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🛠️6 個工具,利用 AI 啟動你的全端應用程式 🤖

_「現在是2021 年了,我的飛行汽車在哪裡?」_ - Joel Spolsky(Stack Overflow 和Trello 的建立者)用這句話來表達他對Web 開發仍然與20 年前幾乎相同的感覺的幻滅。 但今天,有了 GPT,我們就可以再問這個問題了。我們看到了所有這些花哨的推文和演示,但是**當我需要啟動一個新的全端 Web 應用程式時**,這對我作為開發人員意味著什麼?我真的必須經歷“npm create vite my-new-app”,並再次從空白頁面開始嗎? 最後的答案是「否」——你可以使用很多很酷的東西來讓你的生活更輕鬆。它可能還不是超音速德羅寧,但它至少肯定是在地面上盤旋。 ![飛行汽車](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z6rrsmpxovjakg2fif6.gif) 讓我們探討一下今天的 AI 場景為我們提供了什麼,以便更輕鬆地啟動和建立全端 Web 應用程式: ## 🐝 🤖 MAGE - 一分鐘內從單一提示到全端、React 和 Node.js 應用程式(免費使用!) ![MAGE 行動](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w9chayxjmuab1e85evc1.gif) [MAGE](https://usemage.ai/) (*Magic App GEnerator*) 可能是最容易使用的 AI 編碼代理 - 一切都透過 Web 介面進行,**您所要做的就是輸入您要建立的應用程式的簡短描述**。這樣,MAGE 將在由 [Wasp](https://wasp-lang.dev/) 提供支援的 React、Tailwind、Node.js 和 Prisma 中產生完整的全端程式碼庫,您可以免費下載。 MAGE 最好的部分是**它是完全開源且完全免費使用** - 您所需要做的就是[使用您的 GitHub 登入](https://usemage.ai/),然後您就可以開始建立應用程式! MAGE [於7 月在Product Hunt 上推出](https://www.producthunt.com/products/wasp-lang-alpha#gpt-webapp-generator-for-react-node-js),從那時起就被用來建立近 30,000 個應用程式。您可以在[此處](https://dev.to/wasp/gpt-web-app-generator-let-ai-create-a-full-stack-)了解有關它的更多資訊以及可以使用它建構什麼類型的應用程式React-nodejs-codebase-based-on-your-description-2g39)。 ## 📟 Aider - 終端機中的 AI 配對程式設計師 ![Aider 示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1g8iir36pbnja90cldn1.gif) 在您使用 MAGE 建立應用程式的 v1 版並獲得基本功能後,您可能會想要加入更多功能。為什麼不使用人工智慧來實現這一點呢?這就是 Aider 發揮作用的地方! Aider 的超能力在於您可以將其插入任何現有專案並開始使用!這感覺就像與坐在您旁邊的開發人員同事聊天 - 只需描述您的下一個功能,Aider 將盡力實現它,同時提供流程的所有詳細訊息,並自動向您的存儲庫加入新的提交!多麼酷啊? 您可以了解更多有關 Aider 的資訊並在這裡嘗試一下:https://github.com/paul-gauthier/aider ## 🦀 🚀 Shuttle AI - 使用 GPT 在 Rust 中建立後端! ![穿梭示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2n2bw3i79f4ojhwdpky1.png) 當您聽到“網頁應用程式”這個詞時,我們大多數人都會立即想到 JavaScript。雖然對於前端來說這在很大程度上是正確的,但我們可以用我們喜歡的任何技術來建立後端! 除了 Python、Java 和 PHP 等常見的嫌疑犯之外,Rust 又如何呢?它是開發人員最喜愛的語言之一,它不應該只用於低階演算法。 Shuttle AI 讓這一切成為可能 - 他們強大的基於 Rust 的框架已經使建置和部署後端變得容易,而頂部的 AI 使其變得輕而易舉! 在這裡了解更多:https://www.shuttle.rs/ai ## ⚡️📦 Supabase AI - 再見,複雜的 SQL 查詢 ![Supabase 示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jzydppmhtizqx4poar5t.png) [Supabase](https://supabase.com/) 是為您的全端應用程式啟動和執行資料庫的最佳方法之一,除此之外您還可以獲得大量功能!由於它專門用於 Postgresql,這意味著您偶爾需要編寫一些 SQL。為什麼不從人工智慧得到一些幫助呢? Supabase 因其美觀且用戶友好的儀表板(帶有整合 SQL 編輯器)而聞名,現在他們透過加入自己的 AI 代理使其變得更好。要求它建立新的表和索引,甚至編寫資料庫函數! 在這裡了解更多:https://supabase.com/blog/supabase-studio-3-0 ## 👁️ 🧑‍✈️Visual Copilot - 將 Figma 設計編碼 ![figma 示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w1jhtqsqtj59wprziesa.png) 如果您曾經從設計師那裡獲得 Figma 設計講義,然後您的任務是用它來實現 UI,您是否想過是否有一種方法可以自動化此操作?這就是 Visual Copilot 所追求的! 只需點擊一下,並給出 Figma 設計,Visual Copilot 就會為其產生前端程式碼!它將盡最大努力使其具有響應性並保持程式碼整潔和可重複使用。 它目前可作為 [Figma 社群插件](https://www.figma.com/community/plugin/747985167520967365/builder-io-ai-powered-figma-to-code-react-vue-tailwind-more) 。 ## ✈️ 🤖 GPT Pilot - 使用協作 AI 啟動新應用程式 ![試辦示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/az5mkurpyu80dtvthxdy.png) GPT Pilot 是專門用於從頭開始建立新應用程式的編碼代理程式。它獨特的做法是它與開發者合作——每當遇到困難時,它都會尋求你的幫助! 在內部,它由多個代理組成,這些代理一起協作並經歷應用程式開發的不同階段 - 從產品所有者和架構師到 DevOps 和開發人員!這是[PRD(*產品需求文件*)主導開發的完美範例](https://wasp-lang.dev/blog/2023/08/23/using-product-requirement-documents-generate-better-附帶ai 的網頁應用程式)。 ![試辦系統](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6vro6qo3khbskfxxfv0h.jpg) 這是另一個完全開源的解決方案,最近受到了開發人員的喜愛,並多次出現在 GitHub 趨勢排行榜上。 了解更多並在這裡嘗試一下:https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot ## 概括 ![換行](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/padyzsbgaec1ophqtqep.gif) 這就是一個包裝!還有更多的人工智慧工具,而且每天都有新的工具出現,但在本概述中,我們試圖專注於您今天可以用來啟動新的網路應用程式的工具。 希望您發現這很有幫助,並學到了一些可能派上用場的新東西!我也很想在評論中聽到您的意見 - 您最喜歡的 Web 開發人工智慧工具是什麼,無論是您每天使用的工具還是只是感到興奮的工具,接下來我們應該介紹什麼? --- 原文出處:https://dev.to/matijasos/6-tools-to-kickstart-your-full-stack-app-with-ai-4oh3

🚀⚡新開源⚡ VS。老開源🦖

## **TD;LR** 在本文中,我提供了主流 Python 函式庫的替代方案。 儘管主流函式庫得到了更強大的活躍社群的支持,但這些替代方案為 Python 領域增加了一些價值。 選擇您的庫取決於您的用例和個人喜好。 ![甘道夫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7vma2yiy4qhfmaifont1.gif) --- ## 1.[Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) 而非 Streamlit Taipy 是這個街區的新來者。就像 Streamlit 一樣,Taipy 提供了一種建立互動式 GUI 的簡單方法; 然而,Taipy 解決了 Streamlit 的大部分限制/低效率: - 管理同步/非同步呼叫 - 完全筆記型電腦相容性 - 多用戶 - 為您的佈局、樣式等提供更多自訂功能(無需 CSS) - 大資料支持 - 更好的性能 ![太皮](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yglfghfebkae1y253hjg.gif) <小時/> ![QueenB 星星](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bvt5qn1yadra3epnb07v.gif) {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star ⭐ Taipy 儲存庫 {% endcta %} 我們感謝任何幫助我們發展社區的幫助🌱 <小時/> ## 2.[Polars](https://github.com/pola-rs/polars)取代Pandas Polars 的靈感來自於 Python 的皇室成員:Pandas。就像它一樣,它是一個為處理資料而建立的 DataFrame 庫,但在處理大型資料集時它確實表現出色。 Polars 的速度比 Pandas 快 10 到 100 倍,主要原因有二: - Polars 內建平行處理 - 用 Rust 寫 北極熊會取代熊貓嗎?只有時間會給出答案。 ![極地](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pbgyhfcwsa95iwax797o.gif) {% cta https://github.com/pola-rs/polars %} 查看 Polars {% endcta %} <小時/> ## 3.[Dask](https://github.com/dask/dask)取代PySpark Dask 可以結合平行計算來處理大於記憶體的計算。 當您希望擴展計算時,它是一個很好的工具。它是用 Python 原生編寫的,使得學習/使用變得輕而易舉(對於 Python 開發人員來說)。 它不是為超大資料(超過 2 TB)而設計的,如果您正在處理類似 SQL 的查詢,它也沒有競爭力(與 Spark)。 非常適合筆記型電腦執行。 ![Dask](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g3qidu9vq95avugbhy3x.gif) {% cta https://github.com/dask/dask %} 查看 Dask {% endcta %} <小時/> ## 4.[LightGBM](https://github.com/microsoft/LightGBM)而不是XGBoost XGBoost 和 LightGBM 都是梯度增強函式庫。 XGBoost 是 Kaggle 的最愛,但在處理大型資料集時,LightGBM 針對具有平行計算的大資料進行了最佳化。 ![LGBM](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g5pvww8tk6h9paik65pc.gif) {% cta https://github.com/microsoft/LightGBM %} 查看 LightGBM {% endcta %} <小時/> ## 5.[PyCaret](https://github.com/pycaret/pycaret)取代Scikit-learn 與 Scikit-learn 一樣,您可以使用 PyCaret 執行機器學習任務。 PyCaret 透過更簡單的程式碼來展示其功能,這是開始 ML 學習專案的好方法。 PyCaret 簡單易學。它的一些高級功能是: - EDA 和資料處理 - 建模/培訓 - 模型可解釋性 - 模型部署 它對各種機器學習步驟的端到端覆蓋使得 PyCaret 成為 ML 愛好者甚至是沒有時間進行更深入分析的高級資料科學家的絕佳工具! ![Pycaret](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xfneape9r3c28vahkiu9.gif) {% cta https://github.com/pycaret/pycaret %} 查看 PyCaret {% endcta %} <小時/> ## 6.[Darts](https://github.com/unit8co/darts) 而非 tsfresh 這兩個庫都致力於時間序列。然而,它們有不同的目的。 Darts 是時間序列的「sklearn」。它涵蓋了 DS 在處理時間序列時所需的所有不同功能: - 資料發現 - 資料預處理 - 預測 - 模型評估/選擇 不再需要使用多個庫;這一切都可以在 Darts 中找到。 tsfresh 旨在自動化為 ML 訓練步驟準備時間序列時最具挑戰性的步驟之一:特徵提取和選擇。 tsfresh 可以從您的時間序列中提取大量特徵,並幫助您辨識相關特徵。 ![飛鏢](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b54nvyfh2ac44eayn5zo.gif) {% cta https://github.com/unit8co/darts %} 查看 Darts {% endcta %} <小時/> ## 7.[PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch) 而非 TensorFlow 兩者都是參與深度學習的資料科學家和研究人員的首選庫。 幾年前,TensorFlow 是一個受歡迎的庫,但從 2020 年到 2021 年,PyTorch 已經趕上了 TensorFlow。 您如何在這兩個令人難以置信的庫之間做出選擇? PyTorch 似乎在研究方面具有優勢,更專注於 NLP。 此外,PyTorch 更具 Python 風格,學習曲線也更容易。 如果您是深度學習遊戲的新手,我建議您嘗試一下 PyTorch;否則,兩個庫都是不相上下的。 ![Pytorch](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z229nfprxz6u13n75jpx.gif) {% cta https://github.com/pytorch/pytorch %} 查看 PyTorch {% endcta %} <小時/> ## 8.[Arcade](https://github.com/pythonarcade/arcade) 而非 Pygame 在 Python 2D 遊戲領域,Pygame 獲得了良好的聲譽,而 Arcade 作為一個較新但完善的庫,在以下屬性上脫穎而出: - 內建遊戲循環 - 高效率的事件模型 - 更多功能 - 更人性化 兩個庫都有自己的優點;然而,Arcade 是更適合初學者的選擇。 Pygame 確實提供了一種教育替代方案 Pygame Zero,對於新開發人員來說是一個更好的選擇。 ![街機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bry95jvevermvi8sa1k8.gif) {% cta https://github.com/pythonarcade/arcade %} 查看 Arcade {% endcta %} <小時/> ## 9.[spaCy](https://github.com/explosion/spaCy)取代NLTK NLTK 是自然語言處理的主流函式庫,具有豐富的功能。 然而,隨著複雜性的增加,學習曲線也會變得更加陡峭。 SpaCy 是開始該領域的一個不錯的選擇。 SpaCy 的另一個優點是它是為了優化 NLP 應用程式而建構的,專注於更高的速度和效率。 ![Spacy](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ff70gdtyxvk450bqxewx.gif) {% cta https://github.com/explosion/spaCy %} 看 spaCy {% endcta %} <小時/> ## 10.[Ruff](https://github.com/astral-sh/ruff) 而非 Pylint Linters 是任何編碼之旅的重要組成部分。 Pylint 被廣泛使用,但 Ruff 提高了過程的有效性和速度。 眾所周知,它比同等的 linter 快 10-100 倍,Ruff 絕對是一個很好的庫,可以作為 Pylint 的替代品。 ![Ruff](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o8j7nqvy3vx5bkvm8q31.gif) {% cta https://github.com/astral-sh/ruff %} 查看 Ruff {% endcta %} <小時/> 我希望你喜歡這篇文章!🙂 我是一名新手作家,歡迎任何改進建議! 如果您有最喜歡的庫而不是更主流的庫,請隨時分享。 ![新](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dyff4e76az30t2h6506a.gif) --- 原文出處:https://dev.to/taipy/new-open-source-vs-old-open-source-33k7

