### 身份驗證與授權 身分驗證到底是什麼？它與授權有何不同？身份驗證是驗證某人是誰的過程，而授權是驗證使用者有權存取哪些特定應用程式、檔案和資料的過程。您如何確保請求存取資源的人是他們聲稱的人？一旦他們的身份得到確認，您如何控制他們可以做什麼或可以看到什麼？ ### JWT 與會話身份驗證 - 基本差異 **JWT（JSON Web Token）**和**基於會話的身份驗證**之間的爭論是現代 Web 開發中的一個重要點。 - **JWT 身份驗證**：這裡，伺服器產生一個令牌，客戶端儲存該令牌並隨每個請求一起提供。這是一種無狀態方法，這意味著伺服器不需要保留令牌的記錄。 - **基於會話的身份驗證**：相反，它是有狀態的。伺服器為使用者建立會話，並將會話資料儲存在伺服器端。客戶端僅保存會話標識符，通常在 cookie 中。 ### 什麼是JWT？ **JSON Web Token (JWT)**是一種緊湊且獨立的機制，用於在各方之間以 JSON 物件的形式安全地傳輸資訊。  #### JWT結構： - **標頭：**指定令牌類型 (JWT) 和簽章演算法（例如 HMAC SHA256）。 - **有效負載：**包含聲明，它們是有關實體（使用者）和附加元資料的聲明。 - **簽名：**透過使用秘密對標頭和有效負載進行編碼來建立，確保令牌的完整性。  #### JWT 實務： - 用戶身份驗證後，伺服器產生 JWT。 - 該 JWT 會傳送回客戶端並存儲，通常儲存在本機儲存或純 HTTP cookie 中。 - 用戶端將此令牌包含在後續請求的 HTTP 授權標頭中。 - 伺服器驗證令牌並在有效時授予存取權限。 #### 優點： - **可擴展性：**由於其無狀態特性，JWT 非常適合分散式系統。 - **靈活性：**它們可以跨不同的領域和應用程式使用。 - **安全性：**如果實施得當，它們可以提供一種安全的方式來處理使用者身份驗證。 #### 安全問題： - **傳輸安全性：**透過 HTTPS 傳輸 JWT 至關重要。 - **儲存：**安全儲存 JWT 以防止 XSS 攻擊和其他漏洞。 #### 處理令牌過期： - 實施短期 JWT 並使用刷新令牌來更新存取權限，而無需重新驗證。 ### 了解基於會話的身份驗證 基於會話的身份驗證，通常稱為基於 cookie 的身份驗證，是一種伺服器在維護使用者身份驗證記錄方面發揮關鍵作用的方法。 #### 怎麼運作的： 1. **使用者身份驗證**：使用者提供憑證，伺服器驗證該憑證。 2. **會話建立**：成功驗證後，伺服器會建立一個會話記錄，其中包含唯一辨識碼、使用者辨識碼、會話開始時間、到期時間以及可能的其他上下文（例如 IP 位址和使用者代理）。將其儲存在資料庫中。 3. **Cookie 儲存**：此會話辨識碼被傳送回並作為 cookie 儲存在使用者的瀏覽器中。 4. **會話驗證**：來自使用者瀏覽器的每個請求都包含此 cookie，然後伺服器透過查詢資料庫來驗證會話。如果有效，則處理該請求。 #### 優點： - **簡單性和可靠性**：伺服器的會話記錄充當集中的事實來源，使管理使用者會話變得簡單。 - **撤銷效率**：透過刪除或使會話記錄失效，可以快速撤銷存取，確保最新的會話有效性。 #### 缺點： - **大規模效能問題**：每個會話驗證對資料庫互動的依賴可能會導致延遲，特別是對於高流量應用程式。 - **動態環境中的延遲**：在具有動態客戶端的應用程式中，這種延遲會影響使用者體驗，使得基於會話的身份驗證在這種情況下不太理想。  ### 結論：做出正確的身份驗證選擇 在 JWT 和基於會話的身份驗證之間進行選擇取決於應用程式的特定需求。如果您優先考慮無狀態性和可擴展性，JWT 可能是您的首選。對於直接控制會話至關重要的傳統應用程式，基於會話的身份驗證佔上風。了解這些概念及其含義是開發安全且高效的 Web 應用程式的關鍵。 --- 原文出處：https://dev.to/codeparrot/jwt-vs-session-authentication-1mol
--- 標題：伺服器端渲染的優點和缺點。何時使用它以及何時選擇其他東西 發表：真實 描述：伺服器端渲染的優缺點。何時使用它以及何時選擇其他東西 標籤：[react、javascript、webdev、ssr] 封面圖：https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/pr5kh72wjga9rplx6c2z.jpg --- > 攝影：Daniel H. Tong 在 Unsplash 上 ## 什麼是 SSR？為什麼要關心？ SSR 代表伺服器端渲染。我將主要討論 React，但我想這對其他框架也有意義。 如果您關心以下內容，則需要 SSR： - **第一次有意義的繪畫**。僅 SSR 並不能保證良好的結果。您還需要關鍵的 CSS 和接近客戶等。 - **SEO** 並支援其他機器人，如 Twitter 和 Facebook - **優雅降級**。對於這一點，您需要確保您的服務無需 JS 即可使用 ## 這有什麼難的？ SSR 就像一個新的維度。無論您使用什麼，都需要為 SSR 重新配置它。 - 您是否使用「componentDidMount」來取得資料？您需要使用“getInitialProps”（來自 next.js 或 after.js）或 Redux 等狀態管理庫來使其在伺服器上執行 - 你使用路由器嗎？需要在伺服器上進行配置 - 你使用 i18n 嗎？需要在伺服器上進行配置 - 你使用 HMR 嗎？您將需要重新載入瀏覽器和伺服器的程式碼 - 你使用反應頭盔嗎？需要在伺服器上進行配置 - 你使用react-loadable嗎？您需要配置伺服器以傳遞使用的模組，以便客戶端可以預先載入它們 - 你使用 Redux 嗎？您需要序列化儲存並將其傳遞給客戶端 - 你使用 CSS-in-JS 嗎？您需要將其配置為在伺服器上產生關鍵 CSS 並將其內聯到 HTML 回應中 別誤會我的意思，這都是可以解決的。 Next.js 和 Razzle 解決了大部分問題。我想向您展示的是 SSR 如何將所有內容加倍（另一個維度），並且大多數時候都需要樣板。 好的。現在讓我們超越利益。 ## 第一個有意義的油漆 如果你正在做 SSR，這並不意味著你會得到開箱即用的第一個有意義的油漆。 - 您的設定是否有良好的第一個位元組時間？如果您的伺服器速度緩慢或過載 - 您將會遇到問題。確保使用最新的節點，縮小伺服器程式碼，[使用串流渲染](https://zeit.co/blog/streaming-server-rendering-at-spectrum)，最佳化子查詢（資料庫或網路）（如果有） 。 - 你們有提供關鍵的 CSS 嗎？否則，瀏覽器無法開始渲染頁面。 - 你使用網頁字體嗎？如果是，你會[優化](https://www.zachleat.com/web/compressive-webfonts/)嗎？ - 你的伺服器靠近客戶端嗎？ **如果您的伺服器在歐洲，但客戶端在日本，SSR 將無法幫助您**。從 CDN 提供「shell」可能會比 SSR 更快（從印象的角度來看）。如果因為法律限制您無法將伺服器移至離客戶端更近的地方怎麼辦？ - 您是否確保沒有不必要的重定向？否則，在慢速 3G 上重定向將毀掉你好不容易獲得的毫秒數。 SSR 並不是首次有意義的繪製的靈丹妙藥。如果您的後端很慢或距離很遠，您需要檢查「shell」和 CDN 是否可以更好地工作。您可以使用 [react-snap](https://github.com/stereobooster/react-snap) 之類的東西來預渲染靜態頁面並為其他頁面產生「shell」。 如果您的網站往往更靜態，您可以使用預渲染而不是 SSR。查看[react-static](https://react-static.js.org/) 或[gatsby](https://www.gatsbyjs.org/) 或[react-snap](https://github.com /react-snap)。com/stereobooster/react-snap)。 ## 這 這裡有3個選項： - 固態繼電器 - 預先渲染，如react-snap、react-static、gatsby等。 - 按需預渲染，如 rendertron、puppetron、pupperender 等。 如果可以的話，選擇預渲染。如果您唯一關心的是 SEO，則可以隨時輕鬆加入按需預渲染。 ## 優雅降級 這一點很棘手。這實際上取決於您想要實現多少降級？ - 你想支持連結嗎？這應該可以工作 - 你想像 https://www.seek.com.au/ 那樣支援下拉式選單嗎？你需要使用 CSS 和複選框的一些技巧 - 您需要支援表格嗎？除了現有的 JSON API 之外，您還需要端點來處理這些表單 有些功能沒有 JS 是相當困難的，例如組合框或地圖 ## 結論 SSR不錯，可以試試看。另外，請確保您的用戶真正從中受益。 如果您無法使用 SSR，請嘗試預渲染器，有時這是最簡單的選擇。 在 [twitter](https://twitter.com/stereobooster) 和 [github](https://github.com/stereobooster) 上關注我。 --- 原文出處：https://dev.to/stereobooster/server-side-rendering-or-ssr-what-is-it-for-and-when-to-use-it-2cpg
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
所以我現在已經進入 Web 開發大約 3 年了，專業也有一年多了，這是我處理一個與資料庫查詢最佳化相關的問題的時候，我不是 SQL 專家，我可以得到這份工作完成。沒有花哨的查詢、觸發器、預存程序等。無論如何，我不得不穀歌搜尋最後一個。 長話短說..我們的 ORM (TypeORM) 把我們搞砸了.. ## 免責聲明： 這並不是要誹謗 TypeORM 或任何 ORM。它們是為其建置目的而設計的特殊工具。我在最後附加了一些參考連結，這些連結是人們面臨類似問題的公開討論。無論如何，讓我們繼續這篇文章。 ## 問題！ 我們的提交表有超過 70 萬筆記錄，表現非常糟糕。從表中取得資料的最長時間超過 6 秒。  查詢相當簡單。我們所擁有的只是 4 個連接、幾個 where 子句（大約 4 個）、排序（在created_at time 字段上的 DESC）、限制和跳過。 ## 根本原因分析.. 導致我們的提交表大幅放緩的幾個因素如下：- - **索引** - 對用於連接表的欄位進行不正確的索引或未進行索引。 - **不必要的連接** - 我們的查詢中有一些不必要的連接，可以將其刪除以獲得更多效能。 - **空字串錯誤** - 我們程式碼中的一個錯誤，如果沒有為這些列提供使用者輸入，我們將與作為查詢的 where 條件一部分的所有列的空字串 (“”) 進行比較。 - **ORM** - ORM 正在執行一個超級愚蠢的查詢來獲取資料。 這些是我在檢查程式碼和資料庫模式以及分析正在執行以獲取所需資料的查詢時發現的精確點。 ## 對提到的每個問題進行分析和測試。 ###<u>原因 1：索引</u> 在進行了一些谷歌搜尋並閱讀了人們的類似問題後，我發現我們的問題並不是那麼大。人們正在為數百萬行而苦苦掙扎，而我們的只是其中的一小部分，所以一定是我們做錯了什麼。 早期解決這些問題的社區提出了許多建議。我發現進行適當的索引會有很大幫助。 因此，為了進行測試，我從 beta 資料庫中獲取了提交內容，該資料庫擁有大約超過 **100k 記錄**。 在沒有任何最佳化的情況下，執行整個過程平均需要 **2.3 秒**。 （當然，這個時間不僅包括在資料庫上執行查詢的時間，還包括透過網路傳播資料的時間）  在向列加入索引後，我確實發現它縮短了幾毫秒的時間，但這還不夠。它仍然在 **2 秒** 左右，而且往往不止於此。 所以有點令人失望！無論如何，繼續下一個目標。 ### <u>原因 2：空字串錯誤</u> 因此，我們的時間從 **2.3** 秒縮短到了大約 2 秒，這對於索引來說並不算多。但後來我在我們的程式碼中發現了一個小錯誤，假設有四個輸入欄位供使用者根據四個不同的列鍵入和過濾結果。如果使用者沒有在任何輸入上鍵入任何內容（主要是在頁面首次載入時），且 API 呼叫會直接取得最新資料，而不進行任何過濾，僅進行連接和排序。 因此，在那一刻，我們為資料庫中的所有列傳遞了“”字串，這似乎無害，但實際上發生的情況是，資料庫正在對所有四列進行查找，您猜對了“”字串。所以進行了大量的查找，實際上什麼都沒有。 因此，當我將其更改為空（如empty/null）時（相當於從查詢中刪除where子句），查詢時間從**2.3秒變為1.3秒**。 如果您想知道使用使用者提供的實際輸入進行過濾需要多長時間。大約**500ms**（這是可以接受的）。 結論 - 即使您的資料庫使用所有可搜尋列進行索引，“”字串也不能很好地發揮作用。 好的，我們正朝著正確的方向前進。我們整整縮短了 1 秒，但我們仍然必須將其控制在 **200/150ms** 以下，所以還有很長的路要走。 ### <u>原因 3：不必要的連接</u> 在查詢提交時，我們正在與不需要的比賽和課程表進行連接。因此，當所有內容都加入到程式碼中時，我們只是刪除了它，但這表明審閱者並沒有給予太多關注（我是其中之一）。 ### <u>原因 4：ORM</u> 這是造成最多的問題.. 好.. 問題!!. 所以有一種叫做 **主動記錄模式** 的東西，TypeORM 為我們提供了使用類似 JSON 的物件產生 SQL 查詢的東西，一個例子就是。 ``` model.find({ select: { userName : true, firstName : true }, where: { userName : “SomeUsername” }, relations: { user : true, contest: true, problem: true }, order: { created_at : “ASC/DESC” , skip: 0, take: 10, }) ``` 因此，這使得開發變得快速、簡單，對於不擅長編寫原始 SQL 查詢的開發人員來說，感覺非常直觀，因為這是最抽象的版本，您實際上是在建立 JSON 物件來產生 SQL 查詢。 這種方法看起來不錯，而且大多數時候都有效，但在我們的例子中，它做了一些非常愚蠢的事情，我不會輸入它在做什麼，這樣你就可以自己看到查詢。 簡而言之，它正在執行兩個查詢，首先對於這種情況根本不需要，它可以通過我稍後編寫並測試的一個簡單的單個查詢輕鬆完成。 它不僅執行兩個單獨的查詢（原因尚不清楚，因為這是一個已知問題，有時在使用typeorm 的活動記錄模式時發生），它還將四個表連接兩次，每個查詢一次，然後還排序兩次各一次。 （這實際上沒有任何意義） 這也是表演受到最大打擊的地方。自己看看下面的查詢。 ``` SELECT DISTINCT `distinctAlias`.`Submission_id` AS `ids_Submission_id`, `distinctAlias`.`Submission_created_at` FROM (SELECT `Submission`.`id` AS `Submission_id`, ... more selects FROM `submission` `Submission` LEFT JOIN `problem` `SubmissionSubmission_problem` ON `SubmissionSubmission_problem`.`id`=`Submission`.`problemId` LEFT JOIN `user` `SubmissionSubmission_user` ON `Submission_Submission_user`.`id`=`Submission`.`userId`) `distinctAlias` ORDER BY `distinctAlias`.`Submission_created_at` DESC, `Submission_id` ASC LIMIT 10 ``` ``` SELECT `Submission`.`id` AS `Submission_id`, `Submission`.`language` AS `Submission_language`, `Submission`.`verdictCode` AS `Submission_verdictCode`, `Submission`.`tokens` ... shit ton of selects FROM `submission` `Submission` LEFT JOIN `problem` `SubmissionSubmission_problem` ON `SubmissionSubmission_problem`.`id`=`Submission`.`problemId` LEFT JOIN `user` `SubmissionSubmission_user` ON `Submission_Submission_user`.`id`=`Submission`.`userId` WHERE `Submission`.`id` IN (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) ORDER BY `Submission`.`created_at` DESC ``` 所以這兩個查詢是問題的主要原因，也是主要原因之一。 