新 C 程式設計師的困惑來源之一是指標。乍一看，使用它們似乎沒有多大用處。但是，理解指標至關重要，因為它是一個有用的工具，任何比「Hello, World」程式更大的專案都會有指標。一旦初學者開始掌握指針的概念和適用性，另一波恐怖浪潮就會深入他們的內心：雙指針。 在繼續之前，讓我們回顧一下指標是什麼。 在 C 和其他語言（如 C++）中，指標是保存物件記憶體位址的東西。它們是一個數值，當輸出到控制台時，它們通常以十六進位顯示。這意味著，本質上，指針只是奇特的整數。 現在回到雙指針。 當初學者看到雙指針時，就會開始不舒服地移動，汗水從額頭一直流到下巴。就像生活中其他一切新鮮或陌生的事物一樣，人們一想到要面對以前從未遇到過的事物，就會感到尷尬和不安，即使只是輕微的。但隨著你了解的越多，你開始對自己對想要征服的任何事物的新理解充滿信心。雙指針也是如此。 那麼，什麼是雙指針呢？那麼，如果常規指標要引用記憶體中的物件，那麼雙指標就是指向另一個指標的變數，而另一個指標又指向記憶體中的物件。 例子： ``` #include <stdio.h> int main(void) { int value = 100; int *value_ptr = &value; int **value_double_ptr = &value_ptr; printf("Value: %d\n", value); printf("Pointer to value: %d\n", *value_ptr); printf("Double pointer to value: %d\n", **value_double_ptr); } ``` 輸出： ``` ~/Desktop ➜ clang main.c ~/Desktop ➜ ./a.out Value: 100 Pointer to value: 100 Doublue pointer to value: 100 ~/Desktop ➜ ``` 當取消引用雙指標時，我們不會得到最終物件，而是得到預期的結果：必須再次取消引用才能檢索最終值的指標。它類似於下面的程式碼。 ``` int *ptr = *value_double_ptr; int final_value = *ptr; ``` 現在我確信大多數剛接觸雙指標的人一定會問自己這樣的問題：「我將在哪裡使用它？」。也許展示雙指標有用性的最佳方法是記住常規指標的實際用途之一。這就是說，常規指標可以用作函數中的輸出參數。如果您不知道的話，輸出參數是一個填充結果的參數。為什麼要使用輸出參數取決於幾個因素，並且超出了本文的範圍，但我覺得這就是可以利用雙指標的地方。 我們將要了解的一個函數是 POSIX `getline()`函數。其目的是從文件中讀取一行。當讀取該行時，人們可能會懷疑它被返回，但是，情況並非如此，因為返回值用於不同的用途。相反，第一個參數採用雙指針，填入包含該行的緩衝區。 為什麼需要雙指針？因此，它可以分配足夠的記憶體來保存整行加上空終止符。如果記憶體分配和讀取一行成功，則提供的指標將被修改為指向新的且已填入的緩衝區。只有使用雙指針，他們才能實現這一目標。 將任何內容傳遞給函數時，傳遞的是副本而不是實際物件。指針也是如此。如果我們傳遞一個常規指針，我們只能修改該指針指向的內容。如果我們更改指標本身，則更改不會反映在函數外部，因為它是副本。 如果我們想要改變指標指向的位置，我們必須新增另一個間接定址並採用雙指標。 使用`getline()`的範例如下。 ``` #include <stdio.h> int main(void) { FILE *file = fopen("test", "r"); char *line = 0; int line_length = 0; getline(&line, &line_length, file); printf("%s\n", line); printf("Line length: %d\n", line_length); } ``` `getline()`有兩個輸出參數：一個用於緩衝區，另一個用於讀入的行的長度。 概括 -- 雙指針對許多初學者來說是一個挑戰。當您對雙指標的概念越來越熟悉並在自己的程式碼中必要時使用它們時，您開始認為曾經害怕雙指標是多麼愚蠢。 現在我將帶著你的新知識送你走！ --- 原文出處：https://dev.to/noah11012/double-pointers-in-cc-2n96
在我最新的文章中，我談到了 Vagrant 以及它如何幫助我們在幾分鐘內建立虛擬機，但如果可以做得更快、更好、更可自訂呢？讓我們學習如何使用 Docker 輕鬆開發、部署和執行應用程式！ **目錄**[介紹](#intro)[Docker 與虛擬機](#docker-vs-vm)[安裝](#installation)[基本指令](#basic-commands)[範例：Jenkins 容器](#example-jenkins)[資料持久化](#data-persistence)[資料持久化-卷](#data-persistence-volumes)[最後的想法](#final-thoughts)[資源](#resources) 介紹 -- 如果你谷歌一下*Docker* ，你會發現 Docker 是一個使用作業系統級虛擬化來建立自包含容器的軟體平台。 幸運的是，我會用簡單的英語向您解釋這意味著什麼。 您可能已經使用 Oracle VM 或[Vagrant](https://letslearnabout.net/devops/vagrant-tutorial-beginners/)建立了多個虛擬機器。 Docker 就是類似的東西（但更好，稍後會詳細介紹）。 使用 Docker，我們選擇一個映像（將 Docker 映像視為配方）並下載它。然後，我們建立該映像或容器的實例，與虛擬機器非常相似。 #### 影像： 用於建立一個或多個容器的套件或模板 #### 容器： 影像的實例彼此隔離，有自己的環境。 但讓我們看看它的實際效果。這是一個docker映像程式碼： ``免費：23.04 執行 apt-get update 執行 apt-get install -y curl nginx` 還記得我說過 Docker 鏡像是一個食譜嗎？在此映像或*配方*中，Docker 取得 Ubuntu 23.04 版本，更新 SO，然後安裝*curl*和*nginx* 。 誠然，這是一個簡短的 Docker 映像版本，但它幫助我們直觀地了解了 Docker 的含義。 現在，使用這個鏡像，我們可以建立一個容器（想像一個虛擬機），它將建立一個類似 Linux Ubuntu 的虛擬機，已經更新，帶有curl和nginx。 我們公司的所有開發人員都可以使用相同的映像來安裝相同的程式、軟體包和版本。不再有「但是…但它可以在我的電腦上執行！」；現在每台計算機都有相同的規格。 Docker 與虛擬機 ----------- 但是…如果 Docker 建立了一個類似 VM 的容器，為什麼我們不只使用虛擬機器呢？ 我可以從低層次的角度解釋Docker 容器如何比虛擬機器更好，甚至可以從另一個網站（如本網站）獲取一些很酷的資訊圖表，並解釋Docker 對每個容器使用相同的內核，使其輕量且快速，只需幾秒鐘即可旋轉一個容器：  但使用 Docker 和 Docker 容器有一個很大的優點： 想像一下，您想要開發一個 21.1 NodeJS：您建立自己的 Docker 映像，在其中取得 Ubuntu 映像，更新它，安裝所有 NodeJS 相關的東西，然後將該映像分發給開發團隊。 在正常設定中，您必須上傳 NodeJS 應用程式，將其部署到您的伺服器上，並且您必須確保伺服器具有所有依賴項並且其 NodeJS 與您的伺服器相容。 而且你不想為此打賭。 使用 Docker，我們可以建立 Docker 映像，將其上傳到 Docker 相容的伺服器，僅此而已。 Docker 伺服器不在乎你使用什麼 Linux、安裝什麼軟體包或你的應用程式的語言是什麼：它只需要執行映像。就是這樣。 讓我強調這一點：我們不關心伺服器安裝了什麼。我們上傳並執行 Docker 映像。這就是我們所要做的。 安裝 -- 您可以安裝 Docker Desktop，這是一個 GUI Docker 應用程式，但我們這些強大的開發人員使用適當的終端工具，因此您將安裝 Docker Engine，即 Docker 的終端版本。 拋開笑話不談，您可以安裝任何您想要的內容： [Docker Desktop](https://docs.docker.com/desktop/)或[Docker Engine](https://docs.docker.com/engine/install/) ，只需確保遵循作業系統的說明即可。例如，對於基於 Debian 的發行版（例如 Ubuntu）： 解除安裝先前的 Docker 版本 `sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin docker-ce-rootless-extras sudo rm -rf /var/lib/docker sudo rm -rf /var/lib/containerd` 安裝 Docker `curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh ./get-docker.sh` 檢查 Docker 是否已安裝 `sudo docker version` 讓我們進行一個測試。在終端機中執行以下命令： `sudo docker run docker/whalesay cowsay boo`  **重要提示：**每個 Docker 指令都需要 sudo 權限。您可以將使用者新增至*docker*群組，但儘管如此，它仍然不斷要求 sudo 權限。我發現透過執行命令`sudo chmod 666 /var/run/docker.sock` ，您不再被要求提供 sudo 權限（您可以使用類似的命令，例如*chmod +x* ）。 基本指令 ---- 我們已經啟動並執行了 Docker。讓我們看看一些基本指令。如果你想要的話，你的麵包和黃油： 列出所有圖像 `docker images` 從鏡像下載或執行容器 `docker run <IMAGE_NAME>` 下載特定版本 `docker run <IMAGE_NAME>:<VERSION>` 在背景執行容器 `docker run -d <IMAGE_NAME>` 將容器從後台帶到前台 `docker run attach <ID>` 執行命令 `docker run ubuntu cat /etc/ *release* docker執行ubuntu睡眠15` 下載鏡像以便稍後執行 `docker pull <IMAGE_NAME>` 在docker容器內執行指令 `docker exec <COMMAND>` 連接到容器的 bash `docker run -it <IMAGE_NAME> bash` 列出所有正在執行的容器 `docker ps` 列出所有容器，無論是否執行 `docker ps -a` 執行一個帶有其他容器連結的容器： `docker 執行 -p ： - 關聯： docker run -p 5000:80 --link redis:redis 投票應用` 從 JSON 格式的圖像或容器中獲取詳細訊息 `docker inspect <NAME_OR_ID>` 從背景執行的容器取得日誌 `docker logs <NAME_OR_ID>` 取得影像的所有圖層 `docker history <IMAGE_NAME>` 停止容器 `docker stop <IMAGE_NAME_OR_ID>` 永久刪除容器 `docker rm <IMAGE_NAME_OR_ID>` 永久刪除未使用的影像 `docker rmi <IMAGE_NAME>` 從 Dockerfile 建置映像 `docker build . -t <NAME>` 環境變數 `docker 執行 -e = docker run -e APP\_COLOR=blue simple-webapp-color` 範例：Jenkins 容器 ------------- 讓我們使用一個現實生活中的範例：使用 Jenkins 容器。 在以後的文章中，我將更深入地討論 Jenkins 及其功能，但 Jenkins 是一個很棒的 DevOps CI/CD 工具。讓我們下載 Jenkins 並在我們的電腦上執行它： `docker run jenkins/jenkins # 這會下載並執行 jenkins docker ps # 取得容器ID和端口 碼頭工人檢查\# 取得容器IP` 使用以下命令在虛擬機器中開啟瀏覽器： `docker run -p 8080:8080 jenkins/jenkins # Map the port` 使用以下命令在主機中開啟瀏覽器： 在這裡，我們在 Ubuntu 虛擬機器中安裝並下載 Docker 映像並執行它。我們可以透過開啟瀏覽器並使用 Docker 容器的 IP 和連接埠來查看虛擬機器中的 Jenkins，但透過映射端口，我們可以在主機中開啟 Jenkins。 結構是： 使用 Windows 主機 -> Linux VM -> 在 Linux 中執行的 Docker 容器 現在，Linux 正在執行一個輕量級 Docker 容器，我們可以從 Windows 電腦存取它。那不是很好嗎？ 資料持久化 ----- 我們停止 Jenkins 容器，第二天我們恢復它以繼續工作。但我們已經失去了一切。發生了什麼事？？？？ 僅 Docker 不具備資料持久性。 容器使用自己的資料夾（Jenkins 上的*/var/jenkins\_home* 、MySQL 上的*/var/lib/mysql*等），但是當您停止容器並再次執行映像時，您將從頭開始建立容器。我們對於它可以做些什麼呢？ 我們可以透過連結執行Docker的作業系統中的資料夾和容器的資料夾來實現*資料持久化*。 `mkdir my\_jenkins\_data docker run -p 8080:8080 -v /home/ /my\_jenkins\_data:/var/jenkins\_home jenkins/jenkins` 在這裡，我們建立了一個名為*my\_jenkins\_data*的資料夾，並將其與 Jenkins 資料夾*/var/jenkins\_home*連結，Docker 在其中儲存所有變更。 因此，如果我們再次執行該命令，我們將建立一個新容器，連結儲存的訊息，就像我們正在恢復容器一樣。 資料容量的持久性 -------- 我們可以簡化這個過程。我們可以讓 Docker 透過在*/var/lib/docker/volumes/\**中建立磁碟區來管理磁碟區，而不是為我們的資料夾提供長字串。 建立卷 `docker volume create test_volume` 這會在 /var/lib/docker/volumes/test\_volume 中建立一個磁碟區 `docker run -v test_volume:var/lib/mysql mysql` 我們也可以使用現代的方式，它更長但更聲明性和冗長： `docker run / --mount type=bind, source=/data/mysql, target=/var/lib/mysql mysql` 最後的想法 ----- 正如我們剛剛看到的，Docker 之所以出色，有以下幾個原因： 1. **隔離性**：Docker允許應用程式與底層系統隔離，確保不同環境下的一致性。 3. **效率**：透過容器化優化資源利用率，更有效率地利用系統資源。 5. **可移植性**：Docker容器可以在任何安裝了Docker的機器上執行，從而可以輕鬆地在不同環境中部署應用程式。 7. **可擴展性**：使用 Docker，可以根據需求透過增加或減少容器數量來輕鬆擴展應用程式。 9. **一致性**：Docker確保開發、測試和生產環境的一致性，減少「它在我的機器上執行」的問題。 11. **生態系統**：Docker 擁有豐富的生態系統，提供廣泛的工具和服務來補充容器化，使其成為應用程式部署和管理的多功能平台。 13. **部署**：Docker 讓部署變得更容易、更安全。我們不是管理套件及其版本，而是將 Docker 映像上傳到伺服器。 資源 -- [原帖](https://letslearnabout.net/devops/docker-tutorial-beginners/) [Vagrant 初學者教程](https://letslearnabout.net/devops/vagrant-tutorial-beginners/) [Docker 桌面](https://docs.docker.com/desktop/) [Docker引擎](https://docs.docker.com/engine/install/) [Docker 在 DevOps 中的作用](https://kodekloud.com/blog/role-of-docker-in-devops/) [碼頭工人中心](https://hub.docker.com/) --- 原文出處：https://dev.to/davidmm1707/docker-basics-for-beginners-49l9
有了正確的函式庫，任何開發人員都可以在他們的應用程式中建立強大的人工智慧功能（如 Ninja 🥷）。 在此列表中，我編譯了 7 個很棒的 AI 庫，您現在可以使用它們（相對）輕鬆地發布功能。 不要忘記為這些圖書館加註星標以表達您的支持。  https://github.com/CopilotKit/CopilotKit --- 1. [CopilotPortal](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) ：建構應用程式原生人工智慧聊天機器人 -------------------------------------------------------------------------------  應用程式內人工智慧聊天機器人助理可以「查看」您目前的應用程式狀態並在前端和後端採取操作。 一組完全可自訂的反應元件和掛鉤以及用於建立 LLM 和您的應用程式之間互動的架構。 定義*useMakeCopilotReadable* 、 *useMakeCopilotActionable*和*CopilotSidebarUIProvider*使其運作。 ``` import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebarUIProvider } from "@copilotkit/react-ui"; export default function App(): JSX.Element { return ( <CopilotProvider chatApiEndpoint="/api/copilotkit/chat"> <CopilotSidebarUIProvider> <YourContent /> </CopilotSidebarUIProvider> </CopilotProvider> ); } ``` https://github.com/CopilotKit/CopilotKit --- 2. [RAGxplorer](https://github.com/gabrielchua/RAGxplorer) - 視覺化並探索您的 RAG 文件 ----------------------------------------------------------------------------  RAGxplorer 是一個 Python 工具，用於視覺化機器學習和自然語言處理中的 RAG（檢索增強生成）文件。 以互動方式探索 RAG 流程中使用的文件中的聯繫和內容。 若要設定 RAGxplorer，請在程式碼中定義 RAG 檢查點路徑並安裝指定的依賴項。 ``` import streamlit as st from utils.rag import build_vector_database st.set_page_config(page_title="RAGxplorer", page_icon="🔍") uploaded_file = st.file_uploader("Upload your PDF", type='pdf') query = st.text_input("Enter your query") search = st.button("Search") top_k = st.number_input("Number of Chunks", value=5, min_value=1) st.session_state["chroma"] = build_vector_database(uploaded_file, ...) st.session_state['retrieved_id'] = query_chroma(...) plot_embeddings(...) ``` https://github.com/gabrielchua/RAGxplorer --- 3. [Tavily GPT 研究員](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher)- 獲得法學碩士以搜尋網路和資料庫 -----------------------------------------------------------------------------------  Tavilly 可讓您將 GPT 支援的研究和內容產生工具新增至您的 React 應用程式中，從而增強其資料處理和內容建立功能。 ``` # Create an assistant assistant = client.beta.assistants.create( instructions=assistant_prompt_instruction, model="gpt-4-1106-preview", tools=[{ "type": "function", "function": { "name": "tavily_search", "description": "Get information on recent events from the web.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "query": {"type": "string", "description": "The search query to use. For example: 'Latest news on Nvidia stock performance'"}, }, "required": ["query"] } } }] ) ``` https://github.com/assafelovic/gpt-researcher --- 4. [Pezzo.ai](https://github.com/pezzolabs/pezzo) - 開發者優先的 LLMOps 平台 --------------------------------------------------------------------  用於管理 OpenAI 通話的集中平台。 