大資料模型 📊 與電腦記憶體 💾

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

作為開發者賺取額外現金的 50 種方法💰

目前大環境不好,但作為開發人員,我們擁有一套獨特的技能,如果您知道在哪裡尋找,這些技能的需求量很大! 這篇文章簡要概述了 50 個作為開發人員可以用來賺取額外收入的副業 --- ### 1. 銷售注意力 基於參與度的收入是指您將根據使用者在您的網站、個人資料或消費您的內容上花費的時間來獲得收入分成。它通常很小,至少對於較小的網站或創作者來說是這樣,但隨著時間的推移,它會增加,任何人都可以啟用它 - 所以你不會有任何損失。 - [Brave](https://creators.brave.com/) - 為使用 Brave 瀏覽器造訪您的網站、個人資料或查看您的內容的使用者付費。資金以 [BAT](https://basicattentiontoken.org/) 形式存入您的 Uphold 帳戶,然後可以以美元、英鎊或歐元形式提取至您的銀行帳戶 - [Flattr](https://flattr.com/) - 付費使用 Flattr 的用戶將其資金分配給用戶存取過其內容的創作者 > 幾年前,我親自報名了 Brave Rewards。在驗證了我的網域和個人資料的所有權後,我每月一直賺幾英鎊 - 到目前為止大約 200 英鎊以上(儘管我是 Firefox 用戶!)。雖然不多,但只需付出很少的努力,就值得了。 有關其工作原理的更多訊息,請查看 [webmonetization.org](https://webmonetization.org/) 規範,該規範利用了 [付款指針](https://paymentpointers.org/)通過[ILP](https://interledger.org/) 透過使用簡單的`<link rel="monetization" href="your-pointer-here" />` 標籤來串流來自支援WM 的訪客的收入。 --- ### 2. API 即服務 RapidAPI 等平台可讓您從 API 中[賺取被動收入](https://rapidapi.com/guides/earn-a-passive-venue-by-monetizing-apis-as-a-developer)。 建置並部署簡單的 API 後,您可以將其匯入 RapidAPI Hub,選擇使用和定價計劃,然後點擊發布。您的 API 可大可小,如您所願。 如果您正在為一個簡單的第一個專案尋找靈感,請考慮將開放資料集轉換為 API。對於初學者,RapidAPI 有一個關於如何入門的[影片系列](https://rapidapi.com/courses/build-and-sell-your-own-api)。其他想法可能包括將現有套件包裝為 API、向其他服務(如 OpenAI)加入功能或建置執行一些簡單計算的端點。 --- ### 3. 發放賞金 這些是開源專案的熱門功能請求。用戶可以在承諾一定金額的情況下提供“賞金”,然後將其支付給第一個完成並合併該功能的開發人員。 - [BOSS.dev](https://www.boss.dev/) - 完成功能請求和錯誤修復,獎金從 30 美元到 1000 美元不等。 --- ### 4. 贊助商 如果您在 GitHub 或其他平台上有業務,那麼啟用贊助是一種為您的工作帶來收入的有益方式。 不要忘記啟用贊助商按鈕。這適用於各種平台以及 GitHub 贊助商 - [GitHub Sponsors](https://github.com/sponsors) - 對於開發人員(無論規模大小)來說都是一個不錯的選擇。如果支持者已經在 GitHub 上,則零費用且進入門檻低 - [Patreon](https://www.patreon.com/) - 允許向您的支持者提供福利和獨家內容。如果您在 GitHub 以外的其他平台上有業務,這是一個不錯的選擇 - [LibrePay](https://liberapay.com/) - 針對那些建立開源內容的人 - [Open Collective](https://opencollective.com/) - 如果您正在為特定專案籌集資金,並使用收益來支持該專案(而不是個人),那麼這是一個不錯的選擇 - [Steday](https://steadyhq.com/en) - [TideLift](https://tidelift.com) - 更針對那些開發企業級開源專案的人,潛在收入更大,但僅限於最大的專案 - [LFX](https://lfx.linuxfoundation.org/) - 由 Linux 基金會提供 > 贊助(特別是GitHub 贊助商)是我個人最喜歡的方法之一,因為付費是可選的,所以你不會阻止那些無力承擔費用的人存取,而且那些支持你的人已經知道他們會預先得到什麼,所以您永遠不會讓客戶失望。 --- ### 5. 小費 您可能遇到過這樣的情況,您發現某個部落格文章、SO 答案、GitHub 儲存庫或論壇回應非常有幫助,以至於您希望可以為作者買一杯啤酒來表示感謝。 支援這些小額一次性付款的平台可以免費註冊,並且在您的個人資料中或在部落格文章末尾加入「提示」按鈕不會有任何損失。 - [Ko-fi](https://ko-fi.com/) - [請我喝杯咖啡](https://www.buymeacoffee.com/) - [Tipeee](https://en.tipeee.com/) - [PayPal Me](https://www.paypal.com/paypalme/) 提示:不要乞求。建立一些有用的內容,然後將提示連結放在底部。 --- ### 6. 企業贊助 許多具有一定下載量/經常性用戶的開源專案將開始被希望贊助創作者作品的公司接洽,以換取他們的公司徽標+連結包含在自述文件頂部附近。與個人贊助不同,這些贊助通常起價為 100-500 美元/月,專案使用量越大,贊助金額就越多。 --- ### 7. 黑客松 編碼競賽一直在遠端進行。這些通常由公司贊助,並向獲獎者支付現金獎勵。 - [程式碼之夏](https://summerofcode.withgoogle.com/) - 由 Google 執行,您將收到[貢獻者津貼](https://developers.google.com/open-source/gsoc/help/student-stipends) 成功接受後,金額從750 美元到6000 美元不等,金額取決於您所在的國家/地區和專案規模 - [CodeHeat](https://codeheat.org/) - 由 FOSS Asia 運營,每兩週 100 新元,外加較小的獎品 - [HackerEarth](https://www.hackerearth.com/challenges/hackathon/) - [Hackathon.com](https://www.hackathon.com/online) - [Devfolio 黑客松](https://devfolio.co/hackathons/upcoming) > 當我還是學生時,我[曾經參加過很多](https://alicia.omg.lol/hackathons) 黑客馬拉松(大部分是面對面的),並且經常能夠通過參加各種活動來資助我的暑假活動!這也是認識新朋友、學習新事物的好方法,而且非常有趣! --- ### 8. 依賴套件的贊助 如果您有一個軟體包(例如 NPM 模組),那麼在您的設定檔中啟用贊助將允許您的程式碼的使用者在財務上做出貢獻。 - NPM 資金 - 您可能熟悉執行“npm 基金”,並查看您正在使用的正在尋求資金的軟體包清單。新增了 [npm 基金](https://docs.npmjs.com/cli/v6/commands/npm-fund),以便更輕鬆地向專案所依賴的依賴項的維護者捐款。如果您維護 NPM 包,只需在 package.json 中包含「funding」字段,用戶將能夠更輕鬆地支援您。 - [StackAid](https://www.stackaid.us/) - 只需安裝 StackAid GitHub 應用程式並連結您的 Stripe 帳戶,直接或間接使用您專案的支持者捐贈的部分資金將分配給您每個月 - GitHub Sponsors - GitHub Sponsors 再次出現,因為它[讓用戶提供他們最常用的依賴項](https://github.com/sponsors/explore) - 儘管這是一個手動過程,而不是自動的。 --- ### 9. 回報問題 如果您注重安全性,或喜歡在應用程式中尋找錯誤和漏洞,那麼這款就適合您。最受歡迎的平台是[HackerOne](https://hackerone.com/opportunities/all/search?ordering=Highest+bounties),每個負責任地披露的錯誤都可以在其中賺取20 到200,000 美元的收入。 許多其他網站也直接提供負責任的揭露政策,他們會獎勵您的工作。如果您對此感興趣,我在以下位置保留了 1000 多個賞金計劃的清單:[https://bug-bounties.as93.net](https://bug-bounties.as93.net) > 我個人透過這種方法取得了很大的成功,而且也很有趣 - 所以我強烈推薦它! 其他值得查看的平台包括: - [HackerOne](https://www.hackerone.com/) - 排名第一的平台,最多的賞金以及良好的保護和支付率 - [Immunefi](https://immunefi.com/) - 專門針對 Web3 - [BugCrowd](https://www.bugcrowd.com/bug-bounty-list/) - [Intigriti](https://www.intigriti.com/) - [issuehunt](https://issuehunt.io/) --- ### 10.開放核心模型 這是您的大部分程式碼都是開源的,但某些擴充功能或附加元件(特別是針對企業客戶的擴充或附加元件)被授權為專有的。 因此,開發者可以在其他開源專案中自由使用該軟體。然而,公司必須為使用企業特定的模組或整合付費。 請記住,這通常說起來容易做起來難。您需要能夠分離專有功能,而大公司通常會採取一切措施(包括違反許可限制)來避免付費。 --- ### 11. 付費升級套件 這些服務可以輕鬆為常見註冊管理機構提供高級/付費方案。例如,如果您希望分發 NPM 模組的高級版本,或對特定軟體包功能收費,這可能是個不錯的選擇。 - [PrivJS](https://www.privjs.com/) - 分發 Node 套件的進階版本 - [CodeShip](https://codecodeship.com/) - 私人註冊中心,用戶需要付費才能使用你的包 --- ### 12.贊助支持 在開源專案中加入專業支援計劃選項使客戶能夠支付一次性或持續的幫助和支援費用,以啟動和執行。 這可以透過您自己的系統啟用,也可以使用現有的贊助平台(例如Patreon 和GitHub Sponsors),或使用專門的服務(例如[Otechie](https://otechie.com/))來啟用,該服務加入了付費功能+ 支援通過嵌入的聊天對話框。 [Calendly](https://calendly.com/) 等工具可以讓客戶將時間放入日曆中,或者對於較大的專案,投資專用的客戶支援平台,例如[HelpScout](https://www.helpscout.com/) 可能會讓這件事變得更容易。 --- ### 13. 寫文件 - [撰寫文件](https://www.writethedocs.org/) 是所有文件的首選位置。 - [文件季節](https://developers.google.com/season-of-docs) - 在 Google 的支持下,每年都有技術作家為開源專案做出貢獻。參與專案將獲得 5,000 至 15,000 美元的贈款,然後通常透過 Open Collective 分發給貢獻者。 - 如果你環顧四周,你會發現還有很多產品正在尋找技術作家。 Julia 列出了一份[好名單](https://dev.to/juliafmorgado/get-paid-to-write-technical-articles-16cl),列出了願意付費讓你撰寫技術內容的公司 - 版權也屬於這一類。 [scripted](https://www.scripted.com/) 等服務可讓您透過校對或編輯其他文字內容來賺錢。 即使只是記錄您自己的和其他開發人員的儲存庫也是一個不錯的起點。 如果專案被記錄下來,它的價值就會大幅增加。如果沒有文件,潛在使用者、客戶或開發人員將不知道它的用途、如何使用它、如何在其基礎上建立或如何做出貢獻。 > 我可能是唯一的一個,但我個人喜歡寫文件。 [我的所有專案](https://github.com/Lissy93?tab=repositories) 包括完整的使用、開發和貢獻文件。這促進了它們的成功和採用。我覺得如果你不花一點時間向人們展示如何使用它,那麼花幾個小時建立一些很棒的東西是沒有意義的。 --- ### 14. 廣告 在你跳過這一點之前——我也討厭廣告。它們很煩人,並且經常涉及某種形式的跟踪,從而損害用戶的隱私。但是,對於開源專案,還有一些其他選項沒有這些缺點。 - [Ethical Ads](https://www.ethicalads.io/) - [Carbon Ads](https://www.carbonads.net/open-source) 如果您正在維護獲得穩定流量的 GitHub 儲存庫、網站、部落格或服務,那麼這是一個不錯的選擇。通常每月至少需要約 10,000 個用戶,但如果您每月獲得 50,000 以上的用戶,您將獲得更好的回報。 --- ### 15. 出售你的程式碼 > 我個人不同意這種方法,只是因為出售的許多程式碼都是開源軟體的糟糕的重新設計版本,並且並不總是給予原始作者適當的榮譽。也就是說,一些開發商確實設法讓它發揮作用,建造簡單的專案然後將其出售。 - [IndieMaker](https://indiemaker.co/) - 出售您的整個專案 - [PieceX](https://www.piecex.com/) - 出售現成的原始碼 - [Codester](https://www.codester.com/info/seller) - 針對 PHP 和 Wordpress --- ### 16.銷售內容 當您查看開發人員的副業時,這是一個常見的建議。但有充分的理由 - 如果您能夠建立高品質的內容,您可以賺到很多錢。特別是如果您對新興領域有深入的了解。 銷售內容的熱門網站包括: - [GumRoad](https://gumroad.com/) - 程式碼、課程、貼文、藝術、設計、媒體(10% 費用) - [AppSumo](https://sell.appsumo.com/) - 程式碼、應用程式、擴充功能、課程、範本等 --- ### 17.寫作 這是一套獨特的技能。要么您非常擅長編寫引人入勝的內容,要么您對特定的熱門領域有深入的了解。否則,如果您對此感興趣,請考慮電子書出版,如果您的書不成功,也不會造成任何損失。 - [LeanPub](https://leanpub.com/) - 一個自助出版技術/開發電子書和課程的平台,具有豐厚的收入模式(您可以保留 70%) - [Amazon KDP](https://kdp.amazon.com/en_US/) - 發佈至 Amazon Kindle,並立即向全球數百萬用戶提供(亞馬遜將收取至少 30% 的佣金,可能會更多)小出版商) - [SmashWords](https://www.smashwords.com/) 和 [Draft2Digital](https://draft2digital.com/sw/) - 分發給全球其他電子書賣家,這是一種簡單的開始出版。他們收取的佣金比亞馬遜少,但比 LeanPub 多。 --- ### 18.補助金 補助金和企業贊助涉及多個領域,包括開源、創新、DeFi、人工智慧等。它們通常是為了幫助您在從事特定工作時支付短期生活費用。 - [GitHub Sponsors](https://github.com/sponsors) - 為個人和組織提供經濟支援開源開發者的平台。金額依贊助情況而有所不同。 - [Google Summer of Code (GSoC)](https://summerofcode.withgoogle.com/) - 學生開發者為開源專案做出貢獻的全球計劃,津貼通常為 1500 美元到 3300 美元不等。 - [Mozilla 開源支援 (MOSS)](https://www.mozilla.org/en-US/moss/) - 為開源軟體開發提供資助,特別是與 Mozilla 使命相符的專案。 - [Linux 基金會資助](https://www.linuxfoundation.org/) - 為從事 Linux 基金會專案的開發人員提供各種資助和獎學金。 - [NumFOCUS 小額發展補助金](https://numfocus.org/programs/small-development-grants) - 支援資料科學和科學計算的小型專案。資助金額各不相同(所有申請人均分配 285,000 美元)。 - [Apache 軟體基金會贊助](https://www.apache.org/foundation/sponsorship.html) - 對 Apache 軟體專案的財務支持,重點關注 Apache 軟體生態系統。 - [Outreachy](https://www.outreachy.org/) - 為技術領域代表性不足的群體提供為期三個月的實習機會,津貼通常約為 5,500 美元。 - [奈特基金會](https://knightfoundation.org/grants/) - 為促進優質新聞業的技術專案提供資助。根據專案範圍的不同,贈款金額差異很大。 - [原型基金](https://prototypefund.de/) - 在六個月內提供高達 47,500 歐元的開源原型支持,重點支持德國的軟體開發人員。 - [斯隆基金會](https://sloan.org/programs/digital-technology) - 為開放科學社群計畫提供資助,特別是那些增強研究中的開源軟體的計畫。 - [Chan Zuckerberg Initiative 開源軟體專案](https://chanzuckerberg.com/rfa/) - 專注於支援對生物醫學研究至關重要的開源軟體。資助金額各不相同。 - [Raspberry Pi 基金會](https://www.raspberrypi.org/grants/) - 為涉及 Raspberry Pi 和計算教育的教育計畫提供補助。 - [GitCoin](https://gitcoin.co/) - 一個為開源專案提供資金的眾籌平台,特別是在以太坊和 Web3 領域。資金根據社區支持而有所不同。 - [NLnet 基金會](https://nlnet.nl/foundation/) - 支援網路科技與網路研究計畫。補助金額各不相同。 - [開放技術基金](https://www.opentech.fund/) - 支持開發促進人權和開放社會的開放技術的專案。資金各不相同。 --- ### 19. 舉辦活動 活動空間是一個利潤豐厚的行業,尤其是如果您能夠舉辦一場精彩的活動並為自己贏得大型贊助商的話。雖然不適合所有人,但舉辦活動可以帶來以下 10 個潛在收入來源: - **門票銷售**:透過收取入場費來產生收入。使用 [Eventbrite](https://www.eventbrite.co.uk/)、[Meetup](https://meetup.com/) 或 [Ticketmaster](https://ticketmaster.com) 等平台取得門票管理。 - **贊助**:確保科技公司的財務捐助,以換取活動中的促銷機會。 - **研討會和培訓課程**:提供特定技術或程式語言的專業實務學習經驗,收取額外費用。 - **虛擬活動**:使用[Zoom](https://zoom.us/)、[WebEx](https://www.webex.com/) 或 [Hopin](https://hopin.com/)。 - **黑客馬拉松**:舉辦收取報名費的程式設計競賽,或尋找贊助商來支付費用並提供獎金。 - **社交活動**:針對技術專業人士的社交活動收費,可能會吸引招聘公司的贊助。 - **演講活動**:利用您在特定技術領域的專業知識,組織並負責演講活動或小組討論。 - **企業培訓及靜修**:為企業內部培訓或團隊建立活動提供活動組織服務。 - **聯盟行銷**:在活動期間利用科技產品或服務的聯盟行銷來獲取額外收入。 - **產品發布**:與科技公司合作舉辦產品發布活動,為您提供收費的組織服務。 --- ### 20.研究 您的意見很有價值,尤其是作為開發人員。有些研究人員會付錢給你參加他們的研究、調查或智庫。通常,好的研究機會很少而且相距甚遠,或者報酬相當低。 這類工作的熱門平台包括:[Testable Minds](https://minds.testable.org/)、[Respondent](https://app.respondent.io/signup) --- ### 21. 建立課程 - [Skillshare](https://www.skillshare.com/teach) - 根據課程觀看分鐘數提供付款以及推薦獎金。 - [Coursera](https://www.coursera.org/for-universities) - 與機構合作提供課程;付款通常基於收入分享協議。 - [LinkedIn Learning](https://www.linkedin.com/learning/instructors) - 講師可以為專業人士建立課程;薪酬詳細資訊由 LinkedIn 安排。 - [Thinkific](https://www.thinkific.com/) - 提供建立、行銷和銷售線上課程的工具,具有各種定價計劃,包括免費選項。 - [Kajabi](https://kajabi.com/) - 線上課程、行銷、支付和網站建立的一體化平台。 - [Podia](https://www.podia.com/) - 提供一個用於舉辦課程、網路研討會和數位下載的平台,並直接向觀眾銷售。 - [Pluralsight](https://www.pluralsight.com/teach) - 專注於科技與創意課程;根據課程的受歡迎程度向教師支付版稅。 - [MasterClass](https://www.masterclass.com/teach) - 高品質、名人主導的課程;講師通常是各自領域的知名專家或名人。 - [uTeach](https://ueach.io/) - [NewLine](https://www.newline.co/) --- ### 22.時事通訊 隨著流行的社群媒體管道變得更加集中和受控,電子郵件通訊和基於訂閱的 RSS 來源正在慢慢捲土重來。 這種模式的工作方式要么是提供對技術主題或新聞的有價值的見解,並建立一個龐大的(因此有價值的)訂閱者基礎,要么是向少數用戶收取更新費用。 提供此功能的流行平台包括: - [子堆疊](https://substack.com) - [ButtonDown](https://buttondown.email/) - [ConvertKit](https://convertkit.com/) - [穩定](https://steadyhq.com) - [幽靈](https://ghost.org/) --- ### 23. 僅限會員的網站 - [MemberSpace](https://www.memberspace.com/) - 讓您能夠為網站的某些部分付費,僅供會員使用 - [Patreon](https://www.patreon.com/) - 因設定具有獨家內容和福利的會員等級而廣受歡迎。 - [Substack](https://substack.com/) - 新聞通訊的理想選擇;提供付費訂閱獨家內容的能力。 - [Ghost](https://ghost.org/) - 內建會員和訂閱功能的專業發布平台。 - [Podia](https://www.podia.com/) - 允許銷售會員資格、線上課程和數位下載。 - WordPress 與 [MemberPress 外掛程式](https://memberpress.com/) - 供 WP 使用者建立會員網站的外掛程式。 - [Wild Apricot](https://www.wildapricot.com/) - 與您的網站整合的會員管理軟體。 - [Kajabi](https://kajabi.com/) - 提供用於建立線上課程、會員網站等的工具,重點是行銷。 - [Mighty Networks](https://www.mightynetworks.com/) - 建立一個包含會員資格、訂閱和課程的社群。 --- ### 24. VIP 貼文 還有許多公司會為您在其平台上分享的優質貼文付費。這既可以提高您的知名度(幫助您擴大人脈並獲得未來的工作),也可以帶來一些短期收入。 如果您正在努力獲得這些計劃的錄取,請先編寫自己的帖子並將其發佈到流行的基於開發的社交網絡(例如 DEV.to!)。這將增強您的寫作技巧,並幫助您向潛在公司展示您的知識。 例如,以下網站將為高品質的訪客貼文付費: - [Linode](https://www.linode.com/lp/write-for-linode/) - [日誌火箭](https://blog.logrocket.com/become-a-logrocket-guest-author/) - [Smashing 雜誌](https://www.smashingmagazine.com/contact/?Becoming%20an%20Author/Reviewer%20(自動回覆)) - [Auth0](https://auth0.com/apollo-program) - [CSS 技巧](https://css-tricks.com/guest-writing-for-css-tricks/) - [DelftStack](https://www.delftstack.com/write-for-us/) - [DigitalOcean](https://www.digitalocean.com/community/pages/write-for-digitalocean) - [Infatica](https://infatica.io/contribute/) - [蜜罐](https://blog.honeypot.io/write-for-honeypot/) - [進階編碼](https://premiumcoding.com/write-for-us-premiumcoding/) - [反思](https://reflectoring.io/contribute/become-an-author/) - [Strapi](https://strapi.io/write-for-the-community) - [Android 權威](https://www.authoritymedia.com/jobs) - [SitePoint](https://www.sitepoint.com/write-for-us/) - [TutorialsPoint](https://www.tutorialspoint.com/about/tutorials_writing.htm) - [真正的Python](https://realpython.com/jobs/tutorial-writer/) - [Dart Creations](https://www.dart-creations.com/about-us/write-for-us.html) Dmytro Spilka 編制了一份包含 300 多個[接受訪客貼文的網站](https://solvid.co.uk/180-websites-that-accept-guest-posts/) 的清單。另一個很棒的清單[由 Julia 在 Dev.to 上整理](https://dev.to/juliafmorgado/get-paid-to-write-technical-articles-16cl)。 --- ### 25. 諮詢 您可能沒有意識到,您從日常工作中累積的技能和經驗對許多公司來說可能非常有價值。尤其是尚無法聘請全職專家的新創公司和小型企業。對能夠提供最新趨勢、工具和最佳實踐見解的專業人士的需求非常高。 尖端: - 以適當的速度開始的最佳方式是透過網路和口碑。但如果做不到這一點,總有自由工作網站可以幫助您累積經驗。 - 記錄你所獲得的經驗,或在你工作的過程中建立一個投資組合,因為這將幫助你在未來獲得更好的工作。 - 在開始任何專案之前,請先明確您的空閒時間、條款、日薪和工作範圍。 - 切勿拒絕潛在的聯絡人。您會驚訝地發現,即使多年後,誰可能會重新與您聯繫並尋求諮詢支援。 --- ### 26. 指導 無論您的級別如何,您作為開發人員的經驗都可以真正幫助經驗不足的其他人。指導是一種非常有益的方式,可以幫助他人,同時也能帶來一些額外的收入。 - [MentorCruise](https://mentorcruise.com/) - 主要是長期的,按月付費,非常適合建立專業關係(每個學員每月賺取 50-500 美元) - [CodeMentor](https://www.codementor.io/) - 更適合短期,按小時收費,非常適合解決特定問題(每小時賺取 60-300 美元) --- ### 27.輔導 隨著 CompSci 現在成為國家課程的一部分(至少在英國和大部分歐洲),大量學生(11 歲至 18 歲以上)正在尋找導師來幫助他們獲得編碼技能並準備考試。收入範圍為每小時 15 美元到 150 美元以上,具體取決於級別、經驗和背景。 - [Super Prof](https://www.superprof.co.uk/) - 列出您的全球服務(30-300 美元/小時) - [The Profs](https://www.theprofs.co.uk/become-a-private-tutor/) - 經過驗證的導師(收入未知) - [我的導師](https://www.mytutor.co.uk/) - 僅限英國,(22-55 英鎊/小時) - [Tutor.com](https://www.tutor.com/) - 美國高中學費($75-$100/小時) --- ### 28.社群媒體 市場存在巨大空白,等待主流社群媒體平台上真正優秀的、注重發展的影響者來填補。 許多社群媒體平台允許您透過內容貨幣化,您通常會按觀看次數付費,金額根據內容類別、地區和聲譽而有所不同。但請注意,您通常必須擁有一定數量的追蹤者才有資格,而且您還將受到「演算法」的支配。 - YouTube - 每年至少需要 1,000 訂閱者 + 4,000 小時觀看時間 - X - 需要 Twitter Blue 訂閱,無最低追蹤人數 - TikTok - 需要至少 10k 追蹤者 + 100k 瀏覽量/月 - Instagram - 需要至少 10k 追蹤者 - Snap - 1,000 名追蹤者,1,000 次瀏覽/月,10 多個每月貼文 - Facebook - 10k 追蹤者或 600k 影片觀看分鐘 - Twitch - 350 位每月付費訂閱者 --- ### 29.品牌優惠 繼上面的社群媒體部分之後,一旦您成功突破了數百名訂閱者,您可能還可以開始考慮品牌交易,這有助於帶來額外收入。同樣,這些需要您的受眾達到一定程度的參與度,您可能還需要同意提供贊助的公司的條款。 --- ### 30.串流媒體 開發串流是一個快速成長的利基市場,不要指望立即[加入排行榜](https://twitch.pages.dev/),但它可能是一個很好的起點,特別是如果您已經有串流媒體經驗(例如影片遊戲)。 Nick Taylor 寫了一篇關於 [開發串流媒體入門的精彩文章](https://dev.to/nickytonline/getting-started-with-streaming-on-twitch-4im7)。 --- ### 31.SaaS 如果您能夠做到這一點,那麼它就是開源專案的最佳收入模式之一。您的程式碼仍然是 100% 免費和開源的,用戶仍然可以免費下載和自行託管它,但您還提供付費/託管計劃,您可以在其中託管應用程式並負責小型伺服器的所有伺服器管理經常性費用。 此模型符合開源精神,同時也使您的應用程式可供更廣泛的用戶使用。 [Stripe](https://stripe.com/docs/payments) 等服務讓您的應用程式接受付款和新增訂閱功能變得非常簡單。 --- ### 32.微型 SaaS 如果從頭開始建立一個生產就緒的應用程式聽起來像是一項艱鉅的任務(因為它確實如此!),那麼另一種方法就是 Micro-SaaS 應用程式。這些是較小的應用程式,它們執行一項非常具體的任務,例如: - 自動執行重複和/或乏味的任務。 - 執行目前手動計算的計算。 - 連接不同的系統。 - 取代 Excel 電子表格解決方法。 - 填補宿主生態系中缺失功能的空白 - 加強報告 --- ### 33. 寫外掛 與 SaaS 應用程式不同,一旦建置並發布了擴展,通常不需要太多的持續管理。您也可能會發現,如果您的專案為已經完善的網站加入功能,那麼您的專案會更容易快速獲得關注。 儘管網路擴展似乎是一個過時的或完全飽和的市場,但仍然有很多可以做的事情,而且這些對於新開發人員來說都是很棒的專案。 以下是一些可以幫助您入門的想法: - [WA Web Plus](https://chrome.google.com/webstore/detail/wa-web-plus-by-elbruz-tec/ekcgkejcjdcmonfpmnljobemcbpnkamh) 已下載 200 萬次(22k 評級),收費 12 美元/每個用戶的月。為什麼不為 Telegram、Threema、Wire、Messenger 等建立類似的東西呢? - Runkeeper擁有4500萬用戶,但UI在資料顯示方式方面有所欠缺。為什麼不建立一個擴充功能來加入更好的報告、過濾以及與相關外部資料的組合? (與 [Elevate for Strava](https://chrome.google.com/webstore/detail/elevate-for-strava/dhiaggccakkgdfcadnklkbljcgicpckn) 類似,但適用於 RunKeeper) - 選擇一個提供基本服務但 UI 過於不切實際的網站(也許是 Microsoft Azure?),然後建立一個擴充功能以簡化導覽、顯示關鍵指標或提供不那麼難看的使用者體驗 - 使用人工智慧增強任何現有網站。這比聽起來容易得多,您的擴充功能可以利用 OpenAI 的 API 等服務來總結網頁,或重新措辭選定的內容(用於複製/貼上到作業中!?) - 如果您知道某個網站的使用者數量很高,但 UI 很糟糕,那麼一個簡單的擴充想法可以是應用 CSS 覆蓋來重新設計它的樣式。例如亞馬遜、雅虎、Instagram 都是高流量網站,設計改善空間巨大(深色模式?!) - 即使是簡單的獨立擴展應用程式也可能具有很大的潛力。就像番茄計時器、貨幣轉換器、IP 位址小部件或只是一個網路應用程式快捷方式。 --- ### 34. 發布應用程式 建立簡單的應用程式或遊戲,並將其在平台應用程式商店上提供,使您能夠透過簡單的盈利模型來瞄準數百萬客戶。所有主流應用程式商店 - Google Play、Apple App Store、Windows Store、Steam 等都提供對付費應用程式、進階功能和應用程式內購買的支援。 請記住,在發布第一個應用程式之前通常需要支付安裝費,應用程式商店也會從您的收入中抽取一部分,並且小型創作者獲得單次或雙次下載的情況並不罕見。人物。 --- ### 35. 為小型企業開發網站 許多小型企業都專注於自己的業務,沒有時間或專業知識建立自己的網站。作為開發人員,這是我們能夠很快完成的事情,如果您也託管他們的網站,您將能夠收取定期付款。 一旦您開始進行網頁設計和開發,並為一些客戶提供服務,您就會發現透過口碑和展示您的作品集來找到未來的工作要容易得多。 為了在這方面取得成功,您可能還需要設計、溝通和銷售方面的技能。 --- ### 36. 兜售網域 隨著新 TLD 的湧入,域名經銷商市場正在迎來第二波受歡迎。域名翻轉涉及註冊未來可能有價值的域名,然後將其轉售給想要將該名稱用於企業或專案的買家。 雖然這可能有利可圖,但它確實涉及高風險,並且需要對市場有充分的了解。 尖端: - 研究簡短或令人難忘的域名,或者可能具有較高關鍵字潛力的域名(您可以使用諸如使用 Google 關鍵字規劃師等工具來幫助進行這項研究) - 停放您目前未使用的域名,以便您同時獲得一些廣告收入 - 查看最近過期的域名,特別是那些正在使用的域名,因為這些域名可能會收到流量 - 接收流量的網域更有價值。因此,請考慮在您持有網域時為其建立網站、應用程式或登入頁面 --- ### 37. 使用者測試 開發應用程式的公司通常需要獲得用戶的回饋。這就是用戶測試服務的用武之地。您花 10-30 分鐘嘗試給定的網站或應用程式,然後提供反饋或填寫調查,並獲得報酬! 儘管並非特定於開發人員,但憑藉您的技術背景,您會發現自己具有獨特的優勢,可以快速完成這些工作並提供良好的反饋,從而使您比普通用戶更快地賺錢。您還將獲得有關用戶測試流程如何運作的寶貴見解,這可能對您在自己的應用程式上進行委託測試時有用。 - [嘗試我的 UI](https://www.trymyui.com/) - 每個網站或應用程式測試平均費用為 10 美元 - [Userlytics](https://www.userlytics.com/user-experience-research/paid-ux-testing/) - 根據測試的複雜程度和長度,賺取 5 至 50 美元之間 - [使用者測試](https://www.usertesting.com/get-paid-to-test) - 透過 PayPal 付款,在測試會話期間需要螢幕共用和/或網路攝影機存取。每次測試賺取約 10 美元,較長時間或現場會議的某些測試最高可支付 50 美元 - [TestingTime](https://www.testingtime.com/en/become-a-paid-testuser/) - 面對面或視訊通話測試的選項。不太定期,但測試時間更長。當您考慮到會話之間的延遲時,報酬比其他選擇更低 - [IntelliZoom](https://www.intellizoom.com/) - 每 10 分鐘學習可賺取 2 至 10 美元。透過 PayPal 付款,延遲 3-5 天 --- ### 38.微任務 與開發人員的具體關係不大,但如果您來自技術背景,您可能會發現這些工作比那些沒有開發技能的工作更有利可圖。 - [Amazon Mechanical Turk](https://www.mturk.com/) - 外包虛擬微任務的眾包市場 - [Sequence Works](https://sequence.work/contributors/) - 影像標註、資料標記與分類 - [App Jobber](https://en.appjobber.com/) - 市場調查,去商店拍攝特定植入式廣告的照片 - [GigWalk](https://www.gigwalk.com/gigwalkers/) - 應用程式為基礎的行動微任務 - 請造訪 [GigWorker.com](https://gigworker.com/) 以了解更多微任務和零工工作 --- ### 39. 調查 儘管對具有某些技能(如軟體工程)的參與者的需求較高,但調查的報酬往往很低,因此可以賺更多一點。即便如此,除非您有大量時間,或使用比美元弱得多的貨幣,否則這可能不是一個好的選擇。 這些通常涉及測試新產品或服務,並提供回饋 - 或回答問題以協助市場研究活動。 有很多不同的基於調查的公司,所以我不會全部連結到它們。但 [Swagbucks](https://www.swagbucks.com/)、[20Cogs](https://20cogs.co.uk/)、[TestingTime](https://www.testingtime.com/en/become-a-paid-testuser) 是一些著名的。 --- ### 40.去中心化節點 這可能不適合所有人,因為收益通常以加密貨幣形式支付,而加密貨幣的波動性非常大。但是,您可以自願為許多 Web3 專案執行節點(通常在 Rasperry Pi、雲端伺服器或備用筆記型電腦上),這將為您支付正常執行時間、頻寬、磁碟空間、運算、IP/代理或其他一些費用。計算資源。 作為開發人員,管理基礎設施是我們所擅長的,因此,如果您有任何閒置資源,您也許可以將它們投入使用,並在睡覺時賺取一些額外的現金。 - [Storj](https://www.storj.io/node):執行Storj節點,用於去中心化雲端運算 - [Network3](https://network3.io/):用於訓練和驗證模型的 AIoT 第 2 層 - [Flux](https://runonflux.io/):去中心化基礎設施 - [Mysterium](https://mystnodes.com/): P2P VPN 節點 - [Koii](https://www.koii.network/node): 分散式雲 - [Helium](https://www.helium.com/mine):提供遠端物聯網設備無線連接 - [Filecoin](https://filecoin.io/):它是一個去中心化儲存網絡,將雲端儲存轉變為演算法市場。用戶可以出租閒置的儲存空間並賺取 Filecoin 代幣。 - [Sia Network](https://sia.tech/host):這是一個由區塊鏈技術所保障的去中心化儲存平台。 Sia 透過去中心化網路儲存和加密您的檔案。您可以透過出租未使用的硬碟空間來賺取 Siacoins。 - [Crust Network](https://wiki.crust.network/docs/en/nodeOverview):與 Filecoin、Sia 類似,Crust 支援 IPFS 等多種儲存層協議,並為應用層提供儲存介面。 - [Arweave](https://www.arweave.org/):一個基於區塊鏈的平台,以永久和去中心化的方式提供資料儲存。透過託管資料,用戶可以獲得 Arweave 代幣獎勵。 - [BitTorrent](https://docs.btfs.io/v2.0/docs/install-run-btfs20-node):該平台標記了世界上最大的文件共享協議,使用戶能夠通過在網路上。 - [HOLO](https://holo.host/):Holochain 應用程式 (hApps) 的點對點託管平台。在電腦上託管 hApp 的用戶將獲得 HOT 代幣獎勵。 --- ### 41.其他 Web3 方法 加密產業還有許多其他賺取被動收入的方式,從PoS 質押、持有生息數位資產、借貸、流動性挖礦、雲端挖礦、賺取股息的代幣、流動性挖礦、交易、本地/ PoW 思維、NFT 等等。很少。 我不會在這裡連結到任何具體細節,因為這是一個風險非常高的行業,因此您自己進行研究很重要。但作為技術專家,我們能夠理解任何給定協議或 Web3 資產背後的基本概念,並確定其可行性。 我的建議是閱讀白皮書,如果你不能立即理解它,那就遠離它!這是狂野的西部,所以除非一個專案的基本面是堅實的,否則你應該做好失去投資的任何資金的準備。 --- ### 42. 聯盟行銷 聯盟行銷對於那些剛開始的人來說是眾所周知的無利可圖,但我將其包含在此處是因為作為開發人員,有一定的空間來自動化許多過程。此外,您行銷的服務越細分,支付的佣金通常就越高。因此,如果您融入了技術社區,您可能處於銷售小批量高回報服務的有利位置。 同樣,如果您已經有了追蹤者(社交、部落格、YouTube 頻道...),那麼聯盟行銷可能更有意義,因為如果您獲得了大量點擊。 值得注意的是,您可能不應該在未透露它是附屬連結的情況下共享附屬連結。並儘量避免宣傳您自己沒有使用過或不會推薦給朋友的產品。 > 作為範例,[此處](https://notes.aliciasykes.com/p/3Ia4JzPw43) 是我使用過且擁有附屬帳戶的一些服務。我從未從其中任何一個身上賺過任何有意義的錢。 --- ### 43.經銷商 這涉及建立一個應用程式來包裝現有服務,同時加入 USP - 技術、客戶支援、UI 或其他功能。如果您有行銷或銷售背景,這可能適合您。如果您想加入功能或使流程自動化,那麼將需要大量的前期工作,但您將能夠更好地獲得收入。 您可以在大多數主要行業中找到提供經銷商計劃的服務提供者。 一些例子包括: - [Supermetrics](https://supermetrics.com/):行銷報告、分析、資料整合、20% 經常性佣金。 - [Keap](https://keap.com/):CRM、銷售與行銷自動化、20-30% 經常性佣金。 - [Klaviyo](https://www.klaviyo.com/):電子郵件與簡訊行銷,5–15% 一次性付款,10–20% 收入分成。 - [Drift](https://www.drift.com/):即時聊天軟體,20%收益分成。 - [ActiveCampaign](https://www.activecampaign.com/):電子郵件行銷、CRM、20–30% 佣金或折扣模式。 - [HubSpot](https://www.hubspot.com/):CRM、入站行銷、銷售、20% 營收分成。 - [Gorgias](https://www.gorgias.com/):電子商務幫助台,20% 收入分成。 - [Shopify](https://www.shopify.com/):電子商務平台,佣金20%,Shopify Plus 10%。 - [LiveChat](https://partners.livechat.com/):客戶服務平台,即時聊天,委託20%。 - [GetResponse](https://www.getresponse.com/):電子郵件行銷、線上活動管理、子帳號 35% 折扣、35% 經常性佣金。 --- ### 44. 人體實驗 這與技術根本無關。但作為程式設計師,我們通常可以在任何地方工作 - 那麼為什麼不在有報酬的地方編寫程式碼呢? 通常,您的收入在 2,000 美元到 10,000 美元之間,具體取決於試用期、持續時間、是否為住宅和具體情況。 像[流感營](https://flucamp.com/) 這樣的地方將支付您 4,000 英鎊,讓您在舒適的酒店式套房中入住兩週,同時他們會測試新的治療方法。那些患有氣喘等特定疾病的人可能可以透過參加更專業的試驗來賺取更多收入 --- ### 45.自由職業 自由職業可能會根據您的技能、經驗和您所在的領域而有所不同。對於新自由工作者來說,某些領域(例如網頁開發)的費率往往非常低,但您擁有的經驗和客戶滿意度越高,您就越能夠充電。 開發人員零工工作的三個主要平台是: - [Fiverr](https://www.Fiverr.com/):Fiverr 以其多元化的市場而聞名,非常適合剛開始從事自由職業的開發人員 - [Upwork](https://www.upwork.com/work):Upwork 迎合了廣泛的專業人士,但它對經驗豐富的開發人員特別有利。它提供了長期合約和高薪工作的潛力。該平台適合喜歡從事更實質專案的人。 - [People per Hour](https://www.peopleperhour.com/):這個平台對歐洲市場的開發者有好處。它強調當地的商業聯繫,並在短期和長期專案之間提供良好的平衡。 --- ### 46. 說話 面對面的和移除的開發者聚會和活動在全球各地不斷發生。這些活動需要演講者,許多人願意付費以獲得良好的演講。支付的金額根據規模、觀眾、主題、演講者(你!)和其他因素而有很大差異。通常,您必須先自願在當地的小型技術聚會上發表演講,然後逐步提高。 --- ### 47. 遠端技術支持 這不是最迷人的角色,但較小的公司通常無法聘請全職的專門技術支援人員,因此您可以找到很多兼職工作。如果您擁有雲端經驗或認證,這些的薪資等級會大幅提高。只需查看任何求職板(例如 [WeWorkRemotley](https://weworkremotely.com/)),您就會看到大量職位。 請注意,您通常需要在特定時間內有空,並期望您可以在給定的時間內回覆。在申請之前,請確保這是您可以解決的問題。 --- ### 49. 投資 是的,這不是副業——但聽我說完… 如果您每年的收入為 6 萬美元,生活成本為 4 萬美元,那麼 5 年後您可能會有 10 萬美元的儲蓄。如果您將其投資於年平均回報率為10 - 15% 的標準普爾500 指數- 您每月可能會從您的投資中獲得超過1,000 美元的額外收入,並且您的投資能力越強,收入就會不斷增加儲蓄(當然,投資可以減少也可以增加)。這已經比這裡列出的許多副業更好的回報了! --- ### 50. 就業 我們不要忘記,儘管目前情況看起來很艱難,但身為開發人員,即使只有一兩年的經驗,我們也處於非常幸運的地位,與平均收入者相比,我們的薪水很高。 如果你的工作不適合你——換公司通常是提高薪資的可靠方法,如果你不喜歡目前的工作,這可能是值得考慮的事情。 也許經歷了這一切之後,你所追求的不是副業,而是更好的「主業」? --- ## 真實的說話 儘管您可能會在 IndieHackers 和 Instagram 上看到一些內容,但副業並不是全部。這通常需要大量的工作,但回報卻非常有限。因此,在在這裡或其他地方進行任何事情之前,請退後一步,思考「我為什麼要這樣做?」。如果您這樣做是為了累積經驗、學習新技能並享受樂趣——那就太好了。如果你這樣做是為了快速致富 - 你可能會非常失望。 還有一點要注意的是,儘管看起來不公平,但與那些剛起步的人相比,那些已經擁有強大追隨者或幾個成功的開源專案的人將處於更好的位置來利用機會。 因此,從短期來看,作為一名開發人員,您的時間可能會更好地花在提升自己身上。如果您不確定從哪裡開始,這裡有 5 個關鍵提示: - **網絡** - 建立你的網絡,參加聚會、黑客馬拉松和開發活動,加入社區,結交朋友 - **開源** - 將您的工作放在那裡,公開學習,建立您感興趣的迷你專案,並且不要害怕失敗 - **經驗** - 獲得實務經驗,申請實習機會,作為自由開發人員提供服務 - **基礎知識** - 確保您對電腦科學基礎知識有深入的了解,其餘的就會容易得多 - **玩得開心!** - 你自然會在你真正熱愛的領域做得更好。如果你不喜歡你正在做的事情,請退一步,考慮不同的方法是否更適合你 --- ## 免責聲明 - 以上列表僅供您參考。 - 我沒有親自測試過這裡列出的所有服務。 - 如果您有 - 我很想聽聽您的回饋。同樣,如果有任何需要加入或刪除的內容,請在下面告訴我。 - 並非所有服務都在所有國家/地區提供(此清單主要針對英國/歐洲和美國🇬🇧🇪🇺🇺🇸) - 有些平台會抽取您的收入。這通常是一個很小的數額,但重要的是你要考慮到 - 如果您已經擁有大量追隨者或流行的開源專案,賺錢通常會容易得多 - 有些方法涉及風險。儘管我已盡力強調這一點,但請記住,您的投資可能會下降而不是上升 - 您的結果可能會有所不同 - 沒有保證 --- 原文出處:https://dev.to/lissy93/50-ways-to-bring-in-extra-cash-as-a-developer-19b6

