuralNetwork = new NeuralNetwork(2, 4); ``` 好的，我跳過了一些步驟，所以讓我們簡要介紹一下每個部分。 `this.inputLen = inputLen;` 和 `this.outputLen = outputLen;` 只是為了讓我們可以引用輸入和輸出的數量。 `this.weights = [...]` 是連線。現在看起來可能有點嚇人，但這就是我們正在做的事情： - 建立輸出神經元陣列（`outputLen`） - 將長度為“inputLen”的陣列加入到每個陣列條目，並用 0 到 1 之間的一些隨機值填充它以開始我們的工作。 該程式碼的輸出範例如下所示： ``` this.weights = [ [0.7583747881712366,0.4306037998314902], [0.40553698492617807,0.4419651593960727], [0.852978801662627,0.9762509253699836], [0.8701610553353811,0.5583309725764114] ] ``` 它們本質上代表以下內容： ``` [input 1 to output 1, input 2 to output 1], [input 1 to output 2, input 2 to output 2], [input 1 to output 3, input 2 to output 3], [input 1 to output 4, input 2 to output 4], ``` 然後我們還有「this.bias」。 這適用於輸出層中的每個神經元。我們稍後用它來加入輸出值，使一些神經元更強，一些神經元更弱。 它只是一個由 4 個 0 組成的陣列來讓我們開始，因為我們不想要初始偏差！ 現在，雖然這是一個神經網絡，但它完全沒有用。 我們無法實際使用它......如果我們確實使用它，它產生的結果將是完全隨機的！ 所以我們需要解決這些問題！ ### 使用我們的網路！ 我們需要做的第一件事是實際獲取一些輸入，透過我們的網路執行它們並收集輸出。 這是我想出來的： ``` propagate(inputs) { const output = new Array(this.outputLen); for (let i = 0; i < this.outputLen; i++) { output[i] = 0; for (let j = 0; j < this.inputLen; j++) { output[i] += this.weights[i][j] * inputs[j]; } output[i] += this.bias[i]; output[i] = this.sigmoid(output[i]); } return output; } sigmoid(x) { return 1 / (1 + Math.exp(-x)); } ``` 現在這裡有兩件有趣的事情。 ####乙狀結腸 首先，一件有趣的事情是我們的“sigmoid”函數。它所做的只是沿著「S 形」曲線將我們輸入的值（例如 12）轉換為 0 到 1 之間的值。 這是我們將價值觀從極端標準化為更統一的**且始終為正值的方式。** 進一步閱讀後，這裡還有其他關於如何將值更改為 0 到 1 之間的選項，但我還沒有完全探索它們（例如 [ReLU](https://en.wikipedia.org/wiki/Rectifier_(neural_networks)) 如果你想閱讀相關內容）。 我確信有一些很好的解釋為什麼需要這樣做，但在我的猴腦中，這只是將值保持在 0 和 1 之間的方法，以便乘法保持在一定範圍內並且值被「展平」。 這樣你就不會在過於強大的神經元之間出現「失控」的路徑。 例如，假設您有一個權重為 16 的連接和一個權重為 1 的連接，使用我們的 sigmoid 函數，我們可以將其從 16 倍的差異減少到大約 35% 的差異（「sigmoid(1)」為0.73 ，執行我們的函數後，`sigmoid(16)` 為0.99）。 這也意味著負值變成正值。 因此，透過 sigmoid 函數執行值意味著負數會轉換為 0 到 0.5 之間的值，0 的值恰好變成 0.5，大於 0 的值變成 0.5 到 1 之間的值。  如果你考慮一下，這是有道理的，因為當我們開始將負數和正數相乘時，我們可以極大地改變我們的輸出。 例如，如果我們在 100 的路徑中有一個負神經元，而其餘的都是正神經元，這會將強值更改為弱值，並且可能會導致問題。 不管怎樣，隨著我閱讀更多和實驗更多，我相信我會更好地理解這一部分！ #### 我需要偏見嗎？ 第二個有趣的是「output[i] += this.bias[i];」。 好吧，在這個神經網路中，所有 4 個輸出都同樣重要，而且我們沒有隱藏神經元，所以我後來刪除了它以簡化程式碼！ 但諷刺的是，在我們更複雜的神經網路上，由於網路反向傳播的工作方式，我需要重新加入輸出神經元的偏差。否則，一個輸出神經元會一直啟動。 我無法弄清楚這是否是必要的步驟，或者我的神經網路是否犯了一個錯誤，而這是為了彌補它。 再次提醒大家，我還在學習中，只是掌握了基礎知識，所以我不知道它是什麼！ 🤣 #### 我們快到了 上面的其餘程式碼相當簡單。我們只是將每個輸入乘以與每個輸出相關的權重（並加入不必要的偏差！）。 事實上，我們現在就可以執行它，但結果會很糟糕！讓我們來解決這個問題！ ### 訓練時間到了！ 好吧，神經網路的最後一個重要部分是訓練它！ 現在，隨著這篇文章越來越長，我將只介紹以下訓練程式碼的要點（順便說一下，我花了將近一個小時來編寫......我告訴過你我對此是個菜鳥！ ） ``` train(inputs, target) { const output = this.propagate(inputs); const errors = new Array(this.outputLen); for (let i = 0; i < this.outputLen; i++) { errors[i] = target[i] - output[i]; for (let j = 0; j < this.inputLen; j++) { this.weights[i][j] += this.learningRate * errors[i] * output[i] * (1 - output[i]) * inputs[j]; } this.bias[i] += this.learningRate * errors[i]; } } ``` “為什麼花了這麼長時間？”我聽到你問了！好吧，它讓我思考了所有需要相乘才能更新每個權重的位元。 另外 `this.learningRate` 也需要一點時間來適應。這只是降低我們改變權重的速率，這樣我們就不會“超過”每個權重的目標值，但是將其調整到合理的值需要經驗......我沒有經驗並且設置得太低，所以我的程式碼看起來被破壞了！ 經過一番擺弄後，我將數值定為 0.1（而不是 0.01 🤦🏼♂️），突然間事情開始變得更好了！ 是的，所以我們有一個訓練函數。但請記住，此訓練功能僅進行一次訓練。 我們需要對我們的網路進行多次訓練，希望每次訓練都能使其更加準確。 我們將在一秒鐘內討論這一點，但我想分享一個快速的側面/我學到的東西。 #### 訓練資料調整 我知道我們甚至還沒有涵蓋最終的訓練資料，但這是我學到的一個有趣的觀點，適合這裡（因為它解釋了為什麼我花了這麼長時間來編寫這個訓練函數）。 最初我產生了數百個不同的訓練 X 和 Y 座標，全部都是隨機的。 但經過進一步閱讀後，我只產生 4 個靜態訓練點，得到了更好的結果： ``` const trainingData = [ { x: -0.5, y: -0.5, label: "blue" }, { x: 0.5, y: -0.5, label: "red" }, { x: -0.5, y: 0.5, label: "green" }, { x: 0.5, y: 0.5, label: "purple" } ]; ``` 一旦你明白了，就很有意義了！ 我們希望「拉」值更接近目標，上述值是我們每個區域的確切「中心點」。 因此，對於給定的距離，我們的錯誤率將始終保持一致。 這意味著我們的神經網路學習得更快，因為我們的錯誤率更大，這取決於它們距離 X 更遠還是距離 Y 更遠。 我可以更好地解釋這一點，但這超出了本文的範圍。希望如果您仔細考慮一下，那麼它也會像對我一樣為您「點擊」！ 諷刺的是，我回到了更大模型的更隨機的資料集，因為我想真正測試我對學習率、過度訓練等的理解。 ## 我們有一個有效且有用的神經網路！ 實際上，這就是我們的整個神經網路。 不過，我們需要做一件事。 我們的訓練函數需要執行很多次！ 因此，我們需要最後一個函數來做到這一點，它獲取我們的訓練資料並執行我們的訓練函數數百次： ``` function train() { for (let i = 0; i < 10000; i++) { const data = trainingData[Math.floor(Math.random() * trainingData.length)]; neuralNetwork.train([data.x, data.y], encode(data.label)); } console.log("Training complete"); } ``` ### 金髮女孩迭代 請注意，我們在「for」循環中訓練網路 10,000 次。 10,000 次迭代足以訓練這個特定的神經網路。但對於我們稍後將介紹的更複雜的問題，我需要更多的迭代（並降低學習率）。 這是機器學習有趣的部分之一，您需要足夠地訓練神經網路（這很難做到正確），但如果訓練太多，就會發生“過度擬合”，並且實際上開始得到更糟糕的結果。因此，為了獲得最佳結果，需要完美平衡！ 不管怎樣，已經很多了，我們終於迎來了第一個示範！ ## 簡單的普通 JS 神經網路演示 雖然有點亂，但我們的神經網路和所有訓練部分都在下面 CodePen 的前 67 行。 其餘程式碼行實際上執行我們的網路（“neuralNetwork.propagate([x, y]);”大約第 85 行），然後將點及其預測顏色輸出到“<canvas>”上。 「encode」和「decode」純粹是為了獲取我們的輸出神經元，找到哪個神經元具有最高的激活，然後將其映射到我們可視化的顏色。 這是最後要理解的事。我們的輸出神經元都會有一個值。神經網路不僅僅輸出 1, 0, 0, 0。 相反，它會輸出每個輸出神經元的「確定性」或猜測。因此我們將得到類似「0.92,0.76,0.55,0.87」的輸出。 這就是為什麼我們有“解碼”函數，它找到最高輸出的神經元並將其作為我們的最終猜測！ ``` // this line finds the max value of all of our output neurons and then returns its index so we can use that to classify our X and Y coordinates. const maxIndex = output.indexOf(Math.max(...output)); ``` ### 用法和實際演示 要使用該範例，您有 3 個按鈕： - **訓練** - 在我們的神經網路開始未經訓練和隨機化時對其進行訓練。 - **分類點** - 這是為了執行我們的神經網路。它將在圖表上繪製點並為它們分配顏色。我建議在訓練之前和之後執行這個。 - **重設** - 這將建立一個未經訓練的新神經網路。非常適合在訓練前後測試點的分類。 另請注意，每個區域都根據該區域應顯示的顏色進行著色。它真的可以讓您看到隨機且未經訓練的神經網路距離成功還有多遠（重置然後對測試點進行分類）！ 玩吧！ https://codepen.io/GrahamTheDev/pen/abPxoqb ### 我們最基本的神經網路結束 這樣我們就有了最基本的神經網路！ 它可以很好地滿足我們的需求，並且我們設法了解了一些關於反向傳播（我們在主類別中的“train”函數）以及權重和偏差的知識。 但這是非常有限的。如果我們將來想做更高級的事情，我們需要加入一些隱藏神經元！ ## 版本 2 - 隱藏神經元 好的，那為什麼要隱藏神經元呢？他們的目的是什麼？ 在更複雜的範例中，它們充當獲取輸入並為它們的分類方式加入更多維度的方式。 我們仍然使用 2 個輸入神經元和 4 個輸出神經元，但這次我們在中間加入了一個附加層（我們可以更改和調整其中神經元的數量）。 所以我們的神經網路看起來像這樣：  由於神經網路需要處理更多的輸入並進行更複雜的計算，隱藏層中的額外神經元使它們能夠更好地對輸入進行分類並提供更好的結果。 隱藏層也可以是不同的「深度」。 假設我們有 2 個輸入神經元。我們可以將它們連接到 6 個「隱藏」神經元，然後將它們連接到 4 個輸出神經元。 但我們也可以將第一層的 6 個神經元連結到第二層隱藏神經元。第二層可能有 8 個神經元，然後連接到我們的 4 個輸出神經元。 但要遵循的內容還有很多，這是為了讓我學習基礎知識，所以我選擇加入一個隱藏層。這也意味著我可以將每個連接層保留為單獨的陣列，這在現階段更容易理解！ ### 那麼有什麼新內容呢？ 沒有太大變化，只是我們有了更多的連結和更多的神經元！ 您可以將其視為串聯加入 2 個原始神經網絡，只是第一個神經網路的輸出現在充當第二個神經網路的輸入。 雖然程式碼可能更加複雜，但我們的神經網路遵循相同的原則。 這是程式碼： ``` class NeuralNetwork { constructor(inputSize, hiddenSize, outputSize) { this.inputSize = inputSize; this.hiddenSize = hiddenSize; this.outputSize = outputSize; this.weightsInputToHidden = Array.from({ length: hiddenSize }, () => Array.from({ length: inputSize }, () => Math.random() * 2 - 1) ); this.biasHidden = Array(hiddenSize).fill(0); this.weightsHiddenToOutput = Array.from({ length: outputSize }, () => Array.from({ length: hiddenSize }, () => Math.random() * 2 - 1) ); this.biasOutput = Array(outputSize).fill(0); this.learningRate = document.querySelector('#learningRate').value; // Adjusted learning rate this.hiddenLayer = new Array(this.hiddenSize); } feedForward(inputs) { for (let i = 0; i < this.hiddenSize; i++) { this.hiddenLayer[i] = 0; for (let j = 0; j < this.inputSize; j++) { this.hiddenLayer[i] += this.weightsInputToHidden[i][j] * inputs[j]; } this.hiddenLayer[i] += this.biasHidden[i]; this.hiddenLayer[i] = sigmoid(this.hiddenLayer[i]); } const output = new Array(this.outputSize); for (let i = 0; i < this.outputSize; i++) { output[i] = 0; for (let j = 0; j < this.hiddenSize; j++) { output[i] += this.weightsHiddenToOutput[i][j] * this.hiddenLayer[j]; } output[i] += this.biasOutput[i]; output[i] = sigmoid(output[i]); } return output; } train(inputs, target) { for (let i = 0; i < this.hiddenSize; i++) { this.hiddenLayer[i] = 0; for (let j = 0; j < this.inputSize; j++) { this.hiddenLayer[i] += this.weightsInputToHidden[i][j] * inputs[j]; } this.hiddenLayer[i] += this.biasHidden[i]; this.hiddenLayer[i] = sigmoid(this.hiddenLayer[i]); } const output = new Array(this.outputSize); for (let i = 0; i < this.outputSize; i++) { output[i] = 0; for (let j = 0; j < this.hiddenSize; j++) { output[i] += this.weightsHiddenToOutput[i][j] * this.hiddenLayer[j]; } output[i] += this.biasOutput[i]; output[i] = sigmoid(output[i]); } const errorsOutput = new Array(this.outputSize); const errorsHidden = new Array(this.hiddenSize); for (let i = 0; i < this.outputSize; i++) { errorsOutput[i] = target[i] - output[i]; for (let j = 0; j < this.hiddenSize; j++) { this.weightsHiddenToOutput[i][j] += this.learningRate * errorsOutput[i] * output[i] * (1 - output[i]) * this.hiddenLayer[j]; } this.biasOutput[i] += this.learningRate * errorsOutput[i]; } for (let i = 0; i < this.hiddenSize; i++) { errorsHidden[i] = 0; for (let j = 0; j < this.outputSize; j++) { errorsHidden[i] += this.weightsHiddenToOutput[j][i] * errorsOutput[j]; } this.biasHidden[i] += this.learningRate * errorsHidden[i]; for (let j = 0; j < this.inputSize; j++) { this.weightsInputToHidden[i][j] += this.learningRate * errorsHidden[i] * this.hiddenLayer[i] * (1 - this.hiddenLayer[i]) * inputs[j]; } } } } ``` 現在，不要被嚇倒，我剛剛複製了幾個循環，其中要操作的目標資料集略有不同。 我們加入了一組額外的偏差（對於我們的隱藏層）和一組額外的連接：我們的輸入層到我們的隱藏層，然後我們的隱藏層現在連接到我們的輸出層。 最後，我們的「train」函數有一些額外的循環，只是為了透過每個步驟進行反向傳播。 唯一值得一提的其他變化是我們現在有第三個輸入參數（中間），用於隱藏神經元的數量。 ### 醜陋，但似乎有用 看，我想再說一遍，這是我一邊學習一邊學習，所以程式碼反映了這一點。 這裡有很多重複，可擴展性不太好。 然而，據我所知，它是有效的。 話雖如此，雖然它有效，但它的性能似乎比我們原來的、簡單得多的神經網路要差。 這要么意味著我犯了一個錯誤（可能），要么是我沒有「撥入」正確的訓練設定。 說到這裡... ### 加入一些變數來玩 由於這更複雜，我在一些快速設定中「迴避」了。 現在我們可以更新： - **訓練資料大小** - 我們產生的不同隨機點的數量 - **訓練迭代** - 我們從訓練集中選擇隨機資料點並將其輸入神經網路上的「訓練」函數的次數。 - **學習率** - 我們根據錯誤調整速度的乘數。 - **隱藏節點（超過2個！）** - 調整第二層有多少個隱藏節點（需要您再次初始化網絡，否則會損壞！） - **要分類的點** - 傳遞給我們訓練過的神經網路並繪製在圖表上的點數。 這意味著我們可以更快地處理這些值，看看它們對我們的神經網路及其準確性有什麼影響！ ### 最後一件事 哦，我加入了一個按鈕來視覺化神經網路的樣子。 無論如何按“可視化神經元和權重”，但它還沒有完成。我也沒有立即完成它的打算，因為我想完全重新設計建構神經網路的方法，使其更具可擴展性。 不過，按鈕就在那裡，請隨意按下。更好的是，請隨時為我修復它！ 🤣💗 ## 演示 控制項與以前相同，加上前面 2 個小節中提到的輸入。 試試一下，看看是否可以微調學習率、神經元數量和訓練設定以獲得真正準確的結果！ https://codepen.io/GrahamTheDev/pen/qBLwBxP 請務必更新一些值，重新初始化神經網絡，嘗試使用不同數量的隱藏神經元等。 如果您像我一樣是初學者，希望您能開始理解一些事情！ ## 結論 用 vanilla JS 建立神經網路真的很有趣。 我沒有見過很多人這樣做，所以我希望它對你或至少對某人有用！ 我學到了很多關於偏差、反向傳播（神經網路的關鍵）等的知識。 顯然這個例子和這裡學到的東西只是機器學習的1%。但對於像我這樣的微小的、未優化的神經網路和巨大的數十億參數模型來說，核心原理是相同的。 這個例子就像機器學習 (ML) 和神經網路的「hello world」。 接下來，我真的想嘗試建立一個更大的、結構更好、更容易擴展的神經網絡，看看我們是否可以進行一些光學字元辨識（OCR）。您可以將其視為機器學習和神經網路的“待辦事項清單”！ ### 發表評論。 您是神經網路專家嗎？告訴我我哪裡錯了！ 你是像我一樣的初學者嗎？那麼請告訴我這是否有助於您理解，至少一點點！或者，如果這實際上讓事情變得更加混亂！ 😱 最重要的是，如果這篇文章激發了您對我糟糕的編碼做鬼臉，或者想要建置您自己的神經網絡......那麼我很高興它對您產生了一些影響，並且很樂意聽到它！ 💗 --- 原文出處：https://dev.to/grahamthedev/a-noob-learns-ai-my-first-neural-networkin-vanilla-jswith-no-libraries-1f92
原文出處：https://dev.to/aswin2001barath/junior-to-senior-web-developer-roadmap-breakdown-1525 您是初級開發人員，正在努力爬上公司的階梯並成為高級開發人員嗎？ 您是一名感到迷茫、不知道從哪裡開始的全端開發人員嗎？ 🤔 嗯，您來對地方了！ 😎 這是初級開發人員成為受人尊敬的高級開發人員的逐步路線圖👨💻 ### 先決條件 - 基本的 HTML、CSS 和 JavaScript 知識。 - **MERN**（MongoDB、ExpressJS、ReactJS、NodeJS）或 **PERN**（PostgreSQL、ExpressJS、ReactJS、NodeJS）堆疊知識很有幫助，但不是必要的。 以下是路線圖中基本技術的細分，您可以在成為高級開發人員的過程中逐步遵循這些技術👨💻 ### SSH SSH 在安全遠端通訊中發揮著重要作用。透過熟悉 SSH 基礎知識、其命令、加密方法、SSH 金鑰管理以及將 SSH 應用於實際應用程式，您就可以順利成為高級開發人員。 - **到底什麼是 SSH？** - SSH 是 **S**ecure **Sh**ell 的縮寫，是一種旨在在兩台電腦之間建立安全通訊的協定。 （不用擔心這些花哨的術語——協議只是一堆規則，而 SSH 是一種特定類型的協議。） - **SSH 指令**：SSH 的主要用途之一是在遠端電腦上執行指令。這意味著您可以建立與伺服器的連接並使用 SSH 命令與其互動。 - **加密**：要真正掌握 SSH，了解加密等關鍵概念非常重要，其中涉及對稱和非對稱加密技術以及雜湊。這些概念為更深入地理解 SSH 的安全機制奠定了基礎。 - **SSH 金鑰**：SSH 的一個組成部分是使用 SSH 金鑰。這些密鑰由公鑰和私鑰組成。了解如何在伺服器上產生、管理和安全地儲存這些金鑰對於有效使用 SSH 至關重要。 - 練習並測試您的 SSH 技能： - 練習 SSH 技能的一個好方法是將本地電腦連接到 **GitHub** 等平台或 **DigitalOcean** 等雲端供應商。這種實務經驗將有助於鞏固您對 SSH 概念的理解。 - 想像這樣的場景：“您的 Web 應用程式一夜之間神秘地從伺服器上消失。您的任務是使用 SSH 將所有專案檔案恢復到伺服器上。”成功完成此任務可以展示您的 SSH 技能和解決問題的能力。基本上，如果你能做到這一點，那你就太棒了！ ### 表現： 效能優化是您成為高級開發人員的關鍵技能。以下技術將幫助您確保應用程式平穩且有效率地執行。透過掌握它們，您將成為性能大師。 **I) 網路優化：** - **最小化檔案**：最小化檔案至關重要，因為較小的檔案會導致更快的載入時間。這不僅可以增強使用者體驗，還可以降低專案的頻寬成本。在網路速度不同的行動裝置造訪網站的時代，這一點尤其重要。 - 1. **檔案壓縮**：較小的檔案意味著使用者的下載速度更快。了解如何使用 GZIP 等檔案壓縮技術來最小化檔案大小，以減少 HTML、CSS 和 JavaScript 等基於文字的檔案的大小。 - 2. **影像最佳化**：透過調整大小、壓縮和選擇正確的影像格式來優化影像可以顯著減小檔案大小。 ImageMagick 等工具或 TinyPNG 等線上服務可以幫助您完成此過程。 - **改善應用程式的交付**：改進的交付可以加快頁面載入時間，這可以直接影響用戶的參與度和保留率。這對於全球可存取性和確保全球用戶獲得一致的體驗也至關重要。 - 1. **內容交付網絡(CDN)**：CDN 是一種分散式伺服器網絡，策略性地位於全球範圍內，用於從地理位置更靠近用戶的伺服器交付Web 內容，例如圖像、腳本和影片，從而更快的加載時間並減少延遲。作為初級開發人員，了解如何利用 CDN 來增強交付。 - 2. **HTTP/2 協定**：HTTP/2 是萬維網使用的 HTTP 網路協定的主要修訂版。它透過同時發送多個檔案並透過多路復用、壓縮和標頭優化等功能實現更快的載入時間來增強網站效能。實作 HTTP/2 協定可以顯著改善交付。 - 練習並測試您的網路優化技能： - 效能測試：初級開發人員可以透過使用 Google 的 PageSpeed Insights、GTmetrix 或 WebPageTest 等工具進行效能測試來進行練習。這些工具評估網站的效能並提供改進建議。 - 真實世界專案：初級開發人員可以透過參與真實世界專案進行練習。從頭開始建立和優化網站或 Web 應用程式可以提供實施網路優化的實務經驗。 **II) 前端優化：** - **關鍵渲染路徑以及如何改進它：** - 了解和優化關鍵渲染路徑對於使您的網站快速加載至關重要。它涉及優化從用戶請求網頁到視覺上完整的事件順序。關鍵面向包括最大限度地減少 CSS 和 JavaScript 等渲染阻塞資源、利用瀏覽器快取以及利用非同步載入技術。 - **漸進式 Web 應用程式 (PWA) 與程式碼最佳化：** - 開發漸進式 Web 應用程式涉及最佳化程式碼以獲得卓越的使用者體驗。 PWA 是一種 Web 應用程式，可提供類似本機應用程式的體驗，具有離線功能、推播通知和快速載入時間等功能。程式碼優化實踐包括高效的快取策略和最大限度地減少 JavaScript 執行，同時確保互動順暢。 - **建立離線就緒的漸進式 Web 應用程式 (PWA)：** - 了解如何開發離線工作的 PWA，甚至使用 JavaScript、HTML 和 CSS 將其提交到應用程式商店。離線功能、快取和響應式設計是確保 PWA 無縫運作（無論使用者的網路連線為何）的重要組成部分。 - **程式碼分割：** - 程式碼分割是一種透過將 JavaScript 分成按需載入的較小套件來增強網站效能的策略。這種做法減少了初始載入時間並改善了整體使用者體驗，尤其是在較慢的網路連線上。 - **React 和 Redux 應用程式的智慧渲染：** - 透過智慧渲染技術提高 React 和 Redux 應用程式的速度。這涉及優化元件渲染和狀態管理，減少不必要的重新渲染，並確保您的應用程式快速響應用戶互動。 - 練習並測試您的知識： - 透過實際改善網站（例如公司登陸頁面）來提升您的技能。實施您在實際專案中學到的效能最佳化，然後測試結果。這種實務經驗對於鞏固您在前端優化方面的專業知識非常寶貴。 **III) 後端優化** 後端優化以及實踐和測試是確保您的應用程式能夠處理不斷增長的用戶群並提供高效、可靠的服務的基礎。 - **內容交付網路 (CDN)：** - 內容交付網絡是分散式伺服器網絡，用於儲存網站內容的快取副本。這些伺服器策略性地分佈在全球各地，允許用戶從地理位置較近的伺服器存取資料。這可以減少延遲、加速內容交付並增強用戶體驗。 - **擴充資料庫：** - 擴展資料庫涉及擴展資料庫的容量和效能以處理增加的資料和流量。技術包括垂直擴展（向單一伺服器加入更多資源）或水平擴展（加入更多伺服器來分配負載），確保您的應用程式在成長時保持回應靈敏且可靠。 - **壓縮來自後端的回應：** - 壓縮來自後端的回應意味著減少從伺服器發送到客戶端的資料大小。 GZIP 壓縮等技術可以顯著減小響應大小，從而縮短載入時間並減少頻寬消耗。 - **快取:** - 快取涉及將經常存取的資料或內容儲存在記憶體或磁碟上，以便更快地檢索。實施快取策略可以縮短回應時間、減少伺服器負載並增強應用程式的整體效能。 - **負載平衡和負載測試：** - 實作負載平衡器對於在多個伺服器之間分配傳入網路流量至關重要。負載平衡可確保沒有任何一台伺服器不堪負荷，從而提高資源利用率並提高可靠性。 - 負載測試模擬現實條件，以辨識效能瓶頸、確保可擴充性並最佳化您的基礎架構。 - 練習並測試您的知識： - 實作負載平衡器。 - 對專案實際執行負載測試。 ### 前端框架與概念 前端開發是您成為資深開發人員的基石。熟悉這些概念將為網路開發事業的蓬勃發展鋪路。 - **React 和 Redux**：React 和 Redux 是建立動態單頁應用程式的首選函式庫。首先掌握 React 基礎知識並建立一個專案。然後，深入研究 Redux，了解狀態管理並建立應用程式以實現可擴展性。 - **Webpack4 + Parcel**：Webpack4 和 Parcel 是用於捆綁專案文件和優化生產包的最新工具。獲得使用 Webpack 設定專案的實務經驗。 - 練習並測試你的技能： - 透過使用 React 和 Redux 建立專案來測試您的知識。 - 了解使用 Webpack 設定專案的細節。 ### 測試： 測試是一個重要的主題，但也經常被初學者和初級開發人員忘記。 公司喜歡測試。因此，如果您知道如何編寫單元測試和整合測試，您將編寫更好的軟體。 - **軟體測試 101：** 了解什麼是測試、測試類型、目前 Web 開發世界中的測試環境、測試工具和函式庫的類型是什麼、如何使用它們以及如何設定一切。 - **Jest**：用於測試的頂級庫之一。學習編寫同步和非同步測試、編寫模擬並產生覆蓋率報告 - **React 測試**：然後深入為您的 React 應用程式編寫測試。學習使用快照測試和酵素來編寫智慧測試，以避免應用程式中出現錯誤。 到此結束時，您應該了解整個測試環境，並可以輕鬆地編寫您遇到的任何測試。 ### 打字稿： TypeScript 是目前 Web 開發環境中最熱門的話題之一。 - **靜態類型**：了解靜態類型的基礎知識。了解為什麼 JavaScript 沒有靜態型別而是動態型別。 - **Typescript 101**：了解什麼是 TypeScript、如何使用 TypeScript、有哪些不同類型以及如何將它們新增到您的專案中。 - **React 中的 Typescript**：最終學習如何將 TypeScript 新增到您自己的 React 專案中。 再次確保您掌握這些主題。 ### SPA + 伺服器端 - **伺服器端渲染 (SSR)**：透過伺服器端渲染深入研究 Web 渲染的起源。了解為什麼 SSR 在 Web 開發中曾經並且仍然有用。了解為什麼有些公司繼續依賴 SSR 來滿足特定需求。探索 React 中伺服器端渲染的實現，並權衡這種方法的優缺點。 - **客戶端渲染 (CSR)**：深入了解單頁應用程式 (SPA) 中的客戶端渲染。了解企業社會責任的優點和缺點。了解何時選擇客戶端渲染而不是伺服器端渲染。了解如何實作客戶端渲染並評估兩種渲染方法的優缺點。 - **Next.js**：探索 Next.js，這是一個簡化伺服器端動態應用程式所建立的函式庫。了解 Next.js 如何促進伺服器端渲染和互動式資料驅動 Web 應用程式的開發。 在本節結束時，您將準備好決定是否需要為您的專案使用單頁應用程式或伺服器端呈現的應用程式。 ### 安全： - **前端安全性最佳化**：學習跨網站腳本和 SQL 注入等註入攻擊。練習這些以了解它們是如何工作的。 - **後端安全優化**：了解有關後端安全的更多資訊以及管理敏感資料的最佳實踐。 - **道德駭客 101**：學習基本的道德駭客技術，以便我們在建立應用程式時能夠學習如何保護自己。 因此，在學習這些概念後，當您使用最新的提示和技巧以及實施最新的工具和技術來建立安全應用程式時，您必須充滿信心。 ### 碼頭工人： **Docker** 是一個容器化平台，可讓您將應用程式及其相依性打包到可移植、隔離的容器中。這些容器可以在從開發到生產的不同環境中一致運作。 Docker 是一個絕對會讓你驚嘆不已的工具。 - **容器**： - 首先深入了解容器及其對公司建立和管理應用程式的方式的深遠影響。 - 容器支援輕量級、一致且易於複製的環境，徹底改變了軟體開發和部署。 - **Docker 101**：製作容器 - 透過了解如何建立 Docker 檔案和建立自己的容器來了解 Docker 的基礎知識。 - 這些基礎知識構成了使用 Docker 輕鬆封裝和分發應用程式的基礎。 - **Docker-compose**：編排容器 - 探索 Docker-compose，一個用於編排多容器 Docker 應用程式的工具。 - 了解如何將多個容器作為單一服務進行定義、配置和管理，從而簡化複雜應用程式的部署。 - **微服務與單體架構**： - 在整體架構中，單一大型程式碼庫處理所有應用程式功能，這使得更新和擴展具有挑戰性。 - 容器支援微服務方法，其中應用程式被分為更小的、獨立的服務，可以單獨開發、部署和擴展。這種轉變提供了靈活性、可擴展性並提高了資源利用率。 - 容器（如 Docker）有助於從整體架構轉向微服務。因此，請詳細了解每種架構的優缺點。 - 練習並測試您的 Docker 技能： - 了解如何將 Redis 伺服器、Postgres 資料庫和 API 伺服器全部組合到一個 docker 容器中，以便它們都透過一個命令執行。 在本節和操作專案之後，每當我們部署應用程式時，我們都會對 Docker 感到非常滿意。 ### Redis： Redis 是最受歡迎、最常用的資料庫之一，是一種鍵值儲存。 - **資料庫 101**：深入研究資料庫主題，深入了解各種類型的資料庫以及它們如何適應資料儲存解決方案的前景。 - **什麼是 Redis？：** - Redis 是一個開源的記憶體鍵值儲存資料庫。 - 它在資料儲存和檢索方面表現出色，使其成為需要高速資料存取的應用程式的多功能選擇。 - **Redis 101**：學習如何使用 Redis。了解如何使用 Redis 進行快取以使我們的網站更快並進行會話管理。 - **Redis CLI**：了解如何使用 Redis CLI。 - **練習您的 Redis 技能**：啟動我們自己的 Redis 伺服器。 - **鍵值資料庫及其作用：** - 像 Redis 這樣的鍵值資料庫提供了一種簡單而有效的資料儲存方式。 - 它們將資料儲存為鍵和對應值對，從而實現快速資料檢索。 - 這些資料庫在快速資料存取至關重要的場景中尤其有價值，例如快取、會話管理和即時應用程式。 - **何時使用 Redis 等資料庫：** - Redis 非常適合速度和資料一致性至關重要的用例。 - 考慮使用 Redis 來快取經常存取的資料、管理使用者會話、為即時應用程式提供支援以及確保對關鍵資訊的低延遲存取。 ### 會話 + JWT 使用您的 React 專案，了解如何建立網站的整個動態部分：即使用以下技術的使用者管理。 - **會話驗證**：了解如何建立新的個人資料頁面。了解如何使用基於會話的身份驗證（其中將使用 cookie）並了解如何實現它。 - **令牌身份驗證**：了解有關令牌身份驗證（例如 JWT 令牌）的更多資訊。了解每種身份驗證類型的優缺點。 - **安全性身分驗證流程**：了解如何實施可以在您選擇的任何應用程式中實施的安全性身分驗證流程。 - 練習您的 Redis 技能：學習如何使用和實施 Redis 進行會話管理 - 這樣我們就有受保護的路線 - 此外，這樣，只要我們有登入功能，我們就可以使用該系統，因為我們知道它是安全的並且遵循最佳實踐。 ### 亞馬遜網路服務（「AWS」）： Amazon Web Services，通常稱為 **AWS**，是一個強大的雲端平台，它改變了公司的營運方式，提供了無與倫比的可擴展性和效率。 #### AWS 101： - **什麼是 AWS（亞馬遜網路服務）？：** - AWS 是一個雲端運算平台，提供廣泛的服務，包括運算能力、儲存、資料庫、機器學習等。 - 它提供可擴展的按需資源，使企業能夠創新和發展，而無需管理實體基礎設施的負擔。 - **基礎設施即服務 (IaaS)：** - AWS 提供基礎架構即服務，讓使用者透過網際網路配置和管理虛擬化運算資源。 - 這種方法消除了對本地硬體的需求，並提供了靈活性和可擴展性。 - **平台即服務 (PaaS)：** - AWS 將其服務擴展到平台即服務，使開發人員能夠建置、部署和管理應用程式，而無需擔心底層基礎設施。 - 這使開發人員能夠專注於編寫程式碼和交付價值。 - **使用 AWS 進行擴充：** - AWS 使公司能夠有效擴展，並根據需要提供對資源的存取。 - 它允許企業將其能力與需求相匹配，類似於Google、亞馬遜和微軟等科技巨頭，確保他們能夠無縫地為客戶提供服務。 - **AWS Lambda** 是一種無伺服器運算服務，使開發人員能夠執行程式碼來回應事件，而無需管理伺服器。它提供了一種經濟高效、可擴展且簡單的方式來執行雲端中的功能。 - **Serverless 101**：了解如何使用 Serverless 框架。 - 練習您的 AWS 技能：了解如何將 AWS Lambda 實施到您的 React 應用程式中。 最後，您將充滿信心地使用 AWS 並建立雲端中的功能。 ###CI/CD 當我們將所有內容聯繫在一起並建立瞭如何編寫優秀軟體和優秀應用程式的整體圖景之後；了解如何實際建立良好的流程以及如何實際將應用程式部署到生產中。 - **持續整合**：了解有關良好持續整合實踐以及如何實施這些良好實踐和良好工具的更多資訊。 - **持續交付**：了解有關良好持續交付實踐以及如何實施這些良好實踐和良好工具的更多資訊。 - **持續部署**：了解有關良好持續部署實踐以及如何實施這些良好實踐和良好工具的更多資訊。 - 練習 CI/CD 技能：了解如何在專案中實施 Circle CI (CI/CD) 工具 - 確保您的開發團隊從一開始就擁有正確的工具和正確的流程 - 成功編寫錯誤更少、程式碼更簡潔的應用程式。 ### 額外位 - **程式碼分析**：了解當您第一次開始一個有大量文件並且不是您自己編寫程式碼的專案時該怎麼做！了解真正優化的提示和技巧。 - **建立高品質應用程式的一般最佳實踐**。 ### 軟技能 - 在本部落格中，我主要關注成為高級開發人員過程中的技術方面。然而，有效溝通和情緒智商等軟技能也發揮著至關重要的作用。 - [開發人員的七大軟技能及其學習方法](https://academy.zerotomastery.io/a/aff_pp6yfnkw/external?affcode=441520_dcwk-s8s)：要更深入地探索各種軟技能，請考慮請參閱資深開發人員兼程式講師Andrei Neagoie 撰寫的部落格。 ### 筆記 - 不同的公司可能對高級 Web 開發人員有不同的期望，因此請務必進行一些額外的研究來客製化您的開發路徑。 最後，在學習了上述所有主題之後，所有這些事情對您來說都會有意義。您將能夠將所有這些事情實施到您自己的專案、您自己的公司。您將了解它們中的每一個是如何連接的。 最重要的是，與其他需要數年時間學習這些技能的初級開發人員相比，借助本路線圖可以快速學習這些內容。 ### 最佳資源 - [初級到高級 Web 開發人員路線圖部落格系列](https://dev.to/aswin2001barath/series/24357)：一個部落格系列，我將學習並分享上述每個主題的知識。 - [不要成為初級開發人員：從初級到高級的路線圖](https://academy.zerotomastery.io/a/aff_5s8ff6y7/external?affcode=441520_dcwk-s8s)：Andrei Neagoie 的詳細路線圖部落格（a高級開發人員）提供免費資源的連結。 - **零到精通課程**：[完整的初級到高級Web 開發人員路線圖課程](https://academy.zerotomastery.io/a/aff_hpwn5xy9/external?affcode=441520_dcwk-s8s)：Andrei 的綜合課程Neagoie（同一高級開發人員）涵蓋了上述所有主題。 **我是誰？** - 我是 Aswin Barath，軟體工程迷，喜歡建立 Web 應用程式，現在在我自由職業生涯的繁忙時間透過[部落格](https://medium.com/techsoftware) 分享我的知識。 - 我也是像您一樣的初級開發人員，學習如何成為高級開發人員並在過程中分享我的知識。 - 這是我所有社交活動的連結，按平台分類在一個位置：https://linktr.ee/AswinBarath **謝謝** 非常感謝您閱讀我的部落格🙂。
原文出處：https://dev.to/avinashvagh/react-ecosystem-in-2024-418k 2024 年，React 將慶祝其成立 11 週年，值得期待 React 生態系統中令人興奮的發展。在本部落格中，我們將基於 2023 年發生的情況以及來年的預期，探討生態系統的各個面向。 ## 1. 路由 路由一直是Web開發的關鍵部分，在2023年，我們看到了各種各樣的路由解決方案。讓我們看看2024年會發生什麼： - **React Router：** React Router 仍然是 React 應用程式中處理路由的基本選擇。憑藉其廣泛的文檔和活躍的社區，它仍然是應用程式中聲明式路由的可靠選擇。 - **React Query：** Tanstack 的 React Query 在 2023 年流行的基礎上，旨在增強資料擷取和狀態管理。它簡化了 React 應用程式中管理、快取和同步資料的過程。 - **Next.js：** Next.js 是一個建立在 React 之上的框架，預計將保持其作為具有靈活路由選項的伺服器渲染 React 應用程式首選的地位。它的官方文件是 Next.js 應用程式中路由的寶貴資源。 2024 年，React 充滿活力的生態系統將繼續蓬勃發展，為開發人員提供豐富的工具和函式庫。請繼續關注 React 世界的更多更新和進步。 ## 2. 客戶端狀態管理 客戶端狀態管理是現代 Web 開發的一個重要方面，可以在前端應用程式中實現高效的資料處理。 Redux Toolkit 和 Zustand 是兩種流行的用戶端狀態管理解決方案。以下是兩者的簡要概述： ### 1. **Redux 工具包** - **網址：** [Redux 工具包](https://redux-toolkit.js.org/) Redux Toolkit 是一個建立在 Redux 之上的綜合狀態管理函式庫，Redux 是 React 應用程式中成熟的狀態管理函式庫。它提供了一組工具和最佳實踐，以可預測且高效的方式簡化狀態管理流程。 Redux Toolkit 的結構化方法（包括 actions、reducer 和 store）非常適合複雜的大型專案。它提倡採用集中式和聲明式的狀態管理方法。 ### 2. **條件** - **示範：** [狀態示範](https://state-demo.pmnd.rs/) Zustand 是一個輕量級且靈活的狀態管理庫，專為小型專案或喜歡更簡單解決方案的開發人員而設計。它簡化了狀態管理，無需複雜的設定和概念。 Zustand 以其簡單性和易用性而聞名，這使其成為小型應用程式和重視更輕量級方法的人的絕佳選擇。 在 Redux Toolkit 和 Zustand 之間進行選擇時，請考慮專案的複雜性以及您對 Redux 的熟悉程度。 Redux Toolkit 是大型、結構化應用程式的絕佳選擇，而 Zustand 則非常適合需要快速、簡單的狀態管理解決方案的小型專案。 ## 3.伺服器狀態管理 伺服器狀態管理是 Web 開發的一個重要方面，特別是對於跨客戶端和伺服器的應用程式。以下是兩個可以幫助您有效管理伺服器狀態的關鍵庫： ### 1. **TanStack 查詢** - **文件：** [TanStack 查詢](https://tanstack.com/query/latest) TanStack Query 是一個強大且靈活的狀態管理庫，用於處理應用程式中的伺服器狀態。它允許您輕鬆地從伺服器獲取、快取和更新資料。該程式庫提供自動快取、高效資料擷取以及自訂 API 端點的功能等功能。對於需要即時資料更新和高效資料同步的應用程式來說，它是管理伺服器狀態的絕佳選擇。 ### 2. **Redux 工具包 - RTK 查詢** - **文件：** [Redux 工具包 - RTK 查詢](https://redux-toolkit.js.org/rtk-query/overview) RTK Query 是 Redux Toolkit 生態系統的一部分，提供管理伺服器狀態的全面解決方案。它以可預測且高效的方式簡化了發出 API 請求、快取資料和更新狀態的過程。 RTK Query 與 Redux 無縫集成，對於使用 Redux 進行狀態管理的應用程式來說是一個絕佳的選擇。它提倡最佳實踐並提供結構化方法來處理伺服器狀態。 選擇伺服器狀態管理庫時，請考慮您的專案需求、資料擷取需求的複雜性以及您對 Redux 的熟悉程度（如果您選擇 RTK 查詢）。這兩個庫都提供了用於管理應用程式中的伺服器狀態的強大解決方案。 ## 4. 表單處理 表單處理是建立 Web 應用程式的關鍵部分，尤其是在 React 中。用於表單處理的兩個流行的程式庫是 Formik 和 React Hook Form。概述如下： ### 1. **甲酸** - **網址：** [Formik](https://formik.org/) Formik 是在 React 中建立表單最常用的函式庫。它提供了一組實用程式和元件，可以輕鬆管理表單狀態、驗證和提交。雖然它是一個流行的選擇，但截至最新消息，Formik 並未得到積極維護，這可能會影響其與未來 React 更新和不斷發展的最佳實踐的兼容性。使用 Formik 的唯一缺點是它不被維護。 Formik 文件/網站甚至不鼓勵在新專案中使用 Formik。 ### 2. **反應鉤子形式** - **網址：** [React Hook 表單](https://www.react-hook-form.com/) React Hook Form 是一個現代表單函式庫，它利用 React hooks 來有效地處理表單狀態和驗證。它得到積極維護，並提供輕量級且直觀的 API。 React Hook Form 以其效能和靈活性而聞名，使其成為在 React 應用程式中處理表單的絕佳選擇。 在 Formik 和 React Hook Form 之間進行選擇時，請考慮維護和專案的特定要求等因素。根據最新消息，React Hook Form 因其積極的開發和現代的表單處理方法而成為推薦選擇。 ## 5. 測試 測試是軟體開發過程的關鍵部分，有各種工具和程式庫可協助開發人員編寫有效的測試。以下是一些用於測試的資源和工具： ### 1. **ViTest** - **網址：** [ViTest](https://vitest.dev/) ViTest 是一個由 vite 支援的單元測試框架。