優化您的提示和令牌使用。追蹤您的人工智慧使用情況。 免費且易於整合。 ``` const prompt = await pezzo.getPrompt("AnalyzeSentiment"); const response = await openai.chat.completions.create(prompt); ``` https://github.com/pezzolabs/pezzo --- 5. [DeepEval](https://github.com/confident-ai/deepeval) - 評估 LLM、RAG 和微調性能 --------------------------------------------------------------------------  DeepEval 是一個開源框架，透過將評估視為單元測試來簡化法學碩士的評估。 它提供了評估 LLM 輸出的各種指標，其模組化設計允許開發人員定制他們的評估流程 要使用它，您需要安裝該程式庫、編寫測試案例並執行這些用例來評估您的 LLM 的效能。 ``` Pytest Integration: from deepeval import assert_test from deepeval.metrics import HallucinationMetric from deepeval.test_case import LLMTestCase test_case = LLMTestCase( input="How many evaluation metrics does DeepEval offers?", actual_output="14+ evaluation metrics", context=["DeepEval offers 14+ evaluation metrics"] ) metric = HallucinationMetric(minimum_score=0.7) def test_hallucination(): assert_test(test_case, [metric]) ``` https://github.com/confident-ai/deepeval --- 6. [CopilotTextarea](https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit) - React 應用程式中的 AI 驅動寫作 ----------------------------------------------------------------------------------------  具有 Github CopilotX 功能的任何 React `<textarea>`的直接替代品。 自動完成、插入、編輯。 可以即時或由開發人員提前提供任何上下文。 ``` import { CopilotTextarea } from "@copilotkit/react-textarea"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; // Provide context... useMakeCopilotReadable(...) // in your component... <CopilotProvider> <CopilotTextarea/> </CopilotProvider>` ``` https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit --- 7. [SwirlSearch](https://github.com/swirlai/swirl-search) - 人工智慧驅動的搜尋。 ----------------------------------------------------------------------  Swirl Search 是一個開源平台，它使用人工智慧同時搜尋多個資料來源並提供有關這些資料的起草報告。 它可以跨各種來源進行搜尋，包括搜尋引擎、資料庫和雲端服務，並且可以按照儲存庫中提供的安裝說明輕鬆設定。 Swirl Search 建置在 Python/Django 堆疊上，在 Apache 2.0 授權下發布，並作為 Docker 映像提供，使其可供使用者存取和自訂。 https://github.com/swirlai/swirl-search --- 謝謝閱讀！不要忘記為文章加入書籤，給出您的反應，並支持和查看提到的很棒的庫。 乾杯! --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/im-building-an-ai-project-here-are-the-libraries-im-going-to-use-pd0
> 面向雲程式設計的宣言。 別誤會我的意思，我喜歡雲！它使我能夠建立令人驚嘆的東西，並徹底改變了我使用軟體創新和解決問題的方式。 它是「*新電腦*」、終極電腦、「*無電腦電腦*」。它可以彈性擴展，永遠在線，無處不在，可以做任何事情。這是無邊無際的。它肯定會留在這裡。 但天哪，這絕對不是我們在未來十年內建立雲端應用程式的方式。隨著雲端從“我不想讓伺服器放在我的辦公桌下”發展到“我的應用程式需要30 個不同的託管服務來執行其任務”，我們有點忘記了優秀的開發人員體驗是什麼樣子的。 為雲端建立應用程式有時感覺就像把我孩子的袋子裡未使用的樂高積木灑滿了客廳地板並試圖建造一座城堡。在經歷了撕碎的撲克牌、可怕的芭比娃娃頭和漏電的電池之後，你讀了第一百萬次說明書，卻發現你最終建造的東西與上次建造的東西基本上相同。 分類樂高積木很有趣！和孩子們一起打發時間。它甚至滿足了我的強迫症……但見鬼，這不是我想要建立專業軟體的方式！ *讓我試著描述一下我和我的開發人員朋友正在努力解決的問題。* ### 我想專注於為我的用戶創造價值 當我建立專業軟體時，我希望將大部分時間花在應用程式的*功能*領域，而不是我使用的平台的*非功能*機制。 每次我想要在 AWS Lambda 函數內執行程式碼時，我都必須了解它需要與 tree-shaken 依賴項捆綁在一起，作為 zip 檔案上傳到 S3 並透過 Terraform 部署，這是沒有意義的。或者，為了能夠向 SNS 發布訊息，我的 IAM 策略必須有一個允許對主題的 ARN 執行`sns:Publish`操作的語句。*每個開發人員都需要了解 ARN 是什麼嗎？* 所有這些東西與我試圖為用戶創造的價值沒有任何關係。這是純粹的力學。**我們能擺脫它嗎？** ### 我想獨立 作為一名開發人員，最令人沮喪和最扼殺流程的情況之一是我必須停下來等待某人或某事才能繼續前進。 就像快樂地在空中滑翔，欣賞風景，欣賞優美的背景音樂，突然，*砰！*混凝土牆。 當您為雲端建立應用程式時，這堵混凝土牆有多種形狀和尺寸。是 DevOps 人員排隊；需要更新的是 IAM 策略；是只有外部兼職顧問才知道如何除錯的部署失敗；我們希望內部平台中不斷積壓的缺失旋鈕和 API 能夠改變一切。 這些障礙令人沮喪，因為它們迫使我切換環境，應用「臨時」安全策略，並發明我不想談論的醜陋駭客。這是一個破碎的世界。 我想獨立。我希望能夠把事情做好，保持順其自然。我想一次一點地改善世界，並在完成*後*繼續下一件事。我想要完成任務時的多巴胺激增，而不是另一個未完成的線程的羞恥感。 ### 我想要即時回饋 我說過我想要獨立，但不要誤以為我會寫完美的程式碼。這就是為什麼我想用鉛筆而不是鋼筆寫程式碼。 有些開發人員可以花一整天的時間進行編碼，甚至無需呼叫編譯器，最終，他們進行編譯和部署，然後就可以正常工作了。 我很欽佩他們，但我不是那種類型的開發人員。不，先生。對我來說，這就是迭代、迭代、迭代。我從小處開始，用輕鉛筆畫草圖，看一看，擦掉一堆東西，畫一條更粗的線，後退一步，瞇著眼睛，畫更多，擦掉更多，再看一眼，*沖洗並重複*。 這就是為什麼對我來說，最重要的是迭代速度。我越早執行並測試我的應用程式，我就能越快地返回並迭代。這就是我的流量所在。 當我開始程式設計時，我使用 Borland C++。過去，在 IBM PC AT 機器（TURBO ON）上編譯和執行一個程式大約需要 100ms。**雲端中的平均迭代周期需要幾分鐘。分鐘！有時要幾十分鐘！** 這是當今雲端中迭代的樣子：我對程式碼進行了更改；然後我需要編譯它；將其部署到我的測試帳戶；找到管理控制台的方式來實際觸發它；等待它執行並去搜尋 登入另一個服務。然後我意識到有一個錯誤回應告訴我我很愚蠢，因為我怎麼不知道我必須傳入 Accept-Content: application/json，否則我會得到一些名為「XML」的奇怪結果我不知道該怎麼辦（開個玩笑，XML 很棒，不是真的）。現在一切又重新來過… 因此，您說“編寫單元測試”，以居高臨下的方式試圖證明當前的現實是合理的。 「偉大的開發人員編寫單元測試」。好的！因此，現在我需要獲取我的程式碼，該程式碼進行了大約20 個外部API 呼叫，並透過從過時的文件中複製並貼上它們來以某種方式模擬API 回應，結果卻發現我的請求被拒絕了，因為我缺少了一些隱式操作我的 IAM 安全聲明。我們都去過那裡。 **說實話，給我90年代的開發者經驗**。我想要進行更改，並且希望能夠以互動方式或透過在幾毫秒內的單元測試來測試此更改，並且我想坐在沒有 WiFi 的飛機上執行此操作，好嗎？ （我們在 90 年代沒有 WiFi）。 ### 所以這只是一句吐槽？ 一定不行！我是電腦程式編制員。有時我覺得我從出生起就一直在寫軟體。我一直在社會危險的時期這樣做，當時成為電腦極客並不酷。 我一直喜歡成為開發人員，因為如果我對自己的工具不滿意，我可以製作自己的工具。畢竟，製造工具已經融入了我們的 DNA——人類製造工具的歷史已經超過一百萬年。 我對我的工具不滿意。 2022 年 4 月，我與好朋友、前微軟同事 \[Shai Ber\] 聯手，創立了 \[Wing\]，其使命是***為開發者解鎖雲端***。我們聚集了一群令人難以置信的美麗極客，他們與我們一樣對開發人員體驗和開源充滿熱情，並開始了我們的旅程，使開發人員（即我們自己）能夠解決這些基本問題。 ### 編譯器來救援 那麼我們該如何一次解決所有這些問題呢？ **我們正在為雲端建立一種程式語言。** 「*一種程式語言！？* 」你問。 “*世界上沒有足夠的程式語言嗎？* ”，“*編寫一個編譯器真的很難嗎？* ”， *“開發人員想要學習一門全新語言的機會有多大？* ”，“*為什麼不能你侵入了現有的語言工具鏈，瞇起眼睛，然後就到此為止了嗎？* ” 我不是一個心血來潮就建立程式語言的人。事實上，我花了過去五年的時間建立 \[AWS CDK\]，這是一個*多語言庫*，它允許開發人員使用他們最喜歡的程式語言定義雲端基礎設施，從而解決了我正在談論的一些挑戰。 「滿足開發人員所在的位置」是 AWS 和 CDK 的美好宗旨，它激勵我們建立 \[JSII\] 和 \[constructs\] 等出色的技術。 ***但有時，「他們在哪裡」並不是一個足夠好的模型來創造所需的體驗。*** 用程式碼定義基礎設施確實使我們能夠建立更高層級的抽象，但只要我的應用程式程式碼需要與此基礎設施交互，抽象就變得太\[洩漏\]。我被迫要了解比我需要的更多的知識，而且我必須成為 IAM、VPC、ALB、EBS 等領域的專家，基本上還有比我想記住的更多的 TLA。 我們今天使用的語言都是圍繞著*電腦是一台機器*的想法而設計的。他們已經達到了能夠為我們提供對這些機器的可靠抽象的程度。它們抽象化了 CPU、記憶體、檔案系統、行程管理和網路。作為開發人員，我不必關心文件在磁碟上的佈局方式，甚至不必關心哈希映射需要多少記憶體。我只需寫`readFile()`或`new Dictionary()`即可開始我的一天。是的，對我來說，了解幕後發生的事情並不是一個壞主意，但我並不是被迫這樣做。 大多數這些語言還為我提供類型安全。當我使用錯誤數量的參數呼叫函數時，我的編譯器會對我大喊大叫。我不必等到我的應用程式執行時才意識到我忘記了參數，或者傳遞了錯誤的類型。 **在雲端，我獨自一人**。每當我的程式碼需要與雲端資源或服務互動時（隨著產業的發展，這種情況越來越多）我必須放棄程式語言的舒適性和安全性。我必須跳出機器的邊界，進入網路的狂野西部，而我的編譯器卻一無所知。 突然之間，所有痛苦的來源幾乎變得非常明顯。如今的雲端應用程式只是由互不相連的部分拼湊而成。我有一個用於我的基礎設施的編譯器，另一個用於我的函數，另一個用於我的容器，另一個用於我的 \[CI/CD 管道\]。每個機器都非常認真地對待自己的工作，並讓我在每台機器中保持安全和快樂，但我的應用程式不再在單台機器上執行，我的應用程式在雲端上執行。 ***雲就是計算機。*** ### Wing，一種面向雲端的程式語言 當新的程式設計範式出現時，語言需要時間來迎頭趕上。我曾經喜歡用 C 語言建立物件導向的程式碼，但它是一個有漏洞的抽象。我必須了解物件在記憶體中的佈局方式、\[V 表\] 的工作原理，並記住將物件作為每個函數的第一個參數傳遞。當程式語言開始像一等公民一樣支援物件導向的概念時，這種範式就民主化了，今天大多數開發人員甚至不知道 V 表是什麼，世界一直在旋轉。 **Wing** ，或者***winglang，***如果你想可愛一點的話，它擁有你所期望的現代、面向物件、強類型和通用語言的所有好東西，但它還包括一些額外的原語，旨在支持分佈式雲作為一等公民的基於服務的性質。 ### 一探究竟 我們在 Wing 上的工作已經快一年了，我很高興邀請您查看並告訴我您的想法。雖然仍處於 Alpha 階段，尚未準備好投入生產使用，但已經可以用它來建立一些[實際的應用程式](https://github.com/winglang/research/tree/main/dogfooding)。 https://github.com/winglang/wing --- 原文出處：https://dev.to/winglang/cloud-why-so-difficult-3j33
您經常聽到工程師將 Web Components 與 React 進行比較。這是我的看法。 ### Web 元件是規格。你的網路框架不是。 事實上，我們不需要 JavaScript 框架來使用 Web 元件，這是一個巨大的差異。 Web 元件規格自訂元素 v1、範本、插槽和 ShadowDOM 的部分都可以在瀏覽器中運作。這意味著開始編寫 Web 元件時無需依賴關係！  您不需要大量的 JavaScript 來渲染 UI。 Web 元件對於載入嚴重依賴項阻礙使用者互動的情況（例如行動裝置的情況）非常有用。但還不止於此。事實證明，[Web 元件的靜態網站產生需要最少的工具](https://github.com/readymade-ui/readymade/blob/master/build-gh-pages.js)。 HTML 模組將使處理模板部分的人體工學變得更好。今年，Chrome 團隊宣布 [HTML 模組規格](https://groups.google.com/a/chromium.org/forum/#!msg/blink-dev/ewfRSdqcOd8/w_Fr6rJ3DQAJ) 即將推出！雖然您可能需要 JavaScript 框架來建立複雜的 Web 應用程式，但靜態網站最好僅使用規範來建置。考慮到網路中有多少內容是靜態內容，這是一個很大的問題。抱歉，React 和蓋茲比。 ### Web 元件是包容性的。 JavaScript 生態系統是如此分散。 Web 元件為每個人提供了使用同一種語言的機會。 React 的支持者很快指出“沒有單一的‘Web 元件社區’，但事實是社區是我們所有人。JavaScript 框架是排他性的。你必須成為俱樂部的一部分。自定義元素則不然。v1. 初學者可以開始編寫它們，而無需學習JavaScript 庫的艱苦戰鬥。 ### Web 元件解決了一個不同的問題。 React 解決了 UI 開發中狀態缺失的問題。自訂元素是無狀態的。您需要將狀態機引入自訂元素。 JavaScript 框架永遠都有空間。 Web 元件提供了一個機會來簡化過去幾年一直在這裡流行的元件範例，以便每個人都可以使用相同的 UI 元件。 Web 元件本質上是在擴展我們日常使用的基本元素時解決人體工學問題。 [甚至在 React 文件中也這麼說。](https://reactjs.org/docs/web-components.html)React 和 Web Components 解決了不同的問題。 ### Web 元件是可互通的。您的 Javascript 框架很可能不是。 在框架中使用自訂元素不僅是可能的，而且應該被視為進入 2020 年的最佳實踐。Javascript 框架應該能夠處理自訂元素，就像處理 DOM 一樣。讓 Web 元件與 JavaScript 框架配合使用有許多怪癖。 React 有一些問題，但 React 團隊表示[他們將考慮與規範緊密整合](https://dev.to/ben/why-the-react-community-is-missing-the-point-about-web-components-1ic3/)。 Angular 不支援自訂內建元素的部分規格。 Angular 提供了對自主自訂元素的支持，甚至可以使用 Angular Elements 編譯它們。 Vue 與自訂元素具有相當的互通性，但是如果您遇到問題，使用 Vue 編碼的人請在這裡留言。有一些解決方法可以解決整合 Web 元件所產生的問題，但 JavaScript 框架還需要做一些工作來確保完整的自訂元素 v1 規範正常運作。 ### Web 元件是 a11y。 客製化的內建元素可讓您擴展按鈕、輸入等原生元素，並選擇和實現您自己的功能。透過擴充具有可存取性特徵的元素，您可以免費獲得這些功能。通常，在使用 JavaScript 框架建立 UI 元件時，您必須複製輔助功能。 ### 教育和網路工程存在問題。 在過去十年流行的程式碼學院中，我們忘記了詳細說明規格並直接跳入 JavaScript 框架。即使是入門級課程也可以包括接觸 React。這對於只想讓我們「使用平台」的 JavaScript 框架來說是有利的，但它留下了一個空白，即初級工程師缺乏我們所使用的平台的知識：HTML、CSS 和 JavaScript。 Web Components 透過提供每個人都可以學習和使用的規範來解決這個問題。 ## 我們就不能好好相處嗎？ 即使對於初學者來說，學習 HTML 規範也很容易。讓每個瀏覽器和函式庫都同意並支援規範是很困難的。 HTML 是一個動態文件，並且隨著時間的推移而不斷變化。 [Apple 拒絕](https://github.com/w3c/webcomponents/issues/509#issuecomment-230700060) 在 Safari 中實作自訂的內建元素規格。自從 Microsoft 在 Edge 中遷移到 Chromium 以來，所有最受歡迎的常青瀏覽器都實作了自訂元素 v1。我們只需要更好地合作，Web 元件可以為 2020 年代實現 UI 元件提供可持續的範例。  這並不意味著您現在無法開始使用 Web 元件。對於不支援此規格的瀏覽器，存在 [Polyfills](https://www.webcomponents.org/polyfills/)。 我們應該共同努力，確保 Web 元件進入開發工作流程。從前端 Web 開發教育的一開始到最複雜的 Web 應用程式 Web 元件都有可能簡化 UI 元件開發、提供開箱即用的輔助功能，甚至減少建立 UI 所需的程式碼量。是時候我們釋放這種潛力了，而不是爭論哪個 JS 框架更適合提供元件範例。 JavaScript 框架將繼續擅長其最擅長的領域：狀態管理、提供架構模式和方便的工具。 Web 元件將繼續存在。我們可以共同努力，讓網路變得更美好。 --- 原文出處：https://dev.to/steveblue/it-s-not-about-web-components-vs-react-5137