因此，我編寫了一個簡單的原始 SQL 查詢來執行與它嘗試使用 2 個單獨的查詢執行的完全相同的操作，查詢如下：- ``` SELECT Submission.id, Submission.language, Submission.verdictCode, ... FROM submission AS Submission LEFT JOIN problem ... LEFT JOIN user ... ORDER BY Submission.created_at DESC LIMIT 10 ``` 當我們執行這個查詢時，它的執行時間僅為 **100ms!!!** 因此，我們現在從 **1.3** 秒移至 **100ms**，總體從 **2.3** 秒移至 **100ms** 效能提升超過 **23 倍。** 之後我就去睡覺了。仍然需要做更多的測試，並嘗試找出邊緣情況（如果有），並提出為此編寫查詢的最佳方法。目前，我正在考慮使用 TypeORM 提供的儲存庫模式或查詢建構器模式。 第二天： 又來了.. ### <u>全文索引</u> **全文索引**可以提高從這些索引列中搜尋單字和短語的效率，我們也可以嘗試一下。 （這是我的同事 Jay 提出的一個非常好的觀點，它進一步提高了表現）。 ###<u>發現了一些更重要的點。</u> 在 MySQL 中最佳化具有唯一索引的資料列上的「LIKE」查詢時，可以採用一些策略來提高效能。以下是一些建議： 1. **索引優化：** - **使用全文索引：** 如果您的「LIKE」查詢涉及在列中搜尋單字或片語，請考慮使用全文索引而不是常規唯一索引。全文索引是專門為基於文字的搜尋而設計的，可以提供更快、更準確的結果。 - **使用排序規則：** 確保列的排序規則不區分大小寫和重音。這可以透過使用「utf8_general_ci」或「utf8mb4_general_ci」等排序規則來實現。它允許更有效地利用索引，因為搜尋變得不區分大小寫和重音。 2. **查詢最佳化：** - **前綴搜尋：**如果您的`LIKE`查詢在末尾使用通配符（例如，`column LIKE 'prefix%'`），索引仍然可以有效地使用。但是，如果通配符位於開頭（例如“column LIKE '%suffix'”），則不會使用索引。在這種情況下，請考慮使用替代技術，例如全文搜尋或儲存列的反向值以實現高效的後綴搜尋。 - **最小化通配符：** 模式開頭的通配符（`'%suffix'`）會使查詢速度明顯變慢。如果可能，請嘗試建立查詢，使通配符僅出現在模式的末尾（「前綴%」）。 - **參數綁定：** 如果您從應用程式內執行「LIKE」查詢，請使用參數綁定或準備好的語句，而不是直接連接查詢字串。這有助於防止SQL注入並允許資料庫更有效地快取執行計劃。 3. **快取和查詢結果：** - **快取查詢結果：** 如果`LIKE`查詢結果相對靜態或不需要即時，可以考慮實作像memcached或Redis這樣的快取機制。快取可以透過直接從記憶體提供結果來顯著縮短反應時間。 - **物化視圖：** 如果經常執行「LIKE」查詢且資料列的資料相對靜態，請考慮建立物化視圖來預先計算並儲存「LIKE」查詢的結果。如果查詢物化視圖所帶來的效能提升超過了額外的儲存和維護需求，則此方法可能會很有用。 值得注意的是，這些優化策略的有效性可能會根據您的特定用例而有所不同。 ### 經過所有測試後建議的改進點。 1. 修正將空字串傳遞到 where/過濾條件的問題。 2. 在效能至關重要的讀取操作中，轉而使用查詢建構器而不是活動記錄模式。 3. 在用於搜尋和過濾的欄位中新增索引。另外，在不唯一且用於搜尋的列上新增全文索引。 4. 刪除/避免不必要的連線。如果可能的話，重組架構以在必要時複製資料。 5. 使用 LIKE 運算子搜尋時，使用「prefix%」模式，而不是我們使用的預設模式「%suff+pref%」。使用前綴模式有助於資料庫使用索引並提供更好的結果。 儘管如此，我們成功地將查詢時間從 **7 秒** 降低到 **<=150 毫秒**，這樣做後感覺很好，因為這是我第一次涉足性能和優化並尋找從我們已有的資源中榨取更多資源的方法。 特別感謝[Mitesh Sir](https://www.linkedin.com/in/miteshskj/) 在這次調查期間指出了潛在的原因並引導我走向正確的方向，並一遍又一遍地重新啟動測試伺服器😂因為由於記憶體限制，在多次執行測試後，資料庫會變得非常慢。 如果您想更多地談論與這一切相關的內容，請在 X 上關注我，https://twitter.com/RishiNavneet ### 參考 1. https://github.com/typeorm/typeorm/issues/3857#issuecomment-714758799 2. https://github.com/typeorm/typeorm/issues/3857 3. https://stackoverflow.com/questions/714950/mysql-performance-optimization-order-by-datetime-field 4. https://stackoverflow.com/questions/22411979/mysql-select-millions-of-rows 5. https://dba.stackexchange.com/questions/20335/can-mysql-reasonously-perform-queries-on-billions-of-rows 6. https://stackoverflow.com/questions/38346613/mysql-and-a-table-with-100-millions-of-rows 7. https://github.com/typeorm/typeorm/issues/3191 PS - 這些改進很久以前就完成了，我只是懶得發布它😬。 --- 原文出處：https://dev.to/navneet7716/optimizing-sql-queries-h9j
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
**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
--- 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
## 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
看更多文章： 1. [使用 gRPC 和微服務建立可擴展的通知系統](https://dev.to/suprsend/building-a-scalable-notification-service-with-grpc-and-microservices-l6d) 2. [在 React 網站中新增通知來源](https://dev.to/suprsend/adding-a-notification-feed-in-react-websites-4oa0) 4. [2023 年現代應用通知基礎設施完整指南](https://dev.to/suprsend/a-complete-guide-on-notification-infrastruct-for-modern-applications-in-2023-13b9) --- 應用程式通常可以分為兩種類型的效能瓶頸： 1. **I/O 限制：** 這些應用程式將大部分時間花在處理輸入和輸出上。 2. **CPU 限制：** 這些應用程式將大部分時間花在運算任務上。 現在，這些分類如何轉化為前端應用程式的上下文，特別是 React 應用程式？ **React 中的 I/O 效能挑戰** 當涉及到 React 應用程式時，經常會出現 I/O 效能方面的問題，主要與非同步 HTTP 呼叫相關。無效地管理這些網路請求可能會導致應用程式速度減慢。雖然這篇文章主要關注 CPU 效能，但有必要簡要介紹一下可以找到 I/O 限制問題解決方案的關鍵領域： - 盡可能實施延遲載入。 - 在初始載入資產和後端請求時請務必小心。 - 減少載入高度靜態元素的頻率（例如，選擇選項、配置）。 - 去抖特定請求的次數。 - 使用 Promise.all 等技術盡可能並行化請求。 - 透過優化資料庫存取等措施來提高關鍵後端端點的效率。 **React 中的 CPU 效能挑戰** 這篇文章的主旨是解決 React 中的 CPU 效能挑戰。在深入研究細節之前，讓我們先對效能建立一個具體的定義： - 瀏覽器應用程式主要作為單執行緒程式執行。 - 腳本任務，例如 JavaScript 執行、DOM 渲染和事件處理，都發生在同一個執行緒。 - 緩慢的 JavaScript 模組可能會阻塞主執行緒。 - 如果主執行緒被阻塞，使用者介面將變得無回應，導致每秒幀數 (fps) 下降。 - 響應式 UI 的目標是至少 30 fps，理想情況下達到 60 fps，這意味著每幀的計算時間應在 30 毫秒或更短的時間內。 在 React 的背景下，這個問題變得至關重要。當觸發 React 元件更新時，整個子樹必須在 30 毫秒內渲染完畢。對於複雜而冗長的元件結構（例如表、樹和列表），這變得尤其具有挑戰性，可能需要大規模重新渲染。 **反應渲染和提交階段** 從高層次來看，React 分為兩個不同的階段： **渲染階段：** - 當元件更新時啟動，由 props 或 hooks 的變更觸發。 - React 遍歷元件子樹，渲染每個子樹並計算虛擬 DOM (VDOM) 子樹。 - 只有受更新影響的「髒」子樹需要重新計算；更新元件的父元件可能不需要重新渲染。 - 此階段的效率與每個子元件的大小和計算成本成正比。 - React.memo 可用於提供更有效率渲染流程的提示。 **提交階段：** - 渲染階段產生整個 UI 的新虛擬 DOM。 - 在提交階段，React 將新樹與前一棵樹進行比較（VDOM 比較）。 - React 計算反映新 VDOM 樹所需的最小 DOM 突變。 - 套用 DOM 突變，更新 UI。 - 預設情況下，此階段本質上是高效的。 - 整個過程必須在 30 或 16 毫秒內完成（分別針對 30 fps 和 60 fps），UI 才會被視為回應。工作負載與應用程式的大小成正比。 後續探索將聚焦在提升Render階段的效率。在深入研究優化技術之前，了解如何測量和辨識應用程式中的緩慢元件至關重要。 **測量** 我經常依賴的工具包括： 1. **Chrome 開發工具的效能標籤** 2. **React Dev Tool 的效能標籤** **Chrome 開發工具的效能標籤** 該工具作為適用於任何瀏覽器應用程式的綜合資源而脫穎而出。它提供對每秒幀數的洞察、捕獲堆疊追蹤、辨識程式碼的慢速或熱點部分等等。主要使用者介面由火焰圖表示。 若要深入了解套用於 React 的 Chrome 效能選項卡，請參閱此[文件](https://developers.google.com/web/tools/chrome-devtools/evaluate-performance)。 **React 開發工具的效能標籤** 若要利用此工具，您需要在瀏覽器中安裝 React Dev Tool 擴充功能。它專門針對 React 客製化了 Chrome 開發工具效能標籤中的資訊。透過火焰圖，您可以觀察不同的提交階段以及在對應渲染階段執行的 JavaScript 程式碼。 該工具有助於輕鬆確定： - 當元件進行重新渲染時。 - 哪些道具改變了。 - 哪些鉤子發生了變化，包括狀態、上下文等等。有關更多詳細訊息，請參閱[介紹性帖子](https://reactjs.org/blog/2018/09/10/introducing-the-react-profiler.html)。 **測量方法** 這是我在評估前端應用程式時更喜歡的方法： 1. **確定問題：** - 找出導致 UI 回應問題的頁面互動。 2. **建立一個假設：** - （可選）產生有關問題的潛在位置的想法。 3. **測量：** - 透過測量每秒幀數 (fps) 等基本指標來驗證問題。 4. **測量（第二部分）：** - 辨識有問題的程式碼部分； （可選）驗證您的假設。 5. **建立解決方案：** - 根據收集到的見解實施解決方案。 6. **測量解決方案：** - 透過檢查關鍵指標來驗證實施的解決方案是否解決或緩解了問題。 在沒有適當衡量的情況下進行最佳化會使努力實際上變得無效。雖然有些問題可能很明顯，但大多數問題都需要徹底的測量，從而構成性能增強過程的基石。 此外，測量可讓您向上傳達成果，向使用者、利害關係人和您的領導層通報應用程式特定領域內實現的效能改進（以百分比增益表示）。 **React 應用程式中 CPU 限制問題的通用解決方案** 現在有了測量結果並了解了問題領域，讓我們深入研究潛在的解決方案。優化 React 效能圍繞著改進渲染的元件和渲染的元件。 許多效能問題也源自於反模式。消除這些反模式（例如避免渲染方法中的內聯函數定義）有助於提高渲染時間。事實上，解決不良模式可以降低複雜性並同時提高效能。 **🤔 改進元件渲染** 辨識 React 應用程式中的緩慢元件通常指的是難以渲染或單一頁面上實例數量過多的特定元件。多種原因可能導致他們行動遲緩： - 元件內的阻塞計算。 - 渲染大型元件樹。 - 使用昂貴或低效率的函式庫。 大多數這些問題都歸結為提高元件渲染的速度。有時，關鍵元件不能依賴過於複雜的函式庫，需要回歸基本原則並實施更簡單的替代方案。 例如，我在複雜表格中每行的多個單元格中過度使用 Formik 時遇到了此類挑戰。雖然提高單一元件的效率還有很長的路要走，但注意力最終必須轉移到正在渲染的元件上。 **🧙 改進哪些元件渲染** 這方面提供了兩大類改進： 1. **虛擬化：** - 僅渲染視窗中可見的元件。例如，僅呈現使用者可以看到的表格行或清單專案。事實證明，這種方法對於複雜的 UI 是有益的，雖然可以在不解決「內容」步驟的情況下應用它，但建議這樣做。現代函式庫通常為虛擬化表和清單提供強大的支持，例如“react-virtualized”。虛擬化減少了 React 需要在給定幀中渲染的元件數量。 2. **道具優化：** - React 的目標是使元件類似於純函數，但可能會嘗試渲染不必要的次數。 **反應.備忘錄：** - React 中的大多陣列件都可以被記憶，確保使用相同的 props，元件返回相同的樹（儘管鉤子、狀態和上下文仍然受到尊重）。如果它們的 props 保持不變，則利用 `React.memo` 通知 React 跳過重新渲染這些已記憶的元件。 ``` import React from 'react'; const MyComponent = React.memo((props) => { // Component logic here }); export default MyComponent; ``` **假道具更改：useCallback：** - 解決虛假道具更改問題涉及道具內容保持不變但引用發生變化的情況。一個典型的例子是事件處理程序。 ``` import React, { useCallback } from 'react'; const MyComponent = () => { const onChange = useCallback((e) => console.log(e), []); return <input onChange={onChange} />; }; export default MyComponent; ``` **假道具更改：useMemo：** - 在將複雜資料結構作為 props 傳遞之前，在沒有適當記憶的情況下建立複雜的資料結構時，也會出現類似的挑戰。利用「useMemo」可確保僅在依賴項發生變更時才重新計算行，從而提高效率。 ``` import React, { useMemo } from 'react'; const MyComponent = ({ data, deps }) => { const rows = useMemo(() => data.filter(bySearchCriteria).sort(bySortOrder), [deps]); return <Table data={rows} />; }; export default MyComponent; ``` 雖然您可以靈活地自訂「React.memo」如何比較目前與先前的道具，但保持快速運算至關重要，因為它是渲染階段不可或缺的一部分。避免在每次渲染期間過於複雜的深度比較。 ## 現在看起來怎麼樣？ ### 道具已更改 它在 React 開發工具中的樣子：  他們真的嗎？它們是假的道具更改嗎？使用`useCallback`和`useMemo`。 ### 父渲染 它在 React 開發工具中的樣子：  使用“React.memo”來記住您的純元件。 ### 掛鉤已更改（狀態、上下文） 它在 React 開發工具中的樣子：  這裡沒有什麼太明顯的事情要做。嘗試驗證更改的鉤子是否有意義。也許一個糟糕的上下文提供者正在以與假道具更改可能出現的方式相同的方式偽造更改。 --- > 與此類似，我個人在 Slack 上經營著一個由開發人員主導的社群。我們在其中討論這些類型的實現、整合、一些真相炸彈、奇怪的聊天、虛擬會議以及一切有助於開發人員保持理智的事情；）畢竟，太多的知識也可能是危險的。 > 我邀請您加入我們的免費社區，參與討論，並分享您的驚人經驗和專業知識。您可以填寫此表格，Slack 邀請將在幾天後收到您的電子郵件。我們擁有來自一些偉大公司（Atlassian、Scaler、Cisco、IBM 等）的出色人員，您一定不想錯過與他們的互動。 [邀請表](https://forms.gle/VzA3ST8tCFrxt39U9) --- 您可能想要查看整合通知基礎架構的無縫方式。 https://github.com/suprsend/suprsend-go --- 原文出處：https://dev.to/nikl/react-is-slow-what-to-do-now-369g