😂11 個有趣的 Python 函式庫,讓你的一天更美好☀️

## **簡介** 在這篇文章中,我將介紹 11 個我玩得很開心並想與您分享的函式庫。 ![介紹 GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e5jwsqkoegdsvksunxjk.gif) --- ## 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) Taipy 是一個開源程式庫,旨在輕鬆開發前端 (GUI) 和 ML/資料管道。 不需要其他知識(不需要 CSS,不需要 JS,什麼都不需要!)。 建立您夢想的應用程式得益於: - 完整的客製化和互動 - 多頁和多用戶 - 管道圖形編輯器 - ...還有更多。 您甚至可以將以下所有庫與 Taipy 一起使用,並使其更加有趣。 你的想像力是極限! ![太皮描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g40itmwejvzgrak3vfyn.gif) --- ![QueenB 星星](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bvt5qn1yadra3epnb07v.gif) https://github.com/Avaiga/taipy 我們已經快有 1000 顆星了,沒有你就無法做到這一點🙏 --- ## 2.[Asciimatics](https://github.com/peterbrittain/asciimatics) Asciimatics 是一個可讓您建立全螢幕文字 UI 的程式庫。這個圖書館是出於對 80 年代的懷舊之情而建造的。 以下是它們的一些主要功能: - 彩色/樣式文字 - 遊標定位 - 鍵盤輸入(無阻塞或迴聲) ![Asciimatics 描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lnvqj0yl0k45tdqxovzv.gif) --- ## 3.[Arcade](https://github.com/pythonarcade/arcade) 沒有遊戲,樂趣怎麼可能有意義呢?正如庫名稱所暗示的,它允許建立 2D 影片遊戲。是的,這看起來確實很難,但 Arcade 讓它變得容易。因此,「pip install arcade」並開始遊戲或從一些[現有遊戲](https://api.arcade.academy/en/latest/sample_games.html)中汲取靈感! ![街機描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n0q7asll2jijtbs5opfh.gif) --- ## 4.[Rich](https://github.com/Textualize/rich) Rich 將為您的生活增添色彩! Rich 在您的終端機中寫入豐富的文字(顏色+樣式),因此它們最終可以反映您是誰。 豐富包括: - 不同的風格 - 降價 - 進度條 - 亞洲語言支持 - ... 和更多! ![豐富描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xo7ga376dr248zwvk91z.png) --- ## 5.[PyEphem](https://github.com/brandon-rhodes/pyephem) PyEphem 是一個在天空中迷失的好工具。該庫允許進行天文學計算;以下是一些有趣的用例: - 尋找行星在天空中的位置 - 確定春分和至日的日期 - 計算月相的日期 - ... 還有很多! 這個圖書館一定會激發您的好奇心。 ![PyEphem 描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rxtv1assuqhip7qy2i4i.png) --- ## 6.[tqdm](https://github.com/tqdm/tqdm) 光是這個圖書館的名字就已經很有趣了。 Tqdm 表示兩件事: - 是西班牙文「我非常愛你」的縮寫 (*te quiero demasiado)* - 源自阿拉伯語單字“*taqaddum* ()”,意思是進步,這實際上是對該庫所做工作的一個很好的介紹。 Tqdm 是任何循環的包裝器,它將透過進度條追蹤進度。您可以自訂它,讓等待任務完成不再那麼無聊! ![tqdm 描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zexvoycl39mvfl0sl9rh.gif) --- ## 7. [Pygame](https://github.com/pygame/pygame) Pygame 讓編寫視訊遊戲變得容易。該庫將使您可以存取多種多媒體元素,例如: - 圖形 - 聲音 - 輸入設備 現在,發揮您的創造力,建立您自己的 2D 互動遊戲或探索一些[可用遊戲](https://www.pygame.org/tags/all)。 ![Pygame 描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ylzvyo099rgqbj05zxj3.png) --- ## 8.[Turtle](https://docs.python.org/3/library/turtle.html) 這個函式庫有所不同,因為它是 Python 語言的一部分,因此不需要 *pip install*。 Turtle 是為了教育目的而建立的,幫助新程式設計師透過在畫布上設計圖形來使用 Python 進行編碼。一種進入 Python 或享受一點創意樂趣的有趣方式。 ![海龜描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/afsr71qceis4pjhhbp7z.png) --- ## 9.[MoviePy](https://github.com/Zulko/moviepy) MoviePy 是用 Python 編輯影片的便利工具。其功能包括: - 切割 - 連接 - 過濾 - 和轉變。 您可以閱讀許多不同的格式,包括 GIF。 ![MoviePy 描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nqehjt9nxea75dkjci96.png) --- ## 10. [Emoji](https://github.com/carpedm20/emoji) 透過此庫在 Python 程式中使用表情符號。它只是使用 *emojize()* 函數將 unicode 表情符號轉換為表情符號名稱。其他功能包括加入表情符號、計算表情符號等… ![表情符號描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r8yz3fmhxpcw49bea7m0.png) --- ## 11.[Pyjokes](https://github.com/pyjokes/pyjokes) 有了 pyjokes,您只需安裝一點就能獲得點播笑聲。這個圖書館會給你一些俏皮的笑話;您甚至可以選擇語言和類別。 玩得開心! ![Pyjokes 描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dbmwu55pqu1j94r56sut.png) --- 希望您喜歡這篇文章! 我是一名新手作家,歡迎任何改進建議! ![菜鳥 gif](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q7qr8qikry1a2rf6x9dh.gif) 如果您有任何疑問,請隨時與我們聯繫。 --- 原文出處:https://dev.to/taipy/11-fun-python-libraries-to-make-your-day-better-4gpc

分享從十開始的轉職之路

哈囉大家好,我加入這平台有九個多月,後來神隱一段時間,趁現在的我有空閒時間,趕緊與大家分享我的轉職之路。 神隱的這段時間想當然是成功轉職,跑去上班,才有辦法與大家分享我的轉職心得XDD。開始上班後,因為有太多東西都是第一次接觸到,忙得不可開交,所以拖到現在才上來分享,抱歉><" ! 那麼就進入正文吧! 我大學是有接觸過程式的經驗的,正確來說,應該是這科系本來就會接觸到( C、C++、Java、Python等),但因為學校的特殊性,也有碰到硬體,當時我是比較傾向於硬體,所以程式沒甚麼太專研,成績有過就好,後來畢業後也是從事硬體職位,程式幾乎只記得超基礎的東西。後來的職涯目標轉變,所以重新開始寫程式,跟別人不太一樣的地方大概就是有一點程式的基礎,但我也沒接觸過網頁,所以是從大概距離起跑點十的位置前進吧 ? 哈哈哈 ~ 確定目標後就果斷離職,離職後開始全力進修學網頁(3月開始),也設定了進度: 三月 ~ 六月 : 學會HTML、 CSS、JS最基本語法。 六月 : 開始準備履歷作品、學 Vue 及投履歷 七月 : 邊面試、邊修履歷及作品 八月 : 開始上班。 一開始在找資源時,因緣際會下,發現到這平台,就跟著站長的那些課程進度走。我就真的只有上站長這裡的課程,完全沒去其他地方,例如udemy、Hahow 好學校等。沒錯......因為我想省錢,當時是想說先上看看,真的不行再去買那些課程,結果就一路到現在都還沒買其他課程......。 跟了這平台的課程後,也認識到了一些學習前端的免費資源,像是W3Schools等,所以雖然是跟著進度上,但我是搭配著上。甚麼意思呢 ? 舉例來說,在學HTML時,站長在文內可能只說學第幾個(A)跟第幾個(B)即可完成這作業,但在W3Schools,A跟B之間可能還有其他的部分,所以我是照W3Schools裡的HTML的順序學下來,學到課程內要學的A跟B,就先去完成作業,再接下去學。因為也有提供中文的W3Schools,所以也是這樣喔 ! 寫過的就當作複習,加深印象,打好基礎~ 而在自學中,最難的事之一就是自律這件事,所以我每天都一定強迫自己最晚十點到圖書館,午休一個小時,因為有找個兼職,要維持生活開銷,所以到六點就會離開圖書館。除了休息那一個小時外,我都是在學習,沒有中途玩手機還是做其他事喔 ! (有時覺得用眼過度,抬頭看窗外,那不到三分鐘的事不算~),一周有六天都是如此,禮拜天就會給自己放鬆一下,只到下午兩、三點。 一直這狀態直到六月,開始準備作品,當時也是爬文、看別人都是怎麼準備、展示自己的作品的,就發現大多的人都會做個人網頁。而要怎麼做個人網頁呢?就繼續爬爬爬...,就認識到GitHub有提供GitHub Pages,能把自己的作品上傳到這後,別人就可以看到你的作品。真的是非常方便,而且又是免費的阿 ! 剛好課程也有教到Git指令,所以就架了一個自己的履歷網頁~ 準備得差不多後,就照著站長建議的,把工作經驗一年以下、無經驗的、可以應屆畢業生(雖然我不是),全都投了一遍,只留自己夢想公司,這樣就能先累積面試經驗,並依面試得到的反應去修改自己的作品,再最後投夢想公司。能投得都投後,就開始照課程學框架Vue,若有做出作品就隨時更新到我的個人履歷網頁上。 面試時,大多都是看履歷問問題,有些有筆試,但都是像網路上大家說的那樣,前端必學觀念,沒遇過上機coding的。有些有手寫code,通常只有1-2題,印象中,有個題目是要你把字串反過來,怎麼寫 ? 只要把網路上大家說的必考題目弄熟,基本沒有太大問題。 而個人面試時有遇到的幾個問題,第一個是作品有點陽春Q,本身也沒有UI/UX的經驗等,所以是這職位轉過來的在這點上就會很加分呢 ! 我只能靠時間一點點的累積、培養了QQ。再來就是很常被問自學的困難點,又加上我只在這平台學習(雖然他們不知道),但我認為最重要的還是有沒有決心想學前端,如果有就一定會去找資源,遇到問題,也不會那麼容易就挫折、放棄,畢竟已經下定決心自學的人都早就帶有這覺悟了吧 ? 就像在學Vue時,可能在這課程學到的不完善,但我認為這裏只是給一個學習的方向,那麼就可以朝這方向去找更多資訊,也能知道哪邊需要在著重釐清概念,就可以去看這部分的影片! 之後,運氣非常好的收到幾個offer,並在八月如預期開始上班,真是太開心了( 灑花~ 最後就說一些建議,雖然還是菜鳥,但應該可以多少能給一些方向 ? 這些建議是,若我今天還沒開始上班,我還會做甚麼事,大家就當作參考吧~ 假如我能帶著上班後遇到問題的記憶回到還沒就職時,我會: 1. 把JS基礎打好,多找題目做! 2. (假如學的框架是Vue),慢慢開始從API換成CLI,並多做作品,熟悉框架物件等等之間的傳遞。 3. 認識更多套件,並學會使用,可以的話套看看在框架上,並把每個套件組合成一個流暢性的作品。 4. Code Review : 會打程式固然重要,但專案的架構、流程設計的好,真是輕鬆一半,也會更清楚程式間是如何傳遞的! 5. 課程的每個作業能把它做到最好就做到最好~ 就先大概這樣吧,真的是有太多東西等著我去學,希望未來的我不要菜味這麼重,也能為大家提出更實質性的建議或幫助,不管是自學的還是轉職的,大家一起加油吧 ! ( 我可能又會神隱一段時間,但有時間,一定會繼續完成站長的課程 & 與大家分享工作心得的 !