身為一名熱衷於開源的開發人員，我不斷關注新興的專案、函式庫和服務。 你知道那些，似乎有那種特殊的醬汁。  我整理了一份小清單，列出了我在新的一年中看到的趨勢或預期的趨勢。 讓我們來看看我最近遇到的一些最令人驚訝和印象深刻的專案。 ## 1. [Wing](https://github.com/winglang/wing)  Wing 開發了一種名為 **[Winglang](https://www.winglang.io/)** 的面向雲端的程式語言，專門用於解決雲端開發人員面臨的需求和挑戰。 將基礎設施和執行時程式碼組合成一種語言，並具有內建的本機模擬器以及可觀察性和偵錯控制台。 Wing 減少了認知負荷和上下文切換，使開發人員能夠保持創作流程。 Wing 如何促進您的發展： - 更快的迭代周期 - 透過機翼模擬器進行在地化測試 - 透過編寫更少的程式碼部署到雲端 {% cta https://dub.sh/wing-cloud %} 請star ⭐ Winglang {% endcta %} <小時/> ## 2. [也許](https://dub.sh/wing-cloud)  Maybe 最近開源了他們的個人理財 + 財富管理應用程式 一些功能包括： - 投資標桿 - 投資組合分配 - 債務洞察 {% cta https://github.com/maybe-finance/maybe %} 請加註星標 ⭐ 也許 {% endcta %} <小時/> ## 3. [Wstunnel](https://github.com/erebe/wstunnel?tab=readme-ov-file)  Wstunnel使用與http相容的WebSocket協定來繞過防火牆和代理程式。 這允許您傳輸您想要的任何流量並存取您需要的任何資源/網站。 {% cta https://github.com/erebe/wstunnel?tab=readme-ov-file %} 請加註星標 ⭐ wstunnel {% endcta %} <小時/> ## 4. [Spotube](https://github.com/KRTirtho/spotube)  開源、跨平台的 Spotify 用戶端，利用 Spotify 的資料 API 和 YouTube（或 Piped.video 或 JioSaavn）作為音訊來源，跨多個平台相容， 不再需要 Spotify Premium。 順便說一句，這不是另一個 Electron 應用程式😉 {% cta https://github.com/KRTirtho/spotube %} 請加註星標 ⭐ Spotube {% endcta %} <小時/> ## 5. [柔術](https://github.com/martinvonz/jj)  Jujutsu 是一個軟體專案的版本控制系統，以 Rust 編寫。 您用它來： - 取得/複製您的程式碼 - 追蹤程式碼的更改 - 發布這些變更以供其他人查看和使用。 {% cta https://github.com/martinvonz/jj %} 請star ⭐ Jujutsu {% endcta %} <小時/> ## 6. [黃蜂](https://github.com/wasp-lang/wasp)  Wasp（Web 應用程式規格）是一個類似 Rails 的 React、Node.js 和 Prisma 框架。 在一天之內建立您的應用程式並使用單一 CLI 命令進行部署！ - 快速開始 - 無樣板 - 沒有鎖定 {% cta https://github.com/wasp-lang/wasp %} 請加註星 ⭐ 黃蜂 {% endcta %} <小時/> ## 7. [最佳化](https://github.com/refinedev/refine)  用於建立內部工具、管理面板、儀表板和 B2B 應用程式的 React 框架，具有無與倫比的靈活性。 Refine 不限於一組預先設計樣式的元件，而是提供以下集合： - 輔助掛鉤 - 成分 - 供應商 {% cta https://github.com/refinedev/refine %} 請加註星 ⭐ Refine {% endcta %} <小時/> ## 8. [DbGate](https://github.com/dbgate/dbgate)  DbGate 是一個跨平台資料庫管理器，其設計目的是在同時處理更多資料庫時使用簡單且有效率。 **支援的資料庫：** - MySQL - PostgreSQL - SQL伺服器 - 甲骨文（實驗性） - MongoDB - 雷迪斯 - SQLite - 亞馬遜紅移 - CockroachDB - 瑪麗亞資料庫 {% cta https://github.com/dbgate/dbgate %} 請star ⭐ DBGate {% endcta %} <小時/> ## 9. [ivy](https://github.com/unifyai/ivy)  Ivy是一個開源機器學習框架： - 自動調整您的模型 - 將程式碼轉換為任何框架 - 編寫與框架無關的程式碼 {% cta https://github.com/unifyai/ivy %} 請star ⭐ Ive {% endcta %} <小時/> --- 原文出處：https://dev.to/winglang/9-top-trending-open-source-projects-to-watch-for-in-2024-emb
網路蘊藏著許多寶藏，但很多人卻不知道。 這裡有 10 個資源豐富的網站，可以在網路上免費學習任何東西： --- ## 1. 編碼 **免費程式碼營** 您可以免費學習編碼、建立專案並獲得認證。 **您可以獲得以下認證：** - 響應式網頁設計 - Javascript演算法與資料結構 - 前端開發庫 - 資料視覺化 - 關係型資料庫 - 和更多 ``` Link: https://www.freecodecamp.org/ ```  --- ## 2. 行銷 **行銷範例** 簡短、溫馨、實用的行銷範例之家，可幫助您更好地進行行銷。 **取得範例：** - 客戶獲取 - 轉換 - 保留 - 品牌策略 - 推薦策略 - 和更多 ``` Link: https://marketingexamples.com/ ```  --- ## 3. 無程式碼 每天獲得 30 分鐘的簡短課程，指導您 100 天的無程式碼之旅，以提升您的無程式碼技能。 - 你得到什麼？ - 指導課程 - 技巧和竅門 - 靈感鏡頭 - 驚喜獎勵 - 獎勵迷你挑戰 - 內建公共提示 ``` Link: https://www.100daysofnocode.com/start-the-challenge ```  --- ## 4.人工智慧 **人工智慧 100 天** 每天獲得 30 分鐘的簡短課程，指導您的 AI 學習之旅。 **你了解什麼？** - 人工智慧在日常生活中的無限應用 - 你知道科技兄弟在談論什麼。 - 你每天都使用人工智慧來建立很酷的專案並消除無聊的工作。 - 你知道為什麼你對人工智慧感到焦慮，甚至更興奮。 ``` Link: https://www.100daysai.com/ ```  --- ## 5. 語言 **多鄰國** 以遊戲化的方式學習您想要學習的任何語言，以保持您的動力。 **你得到什麼？** - 透過快速、簡短的課程，您將獲得積分並解鎖新級別，同時獲得現實世界的溝通技巧。 - 結合研究支援的教學方法和令人愉快的內容來建立課程。 - 類似遊戲的功能、有趣的挑戰和提醒，輕鬆養成語言學習的習慣。 - 課程經過量身定制，可幫助您以適當的水平和節奏學習。 ``` Link: https://www.duolingo.com/ ```  --- ## 6. 資料結構與演算法 **CSVISTOOL** 了解資料結構和演算法如何以視覺化方式運作。 **你能學到什麼？** - 清單 - 堆疊、佇列和出隊 - 樹和跳過列表 - 哈希圖 - 排序和快速選擇 - 字串搜尋 - 圖形演算法 - 和更多 ``` Link: https://csvistool.com/ ```  --- ## 7. 使用者體驗 **使用者體驗法則** 策劃設計人員在建立使用者介面時可以考慮的最佳實踐。 **你得到什麼？** - 啟發式 - 原則 - 格式塔 - 認知偏差 ``` Link: https://lawsofux.com/ ```  --- ## 8.Excel + Power BI **尚杜** 每週接收有關 Excel 和 Power BI 最佳提示的電子郵件 **你得到什麼？** - 強大的提示、資源和影片，幫助您在工作中取得進步。 - 資料分析、圖表、報告和自動化的真實範例 - 獎勵文件、PDF 指南和先睹為快 ``` Link: https://chandoo.org/wp/subscribe/ ```  --- ## 9. 時事通訊的成長 **反向成長** 了解如何從網路上最好的時事通訊成長故事中發展您的時事通訊。 **你得到什麼？** - 時事通訊企業如何賺錢 - 他們如何成長 - 他們如何透過時事通訊獲利 ``` Link: https://growthinreverse.com/ ```  --- ## 10.心智模型 **法南街** 了解讓您生活更美好的心理模式。 **如何取得？** - 核心心智模型 - 物理和化學的心理模型 - 生物學的心理模型 - 系統思維的心智模型 - 以及更多 ``` Link: https://fs.blog/mental-models/ ```  --- ## 與我聯繫 領英：https://www.linkedin.com/in/durgesh4993/ GitHub：https://github.com/Durgesh4993 LeetCode：https://leetcode.com/durgesh4993/ 簡介：https://linktr.ee/durgesh4993 --- 原文出處：https://dev.to/durgesh4993/10-websites-to-learn-anything-for-free-on-the-internet-4ahe
#RAG簡介 作為開發人員，您今天可以學到的最有價值的技能之一是學習如何使用大型語言模型 (LLM) 建立檢索增強生成 (RAG) 應用程式。 ## 為什麼？ 因為世界上有超過 64 ZB 的資料，這甚至不包括書籍或實體文件等實體資料。 （供您參考，1澤字節是一兆千兆位元組。） 不僅如此，全球90%的資料都是在過去兩年建立的，而且資料量每兩年就會翻倍。基本上，公司都在海量的資料中游泳，而且這些資料每天都在變得越來越大。 公司將如何存取和使用所有這些資料？ 現在每個人都聽說過使用檢索增強生成（RAG）來透過人工智慧尋找資訊。能夠存取和使用不斷增長的資料量是每個公司都需要的關鍵技能。 即使您知道 RAG 基本上是描述將文件或知識連結到 LLM 的工作流程的簡寫方式，許多開發人員自己（還）還沒有嘗試或試驗過這一點。 網路上充滿了圖書館列表，但如何開始呢？ 以下是幫助您開始使用 RAG 的最佳庫的簡短清單。 --- # 1. [LLMWare](https://github.com/llmware-ai/llmware) 在LLMWare中，您可以上傳文件，並透過幾行程式碼開始檢索資訊。它處理 RAG 所需的整個過程：文件攝取、解析、分塊、索引、嵌入、儲存到向量資料庫以及連結到 LLM 以檢索答案。 LLMWare 被設計為整合和端到端，因此所有這些步驟都可以開箱即用。它組裝了所有部件，因此您無需這樣做。 LLMWare 使其非常簡單且易於上手： - 只需幾行程式碼即可透過端到端範例實現 RAG 工作流程 - 建立庫並無縫載入文件 - 輕鬆產生嵌入 - 輕鬆進行語意搜尋 - 利用任何 Hugging Face 模型或 GPT-4 等封閉源模型來回答資料中的問題 - 範例包括無需 GPU 的 RAG 模型 https://github.com/llmware-ai/llmware  --- # 2. [MongoDB](https://github.com/mongodb/mongo) MongoDB 是一種廣泛使用的開源 NoSQL 資料庫程式。它屬於以文件為導向的資料庫類別，這意味著它以類似於 JSON 文件的格式儲存和組織資料。 MongoDB 的設計具有靈活性和可擴展性，使其適合各種應用程式和行業。 資料庫（如 MongoDB）是 RAG 中非常重要的一步，因為它們在嵌入之前儲存從文件或知識庫中提取的訊息，包括重要的元資料。 https://github.com/mongodb/mongo  --- # 3. [Milvus 向量資料庫](https://github.com/milvus-io/milvus) Milvus 是一個開源向量資料庫，旨在為嵌入相似性搜尋和人工智慧應用程式提供支援。 Milvus 讓非結構化資料搜尋更容易存取，無論部署環境如何，都可以提供一致的使用者體驗。 Milvus DB，或類似的向量 DB，是 RAG 中至關重要的一步。它是存儲向量嵌入以進行相似性搜尋的地方。該資料庫允許人們用自然語言提出問題並檢索相關結果。如果沒有良好的嵌入和向量資料庫，LLM 模型將無法接收正確的文字區塊來讀取。 https://github.com/milvus-io/milvus  --- # 4. [擁抱臉](https://github.com/huggingface) 如果你還沒去過 Hugging Face，你真的應該去看看。這是所有開源模型的去處，並且可以單槍匹馬地將世界從人工智慧壟斷中拯救出來。就像 Github 用於開源專案一樣，Hugging Face 用於開源模型。有超過 450,000 個模型，所有模型都免費供任何想要使用它們的人使用。 Hugging Face 的 Transformers 庫是首選庫 提供數千個預訓練模型來執行不同模式（例如文字、視覺和音訊）的任務。 這些模型可應用於： - 文本，用於文本分類、資訊提取、問答、摘要、翻譯和文本生成等任務，支援 100 多種語言。 - 影像，用於影像分類、物件偵測和分割等任務。 - 音頻，用於語音辨識和音頻分類等任務。 Transformer 模型還可以組合執行多種模式的任務，例如表格問答、光學字元辨識、從掃描文件中提取資訊、視訊分類和視覺問答。 https://github.com/huggingface  --- #5. [Llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp) 沒有GPU？沒問題！ Llama.cpp 來救援！ llama.cpp 的主要目標是在 MacBook 上使用 4 位元整數化來執行 LLaMA 模型。 * 無依賴的純 C/C++ 實現 * Apple Silicon 一等公民 - 透過 ARM NEON、Accelerate 和 Metal 框架進行最佳化 * 對 x86 架構的 AVX、AVX2 和 AVX512 支持 * 混合F16/F32精度 * 支援2位、3位、4位、5位、6位和8位整數化 * CUDA、Metal 和 OpenCL GPU 後端支持 一旦量化，更大的模型就可以在 CPU 上執行，而效能損失很小。尋找 GGUF 版本的模型來嘗試使用 LLMWare 或其他 RAG 工作流程。 https://github.com/ggerganov/llama.cpp  --- 這是幫助您開始使用 RAG 的非常基本的概述。如果您想要一個讓所有這些庫無縫協作的一站式整合解決方案，請造訪 LLMWare 的 GitHub 庫，找到 50 多個優秀範例來幫助您入門。 [在不和諧中找到我們](https://discord.gg/fCztJQeV7J) - 我們很樂意聽到您的來信！ --- 原文出處：https://dev.to/llmware/top-5-beginner-friendly-open-source-libraries-for-rag-1mhb
我自 2019 年以來一直是 Web 開發人員。我使用 React.js 和基於 React 的框架，如 Gatsby、Next、Remix、Astro 和 Hydrogen。我從來沒有對這些工具感到完全滿意，但是，作為一個深入 JS 生態系統的初學者，我從同行那裡聽到的都是這樣的話：「這就是方式，任何其他程式語言要么慢，要么老」。  結果，我習慣了巨大的複雜性：多個獨立的儲存庫、數千個函式庫和框架來實現簡單的事情、GraphQL、微服務、無伺服器、靜態網站產生、增量靜態再生、部分水化、 redux 、redux-thunk、babel、webpack、react 伺服器元件、伺服器操作等。這個清單還可以再持續 10 分鐘。 直到有一天我說**受夠了！** 讓我們來看看我慢慢發瘋的完整時間線。這需要一段時間，在閱讀長篇文章之前，請隨意煮點咖啡！ --- ## 倦怠的時間表 ### [Gatsby.js](https://www.gatsbyjs.com/) 我記得完成我的訓練營並想：“我終於能夠建立我的作品集了！”，所以我做到了。只有一個小問題，我想在 Google 上建立索引，但是使用舊的「create-react-app」使這項任務幾乎不可能完成。很快我了解了 SEO 和 React 的水合循環，這讓我找到了這個問題的「解決方案」：Gatsby.js。靜態網站產生的想法對當時的我來說簡直是革命性的，畢竟沒有什麼比預先渲染 HTML 檔案更快了，對吧？ 我決定透過閱讀文件來學習這個新框架，讓我告訴你，這**不是**一次有趣的體驗。我以前從未聽說過 GraphQL，顯然，您需要它來產生所有靜態檔案（到底是什麼？？？）。我問我的一些網友，很難學習這些過度設計的廢話是否正常，他們回答說「技能問題，再努力一點！」。於是我更加努力，終於學會了之後，我把我的個人網站移植到了Gatsby上。  我的大部分頁面都成功在 Google 上建立了索引，幾個月來，我對結果非常滿意。然後另一個問題出現了：我的**很多**開發者朋友開始說“Gatsby 死了！建立 Next 是為了簡化靜態站點生成並提供伺服器端渲染”。 ### [Next.js](https://nextjs.org/) 我快速瀏覽了 Next 文件並**立即**愛上了它。我能夠在沒有 GraphQL 的情況下用三分之一的程式碼做與 Gatsby 相同的事情！我再次將我的作品集移植到另一個框架：Next。 這次我確實有一次美好的經驗。部署到 Vercel 輕而易舉，「getStaticProps」和「getServerSideProps」功能很簡單，但功能非常強大，我可以選擇每個頁面的渲染樣式，整體來說非常靈活。 不幸的是，我透過慘痛的教訓學到了一些東西：在 JavaScript 生態系統中，所有美好的事情都會結束。 ### [混音](https://remix.run/) 我清楚記得 Remix 發佈時的情景。多名科技影響者開始發布有關它的內容（一如既往）。然而，當時我在主頁上看到它不支援靜態網站生成，只支援伺服器端渲染，所以我想「等一下，這些年來投資於 [JAMstack](https://jamstack.org/) 都被扔在這裡了嗎？不可能，這個框架不會長久」。然而，令我驚訝的是，Remix 不僅生存了下來，而且還被 Shopify 收購 https://shopify.engineering/remix-joins-shopify ，並成為 Next 的重要競爭對手。 幾個月過去了，我決定嘗試看看。我再一次感到驚訝，Remix 的主要座右銘是使用 Web 基礎知識，而不是像 Next 這樣過於複雜的快取系統。因此，在Remix 中編碼時，我腦中需要的思維模型要簡單10 倍：沒有全域狀態管理器，只需使用URL，更少的客戶端狀態，將所有邏輯移至伺服器，並使用cookie，無需使用完整堆疊中間的 REST API 非常簡單，只需將資料庫查詢移至「loader」函數即可。 ### 離開矩陣  然後，突然間，真相呈現在我面前，我服下了紅色藥丸。我的腦海中開始浮現出多個問題：Remix 不就像所有其他「古老而無聊」的框架（如 Rails、Laravel 和 Django）一樣嗎？幾十年來，我們一直在使用伺服器端渲染進行全端 Web 開發，但 JavaScript 黑手黨集體認為這種方法是垃圾，將所有內容移至客戶端才是未來。難道同一個黑手黨認為 Rails 一直都是對的嗎？用 JS 框架做所有那些過度設計的怪物不是正確的舉動嗎？我開始質疑一切。這種「新」的 Web 開發方式更加簡單、快速。 ### 我已經完成了 Next 和 Vercel 我透過 [Next.js 應用程式路由器](https://nextjs.org/docs/app) 達到了臨界點。以下是 Vercel 向 Next 推送的所有錯誤的完整清單： - 曾經簡單的：「getStaticProps」和「getServerSideProps」函數現在變得複雜而麻煩。目前，沒有特定的位置來新增 API 呼叫或資料庫查詢，您可以將它們寫入任何您想要的位置！在多年前使用 PHP 犯了同樣的錯誤之後，我們開始再次將業務邏輯與 UI 混合。難道前端開發者不吸取過去的教訓嗎？如果我刪除按鈕會發生什麼事？這是否會破壞我的使用者身份驗證流程，因為資料庫呼叫位於其中？您的前端應該 100% 可廢棄且可更換。你相對於競爭對手的競爭優勢在於業務邏輯，它應該與 UI 層完全隔離。  - 接下來是伺服器優先。這聽起來沒那麼糟吧？畢竟，這解決了 SEO 問題並立即向用戶展示新鮮內容。問題在於，大多數現有的 Next 程式碼庫都依賴客戶端程式庫，例如樣式元件和一些全域狀態管理器。這是什麼意思？隨著此類重大變化的不斷發生，您的應用程式將在幾週而不是幾年內變成遺留軟體。更多的時間花在保持所有依賴項最新上，而不是做重要的事情：發布功能。 - Vercel 從 Meta 聘請了多名 React 核心團隊成員。這帶來了嚴重的利益衝突，因為這些工程師現在（據稱）正在發布有利於 Next 的功能，而不是優先考慮那些可以幫助所有基於 React 的框架（如 Remix）的功能。  我再也受不了了。我對自己說：你知道嗎？我厭倦了一遍又一遍地重新學習相同的框架，我完全不同意這種新的範式。 毫不奇怪，其他內容創作者也經歷了類似的情況： https://youtu.be/zkCBSz353fc?si=z3-FDVgcB3xfp06h https://youtu.be/Zt8mO_Aqzw8?si=10fy1d-ZoB7t3Uc_ --- ## 啟蒙之路 我非常累。在厭倦了所有的 React 工具後，我開始了尋找更簡單的 Web 框架的旅程。以下是我一直在尋找的先決條件： - 含電池 - 約定優於配置 - 良好的開發體驗 - 現代化且高性能的前端 我的第一個反應是查看 [Stack Overflow Survey 2023](https://survey.stackoverflow.co/2023/#section-most-popular-technologies-web-frameworks-and-technologies) 中的頂級框架。我立即從清單中刪除了所有與 JS、C# 和 Java 相關的內容。我從來沒有興趣學習後兩個，它們看起來醜陋且冗長。所以剩下的選項是：Laravel (PHP)、Django (Python)、Rails (Ruby) 和 Phoenix (Elixir)。 Python 是我在網路工程學位期間使用的語言，我獲得了非常愉快的體驗。 Django 似乎遵循約定優於配置的理念，但最終讓我放棄它的是沒有一個好的內建工具來在前端工作。論壇上的大多數人都說他們使用[HTMX](https://htmx.org/) 和[Alpine](https://alpinejs.dev/)，但是，兩者都是您需要安裝的外部依賴項。 放棄Laravel 是非常困難的，因為它具有驚人的成本效益，有數百個官方軟體包可以處理新創公司可能需要的幾乎所有內容，例如託管、身份驗證、條紋支付等。對於前端，他們創造了[慣性。Node.js](https://inertiajs.com/)，這是一種非常簡單而優雅的方式，可以在前端使用 React 的同時保持 Laravel 的高生產力和強大功能。百分之百誠實地說，我沒有選擇 Laravel 的唯一原因是 PHP 的語法，它看起來很難看，到處都是一堆 `$` 和 `->`。 ### Ruby on Rails Ruby on Rails 無需介紹。它是 Web 開發框架的元年，其革命性的「15 分鐘建立部落格」至今仍令人印象深刻。在我開始抱怨我發現的所有問題之前，讓我們先從好的方面開始。 與 Python 類似，Ruby 是一種可以向非技術人員展示的語言，他們會理解該軟體想要做什麼。它是**迄今為止**我見過的最容易閱讀和最美麗的語言。我很快就意識到，[編寫視覺上令人愉悅的程式碼](https://world.hey.com/dhh/a-writer-s-ruby-2050b634) 是Rails 團隊的首要任務，這對我來說來說是新的。 更不用說 Rails 幾乎發明了「包含電池」和「約定優於配置」的哲學，所以這不會是一個問題。在一份文件中，我提供了任何類型的 Web 應用程式所需的一切。 在前端，有 [Hotwire](https://hotwired.dev/)，這是一種非常簡單且輕量級的方法，可以實現 SPA 框架提供的所有 UX 改進。