Docker 是一個工具，允許開發人員將他們的應用程式及其所有依賴項打包到一個容器中。然後，這個容器就可以輕鬆地在任何安裝了 Docker 的機器上傳輸和執行，而不必擔心環境的差異。這就像是打包和執行軟體的標準化方式。 **容器是什麼？**  容器就像一個小包，其中包含程式執行所需的一切，可以輕鬆地在不同電腦上移動和執行，而不會造成任何麻煩。 最酷的部分是這個迷你電腦（容器）就像一個披著斗篷的超級英雄。它可以在任何電腦上執行，無論它們有多麼不同，因為它自帶特殊的環境。這是一種保持軟體井然有序的方式，並確保它無論在哪裡都能以相同的方式運作。  **為什麼我們需要 Docker？** 1. **一致性：** Docker 確保軟體在您的電腦、您朋友的電腦或任何電腦上以相同的方式運作。它使事情保持一致。 2. **可移植性：** 您可以將您的軟體及其朋友打包到 Docker 容器中，並且它可以移動到任何地方。這就像將您的遊戲及其所有規則放在手提箱中並在朋友家中玩。 3. **隔離：** Docker 容器就像小氣泡。氣泡內發生的事只會留在氣泡內。這意味著容器中的一個程式不會幹擾容器外的另一個程式。 4. **效率：** Docker有助於節省電腦資源。您可以讓許多容器在同一台電腦上執行，而不會相互妨礙，而不是讓一整台電腦只用於一個程式。 5. **速度：** Docker 讓啟動、停止和共享軟體變得快速、輕鬆。這就像打開和關閉遊戲機一樣 - 快速而簡單。 **什麼是 Docker 映像？**  Docker 映像像是程式及其運作所需的所有內容的快照。它是一個打包版本，包括程式碼、工具和設置，就像包含所有成分的餅乾食譜的快照一樣。 **圖像是配方，容器是當您按照該配方實際製作和執行程序時所得到的。** **一些基本的 Docker 命令。**  1. **`docker執行nginx`** - 此命令告訴 Docker 使用「nginx」映像執行容器。這就像告訴 Docker 啟動一個預製程式的新實例（nginx，它是一個 Web 伺服器）。 2. **`docker ps`** - 顯示正在執行的容器的清單。這就像檢查當前正在執行哪些程式。 3. **`docker ps -a`** - 顯示所有容器的列表，包括已停止的容器。這就像檢查您執行過的所有程式的歷史記錄。 4. **`docker stopsilly_sammet'** - 停止名為「silly_sammet」的正在運作的容器。這就像關閉當前正在執行的程式。 5. **`docker rmsilly_sammet'** - 刪除名為「silly_sammet」的已停止容器。這就像丟掉你不再需要的程式的指令一樣。 6. **`docker 映像`** - 列出您擁有的所有 Docker 映像。這就像查看您可以執行的所有不同程式的選單一樣。 7. **`docker rmi nginx`** - 刪除“nginx”圖像。這就像刪除您不想再使用的程式的配方。 8. **`docker拉nginx`** - 從網路下載「nginx」映像。這就像從食譜中獲取新食譜一樣。 9. **`docker 執行 ubuntu sleep 5`** - 使用「ubuntu」映像檔執行容器並使其休眠 5 秒。這就像啟動一個程序，只是等待一小會兒，然後就停止了。 10. **`docker exectracted_mcclintock cat /etc/hosts`** - 在名為「distracted_mcclintock」的正在執行的容器內執行命令。這就像在食譜書中偷看特定頁面一樣。 11. **`docker run -d kodekloud/simple-webapp`** - 從「kodekloud/simple-webapp」鏡像以分離模式執行容器。這就像啟動一個程式並讓它在背景執行。 12. **`docker Attach a043d`** - 將您的終端附加到 ID 為「a043d」的正在執行的容器。這就像跳入正在執行的程式來查看發生了什麼。 **一些 Docker 概念：** 1. **使用標籤執行：** - 標籤就像程式的版本。它指定您要執行哪個版本。 - 範例程式碼：`docker run nginx:latest` - 這將執行最新版本的 Nginx 程式。 2. **使用標準輸入執行：** - STDIN 就像在鍵盤上打字一樣。有些程式需要您的輸入。 - 範例程式碼：`docker run -i -t ubuntu` - 這會在 Ubuntu 容器內執行互動終端，讓您可以鍵入命令。 3. **使用連接埠映射執行：** - 連接埠就像門。程式使用它們與外界進行通訊。 - 範例程式碼：`docker run -p 8080:80 nginx` - 這將執行 Nginx，並打開電腦連接埠 8080 上的門，將其連接到容器的連接埠 80。 4. **使用磁碟區映射執行：** - 磁碟區就像共用資料夾。它們讓您可以將東西存放在容器之外。 - 範例程式碼：`docker run -v /your/local/folder:/container/folder nginx` - 這將執行 Nginx 並將電腦上的資料夾連接到容器內的資料夾。 5. **檢查容器：** - 檢查就像仔細檢查正在執行的程式。 - 範例程式碼：`docker檢查container_name` - 這為您提供有關正在執行或已停止的容器的詳細資訊。 6. **容器日誌：** - 日誌就像日記。他們記錄程式正在做什麼。 - 範例程式碼：“docker 日誌容器名稱” - 這會向您顯示特定容器的日誌或活動。 ##環境變數 環境變數就像程式用來尋找重要資訊的便利筆記，有點像是程式可以理解和更好工作的秘密訊息！ 1. **Python腳本（app.py）中的環境變數：** - 假設您有一個用 Python 寫的程式 (app.py)。您可能想要在不更改程式碼的情況下自訂它。您可以使用環境變數。 - 範例程式碼（app.py）： ``` import os app_color = os.getenv("APP_COLOR", "default_color") print(f"The app color is {app_color}") ``` - 正常運作腳本：`python app.py` - 以特定顏色執行：`export APP_COLOR=blue; python 應用程式.py` 2. **在 Docker 中使用 ENV 變數：** - Docker 容器也可以使用環境變數。這就像是向容器內的程式發出指令。 - 範例程式碼： - `docker run -e APP_COLOR=green simple-webapp-color` - 這會執行 Docker 容器（`simple-webapp-color`）並將環境變數 `APP_COLOR` 設為「綠色」。 3. **檢查環境變數：** - 有時，您會想要檢查正在執行的容器正在使用哪些環境變數。 - 範例程式碼：`docker檢查blissful_hopper` - 此命令提供有關名為“blissful_hopper”的容器的詳細訊息，包括其環境變數。 簡單來說，環境變數就像程式（或 Docker 容器）可以讀取以了解如何行為的小註釋。您可以在執行程式之前設定這些註釋，程式將使用它們來自訂自身。第二個範例中的「export」指令就像在執行程式之前寫一條註釋，告訴它如何運作。 “docker Inspect”指令就像是在容器內部查看它有什麼註解。 ## Docker 映像 **Docker 檔案：** Dockerfile 就像是 Docker 建立映像的一組指令。這就像是烤蛋糕的食譜。 ``` # Use the Ubuntu base image FROM Ubuntu # Update apt repository RUN apt-get update # Install dependencies using apt RUN apt-get install -y python # Install Python dependencies using pip RUN pip install flask RUN pip install flask-mysql # Copy source code to /opt folder COPY . /opt/source-code # Set the working directory WORKDIR /opt/source-code # Specify entry point to run the web server ENTRYPOINT ["flask", "run"] ``` **建立自己的圖像的步驟：** 1. 使用上述內容建立一個名為「Dockerfile」的檔案。 2. 將其保存在與原始碼相同的目錄中。 **建置 Docker 映像：** 在終端機中執行以下命令： ``` docker build -t your-image-name . ``` 此命令告訴 Docker 使用目前目錄中的 Dockerfile (`.`) 建置映像，並使用您選擇的名稱對其進行標記 (`-t your-image-name`)。 **分層架構：**  - 將 Docker 映像視為一個分層蛋糕。 Dockerfile 中的每個指令都會在映像上新增一層。 - 圖層可重複使用。如果您變更程式碼中的某些內容，Docker 只會重建受影響的層，從而提高效率。 **Docker 建置輸出：** - 當您建置映像檔時，Docker 會顯示流程中的每個步驟。如果發生故障，它會給您錯誤訊息。 **你可以容器化什麼？** - 幾乎所有東西！應用程式、服務、資料庫、網站，基本上任何軟體都可以容器化。 - 這就像將您的軟體放入一個盒子中，以便它可以在任何地方執行而不會造成麻煩。 ## 什麼是 Docker CMD 與 ENTRYPOINT **Docker 中的`CMD`：** - 將 CMD 視為啟動容器時程式執行的預設操作。 - 這就像說，“嘿，當你執行這個容器時，默認執行此操作。” - 範例：`CMD ["flask", "run"]` 表示當容器啟動時，它會自動執行 Flask Web 伺服器。 **CMD 範例：** ``` FROM alpine CMD ["sleep", "5"] ``` 在此範例中，當您使用此映像執行容器時，它會自動休眠 5 秒。 **Docker 中的`ENTRYPOINT`：** - 將 ENTRYPOINT 視為容器所做的主要事情。就好像boss的命令一樣。 - 它設定一個預設應用程式在容器啟動時執行，但您仍然可以根據需要覆蓋它。 - 範例：`ENTRYPOINT ["flask", "run"]` 表示容器主要用於執行 Flask Web 伺服器，但如果需要，您仍可新增更多指令。 **入口點範例：** ``` FROM alpine ENTRYPOINT ["sleep"] CMD ["5"] ``` 在這裡，主要目的是睡眠，如果您願意，您仍然可以覆蓋睡眠持續時間。 在這兩種情況下，容器在啟動時只會休眠幾秒鐘。主要區別在於如何提供參數以及它們是否可以輕鬆覆蓋。 CMD 就像在說，“這是默認要做的事情”，而 ENTRYPOINT 就像在說，“這是主要要做的事情，但如果你願意，你可以稍微調整一下。”它們都有助於定義容器啟動時執行的操作。 ## Docker 中的網路： Docker 網路幫助容器（程式）相互通信，確保它們可以順利地協同工作。 **預設網路：** - Docker 建立預設網路供容器通訊。 - 範例程式碼：`docker run ubuntu --network=host` - 這使用主機網路執行 Ubuntu 容器，這意味著它與主機共享網路命名空間。 **使用者定義的網路：** - 您可以建立自己的網路以更好地組織和控制。 - 範例程式碼： ``` docker network create --driver=bridge --subnet=182.18.0.0/16 custom-isolated-network ``` - 這將建立一個名為「custom-isolated-network」的使用者定義的橋接網絡，具有特定的子網。 **上市網路：** - 您可以查看您擁有的所有網路。 - 範例程式碼：`docker network ls` **檢查網路：** - 您可以檢查特定網路的詳細資訊。 - 範例程式碼：`docker網路檢查blissful_hopper` - 這顯示有關名為「blissful_hopper」的網路的詳細資訊。 **嵌入式 DNS：** - Docker 有一個內建的 DNS 系統，供容器透過名稱相互查找。 - 範例程式碼：`mysql.connect(mysql)` - 這可能是程式碼中的一行，其中名為「mysql」的服務使用 Docker 的 DNS 連接到另一個名為「mysql」的服務。 ## Docker 儲存：  Docker 儲存就像使用容器時決定將資料保存在哪裡一樣。您可以將它們保留在容器內，使用磁碟區在容器之間共用它們，或將它們儲存在容器外部以妥善保管。 **Docker中的檔案系統：** - Docker 使用分層架構來建立映像。 Dockerfile 中的每個指令都會在檔案系統中新增一個新圖層。 ``` # Dockerfile FROM Ubuntu RUN apt-get update && apt-get install -y python RUN pip install flask flask-mysql COPY . /opt/source-code WORKDIR /opt/source-code ENTRYPOINT ["flask", "run"] ``` - Dockerfile 中的層： - 第 1 層：Ubuntu 基礎層 - 第 2 層：apt 軟體包的更改 - 第 3 層：pip 套件的變化 - 第 4 層：原始碼 - 第 5 層：使用「flask」指令更新入口點 - 第 6 層：容器層 **影像圖層：** - 當您建立 Docker 映像時，它由唯讀層組成。每一層代表影像的變化或加入。 - 第 1 層：Ubuntu 基礎層 - 第 2 層：apt 軟體包的更改 - 第 3 層：pip 套件的變化 - 第 4 層：原始碼 - 第 5 層：使用「flask」指令更新入口點 ``` # Build the Docker image docker build -t mmumshad/my-custom-app . ``` **容器層：** - 當您執行 Docker 容器時，會在唯讀映像層上方新增一個讀寫層。該層特定於正在執行的容器。 - 第 6 層. 容器層 ``` # Run the Docker container docker run mmumshad/my-custom-app ``` **數量：** - 卷是一種在容器外部保存資料的方法。它們就像外部記憶體。 ``` # Create a Docker volume docker volume create data_volume # Use the volume in a container docker run -v data_volume:/var/mysql mysql ``` - 您也可以使用「-v」將特定目錄從主機掛載到容器： ``` # Mount a host directory to a container directory docker run -v /path/on/host:/var/mysql/mysql -d mysql ``` - docker run --mount 指令用於將主機上的特定目錄或檔案掛載到正在執行的 Docker 容器中。 ``` docker run --mount type=bind,source=/mysql,target=/var/mysql mysql ``` **儲存驅動程式：** - Docker 使用儲存驅動程式來管理資料的儲存和存取方式。一些常見的儲存驅動程式包括 AUFS、ZFS、BTRFS、Device Mapper、Overlay 和 Overlay2。 [在 Docker 管理資料](https://docs.docker.com/storage/) [關於儲存驅動程式](https://docs.docker.com/storage/storagedriver/) [卷](https://docs.docker.com/storage/volumes/) ## Docker 組合  Docker Compose 是一個方便的工具，可幫助您輕鬆執行和連接不同的軟體服務，就好像它們都是同一事件的一部分一樣。 **Docker Compose 基礎：** 1. **執行單一容器：** - 通常，您可以像這樣執行單獨的 Docker 容器： ``` docker run mmumshad/simple-webapp docker run mongodb docker run redis:alpine docker run ansible ``` 2. **Docker 撰寫文件（`docker-compose.yml`）：** - Docker Compose 允許您在一個簡單的檔案中定義所有這些服務： ``` # docker-compose.yml version: '3' services: web: image: 'mmumshad/simple-webapp' database: image: 'mongodb' messaging: image: 'redis:alpine' orchestration: image: 'ansible' ``` - 此檔案描述您要執行的服務（「web」、「database」、「messaging」、「orchestration」）、它們各自的映像以及任何其他配置。 3. **使用 Docker Compose 執行：** - 要一起啟動所有這些服務： ``` docker-compose up ``` - Docker Compose 負責啟動「docker-compose.yml」檔案中定義的所有容器。 