工程師就業市場也太慘了🤯 分享 5 個生存技巧

你有沒有想過... **如果軟體開發人員的需求如此之大,為什麼現在找到開發人員的工作這麼難?** 為什麼面試過程這麼長?為什麼會有數百次拒絕? 為什麼提供的工資低? 今天,您將了解混亂背後的原因。 我們是如何來到這裡的。以及為什麼。 我還將向您展示為什麼事情並不像大多數開發人員想像的那麼糟糕。以及您需要採取的 5 個步驟來利用這種情況為您帶來優勢。 因此,當大多數開發人員都在倒退時,您可以快速發展您的職業生涯。 如果您是一位雄心勃勃的開發人員,想要更上一層樓並增加薪水,那麼這就是適合您的。 **因為有一件事是真的,我們所知道的軟體開發在 2023 年已經發生了永遠的變化。**‍ 「美好的舊時光」已經一去不復返了。 知道如何建立 React 應用程式將不再讓你獲得這份工作。我們不會很快回到那個狀態。 我們走吧。 這一切都要追溯到 2022 年,當時從谷歌到 Meta 和微軟等大型科技公司開始宣布裁員。不是各種裁員,是裁員開發者。 起初,大多數開發人員都很有信心。 他們說,_「軟體開發總是在成長並且需求旺盛,我們將會復甦」_。 現在,12 個多月過去了,許多程式設計師已經失去了樂觀情緒(免責聲明:我仍然對開發人員的未來非常樂觀,稍後會詳細介紹)。 許多開發者正在失去耐心等待就業市場的復甦。如果它永遠不會發生怎麼辦? 一些開發人員正在懷疑他們的職業選擇。正在考慮 B 計劃或已經轉向做其他事情。 其他人則被迫回到編寫程式碼之前的低薪工作。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ws0oxry69oxhjkbyiydf.png) 最初的樂觀很快就變成了悲觀,許多開發者都在尋找 B 計畫。 **最好的情況是資料輸入或客戶服務工作。在最壞的情況下,它會回到咖啡店或倉庫。** 我認為這是一件非常悲傷的事情。僅僅因為你找不到擺脫困境的有效策略,就拋棄了你的夢想和多年的努力。 我相信,如果你進入軟體開發,那是有原因的。您可能工作勤奮、雄心勃勃且富有創造力。你至少應該有機會證明自己的價值。 在這篇文章中,我將向您展示該怎麼做。具體來說,無論市場表現如何,如何使用經過驗證的軟體工程原理來度過這場風暴,並將您的開發人員職業生涯提升到一個新的水平。 我是誰可以給你這方面的建議? 我叫 Dragos,在過去 3 年裡,我幫助超過 230 多名軟體開發人員提升了技能,快速晉升到高級級別,並獲得了他們應得的認可和報酬。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wsbpn3yvyq1zcvn44mu5.jpeg) 我不是大師或技術影響者。我並不打算成為其中之一。 但是,在作為自學成才的開發人員編寫程式碼期間,我一直在戰壕里工作,現在幫助其他開發人員升級,這使我很有資格為您提供這方面的建議。 首先,讓我們先了解一下軟體開發行業目前正在發生什麼… **🚨附:您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員? [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ## 現在的情況 像任何好醫生一樣,為了治療症狀,我們必須了解背後的問題。 開發人員就業市場就像任何市場一樣,受簡單的供需機制控制。對開發者的需求越大,開發者的議價能力就越大。 對開發者的需求越少,我們的談判能力就越小。 如果你不斷地感覺自己與其他開發者比較,無法要求高薪,並且很難找到工作,這意味著你在市場上的力量很小。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ew79c0vwwkmkb6fkgg5j.jpeg) 供需關係決定開發者就業市場。 傳統上,開發者在市場上擁有大部分權力,公司會不遺餘力地獲得最好的工程人才。 這就是為什麼開發人員的薪水不斷增長以及每個人都想學習如何編碼的原因。 **但是,在過去 12 個月裡,權力已經從開發者轉移到了公司(除了頂層的開發者,稍後會詳細介紹)。** 為什麼? 很多原因。讓我們一一回顧一下… ## 1.“效率時代” 戰爭、通貨膨脹和經濟衰退迫使世界各地的公司最大限度地利用資金。包括軟體公司。 企業需要找到更有效的做事方式——如果您正在建立軟體,這意味著擺脫一些開發人員並自動化盡可能多的任務。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9qtjm4nj6cilxu1nri3e.jpeg) 糟糕的經濟狀況迫使科技公司的執行長提高公司的效率。 正如馬克·祖克柏在他關於 Meta 的「效率年」的文章中提到的那樣,公司希望提高開發人員的生產力和工具並減少員工人數。 **一言以蔽之:科技公司希望盡可能精簡。** 這意味著軟體開發團隊不能再龐大了。他們需要一些高技能的開發人員以及大量的自動化設備。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xazs5u5i90cy86ryxhux.png) 這意味著縮小團隊規模(即:解僱表現不佳的員工)、取消優先順序較低的專案並降低招募率。用更少的軟體開發人員完成更多的工作。 對於開發人員就業市場來說,這可不是好訊息… **🚨附:您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員? [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ## 2.人才海嘯 開發人員就業市場變得非常非常擁擠,有數百名候選人瞄準同一職位。 這是因為編碼技能變得越來越普遍。 在過去的十年中,訓練營和電腦科學學位一直在將軟體開發人員吸引到一個已經擁擠的市場中。尤其是訓練營,經過六週的編碼後,他們實現了六位數薪資的夢想。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ak3kyp3ivrnaf2oomgcc.jpeg) 這引發了一場「人才海嘯」。開發人員的工作被當作中產階級的金票出售。成千上萬的人放棄了學習編碼的希望。 然而,正如許多初級開發人員所看到的那樣,這主要是一種行銷承諾。 事實上,開發人員職位的競爭非常激烈,你在 3 個月的 Bootcamp 中學到的技能已經不足以脫穎而出。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ho072lld5gyddr0vq1ee.jpeg) 由於大量開發者在尋找黃金,就業市場很快就飽和了。 2020 年的情況就已經如此,但後來情況變得更糟… ## 3.遠距工作 Covid-19 大流行推動全世界轉向遠距工作。鑑於編碼基本上可以在任何地方完成,開發人員的工作是適應速度最快的工作之一。 對許多開發人員來說,在家工作聽起來像是個夢想。 無需通勤,擁有更多屬於自己的時間,並以相同的薪水在舒適的家中進行編碼,這是大多數人在任何給定時間都需要的交易。 但事實證明,遠距工作是一把雙面刃。 因為最終,公司透過增加招募人數而受益最多。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sctir1mrkya6tophrl30.png) 遠距工作意味著軟體公司現在可以僱用來自世界各地的開發人員。 本地職缺吸引了數十名遠距求職者,他們願意以少得多的錢做同樣的工作。正如《紐約時報》所說: **“遠距工作者普遍面臨更多競爭,並且更加依賴運氣。” - 紐約時報** 如果您想知道為什麼現在有數百甚至數千名求職者,那麼答案就是:遠端候選人。 大多數職缺現在都在收到來自世界各地的申請。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pq3697d8plsobcs7ipu3.png) 隨著遠距工作的興起,本地工作現在面臨國際競爭。 當我可以在中西部找到具有相同技能且至少少兩倍的錢的人時,為什麼還要雇用矽谷的開發人員呢? 在歐洲也一樣。 一家位於柏林的公司可以聘請一位位於德國中部小村莊的開發者。讓他們每個月來辦公室兩次。並少付給他們幾十萬歐元。 當然,一些公司採取了重返辦公室政策。 但從長遠來看,我們將看到越來越多的公司採用完全遠端的思維方式。從經濟學的角度來看,遠距工作很有意義。 **🚨附:您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員? [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ## 4. 人工智慧與自動化 人工智慧已經存在很多年了,但從未像現在這樣出現在我們的生活中。 2023 年 10 月,OpenAI 發布了 ChatGPT。 近年來人工智慧創新的巔峰和迄今為止最好的人工智慧模型。它可以與您談論您的一天,也可以為您撰寫論文。 更糟的是,它可以編碼。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8p43t4w3jo3dy7itcwcf.png) 隨著人工智慧能夠編寫功能齊全的程式碼,許多開發人員都會問自己:“現在怎麼辦?” 如果有足夠好的提示,它可以比大多數人類開發人員更好、更快、更便宜地編寫程式碼。 當然,ChatGPT 無法自行思考。 這是一個巨大的統計機器。它會犯很多錯誤並且陷入循環。但是,這足以讓事情順利進行。而且情況只會變得更好。 GitHub 很快就做出了調整,將其整合到 GitHub Copilot 中,後者已直接在 VS Code 中可用。 從長遠來看,沒有人知道人工智慧將對就業市場產生什麼影響。 它會像某些人聲稱的那樣導致我們所知的編碼的終結嗎?或者它只是人類開發人員完成工作的工具? 我們所知道的是,在短期內,人工智慧透過自動化任務或完全取代一些工作,給就業市場帶來了更大的壓力。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/knbz25n83y18knp9sl27.png) 高盛估計,大約 29% 的電腦相關任務可以透過人工智慧自動化。 結果? **找到一份體面的開發人員工作變得越來越難。** 回到報價和供應曲線,開發者數量增加,但就業機會數量保持不變。 隨著市場上數百名開發人員尋找職位,軟體開發產業正遭受「Tinder 效應」的困擾。類似網路約會的現象。 就像約會應用程式中的熱門個人資料一樣,軟體公司現在面臨著數百種不同的選擇。數百名候選人和簡歷。 整理噪音並不容易。 你必須更快地放棄候選人。即使你拒絕了一個合適的開發者,總會有其他人在門口等著。 好吧,現在對於開發者來說情況並不好。 忍住眼淚,因為我會告訴你為什麼事情並不像大多數開發人員想像的那麼糟糕... # 好訊息 這場「完美風暴」讓大多數開發者感到驚訝。許多人覺得薪水過低,但同時又沒有勇氣去市場。 這創造了一個“技能差距”,你可以利用它來跑得更快。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2rip84pxxnjmom5twd5e.png) 「在陽光明媚的天氣裡你無法超越 15 輛汽車…但在下雨天你可以。」- Ayrton Senna **風雨飄搖的就業市場實際上可能是您將開發人員職業提升到全新水平的完美時刻。** 首先,不要像其他人一樣屈服於恐懼。恐懼會讓你癱瘓,擾亂你的思考。不要驚慌失措,而是要超越噪音。 裁員開始一年後,公司意識到消除成本實際上會阻礙他們的成長。 在資本主義中,一家不成長的公司就是一家正在消亡的公司。 公司需要重新開始創造價值。緊急。 更多價值,因為我們正處於經濟衰退之中,消費者只想要最優惠的價格。而且速度更快,因為競爭是全球性的。 **在軟體開發中,價值意味著功能。這意味著高品質的程式碼。** 那麼人工智慧呢? AI實際上刺激了市場。軟體公司別無選擇,只能將人工智慧模型整合到現有的軟體中。否則就有倒閉的風險。 你需要什麼? 開發者、開發者、開發者… 好吧,這就是為什麼這可能是您作為一個雄心勃勃的開發人員超越競爭對手的最佳時機: ## 1. 質量重於數量 是的,市場上的開發者總數有所增加。但他們的技術技能品質卻沒有。 經濟衰退可能在一夜之間發生,但技術掌握需要時間。 即使在這樣的市場條件下,大多數公司仍然抱怨很難找到符合其工作要求的合格開發人員。 企業的要求是否過高? 或許。 但是,這正是您可以利用的差距來保持競爭優勢。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9vhlaajmxwuvmcj8j3hl.png) 市場上有如此多的噪音,這與您發送的申請數量無關。追求數量只會產生更多垃圾郵件。 重要的是您的簡歷和申請的品質。 這並不意味著您應該成為完美主義者。數字仍然很重要。在開始找工作之前,只需在[您的簡歷和LinkedIn 個人資料上做更多工作](https://dev.to/dragosnedelcu/how-to-find-a-developer-job-in-2023-with-little-or-no-experience-27h7)。 並專注於技術掌握而不是數字! ## 2. 人工智慧作為補充 正如我所提到的,人工智慧模型無法思考,至少目前還不能。事實證明,它們更多的是對開發人員工作的補充,而不是替代品。 人工智慧帶來的是更多透過人工智慧整合進行的軟體開發。對正在開發的軟體的需求不斷增加。 這似乎有悖常理,但事實證明,人工智慧和自動化對軟體產業的影響與 70 年代修建高速公路對汽車交通的影響類似。 更多的高速公路意味著更多的汽車空間,因此更多的人使用汽車。導致汽車流量增加,而不是減少! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6apqk9jlfffpi8ud11n5.png) 更多的高速公路,更多的汽車。更多人工智慧,更多程式碼。 人工智慧編碼工具將使產生的程式碼量倍增。 最終,這意味著更多的程式碼需要由人類檢查、驗證和維護。整體而言,需要更多的開發人員。 **🚨附:您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員? [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ## 3. 現金仍為王 $$$ 有趣的是,開發人員的薪資仍在增加。但它們的成長並不相同。 事實上,大多數開發者都無法跟上通貨膨脹的腳步。許多人根本沒有加薪,儘管在市場上待了很久卻找不到職位。 其他人則獲得小幅加薪,例如 3%。由於去年通膨率約為 10%,這並不是加薪。又是減薪! 但是,一小群幸運的程式設計師的薪酬正在打破記錄。 事實上,我們在 theSeniorDev.com 上看到了這一點。許多高級開發人員的薪資創下歷史新高,即使在歐盟市場也超過 6 位數。 幾年前,如此高的報價是非常不尋常的。 但是,如果你仔細想想,更高的薪水是有道理的。 一家公司面臨著交付一款可以為他們帶來數百萬美元收入的軟體的壓力,他們不會介意為能夠交付該軟體的開發人員額外花費數千美元。 這樣想吧,熟練勞力不是商品。 公司不會購買一雙一模一樣的鞋子並尋求優惠。有些鞋子會讓他們走得更快。為他們支付更多費用是有道理的。 **無論是矽谷或歐洲科技中心,趨勢都很明顯:熟練的開發人員需求量很大,公司願意為他們支付大量資金。** 正如您所看到的,事情並不像大多數開發人員想像的那麼糟糕。 至少不適合所有開發人員... 因為如果你和你的資深朋友交談過,你可能會發現有一群開發者做得併不差…。 ## 僅限資深開發人員的就業市場 儘管發生了一切,但高階開發人員的需求仍然非常大。您可以在招聘板上看到它,其中指定:僅限高級。 或查看誰正在被雇用並立即簽署工作合約。 Hired.com 的一份報告顯示,目前簽署工作合約的軟體開發人員中有超過 73% 擁有 7 到 5 年(或更長)的經驗。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n0axdi46s6kfnph2ek2x.png) 高級開發人員受最近科技業裁員的影響最小。 感覺無論經濟如何發展,成為高級開發人員都會有回報。或多少程式碼 A.I.可以生成。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8iwtihn2647c81nv2gvn.png) 如果就業市場是動物農場。所有開發人員都是平等的,但高級開發人員比其他人更平等。 如果市場如此糟糕,為什麼高級開發人員仍然受歡迎? 從公司的角度來看,高階開發人員從第一天起就可以創造價值。 公司知道,他們比以往任何時候都更需要快速、優質的交付,才能在當前經濟狀況下保持競爭力。通貨膨脹,記住。 所有這些因素意味著整個軟體開發團隊將崩潰為少數開發人員利用兩個要素: 1. **高級開發人員** 2. **人工智慧工具和自動化** 儘管發生了這一切,但也不全然是壞訊息。堅持幾秒鐘,我會告訴你原因。 **事實是,您可以利用當前的情況來發揮自己的優勢。** **🚨附:您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員? [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** # 真相 為了在這個充滿活力的就業市場中取得成功,您將需要比與您競爭的其他數千名開發人員更可靠的策略和更有效率的流程。 您需要立即採取行動,因為… 提供高薪、酷炫技術堆疊、良好福利和遠距工作的開發人員工作每天都變得越來越有競爭力。 這並不意味著他們不可能到達。簡而言之,獲得開發人員工作的舊方法不再有效。 如果您需要其他 5 名開發人員的幫助才能將程式碼投入生產,那麼您的日子就很寶貴了。還有另一個開發人員可以提供端到端的服務,他們將取代您的位置。 所以你會怎麼做? 正如我的一位招募人員朋友所說: **「你最好的選擇是盡快成為高級開發人員」。** 盡快達到高級水平是目前在軟體開發市場中生存的唯一途徑。 成為高級開發人員將使您從眾多編碼人員中脫穎而出,提供端到端的價值,並被視為對公司的投資,而不僅僅是另一個昂貴的開發人員。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/882onhgzj1btfpvppdvu.png) 聰明的開發人員正在尋找提供更多服務並脫穎而出的方法。他們正在尋找快速實現這一目標的方法。 他們首先需要解決的是如何提升自己的技術能力。 好訊息是,您不需要在周末花費無數時間或編碼來實現這一目標。您不需要啟動數百個線上課程和副專案。 而且您不需要等待數年才能做到這一點。因為有更好的方法可以做到這一點。 你只需要專注在那些不會改變的事情上。 **那麼,如何獲得對自己技能的完全信心、端到端交付並釋放高級信心?** 您遵循基於經過驗證的軟體開發原則的逐步過程。就像高級開發人員每天使用的那樣。我們稱之為技術掌握藍圖。 在接下來的幾行中,我將更深入地討論具體步驟,但這不是本文的目標。 如果您有興趣了解更多訊息,可以單擊下面的連結並觀看我為您準備的免費培訓。 [這是免費培訓的連結。](https://bit.ly/3udWD0m) **免責聲明**:您必須加入您最好的電子郵件才能存取它。別擔心我不會寄垃圾郵件給你。我只會與您分享有關如何快速晉升高級開發人員並讓您的開發人員職業生涯提升到一個全新水平的相關資訊。您可以隨時取消訂閱。 **🚨附:您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員? [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ### 1. 首先,你要採取資深開發人員的心態🧠 成為高級開發人員的第一步是改變您對軟體開發職業和整個生活的看法。 這意味著要以更高的標準要求自己。對您目前的開發者職業生涯承擔全部責任。並掌控你的職涯道路。 你也必須擺脫限制性信念或任何內在的關於自己的負面情緒。你必須養成新的習慣並培養紀律技能。 這意味著設定明確的重點目標,為自己定義一個在情感上令人信服的願景,並在執行這些目標時對自己負責。 **🚀[行動專案]**:準確定義您想要在未來 12 個月內實現的目標。為什麼想實現它?到達那裡需要採取哪些步驟?你是否缺乏任何知識和技能?你需要做一些與現在不同的事情才能到達那裡嗎?寫下來。 當你走向高級開發的旅程時,這將是讓你的火焰保持活力的燃料。大多數開發人員從未到達那裡,因為他們退出得太早。他們忘記了過程就是目標。 ### 2. 其次,你掌握了「基礎知識」📚 大多數開發人員,特別是 JavaScript 開發人員已經習慣相信軟體開發中的資歷就像一個購物袋。 新增的庫和框架越多,其等級就越高。 事實上,情況完全相反。高級開發人員平均編寫的程式碼比初級開發人員少。他們使用不太閃亮的庫和框架來解決問題。 沉迷於框架和庫會讓你成為炒作列車的受害者。當一個圖書館失寵時,另一個圖書館就會出現,需要您投入時間和注意力。這是一場你無法獲勝的遊戲。 如何才能逃脫炒作機器? 透過專注於**「不會改變的事情」**。我們所說的基礎知識。 模式和原則是大多數框架和函式庫的核心。對基礎知識的深入理解將確保您無論情況如何變化都能掌握最新資訊。 它還可以保護您免受人工智慧和自動化的影響。在程式碼在幾秒鐘內產生的世界中,清晰的思維變得越來越有價值。雙贏。 基礎知識取決於您的技術堆疊。 如果您是 JavaScript 開發人員,您主要需要掌握 2 組基礎知識。電腦科學基礎知識和 JavaScript 基礎知識。 這不是本文的範圍,但我整理了一個路線圖,供您準確了解這些內容,請參見下文。 🚨 PS有關“計算機科學基礎知識”的詳細列表,請查看[計算機科學基礎知識掌握路線圖](https://mm.tt/app/map/2980765378?t=LsjjpEBYky)。🚨 🚨附言有關「JavaScript 基礎知識」的詳細列表,請查看我們的 2023 年 [JavaScript 基礎知識掌握路線圖](https://mm.tt/app/map/2962635113?t=ILeYm71vU3)。🚨 順便說一句,我們免費社群的開發人員可以存取獨家內容和針對基礎知識的客製化練習。請在下面註冊! **🚨附:您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員? [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ### 3. 第三,您學習如何端到端交付🎯 任何科技公司執行長現在最不想做的就是僱用更多的開發人員。但他們確實想解決問題。很多問題。 但是,你無法真正解決問題,我的意思是,當你只建構孤立的功能時,會出現有價值的問題。或者當您需要另外 5 名開發人員的幫助才能將您的東西投入生產時。 **高級開發人員之所以需求如此巨大,是因為他們可以提供端到端的服務。** 他們可以與產品經理或其他利害關係人獨立工作,並從第一天起就交付價值。掌握了這一點,你的價值就會增加10倍。 端到端交付並不意味著您必須了解一切。 這意味著您需要了解後端以及基礎設施方面的情況。目前無需深入研究各個元件。但從大局來看是的。 **[進階開發提示]**:學習如何端到端交付的最快方法不是 100 小時的雲端憑證課程(這些課程的重點是向您推銷品牌,而不是教您東西) )。 相反,請嘗試規劃您公司的 CI/CD 流程。 找出他們擁有的任何架構圖,然後自己參與其中。如果他們沒有,請自己建造一些。這已經可以給你一個良好的開始,並在你的下一次技術面試中談論很多事情。 🚨附言要確切了解您需要掌握哪些端對端交付心理模型,請查看我們的[JavaScript 開發人員的「端對端交付」路線圖](https://mm.tt/app/map/2974013323?t=pqAIdWZ7W2 ).🚨 **🚨附:您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員? [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ### 4.第四,成為「AI驅動」🚀 當我接到想要加入我們專案的開發人員的電話時,最令我驚訝的事情之一是他們每天很少使用人工智慧。 有些人多次使用 ChatGPT 來執行日常任務(樣板檔案、測試)。真正使用過 GitHub Copilot 的人就更少了。 他們告訴我他們不相信它的未來。或者他們的公司並沒有真正使用它。 如果你在飛機上,氧氣會耗盡,我敢打賭,即使機組人員沒有給你,你也會尋找氧氣面罩。 ChatGPT 和 GitHub Copilot 不只是更好的自動完成工具。自動完成無法重構、尋找程式碼中的錯誤或擴充功能。 人工智慧模型可以優化、重構,甚至可以比許多開發人員提出更好的程式碼。事實上,到 2023 年,在人工智慧工具的幫助下,初級開發人員可以完成與沒有人工智慧工具的高級開發人員一樣多的工作。 重點很明確:如果您是願意轉為高級的 JavaScript 開發人員,您需要成為「人工智慧驅動」。 如果您已經是大四學生並希望在未來幾年保持相關性,情況也是如此。潮流正在改變。透過升級這些技能來確保您處於正確的位置。 您是否必須學習 Python、Numpy、深度學習以及 AI 堆疊中的十幾種工具?並不真地。這是一項完全不同的工作。 **這意味著你應該將人工智慧工具整合到你所做的一切中。** 從建置功能到程式碼審查,再到測試和效能優化。如果您希望我寫一篇有關如何做到這一點的文章,請在評論中告訴我。 **🚨附:您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員? [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ### 5.第五,有效推銷自己🏆 如果你找不到一家公司來支付你的技能費用,那麼無論你是多麼優秀的開發人員,也沒有用。由於開發人員就業市場已經過度飽和,這一點更加正確。 為了脫穎而出並獲得頂級軟體開發人員的職位,您必須以盡可能最好的方式將自己推向市場。 作為一名員工,這一點更為重要,因為您應該始終擔心的一件事是您的就業能力。 **如果你明天被解僱,你找到另一個職位有多容易?** 你越有就業能力就越好。 您的就業能力取決於兩件事。您的產品(在這種情況下,您的開發技能和支持這些技能的過去經驗)。 其次,你如何推銷自己和你的人脈。有多少人認識你?如果你現在被解僱,明天有人可以提供你工作嗎? 要改進您的產品,請提高您的開發技能。我們在前面的幾點中討論過這一點。但如何改進自我推銷的方式呢? **好吧,如果你想要高級開發人員的薪水,你首先必須看起來像高級開發人員。** 這意味著建立一份相關的履歷,以最好的方式量化以展示您為市場帶來的東西。 如果您想讓我寫一篇關於如何打造一流開發人員履歷表的文章,請在評論中告訴我! ## 總結與後續步驟 好吧,現在你知道了。 下次當你問自己為什麼現在找到開發人員的工作如此困難時,請考慮這些原因。您還了解如何透過盡快成為高級開發人員來解決這個問題。 能夠落實這 5 個支柱並以最快的速度適應這個新市場範式的開發人員將獲得工作保障、對自己的技能充滿信心並獲得最高的薪水。 無法適應的開發者將慢慢被淘汰,並面臨被完全擠出市場的風險。 按照我在本文中概述的步驟操作,您不僅可以輕鬆找到開發人員工作,而且可以「快速」晉升到高級開發人員級別,並將您的開發人員職業生涯提升到一個全新的水平。 他們為我和世界各地 230 多名其他開發人員工作,他們也將為您工作! 我們下一篇再見 德拉戈斯 **🚨附:您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員? [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** --- 原文出處:https://dev.to/dragosnedelcu/why-is-it-so-hard-to-find-a-developer-job-in-2023-and-how-to-fix-it-2d13