我一直很好奇測試這個庫的極限，它看起來非常有前途。 好吧，Rails 在紙面上滿足了我想要的框架的所有先決條件。我們來試試吧！我在本地測試的第一件事是“railsscaffold”命令。我立即感到震驚。一個指令就能產生 CRUD 所需的一切？決不！  在 Node + React 領域，要實現相同的目標，我需要手動編寫所有程式碼（這裡沒有生成器）並安裝一堆程式庫，例如：Vite、prisma、express、react router、redux、redux-thunk 、 vitest、cypress 、react 測試庫、zod、typescript、eslint、prettier、1000 個不同的插件，甚至可能還有GraphQL 或tRPC。基本上就是一個已經有 900 個依賴項的 package.json。 在“railsscaffold”最初的震驚之後，當我從控制器打開程式碼時，我再次震驚了： ``` class ArticlesController < ApplicationController def index @articles = Article.all end def show @article = Article.find(params[:id]) end def new @article = Article.new end def create @article = Article.new(article_params) if @article.save redirect_to @article else render :new, status: :unprocessable_entity end end def edit @article = Article.find(params[:id]) end def update @article = Article.find(params[:id]) if @article.update(article_params) redirect_to @article else render :edit, status: :unprocessable_entity end end def destroy @article = Article.find(params[:id]) @article.destroy redirect_to root_path, status: :see_other end private def article_params params.require(:article).permit(:title, :body) end end ``` 這是所有後端程式碼嗎？只需幾行？這不可能！這非常簡單，看起來就像一個「低程式碼」工具。它簡單、優雅、可讀性極強，這是我們在 JS 領域很少見的。 好吧，好吧，你現在一定在想：「這個來自網路的瘋狂 React 開發者說他最終使用了 Elixir，所以 ruby 一定有問題！」。你是對的，我的匿名朋友，有些事情讓我很惱火，讓我們談談。 首先，我們需要解決房間裡的大象：從 React + Typescript 轉向動態類型語言並不容易。從我開始編寫程式碼的那一刻起，我的 VScode 上就沒有出現智慧感知或充滿程式碼建議的下拉式選單，我感到盲目和迷失。這是一種可怕的感覺，我可能會在函數名稱上輸入錯誤，直到網站投入使用時才意識到！我知道我們可以編寫測試，但這是我希望在 IDE 上立即辨識的錯誤類型，而不是在測試或部署期間辨識。 另一件我以為我會喜歡但最終討厭它的事情是：太多的魔法。在 Typescript 程式碼庫中，我可以點擊任何類別或函數的頂部，前往原始程式碼並查看其實作方式。在 Rails 上，我到底在哪裡進行驗證（例如）？我是否在控制器內建立私有函數？有專門的資料夾嗎？不，正確的位置是在模型內部。為什麼？因為這就是它的工作原理，所以您要么採用該約定，要么很難編寫 Ruby 程式碼。我根本無法對一切在幕後如何運作產生“直覺”，我必須盲目地相信維護者在組織一切方面做得很好。 為了解決我的挫折感，我開始寫前端程式碼。如何建立元件？ [部分](https://guides.rubyonrails.org/layouts_and_rendering.html#using-partials)。如何定義該元件的 prop 類型？沒有辦法做到這一點，您需要打開它並直觀地查找其中的所有變數。做一些互動怎麼樣？建立國家？嗯，有帶有 [Stimulus](https://stimulus.hotwired.dev/) 的 Hotwire，但是正如您所看到的，您需要手動建立“重新渲染”功能，它沒有找到一種方法像React 這樣改變狀態後自動重新渲染頁面。 ``` // src/controllers/slideshow_controller.js import { Controller } from "@hotwired/stimulus" export default class extends Controller { static targets = [ "slide" ] initialize() { this.index = 0 this.showCurrentSlide() } next() { this.index++ this.showCurrentSlide() } previous() { this.index-- this.showCurrentSlide() } showCurrentSlide() { this.slideTargets.forEach((element, index) => { element.hidden = index !== this.index }) } } ``` 我再一次感到沮喪。我非常接近找到完美的框架！如果 Rails 失敗，我想嘗試的下一個框架是什麼？靈丹妙藥。 ### 長生不老藥和鳳凰 我必須說實話，我已經沒有耐心了。我嘗試了多種不同的生態系統，我幾乎確信要堅持使用 Ruby on Rails，並放棄對完美的追求。直到我的 YouTube 推薦部分出現了一個影片： https://www.youtube.com/live/bfrzGXM-Z88?si=Xsa7yCKeVSY5R3sT 堅持，稍等！在這裡我們可以看到一位 React 開發人員說了很多關於函數式程式設計、Elixir 和 Phoenix Live View 的好話。也許我應該嘗試一下！ 我做的第一件事就是打開Elixir 和Phoenix 的文件，我真的很喜歡這樣一個事實：所有包都使用[Hex Docs](https://hexdocs.pm/) 以相同的方式進行記錄，您只需要取得習慣於單一介面以學習新事物。 另一個好處是，您只需閱讀文件即可真正學習 Elixir，無需昂貴的課程！在其他所有生態系統中，我必須透過付費課程學習語言，然後透過閱讀文件來學習框架。 然後是時候開始編寫程式碼了。很快我就明白函數式程式設計與 OOP 有很大不同。我們來做一個小小的比較： ``` // JS const obj = {name: "daniel"} obj.age = 25 // result: obj = {name: "daniel", age: 25} ``` ``` # Elixir obj = %{name: "daniel"} obj = Map.put(obj, :age, 25) # result: obj = %{name: "daniel", age: 25} ``` 或者您可以使用管道運算子透過更簡單的語法實現相同的效果： ``` # Elixir with pipe operator obj = %{name: "daniel"} |> Map.put(:age, 25) # result: obj = %{name: "daniel", age: 25} ``` 最初，您可能會發現它的可讀性較差且更複雜，但我保證隨著時間的推移它會變得有意義！嗯，至少對我來說是這樣。身為 React 開發人員，我已經習慣了到處都可以看到多個函數，甚至前端元件也是函數！更不用說建立類別有時被 JavaScript 黑手黨視為一種程式碼味道。我的大腦已經針對這種新範式進行了“塑造”，這對我來說很自然。自從我在大學獲得網路工程學位以來，我上過幾門關於物件導向程式設計的課程，但它從來沒有「受歡迎」。我無法將複雜的問題建模為類別和物件。隨著時間的推移，使用多個函數來「改變」一個變數是我在腦海中建模的方式。 主要框架怎麼樣？包含鳳凰電池嗎？約定優於配置？ **是的！** 老實說，生態系統與 Rails 不在同一水平，但已經達到了 95%。除非您需要非常具體的功能，Phoenix 都能滿足您的需求。 我幾乎被 Elixir 迷住了，我的清單中缺少兩件事：良好的開發人員體驗和現代/高效能的前端程式碼。 José Valim 宣布他正在嘗試為該語言加入類型，但 Elixir 目前還沒有這些類型，所以我很擔心。如何在沒有類型的情況下獲得智能感知和自動完成？很快我發現這些功能不一定相關。在 VScode 上安裝 [ElixirLS 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=JakeBecker.elixir-ls) 後，我感到很驚訝。可以在隨機資料夾的隨機模組內定義函數，將其導入其他位置，並取得它的智慧感知和文件！我從靜態類型語言中獲得了這些好處，而無需編寫類型的麻煩，簡直太棒了！ https://elixir-lang.org/blog/2022/10/05/my-future-with-elixir-set-theoretic-types/ 我對前端的最後一個擔憂是由 Phoenix [Live View](https://hexdocs.pm/phoenix_live_view/welcome.html) 解決的。在程式碼方面，這正是文件主頁中讓我信服的部分：  您可以為每個元件定義“props”，如果類型不匹配，您的 IDE 中會出現錯誤，就像 React 一樣！感人的！ 使用者體驗怎麼樣？每當使用者點擊連結時是否會載入整個頁面？一定不行！即時視圖與客戶端建立 WebSocket 連接，然後每次頁面轉換只是透過 Websocket 進行內容交換，不會發出新的 HTTP 請求。此外，所有狀態都在伺服器端進行管理，這意味著 Trello 等豐富的用戶體驗過去由於加載過多的 JavaScript 而在客戶端非常卡頓，現在變得非常快！ Elixir 處理所有複雜的狀態邏輯並將頁面的更新部分傳送到前端。看看這裡的完整解釋： https://youtu.be/wrmVk2czqMg?si=ZoWAlPjQC-svmV3Y 由於我們使用 WebSocket 來建立 UI，因此建立像 Twitter 這樣的「即時」應用程式只需要幾行程式碼！ https://youtu.be/MZvmYaFkNJI?si=gAow6oIjgf8_OTkg ## 結論 可以肯定地說，「完美的技術堆疊」並不存在。解決所有問題的靈丹妙藥是我們在腦中創造的幻覺，以不斷尋找和建構最優化的工具。 然而，在個人層面上，完美的堆疊確實存在。因為每個開發人員都有偏好，您可以輕鬆找到適合您標準的工具。如果你有和我類似的旅程，完美的可能就是長生不老藥和鳳凰！所以試試看吧，也許你會像我現在一樣喜歡它。 如果您讀到了這篇文章的結尾，那您就太棒了！非常感謝您抽出寶貴的時間，希望我能為您的職業生涯帶來一些價值。  --- 原文出處：https://dev.to/danielbergholz/from-nextjs-to-rails-then-elixir-my-journey-through-reactjs-burnout-h8d
喜歡這些文章嗎？買書吧！ [***Jason C. McDonald 的《Dead Simple Python》可從 No Starch Press 取得。](https://nostarch.com/dead-simple-python) --- 教程最糟糕的部分始終是它們的簡單性，不是嗎？您很少會發現一個包含多個文件的文件，更罕見的是包含多個目錄的文件。 我發現**建立 Python 專案**是語言教學中最常被忽略的部分之一。更糟的是，許多開發人員都會犯錯，在一堆常見錯誤中跌跌撞撞，直到他們得到至少「有效」的東西。 好訊息是：您不必成為他們中的一員！ 在《Dead Simple Python》系列的本期中，我們將探索「import」語句、模組、包，以及如何將所有內容組合在一起而不費力氣。我們甚至會涉及 VCS、PEP 和 Python 之禪。係好安全帶！ # 設定儲存庫 在我們深入研究實際的專案結構之前，讓我們先討論一下它如何適合我們的版本控制系統 [VCS]…從您*需要* VCS 的事實開始！有幾個原因是... * 追蹤您所做的每一個更改， * 弄清楚你什麼時候弄壞了東西， * 能夠查看舊版的程式碼， * 備份您的程式碼，以及 * 與他人合作。 您有很多選擇。 **Git** 是最明顯的，尤其是當您不知道還可以使用什麼時。您可以在 GitHub、GitLab、Bitbucket 或 Gitote 等上免費託管 Git 儲存庫。如果您想要 Git 以外的東西，還有許多其他選擇，包括 Mercurial、Bazaar、Subversion（儘管如果您使用最後一個，您可能會被同行視為恐龍。） 我將悄悄假設您在本指南的其餘部分中使用 Git，因為這是我專門使用的。 建立儲存庫並將「本機副本」複製到電腦後，您就可以開始設定專案了。您至少需要建立以下內容： - `README.md`：您的專案及其目標的描述。 - `LICENSE.md`：您的專案的許可證（如果它是開源的）。 （有關選擇一個的更多訊息，請參閱 [opensource.org](https://opensource.org/)。） - `.gitignore`：一個特殊文件，告訴 Git 要忽略哪些文件和目錄。 （如果您使用其他 VCS，則該檔案具有不同的名稱。請尋找。） - 包含您的專案名稱的目錄。 沒錯...**我們的Python 程式碼檔案實際上屬於一個單獨的子目錄！** 這非常重要，因為我們的儲存庫的根目錄將變得非常混亂，其中包含建置檔案、打包腳本、虛擬環境以及各種方式其他實際上不屬於原始碼的內容。 僅為了舉例，我們將虛構的專案稱為「awesomething」。 # PEP 8 和命名 Python 風格主要由一組稱為 **Python 增強提案**（縮寫為 **PEP**）的文件管轄。當然，並非所有 PEP 都被實際採納——這就是它們被稱為「提案」的原因——但有些是被採納的。您可以在Python官方網站上瀏覽主PEP索引。此索引的正式名稱為 [PEP 0](https://www.python.org/dev/peps/)。 現在，我們主要關注 [**PEP 8**](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)，它最初由 Python 語言建立者 Guido van Rossum 於2001 年。該文件正式概述了所有Python 開發人員應普遍遵循的程式設計風格。把它放在枕頭下！學習它，遵循它，鼓勵其他人也這樣做。 （附註：PEP 8 指出樣式規則總是有例外。它是*指南*，而不是*命令*。） 現在，我們主要關注標題為 [“包和模組名稱”](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#package-and-module-names)的部分。。 > 模組應該有簡短的、全小寫的名稱。如果可以提高可讀性，可以在模組名稱中使用下劃線。 Python 套件也應該有短的、全小寫的名稱，儘管不鼓勵使用底線。 我們稍後會了解*模組*和*包*到底是什麼，但現在，請了解**模組由檔案名稱命名**，而**套件由其目錄名稱命名**。 換句話說，**檔案名稱應全部小寫，如果可以提高可讀性，則使用下劃線。**同樣，**目錄名稱應全部小寫，如果可以避免，則不使用下劃線**。換句話說... + 執行此動作：`awesomething/data/load_settings.py` + 不是這個：`awesomething/Data/LoadSettings.py` 我知道，我知道，這是一種冗長的表達方式，但至少我在你的步驟中加入了一點 PEP。 （*你好？這個東西開著嗎？*） # 套件和模組 這會讓人感覺虎頭蛇尾，但這裡是那些承諾的定義： **任何Python（`.py`）檔案都是一個*模組*，目錄中的一堆模組是一個*套件*。** 嗯……差不多了。要讓目錄成為包，您還必須做另一件事，那就是將名為「__init__.py」的檔案貼到其中。實際上，您不必將任何內容*放入*該文件中。它必須在那裡。 您也可以使用`__init__.py` 做其他很酷的事情，但這超出了本指南的範圍，因此[請閱讀文件以了解更多資訊](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html#packages)。 如果你*確實*忘記了套件中的`__init__.py`，它會做一些比失敗更奇怪的事情，因為這使它成為一個**隱式命名空間包**。您可以使用這種特殊類型的套件做一些有趣的事情，但我不會在這裡討論。像往常一樣，您可以透過閱讀文件來了解更多：[PEP 420：隱式命名空間包](https://www.python.org/dev/peps/pep-0420/)。 所以，如果我們看看我們的專案結構，`awesomething` 實際上是一個包，它可以包含其他包。因此，我們可以將「awesomething」稱為我們的*頂級包*，以及其*子包*下的所有包。一旦我們開始進口東西，這將非常重要。 讓我們看一下我的現實專案“遺漏”的快照，以了解我們如何建置東西... ``` omission-git ├── LICENSE.md ├── omission │ ├── app.py │ ├── common │ │ ├── classproperty.py │ │ ├── constants.py │ │ ├── game_enums.py │ │ └── __init__.py │ ├── data │ │ ├── data_loader.py │ │ ├── game_round_settings.py │ │ ├── __init__.py │ │ ├── scoreboard.py │ │ └── settings.py │ ├── game │ │ ├── content_loader.py │ │ ├── game_item.py │ │ ├── game_round.py │ │ ├── __init__.py │ │ └── timer.py │ ├── __init__.py │ ├── __main__.py │ ├── resources │ └── tests │ ├── __init__.py │ ├── test_game_item.py │ ├── test_game_round_settings.py │ ├── test_scoreboard.py │ ├── test_settings.py │ ├── test_test.py │ └── test_timer.py ├── pylintrc ├── README.md └── .gitignore ``` （如果您想知道的話，我使用 UNIX 程式“tree”來製作上面的小圖。） 您會看到我有一個名為“omission”的頂級包，它有四個子包：“common”、“data”、“game”和“tests”。我還有“resources”目錄，但只包含遊戲音訊、圖像等（為簡潔起見，此處省略）。 `resources` 不是一個包，因為它不包含 `__init__.py`。 我的頂層包中還有另一個特殊檔案：`__main__.py`。這是當我們直接透過「python -m omission」執行頂級套件時執行的檔案。我們稍後會討論「__main__.py」中的內容。 # 導入如何進行 如果您以前編寫過任何有意義的 Python 程式碼，那麼您幾乎肯定熟悉「import」語句。例如... ``` import re ``` 知道當我們導入模組時，我們實際上是在執行它是有幫助的。這意味著模組中的任何“import”語句也正在執行。 例如，[`re.py`](https://github.com/python/cpython/blob/3.7/Lib/re.py#L122) 有幾個自己的 import 語句，當我們說 `導入重新`。這並不意味著它們可用於我們從*導入“re”的文件，但這確實意味著這些文件必須存在。如果（由於某種不太可能的原因）“enum.py”在您的環境中被刪除，並且您執行了“import re”，它將失敗並出現錯誤... > 回溯（最近一次呼叫最後一次）： > 檔案“weird.py”，第 1 行，位於 <module> 中 > 進口再 > 檔案“re.py”，第 122 行，位於 <module> 中 > 導入枚舉 > ModuleNotFoundError：沒有名為「enum」的模組 當然，讀到這裡，你可能會有點困惑。有人問我為什麼找不到外部模組（在本例中為“re”）。其他人想知道為什麼要導入內部模組（此處為“enum”），因為他們沒有直接在程式碼中請求它。答案很簡單：我們導入了 `re`，然後導入了 `enum`。 當然，上面的場景是虛構的：「import enum」和「import re」在正常情況下永遠不會失敗，因為這兩個模組都是Python核心庫的一部分。這只是一個愚蠢的例子。 ;) # 匯入註意事項 實際上有多種導入方式，但其中大多數應該很少使用（如果有的話）。 對於下面的所有範例，我們假設有一個名為「smart_door.py」的檔案： ``` # smart_door.py def close(): print("Ahhhhhhhhhhhh.") def open(): print("Thank you for making a simple door very happy.") ``` 例如，我們將在 Python 互動式 shell 中執行本節中的其餘程式碼，執行位置與「smart_door.py」相同。 如果我們想執行`open()`函數，我們必須先導入模組`smart_door`。最簡單的方法是...... ``` import smart_door smart_door.open() smart_door.close() ``` 我們實際上會說“smart_door”是“open()”和“close()”的**命名空間**。 Python 開發人員非常喜歡命名空間，因為它們讓函數和其他內容的來源一目了然。 （順便說一句，不要將 *命名空間* 與 *隱式命名空間包* 混淆。它們是兩個不同的東西。） **Python 之禪**，也稱為 [PEP 20](https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/)，定義了 Python 語言背後的哲學。