4. **使用 Docker Compose 建置：** - 您也可以使用 Docker Compose 建置映像： ``` docker-compose build ``` - 此指令建置「docker-compose.yml」檔案中指定的映像。 **執行連結容器：** - 如果您要透過連結執行單一容器： ``` docker run -d --name redis redis docker run --name voting-app -p 5000:80 --link redis:redis voting-app docker run --name result-app -p 5001:80 --link db:db result-app docker run -d --name worker --link db:db --link redis:redis worker ``` - 在 Docker 中撰寫： ``` # docker-compose.yml version: '3' services: vote: image: 'voting-app' ports: - '5000:80' links: - 'redis:redis' result: image: 'result-app' ports: - '5001:80' links: - 'db:db' worker: image: 'worker' links: - 'db:db' - 'redis:redis' db: image: 'db' redis: image: 'redis' ``` Docker Compose 可讓您在單一檔案中描述整個應用程式堆疊，從而輕鬆管理、執行和連接不同的服務。這就像在一份計劃中寫下活動的所有任務，然後 Docker Compose 為您處理設定。 [Docker Compose 概述](https://docs.docker.com/compose/) [Docker 撰寫文件](https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/compose/) ## Docker 註冊表  Docker 註冊表是人們儲存和分享 Docker 映像的地方，使其他人可以輕鬆使用和執行他們的軟體。它就像一個大型線上程式庫，可以輕鬆下載並在不同電腦上使用。 **Docker 註冊表基礎知識：** 1. **公共登記處：** - Docker 映像可以在 Docker Hub 等公共註冊表中儲存和共用。 - 例： ``` docker pull nginx ``` 2. **私人登記處：** - 有時，您可能希望將圖像保存在您自己的私人註冊表中。 - 例： - 登入私人註冊表： ``` bash docker login private-registry.io ``` - 從私有註冊表中的映像執行容器： ``` docker run private-registry.io/apps/internal-app ``` 3. **部署您自己的私有註冊表：** - 您可以為您的團隊或公司部署自己的私人註冊表。 - 例： - 在您的電腦上執行私有註冊表： ``` docker run -d -p 5000:5000 --name registry registry:2 ``` - 為私人註冊表標記您的圖像： ``` bash docker image tag my-image localhost:5000/my-image ``` - 將映像推送到您的私人註冊表： ``` bash docker push localhost:5000/my-image ``` - 從您的私人註冊表中提取映像： ``` bash docker pull localhost:5000/my-image ``` 4. **從遠端私有註冊表中提取：** - 您也可以使用 IP 位址或網域從遠端私有註冊表中提取映像。 - 例： ``` docker pull 192.168.56.100:5000/my-image ``` Docker 註冊表就像一個儲存空間，人們在其中保存和共享 Docker 映像。您可以將公用註冊表用於廣泛使用的映像，也可以根據您的特定需求設定自己的私人註冊表。它就像一個用於共享和儲存軟體藍圖（圖像）的特殊庫。 ## Docker 引擎  想像一下，你有一個魔盒（Docker Engine），可以為你執行和管理各種程式（容器）。 Docker Engine 就像是這個魔盒的大腦。 1. **Docker 守護程式：** - 守護程式就像魔法盒的看門人。它始終在那裡，隨時準備接受指示並確保一切順利進行。 2. **REST API：** - 將 REST API 視為一組允許您與魔盒對話的規則。它就像你和守護程式用來溝通的語言。你告訴守護程式要做什麼，它會理解，因為你們說的是同一種語言。 3. **Docker CLI（命令列介面）：** - Docker CLI 就像是用來命令守護程式的魔杖。您輸入指令，守護程式就會按照您的指示進行操作。這就像說「Abracadabra」就能讓事情發生。 **連線到遠端 Docker 引擎：** 連接到遠端 Docker 引擎可讓您控制另一台機器上的容器，且設定約束可確保容器僅使用指定的資源。 1. **Docker主機IP：** - 您可以使用 IP 位址和連接埠連接到不同電腦上的 Docker 引擎。 - 例： ``` docker -H=remote-docker-engine:2375 run nginx ``` - 這告訴您的本機 Docker CLI 與遠端 Docker 引擎進行通訊。 2. **有約束地執行容器：** - Docker 允許您設定容器的資源限制，例如 CPU 和記憶體限制。 - 例： ``` docker run --cpus=0.5 ubuntu docker run --memory=100m ubuntu ``` - 這些指令限制容器僅使用半個 CPU 核心和 100 MB 記憶體。 當然，讓我們簡化一下PID命名空間的概念： **命名空間PID：** PID 命名空間可讓您為容器中的進程（如程式或任務）建立單獨的區域，因此它們有自己的一組「票號」（進程 ID），不會與容器外的進程發生衝突。 **範例程式碼：** 1. **使用主機 PID 命名空間執行容器：** - 這表示容器與主機共用相同的「票號」。 ``` docker run --pid=host ubuntu ``` 2. **執行具有隔離 PID 命名空間的容器：** - 這表示容器有自己的一組獨立於主機的「票號」。 ``` docker run --pid=container ubuntu ``` 在第一個範例中，容器與進程交互，就好像它與主機位於同一空間中一樣。在第二個範例中，容器有自己的進程隔離空間。這就像在大型活動中擁有一個私人區域，您的團隊有自己的一套票號，讓您可以獨立於活動的其餘部分進行操作。 **容器化概念：** 1. **進程 ID 命名空間：** - 容器有自己獨立的流程 ID (PID) 空間，因此容器內的流程與容器外的流程是分開的。 - 例： ``` docker run --pid=host ubuntu ``` - 此指令使用主機的 PID 命名空間來執行容器，因此它共用相同的程序。 2. **網路命名空間：** - 容器也有自己獨立的網路命名空間，這意味著它們可以有自己的網路配置。 - 例： ``` docker run --net=host nginx ``` - 此指令使用主機的網路命名空間來執行容器。 3. **Unix分時命名空間：** - 此命名空間允許容器擁有自己的時間視圖，與主機和其他容器分開。 - 例： ``` docker run --uts=host ubuntu ``` - 此指令使用主機的 Unix 時間共用命名空間來執行容器。 4. **進程間掛載命名空間：** - Mount命名空間隔離檔案系統，讓容器擁有自己的檔案系統視圖。 - 例： ``` docker run --mount=type=bind,source=/host/folder,target=/container/folder ubuntu ``` - 此指令將主機中的資料夾安裝到容器中。 當然！我們來簡化一下cgroup的概念： **C組：** cgroup（控制組的縮寫）可協助在不同進程或容器之間管理和分配系統資源，例如 CPU 和記憶體。它們確保沒有任何一個進程或容器耗盡所有可用資源，從而保持一切平衡。 **範例程式碼：** 1. **使用 Cgroup 設定 CPU 限制：** - 這就像說聚會上的每位客人只能吃一定數量的食物。 ``` docker run --cpus=0.5 ubuntu ``` - 這限制容器僅使用一半的 CPU 核心。 2. **使用 Cgroup 設定記憶體限制：** - 這就像說每位客人只能在舞池上佔據一定的空間。 ``` docker run --memory=100m ubuntu ``` - 這限制容器僅使用 100 MB 記憶體。 [Docker 引擎概述](https://docs.docker.com/engine/) [使用 Docker Engine API 進行開發](https://docs.docker.com/engine/api/) [執行時指標](https://docs.docker.com/config/containers/runmetrics/#control-groups) ## Linux容器與Windows容器的概念： **Linux 容器（預設）：** Linux 容器是一種打包和執行軟體及其所需一切的方法，它們最適合執行 Linux 的電腦。 **Windows 容器：** Windows 容器是一種打包和執行軟體的方式，就像 Linux 容器一樣，但它們設計用於執行 Windows 的電腦。 **Windows 容器基礎：** 1. **集裝箱類型：** - Windows 容器有兩種主要類型：Windows Server Core 和 Nano Server。 - **Windows Server Core：** 將其視為功能更齊全的容器，適合各種應用程式。 - **Nano Server：** 將其視為一個輕量級容器，專為特定的、簡約的用例而設計。 2. **基礎鏡像：** - 基礎映像就像是建立容器時開始使用的空白畫布。 - 例： ``` docker pull mcr.microsoft.com/windows/servercore:ltsc2019 ``` - 此指令擷取 Windows Server Core 基礎映像。 - 例： ``` docker pull mcr.microsoft.com/windows/nanoserver:ltsc2019 ``` - 此命令提取 Nano Server 基礎映像。 3. **支援的環境：** - Windows 容器可以在特定版本的 Windows 作業系統上運作。 - 例： - 您可以在 Windows Server 2016 上執行 Windows 容器。 - 例： - 您可以在 Windows 10 專業版和企業版上執行 Windows 容器，並使用 Hyper-V 隔離容器進行額外隔離。 ## 容器編排  容器編排是一種管理和協調多個容器的方法，確保它們無縫協作來執行應用程式，就像一個超級智能的管理器確保所有機器人一起工作來建置完美的塔一樣。 **為什麼要編曲？** 1. **多項任務，一名經理：** - 想像一下您有許多機器人（容器）執行不同的工作。編排就像有一位超級聰明的經理（編排者），他告訴每個機器人該做什麼，並確保一切順利進行。 2. **一致性：** - 編排確保所有任務每次都以相同的方式完成。這就像為您的機器人提供了一套要遵循的指令，以確保其行為的一致性。 3. **效率：** - 編排有助於優化任務，確保資源（如時間和材料）有效利用。這就像經理確保所有機器人一起工作而不浪費能源。 4. **縮放比例：** - 當您需要完成更多工作時，編排可以輕鬆建立額外的機器人（容器）。這就像當有很多事情需要完成時神奇地召喚更多機器人來提供幫助。 5. **可靠性：** - 編排確保任務可靠地完成，即使機器人（容器）出現故障。這就像製定備份計劃來確保無論如何都能完成工作。 6. **協調：** - 編排協調任務，確保機器人無縫協作。這就像經理確保每個機器人都知道自己的角色並協作以實現總體目標。 **容器編排程式碼：** ``` # Create a Docker service with 100 replicas (instances) of a Node.js application docker service create --replicas 100 --name my-nodejs-app nodejs ``` 在這個例子中： - `docker service create`：該指令告訴 Docker 建立一個服務，該服務是一組正在執行的容器。 - `--replicas 100`：此標誌指定您需要 100 個服務實例（副本）。 - `--name my-nodejs-app`：此標誌為您的服務提供名稱，在本例中為「my-nodejs-app」。 - `nodejs`：這是 Node.js 應用程式的圖片或配方。這就像是烘焙紙杯蛋糕的藍圖。 因此，這段簡單的程式碼就像告訴您神奇的廚師助手 (Docker Swarm) 建立 Node.js 應用程式的 100 個副本，確保您有大量容器正在執行並準備好提供服務。 ## Docker 群  Docker Swarm 是一個工具，可以幫助協調和管理一組電腦（節點）作為一個機器人團隊一起工作，使它們能夠以協調的方式部署和執行多個容器。這就像有一個首席機器人經理，確保所有單一機器人一起建造出偉大而令人驚嘆的東西。 **設定 Docker Swarm：** 1. **群組管理器：** - 想像你有一個首席機器人（Swarm Manager）來領導團隊。主機器人決定需要做什麼，並指導其他機器人（節點）如何協同工作。 ``` # Initiate Docker Swarm on the Swarm Manager docker swarm init ``` 2. **節點工作人員：** - 現在，您的工作機器人（節點工作人員）已準備好加入團隊。 Swarm Manager 共享一個特殊的程式碼（令牌）來邀請他們一起工作。 ``` # Join a Node Worker to the Docker Swarm docker swarm join --token <token> <Swarm Manager IP> ``` **Docker Swarm 服務：** 現在您已經有了一個協調的團隊，您想要建立一項服務，例如與您的機器人團隊一起建造塔： ``` # Create a Docker service (a group of containers) with 3 replicas (instances) docker service create --replicas 3 --network frontend --name my-web-server my-web-image ``` - `--replicas 3`：此標誌告訴 Docker 建立服務的三個實例（副本）。 - `--network frontend`：此標誌指定您的服務屬於名為「frontend」的網路。 - `--name my-web-server`：這會為您的服務命名，在本例中為「my-web-server」。 - `my-web-image`：這是您的網頁伺服器的圖片或藍圖。這就像建造塔樓的配方。 您建立了一個由隊長（Swarm Manager）和工作機器人（Node Workers）組成的機器人團隊。然後，您指示他們建立一個執行您的 Web 伺服器應用程式的服務（容器群組）。主機器人確保建立 Web 伺服器的三個副本並將其連接到「前端」網路。這就像有一個首席機器人經理在工作機器人的幫助下監督多個塔（貨櫃）的建造。  **好的，這就是本文的內容。** 另外，如果您對此或其他任何問題有任何疑問，請隨時在下面的評論中或在 [Instagram](https://www.instagram.com/_abhixsh/) 、[Facebook](https://www.facebook.com/abhi.haththakage/) 或[Twitter](https://twitter.com/abhixsh)。 感謝您閱讀這篇文章，我們下一篇再見！ ❤️ --- 原文出處：https://dev.to/abhixsh/docker-for-the-absolute-beginner-3h1p