🙌 像專業人士一樣建立 GitHub 個人資料的 7 個技巧🚀

嘿朋友們👋 曾經造訪過某人的 Github 個人資料並思考過: ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7abcd75k05wkjwjpdmdp.gif) 在本文中,我將嘗試向您展示建立專業的 GitHub 個人資料比您想像的要容易得多。 沒錯,即使您不是經驗豐富的專家,您也可以讓您的個人資料看起來可靠。 這是我的 GitHub 個人資料的範例。讓我們深入探討如何在接下來的 10 分鐘內讓您的個人資料看起來同樣完美。 😉** [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jcvypyr17rtl23wz96j1.png)](https://github.com/fernandezbaptiste) 準備好了,出發吧⏰ --- # 1. 建立您的 GitHub 設定檔:新增 `README` 如果您還沒有這樣做,則必須建立自己的 GitHub「自述文件」來建立您的個人資料頁面。 為此,請轉到您的個人資料並點擊“您的儲存庫”。 之後,建立一個「New」儲存庫: - 儲存庫的名稱需要與您的使用者名稱相同。 - 確保將儲存庫設為“公開” - 點擊“新增自述文件” ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e4esiem3zolcfqpcawoq.png) --- # 2. 為您的儲存庫建立一個開源儲存庫 🤫 不久前我發現了這個[repo](https://github.com/rahuldkjain/github-profile-readme-generator),我愛上了它。❤️ 這個很酷的專案可以幫助您立即建立自己的 GitHub 個人資料! 前往 [GitHub Profile README Generator](https://rahuldkjain.github.io/gh-profile-readme-generator/) 並填寫您的資料。 [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kgzoys92q078jfwoy2eu.png)](https://rahuldkjain.github.io/gh-profile-readme-generator/) **注意:** 您不需要完成每個部分;僅相關的。 完成後: - 點擊“生成自述文件” - 然後點選“複製markdown” - 前往您新建立的 GitHub 個人資料並將程式碼貼到您的「自述文件」中 💪 --- # 3. 使用小工具提升您的個人資料設計水平 您現在應該擁有一個看起來非常漂亮的個人資料! 為了提高您的遊戲水平,您可以加入一些優雅的小部件,這些小部件提供有價值的統計資料來展示您的技能和成就。 🚀⭐️ 就我而言,我已將這些加入到我的[個人資料](https://github.com/fernandezbaptiste): [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/96bqxqtbpbl9mi7nki7k.png)](www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile) 您也可以加入一些小工具來展示您的 _Web3_ 或 _StackOverflow_ 體驗: [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y1d4ewrrl0ukqz28kcag.png)](www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile) 這些小工具_完全免費_,您可以透過註冊 [quine.sh](www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile) 來取得它們。 只需前往您的 Quine 個人資料上的_“Widgets”_,然後將複製的 Wiget 程式碼貼到您的「自述文件」頁面中即可。 [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xksq52zpha8lxeocfo4c.png)](www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile) --- # 4.「美化」你的聯絡資訊💄 您可能不喜歡 GitHub README 產生器中的某些設計。 🙃 有些人喜歡不同的風格,尤其是與他們的_社交連結/連結輸出相關的風格。_ 您可以使用以下替代樣式: [![github](https://img.shields.io/badge/GitHub-000000?style=for-the-badge&logo=GitHub&logoColor=white)](https://github.com/fernandezbaptiste) 如果您喜歡這種風格,您可以使用此合成器建立自己的徽章: ``` ![<Badge Name>](https://img.shields.io/badge/<Badge Text>-<Background Color>?style=for-the-badge&logo=<Icon Name>&logoColor=<Logo Color>) ``` 例如,如果您想新增 **GitHub 徽章**,則為: ``` ![github](https://img.shields.io/badge/GitHub-000000?style=for-the-badge&logo=GitHub&logoColor=white)] ``` 根據您想要顯示的橫幅圖示的類型,您可以在此清單中找到許多簡潔的圖示[此處](https://simpleicons.org)。 🙌 --- # 5.利用 PIN 儲存庫功能 如果您已經建立了幾個專案,那麼這是展示您最引以為傲的專案的好機會! 在您的個人資料上,只需點擊“自訂您的 pin”,然後選擇最多 6 個您想要固定的專案。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4ct3s69ar9qn41zc721a.png) --- # 6. 貢獻並升級你的遊戲! 在您的 PIN 儲存庫之後,您的個人資料將顯示以下網格。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lnqhh19a3ceuicoq56tn.png) 這代表您**在 GitHub 上的貢獻和活動水平。** 需要強調的是,儘管您應該嘗試透過經常貢獻來展示您的一致性,但此欄上的「綠色度」百分比並不是最重要的方面。 👀 許多人專注於試圖建立完美的連勝,但實際上,他們的工作沒有影響力,他們的貢獻也沒有什麼價值。 在我看來(我相信很多人都有同樣的看法),貢獻應該集中在: **品質 > 數量** ❤️ 話雖如此,定期建立幾個專案或為其他人的專案做出貢獻符合您的利益。 現在,為了嘗試為專案做出貢獻,您可以使用多種工具。 🔎 這裡有 3 個免費網站,可以幫助您找到下一個要從事的專案: - [GitHub 探索](https://github.com/explore) - [UpForGrabs](https://up-for-grabs.net/#/filters?tags=python&date=1month) - [Quine.sh](https://quine.sh/?&utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile) 或者,如果這是您第一次貢獻,我已經建立了這篇逐步[文章](https://dev.to/quine/contribute-to-open-source-in-the-next-10-min-step-by-step-beginner-edition-4aia)適合初學者。您將學習在 GitHub 上做出貢獻的機制,並能夠在接下來的 10 分鐘內做出貢獻! --- # 7. 新增個人簡介 我們已準備好進行最後的潤色... 現在你的個人資料看起來應該會很火。 🔥 我建議您做的最後一件事就是完成您的“簡歷”。 當您進入個人資料頁面時,請轉到照片下方的左側,然後按一下「編輯個人資料」。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d81dlk34hdigvmzgo5c1.png) 加入您自己的簡短描述,然後您就可以開始了! --- 現在就這樣。 😄 我希望您對**您精美的 GitHub 個人資料**感到滿意! 💅 我必須強調,我的個人資料還遠遠不是世界上最好的... 然而,有了這些免費工具,您將能夠自訂一個奇妙的新設定檔! 這就是為什麼我想先睹為快,並從您將建立的酷炫設定檔中獲得靈感! 👀 `在評論部分分享您全新的個人資料! 🙌` 下週見。 你的開發夥伴, 巴巴💚 --- 如果您想加入開源中自稱「最酷」的伺服器😝,您應該加入我們的[discord伺服器](https://discord.com/invite/ChAuP3SC5H/?utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile)。我們隨時為您的開源之旅提供協助。 🫶 [https://dev.to/quine](https://dev.to/quine) --- 原文出處:https://dev.to/quine/7-tips-to-build-your-github-profile-like-a-pro-38bg

給開發者:這 8 個 Podcast 將幫助您增長知識並擴展思維

我是播客的忠實粉絲,這是最被低估的純粹知識資源。播客已成為學習和娛樂領域的革命性媒介。近年來,它們從小眾聽眾的愛好轉變為主流媒體形式。 向兩個或更多經驗豐富的人學習談論特定主題,討論他們在做某事時面臨的挑戰,並分享他們的旅程是很有趣的。 它為解決特定問題和建立獨特的解決方案提供了令人難以置信的見解。您將了解: - 不同的心態以及其他人如何看待事物。 - 人們用來解決問題的各種工具。 - 傑出人物和他們的故事以及他們如何解決特定問題。 - 走出精神泡泡並開始以不同的方式看待事物。 另一個好處是,你透過聽這些播客所獲得的知識會成為你的潛在知識或隱性知識庫。 因此,當您面臨類似領域的挑戰時,從播客中獲得的知識可以為您提供一些時間或路線圖來建立應對挑戰的解決方案。 身為人工智慧愛好者,在知識和資料領域工作。我選擇了 [Vector Podcast](https://www.youtube.com/@VectorPodcast),因為我對向量資料庫和向量搜尋、它們如何幫助公司建立基於人工智慧的產品等感到好奇。 以下是我推薦的 8 個最佳播客,您可以收聽。 _我正在提供他們的 YouTube 頻道,假設每個人都知道並使用 YouTube。其中大多數也出現在 Apple Podcast、Spotify 等上_ ## [向量播客](https://www.youtube.com/@VectorPodcast) ![向量播客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jii8stvlc2zhecit0b7p.jpg) Vector Podcast 是 Dmitry Kan 博士的創意。研究生研究科學家涉足產品管理和創業。他也曾在赫爾辛基大學講課。 他在搜尋引擎領域、人工智慧和軟體開發領域擁有超過 15 年的經驗,並採訪了人工智慧領域的專業人士和執行長。 一些值得注意的情節是: - 與 Swirl 執行長 Sid Probstein 一起進行搜尋。 - 向量資料庫以及 Weviate 執行長 Bob van Luijt。 - 康納肖頓的搜尋未來。 https://www.youtube.com/@VectorPodcast ## [萊克斯‧弗里德曼](https://www.youtube.com/c/lexfridman) ![萊克斯·弗里德曼](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zb0jvrfnvqwa6khxhpil.jpg) 萊克斯·弗里德曼(Lex Fridman)是一位受歡迎的人物,正因為如此,他可以接待許多著名人物、首席執行官、領導人和頂尖研究人員。把他們帶到麥克風桌前問他們問題(他很擅長這一點。) 他採訪過的一些著名人士包括 Sam Altman、Elon Musk、Guido van Rossum(Python 語言的建立者)、Stephen Wolfram 和 [Goose](https://www.youtube.com/watch?v=QqRV5FD8ob4)。 他也是機器學習講師,您可以在此[播放清單](https://www.youtube.com/playlist?list=PLe8HThjUpqadLD-AewSKkhAyW5Nr4Yq4Z)中查看他們。 ## [知識專案](https://www.youtube.com/@tkppodcast) ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i7ix13d6kberdnex6suz.jpg) 知識專案播客由法納姆街的 Shane Parrish 主持,揭示了其他人已經發現的最好的東西,以便您可以將他們的見解應用到您的生活中。 肖恩·帕里什 (Shane Parrish) 的播客和見解無疑令人驚嘆。你必須經歷知識專案才能很好地理解它。 ## [語法](https://www.youtube.com/@syntaxfm) ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cul191m0c2jbdmf6knvg.jpg) 來自 30 Days of JavaScript 的 Wes Bos。該播客討論 JavaScript 和 Web 開發。 它涵蓋了一些有趣的主題,從 Web 開發的新功能到 JavaScript 測試和其他主題。 ## [本週機器學習 (TWIML)](https://www.youtube.com/@twimlai) ![本週機器學習](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sg5z96p0s26pw3i34n8n.jpg) 與 Sam 一起探索人工智慧的最新趨勢和突破,討論將人工智慧驅動的產品推向市場的實際挑戰,並研究人工智慧技術與商業和消費者應用的交叉點。 這個播客不只是一次對話;更是一次對話。它是理解和利用機器學習和人工智慧的全部潛力來改善我們的生活和社區的門戶。我非常喜歡這個播客! ## [變更日誌](https://www.youtube.com/@Changelog) ![變更日誌](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fu44gmvwd13veekuukhn.jpg) 變更日誌不只是播客的集合;這是一個充滿活力的社區,為處於各個階段的開發者提供豐富的資源。 無論您是經驗豐富的專業人士、好奇的初學者,還是介於兩者之間,我們的節目和資源都會提供與開發人員體驗產生共鳴的寶貴見解、討論和故事。 ## [談 Python](https://www.youtube.com/@talkpython) ![談 Python](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jzdyh4s3ow11c73p50f2.jpg) Talk Python to Me 是由 Michael Kennedy 主持的每周播客。本節目涵蓋各種 Python 和相關主題(例如 MongoDB、AngularJS、DevOps)。 ## [超越編碼](https://www.youtube.com/@BeyondCoding) ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/guwikoy09l2mv167l9wp.jpg) 帕特里克·阿基爾 (Patrick Akil) 和他的客人分享了他們的旅程和觀點,供您隨身攜帶並形成自己的旅程和觀點。 Beyond Coding 是一個每周播客,以爐邊聊天的形式進行「超越編碼」的對話。典型的主題是軟體工程、領導力、溝通、自我提升和幸福。 --- 💡***有趣的事實:*** 您知道「播客」來自 iPod 和廣播的融合嗎? ## 結論 我希望您喜歡本文中介紹的播客清單。如果您有任何建議,請隨時在評論中分享。 **在 YouTube 上查看向量播客** 我們致力於為您提供有關人工智慧、大型語言模型等方面的一流內容。 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=vhQ5LM5pK_Y https://www.youtube.com/@VectorPodcast 謝謝閱讀。 --- 原文出處:https://dev.to/vectorpodcast/these-8-podcasts-will-help-increase-your-knowledge-and-expand-your-mindset-5lb

使用 Python 和 Pytest 自動化 API 測試

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

🙌適用於任何 ML 專案的 10 個最佳 Python 函式庫 🚀

## **簡介** 在本文中,我將為您提供適用於任何機器學習專案的終極 Python 庫: - 機器學習週期每個步驟必須了解的函式庫 - EDA、資料清理、資料工程、建模等… - 全部開源 - 所有蟒蛇 ![辦公室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3gmrloj7006k5s7u30wi.gif) --- ## 完整的應用程式 ### 1. 🚀[Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) 讓我們先討論一些經常被忽視的事情——實際上讓你的模型易於存取和有用。 Taipy 將會做到這一點,並將您的機器學習模型提升到一個新的水平。 它是一個開源程式庫,旨在輕鬆開發前端 (GUI) 和 ML/資料管道。不需要其他知識(沒有 CSS,什麼都不需要!)。它旨在加快應用程式開發,從最初的原型到生產就緒的應用程式。 ![太比插畫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/32xtfkxzwdflkevwsi1f.png) Taipy 確保您的 ML 模型可以進入成熟的試點和應用程式,給您的最終用戶留下深刻的印象。 --- ![QueenB 星星](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bvt5qn1yadra3epnb07v.gif) https://github.com/Avaiga/taipy 我們已經快有 1000 顆星了,沒有你就無法做到這一點🙏 --- ## EDA、資料清理和資料工程 ### 2.🐼[Pandas](https://github.com/pandas-dev/pandas) 如何在不了解 Pandas 的情況下使用 Python 進行編碼? 該庫有兩個核心資料結構:資料幀和系列,允許快速靈活的資料清理和準備。基本功能包括: - 載入資料中 - 重塑資料框 - 基本統計 Pandas 是啟動資料科學計畫的工具。 其他並發試圖超越 Pandas,但沒有像 Dask 或 Polars 那樣廣泛使用。 *這是未來文章的好主題!* ![Pandas 插畫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dq2tjgeb3c8mhb051sdy.png) --- ### 3.🌱[Numpy](https://github.com/numpy/numpy) Numpy 雖然等級比 Pandas 低,但它是科學計算和資料預處理的必備工具。 它圍繞著陣列發展,並允許快速資料操作和數學函數。 該函式庫是另一個必須了解的 Python 函式庫,與 Pandas 一樣,也是以資料為中心的任務的必備函式庫。 ![Numpy 圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jist1ly1326ktxnq5wcg.png) --- ### 4.🔢[統計模型](https://github.com/statsmodels/statsmodels) 顧名思義,該函式庫提供了統計分析函數。 一系列功能涵蓋從描述性分析到統計測試;它也是一個處理時間序列資料、單變數和多元統計資料等的優秀函式庫。 ![Statsmodel 插圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ufuq3fwq310lk92nxn9s.png) --- ### 5.👓[YData Profiling](https://github.com/ydataai/ydata-profiling) YData Profiling 透過一行程式碼徹底分析資料來促進 EDA 步驟。 分析包括缺失值檢測、相關性、分佈分析等。 該工具非常用戶友好且簡單,可以輕鬆加入到您的資料科學工具箱中。 ![YdataP 圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/spttei1zfirk6wc5pdmp.png) --- ## 機器學習/深度學習演算法 ### 6.💼 [Scikit-learn](https://github.com/scikit-learn/scikit-learn) 這可能是 Python 最著名的 3 個函式庫,這是理所當然的。 Sklearn 是機器學習領域的參考書。它包括不同的模型,例如 K 均值聚類、回歸和分類演算法。 它在降維技術方面也很出色。 Sklearn也提供資料選擇和驗證功能。它易於學習/使用,應該成為您資料科學之旅中的首選 ML 庫。 ![Sklearn 插圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/njefaw3nzjp62teo9gr7.png) --- ### 7.🧠 [Keras](https://github.com/keras-team/keras) Keras 是一個高階 API,運作在 TensorFlow 等框架之上。如果從神經網路開始,請從 Keras 開始。它非常適合快速實施,因為它簡化了實施過程,使其成為神經網路實施的最佳初學者友善選項。 ![Keras 圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sjcfis2nbh32jeoxc5wh.png) --- ### 8.🧠💪[TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) 這個庫是神經網路建模必須知道的。非常適合處理影像分類或 NLP(自然語言處理)等非結構化資料。 TensorFlow 廣泛應用於研究和工業領域,因為它為神經網路的設計和操作提供了完整的 API。 Keras(上面提到的)提供了一個更高層級(更簡單)的 API(它是建構在 TensorFlow 之上)。 ![TF 圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j7ybww8f5xjnif06g15q.png) --- ### 9.🌴[XGBoost](https://github.com/dmlc/xgboost) XGBoost 是有關機器學習演算法的最受歡迎的函式庫之一。 這個梯度提升庫廣泛用於現實生活中的用例,特別是表格資料。 它是 Kaggle 競賽獲勝者的最愛。 該庫包括回歸和分類演算法,但也提供特徵選擇工具。 ![XGBoost 插畫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fiaenysodq171mw77gl6.png) --- ### 10.🐈[CatBoost](https://github.com/catboost/catboost) 如果您的資料集主要由分類資料組成,那麼這個函式庫代表分類提升(Categorical Boosting),它是您的最佳選擇。該庫將規避一種熱編碼的複雜性,從而無需預處理分類資料。當使用預設參數執行時,它可以提供比 XGBoost 更好的精度。 ![Catboost 圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2klnjnwtbe3xfcwk6xqw.png) --- 希望您喜歡這篇文章! 我是一名新手作家,歡迎任何改進建議! ![菜鳥 gif](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q7qr8qikry1a2rf6x9dh.gif) 如果您有任何疑問,請隨時與我們聯繫。 --- 原文出處:https://dev.to/taipy/top-10-python-libraries-for-any-ml-projects-3gfp

【Python 🐍精通】Python Linked List 及基本 Linked List 操作🛠️

在上一篇文章中,我們了解了物件導向程式設計並對 Python 的 Magic/Dunder 方法進行了全面概述。 **Python 中的物件導向程式設計 (OOP)**:Python 中的這種範例圍繞著建立可重複使用程式碼。它涉及使用類別作為物件的藍圖。這些物件可以具有定義其行為和交互的屬性(資料)和方法(函數)。 **Python 的 Magic/Dunder 方法**:Python 中的 Magic 或 Dunder(雙底線)方法是名稱以雙底線開頭和結尾的特殊方法(例如,`__init__`、`__str__`、`__repr__`)。 您可以在這裡閱讀相關內容。 👇 https://dev.to/swirl/python-mastery-pythons-object-oriented-programming-overview-and-fundamentals-22m1 今天,我們將對其進行擴展,並使用物件導向程式設計的知識來理解和建立 Python 中的鍊錶。並會對其執行一些操作。 ## 開源 Python 專案:[Swirl](https://github.com/swirlai/swirl-search) [![旋流搜尋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9icq3q8vmtzrse1cbqcj.gif)](https://github.com/swirlai/swirl-search) 如果您對 Python 感興趣,您將會💖 [**Swirl**](https://github.com/swirlai/swirl-search)。 Swirl 是一個開源搜尋平台,它將為您提供以下知識: - Python - 人工智慧 - 在任何產品中整合大型語言模型 - 了解如何開發搜尋平台。 檢查我們的 GitHub 儲存庫: https://github.com/swirlai/swirl-search 如果您能夠:我們將非常高興: https://github.com/swirlai/swirl-search ## Linked List 連結列表是物件有序的集合。它是一種資料結構,旨在將資料保存在不連續的記憶體區塊中。 與使用連續記憶體區塊的陣列或傳統列表不同,鍊錶儲存在非連續記憶體位置。這種設計允許高效的插入和刪除,而無需重新排列整個資料結構。 這種設計允許高效的插入和刪除,而不需要重新排列整個資料結構。 ### 基本鍊錶 基本鍊錶是一種線性資料結構,其中每個元素(稱為節點)包含兩部分:資料和對清單中下一個節點的引用。這種結構允許有效地插入和刪除元素,因為它不需要移動元素,這與陣列不同。 典型的節點設計: **資料**:包含資料,可以是數字、地址、文字等。 **Next**:指向下一個資料節點或儲存下一個資料節點的位址。 ![Python 中鍊錶的節點](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cus930t03hko9x0xeac2.png) 第一個節點稱為列表的頭,最後一個節點指向 None(在 Python 中)(或在其他語言中為 Null),稱為尾節點。 當你把很多節點收集在一起時,它就變成了一個鍊錶。 ![Python 中的鍊錶](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ndkxz3274ylfqva4y2kh.png) ### 鍊錶的好處和操作的時間複雜度 連結清單有很多好處,特別是在動態資料操作場景中。以下是一些主要優勢: 1. **動態大小**:與陣列不同,鍊錶可以動態增長或縮小大小,這對於記憶體使用來說是高效的。 2. **易於插入/刪除**:插入或刪除節點相對簡單,因為它通常只涉及更改一些引用,而不需要像陣列中那樣移動元素。 3. **靈活性**:它們可以實現其他資料結構,如堆疊、佇列和圖鄰接表。 |運營|時間複雜度| |----------------|-----------------| |存取 | O(n) | |搜尋 | O(n) | |插入| O(1) | O(1) | |刪除 | O(1) | O(1) | _注意_:我們考慮的是單鍊錶。 ## 在 Python 中實作鍊錶。 這是將在 Python 中建立節點的程式碼。如果您對 `__repr__` 方法感到困惑,請注意。請查看本系列中的[上一篇文章](https://dev.to/swirl/python-mastery-pythons-object-oriented-programming-overview-and-fundamentals-22m1)。 ``` class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None def __repr__(self): return f"Node({self.data})" ``` 連結列表類別的程式碼。這利用了 Node 類別來建立資料並將它們連接在一起。 ``` class LinkedList: def __init__(self): self.head = None def append(self, data): new_node = Node(data) if self.head is None: self.head = new_node return last_node = self.head while last_node.next: last_node = last_node.next last_node.next = new_node def __repr__(self): nodes = [] current = self.head while current: nodes.append(repr(current)) current = current.next return "->".join(nodes) ``` 這段程式碼做了兩件事: 1. **追加**:在鍊錶末端追加一個節點。 2. `__repr__` :此方法遍歷鍊錶並以Pythonic方式列印它。 1. 這也可以使用稱為 traverse 的方法來完成。 _這是呼叫「__repr__」方法的「print(llist)」的輸出: ![在 Python 中列印連結清單](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8krtl50nkifa5nhvsh4j.png) ### 遍歷鍊錶。 遍歷鍊錶就是遍歷每個節點並列印它的過程。 ``` def traverse(linked_list): current = linked_list.head while current: print(current.data) current = current.next llist = LinkedList() llist.append(1) llist.append(2) llist.append(3) print("Traversing the linked list:") traverse(llist) ``` ![Python中遍歷鍊錶](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mzzy5pwzixnwpgmfqynw.png) ## 反轉鍊錶 這個想法是迭代鍊錶,並且對於每個節點,將其“下一個”指標切換為指向前一個節點而不是下一個節點。這將幫助我們反轉鍊錶。 ``` def reverse_linked_list(head): previous = None current = head while current: next_node = current.next current.next = previous previous = current current = next_node return previous llist = LinkedList() llist.append(1) llist.append(2) llist.append(3) print("Original List:", llist) new_head = reverse_linked_list(llist.head) llist.head = new_head print("Reversed List:", llist) ``` ![反轉連結清單](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s05ouz9eegzukkkuofw8.png) ## 在連結清單中插入值 我們已經有一個追加函數,可以將值加到鍊錶的末尾。但是,如果我們想要一個在特定位置加入的方法,並且如果該位置不存在,則將值附加到末尾,該怎麼辦? ``` class LinkedList: def insert_after_value(self, data_after, data_to_insert): if self.head is None: return current = self.head while current: if current.data == data_after: new_node = Node(data_to_insert) new_node.next = current.next current.next = new_node return current = current.next self.append(data_to_insert) ``` ## 刪除鍊錶中的節點 若要從鍊錶中刪除節點,請建立一個函數,該函數將鍊錶的頭和要刪除的節點的資料作為參數。並遍歷鍊錶,直到找到資料,然後將其刪除。 ``` class LinkedList: def delete_node(self, data): current = self.head if current is None or current.data == data: self.head = current.next if current else None return while current.next: if current.next.data == data: current.next = current.next.next return current = current.next ``` ![刪除連結清單中的節點](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/12hjdfchdy0ofrjyyt10.png) 感謝您閱讀本文。在本系列的後續文章中,我們將討論 Python 和 Python 資料結構的更複雜的細節。 ## 為 [Swirl] 做出貢獻(https://github.com/swirlai/swirl-search) [![為 Swirl 做出貢獻](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/itecirhtu5lghtlr6m2a.jpg)](https://github.com/swirlai/swirl-search) [Swirl](https://github.com/swirlai/swirl-search) 是一個開源 Python 專案。為 Swirl 做出貢獻可以幫助您獲得生產級的 Python 知識並提高您的技能。 檢查我們的 GitHub 儲存庫: https://github.com/swirlai/swirl-search 如果您能夠:我們將非常高興: https://github.com/swirlai/swirl-search 謝謝閱讀, 你們都令人嘆為觀止。 ![你太棒了](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kqhf5vqr2lj4z5kq4gdr.gif) --- 原文出處:https://dev.to/swirl/python-mastery-overview-of-linked-list-in-python-essential-linked-list-operations-hn3