最後一行有一個聲明解決了這個問題： > 命名空間是一個非常棒的想法——讓我們做更多這樣的事情！ 然而，在某種程度上，命名空間可能會變得很痛苦，尤其是對於嵌套包來說。 `foo.bar.baz.whatever.doThing()` 太醜了。值得慶幸的是，我們確實有辦法避免*每次*呼叫函數時都必須使用命名空間。 如果我們希望能夠使用 `open()` 函數，而不必總是在其前面加上模組名稱，我們可以這樣做... ``` from smart_door import open open() ``` 但請注意，「close()」和「smart_door.close()」在最後一個場景中都不起作用，因為我們沒有直接匯入該函數。要使用它，我們必須將程式碼更改為這樣... ``` from smart_door import open, close open() close() ``` 在之前可怕的嵌套包噩夢中，我們現在可以說“from foo.bar.baz.whatever import doThing”，然後直接使用“doThing()”。或者，如果我們想要一點命名空間，我們可以說“from foo.bar.baz importwhatever”，然後說“whatever.doThing()”。 “導入”系統非常靈活。 但不久之後，您可能會發現自己說“但是我的模組中有數百個函數，我想全部使用它們！”這是許多開發人員偏離軌道的地方，這樣做... ``` from smart_door import * ``` **這非常非常糟糕！** 簡而言之，它直接導入模組中的所有內容，這是一個問題。想像一下下面的程式碼... ``` from smart_door import * from gzip import * open() ``` 你認為會發生什麼事？答案是，「gzip.open()」將是被呼叫的函數，因為這是在我們的程式碼中導入並定義的「open()」的最後一個版本。 `smart_door.open()` 已被 **shadowed** - 我們不能稱之為 `open()`，這意味著我們實際上根本無法呼叫它。 當然，由於我們通常不知道，或者至少不記得每個導入的模組中的*每個*函數、類別和變數，所以我們很容易陷入一堆混亂。 *Python 之禪* 也解決了這個情況... > 顯式優於隱式。 您永遠不必“猜測”函數或變數來自何處。文件中的某個位置應該有程式碼“明確”告訴我們它來自哪裡。前兩個場景證明了這一點。 我還應該提到，早期的 `foo.bar.baz.whatever.doThing()` 場景是 Python 開發人員不喜歡看到的。也來自 *Python 之禪*... > 扁平比嵌套更好。 一些包的嵌套是可以的，但是當你的專案開始看起來像一套精緻的俄羅斯娃娃時，你就做錯了。將模組組織到包中，但保持相當簡單。 # 在您的專案中匯入 我們之前建立的專案文件結構即將「非常方便」。回想一下我的「遺漏」專案... ``` omission-git ├── LICENSE.md ├── omission │ ├── app.py │ ├── common │ │ ├── classproperty.py │ │ ├── constants.py │ │ ├── game_enums.py │ │ └── __init__.py │ ├── data │ │ ├── data_loader.py │ │ ├── game_round_settings.py │ │ ├── __init__.py │ │ ├── scoreboard.py │ │ └── settings.py │ ├── game │ │ ├── content_loader.py │ │ ├── game_item.py │ │ ├── game_round.py │ │ ├── __init__.py │ │ └── timer.py │ ├── __init__.py │ ├── __main__.py │ ├── resources │ └── tests │ ├── __init__.py │ ├── test_game_item.py │ ├── test_game_round_settings.py │ ├── test_scoreboard.py │ ├── test_settings.py │ ├── test_test.py │ └── test_timer.py ├── pylintrc ├── README.md └── .gitignore ``` 在我的“game_round_settings”模組中，由“omission/data/game_round_settings.py”定義，我想使用“GameMode”類別。類別在「omission/common/game_enums.py」中定義。我怎樣才能到達它？ 因為我將“omission”定義為包，並將模組組織到子包中，所以實際上非常簡單。在“game_round_settings.py”中，我說...... ``` from omission.common.game_enums import GameMode ``` 這稱為**絕對導入**。它從頂級包“omission”開始，然後進入“common”包，在其中查找“game_enums.py”。 一些開發人員向我提供更像「from common.game_enums import GameMode」的導入語句，並想知道為什麼它不起作用。簡而言之，「data」套件（「game_round_settings.py」所在的位置）不知道其兄弟包。 然而，它確實知道它的父母。正因為如此，Python 有一種叫做「相對導入」的東西，它可以讓我們做同樣的事情，就像這樣... ``` from ..common.game_enums import GameMode ``` `..` 表示“此套件的直接父包”，在本例中為“omission”。因此，導入後退一級，進入“common”，並找到“game_enums.py”。 關於是否使用絕對導入或相對導入有許多爭論。就我個人而言，我更喜歡盡可能使用絕對導入，因為它使程式碼更具可讀性。不過，您可以自己做決定。唯一重要的部分是結果是「顯而易見的」——任何東西的來源都不應該是神秘的。 (繼續閱讀：[Real Python - Python 中的絕對導入與相對導入](https://realpython.com/absolute-vs-relative-python-imports/) 這裡還隱藏著另一個陷阱！在 `omission/data/settings.py` 中，我有這一行： ``` from omission.data.game_round_settings import GameRoundSettings ``` 當然，由於這兩個模組都在同一個包中，我們應該可以直接說“from game_round_settings import GameRoundSettings”，對嗎？ *錯誤！* 它實際上無法找到“game_round_settings.py”。這是因為我們正在執行頂級包“omission”，這意味著**搜尋路徑**（Python 查找模組的位置以及順序）的工作方式不同。 但是，我們可以使用相對導入來代替： ``` from .game_round_settings import GameRoundSettings ``` 在這種情況下，單一“.”表示“這個包”。 如果您熟悉典型的 UNIX 檔案系統，這應該開始有意義。 `..` 表示“後一級”，“.` 表示“目前位置”。當然，Python 更進一步：`...` 表示“後兩級”，`....` 表示“後三級”，依此類推。 但是，請記住，這些「等級」不僅僅是簡單的目錄。他們是包裹。如果在一個不是包的普通目錄中有兩個不同的包，則不能使用相對導入從一個包跳到另一個包。為此，您必須使用 Python 搜尋路徑，但這超出了本指南的範圍。 （請參閱本文末尾的文件。） # `__main__.py` 還記得我提到在我們的頂級包中建立一個 `__main__.py` 嗎？這是一個特殊的文件，當我們直接使用 Python 執行套件時會執行該文件。我的“omission”包可以使用“python -m omission”從我的存儲庫的根目錄執行。 這是該文件的內容： ``` from omission import app if __name__ == '__main__': app.run() ``` 是的，實際上就是這樣！我正在從頂級包“omission”導入我的模組“app”。 請記住，我也可以說「來自…」。改為導入應用程式。或者，如果我只想說“run()”而不是“app.run()”，我可以執行“from omission.app import run”或“from .app import run”。最後，只要程式碼可讀，我如何進行導入並沒有太大的技術差異。 （附註：我們可以爭論為我的主要`run()` 函數設定一個單獨的`app.py` 對我來說是否合乎邏輯，但我有我的理由......而且它們超出了本指南的範圍。 ） 首先讓大多數人感到困惑的部分是整個「if __name__ == '__main__'」語句。 Python 沒有太多**樣板** - 必須非常普遍地使用且幾乎不需要修改的程式碼 - 但這是那些罕見的位元之一。 `__name__` 是每個 Python 模組的特殊字串屬性。如果我將“print(__name__)”行貼在“omission/data/settings.py”的頂部，當該模組被導入（並因此執行）時，我們會看到“omission.data.settings”被打印出去。 當模組直接透過「python -m some_module」運作時，模組會被指派一個特殊值「__name__」：「__main__」。 因此，「if __name__ == '__main__':」實際上是在檢查該模組是否以 *main* 模組執行。如果是，它將在條件下執行程式碼。 您可以透過另一種方式看到這一點。如果我將以下內容加入到“app.py”的底部... ``` if __name__ == '__main__': run() ``` ……然後我可以直接透過 `python -m omission.app` 執行該模組，結果與 `python -m omission` 相同。現在`__main__.py`被完全忽略，`omission/app.py`的`__name__`是`"__main__.py"`。 同時，如果我只是執行“python -m omission”，“app.py”中的特殊程式碼將被忽略，因為它的“__name__”現在又是“omission.app”。 看看效果如何？ # 總結 我們來複習。 * 每個專案都應該使用 VCS，例如 Git。有很多選項可供選擇。 * 每個 Python 程式碼檔案 (`.py`) 都是一個 **模組**。 * 將您的模組組織到**包**中。每個包必須包含一個特殊的「__init__.py」檔案。 * 您的專案通常應由一個頂級包組成，通常包含子包。該頂級包通常共享您的專案的名稱，並作為專案存儲庫根目錄中的目錄存在。 * **永遠不要**在導入語句中使用「*」。在考慮可能的例外之前，Python 之禪指出「特殊情況並沒有特殊到足以違反規則」。 * 使用絕對或相對導入來引用專案中的其他模組。 * 可執行專案的頂層套件中應該有一個`__main__.py`。然後，您可以使用「python -m myproject」直接執行該套件。 當然，我們可以在建立 Python 專案時使用許多更高級的概念和技巧，但我們不會在這裡討論。我強烈建議閱讀文件： + [Python 參考：導入系統](https://docs.python.org/3/reference/import.html) + [Python 教學：模組](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html) + [PEP 8：Python 風格指南](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/) + [PEP 20：Python 之禪](https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/) + [PEP 240：隱式命名空間套件](https://www.python.org/dev/peps/pep-0420/) --- *感謝 `grym`、`deniska` (Freenode IRC `#python`)、@cbrintnall 和 @rhymes (Dev) 提出的修改建議。* --- 原文出處：https://dev.to/codemouse92/dead-simple-python-project-structure-and-imports-38c6
**開發者們大家好！** 歡迎來到我的另一篇博文。 在這篇文章中，我想分享一些每個開發人員都必須了解的基本網站或工具。 所以讓我們**開始**👇並且不要**忘記**“💖🦄🔥”。 --- ## 1. [omatsuri.app](https://omatsuri.app) 🍡  Omatsuri 是一個提供網頁開發人員資源的日本網站。 “Omatsuri”，一個漸進式 Web 應用程式 (PWA)，提供 **12 個開源前端工具的集合**。 這些資源**免費使用**和自訂，這在您設計新網站或應用程式時非常有幫助。 --- ## 2. [htmlrev.com](https://htmlrev.com/) 📄  HTMLrev 是一個**尋找 HTML 範本**和設計資源的絕佳網站。 他們為網站、登陸頁面、部落格、作品集等提供免費的 html 模板。 這些模板隨時可用且易於自訂。這是滿足您所有範本需求的一站式場所。 --- ## 3. [Unicornicons.com](https://unicornicons.com/) 🦄  Unicornicons 擁有**漂亮的動畫圖示**，您可以在專案中使用它們。 他們有高級圖標包，但也提供許多**免費圖標**。這些圖標有助於使介面更具吸引力和樂趣。 您還可以輕鬆自訂顏色。 --- ## 4. [UiVerse.io](https://uiverse.io/)✨  UiVerse 是一個使用 CSS 和 Tailwind 建立的 UI 元素社群。 他們擁有超過 **3000 個元素，可以在 MIT 許可下免費**使用。 這對於建立 UI 元件並節省開發時間非常有用。您可以搜尋、篩選元素並直接取得要複製的程式碼。 --- ## 5. [undraw.co](https://undraw.co/illustrations) 🖌  Undraw 是一個開源插圖函式庫。他們提供**美麗的 SVG 插圖**，您可以免費使用。 這些插圖很現代，可以輕鬆自訂。這對於登陸頁面、有關部分和產品行銷的內容非常有幫助。 他們也不斷加入新的插圖。 --- ## 6. [patternpad.com](https://patternpad.com/) 🎨  PatternPad 讓您設計來自無限顏色和形狀變化的圖案。您可以在這裡非常輕鬆地**建立獨特的品牌模式**、簡報、社交貼文等。 圖案匯出為 SVG 以供靈活使用。這是一個很好的工具，可以為您的設計增添視覺吸引力。 --- ## 7. [shapeivider.app](https://www.shapeivider.app/) 🗺  ShapeDivider 可協助您非常輕鬆地**在**標題、段落或部分之間新增曲線形狀。它是設計中經常使用的技術。 該網站允許您透過選擇形狀和顏色類型來產生程式碼。您可以**直接複製並貼上程式碼**。非常有用的工具！ --- ## 8. [photopea.com](https://www.photopea.com/) 📸  Photopea 是一款線上照片編輯器，支援 PSD、XCF、Sketch、XD 和 CDR 格式。 **您可以免費開啟、編輯和儲存照片**，無需安裝任何軟體。 它具有類似於 Photoshop 的工具，但對初學者非常友好。這非常適合開發人員的基本影像編輯需求。 --- ## 9. [quickref.me](https://quickref.me/) 🧑💻  QuickRef 是各種**開發人員工具、框架和技術**的備忘單集合。它們涵蓋了從程式語言、資料庫、設計工具到終端命令的所有內容。 這些備忘單可以幫助您更快學習，並且在開發過程中也非常方便。 **將此加入書籤！**。 --- ## 10. [devdocs.io](https://devdocs.io/) 📚  DevDocs 為許多程式庫和框架提供 API 文件。 **它從各種來源收集文件**並以有組織的方式呈現它們。 在開發過程中，經常需要參考文件。該網站使您可以輕鬆快速地找到所需的內容。 --- ## 11. [devhints.io](https://devhints.io/) 📝  Devhints 包含各種技術和工具的簡明備忘單。這些就像**開發人員的袖珍參考卡**。該資訊清晰呈現，沒有額外的細節。 他們專注於最重要的功能。這是一個很棒的網站，可以找到快速提醒。 --- ## 12. [開發工具](https://developer.chrome.com/docs/devtools/) 🛠 Chrome 開發者工具或 DevTools 是一套強大但有時令人難以抗拒的 Web 開發者工具。 developer.chrome 上的文件可協助您掌握這些工具。它涵蓋了每個面板的使用、鍵盤快捷鍵以及提示和技巧。任何開發人員都不應忽略 Chrome DevTools 文件。 --- ## 就是這樣😁 感謝您閱讀這篇部落格🙏，我希望這能為您帶來一些新的去處！ 如果您發現任何其他有用的網站，請發表評論📩。 並且不要忘記加上“💖🦄🔥” **快樂編碼👋** --- 原文出處：https://dev.to/random_ti/top-12-websites-that-every-developer-must-know-2a67
## 簡介 本文列出了五個不太受歡迎的優秀專案，您應該嘗試一下。 🔥 這些工具旨在改進**資料處理**、**API 開發**、**後端測試**、**身份驗證**和**安全隧道**。 諸如此類的開源專案依賴社群支持🙏，因此請考慮探索並為這些儲存庫加註星標，以促進它們的發展。  *** ## 1. [集算器](http://scudata.com) **- 資料處理** > 💡 集算器是一種用於資料處理的腳本語言，具有豐富的函式庫函數和強大的語法。  集算器是一個針對結構化和半結構化資料的計算和處理引擎。集算器既不是SQL系統，也不是NoSQL技術（如MongoDB），而是採用自創的SPL（結構化處理語言）語法，編碼更簡單，可以利用現有的資料處理技術建立高效的程式。 集算器是**純Java**編寫的，可以輕鬆為您的Java🍵應用程式加入強大的資料處理功能，但非Java應用程式可以透過RESTful API呼叫集算器。 ### 熱門常見問題解答🤔 > **⬇️集算器可以執行在哪些平台上？** 由於它純粹是用 Java 建置，因此可以在任何配備 JVM（Java 虛擬機）、雲端伺服器甚至容器的作業系統中流暢執行。 😎 > **⬇️集算器可以基於現有資料庫運作嗎？** 是的當然！集算器支援數十種資料來源，包括資料庫、文字、excel、json/xml、web服務等。 > **⬇️ 為什麼要放棄 SQL 而選擇集算器？** 簡化的逐步程式碼，易於編寫和除錯。相較於SQL降低N倍的開發、硬體、維運成本。 > 🟢我最近寫了一篇關於這個工具的文章，重點介紹了它的強大功能。看看吧👇。 https://dev.to/shricodev/one-must-have-tool-for-anyone-in-data-field-2jek > 如果你想更深入地了解這個工具的潛力，**[jbx1279](https://dev.to/jbx1279)**分享了一些關於集算器和SPL本身的富有洞察力的文章。請務必也檢查一下它們。 https://github.com/SPLWare/esProc *** ## 2. [Firecamp](https://firecamp.dev/) **- 郵差替代方案** > 💡 API 開發平台，幫助開發人員輕鬆設計、開發、測試和記錄他們的 API。  Firecamp 是開放原始碼 Postman 的替代方案，具有 VScode DX，這是一個優先考慮開發人員體驗的 API 開發平台，並為設計、測試和記錄 API 提供無縫環境。 🎯 借助 Firecamp，跨工作區和團隊就 API 集合進行協作，並更快地建立 API，而無需在工具和應用程式之間切換。文件、CLI、CI/CD 一站式提供。 > **⬇️ 從 Postman 切換到 Firecamp 對我來說有挑戰性嗎？** 您可以將 Postman 腳本和資料（例如 **API Collection** 和 **環境變數**）無縫傳輸到 Firecamp，沒有任何問題。  https://github.com/firecamp-dev/firecamp *** ## 3. [Keploy](https://keploy.io/) **- 後端測試** > 💡 為您的應用程式產生實際有效的測試和存根！  Keploy 是您的開源、以開發人員為中心的後端測試工具。它使工程團隊的後端測試變得簡單且有效率。使用 Keploy，我們不必編寫手動測試用例。 它記錄 API 互動和預期回應，並產生測試案例和資料模擬，使我們的工作變得輕鬆高效，顯著加快發布速度並增強可靠性。 📈 > **⬇️ 它是一個單元測試框架嗎？還是它完全取代了單元測試？** Keploy 與「go-test」、「Pytest」或「Jest」等單元測試框架配合得很好，可簡化測試流程並節省高達 80% 的工作。雖然它涵蓋了大多數情況，但您仍然可以選擇為非 API 可呼叫方法編寫測試。 > **⬇️ 我需要更改程式碼才能將 Keploy 整合到我的應用程式中嗎？** 不需要。Keploy 可以很好地與您現有的程式碼庫配合，無需更改程式碼。  https://github.com/keploy/keploy *** ## 4. [Hanko](https://hanko.io) **- 金鑰驗證** > 💡 支援 FIDO2 和 WebAuthn 標準的無密碼身份驗證伺服器。  Hanko 是一款輕量級開源用戶身份驗證解決方案，可帶您踏上超越密碼的旅程。它支援 FIDO2 和 WebAuthn 標準，提供安全、無縫的使用者身份驗證體驗。 > **⬇️ Hanko 如何運作？** Hanko 的工作原理是使用使用者自己的裝置（例如智慧型手機、筆記型電腦或安全金鑰）註冊和驗證使用者。這些裝置可作為加密令牌，無需密碼或其他憑證即可證明使用者的身分。 Hanko 還支援各種身份驗證方法，例如行動應用程式中的生物辨識或 OAuth 登入。 > **⬇️ 我該如何開始使用 Hanko？** 您可以透過註冊免費帳戶並按照文件和教學課程開始使用 Hanko。對於生產用途，請選擇 Hanko Cloud。 > 🟢 我最近使用 Hanko Passkeys 身份驗證建立了一個專案。查看**[此處](https://github.com/shricodev/pdfwhisper-openai)**。  https://github.com/teamhanko/hanko *** ## 5. [Zrok](https://zrok.io/) **- Ngrok 類固醇** > 💡 Ngrok 的替代品，提供增強的功能和免費的 SaaS 型號。  Zrok 是一個建立在 **OpenZiti** 之上的工具，有助於共享正在執行的服務，例如 Web 伺服器或網路套接字，或安全地將靜態檔案目錄共享到網際網路。它是 Ngrok 的替代品，但具有一些增強功能和**免費 SaaS** 型號。 借助 Zrok，您可以為應用程式建立安全隧道，從而更輕鬆地共享和協作專案。 > **⬇️ 使用 Zrok 相對於 Ngrok 有什麼好處？** Zrok 擁有內建的身份驗證系統、用於管理隧道的 Web 儀表板以及免費的 SaaS 模型。它也是完全**可自我託管**。 > **⬇️ 我該如何開始使用 Zrok？** 若要開始使用 Zrok，請下載適合您平台的 Zrok 用戶端或使用 Web 介面建立隧道。您也可以使用 Zrok CLI 從命令列建立和管理隧道。  https://github.com/openziti/zrok *** > 如果您認為您使用的任何其他方便的專案沒有應有的受歡迎，請在下面的評論部分分享。 👇 非常感謝您的閱讀！ 🎉🫡 --- 原文出處：https://dev.to/shricodev/top-5-underrated-open-source-projects-that-no-one-talks-about-2gki
我非常高興地宣布推出我的網路作品集的第一個公開版本，我為此付出了很多努力。 我決定強調我對電玩遊戲的濃厚熱情，尤其是復古遊戲，從舊的 8 位元 GameBoy 遊戲的圖形中汲取網站 UI 的靈感。 我對讓網站與「遊戲化」元素互動的想法感到很興奮，儘管目前形式很簡單。例如，如果您從電腦造訪該站點，則可以使用箭頭鍵移動代表我的小精靈。 在右上角，您會注意到一個打開設定選單的圖標，您可以在其中修改調色板以及靜音或重新啟動聲音。 我加入了英語語言支持，因此該網站將在不同於義大利語的系統和瀏覽器上自動以英語顯示。 該網站尚不完美，隨著時間的推移，我將繼續加入一些額外的內容。不過，我很高興與您分享連結： [https://matteosantoro.dev/](https://matteosantoro.dev/) 我希望您欣賞我的工作，並邀請您瀏覽網站。如果您願意與我分享任何回饋，我將不勝感激。 --- 原文出處：https://dev.to/matteosant_dev/my-new-portfolio-1acn