它提供了一種為 React、Vue、Svelte 等應用程式編寫單元測試、元件測試和端到端測試的簡單方法。如果您使用 React，ViTest 可以透過全面的測試來幫助您確保程式碼的可靠性和品質。 ### 2. **React 測試函式庫** - **文件：** [React 測試庫](https://testing-library.com/docs/react-testing-library/intro/) React 測試庫是 React 應用程式的熱門測試庫。它專注於編寫模擬使用者互動的測試，幫助您確保元件從使用者的角度按照預期運行。該程式庫鼓勵測試 React 元件的最佳實踐。 ### 3. **劇作家** - **網址：** [劇作家](https://playwright.dev/) Playwright 是一個端對端測試框架，支援多種瀏覽器，包括 Chromium、Firefox 和 WebKit。它為瀏覽器自動化提供了統一的 API，並允許您編寫測試來驗證 Web 應用程式在不同瀏覽器上的功能。 Playwright 是確保跨瀏覽器相容性的強大工具。 這些資源和工具可以幫助您涵蓋測試的各個方面，從單元測試到端到端測試，具體取決於您的專案需求和您正在使用的技術。請務必進一步探索它們，以選擇最適合您要求的一種。 ## 6. 樣式 當談到 Web 開發中的樣式時，有幾種流行的工具和庫可供選擇。以下是三個值得注意的選項： ### 1. **Tailwind CSS** - **網址：** [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com/) Tailwind CSS 是一個實用程式優先的 CSS 框架，它提供了一組預先建立的原子 CSS 類別來設計您的 Web 應用程式。它旨在透過在 HTML 中編寫實用程式類別來幫助您快速創建響應式且高度可自訂的設計。 Tailwind CSS 以其靈活性而聞名，對於想要實用程式驅動的樣式設計方法的開發人員來說是一個絕佳的選擇。 ### 2. **樣式元件** - **網址：** [樣式組件](https://styled-components.com/) Styled Components 是一個 CSS-in-JS 函式庫，用於設計 React 元件的樣式。它允許您透過使用標記模板文字定義樣式元件來直接在 JavaScript 檔案中編寫 CSS。這種方法使您能夠將樣式封裝在元件中，從而更輕鬆地管理和維護 CSS。樣式化組件在 React 生態系統中特別受歡迎。 ### 3. **情感** - **文檔：** [情緒](https://emotion.sh/docs/introduction) Emotion 是另一個 CSS-in-JS 函式庫，重點是效能和靈活性。它提供了多種方法來定義樣式並將其應用到 React 元件，包括字串和物件樣式。 Emotion 以其可預測性和適合使用 JavaScript 編寫不同 CSS 樣式而聞名。它提供了一種與框架無關的方法，使其適用於各種 JavaScript 框架。 這些工具中的每一個都有自己的優勢，並且適合不同的用例。 Tailwind CSS 擅長使用實用程式類別進行快速 UI 開發。 Styled Components 和 Emotion 是 React 應用程式中元件級樣式的理想選擇。您的選擇將取決於您的專案要求和個人喜好。 ## 7.UI元件庫 用於在 2023 年建立使用者介面的 UI 元件庫，並將在 2024 年繼續使用。 ### 1. **材質-UI** - **網址：** [Material-UI](https://mui.com/) Material-UI 是一個受歡迎且維護良好的 React UI 框架。它基於 Google 的 Material Design 指南，並提供廣泛的元件來創建現代且具有視覺吸引力的使用者介面。 ### 2. **曼汀** - **網址：** [Mantine](https://mantine.dev/) Mantine 是一個現代 React 元件庫，專注於提供高品質的元件和鉤子。它提供了各種 UI 元素和工具來簡化您的開發流程。 ### 3. **螞蟻設計** - **網址：** [Ant Design](https://ant.design/) Ant Design 是一個用於建立企業級 React 應用程式的綜合設計系統和元件庫。它以其豐富的組件和強調自然清晰的設計理念而聞名。 ### 4. **脈輪使用者介面** - **網址：** [Chakra UI](https://chakra-ui.com/) Chakra UI 是在 React 中建立可存取且高度可自訂的使用者介面的熱門選擇。它提供了一組可組合組件和一個樣式道具系統，用於靈活的樣式設定。 ### 5. **無頭 UI（Tailwind CSS 框架）** - **網址：** [無頭 UI](https://headlessui.com/) Headless UI 是一組完全可存取、無樣式的 UI 元件，旨在與 Tailwind CSS 無縫協作。它允許您建立可存取的介面，同時保留對樣式的完全控制。 ### 6. **DaisyUI（Tailwind CSS 框架）** - **網址：** [DaisyUI](https://daisyui.com/) DaisyUI 是 Tailwind CSS 的擴展，它帶來了額外的元件和實用程式來增強您的開發體驗。如果您已經在使用 Tailwind CSS，它會特別有用。 ### 7.**Shadcn UI（Tailwind CSS 框架）** - **網址：** [Shadcn UI](https://ui.shadcn.com/) Shadcn UI 是另一個基於 Tailwind CSS 的 UI 元件庫，它提供了一系列元件和實用程序，用於快速有效地建立 Web 應用程式。 這些程式庫提供了各種元件和工具，可協助您在 React 應用程式中建立響應靈敏且具有視覺吸引力的使用者介面。庫的選擇取決於您的項目的要求和您的個人喜好。 ## 8. 動畫 如果您對 React 動畫庫感興趣，兩個流行的選擇是： 1. **React Spring** - 您可以在 React Spring 的官方網站 [react-spring.dev](https://www.react-spring.dev/) 上找到有關 React Spring 的更多資訊和文件。 React Spring 是一個功能豐富的動畫庫，它利用基於實體的動畫在 React 中創建流暢的互動式動畫。 2. **Framer Motion** - 另一個出色的選擇是 Framer Motion，您可以在 [framer.com/motion](https://www.framer.com/motion/) 進一步探索它。 Framer Motion 因是專為 React 設計的功能豐富的動畫庫而聞名。它提供了靈活性，非常適合在 React 應用程式中創建流暢的動畫。 這兩個庫都有其優點，它們之間的選擇可能取決於您的特定項目要求和個人喜好。 React Spring 提供基於實體的動畫和豐富的功能集，而 Framer Motion 以其易用性和靈活性而聞名。最好對兩者進行探索，看看哪一個更符合您的動畫需求。 請隨意參考各自的網站以獲取詳細的文件和範例，以便做出明智的選擇。 ## 9. 資料視覺化 當涉及 React 中的資料視覺化時，有幾個函式庫可以幫助您建立互動式且資訊豐富的圖表和圖形。以下是三個流行的選項： 1. **Victory** - 您可以在 [formidable.com/open-source/victory/docs](https://formidable.com/open-source/victory/docs) 中瀏覽 Victory 的文檔 Victory 是一個強大的 React 資料視覺化函式庫，提供廣泛的圖表類型和自訂選項。它旨在輕鬆創建具有視覺吸引力的互動式資料視覺化。 2. **React Chartjs 2** - 造訪 [react-chartjs-2.js.org](https://react-chartjs-2.js.org/) 以了解更多資訊。 React Chartjs 2 是 Chart.js（一個流行的 JavaScript 圖表庫）的 React 包裝器。它提供了一種將 Chart.js 整合到 React 應用程式中的簡單方法，可讓您使用 Chart.js 的底層功能建立各種圖表和圖形。 3. **Recharts** - 有關Recharts的詳細信息，您可以參考[recharts.org/en-US/](https://recharts.org/en-US/)。 Recharts 是一個使用 React 建立的可組合圖表庫。它提供了一個簡單而靈活的 API 來創建各種類型的圖表，非常適合將資料視覺化添加到您的 React 專案中。 每個庫都有自己的一組功能和優點，因此選擇將取決於您的特定項目要求和個人喜好。您可以存取他們各自的文件以了解更多資訊並開始使用 React 中的資料視覺化。 ## 10. 表 如果您正在尋找有關 React 中表格的信息，可以在 [tanstack.com/table/v8](https://tanstack.com/table/v8) 上瀏覽版本 8 的 TanStack Table 文件。 TanStack Table 是一個無頭 UI 庫，可讓您在 TS/JS、React、Vue、Solid 和 Svelte 等各種框架中建立強大的表格和資料網格，同時保留對標記和樣式的控制。該文件將為您提供有關如何使用 TanStack Table 和配置表的詳細信息，包括選項和 API 屬性。 無論您使用 TypeScript 還是 JavaScript 以及使用受支援的框架之一，TanStack Table v8 都提供了一種靈活的解決方案，用於在 Web 應用程式中建立表格和資料網格。該文件將引導您完成整個過程，並幫助您充分利用該庫來滿足您的特定需求。 ## 11. 國際化（i18n） 當涉及 React 應用程式中的國際化 (i18n) 時，有多個程式庫和工具可協助您管理翻譯和在地化。 React 中 i18n 的兩個突出選項是： 1. **i18next** - 您可以在 [react.i18next.com](https://react.i18next.com/) 找到使用 i18next 的文件和資源。 i18next 是一個流行的 JavaScript 國際化框架，包括 React。它提供了處理翻譯、格式化等的全面解決方案。 2. **React-Intl (Format.js)** - React-Intl 的文檔是 Format.js 專案的一部分，可以在 [formatjs.io/docs/react-intl](https: //formatjs.io/ docs/react-intl）。 React-Intl 是一個函式庫，提供用於在 React 應用程式中格式化和處理國際化文字的工具。 這兩個函式庫都有活躍的社群、豐富的文檔，並且在 React 生態系統中廣泛使用。您可以探索這些資源，以確定哪一個最適合您的 React 應用程式國際化需求。 ## 12. 開發工具 DevTools 對於偵錯和改進 Web 應用程式的開發工作流程至關重要。以下是一些流行的 React 開發工具和相關函式庫： 1. **React 開發者工具** - 該工具可作為 Chrome 擴充功能使用。它允許您檢查 React 元件層次結構、查看元件的狀態和 props，甚至更改元件的狀態以進行測試。您可以從 [Chrome Web Store](https://chrome.google.com/webstore/detail/react-developer-tools/fmkadmapgofadopljbjfkapdkoienihi) 安裝它。 2. **Redux DevTools** - Redux DevTools 是另一個 Chrome 擴展，可以增強 Redux 開發工作流程。它提供了對 Redux 儲存的深入了解，讓您可以檢查操作和狀態變更、倒回和重播操作等。您可以從 [Chrome Web Store](https://chrome.google.com/webstore/detail/redux-devtools/lmhkpmbekcpmknklioeibfkpmmfibljd) 安裝它。 3. **Testing Playground** - Test Playground 是一個 Chrome 擴展，可以簡化 React 元件的測試。它提供了一個用於試驗組件及其道具的視覺環境。您可以在 [Chrome 線上應用程式商店](https://chrome.google.com/webstore/detail/testing-playground/hejbmebodbijjdhflfknehhcgaklhano) 上找到它。 4. **React Hook Form DevTools** - 對於使用 React Hook Form 的用戶，可以使用 DevTools 來協助偵錯表單行為。您可以在 [React Hook Form 網站](https://www.react-hook-form.com/dev-tools/) 上存取它們。 5. **TanStack Query DevTools** - TanStack Query 是 React 的資料擷取庫，它提供用於偵錯和檢查查詢和突變的 DevTools。您可以參考[官方文件](https://tanstack.com/query/v4/docs/react/devtools)以了解更多資訊。 這些開發工具可協助開發人員簡化開發和偵錯流程，從而更輕鬆地建置和維護 Web 應用程式。 ## 13. 文檔 文件對於任何軟體專案都至關重要。以下是用於建立文件的兩種流行工具： 1. **Docusaurus** - Docusaurus 是一種廣泛採用的用於建立文件網站的工具。它是一個開源框架，為創建和維護文件提供了乾淨且用戶友好的介面。 Docusaurus 具有高度可自訂性，許多專案和組織都使用它來建立文件網站。您可以在 Docusaurus 的[官方網站](https://docusaurus.io/)上了解更多並開始使用 Docusaurus。 2. **Nextra** - Nextra 是建立文件網站的另一種選擇。雖然 Nextra 可能不像 Docusaurus 那樣出名，但它提供了一種現代且簡約的方法來建立文件。它的設計是輕量級且用戶友好的，對於那些喜歡簡單乾淨的文檔風格的人來說是一個不錯的選擇。您可以在 Nextra 的[官方網站](https://nextra.site/) 上探索有關 Nextra 的更多資訊。 Docusaurus 和 Nextra 都有各自的優勢，它們之間的選擇取決於您的特定需求和偏好。您可以訪問他們各自的網站以了解更多資訊、訪問文件並確定哪一個最適合您的專案。 ## 14. 元件開發環境 元件開發環境 (Dev Env) 對於有效建置和測試 UI 元件至關重要。用於為 UI 元件創建開發環境的廣泛使用的工具之一是 [Storybook](https://storybook.js.org/)。 Storybook 是業界標準的元件瀏覽器，可讓開發人員獨立開發 UI 元件。當處理設計系統或元件庫時，它特別有價值。以下是 Storybook 如何協助創建 UI 元件的開發環境： 1. **目錄 UI 元件**：Storybook 提供了用於編目和顯示 UI 元件的專用環境。開發人員可以單獨查看每個組件的外觀和行為。 2. **將元件變體儲存為故事**：在 Storybook 中，開發人員可以為每個元件建立「故事」。這些故事代表組件的不同變體或用例。這是記錄和展示組件行為的絕佳方式。 3. **開發人員體驗工具**：Storybook 提供了一系列開發人員體驗工具，包括熱模組重新加載，以簡化組件開發流程。 透過使用 Storybook，您可以有效率地開發、測試和記錄 UI 元件。它在設計系統時特別有用，因為它允許您專注於單個組件及其互動。您可以在 Storybook 的[官方網站](https://storybook.js.org/) 上了解更多並開始使用。 它是一種多功能工具，可以根據專案的特定需求進行定制，使其成為組件開發環境的寶貴資產。 ## 15. 