🧠 自己用 JavaScript 手寫:人工智慧/神經網路......! 😱 不使用任何套件!🤯

您是否嘗試過實際建立神經網路?不,我也沒有……直到今天! 在這篇文章中,我們將介紹我學到的一些東西,以及一些用 vanilla JS 編寫的非常簡單的神經網路的 2 個演示。 ## 介紹 今天早些時候,我正在閱讀 @supabase_io [“AI 內容風暴”](https://supabase.com/blog/supabase-ai-content-storm) 文章。 我突然意識到一件事。我得到了神經網路......但我實際上根本沒有得到它們! 就像,我得到了神經元的概念。但數學是如何運作的呢? 特別是如何使用「反向傳播」來訓練神經網路?偏差和權重如何發揮作用?什麼或誰是 sigmoid? ETC。 現在,明智的做法是閱讀大量文章,獲取一個庫並使用它。 **但我不懂事。** 因此,我閱讀了大量文章……然後決定建立我的第一個神經網路。 但這還不夠難,所以我決定用 JavaScript 來做(因為每個人似乎都使用 Python...)。哦,我決定在沒有任何庫的情況下完成它。哦,我也想在其中建立一個視覺化工具。 我有些不對勁……我似乎在痛苦中茁壯成長。 無論如何,我做到了,這就是我學到的東西。 ## 注意:這不是教學課程 聽著,我想澄清一下,這不是教學! 這只是我分享一些我在學習和我的**第一個**神經網路時發現有趣的事情。 請注意,這裡強調**第一**,所以請不要將其視為除了有趣的東西之外的任何東西。 我也盡力解釋每個部分及其作用,但與所有事情一樣,你對某些東西越熟練,你就越能更好地解釋它......所以我的一些解釋可能有點“偏離” ! 無論如何,既然所有這些都已經解決了,讓我們繼續吧! 如果您想直接跳到[最終演示](#the-demo),請繼續! ## 第一步 好的,首先,我可以建立的最基本的神經網路是什麼? 經過一番閱讀後,我發現神經網路可以像一些輸入神經元和一些輸出神經元一樣簡單。 每個輸入神經元都連接到一個輸出神經元,然後我們可以為每個連接加入權重。 考慮到這一點,我必須想出一個易於理解的問題來解決,但又足夠複雜以確保我的網路正常運作。 我決定建立一個神經網絡,它獲取圖表上某個點的 X 和 Y 座標,然後根據它們是正還是負為它們分配一個「團隊」(顏色)。 這樣我們就有了 2 個輸入(X 和 Y 位置),然後有 4 個輸出: 1. X > 0 且 Y > 0 2. X < 0 且 Y > 0 3. X > 0 且 Y < 0 4. X < 0 且 Y < 0 由於這裡的要求非常簡單,我們可以擺脫一些「隱藏」神經元(這是我稍後將介紹的內容)並讓事情變得超級簡單! 所以本質上我們必須建構一個看起來像這樣的神經網路: ![左側 2 個圓圈透過線連接到右側 4 個圓圈。深色背景上的霓虹燈風格。](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x9rh1tbxrndmjsz5b7oo.png) 左邊的圓圈是我們的輸入(X 和 Y 位置),右邊的圓圈是我們之前討論的輸出。 ### 我們的第一個神經元 好的,現在我們可以真正開始了。 現在我實際上並沒有先建置神經元。事實上,我實際上首先建立了一個視覺化工具,因為這是查看事情是否正常運作的最簡單方法,但我稍後會介紹這一點。 因此,讓我們建立一個神經元(或更具體地說,一些神經元及其連接)。 幸運的是,神經元其實非常簡單! (或者我應該說,它們*可以*非常簡單......它們在大型語言模型(LLM)等中變得更加複雜。) 簡單神經元具有偏差(將其視為內部權重,我們將加入到最終計算中以對每個神經元進行加權的數字),並透過每個連接之間的權重連接到其他神經元。 現在回想起來,單獨加入到每個神經元的連接可能是一個更好的主意,但我決定將每層神經元和每層連接作為單獨的專案加入,因為這樣更容易理解。 所以建構我的第一個神經網路的程式碼如下所示: ``` class NeuralNetwork { constructor(inputLen, outputLen) { this.inputLen = inputLen; this.outputLen = outputLen; this.weights = Array.from({ length: this.outputLen }, () => Array.from({ length: this.inputLen }, () => Math.random()) ); this.bias = Array(this.outputLen).fill(0); } } const neuralNetwork = new NeuralNetwork(2, 4); ``` 好的,我跳過了一些步驟,所以讓我們簡要介紹一下每個部分。 `this.inputLen = inputLen;` 和 `this.outputLen = outputLen;` 只是為了讓我們可以引用輸入和輸出的數量。 `this.weights = [...]` 是連線。現在看起來可能有點嚇人,但這就是我們正在做的事情: - 建立輸出神經元陣列(`outputLen`) - 將長度為“inputLen”的陣列加入到每個陣列條目,並用 0 到 1 之間的一些隨機值填充它以開始我們的工作。 該程式碼的輸出範例如下所示: ``` this.weights = [ [0.7583747881712366,0.4306037998314902], [0.40553698492617807,0.4419651593960727], [0.852978801662627,0.9762509253699836], [0.8701610553353811,0.5583309725764114] ] ``` 它們本質上代表以下內容: ``` [input 1 to output 1, input 2 to output 1], [input 1 to output 2, input 2 to output 2], [input 1 to output 3, input 2 to output 3], [input 1 to output 4, input 2 to output 4], ``` 然後我們還有「this.bias」。 這適用於輸出層中的每個神經元。我們稍後用它來加入輸出值,使一些神經元更強,一些神經元更弱。 它只是一個由 4 個 0 組成的陣列來讓我們開始,因為我們不想要初始偏差! 現在,雖然這是一個神經網絡,但它完全沒有用。 我們無法實際使用它......如果我們確實使用它,它產生的結果將是完全隨機的! 所以我們需要解決這些問題! ### 使用我們的網路! 我們需要做的第一件事是實際獲取一些輸入,透過我們的網路執行它們並收集輸出。 這是我想出來的: ``` propagate(inputs) { const output = new Array(this.outputLen); for (let i = 0; i < this.outputLen; i++) { output[i] = 0; for (let j = 0; j < this.inputLen; j++) { output[i] += this.weights[i][j] * inputs[j]; } output[i] += this.bias[i]; output[i] = this.sigmoid(output[i]); } return output; } sigmoid(x) { return 1 / (1 + Math.exp(-x)); } ``` 現在這裡有兩件有趣的事情。 ####乙狀結腸 首先,一件有趣的事情是我們的“sigmoid”函數。它所做的只是沿著「S 形」曲線將我們輸入的值(例如 12)轉換為 0 到 1 之間的值。 這是我們將價值觀從極端標準化為更統一的**且始終為正值的方式。** 進一步閱讀後,這裡還有其他關於如何將值更改為 0 到 1 之間的選項,但我還沒有完全探索它們(例如 [ReLU](https://en.wikipedia.org/wiki/Rectifier_(neural_networks)) 如果你想閱讀相關內容)。 我確信有一些很好的解釋為什麼需要這樣做,但在我的猴腦中,這只是將值保持在 0 和 1 之間的方法,以便乘法保持在一定範圍內並且值被「展平」。 這樣你就不會在過於強大的神經元之間出現「失控」的路徑。 例如,假設您有一個權重為 16 的連接和一個權重為 1 的連接,使用我們的 sigmoid 函數,我們可以將其從 16 倍的差異減少到大約 35% 的差異(「sigmoid(1)」為0.73 ,執行我們的函數後,`sigmoid(16)` 為0.99)。 這也意味著負值變成正值。 因此,透過 sigmoid 函數執行值意味著負數會轉換為 0 到 0.5 之間的值,0 的值恰好變成 0.5,大於 0 的值變成 0.5 到 1 之間的值。 ![描繪兩條虛線之間的 S 型曲線的圖形。中間有一條虛線表示0.5。深色背景上的霓虹燈發光造型。](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dr3460emdf5m77nc0rn2.png) 如果你考慮一下,這是有道理的,因為當我們開始將負數和正數相乘時,我們可以極大地改變我們的輸出。 例如,如果我們在 100 的路徑中有一個負神經元,而其餘的都是正神經元,這會將強值更改為弱值,並且可能會導致問題。 不管怎樣,隨著我閱讀更多和實驗更多,我相信我會更好地理解這一部分! #### 我需要偏見嗎? 第二個有趣的是「output[i] += this.bias[i];」。 好吧,在這個神經網路中,所有 4 個輸出都同樣重要,而且我們沒有隱藏神經元,所以我後來刪除了它以簡化程式碼! 但諷刺的是,在我們更複雜的神經網路上,由於網路反向傳播的工作方式,我需要重新加入輸出神經元的偏差。否則,一個輸出神經元會一直啟動。 我無法弄清楚這是否是必要的步驟,或者我的神經網路是否犯了一個錯誤,而這是為了彌補它。 再次提醒大家,我還在學習中,只是掌握了基礎知識,所以我不知道它是什麼! 🤣 #### 我們快到了 上面的其餘程式碼相當簡單。我們只是將每個輸入乘以與每個輸出相關的權重(並加入不必要的偏差!)。 事實上,我們現在就可以執行它,但結果會很糟糕!讓我們來解決這個問題! ### 訓練時間到了! 好吧,神經網路的最後一個重要部分是訓練它! 現在,隨著這篇文章越來越長,我將只介紹以下訓練程式碼的要點(順便說一下,我花了將近一個小時來編寫......我告訴過你我對此是個菜鳥! ) ``` train(inputs, target) { const output = this.propagate(inputs); const errors = new Array(this.outputLen); for (let i = 0; i < this.outputLen; i++) { errors[i] = target[i] - output[i]; for (let j = 0; j < this.inputLen; j++) { this.weights[i][j] += this.learningRate * errors[i] * output[i] * (1 - output[i]) * inputs[j]; } this.bias[i] += this.learningRate * errors[i]; } } ``` “為什麼花了這麼長時間?”我聽到你問了!好吧,它讓我思考了所有需要相乘才能更新每個權重的位元。 另外 `this.learningRate` 也需要一點時間來適應。這只是降低我們改變權重的速率,這樣我們就不會“超過”每個權重的目標值,但是將其調整到合理的值需要經驗......我沒有經驗並且設置得太低,所以我的程式碼看起來被破壞了! 經過一番擺弄後,我將數值定為 0.1(而不是 0.01 🤦🏼‍♂️),突然間事情開始變得更好了! 是的,所以我們有一個訓練函數。但請記住,此訓練功能僅進行一次訓練。 我們需要對我們的網路進行多次訓練,希望每次訓練都能使其更加準確。 我們將在一秒鐘內討論這一點,但我想分享一個快速的側面/我學到的東西。 #### 訓練資料調整 我知道我們甚至還沒有涵蓋最終的訓練資料,但這是我學到的一個有趣的觀點,適合這裡(因為它解釋了為什麼我花了這麼長時間來編寫這個訓練函數)。 最初我產生了數百個不同的訓練 X 和 Y 座標,全部都是隨機的。 但經過進一步閱讀後,我只產生 4 個靜態訓練點,得到了更好的結果: ``` const trainingData = [ { x: -0.5, y: -0.5, label: "blue" }, { x: 0.5, y: -0.5, label: "red" }, { x: -0.5, y: 0.5, label: "green" }, { x: 0.5, y: 0.5, label: "purple" } ]; ``` 一旦你明白了,就很有意義了! 我們希望「拉」值更接近目標,上述值是我們每個區域的確切「中心點」。 因此,對於給定的距離,我們的錯誤率將始終保持一致。 這意味著我們的神經網路學習得更快,因為我們的錯誤率更大,這取決於它們距離 X 更遠還是距離 Y 更遠。 我可以更好地解釋這一點,但這超出了本文的範圍。希望如果您仔細考慮一下,那麼它也會像對我一樣為您「點擊」! 諷刺的是,我回到了更大模型的更隨機的資料集,因為我想真正測試我對學習率、過度訓練等的理解。 ## 我們有一個有效且有用的神經網路! 實際上,這就是我們的整個神經網路。 不過,我們需要做一件事。 我們的訓練函數需要執行很多次! 因此,我們需要最後一個函數來做到這一點,它獲取我們的訓練資料並執行我們的訓練函數數百次: ``` function train() { for (let i = 0; i < 10000; i++) { const data = trainingData[Math.floor(Math.random() * trainingData.length)]; neuralNetwork.train([data.x, data.y], encode(data.label)); } console.log("Training complete"); } ``` ### 金髮女孩迭代 請注意,我們在「for」循環中訓練網路 10,000 次。 10,000 次迭代足以訓練這個特定的神經網路。但對於我們稍後將介紹的更複雜的問題,我需要更多的迭代(並降低學習率)。 這是機器學習有趣的部分之一,您需要足夠地訓練神經網路(這很難做到正確),但如果訓練太多,就會發生“過度擬合”,並且實際上開始得到更糟糕的結果。因此,為了獲得最佳結果,需要完美平衡! 不管怎樣,已經很多了,我們終於迎來了第一個示範! ## 簡單的普通 JS 神經網路演示 雖然有點亂,但我們的神經網路和所有訓練部分都在下面 CodePen 的前 67 行。 其餘程式碼行實際上執行我們的網路(“neuralNetwork.propagate([x, y]);”大約第 85 行),然後將點及其預測顏色輸出到“<canvas>”上。 「encode」和「decode」純粹是為了獲取我們的輸出神經元,找到哪個神經元具有最高的激活,然後將其映射到我們可視化的顏色。 這是最後要理解的事。我們的輸出神經元都會有一個值。神經網路不僅僅輸出 1, 0, 0, 0。 相反,它會輸出每個輸出神經元的「確定性」或猜測。因此我們將得到類似「0.92,0.76,0.55,0.87」的輸出。 這就是為什麼我們有“解碼”函數,它找到最高輸出的神經元並將其作為我們的最終猜測! ``` // this line finds the max value of all of our output neurons and then returns its index so we can use that to classify our X and Y coordinates. const maxIndex = output.indexOf(Math.max(...output)); ``` ### 用法和實際演示 要使用該範例,您有 3 個按鈕: - **訓練** - 在我們的神經網路開始未經訓練和隨機化時對其進行訓練。 - **分類點** - 這是為了執行我們的神經網路。它將在圖表上繪製點並為它們分配顏色。我建議在訓練之前和之後執行這個。 - **重設** - 這將建立一個未經訓練的新神經網路。非常適合在訓練前後測試點的分類。 另請注意,每個區域都根據該區域應顯示的顏色進行著色。它真的可以讓您看到隨機且未經訓練的神經網路距離成功還有多遠(重置然後對測試點進行分類)! 玩吧! https://codepen.io/GrahamTheDev/pen/abPxoqb ### 我們最基本的神經網路結束 這樣我們就有了最基本的神經網路! 它可以很好地滿足我們的需求,並且我們設法了解了一些關於反向傳播(我們在主類別中的“train”函數)以及權重和偏差的知識。 但這是非常有限的。如果我們將來想做更高級的事情,我們需要加入一些隱藏神經元! ## 版本 2 - 隱藏神經元 好的,那為什麼要隱藏神經元呢?他們的目的是什麼? 在更複雜的範例中,它們充當獲取輸入並為它們的分類方式加入更多維度的方式。 我們仍然使用 2 個輸入神經元和 4 個輸出神經元,但這次我們在中間加入了一個附加層(我們可以更改和調整其中神經元的數量)。 所以我們的神經網路看起來像這樣: ![左側 2 個圓圈透過線連接到中間的 6 個圓圈,然後透過線連接到右側的 4 個圓圈。深色背景上的霓虹燈風格。](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z0f1204y2d96wucq6fzv.png) 由於神經網路需要處理更多的輸入並進行更複雜的計算,隱藏層中的額外神經元使它們能夠更好地對輸入進行分類並提供更好的結果。 隱藏層也可以是不同的「深度」。 假設我們有 2 個輸入神經元。我們可以將它們連接到 6 個「隱藏」神經元,然後將它們連接到 4 個輸出神經元。 但我們也可以將第一層的 6 個神經元連結到第二層隱藏神經元。第二層可能有 8 個神經元,然後連接到我們的 4 個輸出神經元。 但要遵循的內容還有很多,這是為了讓我學習基礎知識,所以我選擇加入一個隱藏層。這也意味著我可以將每個連接層保留為單獨的陣列,這在現階段更容易理解! ### 那麼有什麼新內容呢? 沒有太大變化,只是我們有了更多的連結和更多的神經元! 您可以將其視為串聯加入 2 個原始神經網絡,只是第一個神經網路的輸出現在充當第二個神經網路的輸入。 雖然程式碼可能更加複雜,但我們的神經網路遵循相同的原則。 這是程式碼: ``` class NeuralNetwork { constructor(inputSize, hiddenSize, outputSize) { this.inputSize = inputSize; this.hiddenSize = hiddenSize; this.outputSize = outputSize; this.weightsInputToHidden = Array.from({ length: hiddenSize }, () => Array.from({ length: inputSize }, () => Math.random() * 2 - 1) ); this.biasHidden = Array(hiddenSize).fill(0); this.weightsHiddenToOutput = Array.from({ length: outputSize }, () => Array.from({ length: hiddenSize }, () => Math.random() * 2 - 1) ); this.biasOutput = Array(outputSize).fill(0); this.learningRate = document.querySelector('#learningRate').value; // Adjusted learning rate this.hiddenLayer = new Array(this.hiddenSize); } feedForward(inputs) { for (let i = 0; i < this.hiddenSize; i++) { this.hiddenLayer[i] = 0; for (let j = 0; j < this.inputSize; j++) { this.hiddenLayer[i] += this.weightsInputToHidden[i][j] * inputs[j]; } this.hiddenLayer[i] += this.biasHidden[i]; this.hiddenLayer[i] = sigmoid(this.hiddenLayer[i]); } const output = new Array(this.outputSize); for (let i = 0; i < this.outputSize; i++) { output[i] = 0; for (let j = 0; j < this.hiddenSize; j++) { output[i] += this.weightsHiddenToOutput[i][j] * this.hiddenLayer[j]; } output[i] += this.biasOutput[i]; output[i] = sigmoid(output[i]); } return output; } train(inputs, target) { for (let i = 0; i < this.hiddenSize; i++) { this.hiddenLayer[i] = 0; for (let j = 0; j < this.inputSize; j++) { this.hiddenLayer[i] += this.weightsInputToHidden[i][j] * inputs[j]; } this.hiddenLayer[i] += this.biasHidden[i]; this.hiddenLayer[i] = sigmoid(this.hiddenLayer[i]); } const output = new Array(this.outputSize); for (let i = 0; i < this.outputSize; i++) { output[i] = 0; for (let j = 0; j < this.hiddenSize; j++) { output[i] += this.weightsHiddenToOutput[i][j] * this.hiddenLayer[j]; } output[i] += this.biasOutput[i]; output[i] = sigmoid(output[i]); } const errorsOutput = new Array(this.outputSize); const errorsHidden = new Array(this.hiddenSize); for (let i = 0; i < this.outputSize; i++) { errorsOutput[i] = target[i] - output[i]; for (let j = 0; j < this.hiddenSize; j++) { this.weightsHiddenToOutput[i][j] += this.learningRate * errorsOutput[i] * output[i] * (1 - output[i]) * this.hiddenLayer[j]; } this.biasOutput[i] += this.learningRate * errorsOutput[i]; } for (let i = 0; i < this.hiddenSize; i++) { errorsHidden[i] = 0; for (let j = 0; j < this.outputSize; j++) { errorsHidden[i] += this.weightsHiddenToOutput[j][i] * errorsOutput[j]; } this.biasHidden[i] += this.learningRate * errorsHidden[i]; for (let j = 0; j < this.inputSize; j++) { this.weightsInputToHidden[i][j] += this.learningRate * errorsHidden[i] * this.hiddenLayer[i] * (1 - this.hiddenLayer[i]) * inputs[j]; } } } } ``` 現在,不要被嚇倒,我剛剛複製了幾個循環,其中要操作的目標資料集略有不同。 我們加入了一組額外的偏差(對於我們的隱藏層)和一組額外的連接:我們的輸入層到我們的隱藏層,然後我們的隱藏層現在連接到我們的輸出層。 最後,我們的「train」函數有一些額外的循環,只是為了透過每個步驟進行反向傳播。 唯一值得一提的其他變化是我們現在有第三個輸入參數(中間),用於隱藏神經元的數量。 ### 醜陋,但似乎有用 看,我想再說一遍,這是我一邊學習一邊學習,所以程式碼反映了這一點。 這裡有很多重複,可擴展性不太好。 然而,據我所知,它是有效的。 話雖如此,雖然它有效,但它的性能似乎比我們原來的、簡單得多的神經網路要差。 這要么意味著我犯了一個錯誤(可能),要么是我沒有「撥入」正確的訓練設定。 說到這裡... ### 加入一些變數來玩 由於這更複雜,我在一些快速設定中「迴避」了。 現在我們可以更新: - **訓練資料大小** - 我們產生的不同隨機點的數量 - **訓練迭代** - 我們從訓練集中選擇隨機資料點並將其輸入神經網路上的「訓練」函數的次數。 - **學習率** - 我們根據錯誤調整速度的乘數。 - **隱藏節點(超過2個!)** - 調整第二層有多少個隱藏節點(需要您再次初始化網絡,否則會損壞!) - **要分類的點** - 傳遞給我們訓練過的神經網路並繪製在圖表上的點數。 這意味著我們可以更快地處理這些值,看看它們對我們的神經網路及其準確性有什麼影響! ### 最後一件事 哦,我加入了一個按鈕來視覺化神經網路的樣子。 無論如何按“可視化神經元和權重”,但它還沒有完成。我也沒有立即完成它的打算,因為我想完全重新設計建構神經網路的方法,使其更具可擴展性。 不過,按鈕就在那裡,請隨意按下。更好的是,請隨時為我修復它! 🤣💗 ## 演示 控制項與以前相同,加上前面 2 個小節中提到的輸入。 試試一下,看看是否可以微調學習率、神經元數量和訓練設定以獲得真正準確的結果! https://codepen.io/GrahamTheDev/pen/qBLwBxP 請務必更新一些值,重新初始化神經網絡,嘗試使用不同數量的隱藏神經元等。 如果您像我一樣是初學者,希望您能開始理解一些事情! ## 結論 用 vanilla JS 建立神經網路真的很有趣。 我沒有見過很多人這樣做,所以我希望它對你或至少對某人有用! 我學到了很多關於偏差、反向傳播(神經網路的關鍵)等的知識。 顯然這個例子和這裡學到的東西只是機器學習的1%。但對於像我這樣的微小的、未優化的神經網路和巨大的數十億參數模型來說,核心原理是相同的。 這個例子就像機器學習 (ML) 和神經網路的「hello world」。 接下來,我真的想嘗試建立一個更大的、結構更好、更容易擴展的神經網絡,看看我們是否可以進行一些光學字元辨識(OCR)。您可以將其視為機器學習和神經網路的“待辦事項清單”! ### 發表評論。 您是神經網路專家嗎?告訴我我哪裡錯了! 你是像我一樣的初學者嗎?那麼請告訴我這是否有助於您理解,至少一點點!或者,如果這實際上讓事情變得更加混亂! 😱 最重要的是,如果這篇文章激發了您對我糟糕的編碼做鬼臉,或者想要建置您自己的神經網絡......那麼我很高興它對您產生了一些影響,並且很樂意聽到它! 💗 --- 原文出處:https://dev.to/grahamthedev/a-noob-learns-ai-my-first-neural-networkin-vanilla-jswith-no-libraries-1f92