𝗛𝗶𝗖𝗼𝗺𝗺𝘂𝗻𝗶𝘁𝘆， 我們很高興與您分享這個好訊息：我們上個月完成了 500 萬美元的種子輪融資，以幫助開發人員建立 AI/資料全端應用程式。 𝗧𝗵𝗲 𝗧𝗮𝗶𝗽𝘆 𝗦𝘁𝗼𝗿𝘆 幾年前，Albert 和我在為大型組織領導人工智慧專案多年後，決定是時候過渡到完整的 Python 開發並停止使用傳統的 Java、JS、.Net 堆疊等。 我們非常清楚我們正在尋找哪些功能，但令我們驚訝的是，我們在許多現有的 Python 套件中找不到它們。 我們的使命既簡單又雄心勃勃：提供缺少的磚塊，阻止如此多的人工智慧/資料試點成功部署專案。 特別是，我們希望將最終用戶帶回「人工智慧/資料」畫面。今天我仍然驚訝地發現，關於最終用戶的提及如此之少：從資料科學家到資料工程師，都是關於資料流、公開演算法等？沒有提及人類將如何與人工智慧/資料模型互動......我們想改變這一切！ 所以我們決定建造 Taipy… 𝗧𝗮𝗶𝗽𝘆𝗰𝗼𝗺𝗯𝗶𝗻𝗲𝘀： - 功能強大的互動式前端應用程式產生器，但學習/使用非常簡單。 - 「場景」是最終用戶（以及資料科學家）輕鬆與資料和演算法互動的可能性。 2022 年，我們首次推出了 Taipy 作為開源專案（請查看我們的 [GitHub 頁面](https://github.com/Avaiga/taipy)），隨後於當年稍後推出了企業版本。 感謝這個令人驚嘆的社區的大力支持和興趣，我們的 GitHub 計畫不僅流行，而且受歡迎程度也顯著上升，在幾週內從 100 顆星增加到 3,000 多顆星！我們非常感謝您的支持和熱情。 [隨意 ⭐ Taipy 儲存庫](https://github.com/Avaiga/taipy) 我還要感謝我們早期的企業採用者，他們在驗證和測試新技術方面非常重要。感謝麥當勞、KnowledgeTouch、Groupe Les Mousquetaires、Total Energies、Textil Apparel Limited、IFP-EN 等提供的特價。 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗦𝘁𝗮𝘁𝘂𝘀 我們最近發布了： - [Taipy Cloud](https://www.taipy.io/posts/introducing-taipy-cloud-the-easiest-way-to-deploy-your-taipy-applications)允許社群使用者部署、託管和與世界其他地方分享他們的應用程式 - 重要的後端功能：Taipy Studio、應用程式版本控制、任務排程、Python API、用於場景管理的視覺化元件、新的 CLI 等等... - 在前端方面：一個新的樣式套件、一組用於即時應用程式建立的預設樣式表範本、新圖表... - [TalkToTaipy](https://talk-to-taipy.tapy.cloud/)，基於 LLM 的應用程式，僅使用自然語言探索資料集 𝗧𝗮𝗶𝗽𝘆’𝘀𝗳𝘂𝘁𝘂𝗿𝗲 這項重大投資使我們能夠繼續全職致力於改進 Taipy。這筆資金也是實現我們願景的關鍵一步，將 Taipy 定位為 Python 人工智慧/資料專案的領先平台。 𝗧𝗵𝗲 𝗻𝗲𝘅𝘁 𝗿𝗲𝗹𝗲𝗮𝘀𝗲 (𝗽𝗹𝗮𝗻 𝟰） 即將（本季）推出的精彩版本包含主要新功能： - 全新的**無程式碼 GUI 設計器**：您無需編碼即可建立 GUI 頁面！抱歉劇透，但這位新設計師是個殺手！ - **分散式計算：** 在遠端叢集上執行以並行場景/任務執行。 - **與主要平台整合**：如 Databricks、Dataiku 等。 所有這一切，同時忠於我們的開源根源！ 𝗢𝗻 𝘁𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗺𝘂𝗻𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘀𝗙 - 我們現在出現在多個社群平台：[Discord](https://discord.com/invite/SJyz2VJGxV)、[LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/taipy-io)、[ X](https://twitter.com/Taipy_io) 和[YouTube](https://www.youtube.com/@taipy_io)。 - 我們贊助了多項活動：會議（PyData、Pycon、ODSC...）、黑客馬拉松、派對、網路研討會... - 我們也計劃很快開始定期舉辦 Taipy 技術講座。 。 是的，所有這些都是開源的！ 我們總是渴望收到您的來信，因此，如果您認為 Taipy 需要改進或加入哪些內容，請告訴我們。您的意見對於制定我們的路線圖非常寶貴。 謝謝大家的支持。沒有您，我們不可能達到這個里程碑！ 文森特·戈塞林和阿爾伯特·安托萬 太皮聯合創辦人 還沒看過 Taipy 嗎？歡迎造訪我們的[GitHub頁面](https://github.com/Avaiga/taipy ）。 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/our-open-source-project-for-building-ai-data-full-stack-apps-got-funded-4e68
--- 標題：2024 年學習 Python 的 7 個最佳地點 [網站 + 平台] 發表：真實 描述：如果您想知道 2024 年在哪裡學習 Python，那麼請查看這 8 個排名前列的網站和免費教程，以在 2024 年免費在線學習 Python 編程。 標籤: python, 程式設計, 編碼, 開發 封面圖片：https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/60y4jb5e98udezhppwt8.png --- *披露：這篇文章包含附屬連結；如果您透過本文提供的不同連結購買產品或服務，我可能會收到補償。* 不管你相信與否，Python 已經激勵了許多人學習編碼，而且它還在不斷激勵他們。我認識一些人因為不同的原因學習 Python，從 [web 開發](https://javarevisited.blogspot.com/2019/04/top-5-python-web-development-frameworks.html) 到[機器學習](https://javarevisited.blogspot.com/2019/08/top-5-python-books-for-data-science-and-machine-learning.html)。 我看過新人學習 Python，使用 Django 編寫 Web 應用程式，使用 Python 建立機器學習模型，然後編寫一些方便的腳本來自動執行無聊的工作。 Python 目前是世界上**#1 的程式語言**，並且由於資料科學和機器學習以及出色的 [Python 庫](https://javarevisited.blogspot.com/2018/10/ top-8-python- libraries-for-data-science-machine-learning.html）如Pandas、NumPy 和[TensorFlow](https://hackernoon.com/top-5-tensorflow-and-ml-courses-對於程式設計師-8b30111cad2c）。 因此，如果您也考慮在 2024 年學習 Python，或者已經開始使用 Python 進行編碼，但仍在尋找一些免費資源，那麼您來對地方了。 過去，我分享了許多有用的免費Python資源，例如[書籍](https://javarevisited.blogspot.com/2019/07/top-5-books-to-learn-python-in-2019.html ）和[免費課程](https://javarevisited.blogspot.com/2018/12/10-free-python-courses-for-programmers.html)。今天，我將分享一些可以免費學習 Python 的網站、免費教學和入口網站。 從免費資源中學習真是太棒了，因為您不需要信用卡，也不需要支付課程費用。您所需要的只是時間和學習的渴望。 然而，這並不容易，因為有很多[免費的Python資源](https://medium.com/swlh/5-free-python-courses-for-beginners-to-learn-online-e1ca90687caf)可用，選擇正確的一個是一項艱鉅的任務。這就像大海撈針一樣，這就是本文將為您提供幫助的地方。 順便說一句，如果你不介意花幾塊錢來學習像Python 這樣有價值和有用的東西，那麼我還建議你看看Josh Portilla 的**[完整的Python 3 Bootcamp](http://bit. ly/complete Udemy 上的 -python3-bootcamp)**。您將以更結構化的方式快速學習 Python，並且您可以在 Udemy 的促銷活動中僅花費 10 美元購買本課程。 ##2024 年 8 個初學者的熱門平台和免費 Python 教程 在這裡，您將找到一些免費學習 Python 的最佳地點，我與幾位 Python 專家一起精心挑選了這些資源。我有目的地選擇盡可能少的資源，但我仍然有一些選擇。如果您有任何其他免費教授 Python 開發的有用 Python 網站，請隨時推薦它們。 ###**1\. [Coursera](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2F)** 如果您想在不支付一分錢的情況下向世界一流大學學習，那麼 Coursera 就是您的最佳選擇。它提供史丹佛大學、歐洲工商管理學院、新加坡國立大學（新加坡國立大學）等知名大學教授的線上課程。 最重要的是，它還有最受歡迎的免費課程之一來學習*Python - 適合所有人的程式設計*（Python 入門）。 本課程將從零開始教您 Python 3。您不需要任何程式設計經驗，因為您將在課程中學習。超過 1250,000 名學生已經註冊了這門課程並學習如何編程，現在是您從中受益的機會。 課程也是 [**Python forEverybody 專業化**](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org% Coursera 上的2Fspecializations %2Fpython)，其中包含另外4 個深入學習Python 的課程，例如： 1.【Python資料結構】( https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fpython-data%3Fspecialization%3Dpython） 2.【使用Python存取Web資料】( https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fpython-network-data%3Fspecialization%3Dpython） 3. [透過Python使用資料庫]( https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fpython-databases%3Fspecialization%3Dpython） 4. [Capstone 專案：使用 Python 檢索、處理和視覺化資料]( https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fpython-data-visualization） 所有課程都可以免費旁聽，這意味著您可以免費加入並學習。但是，您無法參加作業和測驗，並且在付款之前不會獲得任何認證。 [ ]( https://dev.to/javinpaul/7-python-online-courses-for-beginners-and-intermediate-programmers-1h4k) 如果您想要所有這些和認證，那麼您需要註冊不是免費的專業化課程。如果您負擔得起並欣賞該課程，無論如何，您應該訂閱，它完全值得您的時間和金錢。 我建議加入 [Coursera Plus]，這是 Coursera 的訂閱計劃，可以無限制地存取許多課程、認證和專案。如果您想參加 Coursera 中的多個課程或認證，這可能是最好的學習方式，不僅包括 Python，還包括資料科學和雲端。 ------ ###**2\. [Udemy](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2F)** 這是另一個流行的線上課程平台，它可能擁有地球上最大的線上課程集合。我喜歡 Udemy，因為你幾乎可以找到任何你想學的課程，而且還是免費的。 與 [Codecademy](https://bit.ly/codecademypro) 不同，您不需要任何訂閱，只需建立免費帳戶，然後您就可以註冊免費的 Python 課程。大多數講師在首次推出課程時都會免費提供課程，以便獲得一些關注、評論和社會認同。 但是，也有一些完全免費的優質 Python 課程。您可以加入他們來學習 Python 3。以下是我最喜歡的一些免費課程，可幫助您深入學習 Python。 Udemy 的優點是您可以向專家學習，但它的互動性不如 CodeCademy。不過，如果您喜歡透過影片學習，那麼沒有比 Udemy 更好的地方了。 如果你能負擔得起一些錢，你還可以以10 美元左右的一次性價格獲得很棒的訓練營風格的課程，例如**[The Complete Python 3 Bootcamp](http://bit.ly/complete -python3-bootcamp)**關於他們的閃購。 [** 如果您不知道 Educative.io 是一個基於文字的互動式平台，可讓您透過瀏覽器進行學習和編碼。您可以學習概念並只需在下一行中編寫程式碼，而無需擔心下載必要的軟體和設定開發環境。對於任何學習任何程式語言的初學者來說，這是最大的優勢，因為他們中的大多數人都陷入了這個設定部分。 如果你想[在2024 年學習Python](https://www.java67.com/2020/05/top-5-courses-to-learn-python-in-depth.html) 那麼這門課是完美的地方開始。本課程首先探索基本建置塊，然後再討論函數和循環等更高層次的概念。有趣的測驗和程式設計挑戰將伴隨您一路前行，幫助您強化課程中涵蓋的所有概念。 在課程結束時，您將熟悉[資料結構](https://becoming human.ai/6-courses-python-programmers-can-join-to-learn-data-structs-and -algorithms-c1a37284938e) 和Python中的函數式程式設計。這是一門免費課程，因此您無需支付任何費用即可加入，您只需建立 Educative.io 帳戶即可存取課程。 [](https://www.educative.io/courses/learn-python-from-從頭開始？affiliate_id=5073518643380224) ---- ### 4\. [DataCamp 的免費 Python 入門課程](https://datacamp.pxf.io/c/1193463/1012793/13294?u=https%3A%2F%2Fwww.datacamp.com%2Fcourses%2Fintro-to-python-for -資料科學） DataCamp 的「Python 程式設計簡介」課程對於想要踏上 Python 世界之旅的初學者來說是一個極好的資源。此免費課程具有用戶友好的介面和全面的內容，適合剛接觸程式設計或希望鞏固基礎 Python 技能的學習者。 它涵蓋了變數、資料類型、控制結構、函數等關鍵概念，確保學生充分掌握 Python 基礎知識。透過實踐方法，參與者參與實際練習和編碼挑戰，以增強他們的理解。 無論您是想進入資料科學、Web 開發或任何 Python 相關領域，本課程都會對該語言的語法和功能進行紮實的介紹，為更高級的學習奠定基礎。 說到社會認同，超過 500 萬人參加了這門課程，這是任何線上 Python 課程的記錄，它的平均評分為 4.7，簡直令人驚嘆。 順便說一下，如果您喜歡Datacamp的線上學習平台及其課程，可以考慮付費訂閱。他們有不同的計劃，如標準、專業和高級，允許存取所有專案。我推薦 **[標準計劃](https://datacamp.pxf.io/c/1193463/1012793/13294?u=https%3A%2F%2Fwww.datacamp.com%2Fpricing)** 因為它是正確的-價格合理，您可以獲得提高資料技能的所有必需品。 [](https://datacampc. /c/1193463 /1012793/13294?u=https%3A%2F%2Fwww.datacamp.com%2Fcourses%2Fintro-to-python-for-data-science) -------- ###**5\. [CodeCademy](https://bit.ly/codecademypro)** 如果您喜歡互動式學習，那麼沒有比 CodeCademy 更好的地方了。他們首先用盡可能少的單字教你理論，然後要求你使用該概念在線上編寫程式碼。最好的事情是您不需要進行任何設置，例如在電腦上安裝 Python。 您可以直接從瀏覽器執行 Python 程式碼。另一個好處是，在準備好之前，您不需要編寫完整的程式。您需要進行一些小的更改並執行它們。這是學習 Python 程式設計的一種很棒且有趣的方式。 我使用他們的互動式平台學習了 JavaScript、Java、Python 和 Linux。早些時候，他們是完全免費的，但現在他們有免費增值模式，其中一些課程或課程僅對付費會員開放。 目前，他們的[**學習Python 2**](https://bit.ly/learnpython2withcodecademy)課程是免費的，而[**Python 3課程**](https://bit.ly/learnpython3codecademy)只是免費的可供付費會員使用。如果您負擔得起並欣賞 CodeCademy，請務必訂閱，但如果您無法從他們的 Python 2 課程開始，那麼它非常適合沒有編碼經驗的初學者。 [](https://bit.ly/codecademypro) ----- ###**6\. [Google 的 Python 課程](https://developers.google.com/edu/python/)** 如果你不知道，Google 也為初學者提供了一套優秀的 Python 教程，稱為 Google 的 Python 課程。這是一個免費課程，適合有一點程式設計經驗並且想要學習 Python 的人。課程包括書面教程、講座影片和大量練習 Python 編碼的程式碼練習。 第一個練習涉及字串和清單等基本 Python 概念，為下一個練習奠定基礎，下一個練習是處理文字檔案、進程和 http 連接的完整程序。 Google 本身的許多專案都使用 [Python](https://javarevisited.blogspot.com/2018/05/10-reasons-to-learn-python-programming.html)。而且，這些材料通常在 Google 內部用於向剛開始編碼或幾乎沒有程式設計經驗的人教授 Python。 本材料最好的部分是 YouTube 上提供講座影片。因此您不需要任何其他帳戶。