類型檢查 TypeScript 是 Microsoft 開發的一種程式語言，透過新增靜態類型來擴充 JavaScript。它提供全面的類型檢查和強大的類型系統，以捕獲開發過程中的錯誤並提高程式碼品質。以下是 TypeScript 中類型檢查的一些關鍵方面： 1. **靜態型別系統**：TypeScript 引進了靜態型別系統，這表示在編譯時檢查類型。這有助於在執行程式碼之前識別與類型相關的錯誤。 2. **型別註解**：開發者可以使用型別註解來指定變數、函數參數和傳回值的型別。這提供了清晰度並確保變數的使用一致。 3. **推斷**：TypeScript 可以根據指派給變數的值推斷類型。這減少了對顯式類型註解的需求並提高了程式碼簡潔性。 4. **類型聲明**：TypeScript支援自訂類型的聲明，例如介面和枚舉，以定義資料結構的形狀並增強程式碼的可維護性。 5. **類型相容性**：TypeScript 有一個檢查類型相容性的系統，這確保你不能將不相容的類型指派給變數。這有助於防止常見的運行時錯誤。 6. **對 JavaScript 文件進行類型檢查**：TypeScript 還可以檢查 JavaScript 文件，讓您可以逐步將 TypeScript 引入現有的 JavaScript 專案中。 透過將 TypeScript 合併到您的開發工作流程中，您可以從這些類型檢查功能中受益，從而儘早發現錯誤、增強程式碼可維護性並提高程式碼的整體品質。您可以在[官方 TypeScript 網站](https://www.typescriptlang.org/) 上了解有關 TypeScript 及其類型檢查功能的更多資訊。 ## 16. 行動應用程式 如果您想要開發行動應用程序，特別是 Android 和 iOS 的行動應用程序，React Native 是一個值得考慮的有價值的框架。 React Native 是一個開源框架，可讓您使用 JavaScript 和 React 建立行動應用程式。這就是 React Native 成為行動應用程式開發的熱門選擇的原因： 1. **跨平台開發**：React Native 使您能夠使用單一程式碼庫開發適用於 Android 和 iOS 的應用程式。這種方法可以顯著減少開發時間和工作量。 2. **可重複使用元件**：您可以建立跨平台工作的可重複使用 UI 元件，幫助您在應用程式中保持一致的外觀和感覺。 3. **熱重載**：React Native 支援熱重載，這意味著您可以立即看到程式碼變更的結果，而無需重新編譯整個應用程式。這加快了開發速度。 4. **大型社區**：React Native 擁有龐大且活躍的社區，這意味著您可以找到豐富的資源、庫以及常見問題的解決方案。 5. **本機效能**：React Native 應用程式具有接近本機的效能，因為它們使用本機元件進行渲染。這確保了流暢的用戶體驗。 6. **成本效益**：透過在 Android 和 iOS 之間共用程式碼庫，您可以降低開發成本。 要開始使用 React Native，您可以造訪官方網站 [React Native](https://reactnative.dev/) 以取得全面的文件、教學和資源。無論您是初學者還是經驗豐富的開發人員，React Native 都是行動應用程式開發的強大選擇。 ## 17. 為 React 開發人員提供的很棒的函式庫 很高興看到您對 React 開發人員的優秀庫感興趣。以下是一些非常有用的程式庫，可用於 React 開發中的各種功能： ### 1. **用於拖放功能的 DND 套件** - 網址：[免打擾套件](https://dndkit.com/) DND Kit 是一個強大的庫，用於為 React 應用程式添加拖放功能。它提供了一種簡單且可自訂的方法來實現拖放功能，以便在使用者介面中重新排序、重新排列或組織元素。 ### 2. **React Dropzone 用於檔案上傳** - 網址：[React Dropzone](https://react-dropzone.js.org/) React Dropzone 是一個流行的程式庫，用於在 React 應用程式中處理檔案上傳。它提供了一個用戶友好且高度可自訂的 dropzone 元件，簡化了上傳文件的過程，使其成為任何需要文件上傳的項目的有價值的補充。 ### 3. **Firebase 用於身份驗證** - 網址：[Firebase](https://firebase.google.com/) Firebase 由 Google 開發，是一個用於建立 Web 和行動應用程式的綜合平台。它提供廣泛的服務，包括用戶身份驗證。透過 Firebase 驗證，您可以輕鬆地將安全的使用者註冊和登入功能新增到您的 React 應用程式中。 ### 4. **Supabase 用於身份驗證** - 網址：[Supabase](https://supabase.com/) Supabase 是 Firebase 的開源替代品，提供一套用於建立應用程式的服務，包括身份驗證。它提供了可以無縫整合到您的 React 專案中的用戶身份驗證功能。 這些程式庫涵蓋了 React 開發的基本面，包括拖放功能、檔案上傳和使用者身份驗證。根據您的專案要求，您可以利用這些程式庫來增強您的 React 應用程式。 **免責聲明：**“本文是在人工智慧的幫助下創建的” --- 喜歡這個部落格嗎？ **[在 X 上關注我](https://twitter.com/avinashvagh)** 我非常活躍，在 Dev.to 上關注我，不錯過更新。 **聯絡人** — [[email protected]](mailto:[email protected]) 與我一起工作。 --- 訂閱**[遠端檔案通訊](https://remoteprofile.beehiiv.com/)**，隨時了解遠距工作趨勢和工作機會。 {% 嵌入 https://x.com/remoteprofile/status/1698215946463359023?s=20 %} 加入 1K+ 遠端求職者，他們正在世界任何地方在美國尋找遠端工作，所有工作機會面向全球受眾（在任何地方工作），**[立即訂閱](https://remoteprofile.beehiiv.com/訂閱）* * 每日在您的收件匣中獲取機會！
原文出處：https://dev.to/turculaurentiu91/why-you-should-choose-htmx-for-your-next-project-o7j 在本文中，我們將旨在了解為什麼您下次為 Web 應用程式選擇技術堆疊時應該考慮 HTMX 作為 React 的替代品。我們將研究傳統 HTTP JSON API + React 帶來的複雜性和挑戰，以及如何透過使用 HTMX 輕鬆避免它們。 **注意**：在本文中，我將討論 React，但它可以替換為任何其他前端框架，如 Angular、Vue、Svelte 或 Solid，但我談論 React 是因為它是大多數 Web 的預設技術開發人員預設為。 ### HTMX 到底是什麼 如果您還不知道，[HTMX](https://htmx.org/) 是一個小型瀏覽器 (JS) 庫，它使用一些屬性擴展了 HTML，允許您使用來自伺服器。它還使 HTML 能夠對所有動詞發出 HTTP 請求，而不僅僅是 GET 和 POST。 ## React 解決了什麼問題 React 是一個 JavaScript 程式庫，可協助您透過保持使用者介面與狀態同步來編寫高度互動的應用程式。您告訴它如何渲染給定的狀態，每次更新狀態時，它都會重新渲染（盡可能有效率）UI 以反映狀態變更。 每次狀態發生變化時，您都會通知庫它發生了變化，並提供新的狀態，它將處理 UI 更新。 需要本地記憶體狀態的高互動應用程式的範例可以是您可以在網路上找到的各種文字編輯器（VSCode）之一、拖放看板（如 Trello 或 JIRA）、視訊播放器或聊天室。 什麼不是此類應用程式的範例？您正在建立的待辦事項清單、您正在閱讀的新聞網站、您發布的部落格以及周圍的大多數網站。如果我們看一下 [80/20 規則](https://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_principle) >80% 的結果來自 20% 的原因，80% 的結果來自 20% 的努力。 你可以說 80% 使用 React 的 Web 應用程式不需要本地狀態。對於那 20% 需要它的人來說，你可以說它只是應用程式的一小部分（大約 20%），其餘部分只能用 HTML 來表達。 **這些數字是編造的，我沒有任何研究來支持這一點** ## React 也解決了哪些問題，使其被現代網站廣泛採用 HTML 已經過時了。使用 HTML 製作應用程式的舊方法涉及頁面、連結和表單的集合，這些頁面、連結和表單向使用者描述給定資源的當前狀態以及他們可以執行哪些操作來更改它。 每次使用者與資源互動時，應用程式只能重新載入整個頁面以顯示資源的新狀態。 幾年後，FaceBook 推出了 React，這是一個 JS 程式庫，可讓開發人員建立單頁應用程式 (SPA)。導航時不再需要重新加載整個頁面，狀態更新的酷過渡、對用戶的有趣反饋以及其他使 Web 開發人員在其網站中採用 SPA 框架的細節。 ## 複雜性問題  如果你不理解上面的架構，不用擔心，沒有什麼好理解的。我要求 ChantGPT 為我生成它，由於它過於複雜且沒有任何意義，它完美地反映了現代 Web 應用程式目前的預設基礎架構。 一個很酷的程式設計原則是**KISS**，它代表“保持簡單，愚蠢”，或者有些人可能喜歡開玩笑，“保持簡單，愚蠢！” 現代開發人員預設建立 Web 應用程式的當前基礎設施和技術堆疊極其複雜，做了很多不必要的事情，只是因為它很酷！ 當您自己建立第一個 POC 時，效果很好，但下一刻您加入了更多團隊成員，並且使用多次迭代和「擁抱」更改的敏捷方式，它有點崩潰，原因是我們將往下看一下。 ## 傳統 HTTP JSON API + React 的狀態管理問題 在 Web 應用程式中，您經常要做的就是從資料庫中獲取資源的狀態並將其呈現給使用者。讓我們以任務管理應用程式為例。使用者有一個任務列表，每個任務都有一個狀態： - 任務的標題 - 說明 - 任務完成時的標誌 - 截止日期（可選） 我們通常將此狀態儲存在資料庫中，並將此資訊呈現給用戶，您必須： - 從使用者有權存取的資料庫中取得所有任務。 - 可以選擇轉換資料（也許您儲存完成的日期並從中計算「is_completed」標誌）。 - 將資料序列化為 JSON。 - 透過 HTTP 請求取得資料。 - （可選但通常）根據模式驗證資料，可能使用 YUP 或 ZOD。 - 使用 Redux、Zustand、react-query 或其他狀態管理庫將 JSON 轉換為狀態並將其儲存在快取中。 - 轉換 HTML 中的狀態，通常會決定使用者可以使用資料做什麼。 簡而言之，我們正在描述如何在 JavaScript 中渲染所有資源的所有可能狀態，在瀏覽器中下載所述 JavaScript，然後 JavaScript 下載一堆 JSON 格式的資料並將其渲染（如果它知道如何）瀏覽器顯示為HTML！ 向使用者顯示任務清單需要做大量工作，特別是當任務僅在使用者變更時才更改時，應用程式必須將應用程式置於載入狀態，發出另一個 HTTP 請求（以PUT 或PATCH 或DELETE）使快取值（狀態）無效並重新獲取它以顯示更改的任務。 或者更糟的是，當用戶更改某些任務時，樂觀地更新本地狀態並立即顯示更改，並在幕後執行更新請求，僅在他們成功更新後通知用戶更新失敗。 這是非常容易出錯的。對於這個待辦事項應用程式來說，它可能會很有效，因為您是唯一的開發人員，並且該應用程式足夠大，您可以在腦海中保留正在發生的所有事情的地圖。但是當你的團隊規模更大時，尤其是當你將團隊分成前端和後端時，溝通不良可能會導致很多問題。 後端可能使用“is_completed”標誌，而前端可能需要“is_active”標誌。後端可能會將經過 Markdown 處理的「描述」傳送到 HTML，而前端可能希望它不被處理。後端可能會將“描述”設為可選，以允許使用者在前端不同步時保存草稿，並且您會看到許多“未捕獲的類型錯誤：無法讀取未定義的屬性（讀取“toLowerCase” ）” 另一方面，在 HTMX 上，您可以直接在範本上呈現 HTML，只要後端語言允許，就可以確保類型安全。您僅向瀏覽器發送相關訊息，向使用者提供對資源的適當控制，並指示瀏覽器或 HTMX 如何解釋使用者操作以及後端對這些操作的回應。所有應用程式狀態都是 HTML，這個概念稱為 [HATEOAS](https://htmx.org/essays/hateoas/) ## 傳統 HTTP JSON API + React 對文件的需求 為了讓兩個團隊（後端和前端）獨立工作並透過 HTTP JSON API 進行通信，您需要擁有適當的 API 文件。您還需要記錄如何計算使用者可以對給定資源執行哪些操作以顯示控制項。 大多數此類文件寫起來都很痛苦，特別是因為通常需要在實作之前編寫，而開發人員尚未完全理解問題的範圍，因此前端可以並行開發。這通常會在開發過程中進行許多更新，以適應開發過程中出現的問題，並可能導致團隊之間的版本不一致。 您還需要對 API 進行版本控制，並注意不要在非主要版本變更中引入重大變更。您無法再在不變更主要版本的情況下變更欄位名稱。您還需要保持 API 的多個版本運作或強制前端團隊進行調整。 大多數時候，文件已經過時了。有些必須緊急修復，有些新要求是在發布前一天提出的，現在您的文件已經過時，即使在很短的時間內。而且您必須記住更新它，或者更糟的是，您建立了一張票來記住它，而其他人拿起它，但沒有完整的圖片並記錄了錯誤！ ## 重複的邏輯問題 對於每個資源，您必須實施授權策略。您必須確定目前使用者是否可以將任務 **46234** 標記為已完成。您必須在後端程式碼的某個位置編寫此檢查。否則，您的應用程式將開放給_不安全的直接物件參考_，或任何使用 Postman 的人都可以將您的任務標記為已完成。 您還必須在前端實現相同的邏輯，僅當用戶有權標記已完成時才顯示標記按鈕（讓我們假設您可以與其他用戶共享您的任務，但只有您可以更改它們）。 現在每次這個邏輯改變時，你都必須在兩個應用程式中實作它，並同時發布它或擁有多個版本的API。 ## 效能問題 為了使用 React 在瀏覽器中呈現網站，您需要將佔用大量內存和解析/處理影響的 React 程式碼、狀態管理庫程式碼、腳趾 UI 庫程式碼、CSS-IN- 捆綁在一起。JS 庫程式碼、應用程式程式碼以及我們透過NPM 安裝和使用的任何js 程式庫（我們並不羞於安裝新套件，請參閱[leftpad 問題](https://www.theregister.com/2016/03/23/npm_left_pad_chaos/))。這通常會導致透過網路傳送大塊的 JavaScript 資源。當然，您可以在瀏覽器中緩存，但在現代敏捷開發中，每個衝刺至少部署一次，因此這無法解決任何問題。這會消耗網路流量和電池，這對行動裝置來說是一個經常被忽視的問題。 上述JavaScript需要由瀏覽器來解釋，消耗處理能力和電池。 JavaScript，尤其是 ReactDOM，需要追蹤 DOM 的鏡像。在其之上加入普通 DOM 和本地狀態緩存，以及所有渲染函數，以及所有“useMemo”、“useCallback”和“useState”。也要加入需要在記憶體中保存所有上下文變數的所有閉包。 JavaScript 引擎並不以其記憶體效率而聞名！您會聽到人們抱怨瀏覽器消耗了多少內存，但他們低估了他們存取的網站所消耗的內存量。 所有這些加起來，最終會耗盡用戶的電池和記憶體。當然，您可以付出努力並優化所有這些，或使用其他程式庫（如 Svelte），但所有這些努力都可以用於為您的用戶提供更有意義的功能。 ## 服務端渲染的需要 近年來，我們播種了伺服器端渲染專用框架（如「Next.js」）的興起。它們的流行凸顯了對以 HTML 格式交付內容的需求，特別是出於可存取性優化、效能和搜尋引擎優化的原因。 你不想等待瀏覽器下載 JavaScript 來渲染頁面，然後等待 JavaScript 發出 HTTP 請求來獲取內容然後渲染它，你希望它立即渲染，特別是對於上面的情況折疊內容。 