我使用了幾款文字編輯器的心得:sublime、vim、emacs、vscode

我將談論我使用每個文字編輯器的經驗,也許這對於評估文字編輯器的人花時間學習可能有用。 ## Sublime Text 我在高中時開始學習編程,編寫一些程式碼並在瀏覽器上查看結果非常有趣。我使用 Sublime Text 是因為我正在透過部落格文章和影片進行學習,而且大部分內容都提到了 Sublime Text。而且,它速度很快,而且我安裝了一些外掛程式來處理 php、html、javascript 和 css。我在工作中也使用了它幾年,直到有一天我加入了一家擁有 vim 和 emacs 用戶的公司。 ## vim vim 使用者從事的專案與我自己的專案更接近,所以我開始檢查他們是如何做事的,然後我開始學習 vim。這並不酷,學習如何使用它太難了,要加載新的配置文件我每次都必須重新啟動 vim 以及許多其他問題,但既然他們這樣做了,我說服自己我也可以學習它,所以我做過。 我使用 vim 幾個月了,我最喜歡 vim 的是它針對編輯檔案而不是建立新檔案進行了最佳化。大多數時候,我們都在編輯檔案並在程式碼行之間移動,這樣才有意義。最後,我對 vim 的使用感到高興並且富有成效。 ## neovim 有一天,我聽說了 neovim,但不確定為什麼我轉而使用它,但請查看這兩個專案的 github 專案: ![](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/mr475vfxouxinfcgxeaa.png) ![](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/oogdvczt4j9mt5v49jxu.png) 等等什麼? vim 儲存庫上只有一位貢獻者?怎麼只有一個人就能做到這一點?檢查拉取請求列表,我發現作者應用了其他人的更改,因為這是他的更改。好吧,我不喜歡這樣,所以我改用 neovim,當人們做出貢獻時,它會給他們帶來榮譽。 更新:我同意我的調查太淺薄。我看到[此評論](https://dev.to/heast/comment/4gk4)。但我還是不喜歡這樣。 ## nvim + tmux 當時人們正在談論“tmux”,它是一個終端多路復用器,因此您可以拆分終端並擁有選項卡並自定義所有內容,從快捷方式到tmux 的外觀,例如向狀態欄加入有用的訊息。我嘗試過並且喜歡。由於我在終端中使用 nvim,它執行得非常好,我甚至找到了一些插件來順利整合它們。它是這樣的: ![](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/u4ncf7ir9rfeb0lx700j.gif) 我不再使用 nvim,但你仍然可以找到我的 [vim](https://github.com/lucasprag/vimlociraptor) 和 [tmux](https://github.com/lucasprag/dotfiles/blob) 設定/ master/tmux.conf)。 我使用這個堆疊三年了,我很高興。 然後我看到自己管理 nvim、tmux、zsh 的配置和插件,以便在工作中的 Debian 上的 terminator 和家裡的 macOS 上的 iTerm 上執行良好。插件之間也不是一切都工作得很好,例如,我在nvim 上有自動完成功能,它工作得很好,除非我使用多個遊標,這是另一個插件的功能,自動完成功能僅適用於第一個遊標,因為它們沒有彼此融為一體。我還遇到了類似的其他令人沮喪的問題,而且我發現自己花了太多時間除錯或嘗試替代插件,所以我傾向於嘗試一些不同的東西,這就是 emacs 引起我注意的地方。 ## emacs Emacs 有一個 GUI 應用程式,它讓我不再需要 terminator 或 iTerm,它有自己的 shell,用 elist 編寫,稱為 eshell,所以我對所有事情都有一個配置和插件。我嘗試像使用 vim 一樣從頭開始寫下每個配置,但要學的東西太多了,而且我必須完成一些工作,所以我嘗試了 spacemacs,在一些幫助下我很快就能提高工作效率。 Spacemacs 有 vim 鍵綁定,所以我在家裡,我只需要學習處理 spacemacs 的不同方面,例如佈局和工作區。做事情更容易,因為它會即時顯示可用的鍵綁定,所以當您鍵入時,您可以看到您的選項,它也是助記符,所以如果您想要佈局,您可以使用“SPC + l” ,如果需要的話要切換某些內容,請使用“SPC + t”,如果需要緩衝區,請使用“SPC + b”,對於專案,請使用“SPC + p”,對於文件,請使用“SPC + f”,並儲存您需要的檔案組合“SPC + fs”(意指“spacemacs -> 檔案 -> save”)和“SPC + pt”等指令來檢視檔案的專案樹。非常簡單吧? 我花了大約一個月的時間才理解一切並順利工作。我對一切都不滿意,我遇到了一些錯誤,這沒關係,我報告了並嘗試修復它們,但我必須再學習一種語言(elisp)才能做到這一點。這是一次很棒的經歷,因為我學習了很多 elisp,在我看來這是一門很棒的語言,所以我玩得很開心,這讓我使用了 spacemacs 6 個月。 然後我看到了這個影片: https://www.youtube.com/watch?v=8kCd4w4kc68 等等什麼?一週的 VSCode 就毀了對 Emacs 10 年的熱愛?我有一些朋友也對 vscode 很滿意,他們強烈推薦它。好吧,讓我們試試看。 ## vscode 我必須在周末做一些編碼,所以我切換到 vscode,總的來說,體驗很棒,但一開始我不得不經常使用滑鼠。 我安裝了vim 鍵綁定,令我驚訝的是,它還支援常見的vim 插件,例如「vim-easymotion」、「vim-surround」、「vim-commentary」以及其他我從未聽說過的插件。 我在 vscode 中發現的殺手級功能: - `cmd + p` 使用模糊搜尋開啟檔案更快、更聰明(它將最近的檔案放在頂部) - 快捷方式與瀏覽器快捷方式更相似,這讓我作為網頁開發人員的生活更輕鬆 - 設定檔是「JSON」文件,不需要太多自訂(我的設定檔有 22 行,僅此而已) - 整合的多終端運作得非常好,並且像 tmux 一樣有分割功能 - vscode 由 Microsoft 維護,我認為有一個團隊致力於它並加入彼此集成良好的功能真是太好了 - 我不需要除錯 vscode 並且到目前為止我沒有發現任何錯誤 - 我不需要安裝太多插件 - 跳到 React 的定義 我安裝的VScode外掛: - [Vim 鍵綁定](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=vscodevim.vim) - [專案管理器](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alefragnani.project-manager) - 使用「ALT + CMD + p」更輕鬆地在專案之間切換 - [書籤](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alefragnani.Bookmarks) - `ALT + CMD + k` 加書籤,`ALT + CMD + l` 跳到下一個書籤 - [檔案實用程式](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=sleistner.vscode-fileutils) - 無需使用滑鼠即可輕鬆複製或重新命名文件 - [對 Ruby 的支持](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=rebornix.Ruby) - [對 Ruby Haml 的支持](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=vayan.haml) - [Ruby 自動補全](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=castwide.solargraph) - [Ruby 的 Linting](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=misogi.ruby-rubocop) - [Python 支援](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python) - [Elixir 支援](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mjmcloug.vscode-elixir) - [React 支援](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dsznajder.es7-react-js-snippets) - [ESLint](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dbaeumer.vscode-eslint) - [One Dark Pro Monokai Darker 主題](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=eserozvataf.one-dark-pro-monokai-darker) - 我最喜歡的配色方案 ![](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/thtlo6h65n8hmfksan23.gif) 這是我使用文字編輯器的經驗。今天,我不必除錯我的編輯器來使簡單的事情發生,而且我仍然可以根據我的需要對其進行自訂。是的,我對 vscode 非常滿意,也許你也應該嘗試一下。我希望它對某人有用。 我也期待聽到您對這些文字編輯器的意見和經驗。謝謝。 --- 原文出處:https://dev.to/lucasprag/my-editor-journey-sublime-vim-emacs-vscode-19k0

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您是否正在為您的 Web 應用程式尋找令人驚嘆的 VS Code 擴充功能?那麼這裡是 2023 年最佳 VS Code 擴充的驚人集合。 [**VS Code 擴充**](https://marketplace.visualstudio.com/VSCode) 在現代 Web 開發中至關重要。它們基本上是用於建立現代 Web 應用程式的原始程式碼編輯器。它是一個免費的開源編輯器。此外,它支援大量可用於 Web 應用程式開發的擴充功能。 **[VS Code](https://code.visualstudio.com/)** 擴充功能可讓您為安裝新增偵錯器、語言和工具,以支援您的開發工作流程。其豐富的可擴充性模型使擴充作者可以直接插入 VS Code UI,並透過 VS Code 使用的相同 API 提供功能。 因此,為了幫助您選擇正確的擴展,這些擴展將比它們從您的系統中獲得的資源增加更多的價值,我們列出了當今可用的最佳趨勢擴展的廣泛列表。雖然其中一些是眾所周知且普遍安裝的,但其他擴充功能是使用 Visual Studio Code 的經驗豐富的開發人員強烈推薦的擴充功能。 現在,在處理任何Web 專案時,我們建議您使用這個令人印象深刻的[Bootstrap 儀表板範本](https://themeselection.com/item/category/bootstrap-admin-templates/),它具有現代且獨特的設計。 [![Sneat Bootstrap 5 HTML 管理範本](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ss73uc2z3h7oueged1jn.png)](https://themeselection.com/products/sneat-bootstrapsneat-bootstrapsneat-bootstrapsneat-bootstrapsneat-bootstrapsneat-bootstrap-html-管理模板/) ##### 1. [GITLENS](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=eamodio.gitlens) [![Gitlens](https://raw.githubusercontent.com/eamodio/vscode-gitlens/master/images/docs/gitlens-preview.gif)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=eamodio.gitlens) GitLens 只是幫助您更好地理解程式碼。快速了解一行或程式碼區塊被更改的人、原因和時間。此外,它還可以讓您輕鬆探索程式碼庫的歷史和演變。 GitLens 增強了 Visual Studio Code 中內建的 Git 功能。它還可以幫助您透過 Git 責任註釋和程式碼鏡頭一目了然地視覺化程式碼作者身份,無縫導航和探索 Git 儲存庫,透過強大的比較命令獲得有價值的見解等等。 下載次數:5,972,117 ##### 2. [PRETTIER – 程式碼格式化程式](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=esbenp.prettier-vscode) [![Prettier 程式碼格式化程式](https://themeselection.com/wp-content/uploads/2020/08/prettier.png)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=esbenp.prettier-vscode) 它是一個固執己見的程式碼格式化程序,透過解析程式碼並使用自己的規則重新列印程式碼(考慮最大行長度)來強制執行一致的樣式,並在必要時包裝程式碼。此外,它支援多種語言。它可以與大多數編輯器整合。 下載次數:7,676,738 ##### 3. [ESLINT](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dbaeumer.vscode-eslint) [![Eslint](https://themeselection.com/wp-content/uploads/2020/08/12-ESLint-1024x640-2.png)](https://themeselection.com/wp-content/uploads/2020/08/12-ESLint-1024x640-2.png) ESLint 靜態分析您的程式碼以快速發現問題。 ESLint 靜態分析您的程式碼以快速發現問題。它內建於大多數文字編輯器中,您可以將 ESLint 作為持續整合管道的一部分執行。 ESLint 修復是語法感知的,因此您不會遇到傳統尋找和取代演算法引入的錯誤。 下載次數:10,236,293 ##### 4. [QUOKKA.JS](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=WallabyJs.quokka-vscode) [![Quokkajs](https://quokkajs.com/assets/img/main-video.gif)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=WallabyJs.quokka-vscode) Quokka.js 是一款用於快速 JavaScript / TypeScript 原型設計的開發人員生產力工具。當您鍵入時,執行時間值會更新並顯示在 IDE 中程式碼旁邊。它使**原型設計、學習和測試** JavaScript / TypeScript **速度極快**。預設不需要配置,只需開啟一個新的 Quokka 檔案並開始試驗 下載次數:754,978 ##### 5. [路徑智慧](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=christian-kohler.path-intellisense) [![路徑智能](https://i.giphy.com/iaHeUiDeTUZuo.gif)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=christian-kohler.path-intellisense) 它為檔案名稱加入了智慧感知風格的補全,讓您可以輕鬆輸入長路徑名。如果語句是導入語句,則預設刪除檔案副檔名 下載次數:3,318,156 ##### 6. [路徑自動完成](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ionutvmi.path-autocomplete) [![路徑自動完成](https://raw.githubusercontent.com/ionutvmi/path-autocomplete/master/demo/path-autocomplete.gif)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ionutvmi.path-autocomplete) 此擴充功能為 VS Code 提供路徑補全,因此您不必記住那些長路徑。 下載次數:558,868 ##### 7. [VISUAL STUDIO INTELLICODE](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=VisualStudioExptTeam.vscodeintellicode) [![Visual Studio Intellicode](https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2006041)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=VisualStudioExptTeam.vscodeintellicode) 它旨在幫助開發人員和程式設計師提供智慧程式碼完成建議。此外,它還預設支援 Python、TypeScript/JavaScript、React 和 Java。 IntelliCode 將您最有可能使用的內容放在完成清單的頂部,從而節省您的時間。 IntelliCode 建議基於 GitHub 上的數千個開源專案,每個專案都有超過 100 顆星。當與程式碼的上下文結合時,完成清單將被自訂以促進常見實踐。 下載次數:6,401,943 ##### 8. [導入成本](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=wix.vscode-import-cost) [![導入成本 VS Code](https://themeselection.com/wp-content/uploads/2020/08/Import-Cost-vscode.jpg)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=wix.vscode-import-cost) 此擴充功能將在編輯器中內聯顯示導入包的大小。此擴充功能使用 webpack 和 babili-webpack-plugin 來偵測導入的大小。 下載次數:710,298 ##### 9. [檔案大小](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mkxml.vscode-filesize) [![檔案大小](https://themeselection.com/wp-content/uploads/2020/08/02.jpg)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mkxml.vscode-filesize ) 它在編輯器的狀態列中顯示焦點檔案的大小。 下載次數:198,807 **查看最佳的 [Asp.NET Core 管理範本](https://themeselection.com/item/category/asp-net-dashboard/):** [![Sneat Asp.NET Core 管理範本](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sc9q4e8s0uk0084xw6mr.png)](https://themeselection.com/item/sneat-aspnet-core-admin-模板/) ##### 10. [即時伺服器](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ritwickdey.LiveServer) [![即時伺服器](https://github.com/ritwickdey/vscode-live-server/raw/master/images/Screenshot/vscode-live-server-animated-demo.gif)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ritwickdey.LiveServer) 點擊即可啟動開發本機伺服器,並透過一些額外功能觀看即時更改 下載次數:6,541,468 ##### 11. [專案經理](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alefragnani.project-manager) 它可以幫助您輕鬆存取您的專案,無論它們位於何處。不要再錯過那些重要的專案了。 下載次數:1,090,254 ##### 12. [程式碼拼字檢查器](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=streetsidesoftware.code-spell-checker) [![程式碼拼字檢查器](https://raw.githubusercontent.com/streetsidesoftware/vscode-spell-checker/master/packages/client/images/example.gif)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=streetsidesoftware.code-spell-checker) 適用於多種程式語言的簡單原始碼拼字檢查器。 下載次數:1,596,862 ##### 13. [支架對著色器](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=CoenraadS.bracket-pair-colorizer) [![括號對著色器](https://themeselection.com/wp-content/uploads/2020/08/06.jpg)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=CoenraadS.bracket-pair-colorizer) 此擴充允許用顏色來辨識匹配的括號。使用者可以定義要匹配哪些標記以及要使用哪些顏色。 下載次數:1,154,226 ##### 14. [遠端 — SSH](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-ssh) 遠端 – SSH 擴充功能可讓您使用任何具有 SSH 伺服器的遠端電腦作為開發環境。 下載次數:1,605,734 ##### 15. [REST 用戶端](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=humao.rest-client) [![休息客戶端](https://raw.githubusercontent.com/Huachao/vscode-restclient/master/images/usage.gif)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=humao.rest-client) REST 用戶端可讓您傳送 HTTP 請求並直接在 Visual Studio Code 中查看回應。 下載次數:1,025,700 ##### 16. [JAVASCRIPT (ES6) 程式碼片段](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=xabikos.JavaScriptSnippets) [![Javascript 程式碼片段](https://themeselection.com/wp-content/uploads/2020/08/09.jpg)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=xabikos.JavaScriptSnippets) 此擴充包含 Vs Code 編輯器的 ES6 語法中的 JavaScript 程式碼片段(支援 JavaScript 和 TypeScript)。 下載次數:3,789,793 ##### 17. [程式碼執行器](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.code-runner) [![程式碼執行器](https://github.com/formulahendry/vscode-code-runner/raw/master/images/usage.gif)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.code-runner) Code Runner 是多種語言的執行程式碼片段或程式碼檔案。透過檔案總管的上下文功能表執行目前活動文字編輯器的程式碼檔案非常有用。此外,您還可以在文字編輯器中執行選定的程式碼片段。它透過在整合終端中執行程式碼來支援 REPL 下載次數:4,549,546 --- 建議使用[Next js Dashboard Template](https://themeselection.com/item/category/next-js-admin-template/),因為它附帶預製元件,您可以直接使用,無需任何額外的工作。 例如,您必須查看 [**Sneat MUI React Next js 管理範本**](https://themeselection.com/item/sneat-mui-react-nextjs-admin-template/)。 [![Sneat MUI React Nextjs 管理範本](https://miro.medium.com/max/630/0*wdCaJM9lBKBLTWMa.png)](https://themeselection.com/item/sneat-mui-react-nextjs-管理範本/) [**React 管理儀表板**](https://themeselection.com/item/category/react-admin-templates/) 具有 6 種獨特的佈局:預設、邊框、半暗和暗😎 --- ##### 18. [DOCKER](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-azuretools.vscode-docker) [![Docker](https://themeselection.com/wp-content/uploads/2020/08/docker.png)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-azuretools.vscode-泊塢窗戶) Docker 擴充功能可讓您輕鬆地從 Visual Studio Code 建置、管理和部署容器化應用程式。它還提供容器內 Node.js、Python 和 .NET Core 的一鍵偵錯。此擴充功能可辨識使用最受歡迎的開發語言(C#、Node.js、Python、Ruby、Go 和 Java)的工作區,並相應地自訂生成的 Docker 檔案。 Docker 擴充功能為 VS Code 提供了 Docker 視圖。 Docker 檢視可讓您檢查和管理 Docker 資產:容器、映像、磁碟區、網路和容器登錄檔 下載次數:5,136,014 ##### 19. [更好的評論](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=aaron-bond.better-comments) [![更好的評論](https://themeselection.com/wp-content/uploads/2020/08/better-comments.png)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=aaron-bond.better-comments) Better Comments 擴充功能將幫助您在程式碼中建立更人性化的註解。您將能夠將註釋分類為警報、查詢、待辦事項、突出顯示等。此外,還可以對註釋掉的程式碼進行樣式設置,以明確該程式碼不應該在那裡,並且您想要的任何其他註釋樣式都可以在設定中指定。 下載次數:960,927 ##### 20. [Chrome 偵錯器](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=msjsdiag.debugger-for-chrome) [![Chrome 偵錯器](https://themeselection.com/wp-content/uploads/2020/08/debugger-for-chrome.png)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=msjsdiag.debugger-for-chrome) 偵錯器是 VS Code 擴展,用於在 Google Chrome 瀏覽器或支援 Chrome DevTools 協議的其他目標中偵錯 JavaScript 程式碼。它有助於除錯 eval 腳本、腳本標籤、動態加入的腳本以及設定斷點,包括在啟用來源映射時在來源檔案中設定斷點。 下載次數:1,617,311 ##### 21. [MARKDOWN 多合一](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=yzhang.markdown-all-in-one) [![chrome 偵錯器](https://github.com/yzhang-gh/vscode-markdown/raw/master/images/gifs/section-numbers.gif)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=yzhang.markdown-all-in-one) Markdown 所需的一切(鍵盤快速鍵、目錄、自動預覽等)。它支援以下 Markdown 語法: - [CommonMark](https://spec.commonmark.org/) - [表格](https://help.github.com/articles/organizing-information-with-tables/)、[刪除線](https://help.github.com/articles/basic-writing-and-formatting-syntax/#styling-text)和[任務清單](https://docs.github.com/en/github/writing-on-github/basic-writing-and-formatting-syntax#task-lists)(來自GitHub 風格的 Markdown) - [數學支援](https://github.com/waylonflinn/markdown-it-katex#syntax)(來自 KaTeX) - [前題](https://github.com/ParkSB/markdown-it-front-matter#valid-front-matter) 下載次數:5,136,014 ##### 22. [搜尋節點模組](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=jasonnutter.search-node-modules) [![搜尋節點模組](https://raw.githubusercontent.com/jasonnutter/vscode-search-node-modules/master/img/demo.gif)](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=jasonnutter.search-node-modules) 搜尋節點模組是 VS Code 的簡單插件,可讓您快速導航專案的 node_modules 目錄中的檔案。 下載次數:571,040 ##### 23. [設定同步](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Shan.code-settings-sync) 透過設定同步,您可以使用簡單的 Gist 跨電腦同步設定、片段、主題、檔案圖示、鍵綁定、工作區和擴充。它支援 GitHub Enterprise、帶有 @sync 關鍵字的編譯指示:host、os 和 env。一鍵上傳和下載很簡單。它允許您在電腦之間同步任何檔案。 下載次數:1,870,161 ##### 24. [NPM](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=eg2.vscode-npm-script) 此擴充功能支援執行 package.json 檔案中定義的 npm 腳本,並根據 package.json 中定義的依賴項驗證已安裝的模組。這些腳本可以在整合終端或輸出視窗中執行。 下載次數:2,748,322 #### 結論: 嗯,到 2023 年,Visual Studio Code 的月活躍用戶數為 490 萬。毫無疑問,它是目前最好的程式碼編輯器。最好的功能之一是 [**Market Place**](https://marketplace.visualstudio.com/vscode) 提供大量擴展,可以根據您的需求準確定制它,並幫助您編寫高品質的程式碼。 在本文中,我們將向使用 CSS、HTML、JavaScript 以及 Angular、ReactJS 和 VueJS 等框架的前端工程師推薦這些 VS Code 擴充功能。 我們 [ThemeSelection](https://themeselection.com/) 使用其中一些擴充功能來建立現代且乾淨的 Bootstrap 管理範本。 [Sneat Bootstrap 5 HTML 管理範本](https://themeselection.com/products/sneat-bootstrap-html-admin-template/) [Chameleon 免費 Bootstrap 管理範本](https://themeselection.com/products/chameleon-admin-free-bootstrap-dashboard-template/) 您也可以檢查使用這些擴充功能製作的一些[引導管理範本](https://themeselection.com/products/category/bootstrap-admin-templates/)。 我們想說這個集合不是完整的,擴充不一定是最好的,但我們希望它可以幫助您選擇最好的工具來幫助您編寫高品質的程式碼並成為最好的 Web 開發人員。 如果您認為此列表缺少擴展,請隨時提出建議並透過在評論部分中加入您最喜歡的擴充功能來擴展它。 --- 原文出處:https://dev.to/themeselection/vs-codes-every-developers-should-use-in-2020-2fa3

開發人員的十大 Discord 伺服器

原文出處:https://dev.to/htnguy/top-10-discord-servers-for-developers-559o --- ### [Discord](https://discordapp.com/company) 到底是什麼? Discord 是一款基於社群的聊天應用程式,可讓您直接與您所在領域的其他人聯繫。儘管 Discord 最初是為遊戲玩家建置的,但隨著它的發展,各行各業的人們開始使用它來增強連接能力。 這些社區之一顯然是開發者社群。我說 **communities** ,複數,因為有多個子社區。一個人可能專注於網頁開發,而另一個人可能專注於遊戲開發。 ### 這是我加入開發者的 10 個最值得加入的 Discord 伺服器 1. [程式設計師聚會](https://discord.me/coding) 2. [Devcord](https://discord.me/devcord) 3. [編碼巢穴](https://discordapp.com/invite/code) 4. [SpeakJS](https://discord.me/speakjs) 5. [程式碼支援](https://discord.me/codesupport) 6. [Nodeiflux](https://disboard.org/server/425824580918181889) 7. [懶惰開發者](https://discordsl.com/server/4837/lazy-developers) 8. [TensorFlow](https://disboard.org/server/395520812347686912) 9. [程式設計師幽默](https://discordapp.com/invite/ph) 10. [Python](https://discordapp.com/invite/python) ### 我錯過了一個嗎? 伺服器有很多,所以將範圍縮小到少數是一項相當困難的任務,所以如果我錯過了一個非常有信譽的伺服器,請原諒我😥並將其發佈在下面的評論中。 以下是像您這樣的貢獻者提出的其他建議: [Reactiflux](https://www.reactiflux.com/) [Vue 土地](https://vue.land/) [打字稿](https://discordapp.com/invite/typescript) [Laravel](https://discordapp.com/invite/mPZNm7A) [Qovery](https://discordapp.com/invite/Bed5FRa)

能提高工作效率的神奇 VSCode 外掛

原文出處:https://dev.to/lundjrl/vscode-extensions-to-magically-accelerate-your-productivity-2lad 閱讀本文的大多數人可能每天都會使用 VSCode 擴充功能。無論是檢查程式碼、顯示建議、類型推理還是讓您發笑的東西,它們都會影響您的工作流程並幫助您建立產品。 以下是我每天使用的擴充功能清單。可以肯定地說,如果沒有他們,我會完全迷失方向,而且我對門票的估計也會膨脹。 我希望這些對您的幫助就像對我的幫助一樣! --- ## Auto Rename Tag 此清單的開頭是自動重命名標籤擴充。如果您使用大量 HTML,此擴充功能非常有用。它的一般要點是它將您正在編輯的標籤的結束標籤格式化為相同的名稱,這樣您就不必這樣做。當我處理具有包含 100 多個其他標籤的標籤的「*.html」檔案的舊網站時,這為我節省了大量時間。 ID:formulahendry.auto-rename-tag VS 市場連結:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.auto-rename-tag --- ## Code Spell Checker 如果您與國際團隊合作或您想要記錄專案中的單字或縮寫,這一點非常有用。 程式碼拼字檢查器可讓您修復拼字錯誤的單字或將它們儲存到專案的「settings.json」檔案中。這表明了對於可能不熟悉應用程式業務短語的新開發人員的巨大意圖。 ID:streetsidesoftware.code-spell-checker VS 市場連結:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=streetsidesoftware.code-spell-checker --- ## EditorConfig EditorConfig 對我和我的團隊來說至關重要。透過建立格式化標準,它可以幫助我們在發出拉取請求時保持程式碼編輯器同步並減少差異日誌。 ID:EditorConfig.EditorConfig VS Marketplace 連結:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=EditorConfig.EditorConfig --- ## Eslint 和 Prettier 如果您進入 Webdev 世界很短一段時間,您可能已經遇到過這兩個。我不會在這裡討論太多細節,但簡而言之,Eslint 是一個 linter,Prettier 是一個格式化程式。您可以將它們一起使用以在專案中強制執行程式碼標準。 ID:dbaeumer.vscode-eslint VS 市場連結:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dbaeumer.vscode-eslint ID:esbenp.prettier-vscode VS 市場連結:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=esbenp.prettier-vscode --- ## Git-Rename 如果您想重新命名檔案或更改檔案名稱的大小寫,Git-Rename 非常有用。 Git-Rename 允許您重命名檔案並幫助您追蹤 Git 中的這些更改,而不是刪除檔案以將其從 Git 歷史記錄中刪除以便更改其大小寫。 什麼? 假設您的專案中有一個名為“myfile”的文件,並且它已被版本控制追蹤。如果您將名稱更改為“myFile”,這只是大小寫更改,Git 預設不會關心它。您可以更改 git 設定來解決此問題,但如果您在團隊中工作,則需要說服其他開發人員也這樣做。一個更簡單的選擇是將此擴充功能包含在專案中的「extensions.json」檔案中,這樣他們每次開啟專案時都會收到提示,要求他們下載該擴充功能。 ID:ambooth.git-rename VS 市場連結:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ambooth.git-rename --- ## Import Cost 導入成本讓您知道每個導入的包有多少位元組。它對於行動應用程式非常有用,因為您的捆綁包大小對最終用戶來說意義重大。 ID:wix.vscode-導入成本 VS 市場連結:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=wix.vscode-import-cost --- ## IntelliCode TypeScript 和 JavaScript 的另一個很棒的擴充功能。 IntelliCode 就像那個試圖完成你的句子的煩人的朋友。它為在專案中找到的 TS 版本提供方法/物件補全,並為您推斷類型,讓您知道可以使用物件的哪些屬性。 對於 Django 粉絲來說,它也適用於 Python! ID:VisualStudioExptTeam.vscodeintellicode VS Marketplace 連結:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=VisualStudioExptTeam.vscodeintellicode --- ## Pretty Typescript Errors 這並不適合所有人,但我寫了很多 TypeScript,它可以幫助我解析 TS 錯誤。基本上,這個擴充功能將顯示一條更人性化的訊息,而不是 TypeScript 給你一個長而半複雜的訊息,以幫助你縮小程式碼中錯誤的範圍。 ID:yoavbls.pretty-ts-errors VS 市場連結:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=yoavbls.pretty-ts-errors --- 您使用這些擴充功能嗎?您是否有比這些更好的擴充功能的建議?請在下面的評論中告訴我!