我不是第一個這麼說的人，但我還是要說，2023 年對 JavaScript 框架來說是個不平凡的一年。我們一直在關注的新技術最終顯示出它們可以交付，而舊框架正在復興，如果您不注意，您可能會錯過一個相當重大的轉變。 我預計 2024 年將繼續出現更大的全面變化。這次不是新技術，而是精細化。既然基礎已經存在，那麼還有很多事情要做。 -------------------- ## 伺服器優先 如果讓我為過去幾年選擇一個主題，那就是這個。這一直是爭論的焦點，但不可否認。幾年前，每個人都在談論漸進式 Web 應用程式和離線應用程式。但那個對話框幾乎消失了。 相反，我們會受到 HTMX 的敏銳智慧的影響，解釋為什麼 JavaScript 只是一個錯誤。 Astro 毫無歉意地接管了內容網站的開發。甚至 React Core 團隊也接受了 React Server Components 的伺服器簡單性，Dan Abramov 的演講令人信服地表達了這一點，該演講探討瞭如果 React 始終是伺服器優先會怎樣。 https://www.youtube.com/watch?v=zMf_xeGPn6s 那麼我們的單頁應用程式親愛的在這麼短的時間內發生了什麼？它是否仍然存在，還是我們生活在多頁面應用程式和僅伺服器渲染 HTML 的時代？ ------------------ ## 回顧 2023 年 去年，我寫了一篇非常類似的文章，探討了新的一年 JavaScript 框架的趨勢，我認為這是一個很好的起點。 https://dev.to/this-is-learning/javascript-frameworks-heading-into-2023-nln 該文章中確定的三大技術趨勢成為去年討論的重要組成部分。 ### 訊號無所不在 從 2022 年底開始，Preact 和 Qwik 緊跟著 SolidJS 和 Vue 的腳步，採用這些 Reactive 原語，這種勢頭只會持續到 2023 年。 二月份，Angular 團隊宣布採用。這一訊息震驚了社群媒體。不僅。這是 Angular 的存在發生非常顯著變化的幾個因素之一。有人甚至稱之為「角度復興」。這是過去幾年我們第一次看到 React 團隊加入這場爭論，因為真正被問到的問題是「訊號什麼時候出現在 React 中？」。 我在下面的文章中寫了這個問題的更長的答案（以及在評論中與丹·阿布拉莫夫的討論）。 https://dev.to/this-is-learning/react-vs-signals-10-years-later-3k71 但簡短的回答是，訊號（至少作為 API）並不是他們感興趣的東西，而他們備受期待的「忘記」編譯器將扮演類似的角色。 但訊號傳播並沒有就此結束。 Lit 是 Google 的 Web 元件框架，推出了[Lit 3，具有第一方訊號支援](https://lit.dev/blog/2023-10-10-lit-3.0/#preact-signals-integration)。 Rich Harris 公佈了 Svelte 的未來，[他們新的基於訊號的「Runes」](https://svelte.dev/blog/runes)，將成為即將推出的 Svelte 5 中反應性的主要來源。 2023 年結束訊號是大多數前端 JavaScript 框架的主要部分。 ### 混合路由  去年，基於伺服器的路由得到了加強並發揮了新的作用。從 2022 年底開始，到今年，我們看到人們已經習慣了這種範式轉變，例如 React Server Components 和 Astro 的 View Transition API 整合。 前提是初始頁面載入後的伺服器渲染不應阻止客戶端導航，且客戶端導航不應意味著我們需要發送所有 JavaScript 來渲染可以靜態伺服器渲染的頁面部分。 值得注意的是，並非所有解決方案都是等效的，而且這個領域仍在建設中。我們正在進入一個新的空間，它不完全是單頁應用程式，也不完全是傳統的多頁面網站。需要進行新的權衡和新的理解。我們還沒有完成對陷阱的探索。 ### 邊緣網路：最後的前沿  邊緣功能似乎是那些明顯的勝利之一。將伺服器移至更靠近最終用戶的位置，可以大幅減少延遲。使用更輕的執行時間可以大幅減少冷啟動時間。我們終於可以提供我們一直夢想的網路體驗。以靜態的速度實現動態。 好吧，如果有什麼不同的話，2023 年是成長的陣痛和邊緣的一年。我們開始非常熱情。畢竟，Cloudflare 發布了邊緣資料庫，我們最喜歡的所有提供者都開始提供邊緣功能，而我們最喜歡的框架正在加入開箱即用的支援。提供者成立了一個 WinterCG 委員會來討論平台標準化問題。未來就在這裡。 我們最終認識到，即使在這些邊緣功能中，某些 Node API 也是必不可少的。您可以感謝或討厭 Next 和 Vercel 將“AsyncLocalStorage”推送到每個執行時，但我們需要它。 我們也意識到邊緣資料庫永遠無法滿足所有應用程式。即使使用串流媒體，伺服器瀑布也是真實且有影響力的。是的，即使使用 React Server 元件也是如此。 但這確實實現了我去年提出的目標，透過分散式部署進行整體創作。我們看到伺服器函數（`server$`、`use server`），甚至像 Worker Functions 這樣的變體在今年年初出現，表明我們可以分發我們部署 API 的方式，並被 Solid、Qwik 和 Next 採用。 到年底 [Next 14 發布了新的實驗性部分預渲染](https://nextjs.org/blog/next-14)，它允許單一請求從邊緣提供靜態內容，同時代理到伺服器-less 靠近資料庫的函數全部被串流傳輸，以提供類似Edge 的體驗，而無需在那裡部署整個應用程式。看到一些獨創性提供了兩全其美的解決方案真是太棒了。 ---------------- ## 展望 2024 年 ### 訊號年 我知道我已經在一篇文章中充分討論了信號，但真正的回報還沒有發生。我們在 JavaScript 中使用細粒度的類似 Signal 的原語已有 15 年了，那麼為什麼現在呢？ 這不僅僅是關於擁有它們，而是關於你如何使用它們。 Vue 多年來一直在隱藏這些原語，React 和 MobX 也是如此，但這幾乎沒有觸及事情的發展方向。那就是細粒度渲染。 SolidJS 所普及的內容，現在以 Vue Vapor 的形式進入 Vue，以及 Svelte 5 中的 Svelte。這些只是已經宣布的內容。 我希望其他採用訊號的人能夠更自然地將它們融入框架中，以便更好地從中受益。 這個領域的潛力令人興奮，致力於將 Signals 引入瀏覽器的 TC-39 提案的小組包括來自每個主要 JavaScript 框架的代表，而這個小組並不總是與標準密切相關。 ### 基礎設施主導的發展 既然伺服器端渲染框架已經打了一針強心劑，那麼下一個合乎邏輯的地方就是繼續考慮最大限度地利用這項新功能為我們提供的功能。標準的製定很慢，WinterCG 也需要一些時間，但這不會阻止這裡的發展。 為了實現差異化，我預期框架和基礎設施供應商都會面臨壓力，要求他們提供只能在特定平台上運作的獨特功能。雖然 2023 年各個提供者都在推動平等，以提供超出其基本靜態和功能託管的類似功能（例如鍵值存儲 Blob），但我只看到這裡提供獨特價值的競爭正在升溫。 框架在這方面的作用是保持一致的創作體驗和思考模型，同時找到利用呈現給我們的新能力的方法。這與 2000 年代末的瀏覽器戰爭沒有什麼不同，而且未來還會有很多事情發生。 ### 人工智慧  去年從框架的角度談論人工智慧還為時過早。明年也可能如此。但它就在眼前。程式碼遷移和生成工具都是很棒的想法，但它們遇到了我們多年來使用視覺化無程式碼或低程式碼編輯器所遇到的相同問題。人機界麵點仍然至關重要。畢竟，程式碼是有生命的東西。它會隨著時間的推移而增長和維持。 在過去的一年裡，與其他框架作者交談時，我們發現它吸引了我們周圍的人，但還沒有達到明確我們在其中的角色的程度。但這種情況正在改變。 是的，人工智慧正在回答一個永恆的問題：為什麼你的應用程式速度很慢。 對開發人員工具的影響是一回事。但我們也看到我們的框架中內建即時性的潛力越來越大。我也不僅僅指用於持久後端的 Websockets。元框架中的 API 已經從簡單的 JSON 發展到使用 SolidStart、Qwik 和 Next 中的「伺服器功能」完全流式跨網路 JavaScript 執行。不難想像生成技術即時建立使用者介面。 -------------------------- ## 結論  2024 年可能會繼續我們過去幾年看到的成熟趨勢。從 2020-22 年，我們看到了許多新的 JavaScript（和 WASM）框架（Qwik、Million.js、Astro、Next 13、Remix、Hydrogen、SvelteKit、SolidStart、Leptos、Dioxus、HTMX），但這還不是去年的案例。我們已經找到了方法，現在我們需要充分發揮它們的潛力。 我不確定我們是否已經成功地解決了複雜性，這對像 Astro 或 HTMX 這樣的簡化解決方案給予了大力支持。但我仍然充滿希望。 期望每個人都就「單頁應用程式」到底是什麼或何時應該使用擺在我們面前的各種選項達成一致可能有點太過分了，但這些解決方案每天都在變得更有能力實現他們設定的目標出去做。 我們所知道的網頁開發是否會改變已經不再是一個問題。即使方向還不完全明確，革命已經來臨。期望在那裡見到你。 --- 原文出處：https://dev.to/this-is-learning/javascript-frameworks-heading-into-2024-i3l
為優秀的開源庫做出貢獻是建立您的作品集並加入令人驚嘆的社群的最佳方式。 我編譯了 31 個開源程式庫和一些好的第一期，以幫助推動您的旅程。 不要忘記加星號並支持這些🌟  --- #AI最愛🦾： ### 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 應用內 AI 聊天機器人與 AI 文字區域  開源平台，用於使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。 CopilotPortal：應用程式內人工智慧聊天機器人，可以「查看」當前應用程式狀態並採取行動。 CopilotTextarea：AI 驅動的 <textarea /'> 替換。具有自動完成、插入和生成功能。 ###[好第一期：](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit/issues/62) ``` Gracefully fail if CopilotProvider is omitted The bug: Virtually every CopilotKit functionality depends on a CopilotContext provided by the CopilotProvider. e.g. CopilotTextarea autocompletions, chatbot, etc. However when a CopilotProvider does not wrap the component, functionality fails silently. To Reproduce 1. Omit <CopilotProvider>...</CopilotProvider> 2. trigger useMakeCopilotReadable, useMakeCopilotActionable, CopilotTextarea, CopilotSidebarUIProvider 3. See how functionality does not work, but no error is emitted Expected behavior An error is emitted, with clear description of the likely core issue and how to resolve it (namely, wrap the app in a CopilotProvider). Point to docs. ``` {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ###2.[PortKeyAI](https://github.com/Portkey-AI/gateway){% embed https://github.com/Portkey-AI/gateway no-readme %} ###3.[Pezzo.ai](https://github.com/pezzolabs/pezzo){% 嵌入 https://github.com/pezzolabs/pezzo no-readme %} ###4.[OpenVoice](https://github.com/myshell-ai/OpenVoice){% 嵌入 https://github.com/myshell-ai/OpenVoice no-readme %} ###5.[LLMCourse](https://github.com/mlabonne/llm-course){% 嵌入 https://github.com/mlabonne/llm-course no-readme %} --- #雲端和資料庫☁️ ### 6. [Winglang](https://github.com/winglang/wing) - 雲端導向的程式語言  Wing 是一種用於雲端應用程式的程式語言。 它結合了雲端基礎設施和應用程式的程式碼，使雲端服務開發變得更加容易。 Wing 獨特的執行模型和測試模擬器有助於高效建置和部署雲端應用程式。 ###[第一期好：](https://github.com/winglang/wing/issues/4998) ``` Support Array.sort() method Feature Spec: let arr: MutArray<num>=[2, 1, 3, 9, 6, 4]; arr.sort(); log("${arr}"); // it should print sorted array in ascending order, eg: [1, 2, 3, 4, 6, 9] Component: Wing SDK Community Notes: If you are interested to work on this issue, please leave a comment. If this issue is labeled needs-discussion, it means the spec has not been finalized yet. Please reach out on the #dev channel in the Wing Slack. ``` {% cta https://github.com/winglang/wing %} 星翼朗 ⭐️ {% endcta %} --- ### 7. [StackQL](https://github.com/stackql/stackql) - 以 SQL 為基礎的雲端資源管理  StackQL 提供了一個獨特的 SQL 為基礎的框架來管理和查詢跨不同提供者（例如 Google、AWS、Azure 等）的雲端資源和 API。 它允許使用類似 SQL 的命令來配置和操作雲端服務，從而簡化了雲端操作。 這使得 StackQL 成為雲端資源管理和互動的多功能工具，特別是對於熟悉 SQL 的人來說。 ###[好第一期：](https://github.com/stackql/stackql/issues/280) ``` Add unit testing to package writer Add unit testing for internal/stackql/writer . Description: add implementation for testing sql_writer.go modify sql_writer.go by adding function for dependency injection add implementation for testing generic.go modify generic.go by adding variable for patching GetDB function modify entryutil.go to adjust sql_writer.go ``` {% cta https://github.com/stackql/stackql/ %} Star StackSQL ⭐️ {% endcta %} --- ###8.[Appwrite](https://github.com/appwrite/appwrite){% 嵌入 https://github.com/appwrite/appwrite no-readme %} ###9.[Supabase](https://github.com/supabase/supabase){% 嵌入 https://github.com/supabase/supabase no-readme %} ###10.[SuperDuperDB](https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb){% 嵌入 https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb no-readme %} --- #開發實用程式🛠️ ### 11. [Firecamp](https://github.com/firecamp-dev/firecamp) - 多協定 API 協作工具  Firecamp 是一款多功能 API 開發工具，支援 Rest、GraphQL 和 WebSockets 等協定。 它簡化了 API 的設計、測試和記錄，並增強了 API 專案的團隊協作。 ###[好第一期：](https://github.com/firecamp-dev/firecamp/issues/137) ``` Help out with Manual Testing of Firecamp Responsibilities: Executing test cases and reporting results Logging bugs and issues in the Github issue tracker Providing feedback on usability and the testing process Suggesting improvements to tests and expanding test coverage. Benefits Benefits for your testing profile and career: Experience testing a real-world open source application Each release will include your name with bugs fixes. Exposure to different types of testing such as UI, API, integration, etc Opportunity to have your contributions and feedback incorporated into the product Collaborating with an open source community Having your testing work visible to potential employers Firecamp Swags (T-shirts and stickers) Community shoutout and promotion ``` {% cta https://github.com/firecamp-dev/firecamp %} 星際火營 ⭐️ {% endcta %} --- ###12.[Odigos](https://github.com/keyval-dev/odigos){% 嵌入 https://github.com/keyval-dev/odigos no-readme %} ###13.[Digger](https://github.com/diggerhq/digger){% 嵌入 https://github.com/diggerhq/digger no-readme %} ###14.[鏡像](https://github.com/metalbear-co/mirrord){% 嵌入 https://github.com/metalbear-co/mirrord no-readme %} --- #後端⚙️ ### 15. [Cerbos](https://github.com/cerbos/cerbos) - 可擴充、與語言無關的授權  Cerbos 提供獨特、可擴展的解決方案，用於在應用程式中實施特定於上下文的使用者權限。 其靈活的、與語言無關的方法可以輕鬆整合和管理複雜的授權結構。 與眾不同的是，Cerbos 簡化了存取控制策略的開發，使其更能適應各種應用需求。 ###[第一期好：](https://github.com/cerbos/cerbos/issues/1920) ``` Produce output when the rule condition is not satisfied Currently the output block is only evaluated if the rule is actually activated (action, roles and conditions are satisfied). In certain situations, it's desirable to produce output when the rule is nearly activated (action and roles match but the condition is not satisfied). In order to maintain backward compatibility, reduce noise, and to keep policy execution as fast as possible (outputs incur a tiny overhead), the proposal is to let users add an optional when section to the output block to opt into this behaviour. - actions: ['view'] effect: EFFECT_ALLOW roles: ['user'] condition: match: expr: timestamp(R.expiry_date) > now() output: expr: > format("%d hours until expiry", (timestamp(R.expiry_date) - now()).getHours()) when: cond_fail: > format("expired on %s", R.expiry_date) When evaluating the above rule, if the action, roles and condition match, output will be the result of evaluating output.expr If the condition is not satisfied, output will be the result of evaluating output. when.cond_fail if it exists. Otherwise no output will be produced. ``` {% cta https://github.com/cerbos/cerbos %} 明星 Cerbos ⭐️ {% endcta %} --- ###16.[Novu](https://github.com/novuhq/novu){% 嵌入 https://github.com/novuhq/novu no-readme %} ###17.[Trigger.dev](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev){% 嵌入 https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev no-readme %} ###18.[SuperTokens](https://github.com/supertokens/supertokens-core){% 嵌入 https://github.com/supertokens/supertokens-core no-readme %} ###19.[Wazuh](https://github.com/wazuh/wazuh){% 嵌入 https://github.com/wazuh/wazuh no-readme %} --- #UI/UX🦋： ### 20. [Flowbite](https://github.com/themesberg/flowbite) - 頂級 CSS 元件庫  最好、最受尊敬的 UI 元件庫之一。 基於實用優先的 CSS 框架。 易於使用，充滿重要的支援和模板。 {% cta https://github.com/themesberg/flowbite %} 明星 Flowbite ⭐️ {% endcta %} ###21.[MaterialUI](https://github.com/mui/material-ui) - 使用 Google 的 Material Design 實現的基礎 React 元件 {% 嵌入 https://github.com/mui/material-ui no-readme %} ###22。 [SwiperUI](https://github.com/nolimits4web/swiper) - 用於實現行動滑動 UI 的受人尊敬的庫 {% 嵌入 https://github.com/nolimits4web/swiper no-readme %} ###23.[ReactSpring](https://github.com/pmndrs/react-spring) - 在 React 中實現具有真實物理效果的動畫 {% 嵌入 https://github.com/pmndrs/react-spring no-readme %} --- #雜項🎨 ### 24. [SwirlSearch](https://github.com/swirlai/swirl-search) - 多源人工智慧資料搜尋器  Swirl 是一款由人工智慧驅動的搜尋工具，可同時查詢多個資料來源，包括資料庫和公用資料服務。 它使用人工智慧對結果進行排名並產生見解，從而可以跨不同的資料儲存庫進行全面搜尋。 Swirl 一次簡化了對各種來源的資料的搜尋和分析，使其成為資料驅動洞察的獨特工具。 ###[第一期好：](https://github.com/swirlai/swirl-search/issues/789) ``` Add a Connector: Yahoo search It would help to search anything with Swirl on Yahoo effectively. Locate and read a bit in their search API first. You might just need to make a new SearchProvider configration vs. a new Connector. Their docs should help guide you a bit in which way you might need to go. ``` {% cta https://github.com/swirlai/swirl-search/ %} Star SwirlSearch ⭐️ {% endcta %} --- ### 25. [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) - 使用 React 和 Node.js 開發全端 Web 應用程式  使用 React 和 Node.js 進行快速全端 Web 應用程式開發。 Wasp 提供了一種建立現代 Web 應用程式的簡化方法，將前端的 React 和後端的 Node.js 結合在一個緊密結合的框架中。 ###[好第一期：](https://github.com/wasp-lang/wasp/issues/874) ``` Add images (or link to the example app) of auth UI helpers Wasp provides At this point in docs (also in the tutorial if we're using it), it would be nice to add an image of UI helpers for Auth (login/signup form, Google/GitHub button, ...) so developers can immediately see what they are getting and how nice it looks. ``` {% cta https://github.com/wasp-lang/wasp %} 星黃蜂 ⭐️ {% endcta %} ###26.[Logstash](https://github.com/elastic/logstash) {% 嵌入 https://github.com/elastic/logstash 無自述文件 %} ###27.[Snapify](https://github.com/MarconLP/snapify) {% 嵌入 https://github.com/MarconLP/snapify 無自述文件 %} --- #為了好玩🎭 ###28.[Twitter 的演算法](https://github.com/twitter/the-algorithm){% embed https://github.com/twitter/the-algorithm no-readme %} ###29.[十億行挑戰](https://github.com/gunnarmorling/1brc){% embed https://github.com/gunnarmorling/1brc no-readme %} ###30.【秘密知識之書】(https://github.com/trimstray/the-book-of-secret-knowledge){% embed https://github.com/trimstray/the-book-of -秘密知識無自述文件%} ###31.[GenAI 初學者](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners){% 嵌入 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners no -自述文件%} --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/31-open-source-libraries-to-kickstart-your-journey-4hhd
## 為什麼是書籍？ 在發展我的技能時，我喜歡結合使用會議演講、視訊教學、書籍、論文、部落格文章、邊做邊學和教學/部落格。書籍是從別人所犯的錯誤中學習、從他們的成功中受到啟發以及間接體驗他們的成就的好方法。 在這篇文章中，我想分享我最喜歡的書籍，這些書籍在我從高級軟體工程師到成為技術主管的過程中對我幫助最大。他們幫助我拓寬並加深了對軟體工程、軟體架構以及建構和經營軟體業務的理解。他們教我挑戰和塑造我的行為和習慣。其中一些深深影響了我的個人和職業生活。 不用說，閱讀這些書不會自動讓你升職或讓你擔任新的技術主管職位。當然，你還是需要自己的經驗，自己的錯誤，還需要一點運氣。根據您所從事的特定領域不斷提高您的技術知識和技能也很重要。此清單中的書籍並不關注特定技術，而是適用於任何技術堆疊和業務的一般原則和概念。 對於清單中的每本書，我都會附上一個簡短的摘要，可以幫助您判斷這本書是否與您相關。為了賦予它個人風格，我還將包括我從這本書中學到的最有價值的教訓。這不一定是這本書的主要訊息，也不是唯一重要的訊息，而是最能引起我共鳴的訊息。 ## 列表 ### 設計它！ [*Design It!: From Programmer to Software Architect*]((https://www.oreilly.com/library/view/design-it/9781680502923/)) Michael Keeling 是一本針對有志向的軟體開發人員的綜合指南轉變為軟體架構師的角色。本書提供了一種實用且易於理解的軟體架構方法，強調了設計在建立有效的軟體系統中的重要性。 Keeling 涵蓋了廣泛的主題，從軟體架構的基本原理到設計可擴展和可維護系統的實用技術。 在整本書中，基林提倡採用實踐、迭代的軟體設計方法，鼓勵讀者批判性地思考他們所做的架構選擇。他介紹了各種架構風格和模式，並討論如何評估權衡並做出符合專案目標和限制的決策。本書充滿了現實世界的範例、練習和實用技巧，對於那些希望發展軟體架構和設計技能的人來說是一個寶貴的資源。 **我從書中學到的最有價值的教訓：** 不存在「沒有設計」這樣的事情。 「無設計」通常意味著在工程師的腦海中存在多種、隱含的設計，這些設計彼此不一致。明確、協作、迭代地設計，並以書面記錄設計！ ### 釋放它！ Michael Nygard 的[*Release It!: Design and Deploy Production-Ready Software*](https://www.oreilly.com/library/view/release-it/9781680500264/) 是軟體開發人員和架構師的重要指南討論建立在生產環境中可靠運作的軟體所面臨的挑戰。本書深入探討了設計、部署和維護能夠承受現實世界操作嚴苛的軟體的複雜性。 Nygard 強調從設計過程一開始就考慮生產現實的重要性，並提倡從僅僅編寫程式碼到提供彈性、可擴展和可維護的系統的思維方式轉變。 Nygard 提供了對軟體系統在生產中遇到的各種陷阱的見解，例如網路問題、不可預測的負載模式和硬體故障。他介紹了穩定性模式和反模式等概念，說明如何建立能夠優雅地處理故障並在壓力下保持穩健的系統。這本書充滿了現實生活中的故事和案例研究，展示了生產環境中不良系統設計所造成的災難性後果。 “放開它！”對於軟體專業人士來說，這是一個寶貴的資源，他們希望確保他們的系統不僅能正常執行，而且在面對現實世界的挑戰時具有彈性和可靠性。 **我從書中學到的最有價值的教訓：** 每個軟體工程師都應該在建立他們的軟體時考慮到生產。生產中的軟體負責營運您的業務、影響您的客戶並決定成功或失敗。 ### 站點可靠度工程 [*站點可靠性工程：Google 如何執行生產系統*](https://www.oreilly.com/library/view/site-reliability-engineering/9781491929117/) 作者：Betsy Beyer、Chris Jones、Jennifer Petoff 和 Niall理查德·墨菲(Richard Murphy) 對Google 用於管理其大規模、高度可靠系統的實踐和原則進行了富有洞察力的探索。本書介紹了站點可靠性工程 (SRE) 的概念，這是一門將軟體工程與 IT 營運相結合的學科，重點是建立可擴展且可靠的軟體系統。 作者都是 Google 的 SRE 領域經驗豐富的從業者，他們分享瞭如何建置、部署、監控和維護強大且有彈性的系統的專業知識。他們深入研究了 Google 使用的具體策略和技術，例如設定服務等級目標 (SLO)、有效管理變更以及平衡發布速度與服務可靠性的需求。這本書涵蓋了一系列主題，從 SRE 團隊的組織方面到事件管理和事後分析文化等技術實踐。這本書提供了對世界上最熟練的工程組織之一的內部運作的罕見了解，對於參與大型系統的操作、維護和擴展的任何人來說都是寶貴的資源。 **我從書中學到的最有價值的教訓：** 不存在完美的系統。透過明確定義和衡量 SLO 和錯誤預算，您可以就可靠性和速度之間的權衡做出明智的決策。 ### 改變你的問題，改變你的生活 [*改變你的問題，改變你的生活：領導力、指導和生活的 12 種強大工具*](https://www.goodreads.com/en/book/show/6665149)，作者 Marilee Adams 探討了我們提出的問題可能會對我們的生活和職業生涯產生影響。亞當斯引入了「問題思維」的概念，這是一種透過深思熟慮和用心提問來轉變思維、行動和結果的方法。這本書強調了我們問自己的問題類型，從限制性的、判斷性的「判斷者」問題到更開放的、建設性的「學習者」問題，如何能顯著影響我們的觀點和結果。 亞當斯透過引人入勝的敘述闡述了她的想法，講述了一個人與生活挑戰作鬥爭並學習應用問題思維原則的故事。這種方法為個人提供了實用的工具和技術，以提高他們的溝通、決策和解決問題的能力。透過培養學習者心態並提出更好、更有說服力的問題，讀者可以被引導建立更積極、更有生產力的個人和專業關係。這本書對於領導者、教練以及任何希望增強與他人聯繫並更有效地駕馭複雜情況的能力的人來說特別有價值。 **我從書中學到的最有價值的教訓：**我意識到我經常處於「評判者」心態中。更加留意這一點，並有意識地選擇轉變為「學習者」心態，對我來說幾乎就像一種超能力，可以解決我面臨的任何挑戰。 ### 思考，快與慢 Daniel Kahneman 的 [*思考，快與慢*](https://www.amazon.de/-/en/Designing-Data-Intective-Applications-Reliable-Maintainable/dp/1449373321) 是對心理學與經濟學，深入研究我們如何思考和做出決策。卡尼曼介紹了兩種主導我們心理過程的不同思維模式：「系統1」（快速、直覺和情緒）和「系統2」（較慢、更深思熟慮和更邏輯）。卡尼曼在整本書中探討了這兩個系統對我們的判斷、決策以及我們感知周圍世界的方式的影響。 這本書全面探討了影響我們日常思維的各種認知偏見和啟發法。卡尼曼展示了我們的直覺系統 1（通常對我們很有幫助）也可能導致嚴重的錯誤和偏見。他也探討了系統 2 的功能和局限性，強調系統 1 的快速判斷如何影響和推翻它。這本書綜合了數十年的研究，提供了對人類思想和行為的複雜性的深入見解。對於任何有興趣了解我們在個人和職業環境中的選擇和行為背後的心理過程的人來說，這是一本必讀的書。 **我從書中學到的最有價值的教訓：**我了解到這兩種模式都很有價值，但也有其缺點。我學會了更了解影響我思考的偏見和啟發法，並有意識地選擇何時依賴系統 1，何時使用系統 2。 ### 原子習慣 James Clear 的[*原子習慣：一種簡單且行之有效的建立好習慣和改掉壞習慣的方法*](https://jamesclear.com/atomic-habits) 是一本變革性的指南，深入研究了習慣的科學以及習慣的小習慣改變可以帶來顯著的結果。作者提出了一個理解習慣如何形成的全面框架，並提供了培養好習慣和改掉壞習慣的實用策略。這本書的核心理念是，隨著時間的推移，微小的改進或「原子習慣」可以累積成重大的、改變生活的結果。 克利爾強調系統比目標更重要，他認為專注於實現目標的流程和系統比專注於目標本身更有效。他介紹了行為改變四定律──一套簡單、可操作的原則來引導習慣的形成。其中包括使線索明顯、渴望有吸引力、反應簡單以及獎勵令人滿意。透過結合科學研究、個人故事和現實世界的例子，克利爾闡述如何將這些原則應用於生活的各個方面，從健身和財務管理到生產力和個人成長。 《原子習慣》為培養持久的習慣提供了一個易於理解且引人注目的藍圖，對於任何想要在生活中做出積極、持久改變的人來說都是有價值的。 **我從這本書中學到的最有價值的教訓：** 透過對我的日常生活進行許多小改變，這些改變單獨地只會對我的生產力產生很小的影響，所有這些習慣結合起來會產生巨大的影響。 ### 有意識的商業 Fred Kofman 的 [*Conscious Business: How to Build Value Through Values*](https://www.amazon.de/-/en/Fred-Kofman/dp/1622032020) 是一本發人深省的書，探討了個人誠信和職業成功。作者提出了這樣的觀點：建立成功且可持續發展的企業的關鍵在於有意識的管理實踐，其中個人價值觀和道德原則處於決策過程的最前沿。該書認為，商業上的成功不僅在於經濟收益，還在於實現個人和職業成就。 科夫曼討論了有意識的商業的各個方面，包括問責制、責任、情緒智商、溝通技巧以及建設性解決衝突的能力。他強調領導者能夠激發信任、培養開放和誠實的文化並以同理心領導的重要性。透過現實世界的例子、實用的建議和練習，科夫曼指導讀者如何發展這些技能並將其應用到他們的職業生活中。 **我從書中學到的最有價值的教訓：**無條件回應能力的概念。我現在不斷提醒自己，無論情況如何，我都有權力和責任選擇對任何情況的反應。 「響應能力」是「響應」和「能力」的雙關語，強調自覺、主動回應的能力。 ### 首先，打破所有規則 [*首先，打破所有規則：世界上最偉大的管理者的不同做法*](https://store.gallup.com/p/en-us/10286/first-break-all-the-rules) 作者：Marcus Buckingham柯特·科夫曼（Curt Coffman）根據蓋洛普組織的研究提出了一種激進的管理方法。本書挑戰了有關領導力和管理的傳統智慧，提出最有效的管理者往往會違反標準做法。 本書的核心訊息是，偉大的管理者不會遵循單一模式或嚴格遵守傳統的管理原則。相反，他們透過專注於員工的個人優勢而不是試圖糾正他們的弱點來打破規則。作者認為，這種方法可以提高敬業度、生產力和整體工作滿意度。 白金漢和科夫曼確定了使世界上最好的管理者脫穎而出的關鍵見解和策略。其中包括選擇人才而不是簡單地填補職位的重要性，定義正確的結果而不是規定正確的步驟，關注優勢而不是沉迷於劣勢，以及為員工找到合適的人選而不是簡單地將他們晉升到下一個梯級。梯子。 **我從書中學到的最有價值的教訓：** 專注於優勢而不是劣勢的重要性。我學會了接受自己的弱點，並使用工具和策略來彌補它們，而不是試圖「修復」它們。相反，我投入時間和精力來發展自己的優勢，並嘗試為我所領導的人做同樣的事情。 ## 榮譽獎 在我從高級軟體工程師到技術主管的旅程中，我發現還有很多有價值的書籍。它們更專注於特定技術，這就是為什麼我沒有將它們包含在主列表中。儘管如此，我想在這裡提及它們，因為它們可能與您相關，具體取決於您所從事的領域/行業。 - [*資料庫內部架構*](https://www.databass.dev/)，作者：Alex Petrov。我讀過的「最好的」資料庫書籍。它以一種非常容易理解的方式涵蓋了資料庫的所有基礎知識。對於任何使用資料庫的人來說，這是一本必讀的書。 - [*設計資料密集型應用程式*](https://www.amazon.de/-/en/Designing-Data-Intential-Applications-Reliable-Maintainable/dp/1449373321) 作者：Martin Kleppmann。建立資料密集型應用程式的綜合指南。它涵蓋了廣泛的主題，從資料庫和資料處理到分散式系統和串流處理。 - [*Oracle JRockit：權威指南*](https://www.packtpub.com/product/oracle-jrockit-the-definitive-guide/9781847198068)，作者：Marcus Hirt 和 Marcus Lagergren。對於任何對 JVM 內部結構感興趣的人來說，這是一個很好的資源。 - [*Linux 程式介面*](https://man7.org/tlpi/) 作者：Michael Kerrisk。這是一本關於 Linux 的非常詳細的書，涵蓋了廣泛的主題，從基本的系統呼叫到進程組、訊號和套接字等高級主題。 ## 最後的想法 雖然書籍是個很好的學習工具，但它們並不能取代第一手經驗。你仍然需要犯自己的錯誤並從中學習。與他人討論你讀過的書，了解他們的觀點並挑戰你自己的觀點也很有幫助。也許您可以加入讀書俱樂部，或與同事或朋友一起閱讀。 我希望這份清單對您的職業生涯有所幫助。如果有一本書啟發了您並且您認為應該在此列表中，請在下面的評論中告訴我。 --- 原文出處：https://dev.to/frosnerd/books-that-helped-me-become-a-tech-lead-3831
## 你好呀！  首先，讓我給你一些背景資訊。 [直到最近](https://help.heroku.com/RSBRUH58/removal-of-heroku-free-product-plans-faq)，**Heroku** 有一個很好的免費層，可以讓您部署和測試東西與他們的馬力機。使用起來很輕鬆。但隨著這一免費層的取消，開發人員不得不尋找新的平台來部署他們的專案。 幸運的是，有許多新的託管提供者不斷湧現。但**實際上選擇部署位置**可能與為專案編碼一樣具有挑戰性。  這就是為什麼在本文中，**我將展示其中一些** **選項**，用於免費在線託管您的應用程式。我們將快速了解每個提供者最擅長的領域，以便您可以做出明智的決定，並讓您的應用程式上線。 --- ### 快速提醒 在開始部署我們的應用程式之前，請務必閱讀您選擇的框架提供的部署指南。 [React](https://create-react-app.dev/docs/deployment/)、[NextJS](https://nextjs.org/docs/pages/building-your-application/deploying)、[Wasp](https://wasp-lang.dev/docs/advanced/deployment/overview)，而且大多數目前框架都有非常好的部署指南（甚至是讓這些部署更容易的平台）。 因此，您的框架選擇可能會對您的託管提供者產生很大影響！  ## 支持我們！ 🙏⭐️ 順便說一句，我是 Wasp 團隊的一員，如果您能檢查我們的全端 React/NodeJS/Prisma 框架並[給我們一顆星](https://kdta.io/github-黃蜂-lang-wasp_14 )。 我們正在努力幫助開發人員盡可能快速、輕鬆地從想法到部署（例如，單一命令、全端部署），感謝所有幫助！ 好的。現在，讓我們探索一些在免費託管應用程式時提供絕佳選擇的雲端平台。 ### 韋爾塞爾  如果您正在部署前端應用程式，那麼這裡的體驗是難以比擬的。免費套餐**真的**很好。我有大約 20 個小型網站在 Hobby 計劃上執行，但無法減少使用量。 除此之外，部署的簡單性也令人驚訝。  您所要做的就是選擇一個 github 儲存庫，如果他們檢測到您正在使用主要框架之一，您可能甚至不需要配置任何內容！他們會處理好這一切，您的應用程式將在幾秒鐘內執行。  不幸的是，對於後端和資料庫 [Vercel](https://vercel.com/) 仍然不是一個很好的選擇。如果你有一個非常小的後端（並且專注於NodeJS），你可以嘗試使用[Vercel 的函數](https://vercel.com/docs/functions/serverless-functions) 基礎設施在這裡部署，儘管它們在以下方面受到限制：執行時間和複雜性。 對於更複雜的後端，我們將不得不看看下面的一些提供者。 ### 鐵路  [Railway](https://railway.app/) 是一個可讓您輕鬆部署 Web 應用程式和 API 的平台。當您註冊時，它提供每月**價值 5 美元的免費使用**的免費套餐。 只需幾個命令，您就可以部署應用程式並立即啟動並執行。它有一個非常漂亮的 UI，整體部署體驗也很好！ 順便說一句，我真的很喜歡他們決定展示物品和容器的方式。這是一種非常聰明的方式來概覽事物，而不是數百個小應用程式。有時，[簡單地將事物分組](https://lawsofux.com/law-of-common-region/) 會對使用者體驗產生重大影響，如下所示：  它還支援 React、Next.js 和 Node.js 等流行框架。此外，它還提供一鍵式資料庫設定和[社區建立的模板](https://railway.app/templates)，可以顯著簡化為專案設定 Dockerfile 的過程。  以下是它的基本當前價格，每月 5 美元（他們每月給你使用）實際上足以讓你擁有一些專案（如 2 - 3 個小型網站、後端和資料庫）和如果您知道如何正確設置它們（例如，將它們設定為在不使用時自動睡眠），請執行。  他們在應用程式設定頁面中有此選項。在那裡，您還可以找到其他可以更改的有趣的配置選項，例如網域、執行狀況檢查端點等。 ### 使成為  Render 是另一個用戶友好的雲端平台，提供**良好的免費套餐**並支援廣泛的應用程式。它簡化了部署和擴展應用程式的過程，並支援多種程式語言和框架。 Render 的免費套餐包括（每月）： - 500 管道建設分鐘 - 100GB 頻寬 唯一的例外是他們的 **Cron Jobs 服務（您的情況可能不需要，特別是如果您正在利用 [Wasp 的內建作業](https://wasp-lang.dev/docs/advanced) /jobs），每月最低費用為1 美元。**   它的功能真的很強大！我能夠部署資料庫、NestJS 應用程式和 NextJS 前端，所有這些都可以與遷移、Prisma ORM 等一起使用！它有一些很好的事件追蹤（儘管它可以呈現得更好——有時，螢幕上有太多元素）。  而且它還具有一些可觀察性功能！您可能認為這些不會在非常小的應用程式上使用，但是，當您在生產環境中偵錯事物時，您擁有的每個工具都可以產生有關問題的新見解。   ### 飛  [Fly](https://fly.io/)是專注於全球邊緣運算的雲端平台。 Fly 專注於高效能託管，並提供全球邊緣站點網路。 Fly 以其可擴展性和性能優化而聞名。  它支援各種程式語言和框架，讓您可以建立和部署功能強大的應用程式，並且在部署過程中，您只需下載[flyctl](https://fly.io/docs/hands-on/install-flyctl/)現在您就可以出發了！  順便說一句，Wasp 框架支援使用 Fly! 的單一命令部署！您可以在[此處](https://wasp-lang.dev/docs/advanced/deployment/manually#flyio)查看有關它的更多資訊！  它還可以容納一些小物品，但當我們查看實際價值時，成本會變得有點陡峭：  對於服務質量，它有一些不錯的監控儀表板和 Sentry 集成，這似乎非常有用。您也可以使用 SSH 輕鬆檢查應用程式日誌！  ### 網路化  Netlify 以其出色的免費套餐而聞名，並提供各種功能來建立和部署網站。話雖如此，它更像是 Vercel 的直接競爭對手，因為它專注於前端和靜態內容。 與 Vercel 一樣，它並不適用於強大的後端，但它也可以選擇託管無伺服器功能，您只需將資料庫託管在其他地方即可。 它使用為每個框架量身定制的特定建置器，為主要框架提供出色的支援。他們的[部署文件](https://docs.netlify.com/configure-builds/overview/?_gl=1%2a10z7npm%2a_gcl_au%2aMTcyNzA3MDU2My4xNzAyNjUxODAx#basic-build-settings)非常全面且有幫助。  透過 Netlify，您可以利用其內容交付網路 (CDN) 為使用者提供快速的靜態內容交付。它們提供了一系列功能來幫助您建立和優化您的網站。 Netlify 的免費方案包括： - 每月 300 分鐘建置時間 - 每月 100GB 頻寬 Netlify 因其易用性和強大的功能而受到開發人員的歡迎。它是託管靜態網站或 [Jamstack](https://jamstack.org/) 應用程式的絕佳選擇。  他們還有一些主要的框架建置執行時，可以簡化您的流程！ ### 結論 如果您還沒有為 [Wasp 的儲存庫](https://www.github.com/wasp-lang/wasp) 加註星標，我建議您這樣做！它可以幫助我們每週為您帶來這樣的免費內容。另外，它是最好的、沒有廢話的全端框架，可以減少開發時間並完成專案。 在免費託管您的應用程式時，重要的是要考慮每個平台的特定功能和限制。每個平台都有自己的優勢，選擇最適合您的需求和要求的平台非常重要。 以下是您的視覺回顧：  嘿！您想查看有關所有這些平台的更深入的文章嗎？留在評論區！ --- 原文出處：https://dev.to/wasp/top-5-ways-to-host-your-full-stack-app-for-free-c2j
## 介紹 幾天前，我在我曾經就讀的大學舉辦了一場關於 Kubernetes 及其元件的演講。我媽媽說她喜歡這個演講，所以我把它變成了一篇部落格文章。 許多軟體工程師傾向於忽視與 Kubernetes 相關的任何東西，儘管他們可能每天都會使用它。乍一看，它似乎很複雜，就像一個需要潛入的全新世界。是的，確實如此，但在這篇文章中，我將介紹 Kubernetes 叢集的所有主要元件，並在範例中解釋它們的作用。 在這篇文章結束時，您不會成為 Kubernetes 專家，但您可能會很好地了解要尋找什麼以及如何建立 Kubernetes 最初看起來的混亂狀態。 *代表 Kubernetes 架構的圖片取自 [Kubernetes 網站](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/)* ### **向我們展示您的支持🙏🏻**  在我們開始之前，如果您為我們的儲存庫加註星標並幫助我們在其他開發人員面前獲得我們的工具，我們將非常高興。我們的 GitHub 儲存庫位於：https://github.com/cyclops-ui/cyclops ⭐ ## 成分 首先，我們可以將 Kubernetes 叢集分為兩部分：**控制平面**和**工作節點**。