這又增加了一層複雜性，包括： - 基礎設施，現在您還需要另一台伺服器用於前端應用程式 - 程式碼更複雜，包括什麼程式碼在伺服器上執行以及什麼在瀏覽器上執行的思維導圖 - 部署管道現在更加複雜 - 測試基礎設施現在更加複雜 - 現在解決問題變得更加困難，您需要了解問題是在瀏覽器上、在客戶端應用程式伺服器上還是在 API 伺服器上 ## 解決這些問題 Web 開發社群各自使用自己的語言或開發技術，以不同的方式解決這些問題： - Next.js（以及 Nuxt 等） - 反應伺服器元件 - 拉維爾 - 慣性.JS - 活線 - 點網 - Blazor 頁面 - 靈藥 - 鳳凰即時查看 - 鐵鏽 - 樂浦伺服器功能 還有許多我忘記或從未聽說過的其他解決方案！ 無論如何，此類解決方案的存在和流行證明了這些問題是有效的並且在 Web 開發人員的日常生活中遇到過。否則他們不會不遺餘力地解決這些問題，尤其是以開源的方式！ 還有 [Turbo](https://turbo.hotwired.dev/) 以及採用它們的框架、Ruby on Rails、PHP Symphony 以及其他可能以與 HTMX 相同的方式解決相同問題的框架。選擇 HTMX 只是個人喜好，但你絕對應該了解這一點，這和 HTMX 一樣酷！ 在所有這些中，HTMX 脫穎而出，不僅因為它不會將您鎖定到特定技術，您可以透過對模板進行微小更改來從 PHP 切換到 Rust，而且還因為它完全消除了對有狀態元件的需求，或者需要追蹤與資源無關的應用程式的某種狀態。 例如，讓我們採用確認對話方塊模式。您通常最終要做的是，您有一個本地記憶體狀態（如果它是開啟的），並根據該狀態將其顯示給使用者。在 HTMX 中，狀態 **IS THE HTML** 意味著當您按一下開啟模式時，您 **GET** `tasks/{taskId}/confirm-delete` 並將回應 HTML 嵌入到 DOM 中。當它被刪除時，您就完全刪除了模式和任務！這以一種獨特且極其簡單的方式解決了上述所有問題，您不需要： - 追蹤狀態 - 知道如何渲染對話框 - 記錄API - 檢查使用者是否可以刪除任務（在前端） - 您的後端應用程式始終負責 - 您可以獲得更好的安全性，因為您不會向瀏覽器發送不相關的資料並竊取敏感資訊 - 你會得到更好的表現 __*最重要的是，您可以讓您的應用程式保持簡單，只有在解決使用者問題時才允許複雜性！*__ 您只需指示 HTMX 從何處獲取對話框以及將其放置在何處，一切就完成了！ ``` <!-- the delete button --> @if ($chirp->user->is(auth()->user())) <form> @csrf @method('delete') <x-dropdown-link :component="'button'" type="submit" hx-get="{{ route('chirps.confirm-destroy', $chirp) }}" hx-swap="beforeend" hx-target="closest .chirp" > {{ __('Delete') }} </x-dropdown-link> </form> @endif <!-- the dialog template --> <div class="modal fixed z-10 inset-0 overflow-y-auto flex justify-center items-center bg-black bg-opacity-50" style="backdrop-filter: blur(14px);"> <div class="bg-white rounded p-6"> <h2 class="text-xl border-b pb-2 mb-2">Confirm Action</h2> <p>Are you sure you want to delete this chirp?</p> <div class="flex justify-end mt-4 gap-4"> <x-secondary-button _="on click remove closest .modal" > Cancel </x-secondary-button> <form> @csrf <x-danger-button hx-delete="{{route('chirps.destroy', $chirp)}}" hx-target="closest .chirp" hx-swap="delete"> Delete </x-danger-button> </form> </div> </div> </div> ``` _這個範例來自我的 [HTMX with Laravel] 教學（https://dev.to/turculaurentiu91/laravel-htmx--g0n) ，請看！_ 就像這樣，當我們單擊刪除按鈕時，我們指示 HTMX 對 `chirps/{chirp}/confirm-destroy` 執行 **GET** 請求，並將結果 HTML 放在最接近的父級 `< 之前div class="chirp">` 結束（在底部）。在刪除對話方塊中，當使用者確認時，我們指示 HTMX 對 `chirps/{chirp}` 端點執行 **DELETE** 請求，成功後，我們刪除具有 `chirp` 類別的最接近的父級。 ## 結論 在不斷發展的 Web 開發領域，看到 HTMX 等倡導簡單性和回歸基礎的工具令人耳目一新。透過利用 HTML 和 HTTP 的強大功能，HTMX 允許開發人員建立動態 Web 應用程式，而無需傳統 JavaScript 框架的複雜性和開銷。 因此，下次您開始新專案或考慮重構現有專案時，請嘗試 HTMX。您可能會驚訝於用這麼少的錢就能取得如此大的成就。
原文出處：https://dev.to/m_midas/44-react-frontend-interview-questions-2o63 ## 介紹 在面試 React 前端開發人員職位時，為技術問題做好充分準備至關重要。 React 已經成為建立使用者介面最受歡迎的 JavaScript 程式庫之一，雇主通常專注於評估候選人對 React 核心概念、最佳實踐和相關技術的理解。在本文中，我們將探討 React 前端開發人員面試期間常見問題的完整清單。透過熟悉這些問題及其答案，您可以增加成功的機會並展示您在 React 開發方面的熟練程度。因此，讓我們深入探討您應該準備好在 React 前端開發人員面試中解決的關鍵主題。  ### 1.你知道哪些React hooks？ - `useState`：用於管理功能元件中的狀態。 - `useEffect`：用於在功能元件中執行副作用，例如取得資料或訂閱事件。 - `useContext`：用於存取功能元件內的 React 上下文的值。 - `useRef`：用於建立對跨渲染持續存在的元素或值的可變引用。 - `useCallback`：用於記憶函數以防止不必要的重新渲染。 - `useMemo`：用於記憶值，透過快取昂貴的計算來提高效能。 - `useReducer`：用於使用reducer函數管理狀態，類似於Redux的工作方式。 - `useLayoutEffect`：與 useEffect 類似，但效果在所有 DOM 變更後同步運作。 這些鉤子提供了強大的工具來管理狀態、處理副作用以及重複使用 React 功能元件中的邏輯。 [了解更多](https://react.dev/reference/react) ### 2.什麼是虛擬 DOM？ 虛擬 DOM 是 React 中的一個概念，其中建立實際 DOM（文件物件模型）的輕量級虛擬表示並將其儲存在記憶體中。它是一種用於優化 Web 應用程式效能的程式設計技術。 當 React 元件的資料或狀態發生變更時，虛擬 DOM 會被更新，而不是直接操作真實 DOM。然後，虛擬 DOM 計算元件的先前狀態和更新狀態之間的差異，稱為「比較」過程。 一旦辨識出差異，React 就會有效地僅更新真實 DOM 的必要部分以反映變更。這種方法最大限度地減少了實際 DOM 操作的數量，並提高了應用程式的整體效能。 透過使用虛擬 DOM，React 提供了一種建立動態和互動式使用者介面的方法，同時確保最佳效率和渲染速度。 ### 3. 如何渲染元素陣列？ 要渲染元素陣列，可以使用“map()”方法迭代該陣列並傳回一個新的 React 元素陣列。 ``` const languages = [ "JavaScript", "TypeScript", "Python", ]; function App() { return ( <div> <ul>{languages.map((language) => <li>{language}</li>)}</ul> </div> ); } ``` [了解更多](https://react.dev/learn/rendering-lists) ### 4. 受控元件和非受控元件有什麼不同？ 受控元件和非受控元件之間的區別在於**它們如何管理和更新其狀態**。 受控元件是狀態由 React 控制的元件。元件接收其當前值並透過 props 更新它。當值改變時它也會觸發回調函數。這意味著該元件不儲存其自己的內部狀態。相反，父元件管理該值並將其傳遞給受控元件。 ``` import { useState } from 'react'; function App() { const [value, setValue] = useState(''); return ( <div> <h3>Controlled Component</h3> <input name="name" value={name} onChange={(e) => setValue(e.target.value)} /> <button onClick={() => console.log(value)}>Get Value</button> </div> ); } ``` 另一方面，不受控制的元件使用 refs 或其他方法在內部管理自己的狀態。它們獨立儲存和更新狀態，不依賴 props 或回呼。父元件對不受控元件的狀態控制較少。 ``` import { useRef } from 'react'; function App() { const inputRef = useRef(null); return ( <div className="App"> <h3>Uncontrolled Component</h3> <input type="text" name="name" ref={inputRef} /> <button onClick={() => console.log(inputRef.current.value)}>Get Value</button> </div> ); } ``` [了解更多](https://react.dev/learn/sharing-state- Between-components#driven-and-uncontrol-components) ### 5. 基於類別的 React 元件和函數式 React 元件有什麼不同？ 基於類別的元件和函數式元件之間的主要區別在於**它們的定義方式以及它們使用的語法。** 基於類別的元件被定義為 ES6 類別並擴展了 `React.Component` 類別。他們使用「render」方法傳回定義元件輸出的 JSX (JavaScript XML)。類別元件可以透過「this.state」和「this.setState()」存取元件生命週期方法和狀態管理。 ``` class App extends React.Component { state = { value: 0, }; handleAgeChange = () => { this.setState({ value: this.state.value + 1 }); }; render() { return ( <> <p>Value is {this.state.value}</p> <button onClick={this.handleAgeChange}> Increment value </button> </> ); } } ``` 另一方面，函數元件被定義為簡單的 JavaScript 函數。他們接受 props 作為參數並直接返回 JSX。功能元件無權存取生命週期方法或狀態。然而，隨著 React 16.8 中 React Hooks 的引入，功能元件現在可以管理狀態並使用其他功能，例如上下文和效果。 ``` import { useState } from 'react'; const App = () => { const [value, setValue] = useState(0); const handleAgeChange = () => { setValue(value + 1); }; return ( <> <p>Value is {value}</p> <button onClick={handleAgeChange}> Increment value </button> </> ); } ``` 一般來說，功能元件被認為更簡單、更容易閱讀和測試。建議盡可能使用函數式元件，除非有特定需要基於類別的元件。 ### 6. 元件的生命週期方法有哪些？ 生命週期方法是一種掛鉤元件生命週期不同階段的方法，可讓您在特定時間執行特定程式碼。 以下是主要生命週期方法的清單： 1. `constructor`：這是建立元件時呼叫的第一個方法。它用於初始化狀態和綁定事件處理程序。在功能元件中，您可以使用“useState”鉤子來實現類似的目的。 2. `render`：此方法負責渲染 JSX 標記並傳回螢幕上要顯示的內容。 3. `componentDidMount`：元件在 DOM 中渲染後立即呼叫該方法。它通常用於初始化任務，例如 API 呼叫或設定事件偵聽器。 4. `componentDidUpdate`：當元件的 props 或 state 改變時呼叫該方法。它允許您執行副作用、根據更改更新元件或觸發其他 API 呼叫。 5. `componentWillUnmount`：在元件從 DOM 刪除之前呼叫此方法。它用於清理在`componentDidMount`中設定的任何資源，例如刪除事件偵聽器或取消計時器。 一些生命週期方法，例如“componentWillMount”、“componentWillReceiveProps”和“componentWillUpdate”，已被棄用或替換為替代方法或掛鉤。 至於“this”，它指的是類別元件的當前實例。它允許您存取元件內的屬性和方法。在函數式元件中，不使用“this”，因為函數未綁定到特定實例。 ### 7. 使用 useState 有什麼特色？ `useState` 傳回一個狀態值和一個更新它的函數。 ``` const [value, setValue] = useState('Some state'); ``` 在初始渲染期間，傳回的狀態與作為第一個參數傳遞的值相符。 `setState` 函數用於更新狀態。它採用新的狀態值作為參數，並**對元件的重新渲染進行排隊**。 `setState` 函數也可以接受回呼函數作為參數，該函數將先前的狀態值作為參數。 [了解更多](https://react.dev/reference/react/useState) ### 8. 使用 useEffect 有什麼特別之處？ `useEffect` 鉤子可讓您在功能元件中執行副作用。 稱為 React 渲染階段的功能元件的主體內部不允許突變、訂閱、計時器、日誌記錄和其他副作用。這可能會導致用戶介面中出現令人困惑的錯誤和不一致。 相反，建議使用 useEffect。傳遞給 useEffect 的函數將在渲染提交到螢幕後執行，或者如果您傳遞一組依賴項作為第二個參數，則每次依賴項之一發生變更時都會呼叫該函數。 ``` useEffect(() => { console.log('Logging something'); }, []) ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/useEffect) ### 9. 如何追蹤功能元件的卸載？ 通常，「useEffect」會建立在元件離開畫面之前需要清理或重設的資源，例如訂閱或計時器辨識碼。 為了做到這一點，傳遞給`useEffect`的函數可以傳回一個**清理函數**。清理函數在元件從使用者介面刪除之前執行，以防止記憶體洩漏。此外，如果元件渲染多次（通常是這種情況），則在執行下一個效果之前會清除上一個效果。 ``` useEffect(() => { function handleChange(value) { setValue(value); } SomeAPI.doFunction(id, handleChange); return function cleanup() { SomeAPI.undoFunction(id, handleChange); }; }) ``` ### 10. React 中的 props 是什麼？ Props 是從父元件傳遞給元件的資料。道具 是唯讀的，無法更改。 ``` // Parent component const Parent = () => { const data = "Hello, World!"; return ( <div> <Child data={data} /> </div> ); }; // Child component const Child = ({ data }) => { return <div>{data}</div>; }; ``` [了解更多](https://react.dev/learn/passing-props-to-a-component) ### 11. 什麼是狀態管理器？您曾與哪些狀態管理器合作過或認識哪些狀態管理器？ 狀態管理器是幫助管理應用程式狀態的工具或程式庫。它提供了一個集中式儲存或容器來儲存和管理可由應用程式中的不同元件存取和更新的資料。 狀態管理器可以解決幾個問題。首先，將資料和與其相關的邏輯與元件分開是一個很好的做法。其次，當使用本機狀態並在元件之間傳遞它時，由於元件可能存在深層嵌套，程式碼可能會變得複雜。透過擁有全域存儲，我們可以存取和修改來自任何元件的資料。 除了 React Context，Redux 或 MobX 通常用作狀態管理庫。 [了解更多](https://mobx.js.org/README.html) [了解更多](https://redux-toolkit.js.org/) ### 12. 在什麼情況下可以使用本地狀態，什麼時候應該使用全域狀態？ 如果本機狀態僅在一個元件中使用且不打算將其傳遞給其他元件，則建議使用本機狀態。本地狀態也用在表示清單中單一專案的元件中。但是，如果元件分解涉及嵌套元件且資料沿層次結構傳遞，則最好使用全域狀態。 ### 13. Redux中的reducer是什麼，它需要哪些參數？ 減速器是一個純函數，它將狀態和操作作為參數。在減速器內部，我們追蹤接收到的操作的類型，並根據它修改狀態並傳回一個新的狀態物件。 ``` export default function appReducer(state = initialState, action) { // The reducer normally looks at the action type field to decide what happens switch (action.type) { // Do something here based on the different types of actions default: // If this reducer doesn't recognize the action type, or doesn't // care about this specific action, return the existing state unchanged return state } } ``` [了解更多](https://redux.js.org/tutorials/fundamentals/part-3-state-actions-reducers) ### 14. 什麼是操作以及如何更改 Redux 中的狀態？ Action 是一個簡單的 JavaScript 物件，必須有一個字段 一種。 ``` { type: "SOME_TYPE" } ``` 您也可以選擇新增一些資料作為**有效負載**。為了 改變狀態，需要呼叫我們傳遞給它的調度函數 行動 ``` { type: "SOME_TYPE", payload: "Any payload", } ``` [了解更多](https://redux.js.org/tutorials/fundamentals/part-3-state-actions-reducers) ### 15. Redux 實作了哪一種模式？ Redux 實作了 **Flux 模式**，這是應用程式可預測的狀態管理模式。它透過引入單向資料流和應用程式狀態的集中儲存來幫助管理應用程式的狀態。 [了解更多](https://www.newline.co/fullstack-react/30-days-of-react/day-18/#:~:text=Flux%20is%20a%20pattern%20for,default% 20method %20用於%20處理%20資料。） ### 16. Mobx 實作哪一種模式？ Mobx 實作了**觀察者模式**，也稱為發布-訂閱模式。 [了解更多](https://www.patterns.dev/posts/observer-pattern) ### 17. 使用 Mobx 的特徵是什麼？ Mobx 提供了「observable」和「compulated」等裝飾器來定義可觀察狀態和反應函數。以action修飾的動作用於修改狀態，確保追蹤所有變更。 Mobx 還提供自動依賴追蹤、不同類型的反應、對反應性的細粒度控制，以及透過 mobx-react 套件與 React 無縫整合。總體而言，Mobx 透過根據可觀察狀態的變化自動執行更新過程來簡化狀態管理。 ### 18.如何存取Mobx狀態下的變數？ 您可以透過使用「observable」裝飾器將變數定義為可觀察來存取狀態中的變數。這是一個例子： ``` import { observable, computed } from 'mobx'; class MyStore { @observable myVariable = 'Hello Mobx'; @computed get capitalizedVariable() { return this.myVariable.toUpperCase(); } } const store = new MyStore(); console.log(store.capitalizedVariable); // Output: HELLO MOBX store.myVariable = 'Hi Mobx'; console.log(store.capitalizedVariable); // Output: HI MOBX ``` 在此範例中，使用“observable”裝飾器將“myVariable”定義為可觀察物件。然後，您可以使用“store.myVariable”存取該變數。對「myVariable」所做的任何變更都會自動觸發相關元件或反應的更新。 [了解更多](https://mobx.js.org/actions.html) ### 19.Redux 和 Mobx 有什麼差別？ Redux 是一個更簡單、更固執己見的狀態管理庫，遵循嚴格的單向資料流並促進不變性。它需要更多的樣板程式碼和顯式更新，但與 React 具有出色的整合。 另一方面，Mobx 提供了更靈活、更直觀的 API，且樣板程式碼更少。它允許您直接修改狀態並自動追蹤更改以獲得更好的性能。 Redux 和 Mobx 之間的選擇取決於您的特定需求和偏好。 ### 20.什麼是 JSX？ 預設情況下，以下語法用於在 React 中建立元素。 ``` const someElement = React.createElement( 'h3', {className: 'title__value'}, 'Some Title Value' ); ``` 但我們已經習慣這樣看 ``` const someElement = ( <h3 className='title__value'>Some Title Value</h3> ); ``` 這正是標記所謂的 jsx。這是一種語言的擴展 簡化對程式碼和開發的認知 [了解更多](https://react.dev/learn/writing-markup-with-jsx#jsx-putting-markup-into-javascript) ### 21.什麼是道具鑽探？ Props 鑽取是指透過多層嵌套元件傳遞 props 的過程，即使某些中間元件不直接使用這些 props。這可能會導致程式碼結構複雜且繁瑣。 ``` // Parent component const Parent = () => { const data = "Hello, World!"; return ( <div> <ChildA data={data} /> </div> ); }; // Intermediate ChildA component const ChildA = ({ data }) => { return ( <div> <ChildB data={data} /> </div> ); }; // Leaf ChildB component const ChildB = ({ data }) => { return <div>{data}</div>; }; ``` 在此範例中，「data」屬性從 Parent 元件傳遞到 ChildA，然後從 ChildA 傳遞到 ChildB，即使 ChildA 不會直接使用該屬性。當存在許多層級的嵌套或當元件樹中更靠下的元件需要存取資料時，這可能會成為問題。它會使程式碼更難維護和理解。 可以透過使用其他模式（如上下文或狀態管理庫（如 Redux 或 MobX））來緩解 Props 鑽探。這些方法允許元件存取資料，而不需要透過每個中間元件傳遞 props。 ### 22. 如何有條件地渲染元素？ 您可以使用任何條件運算符，包括三元。 ``` return ( <div> {isVisible && <span>I'm visible!</span>} </div> ); ``` ``` return ( <div> {isOnline ? <span>I'm online!</span> : <span>I'm offline</span>} </div> ); ``` ``` if (isOnline) { element = <span>I'm online!</span>; } else { element = <span>I'm offline</span>; } return ( <div> {element} </div> ); ``` [了解更多](https://react.dev/learn/conditional-rendering) ### 23. useMemo 的用途是什麼？它是如何運作的？ `useMemo` 用於緩存和記憶 計算結果。 傳遞建立函數和依賴項陣列。只有當任何依賴項的值發生變更時，`useMemo` 才會重新計算記憶值。此優化有助於避免 每次渲染都需要昂貴的計算。 使用第一個參數，函數接受執行計算的回調，使用第二個依賴項陣列，僅當至少一個依賴項發生變更時，該函數才會重新執行計算。 ``` const memoValue = useMemo(() => computeFunc(paramA, paramB), [paramA, paramB]); ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/useMemo) ### 24. useCallback 的用途是什麼？它是如何運作的？ `useCallback` 掛鉤將傳回回呼的記憶版本，僅當依賴項之一的值發生變更時，該版本才會變更。 當將回調傳遞給依賴連結相等性來防止不必要的渲染的最佳化子元件時，這非常有用。 ``` const callbackValue = useCallback(() => computeFunc(paramA, paramB), [paramA, paramB]); ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/useCallback) ### 25. useMemo 和 useCallback 有什麼不同？ 1. `useMemo` 用於儲存計算結果，而 `useCallback` 用於儲存函數本身。 2. `useMemo` 快取計算值，如果依賴項沒有改變，則在後續渲染時傳回它。 3. `useCallback` 快取函數本身並傳回相同的實例，除非相依性發生變更。 ### 26.什麼是 React Context？ React Context 是一項功能，它提供了一種透過元件樹傳遞資料的方法，而無需在每個層級手動傳遞 props。它允許您建立一個全域狀態，樹中的任何元件都可以存取該狀態，無論其位置如何。當您需要在未透過 props 直接連接的多個元件之間共用資料時，上下文就非常有用。 React Context API 由三個主要部分組成： 1. `createContext`：此函數用於建立一個新的上下文物件。 2. `Context.Provider`：該元件用於向上下文提供值。它包裝了需要存取該值的元件。 3. `Context.Consumer` 或 `useContext` 鉤子：此元件或鉤子用於使用上下文中的值。它可以在上下文提供者內的任何元件中使用。 透過使用 React Context，您可以避免道具鑽探（透過多個層級的元件傳遞道具）並輕鬆管理更高層級的狀態，使您的程式碼更有組織性和效率。 [了解更多](https://react.dev/learn/passing-data-deeply-with-context) ### 27. useContext 的用途是什麼？它是如何運作的？ 在典型的 React 應用程式中，資料使用 props 從上到下（從父元件到子元件）傳遞。但這樣的使用方法對於某些類型的道具來說可能過於繁瑣 （例如，所選語言、UI 主題），必須傳遞給應用程式中的許多元件。上下文提供了一種在元件之間共享此類資料的方法，而無需明確傳遞 props 樹的每一層。 呼叫 useContext 的元件將始終在以下情況下重新渲染： 上下文值發生變化。如果重新渲染元件的成本很高，您可以使用記憶來優化它。 ``` const App = () => { const theme = useContext(ThemeContext); return ( <div style={{ color: theme.palette.primary.main }}> Some div </div> ); } ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/useContext) ### 28. useRef 的用途是什麼？它是如何運作的？ `useRef` 傳回一個可修改的 ref 物件，一個屬性。其中的當前值由傳遞的參數初始化。傳回的物件將在元件的整個生命週期內持續存在，並且不會因渲染而改變。 通常的用例是以命令式存取後代 風格。 IE。使用 ref，我們可以明確引用 DOM 元素。 ``` const App = () => { const inputRef = useRef(null); const buttonClick = () => { inputRef.current.focus(); } return ( <> <input ref={inputRef} type="text" /> <button onClick={buttonClick}>Focus on input tag</button> </> ) } ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/useRef) ### 29. 什麼是 React.memo()？ `React.memo()` 是一個高階元件。如果您的元件始終使用不變的 props 渲染相同的內容，您可以將其包裝在「React.memo()」呼叫中，以在某些情況下提高效能，從而記住結果。這意味著 React 將使用上次渲染的結果，避免重新渲染。 `React.memo()` 只影響 props 的變更。如果一個功能元件被包裝在 React.memo 中並使用 useState、useReducer 或 useContext，那麼當狀態或上下文發生變化時，它將重新渲染。 ``` import { memo } from 'react'; const MemoComponent = memo(MemoComponent = (props) => { // ... }); ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/memo) ### 30.React Fragment是什麼？ 從元件傳回多個元素是 React 中的常見做法。片段可讓您形成子元素列表，而無需在 DOM 中建立不必要的節點。 ``` <> <OneChild /> <AnotherChild /> </> // or <React.Fragment> <OneChild /> <AnotherChild /> </React.Fragment> ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/Fragment) ### 31.什麼是 React Reconciliation？ 協調是一種 React 演算法，用於區分一棵元素樹與另一棵元素樹，以確定需要替換的部分。 協調是我們過去所說的虛擬 DOM 背後的演算法。這個定義聽起來是這樣的：當你渲染一個 React 應用程式時，描述該應用程式的元素樹是在保留的記憶體中產生的。然後這棵樹被包含在渲染環境中——例如，瀏覽器應用程式，它被翻譯成一組 DOM 操作。當應用程式狀態更新時，會產生一棵新樹。將新樹與前一棵樹進行比較，以便準確計算並啟用重繪更新的應用程式所需的操作。 [了解更多](https://react.dev/learn/preserving-and-resetting-state) ### 32.為什麼使用map()時需要列表中的鍵？ 這些鍵可幫助 React 確定哪些元素已更改， 新增或刪除。必須指定它們以便 React 可以匹配 隨著時間的推移陣列元素。選擇鍵的最佳方法是使用能夠清楚區分清單專案與其鄰居的字串。大多數情況下，您將使用資料中的 ID 作為金鑰。 ``` const languages = [ { id: 1, lang: "JavaScript", }, { id: 2, lang: "TypeScript", }, { id: 3, lang: "Python", }, ]; const App = () => { return ( <div> <ul>{languages.map((language) => ( <li key={`${language.id}_${language.lang}`}>{language.lang}</li> ))} </ul> </div> ); } ``` [了解更多](https://react.dev/learn/rendering-lists#keeping-list-items-in-order-with-key) ### 33. 如何在 Redux Thunk 中處理非同步操作？ 要使用 Redux Thunk，您需要將其作為中間件導入。動作建立者不僅應該傳回一個物件，還應該傳回以調度為參數的函數。 ``` export const addUser = ({ firstName, lastName }) => { return dispatch => { dispatch(addUserStart()); } axios.post('https://jsonplaceholder.typicode.com/users', { firstName, lastName, completed: false }) .then(res => { dispatch(addUserSuccess(res.data)); }) .catch(error => { dispatch(addUserError(error.message)); }) } ``` [了解更多](https://redux.js.org/usage/writing-logic-thunks) ### 34.如何追蹤功能元件中物件欄位的變化？ 為此，您需要使用“useEffect”掛鉤並將物件的欄位作為依賴項陣列傳遞。 ``` useEffect(() => { console.log('Changed!') }, [obj.someField]) ``` ### 35.如何存取DOM元素？ 引用是使用 React.createRef() 或 useRef() 鉤子建立的，並透過 ref 屬性附加到 React 元素。透過存取已建立的引用，我們可以使用「ref.current」來存取 DOM 元素。 ``` const App = () => { const myRef = useRef(null); const handleClick = () => { console.log(myRef.current); // Accessing the DOM element }; return ( <div> <input type="text" ref={myRef} /> <button onClick={handleClick}>Click Me</button> </div> ); } export default App; ``` ### 36.什麼是自訂鉤子？ 自訂鉤子是一個允許您在不同元件之間重複使用邏輯的功能。它是一種封裝可重複使用邏輯的方法，以便可以在多個元件之間輕鬆共用和重複使用。自訂掛鉤是通常以 **use ** 開頭的函數，並且可以根據需要呼叫其他掛鉤。 [了解更多](https://react.dev/learn/reusing-logic-with-custom-hooks) ### 37.什麼是公共API？ 在索引檔案的上下文中，公共 API 通常是指向外部模組或元件公開並可存取的介面或函數。 以下是表示公共 API 的索引檔案的程式碼範例： ``` // index.js export function greet(name) { return `Hello, ${name}!`; } export function calculateSum(a, b) { return a + b; } ``` 在此範例中，index.js 檔案充當公共 API，其中導出函數“greet()”和“calculateSum()”，並且可以透過匯入它們從其他模組存取它們。其他模組可以導入並使用這些函數作為其實現的一部分： ``` // main.js import { greet, calculateSum } from './index.js'; console.log(greet('John')); // Hello, John! console.log(calculateSum(5, 3)); // 8 ``` 透過從索引檔案匯出特定函數，我們定義了模組的公共 API，允許其他模組使用這些函數。 ### 38. 建立自訂鉤子的規則是什麼？ 1. 鉤子名稱以「use」開頭。 2. 如果需要，使用現有的鉤子。 3. 不要有條件地呼叫鉤子。 4. 將可重複使用邏輯提取到自訂掛鉤中。 5. 自訂hook必須是純函數。 6. 自訂鉤子可以傳回值或其他鉤子。 7. 描述性地命名自訂掛鉤。 [了解更多](https://react.dev/learn/reusing-logic-with-custom-hooks) ### 39.什麼是SSR（伺服器端渲染）？ 伺服器端渲染（SSR）是一種用於在伺服器上渲染頁面並將完整渲染的頁面傳送到客戶端進行顯示的技術。它允許伺服器產生網頁的完整 HTML 標記（包括其動態內容），並將其作為對請求的回應傳送到客戶端。 在傳統的用戶端渲染方法中，用戶端接收最小的 HTML 頁面，然後向伺服器發出額外的資料和資源請求，這些資料和資源用於在客戶端渲染頁面。這可能會導致初始頁面載入時間變慢，並對搜尋引擎優化 (SEO) 產生負面影響，因為搜尋引擎爬蟲很難對 JavaScript 驅動的內容建立索引。 透過 SSR，伺服器透過執行必要的 JavaScript 程式碼來產生最終的 HTML 來負責渲染網頁。這意味著客戶端從伺服器接收完全呈現的頁面，從而減少了額外資源請求的需要。 SSR 縮短了初始頁面載入時間，並允許搜尋引擎輕鬆索引內容，從而實現更好的 SEO。 SSR 通常用於框架和函式庫中，例如用於 React 的 Next.js 和用於 Vue.js 的 Nuxt.js，以啟用伺服器端渲染功能。這些框架為您處理伺服器端渲染邏輯，讓實作 SSR 變得更加容易。 ### 40.使用SSR有什麼好處？ 1. **改進初始載入時間**：SSR 允許伺服器將完全渲染的 HTML 頁面傳送到客戶端，從而減少客戶端所需的處理量。這可以縮短初始載入時間，因為使用者可以更快地看到完整的頁面。 2. **SEO友善**：搜尋引擎可以有效地抓取和索引SSR頁面的內容，因為完全渲染的HTML在初始回應中可用。這提高了搜尋引擎的可見度並有助於更好的搜尋排名。 3. **可存取性**：SSR 確保禁用 JavaScript 或使用輔助技術的使用者可以存取內容。透過在伺服器上產生 HTML，SSR 為所有使用者提供可靠且易於存取的使用者體驗。 4. **低頻寬環境下的效能**：SSR減少了客戶端需要下載的資料量，有利於低頻寬或高延遲環境下的使用者。這對於行動用戶或網路連線速度較慢的用戶尤其重要。 雖然 SSR 提供了這些優勢，但值得注意的是，與客戶端渲染方法相比，它可能會帶來更多的伺服器負載和維護複雜性。應仔細考慮快取、可擴展性和伺服器端渲染效能最佳化等因素。 ### 41.你知道Next.js的主要功能有哪些？ 1. `getStaticProps`：此方法用於在建置時取得資料並將頁面預先渲染為靜態 HTML。它確保資料在建置時可用，並且不會因後續請求而更改。 ``` export async function getStaticProps() { const res = await fetch('https://api.example.com/data'); const data = await res.json(); return { props: { data } }; } ``` 2. `getServerSideProps`：此方法用於在每個請求上取得資料並在伺服器上預先渲染頁面。當您需要取得可能經常變更或特定於使用者的資料時，可以使用它。 ``` export async function getServerSideProps() { const res = await fetch('https://api.example.com/data'); const data = await res.json(); return { props: { data } }; } ``` 3. `getStaticPaths`：此方法在動態路由中使用，用於指定建置時應預先渲染的路徑清單。它通常用於獲取帶有參數的動態路由的資料。 ``` export async function getStaticPaths() { const res = await fetch('https://api.example.com/posts'); const posts = await res.json(); const paths = posts.map((post) => ({ params: { id: post.id } })); return { paths, fallback: false }; } ``` [了解更多](https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/data-fetching/fetching-caching-and-revalidating) ### 42.什麼是 Linters？ Linters 是用來檢查原始程式碼是否有潛在錯誤、錯誤、風格不一致和可維護性問題的工具。它們可幫助執行編碼標準並確保整個程式碼庫的程式碼品質和一致性。 Linters 的工作原理是掃描原始程式碼並將其與一組預先定義的規則或指南進行比較。這些規則可以包括語法和格式約定、最佳實踐、潛在錯誤和程式碼異味。當 linter 發現違反規則時，它會產生警告或錯誤，突出顯示需要注意的特定行或多行程式碼。 使用 linter 可以帶來幾個好處： 1. **程式碼品質**：Linter 有助於辨識和防止潛在的錯誤、程式碼異味和反模式，從而提高程式碼品質。 2. **一致性**：Linter 強制執行編碼約定和風格指南，確保整個程式碼庫的格式和程式碼結構一致，即使多個開發人員正在處理同一個專案時也是如此。 3. **可維護性**：透過儘早發現問題並促進良好的編碼實踐，linter 有助於程式碼的可維護性，使程式碼庫更容易理解、修改和擴展。 4. **效率**：Linter 可以透過自動化程式碼審查流程並在常見錯誤在開發或生產過程中引起問題之前捕獲它們來節省開發人員的時間。 一些流行的 linter 包括用於 JavaScript 的 ESLint 以及用於 CSS 和 Sass 的 Stylelint。 [了解更多](https://eslint.org/docs/latest/use/getting-started) ### 43.你知道哪些 React 架構解決方案？ 有多種用於建立 React 專案的架構解決方案和模式。一些受歡迎的包括： 1. **MVC（模型-視圖-控制器）**：MVC 是一種傳統的架構模式，它將應用程式分為三個主要元件 - 模型、視圖和控制器。 React 可以在 View 層中使用來渲染 UI，而其他程式庫或框架可以用於 Model 和 Controller 層。 2. **Flux**：Flux是Facebook專門針對React應用程式所推出的應用架構。它遵循單向資料流，其中資料沿著單一方向流動，從而更容易理解和除錯應用程式的狀態變更。 3. **原子設計**：原子設計並不是React特有的，而是將UI分割成更小、可重複使用元件的設計方法。它鼓勵建立小型、獨立且可以組合以建立更複雜的 UI 的元件。 4. **容器和元件模式**：此模式將表示（元件）與邏輯和狀態管理（容器）分開。元件負責渲染 UI，而容器則處理業務邏輯和狀態管理。 5. **功能切片設計**：它是一種用於組織和建構 React 應用程式的現代架構方法。它旨在透過根據功能或模組劃分應用程式程式碼庫來解決可擴展性、可維護性和可重用性的挑戰。 ### 44.什麼是特徵切片設計？ 它是一種用於組織和建立 React 應用程式的現代架構方法。它旨在透過根據功能或模組劃分應用程式程式碼庫來解決可擴展性、可維護性和可重用性的挑戰。 在功能切片設計中，應用程式的每個功能或模組都組織到一個單獨的目錄中，其中包含所有必要的元件、操作、reducers 和其他相關檔案。這有助於保持程式碼庫的模組化和隔離性，使其更易於開發、測試和維護。 功能切片設計促進了關注點的清晰分離，並將功能封裝在各個功能中。這允許不同的團隊或開發人員獨立地處理不同的功能，而不必擔心衝突或依賴性。  **我強烈建議點擊“了解更多”按鈕以了解功能切片設計** [了解更多](https://dev.to/m_midas/feature-sliced-design-the-best-frontend-architecture-4noj) ## 了解更多 如果您還沒有閱讀過，我強烈建議您閱讀我關於前端面試問題的其餘文章。 https://dev.to/m_midas/52-frontend-interview-questions-javascript-59h6 https://dev.to/m_midas/41-frontend-interview-questions-css-4imc https://dev.to/m_midas/15-most-common-frontend-interview-questions-4njp ## 結論 總之，面試 React 前端開發人員職位需要對框架的核心概念、原理和相關技術有深入的了解。透過準備本文中討論的問題，您可以展示您的 React 知識並展示您建立高效且可維護的使用者介面的能力。請記住，不僅要專注於記住答案，還要理解基本概念並能夠清楚地解釋它們。 此外，請記住，面試不僅涉及技術方面，還旨在展示您解決問題的能力、溝通能力以及團隊合作能力。透過將技術專業知識與強大的整體技能相結合，您將具備在 React 前端開發人員面試中脫穎而出的能力，並在這個令人興奮且快速發展的領域找到您夢想的工作。 祝你好運！
你的轉職路上，還缺少一份自學作業包！寫完這幾包，直接拿作品去面試上班！
本論壇另有附設一個 LINE 新手發問＆交流群組！歡迎加入討論！