它還教您設定自己的[Python開發環境](https://medium.com/better-programming/top-5-courses-to-learn-python-in-2018-best-of-lot-26644a99e7ec ），這確實帶來了最初的挑戰，但從長遠來看是很好的。 ------ ###**7\. [微軟的免費Python課程](https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=6798&awinaffid=631878&clickref=&p=%5B%5Bhttps%3A%2F%2Fwww.edx.org%2Fcourse%2Fintroduction-to - python-absolute-beginner-4%5D%5D)** 如果谷歌也有Python課程，微軟怎麼會落後呢？嗯，它還在 Edx（另一個流行的免費教育線上入口網站）上提供免費的 Python 課程。本課程名為“Python 簡介：絕對初學者”，是一門學習 Python 的免費課程，由高級內容開發人員 Eric Camplin 教授。 本課程將在Jupyter Notebooks 中教您Python，這是一個基於瀏覽器的線上[Python] 編碼編輯器(https://hackernoon.com/top-5-courses-to-learn-python-in-2018- best-of- lot-26644a99e7ec)，這表示你不需要安裝Python。這是一個為期 5 週的課程，每週學習 3 到 4 個小時。 本課程也是 Microsoft 入門級軟體開發專業計劃的一部分，該課程也是免費的。您只需在需要認證時付費。您可以將其新增至您的履歷或 LinkedIn 個人資料中，如下所示： [](https://javarevisited.blogspot.com/2018/03/top-5-courses-to-learn-python-in-2018.html) ------ ###8。 [學習 Python - FreeCodeCamp 的初學者完整課程 [教程]](https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw) 本課程將向您全面介紹 Python 中的所有核心概念。跟著影片一起學習，您很快就會成為 Python 程式設計師！您可以在 YouTube 上免費觀看，這是目錄 ⭐️內容⭐ ⌨️ (0:00) 簡介 ⌨️ (1:45) 安裝 Python 和 PyCharm ⌨️ (6:40) 設定和 Hello World ⌨️ (10:23) 繪製形狀 ⌨️ (15:06) 變數和資料類型 ⌨️ (27:03) 使用字串 ⌨️ (38:18) 處理數字 ⌨️ (48:26) 取得使用者的意見 ⌨️ (52:37) 建構一個基本計算器 ⌨️ (58:27) 瘋狂自由遊戲 ⌨️ (1:03:10) 列表 ⌨️ (1:10:44) 列表函數 ⌨️ (1:18:57) 元組 ⌨️ (1:24:15) 功能 ⌨️ (1:34:11) 退貨聲明 ⌨️ (1:40:06) If 語句 ⌨️ (1:54:07) If 語句與比較 ⌨️ (2:00:37) 建構一個更好的計算器 ⌨️ (2:07:17) 字典 ⌨️ (2:14:13) While 循環 ⌨️ (2:20:21) 建構一個猜謎遊戲 ⌨️ (2:32:44) For 循環 ⌨️ (2:41:20) 指數函數 ⌨️ (2:47:13) 2D 清單和嵌套循環 ⌨️ (2:52:41) 建構翻譯器 ⌨️ (3:00:18) 評論 ⌨️ (3:04:17) 嘗試/例外 ⌨️ (3:12:41) 讀取文件 ⌨️ (3:21:26) 寫入文件 ⌨️ (3:28:13) 模組和 Pip ⌨️ (3:43:56) 類別與物件 ⌨️ (3:57:37) 建構多項選擇測驗 ⌨️ (4:08:28) 物件函數 ⌨️ (4:12:37) 繼承 ⌨️ (4:20:43) Python 解譯器  ---- 這就是一些 **您可以免費學習 Python 的網站**。所有這些都是很棒的資源，您可以選擇您喜歡的資源。您不需要註冊所有這些，這將是荒謬且耗時的。相反，選擇最適合您的學習風格的一種。 例如，如果您喜歡互動式學習，請選擇[CodeCademy](https://javarevisited.blogspot.com/2019/09/codecademy-vs-udemy-vs-onemonth-which-is-better-for-learning-code . html），如果您喜歡非正規影片課程，那麼選擇 Udemy；如果您喜歡大學和學校等結構化教育，那麼選擇 Coursera。 而且，如果您喜歡基於文字的學習，請記住閱讀比觀看影片更快，那麼 Google 的 Python 課程是最好的。 除此之外，Scrimba 是另一個免費學習 Python 程式設計的好地方。 您可能喜歡的其他 **Python 文章和資源** - [2024年學習Python的10個原因](https://javarevisited.blogspot.com/2018/05/10-reasons-to-learn-python-programming.html) - [Python初學者學習Python的5大課程](https://javarevisited.blogspot.com/2018/03/top-5-courses-to-learn-python-in-2018.html) - [Python 開發者最喜歡的 5 個 Web 開發框架](https://javarevisited.blogspot.com/2019/04/top-5-python-web-development-frameworks.html) - [Python 與 JavaScript - 哪個更好開始？](https://javarevisited.blogspot.com/2019/05/python-vs-javascript-which-programming-language-beginners-should-learn.html) - [10門免費線上課程深入學習Python](https://javarevisited.blogspot.com/2018/12/10-free-python-courses-for-programmers.html) - [資料科學與機器學習的 8 個最佳 Python 函式庫](https://javarevisited.blogspot.com/2018/10/top-8-python-libraries-for-data-science-machine-learning.html) - [Python vs Java - 初學者應該學習哪種程式語言？](https://javarevisited.blogspot.com/2018/06/java-vs-python-which-programming-language-to-learn-first.html ) - [5 Python 資料科學與機器學習課程](https://javarevisited.blogspot.com/2018/03/top-5-data-science-and-machine-learning-online-courses-to-learn-online . html) - [完整的 Web 開發者路線圖](https://hackernoon.com/the-2019-web-developer-roadmap-ab89ac3c380e) - [10本針對程式設計師的免費Python程式設計書籍](http://www.java67.com/2017/05/top-7-free-python-programming-books-pdf-online-download.html) - [資料科學的 5 本 Python 書籍](https://javarevisited.blogspot.com/2019/08/top-5-python-books-for-data-science-and-machine-learning.html) 感謝您到目前為止閱讀這篇文章。如果您喜歡這些網站，請與您的朋友和同事分享。如果您有任何問題或回饋，請留言。 一切順利。 **P。 S. -** 如果你此刻只想做一件事來開啟你的 Python 程式設計之旅，那就加入 **[完整的 Python 3 Bootcamp](http://bit.ly/complete-python3-bootcamp ) ** Jose Portilla 在Udemy 上的課程。您將快速學習 Python 並且永遠不會後悔您的決定。 --- 原文出處：https://dev.to/javinpaul/top-5-places-to-learn-python-programming-for-free-m4c
假設您有一個或多個應用程式 - 它們都發送日誌 - 您如何知道它們內部發生了什麼？ 通常有兩種方法： - **日誌記錄**：保存來自多個應用程式的日誌並提供見解和搜尋。這是老方法並且總是有幫助的。 - **追蹤**：專注於提供對應用程式效能的洞察；您可以針對它們建立準確的指標以進行監控和警報。 有些工具用於記錄，有些工具用於跟踪，有些工具兩者兼而有之！ 以下是您必須了解的用於日誌和追蹤的開源工具：  --- # 1. [Quickwit](https://github.com/quickwit-oss/quickwit)（日誌與追蹤）👑 Quickwit 是一個開源分散式搜尋引擎，專為大規模日誌管理和分析而設計。 Quickwit 是 Elasticsearch 的直接替代方案，具有更高的效能，尤其是在雲端原生和大規模分散式環境中，並且專注於優化儲存和搜尋效率。 通常，您會使用 OpenTelemetry、Fluentbit、Odigos（自動偵測追蹤工具）等工具來收集日誌和追蹤，將它們傳送到 Quickwit，然後使用 Jaeger（追蹤）或 Grafana（日誌和追蹤）將其視覺化。 **有趣的事實：** Elasticsearch 和 Kibana 都放棄了社區許可證，轉而採用更具限制性的許可證（從 Apache 2 到 Elastic 許可證，並遭到社區的強烈反對）。 Quickwit 是 AGPL 3。它對 FOSS（免費開源社群）更加開放。  --- # 2. [Grafana](https://github.com/grafana/grafana)（日誌和追蹤） Grafana 是 ELK 堆疊的開源替代品。對於日誌和跟踪，您必須設定兩個查詢引擎：Loki 和 Tempo，都由 Grafana 維護。 一旦您在 Loki 和 Tempo 中索引了所有日誌或跟踪，您將需要一個可視化工具來搜尋您的資料：Grafana 來了！ Grafana 可讓您查詢、視覺化、警報和理解您的指標，無論它們儲存在何處。與您的團隊建立、探索和分享儀表板，並培養資料驅動的文化。  --- # 3. [Odigos](https://github.com/keyval-dev/odigos)（追蹤） Odigos 是一項獨特的技術，無需更改程式碼即可為 k8s 中的任何應用程式產生追蹤：然後可以將所有追蹤轉發到 Quickwit 或 Elasticsearch 等資料庫（它們有更多整合）。 如果您不知道，OpenTelemetry 是一個接收日誌和追蹤的協定。 Odigos 正在使用該標準，因此您可以在任何支援 OpenTelemetry 的資料庫中發送您的追蹤！  --- # 5. [Jaeger](https://github.com/jaegertracing/jaeger)（追蹤） 與 Prometheus 不同，Jaeger 專注於追蹤。 Jaeger 支援跨分散式系統傳播上下文訊息，確保追蹤資料在服務網路中正確關聯。 它並不是為處理大量資料而設計的，您必須將其與強大的儲存引擎（如 Quickwit 或 Elasticsearch）一起使用。在這樣的設定中，Jaeger 可以根據您的服務進行擴展，使其適用於小型和大型系統。  --- # 6. [SigNoz](https://github.com/SigNoz/signoz)（日誌與追蹤） Signoz 提供日誌和追蹤管理功能。 您可以在單一管理平台中視覺化追蹤和日誌。 您可以透過尋找導致問題的確切追蹤並查看各個請求追蹤的詳細火焰圖來找到問題的根本原因。  --- # 7. [Keep](https://github.com/keephq/keep)（提醒） 保持與目前所有可觀察工具、資料庫和通訊管道的連接，並將所有內容聚合到一個平台中，在出現問題時提供頂級警報 😈  --- # 8. [Uptrace](https://github.com/uptrace/uptrace)（日誌與追蹤） Uptrace 是一個基於 OpenTelemetry 的可觀察性平台，用於攝取日誌和追蹤。您可以監控您的應用程式並蒐索您的日誌。 由於其 OpenTelemetry 支援和眾多集成，可以輕鬆收集和發送資料 😈。請注意，您需要設定 Postgresql 和 Clickhouse 資料庫。  --- # 9. [HyperDX](https://github.com/hyperdxio/hyperdx)（日誌與追蹤） HyperDX 是一個開源可觀察性平台，可讓您搜尋日誌並分析您的痕跡。您可以在一個平台上偵錯複雜的錯誤和使用者問題，而無需在多個工具之間跳轉。  --- # 10. [普羅米修斯](https://github.com/prometheus/prometheus)（指標） 有趣的是，這個庫是以電影[普羅米修斯](https://www.imdb.com/title/tt1446714/)命名的(當然我是在開玩笑)，但這是我的第一個假設(無論如何，這是一部好電影） 雖然 Prometheus 和 Elasticsearch 看起來很相似，但實際上它們非常不同。 Prometheus 只關注基礎設施的指標（例如 CPU、記憶體使用情況、磁碟使用情況…），但不太適合高基數指標。 Quickwit比較專注於Logs和Trace； Elasticsearch 可以做日誌、追蹤和指標！ 他們傾向於攜手合作。 Prometheus 提供了一個原始的 UI，這很好，但它與 Grafana 儀表板最搭配。 有趣的是，Prometheus 提供了名為 PromQL（Prometheus Query Language）的查詢語言  --- 我們在 X 上連接嗎？ :) [我在這裡](https://twitter.com/nevodavid) 您是否使用其他一些優秀的工具來記錄和追蹤？ 請在評論中讓我了解它們:) --- 原文出處：https://dev.to/nevodavid/top-10-tools-to-learn-whats-going-on-in-your-app-20em
如果您是 GitHub 新手或主要使用私人 GitHub 儲存庫，那麼您可能還沒有 GitHub 個人資料。 GitHub 個人資料有助於為存取您個人資料的人提供基本資訊。擁有良好的個人資料甚至可以幫助您脫穎而出，尤其是當您開始為開源專案做出貢獻並且人們開始注意到您時。 在本文中，我將展示如何建立您自己的 GitHub 設定檔。我還將分享從哪裡獲得個人資料的靈感。最後，我將分享資源和技巧，幫助您建立出色的 GitHub 個人資料！ ## 建立您的 GitHub 個人資料 在開始自訂 GitHub 個人資料之前，您首先需要建立一個。 這是一個[簡短指南](https://docs.github.com/en/account-and-profile/setting-up-and-managing-your-github-profile/customizing-your-profile/managing-your-profile-readme)來自 GitHub，了解如何設定您的個人資料。 但您需要做的就是： - 建立一個新的儲存庫，**與您的 GitHub 使用者名稱**相同。 - 將 `README.md` 檔案新增至您的新儲存庫。 例如，我的 GitHub 使用者名稱是 [kshyun28](https://github.com/kshyun28)。要建立我的個人資料，我需要建立一個也名為 [kshyun28](https://github.com/kshyun28/kshyun28) 的儲存庫，然後新增一個「README.md」檔案。  設定「儲存庫」和「README.md」檔案後，透過前往您的 GitHub 個人資料(網址為 https://github.com/YOUR-USERNAME )來驗證您的個人資料是否可見。 就我而言，它將是 https://github.com/kshyun28。 ## 自訂您的 GitHub 個人資料 現在您已經有了 GitHub 個人資料，是時候發揮創意了！ 這裡的關鍵是**讓你的個性在你的個人資料上展現**。你的 GitHub 個人資料不必像 LinkedIn 那樣太正式。 我還建議**從簡單開始**。這有助於您的 GitHub 設定檔啟動並執行。當您有新想法時，您可以隨時改進您的個人資料。 ### GitHub 風格的 Markdown、格式和 HTML 為了自訂 GitHub 設定檔的“README.md”，您將使用 **GitHub Flavored Markdown**。如果您以前寫過 Markdown 內容，那麼格式化對您來說應該很容易。 如果你是第一次用Markdown 寫作，你可以去[GitHub 的文件](https://docs.github.com/en/get-started/writing-on-github/getting-started-with-writing-and-formatting-on-github/basic-writing-and-formatting-syntax) 來熟悉可用的格式化選項。 您也可以使用 **HTML** 作為您的個人資料的其他格式選項。 我發現以下 HTML 標記很有用： - 不間斷空格：`nbsp;` - div 居中對齊：`<divalign="center"></div>` 您可以使用大多數 HTML 標籤，但 GitHub Flavored Markdown 會過濾掉以下 HTML 標籤： - `<標題>` - `<文字區域>` - `<樣式>` - `<xmp>` - `<iframe>` - `<無嵌入>` - `<無框架>` - `<腳本>` - `<明文>` > 💡：要了解更多訊息，請參閱與 HTML 區塊相關的 [GitHub Flavored Markdown Spec](https://github.github.com/gfm/#html-blocks)。 ### 尋找靈感 為了幫助您入門，我建議您查看其他很棒的 GitHub 設定檔以獲取想法。你可以造訪 [awesome-github-profile-readme](https://github.com/abhisheknaiidu/awesome-github-profile-readme)，我在製作個人資料時找到了靈感。 由於設定檔是開源的，您可以將一些好主意用於您的精彩設定檔！ 您也可以查看[我的個人資料](https://github.com/kshyun28)以獲取一些想法。 😉 ### 新增徽章 要為您的個人資料加入徽章，您可以查看 [markdown-badges](https://github.com/Ileriayo/markdown-badges)。該存儲庫有多種徽章可供選擇，從程式語言到 Netflix 等串流平台。 如果您找不到所需的內容或想要建立自訂徽章，可以前往 [shields.io](https://shields.io/)，這就是 [markdown-badges](https://github.com/Ileriayo/markdown-badges) 使用。 這是我在個人資料中使用 [markdown-badges](https://github.com/Ileriayo/markdown-badges) 的範例。  ### 新增圖標 要在您的個人資料中加入“技能”或“技術堆疊”部分，我建議使用 [skill-icons](https://github.com/tandpfun/skill-icons)，它提供漂亮的圖標。 如果您的圖示不受支持，您可以造訪 [simpleicons](https://simpleicons.org/)，其中包含超過 2900 個流行品牌的 SVG 圖示。 這是一個範例，我在個人資料的技術堆疊部分使用了 [skill-icons](https://github.com/tandpfun/skill-icons)。  ### 使用表情符號 在 GitHub Flavored Markdown 中，您可以使用表情符號。要查看支援的表情符號的完整列表，您可以存取此 [emoji-cheat-sheet](https://github.com/ikatyang/emoji-cheat-sheet)。 如果您想自己取得支援的表情符號列表，可以使用 [GitHub 的 Emoji API](https://docs.github.com/en/rest/emojis/emojis#get-emojis)。 在瀏覽器上造訪 https://api.github.com/emojis 應該會顯示所有支援的表情符號的 JSON 回應。 ``` { "+1": "https://github.githubassets.com/images/icons/emoji/unicode/1f44d.png?v8", "-1": "https://github.githubassets.com/images/icons/emoji/unicode/1f44e.png?v8", "100": "https://github.githubassets.com/images/icons/emoji/unicode/1f4af.png?v8", "1234": "https://github.githubassets.com/images/icons/emoji/unicode/1f522.png?v8", "1st_place_medal": "https://github.githubassets.com/images/icons/emoji/unicode/1f947.png?v8", "2nd_place_medal": "https://github.githubassets.com/images/icons/emoji/unicode/1f948.png?v8", "3rd_place_medal": "https://github.githubassets.com/images/icons/emoji/unicode/1f949.png?v8", "8ball": "https://github.githubassets.com/images/icons/emoji/unicode/1f3b1.png?v8", ... ``` 這是我在個人資料中使用表情符號的範例。  ### 新增 GitHub 統計訊息 要為 GitHub 活動加入卡片和統計訊息，我建議使用 [github-readme-stats](https://github.com/anuraghazra/github-readme-stats)。您可以使用不同的版面配置和主題自訂統計卡。 以下是我將 GitHub 統計資料新增至我的個人資料的範例。  ### 新增引號 在您的個人資料中加入隨機引用可以為訪客增添一抹亮色。我發現 [github-readme-quotes](https://github.com/PiyushSuthar/github-readme-quotes) 對於這樣做很有用。 這是我的個人資料上的樣子。我個人喜歡加入引號，為我的個人資料訪客提供一些價值。  ### 提高可存取性 自訂您的個人資料時，請確保它**可供盡可能多的人查看**。並非每個人都可以查看或載入圖像。有些人有殘疾，而有些人的網路連線速度很慢。 提高個人資料的[輔助功能](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/Accessibility/What_is_accessibility)的一種方法是向圖像加入描述性「替代文字」。 ``` <!-- Markdown Image -->  <!-- HTML Image Tag --> <img alt="Image Alt Text" src="image-source" /> ``` 然後，要測試您的個人資料的可存取性，您可以嘗試停用網頁瀏覽器上的圖像載入。這是有關如何停用 Google Chrome 映像載入的[指南](https://www.wikihow.com/Disable-Images-in-Google-Chrome)。 這是我的個人資料在 Google Chrome 上停用圖片載入後的樣子。  ### 更多想法 要為您的個人資料加入更多資訊圖表，我建議查看 [metrics](https://github.com/lowlighter/metrics)。這是 GitHub 上最受好評的存儲庫之一，其中包含“github-profile”主題，因此我不能忽略它。 然後我發現了這個漂亮的資源 [beautify-github-profile](https://github.com/rzashakeri/beautify-github-profile)，在這裡您可以找到更多自訂個人資料的方法。 如果您也喜歡冒險，可以在[此處](https://github.com/topics/github-profile)探索「github-profile」主題。預設情況下，儲存庫會按星數排序。 請隨意探索有「github-profile」主題的儲存庫。您甚至可能會發現那些使用頻率不高但正是您所需要的。 ### GitHub 簡介 成就 雖然這與自訂 GitHub 設定檔的「README.md」無關，但我覺得有必要包含它。 如果您前往 GitHub 個人資料，您會注意到左側邊欄上有一個「成就」部分。  收集這些成就很有趣，並且可以改善您的整體 GitHub 檔案。 要了解有關可用成就以及如何獲得這些成就的更多訊息，請查看 [GitHub 個人資料成就列表](https://github.com/Schweinepriester/github-profile-achievements)。 ## 結論 回顧一下，我們演練如何建立 GitHub 個人資料。然後我展示瞭如何使用 GitHub Flavored Markdown 和 HTML 格式化您的個人資料。之後，我分享了您可以從哪裡獲得個人資料的靈感。最後，我提供了有關如何自訂個人資料的提示和資源。 我希望這可以幫助您製作精彩的 GitHub 個人資料。我很想看看你能想出什麼辦法！ 感謝您的閱讀，請隨時發表評論或與我聯繫[此處](https://linktr.ee/kshyun28)。 --- 原文出處：https://dev.to/kshyun28/how-to-make-your-awesome-github-profile-hog
最近我留意到一件事，在我們工程師閒聊群組 https://line.me/ti/g2/nipkjq2WoZPKX5dTn9tE9266aEOt6EOICFGa1g 常常會出現感情方面的困擾＆討論，令我非常吃驚，因為這是討論 coding 的群組 但是這個話題出現的頻率相當高，我發現這似乎是「年輕單身男性軟體工程師」相當關心的一個話題 站長畢竟年紀稍大一些，比群組內很多人多活了幾年，是有一些建議，雖然跟 coding 無關，但還是跟各位開發者簡單分享 ## 姿態永遠不要放太低 這點就跟業務在做銷售時一樣，你心裡再怎麼想成交，也絕對不能用超低姿態、苦苦哀求拜託對方成交 過低的姿態會釋放「很缺」的訊號，任何人都會心想「這產品很沒價值，所以業務才姿態這麼低，千萬不能買」 同理，「年輕單身男性軟體工程師」似乎在感情上有成為「舔狗」的傾向，請避免這樣做，絕對只有壞處、沒有好處 如果你真的很想疼女生、找一個女生對她好，我建議你多帶你媽出門走走，週五下班幫你媽多買一份點心、宵夜、禮物，有空多陪你媽聊天即可，就不用擔心都沒有女生陪你聊天 ## 注意力放在自己身上 下一個問題是，姿態很低，背後是源自於缺乏自信 這點我們先談一件事，在網路創業圈，有一句話叫做「Attention Is The New Currency」，注意力就是網路世界的現金 你把注意力放在社群網站，這些網站企業就更有錢；你把注意力放在 IG 網美，這些 IG 網美就更有錢 你把注意力放在哪，會決定誰將過得越來越好 所以，建議把注意力放在自己身上，你就會越來越優質 簡單建議，分三個層面 **知識層面** 工程師應該很擅長吸收新知，這點不難。學有趣知識、學習投資、專精工作、更有智慧、賺更多，都不是壞事 **肉體層面** 叫大家都進健身房，很難、又花錢，不切實際。所以我建議各位路過公園就去拉一下單槓，一週兩次，一次20分鐘就可，免費 上網找一些分難度的教學即可，例如這個 https://www.youtube.com/watch?v=kxdNy86hG5I 你就拉個三個月，工程師打電腦的駝背、姿態、儀態，都會改善，然後你會變強壯 **精神層面** 現代人普遍忽略這點，不過，如果你掌握「發呆」的技術、藝術，也就是所謂的「冥想」、「靜坐」 其實在冷靜程度、自信程度、鎮定程度，會有顯著變化，這比較宗教、靈性，需要一些年紀體會 隨便找一個適合你的靈性練習、或宗教，都可以。如果沒頭緒，我建議逛一逛這個印度阿北的頻道 https://www.youtube.com/@sadhgurutraditionalchinese ## 面對挫折感 人生不如意，十之八九，不要太玻璃心 被拒絕了、丟臉了、意想不到情況發生了，就認了，慢慢消化 回家休息，繼續做你該做的事情就好 千萬不要糾纏、不要挽回、不要當恐怖情人 瀟灑一點，繼續做上面三個層面談到的事情就是了 ## trial and error，你就多練習 這跟工程師學新語言、新套件的情況一樣 出錯很正常，多練習就是，你想在什麼方面進步呢？那就 trial and error，你就多練習 想改善穿搭，多逛街、消費就是。簡單從黑灰白開始配色就是，跟前端 css 色彩配色技巧一樣 想改善談吐，在一些小聚、適合的大眾場合、甚至咖啡廳酒吧，你就去搭訕兩句，尬聊兩句 大多數情況下就是被拒絕、很丟臉，別擔心，不要搞到「讓對方感到害怕」的程度即可，丟人現眼 OK 的，被婉拒就禮貌離開即可 我留意到近幾年有一些昂貴的課程在賺這種錢，其實錢省下來買電玩比較爽，不要被商人隨意利用你的焦慮感 反正就是練習交新朋友、networking 而已，臉皮厚一點，越練習臉皮越厚，然後目的性不需要總是那麼強 熟能生巧，上手了社交技巧，在職場也很有用 ## 關於打電動＆看動漫 爽爽打電動，爽爽看動漫，一點問題都沒有，都是很健康的興趣 不要越打越沒自信、越看越空虛就好，要找到真正喜歡的電玩、動漫並且投入 有人傳訊息你就不要理，專心打電動＆看動漫，有空再回就好，享受你的興趣就對了 呼應到前面幾點，這種人，會讓很多人覺得「好像是一個很忙的人」，然後，不知怎的，就是比較有魅力 （雖然根本不知道你只是看動畫懶得回而已） ## 結論 這些也是我比較年輕時候，身為「年輕單身男性軟體工程師」的一些觀察＆經驗談 簡單分享，希望對大家有幫助
我從個人經驗中知道創辦 SAAS（軟體即服務）業務有多麼困難，特別是如果您是自籌資金的獨立創辦人。 在本文中，我將介紹我在如何建立 SAAS 業務方面的一些經驗教訓。 我無論如何都不是SAAS 業務方面的專家，但我在建立網路產品方面擁有十多年的經驗可供借鑒，因此希望這將幫助您避免我所犯的一些錯誤，並幫助您作為新技術創始人蓬勃發展。 ## 建立受眾群體 在開始編寫一行程式碼之前，您應該花一些時間坐下來起草一份 ICP，即「理想客戶檔案」和整體業務計劃。  大多數新創公司都會失敗——這是身為企業家的殘酷現實；這就是為什麼在實際建造產品之前首先制定可靠的計劃如此重要的原因。 一旦您心中有了理想的客戶檔案（不必是完美的），您就可以弄清楚您的受眾有多大以及如何吸引他們。 要確定您的受眾有多少，您可以： 1）研究你的競爭對手。了解他們服務的客戶數量以及他們的預計收入是多少。有很多工具可以實現這一點。例如：[類似網站](https://www.similarweb.com/)。 2) 瀏覽論壇和 Quora 等地方，了解顧客對競爭對手產品的評價。這將使您深入了解他們的痛點，並了解要重點關注哪些關鍵領域來建立更好的產品。 3）使用[wordstream](https://www.wordstream.com/)等工具進行關鍵字研究。您可以找到搜尋量和其他指標，以幫助您了解受眾群體的規模以及要定位的關鍵字。 現在您已經完成了一些紮實的研究，是時候決定您打算建立的產品是否有足夠的市場需求了。 解決這個問題的最佳方法是找出您的客戶常去的地方，並在該平台上建立某種存在。 專注於一兩個你喜歡的平台很重要，無論是 YouTube、Quora 還是 Facebook - 早期並不那麼重要。 我們的目標是選擇一個平台並堅持下去。您需要長期參與。不要只是為了廣告而參與該社區 - 您需要增加價值。這樣做將幫助您贏得目標社群的尊重和關注。 一旦你獲得了某種關注，你就可以開始與你的受眾對話，並弄清楚他們是否會對你的產品感興趣。 您應該在此階段建立一個登陸頁面或某種郵件清單來捕獲潛在客戶。 ## Django 非常適合 SAAS  在建立技術產品時，作為一名開發人員，我常常很想從頭開始建立所有內容或使用閃亮的新框架。 這是浪費時間。產品的第一次迭代應該是快速 MVP。您應該專注於盡快運送到市場（但不要在品質上妥協）。 Django 是建立 SAAS 產品的可靠選擇。它開箱即用，具有大量功能，可幫助您快速建立 MVP。 此外，除了使用像Django這樣的可靠框架之外，您還應該考慮使用付費或開源的樣板，這樣您就可以專注於核心產品的業務邏輯；而不是無聊的「管道」工作，例如建置：身份驗證、電子郵件工作流程、訂閱工作流程等。 > [SAAS Pegasus](https://www.saaspegasus.com/?via=plexcorp) 是一個非常乾淨且易於使用的 SAAS 樣品板，可以加快您的開發週期。它具有幾乎每個 SAAS 業務都需要的大量功能，可以為您節省數小時甚至數週的開發時間。 [付費促銷] https://www.youtube.com/embed/5mNBYIgLRaU?si=9hXBi1o7eHPHPuPc 您也可以查看我之前寫的一篇文章，其中更深入地解釋了為什麼我認為Django 是Web 後端的最佳選擇[此處](https://dev.to/kwnaidoo/why-django-is-probously-the-best-web-framework-5aan)。 ## 免費套餐 始終有某種免費套餐。這使得進入門檻較低。除非您擁有令人興奮且無需動腦筋的產品，否則很難在客戶第一次登陸您的目標網頁時轉換他們。 讓他們使用免費套餐版本，然後透過電子郵件逐漸教育他們為什麼應該購買你的產品要容易得多。 有多種方法可以做到這一點。我經常發現擁有開源版本或提供免費試用版效果最好。 如果市場相對較大，您也可以考慮產品的永久免費版本，但在使用上有一些限制。 但要小心「免費增值」模式。您需要確保您的定價有足夠的空間，以便您可以支付免費套餐客戶的費用。通常，最好提供試用。 ## 擴大收入 您最終將陷入停滯狀態，並且吸引新客戶將變得越來越困難。 擴大收入為您提供了向現有客戶追加銷售的額外收入潛力，因為說服現有客戶花更多錢比吸引全新客戶要容易得多。  **什麼是擴張收入？** 擴展收入只是一項附加服務，例如客戶可以附加到現有訂閱的附加服務。 這通常需要加入額外的用戶席位、購買簡訊/電子郵件積分，或者在 CRM 的範例中，客戶可以支付額外的「HR」模組費用。 ## 隨處列出您的產品 如您所知，內容為王。早期預算有限 - 很難為您的目標網頁或網站帶來流量。 您可以在以下一些免費網站上列出您的產品： 1. [producthunt.com](https://producthunt.com) 2. [替代](https://alternativeto.net/) 3. [殺手新創公司](https://www.killerstartups.com/) 4. [測試版清單](https://betalist.com/) 5. [Reddit](https://www.reddit.com/) - 這裡要小心，Reddit 用戶討厭廣告。 6. [Quora](https://www.quora.com/) 7. [AppSumo](https://appsumo.com/) 8. [Pitchwall](https://pitchwall.co/) 9. [Pinterest](https://pinterest.com/) 10. [Betabound](https://www.betabound.com/) 11. [啟動函式庫](https://startupbase.io/) 12. [獨立駭客](https://www.indiehackers.com/) 13. [設計師新聞](https://www.designernews.co/) 14. [SaasSHub](https://www.saashub.com/) 15. [啟動下一步](https://www.launchingnext.com/) ## 向最好的創辦人學習 當你學習如何程式設計時，特別是如果你像我一樣並且大部分是自學的，最好的學習方法是尋找你正在學習的任何語言的專家並跟隨他們，購買他們的課程等等.... .. 同樣，還有很多成功的創辦人。如果你想變得更好並學習最佳實踐，那麼尋找這些創辦人並向他們學習是作為創辦人成長的好方法。 這是我經常關注的專家創辦人名單（排名不分先後）： - [TK 卡德](https://www.youtube.com/@TKKader)。 TK 創辦了許多公司，並且是 SAAS 創辦人的輔導專家。我發現他對概念的三步驟分解非常令人耳目一新且易於理解。 - [尼爾帕特爾](https://www.youtube.com/@neilpatel)。尼爾是一位專業行銷人員，通常會介紹一些有關如何圍繞品牌建立內容的精彩技巧。 - [西蒙霍伊伯格](https://www.youtube.com/@SimonHoiberg)。 Simon 以一種非常酷且有趣的方式向開發人員解釋先進的業務概念。 - [Rob Walling](https://www.youtube.com/@MicroConf/videos)。 Rob 的 YouTube 頻道出色地解釋了作為創辦人需要學習的所有核心概念。他還寫了幾本有關該主題的書，並參與資助許多新的新創公司。 ## 結論 建立 SAAS 業務非常困難，許多人一開始就失敗了——包括我自己。失敗沒關係——它會讓你變得更堅強，並教你重要的教訓，從長遠來看，這將幫助你成長。 我寫這篇文章的目的是分享我的旅程中的一些基本知識，以幫助您作為開發人員成長到這個新領域。 快樂建設！祝您下一個最佳想法一切順利。 --- 原文出處：https://dev.to/kwnaidoo/how-to-build-your-own-saas-business-2op0
## 簡介 以下是專注於全端開發不同面向的 Python 函式庫；有些專注於 Web 應用程式開發，有些專注於後端，有些則兩者兼而有之。  --- ## 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) Taipy 是一個開源 Python 庫，用於建立生產就緒的應用程式前端和後端。 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。 🔑特點： - 豐富的互動性 - 為您的佈局、樣式等提供更多自訂功能（無需 CSS） - 多頁和多用戶應用程式 - 圖形管道編輯器 - 與 Taipy 前端功能整合以實現端到端部署 - 日程安排 - 筆記型電腦相容  ---  https://github.com/Avaiga/taipy 您的支持意義重大🌱，並且在許多方面為我們帶來了很大的幫助，例如寫文章！ 🙏 --- ## 2.[Prefect](https://github.com/PrefectHQ/prefect) Prefect 是一個提供資料管道開發的框架。 它透過注重簡單性和用戶友好性而與 Airflow 等競爭對手區分開來。 如果您想要一個具有各種功能但比 Airflow 更容易學習的成熟產品，Prefect 是一個很好的中間產品。 🔑特點： - 直覺且使用者友好的控制面板 - 快取等智慧功能 - 以流程為基礎的架構，可輕鬆融入工作流程組織 - 動態參數化與依賴管理 - 混合執行（本地/雲端）  --- ## 3. [Streamlit](https://github.com/streamlit/streamlit) Streamlit 是一個遊戲規則改變者，可以快速、簡單地建立 Web 應用程式。 此資料應用程式框架將其從更完整、更複雜的解決方案轉變為快速、用戶友好的解決方案。 🔑特點： - Pythonic框架 - 互動式小部件 - 使用者友善性  --- ## 4.[氣流](https://github.com/apache/airflow) Apache Airflow 是一個開源平台，專為調度和監控工作流程而設計。 它是編排複雜資料管道和 ETL 流程的絕佳選擇，因為它在過去十年中一直是管道領域的重要參與者。 該庫的完整性與陡峭的學習曲線有關。 🔑特點： - 基於DAG的工作流程定義 - 包括 DAG 視覺化的完整介面，可追蹤故障並管理重試。 - 各種集成 - 動態任務執行和調度 - 以Python為中心的設計 - 社區支持  --- ## 5. [Brython](https://github.com/brython-dev/brython) Brython 將 Python 帶到了前端，因為這個名字重新組合了「瀏覽器」和「Python」。 它引入了直接在 Web 應用程式中執行 Python 程式碼的獨特概念。 這種創新方法可讓您使用 Python 建立互動式 Web 體驗。 🔑特點： - 易於集成，因為它將 Python 邏輯直接整合到瀏覽器中 - 相容於不同的網頁瀏覽器  --- ## 6. [達世幣](https://github.com/plotly/dash) Dash 由 Plotly 建立，是一個利用 Plotlys 元件完整性的 Web 應用程式框架。 眾所周知，它是一個完整的解決方案，因此需要更長的時間來掌握。 🔑特點： - 基於元件的架構 - 強大的互動式儀表板 - 即時資料更新  --- ## 7. [Dagster](https://github.com/dagster-io/dagster) Dagster 是本次編譯中較新的函式庫之一，它是一個雲端原生資料管道編排，旨在統一資料整合、工作流程編排和監控。 與其他工具相比，Dagster 強調工作流程建立和管理的 DataOps 面向。 🔑特點： - 聲明式管道設置 - 固執己見的結構 - 版本控制 - 與 Hadoop 集成 - 全面的元資料跟踪  --- ## 8. [SQLAlchemy](https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy) SQLAlchemy 是一個用於處理資料庫互動的 Python 函式庫。 它是一個連接Python程式設計和關係資料庫的多功能工具包。 掌握這個庫的時間較長，但好處是實實在在的。 🔑特點： - SQL 表達式語言 - 物件關係映射（ORM） - 對資料庫的廣泛支持 - 複雜查詢支持  --- ## 9. [芹菜](https://github.com/celery/celery) Celery 是一個 Python 函式庫，用作建立後端應用程式的框架。 它處理分散式任務處理、作業執行和工作流程。 它是一個完整的解決方案和廣泛的功能集，具有更陡峭的學習曲線。 🔑特點： - 平行處理 - 可擴展性 - 任務調度 - 非同步處理  --- ## 10. [Peewee](https://github.com/coleifer/peewee) 與 SQAlchemy 一樣，Peewee 是一個簡化資料庫互動的 Python 函式庫。 它與競爭對手的不同之處在於用戶友好且簡單的設定。 該庫是中小型專案的最佳選擇。 🔑特點： - 輕量級框架 - 資料庫支持 - Python式文法  --- ## 11. [Kedro](https://github.com/kedro-org/kedro) Kedro 是一個開源 Python 框架。 它為生產就緒的資料科學管道提供了一個工具箱。 事實上，Kedro 可以輕鬆地與成熟的 Python ML 庫集成，並提供統一的方法來實現端到端框架。 🔑特點： - 資料目錄 - 筆記本集成 - 專案模板 - 有自己的觀點，因為它強制執行特定的約定  --- ## 結論 Python 被認為是人工智慧和機器學習應用程式的首選語言。 為了簡化和自動化這些應用程式，Python 見證了框架庫的出現。 這些程式庫有助於 Web 應用程式開發、後端服務以及開源全端應用程式的建立。 ---  我剛開始我的內容創作之旅；如果您有任何問題或回饋，請隨時與我們聯繫！ --- 原文出處：https://dev.to/taipy/full-stack-toolbox-python-edition-20h2
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