控制平面負責整個操作並控制集群的狀態。我們很快就會了解這意味著什麼。另一方面，我們的工作節點本質上只是監聽控制平面告訴它們要做什麼的電腦。它們是我們集群的運算能力。我們在叢集中執行的任何應用程式都將在這些節點上執行。 讓我們進一步分解。 ### 控制平面  正如我們所說，控制平面確保我們的叢集能如預期運作。它透過與叢集用戶通訊、調度工作負載、管理叢集狀態等來實現這一點。 控制平面由四個關鍵元件組成。它們本身很簡單，但一起建立了一個複雜的系統。這些元件是： - **API** - **ETCD** - **調度程序** - **控制器經理** 控制平面元件可以在叢集中的任何機器上執行，但通常在一組單獨的機器上執行，通常稱為**主節點**。這些機器不用於執行任何其他容器或應用程式，而是為 Kubernetes 控制平面保留。 #### API Kubernetes API 充當叢集的前端接口，允許使用者與叢集互動、定義所需狀態以及執行建立、更新和刪除資源等操作。 這是我們與集群的**唯一聯繫點**。此外，沒有其他元件直接相互通信，但所有通信都是透過 API 進行的。 #### ETCD ETCD 是 API 的**資料庫**；就這麼簡單。當您告訴 Kubernetes 建立部署時，它會與所有其他建立的資源一起儲存在 ETCD 中。 ETCD 的一個特點是它的鍵值儲存被組織為檔案系統。 ETCD 的另一個出色功能是用戶可以**訂閱**事件並獲得有關更改的通知。例如，*建立新 Pod 時讓我知道*。 #### 調度程序 顧名思義，調度程式**決定 pod 將在哪個節點上執行**。它透過一組規則來實現這一點，您可以在 [Kubernetes 文件](https://kubernetes.io/docs/home/) 中閱讀。 *這就是我說你不會成為專家時的意思，但你會知道要谷歌什麼:)* 調度程序**訂閱**保存在 ETCD 中的所有新建立的 pod，但它**只能**與 API 通訊來取得此更新。 當它發現 Pod 已建立時，它會計算在哪個工作節點上執行它。一旦決定，**調度程序不會在任何機器上執行任何東西**；它只是告訴 API 在特定節點上執行 pod。 #### 控制器管理器 控制平面的最後一個元件是控制器管理器。我們可以把它當作我們集群的恆溫器。它的工作是將集群的當前狀態轉變為所需的狀態。 這意味著它將**在幕後建立所有需要的資源**來滿足我們的需求並使我們的應用程式啟動並執行。 它執行多個控制器進程，這些進程訂閱了 ETCD 上的更改，並編譯成相同的二進位檔案以便於部署。控制器管理員的角色以及這些控制器的作用將在部落格後面進行更詳細的定義。 ### 工作節點  現在我們已經了解了整個叢集的管理方式，接下來讓我們深入了解容器在哪裡運作以及如何實現這一點。 Kubernetes 叢集中的每個節點上執行 3 個元件。當然，您可以在叢集中擁有多個節點，但每個節點都需要這三個元件來託管您的應用程式。 那些是： - **容器運作時** - **kubelet** - **成為代理** #### 容器執行時 允許 Kubernetes 執行容器並管理節點上容器的生命週期的元件是容器執行時。 支援多個容器執行時，例如[conatinerd](https://containerd.io/)、[cri-o](https://cri-o.io/) 或其他[CRI 相容執行時](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-node/container-runtime-interface.md)。 #### 庫貝萊特 另一個訂閱 pod 事件的元件是 Kubelet。每次在節點上調度 pod 時，該節點上執行的 Kubelet 都會聽到該訊息並啟動所有定義的容器。最重要的是，Kubelet 還執行健康檢查，以確保一切能如預期運作。 #### 成為代理 Kubernetes 中的 KubeProxy 管理叢集中 pod 之間的網路連接，處理負載平衡和網路路由等任務。它透過維護網路規則並將服務抽象轉換為可操作的網路策略來確保 Pod 之間的無縫通訊。 ## 從部署到正在執行的容器 現在我們已經列出了 Kubernetes 叢集中的所有元件及其角色，接下來讓我們講述一個有關 Kubernetes 部署如何成為在叢集中的各種電腦上執行的一組容器的故事。 ### Pod、副本集和部署 快速提醒這三者的關係：Pod、Replicaset 和 Deployment。  我們可以在 Kubernetes 叢集中部署的最小單元是 **pod**。有了它，我們將定義我們的容器。 最有可能的是，我們需要同一應用程式的幾個實例，並且我們可以定義如何使用 **Replicaset** 複製我們的 pod。它將透過啟動和終止來確保我們有所需數量的 Pod 執行。 太棒了，現在我們已經複製了我們的應用程式，但我們想推出新版本的應用程式。我們必須拆除現有的 Pod/Replicaset 並建立新的。部署將自動執行此流程，使我們能夠安全地推出我們的功能。 ## 威望  現在我們已經了解了所有術語並觸及了所有 Kubernetes 元件及其角色，讓我們看看當我們將 Deployment「套用」到 Kubernetes 叢集時會發生什麼。 假設我們已經建立了一個定義應用程式的「deployment.yaml」檔案（您可以在[此處](https://imgur.com/7qKp189)了解如何執行此操作）並執行「kubectl apply -f deployment. yaml” 。 `kubectl` 現在將把我們的部署定義提交到叢集的**唯一的聯絡點** - Kubernetes API。 我們的簡單 API 將把我們的部署儲存在 ETCD 資料庫中。每次將 Deployment 物件儲存到 ETCD 時，它都會讓 API 知道 Deployments 發生了更改，並且它應該讓**每個訂閱此類事件的人**知道這一點。 控制平面中有一個元件想要知道何時產生新的部署，這就是**控制器管理器**。當它聽到新的 Deployment 時，它將根據 Deployment 配置建立一個新的 Replicaset。為了建立此 Replicaset，它將透過建立請求來呼叫 API。 建立 Replicaset 與建立 Deployment 非常相似。 API 將接收一個 Replicaset 來建立並儲存到 ETCD 中。這將使 ETCD 告訴 API 有人建立了一個 Replicaset 並將該資訊傳遞給所有訂閱的元件，這又是控制器管理器。 當 Controller Manager 聽到新的 Replicaset 時，它會透過呼叫 API 來建立使用該 Replicaset 定義的所有 Pod，您猜對了，該 API 會將所有這些 Pod 儲存到 ETCD 中。  *正如我們所說，發生了很多事情，因此我們決定建立一個 GIF 來幫助您了解整個過程。* 在這裡，我們包括了 Scheduler，它訂閱了 Pod 建立事件。每次聽到新的 Pod 時，它都會決定應該在哪個節點上執行。 Scheduler 並沒有執行 Pod，只是告訴 API** 它為其選擇了哪個節點。然後 API 將保存該資訊。 另一個監聽 Pod 事件的元件是 Kubelet，它是執行在 Kubernetes 叢集中每個工作節點上的元件。每次 API 告訴 Kubelet Scheduler 決定在其節點上執行 Pod 時，Kubelet **將啟動 Pod 定義的所有容器**。 最後，我們將配置變成了在機器上執行的應用程式！這是一個漫長的過程，有很多移動部分，但這可能是我最喜歡的部分。 每個元件只承擔部署應用程式的一小部分責任，但它們一起解決了一個相當複雜的問題。 ## 最後的想法 希望本文能幫助您掌握 Kubernetes 元件，並幫助您揭開最受歡迎的編排器的神秘面紗。我們鼓勵您自行挖掘，因為我們很高興了解這一點。 我們推薦學習 Kubernetes 的一本書是 Marko Lukša 的《Kubernetes in action》。它非常受歡迎，並且很好地概述了 Kubernetes 背後發生的事情以及如何使用它。 --- 原文出處：https://dev.to/cyclops-ui/complexity-by-simplicity-a-deep-dive-into-kubernetes-components-4l59
如今，軟體開發的最大變化是部署頻率。產品團隊更早（並且更頻繁）地將版本部署到生產中。長達數月或數年的發布週期變得越來越罕見，尤其是對於建立純軟體產品的人來說。 如今，使用服務導向的架構和微服務方法，開發人員可以將程式碼庫設計為模組化。這使他們能夠同時編寫程式碼庫的不同部分並將其部署到程式碼庫的不同部分。 縮短部署週期的商業優勢是顯而易見的： * 縮短上市時間 * 客戶在更短的時間內獲得產品價值 * 客戶回饋也更快回流到產品團隊，這意味著團隊可以更快地迭代功能並解決問題 * 開發人員整體士氣上升 然而，這種轉變也為營運或 DevOps 團隊帶來了新的挑戰。隨著部署更加頻繁，部署的程式碼更有可能對網站可靠性或客戶體驗產生負面影響。這就是為什麼制定程式碼部署策略以最大限度地降低產品和客戶的風險非常重要。 在本文中，我們將討論一些不同的部署策略、最佳實踐和工具，它們將使您的團隊更快*且*更可靠地工作。 --- ## 現代應用的挑戰 現代應用程式通常是分散式且基於雲端的。它們可以彈性擴展以滿足需求，並且由於高可用的架構，對故障的恢復能力更強。他們可以利用完全託管的服務，例如[AWS Lambda](https://aws.amazon.com/lambda/) 或[Elastic Container Service (ECS)](https://aws.amazon.com/ecs/) ，其中平台承擔一些營運責任。 這些應用程式幾乎總是有頻繁的部署。例如，行動應用程式或消費者 Web 應用程式可能在一個月內經歷多次變更。有些甚至每天多次部署到生產中。 他們經常使用微服務架構，其中多個元件協同工作以提供完整的功能。不同的元件可以有不同的發布週期，但它們都必須無縫地協同工作。 活動部件數量的增加意味著出現問題的可能性更大。由於多個開發團隊對整個程式碼庫進行更改，當問題不可避免地發生時，可能很難確定問題的根本原因。 另一個挑戰：基礎設施層的抽象，現在被視為程式碼。新應用程式的部署可能還需要部署新的基礎架構程式碼。 ## 流行的部署策略 為了應對這些挑戰，應用程式和基礎架構團隊應該設計並採用適合其用例的部署策略。 我們將回顧幾種不同的部署策略並討論幾種不同部署策略的優缺點，以便您可以選擇適合您的組織的策略。 ## “大爆炸”部署 顧名思義，「大爆炸」部署會一次更新應用程式的全部或大部分。這種策略可以追溯到軟體在實體媒體上發布並由客戶安裝的時代。 大爆炸部署要求企業在發布之前進行廣泛的開發和測試，通常與大型順序發布的[「瀑布模型」](https://en.wikipedia.org/wiki/Waterfall_model)相關。 現代應用程式的優點是可以在客戶端或伺服器端定期自動更新。對於現代團隊來說，這使得大爆炸方法變得更慢、更不靈活。 大爆炸部署的特點包括： * 所有主要部分都打包在一個部署中； * 用新版本很大程度上或完全取代現有軟體版本； * 部署通常會導致較長的開發和測試週期； * 假設失敗的可能性很小，因為回滾可能是不可能或不切實際的； * 完成時間通常很長，需要多個團隊的努力； * 要求客戶端採取行動更新客戶端安裝。 大爆炸部署不適合現代應用程式，因為對於面向公眾或關鍵業務應用程式來說，風險是不可接受的，因為中斷意味著巨大的財務損失。回滾通常成本高、耗時，甚至不可能。 大爆炸方法適用於非生產系統（例如，重新建立開發環境）或供應商打包的解決方案（例如桌面應用程式）。 ## 滾動部署 滾動、分階段或分步部署比大爆炸部署更好，因為它們最大限度地減少了許多相關風險，包括無法輕鬆回滾的用戶面臨的停機時間。 在滾動部署中，應用程式的新版本逐漸取代舊版本。實際部署需要一段時間。在此期間，新舊版本將共存，不會影響功能或使用者體驗。此過程可以更輕鬆地回滾與舊元件不相容的任何新元件。 下圖顯示了部署模式：叢集中每台伺服器的舊版本顯示為藍色，新版本顯示為綠色。  應用程式套件升級是滾動部署的一個範例。如果原始應用程式部署在容器中，則升級一次可以處理一個容器。每個容器都經過修改，可以從應用程式供應商的網站下載最新的映像。如果其中一個應用程式有相容性問題，舊映像可以重新建立容器。在這種情況下，套件應用程式的新舊版本會共存，直到每個應用程式都升級為止。 ## 藍綠、紅黑或 A/B 部署 這是另一個自動防故障過程。在這種方法中，兩個相同的生產環境並行工作。 一種是目前正在執行的生產環境，接收所有使用者流量（顯示為藍色）。另一個是它的克隆，但閒置（綠色）。兩者都使用相同的資料庫後端和應用程式配置：  新版本的應用程式部署在綠色環境中，並進行功能和效能測試。一旦測試結果成功，應用程式流量就會從藍色路由到綠色。綠色則成為新的產品。  如果綠色生效後出現問題，流量可以路由回藍色。 在藍綠部署中，兩個系統都使用相同的持久性層或資料庫後端。保持應用程式資料同步至關重要，但鏡像資料庫可以幫助實現這一目標。 您可以使用藍色的主資料庫進行寫入操作，並使用綠色的輔助資料庫進行讀取操作。從藍色切換到綠色期間，資料庫會從主資料庫故障轉移到輔助資料庫。如果測試時green也需要寫入資料，資料庫可以採用雙向複製。 一旦綠色變為可用，您可以關閉或回收舊的藍色實例。您可以在這些實例上部署較新的版本，並使它們成為下一個版本的新版本。 藍綠部署依賴流量路由。這可以透過更新主機的 DNS CNAMES 來完成。但是，長 TTL 值可能會延遲這些變更。或者，您可以變更負載平衡器設置，以便變更立即生效。 ELB 中的連線耗盡等功能可用於服務動態連線。 ## 金絲雀部署 金絲雀部署就像藍綠部署，但它更規避風險。您可以使用分階段的方法，而不是一步從藍色切換到綠色。 透過金絲雀部署，您可以在生產基礎架構的一小部分中部署新的應用程式程式碼。一旦應用程式被批准發布，只有少數用戶會被路由到它。這可以最大限度地減少任何影響。 如果沒有報告錯誤，新版本可以逐步推廣到基礎設施的其餘部分。下圖示範了金絲雀部署：  金絲雀部署的主要挑戰是設計一種方法將某些使用者路由到新應用程式。此外，某些應用程式可能始終需要同一組使用者進行測試，而其他應用程式可能每次都需要不同的群組。 考慮透過探索多種技術來路由新用戶： * 在允許外部使用者存取之前，將內部使用者暴露給金絲雀部署； * 基於來源IP範圍的路由； * 在特定地理區域發布應用程式； * 使用應用程式邏輯為特定使用者和群組解鎖新功能。當應用程式對其他使用者上線時，此邏輯將被刪除。 ## 部署最佳實踐 現代應用程式團隊可以遵循許多最佳實踐，將部署風險降至最低： * **使用部署清單。** 例如，清單上的一項可能是「僅在應用程式服務停止後備份所有資料庫」以防止資料損壞。 * **採用持續整合 (CI)。** CI 確保簽入程式碼儲存庫功能分支的程式碼僅在*經過一系列相依性檢查、單元和整合測試以及成功建置。如果路徑中出現錯誤，建置將失敗並通知應用程式團隊。因此，使用 CI 意味著應用程式的每項變更都需要在部署之前進行測試。 CI 工具的範例包括：CircleCI、Jenkins。 * **採用持續交付 (CD)。** 透過 CD，CI 建置的程式碼工件被打包並隨時準備在一個或多個環境中部署。請閱讀我們的[低風險持續交付電子書](https://try.rollbar.com/low-risk-continuous-delivery-guide/) 以了解更多資訊。 * **使用標準作業環境 (SOE)** 以確保環境一致性。您可以使用 Vagrant 和 Packer 等工具來開發工作站和伺服器。 * **使用建置自動化工具來自動化環境建置。** 使用這些工具，通常只需單擊一個按鈕即可輕鬆拆除整個基礎架構堆疊並從頭開始重建。 CloudFormation 就是此類工具的一個範例。 * **在目標伺服器中使用 Puppet、Chef 或 Ansible 等組態管理工具**來自動套用作業系統設定、套用修補程式或安裝軟體 * **使用 Slack 等通訊管道**來自動通知不成功的建置和應用程式故障 * **建立一個流程，用於就部署失敗向負責團隊發出警報。** 理想情況下，您將在 CI 環境中捕獲這些情況，但如果部署了更改，您將需要一種方法來通知負責團隊 * **為執行狀況檢查失敗的部署啟用自動回滾**，無論是由於可用性還是錯誤率問題。 ## 部署後監控 即使您採用了所有這些最佳實踐，事情仍然可能失敗。因此，監控部署後立即發生的問題與規劃和執行完美部署同樣重要。 應用程式效能監控 (APM) 工具可以幫助您的團隊監控關鍵效能指標，包括部署後的伺服器回應時間。應用程式或系統架構的變化會極大地影響應用程式的效能。 像 [Rollbar](http://rollbar.com/) 這樣的錯誤監控解決方案同樣重要。它將快速通知您的團隊部署中的新錯誤或重新啟動的錯誤，這些錯誤可能會發現需要立即關注的重要錯誤。 如果沒有錯誤監控工具，這些錯誤可能永遠不會被發現。雖然少數遇到錯誤的用戶會花時間報告它們，但大多數其他用戶不會。隨著時間的推移，負面的客戶體驗可能會導致滿意度問題，或更糟的是，可能會導致業務交易無法進行。 錯誤監控工具還可以在營運/DevOps 團隊和開發人員之間建立所有部署後問題的共享可見性。這種共同的理解使團隊能夠更加協作和回應。 _原文發佈於 [rollbar.com](https://rollbar.com/blog/deployment-strategies/)_ --- 原文出處：https://dev.to/mostlyjason/intro-to-deployment-strategies-blue-green-canary-and-more-3a3
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