44 個 React 前端面試問題

原文出處:https://dev.to/m_midas/44-react-frontend-interview-questions-2o63 ## 介紹 在面試 React 前端開發人員職位時,為技術問題做好充分準備至關重要。 React 已經成為建立使用者介面最受歡迎的 JavaScript 程式庫之一,雇主通常專注於評估候選人對 React 核心概念、最佳實踐和相關技術的理解。在本文中,我們將探討 React 前端開發人員面試期間常見問題的完整清單。透過熟悉這些問題及其答案,您可以增加成功的機會並展示您在 React 開發方面的熟練程度。因此,讓我們深入探討您應該準備好在 React 前端開發人員面試中解決的關鍵主題。 ![](https://media.giphy.com/media/AYECTMLNS4o67dCoeY/giphy.gif) ### 1.你知道哪些React hooks? - `useState`:用於管理功能元件中的狀態。 - `useEffect`:用於在功能元件中執行副作用,例如取得資料或訂閱事件。 - `useContext`:用於存取功能元件內的 React 上下文的值。 - `useRef`:用於建立對跨渲染持續存在的元素或值的可變引用。 - `useCallback`:用於記憶函數以防止不必要的重新渲染。 - `useMemo`:用於記憶值,透過快取昂貴的計算來提高效能。 - `useReducer`:用於使用reducer函數管理狀態,類似於Redux的工作方式。 - `useLayoutEffect`:與 useEffect 類似,但效果在所有 DOM 變更後同步運作。 這些鉤子提供了強大的工具來管理狀態、處理副作用以及重複使用 React 功能元件中的邏輯。 [了解更多](https://react.dev/reference/react) ### 2.什麼是虛擬 DOM? 虛擬 DOM 是 React 中的一個概念,其中建立實際 DOM(文件物件模型)的輕量級虛擬表示並將其儲存在記憶體中。它是一種用於優化 Web 應用程式效能的程式設計技術。 當 React 元件的資料或狀態發生變更時,虛擬 DOM 會被更新,而不是直接操作真實 DOM。然後,虛擬 DOM 計算元件的先前狀態和更新狀態之間的差異,稱為「比較」過程。 一旦辨識出差異,React 就會有效地僅更新真實 DOM 的必要部分以反映變更。這種方法最大限度地減少了實際 DOM 操作的數量,並提高了應用程式的整體效能。 透過使用虛擬 DOM,React 提供了一種建立動態和互動式使用者介面的方法,同時確保最佳效率和渲染速度。 ### 3. 如何渲染元素陣列? 要渲染元素陣列,可以使用“map()”方法迭代該陣列並傳回一個新的 React 元素陣列。 ``` const languages = [ "JavaScript", "TypeScript", "Python", ]; function App() { return ( <div> <ul>{languages.map((language) => <li>{language}</li>)}</ul> </div> ); } ``` [了解更多](https://react.dev/learn/rendering-lists) ### 4. 受控元件和非受控元件有什麼不同? 受控元件和非受控元件之間的區別在於**它們如何管理和更新其狀態**。 受控元件是狀態由 React 控制的元件。元件接收其當前值並透過 props 更新它。當值改變時它也會觸發回調函數。這意味著該元件不儲存其自己的內部狀態。相反,父元件管理該值並將其傳遞給受控元件。 ``` import { useState } from 'react'; function App() { const [value, setValue] = useState(''); return ( <div> <h3>Controlled Component</h3> <input name="name" value={name} onChange={(e) => setValue(e.target.value)} /> <button onClick={() => console.log(value)}>Get Value</button> </div> ); } ``` 另一方面,不受控制的元件使用 refs 或其他方法在內部管理自己的狀態。它們獨立儲存和更新狀態,不依賴 props 或回呼。父元件對不受控元件的狀態控制較少。 ``` import { useRef } from 'react'; function App() { const inputRef = useRef(null); return ( <div className="App"> <h3>Uncontrolled Component</h3> <input type="text" name="name" ref={inputRef} /> <button onClick={() => console.log(inputRef.current.value)}>Get Value</button> </div> ); } ``` [了解更多](https://react.dev/learn/sharing-state- Between-components#driven-and-uncontrol-components) ### 5. 基於類別的 React 元件和函數式 React 元件有什麼不同? 基於類別的元件和函數式元件之間的主要區別在於**它們的定義方式以及它們使用的語法。** 基於類別的元件被定義為 ES6 類別並擴展了 `React.Component` 類別。他們使用「render」方法傳回定義元件輸出的 JSX (JavaScript XML)。類別元件可以透過「this.state」和「this.setState()」存取元件生命週期方法和狀態管理。 ``` class App extends React.Component { state = { value: 0, }; handleAgeChange = () => { this.setState({ value: this.state.value + 1 }); }; render() { return ( <> <p>Value is {this.state.value}</p> <button onClick={this.handleAgeChange}> Increment value </button> </> ); } } ``` 另一方面,函數元件被定義為簡單的 JavaScript 函數。他們接受 props 作為參數並直接返回 JSX。功能元件無權存取生命週期方法或狀態。然而,隨著 React 16.8 中 React Hooks 的引入,功能元件現在可以管理狀態並使用其他功能,例如上下文和效果。 ``` import { useState } from 'react'; const App = () => { const [value, setValue] = useState(0); const handleAgeChange = () => { setValue(value + 1); }; return ( <> <p>Value is {value}</p> <button onClick={handleAgeChange}> Increment value </button> </> ); } ``` 一般來說,功能元件被認為更簡單、更容易閱讀和測試。建議盡可能使用函數式元件,除非有特定需要基於類別的元件。 ### 6. 元件的生命週期方法有哪些? 生命週期方法是一種掛鉤元件生命週期不同階段的方法,可讓您在特定時間執行特定程式碼。 以下是主要生命週期方法的清單: 1. `constructor`:這是建立元件時呼叫的第一個方法。它用於初始化狀態和綁定事件處理程序。在功能元件中,您可以使用“useState”鉤子來實現類似的目的。 2. `render`:此方法負責渲染 JSX 標記並傳回螢幕上要顯示的內容。 3. `componentDidMount`:元件在 DOM 中渲染後立即呼叫該方法。它通常用於初始化任務,例如 API 呼叫或設定事件偵聽器。 4. `componentDidUpdate`:當元件的 props 或 state 改變時呼叫該方法。它允許您執行副作用、根據更改更新元件或觸發其他 API 呼叫。 5. `componentWillUnmount`:在元件從 DOM 刪除之前呼叫此方法。它用於清理在`componentDidMount`中設定的任何資源,例如刪除事件偵聽器或取消計時器。 一些生命週期方法,例如“componentWillMount”、“componentWillReceiveProps”和“componentWillUpdate”,已被棄用或替換為替代方法或掛鉤。 至於“this”,它指的是類別元件的當前實例。它允許您存取元件內的屬性和方法。在函數式元件中,不使用“this”,因為函數未綁定到特定實例。 ### 7. 使用 useState 有什麼特色? `useState` 傳回一個狀態值和一個更新它的函數。 ``` const [value, setValue] = useState('Some state'); ``` 在初始渲染期間,傳回的狀態與作為第一個參數傳遞的值相符。 `setState` 函數用於更新狀態。它採用新的狀態值作為參數,並**對元件的重新渲染進行排隊**。 `setState` 函數也可以接受回呼函數作為參數,該函數將先前的狀態值作為參數。 [了解更多](https://react.dev/reference/react/useState) ### 8. 使用 useEffect 有什麼特別之處? `useEffect` 鉤子可讓您在功能元件中執行副作用。 稱為 React 渲染階段的功能元件的主體內部不允許突變、訂閱、計時器、日誌記錄和其他副作用。這可能會導致用戶介面中出現令人困惑的錯誤和不一致。 相反,建議使用 useEffect。傳遞給 useEffect 的函數將在渲染提交到螢幕後執行,或者如果您傳遞一組依賴項作為第二個參數,則每次依賴項之一發生變更時都會呼叫該函數。 ``` useEffect(() => { console.log('Logging something'); }, []) ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/useEffect) ### 9. 如何追蹤功能元件的卸載? 通常,「useEffect」會建立在元件離開畫面之前需要清理或重設的資源,例如訂閱或計時器辨識碼。 為了做到這一點,傳遞給`useEffect`的函數可以傳回一個**清理函數**。清理函數在元件從使用者介面刪除之前執行,以防止記憶體洩漏。此外,如果元件渲染多次(通常是這種情況),則在執行下一個效果之前會清除上一個效果。 ``` useEffect(() => { function handleChange(value) { setValue(value); } SomeAPI.doFunction(id, handleChange); return function cleanup() { SomeAPI.undoFunction(id, handleChange); }; }) ``` ### 10. React 中的 props 是什麼? Props 是從父元件傳遞給元件的資料。道具 是唯讀的,無法更改。 ``` // Parent component const Parent = () => { const data = "Hello, World!"; return ( <div> <Child data={data} /> </div> ); }; // Child component const Child = ({ data }) => { return <div>{data}</div>; }; ``` [了解更多](https://react.dev/learn/passing-props-to-a-component) ### 11. 什麼是狀態管理器?您曾與哪些狀態管理器合作過或認識哪些狀態管理器? 狀態管理器是幫助管理應用程式狀態的工具或程式庫。它提供了一個集中式儲存或容器來儲存和管理可由應用程式中的不同元件存取和更新的資料。 狀態管理器可以解決幾個問題。首先,將資料和與其相關的邏輯與元件分開是一個很好的做法。其次,當使用本機狀態並在元件之間傳遞它時,由於元件可能存在深層嵌套,程式碼可能會變得複雜。透過擁有全域存儲,我們可以存取和修改來自任何元件的資料。 除了 React Context,Redux 或 MobX 通常用作狀態管理庫。 [了解更多](https://mobx.js.org/README.html) [了解更多](https://redux-toolkit.js.org/) ### 12. 在什麼情況下可以使用本地狀態,什麼時候應該使用全域狀態? 如果本機狀態僅在一個元件中使用且不打算將其傳遞給其他元件,則建議使用本機狀態。本地狀態也用在表示清單中單一專案的元件中。但是,如果元件分解涉及嵌套元件且資料沿層次結構傳遞,則最好使用全域狀態。 ### 13. Redux中的reducer是什麼,它需要哪些參數? 減速器是一個純函數,它將狀態和操作作為參數。在減速器內部,我們追蹤接收到的操作的類型,並根據它修改狀態並傳回一個新的狀態物件。 ``` export default function appReducer(state = initialState, action) { // The reducer normally looks at the action type field to decide what happens switch (action.type) { // Do something here based on the different types of actions default: // If this reducer doesn't recognize the action type, or doesn't // care about this specific action, return the existing state unchanged return state } } ``` [了解更多](https://redux.js.org/tutorials/fundamentals/part-3-state-actions-reducers) ### 14. 什麼是操作以及如何更改 Redux 中的狀態? Action 是一個簡單的 JavaScript 物件,必須有一個字段 一種。 ``` { type: "SOME_TYPE" } ``` 您也可以選擇新增一些資料作為**有效負載**。為了 改變狀態,需要呼叫我們傳遞給它的調度函數 行動 ``` { type: "SOME_TYPE", payload: "Any payload", } ``` [了解更多](https://redux.js.org/tutorials/fundamentals/part-3-state-actions-reducers) ### 15. Redux 實作了哪一種模式? Redux 實作了 **Flux 模式**,這是應用程式可預測的狀態管理模式。它透過引入單向資料流和應用程式狀態的集中儲存來幫助管理應用程式的狀態。 [了解更多](https://www.newline.co/fullstack-react/30-days-of-react/day-18/#:~:text=Flux%20is%20a%20pattern%20for,default% 20method %20用於%20處理%20資料。) ### 16. Mobx 實作哪一種模式? Mobx 實作了**觀察者模式**,也稱為發布-訂閱模式。 [了解更多](https://www.patterns.dev/posts/observer-pattern) ### 17. 使用 Mobx 的特徵是什麼? Mobx 提供了「observable」和「compulated」等裝飾器來定義可觀察狀態和反應函數。以action修飾的動作用於修改狀態,確保追蹤所有變更。 Mobx 還提供自動依賴追蹤、不同類型的反應、對反應性的細粒度控制,以及透過 mobx-react 套件與 React 無縫整合。總體而言,Mobx 透過根據可觀察狀態的變化自動執行更新過程來簡化狀態管理。 ### 18.如何存取Mobx狀態下的變數? 您可以透過使用「observable」裝飾器將變數定義為可觀察來存取狀態中的變數。這是一個例子: ``` import { observable, computed } from 'mobx'; class MyStore { @observable myVariable = 'Hello Mobx'; @computed get capitalizedVariable() { return this.myVariable.toUpperCase(); } } const store = new MyStore(); console.log(store.capitalizedVariable); // Output: HELLO MOBX store.myVariable = 'Hi Mobx'; console.log(store.capitalizedVariable); // Output: HI MOBX ``` 在此範例中,使用“observable”裝飾器將“myVariable”定義為可觀察物件。然後,您可以使用“store.myVariable”存取該變數。對「myVariable」所做的任何變更都會自動觸發相關元件或反應的更新。 [了解更多](https://mobx.js.org/actions.html) ### 19.Redux 和 Mobx 有什麼差別? Redux 是一個更簡單、更固執己見的狀態管理庫,遵循嚴格的單向資料流並促進不變性。它需要更多的樣板程式碼和顯式更新,但與 React 具有出色的整合。 另一方面,Mobx 提供了更靈活、更直觀的 API,且樣板程式碼更少。它允許您直接修改狀態並自動追蹤更改以獲得更好的性能。 Redux 和 Mobx 之間的選擇取決於您的特定需求和偏好。 ### 20.什麼是 JSX? 預設情況下,以下語法用於在 React 中建立元素。 ``` const someElement = React.createElement( 'h3', {className: 'title__value'}, 'Some Title Value' ); ``` 但我們已經習慣這樣看 ``` const someElement = ( <h3 className='title__value'>Some Title Value</h3> ); ``` 這正是標記所謂的 jsx。這是一種語言的擴展 簡化對程式碼和開發的認知 [了解更多](https://react.dev/learn/writing-markup-with-jsx#jsx-putting-markup-into-javascript) ### 21.什麼是道具鑽探? Props 鑽取是指透過多層嵌套元件傳遞 props 的過程,即使某些中間元件不直接使用這些 props。這可能會導致程式碼結構複雜且繁瑣。 ``` // Parent component const Parent = () => { const data = "Hello, World!"; return ( <div> <ChildA data={data} /> </div> ); }; // Intermediate ChildA component const ChildA = ({ data }) => { return ( <div> <ChildB data={data} /> </div> ); }; // Leaf ChildB component const ChildB = ({ data }) => { return <div>{data}</div>; }; ``` 在此範例中,「data」屬性從 Parent 元件傳遞到 ChildA,然後從 ChildA 傳遞到 ChildB,即使 ChildA 不會直接使用該屬性。當存在許多層級的嵌套或當元件樹中更靠下的元件需要存取資料時,這可能會成為問題。它會使程式碼更難維護和理解。 可以透過使用其他模式(如上下文或狀態管理庫(如 Redux 或 MobX))來緩解 Props 鑽探。這些方法允許元件存取資料,而不需要透過每個中間元件傳遞 props。 ### 22. 如何有條件地渲染元素? 您可以使用任何條件運算符,包括三元。 ``` return ( <div> {isVisible && <span>I'm visible!</span>} </div> ); ``` ``` return ( <div> {isOnline ? <span>I'm online!</span> : <span>I'm offline</span>} </div> ); ``` ``` if (isOnline) { element = <span>I'm online!</span>; } else { element = <span>I'm offline</span>; } return ( <div> {element} </div> ); ``` [了解更多](https://react.dev/learn/conditional-rendering) ### 23. useMemo 的用途是什麼?它是如何運作的? `useMemo` 用於緩存和記憶 計算結果。 傳遞建立函數和依賴項陣列。只有當任何依賴項的值發生變更時,`useMemo` 才會重新計算記憶值。此優化有助於避免 每次渲染都需要昂貴的計算。 使用第一個參數,函數接受執行計算的回調,使用第二個依賴項陣列,僅當至少一個依賴項發生變更時,該函數才會重新執行計算。 ``` const memoValue = useMemo(() => computeFunc(paramA, paramB), [paramA, paramB]); ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/useMemo) ### 24. useCallback 的用途是什麼?它是如何運作的? `useCallback` 掛鉤將傳回回呼的記憶版本,僅當依賴項之一的值發生變更時,該版本才會變更。 當將回調傳遞給依賴連結相等性來防止不必要的渲染的最佳化子元件時,這非常有用。 ``` const callbackValue = useCallback(() => computeFunc(paramA, paramB), [paramA, paramB]); ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/useCallback) ### 25. useMemo 和 useCallback 有什麼不同? 1. `useMemo` 用於儲存計算結果,而 `useCallback` 用於儲存函數本身。 2. `useMemo` 快取計算值,如果依賴項沒有改變,則在後續渲染時傳回它。 3. `useCallback` 快取函數本身並傳回相同的實例,除非相依性發生變更。 ### 26.什麼是 React Context? React Context 是一項功能,它提供了一種透過元件樹傳遞資料的方法,而無需在每個層級手動傳遞 props。它允許您建立一個全域狀態,樹中的任何元件都可以存取該狀態,無論其位置如何。當您需要在未透過 props 直接連接的多個元件之間共用資料時,上下文就非常有用。 React Context API 由三個主要部分組成: 1. `createContext`:此函數用於建立一個新的上下文物件。 2. `Context.Provider`:該元件用於向上下文提供值。它包裝了需要存取該值的元件。 3. `Context.Consumer` 或 `useContext` 鉤子:此元件或鉤子用於使用上下文中的值。它可以在上下文提供者內的任何元件中使用。 透過使用 React Context,您可以避免道具鑽探(透過多個層級的元件傳遞道具)並輕鬆管理更高層級的狀態,使您的程式碼更有組織性和效率。 [了解更多](https://react.dev/learn/passing-data-deeply-with-context) ### 27. useContext 的用途是什麼?它是如何運作的? 在典型的 React 應用程式中,資料使用 props 從上到下(從父元件到子元件)傳遞。但這樣的使用方法對於某些類型的道具來說可能過於繁瑣 (例如,所選語言、UI 主題),必須傳遞給應用程式中的許多元件。上下文提供了一種在元件之間共享此類資料的方法,而無需明確傳遞 props 樹的每一層。 呼叫 useContext 的元件將始終在以下情況下重新渲染: 上下文值發生變化。如果重新渲染元件的成本很高,您可以使用記憶來優化它。 ``` const App = () => { const theme = useContext(ThemeContext); return ( <div style={{ color: theme.palette.primary.main }}> Some div </div> ); } ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/useContext) ### 28. useRef 的用途是什麼?它是如何運作的? `useRef` 傳回一個可修改的 ref 物件,一個屬性。其中的當前值由傳遞的參數初始化。傳回的物件將在元件的整個生命週期內持續存在,並且不會因渲染而改變。 通常的用例是以命令式存取後代 風格。 IE。使用 ref,我們可以明確引用 DOM 元素。 ``` const App = () => { const inputRef = useRef(null); const buttonClick = () => { inputRef.current.focus(); } return ( <> <input ref={inputRef} type="text" /> <button onClick={buttonClick}>Focus on input tag</button> </> ) } ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/useRef) ### 29. 什麼是 React.memo()? `React.memo()` 是一個高階元件。如果您的元件始終使用不變的 props 渲染相同的內容,您可以將其包裝在「React.memo()」呼叫中,以在某些情況下提高效能,從而記住結果。這意味著 React 將使用上次渲染的結果,避免重新渲染。 `React.memo()` 只影響 props 的變更。如果一個功能元件被包裝在 React.memo 中並使用 useState、useReducer 或 useContext,那麼當狀態或上下文發生變化時,它將重新渲染。 ``` import { memo } from 'react'; const MemoComponent = memo(MemoComponent = (props) => { // ... }); ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/memo) ### 30.React Fragment是什麼? 從元件傳回多個元素是 React 中的常見做法。片段可讓您形成子元素列表,而無需在 DOM 中建立不必要的節點。 ``` <> <OneChild /> <AnotherChild /> </> // or <React.Fragment> <OneChild /> <AnotherChild /> </React.Fragment> ``` [了解更多](https://react.dev/reference/react/Fragment) ### 31.什麼是 React Reconciliation? 協調是一種 React 演算法,用於區分一棵元素樹與另一棵元素樹,以確定需要替換的部分。 協調是我們過去所說的虛擬 DOM 背後的演算法。這個定義聽起來是這樣的:當你渲染一個 React 應用程式時,描述該應用程式的元素樹是在保留的記憶體中產生的。然後這棵樹被包含在渲染環境中——例如,瀏覽器應用程式,它被翻譯成一組 DOM 操作。當應用程式狀態更新時,會產生一棵新樹。將新樹與前一棵樹進行比較,以便準確計算並啟用重繪更新的應用程式所需的操作。 [了解更多](https://react.dev/learn/preserving-and-resetting-state) ### 32.為什麼使用map()時需要列表中的鍵? 這些鍵可幫助 React 確定哪些元素已更改, 新增或刪除。必須指定它們以便 React 可以匹配 隨著時間的推移陣列元素。選擇鍵的最佳方法是使用能夠清楚區分清單專案與其鄰居的字串。大多數情況下,您將使用資料中的 ID 作為金鑰。 ``` const languages = [ { id: 1, lang: "JavaScript", }, { id: 2, lang: "TypeScript", }, { id: 3, lang: "Python", }, ]; const App = () => { return ( <div> <ul>{languages.map((language) => ( <li key={`${language.id}_${language.lang}`}>{language.lang}</li> ))} </ul> </div> ); } ``` [了解更多](https://react.dev/learn/rendering-lists#keeping-list-items-in-order-with-key) ### 33. 如何在 Redux Thunk 中處理非同步操作? 要使用 Redux Thunk,您需要將其作為中間件導入。動作建立者不僅應該傳回一個物件,還應該傳回以調度為參數的函數。 ``` export const addUser = ({ firstName, lastName }) => { return dispatch => { dispatch(addUserStart()); } axios.post('https://jsonplaceholder.typicode.com/users', { firstName, lastName, completed: false }) .then(res => { dispatch(addUserSuccess(res.data)); }) .catch(error => { dispatch(addUserError(error.message)); }) } ``` [了解更多](https://redux.js.org/usage/writing-logic-thunks) ### 34.如何追蹤功能元件中物件欄位的變化? 為此,您需要使用“useEffect”掛鉤並將物件的欄位作為依賴項陣列傳遞。 ``` useEffect(() => { console.log('Changed!') }, [obj.someField]) ``` ### 35.如何存取DOM元素? 引用是使用 React.createRef() 或 useRef() 鉤子建立的,並透過 ref 屬性附加到 React 元素。透過存取已建立的引用,我們可以使用「ref.current」來存取 DOM 元素。 ``` const App = () => { const myRef = useRef(null); const handleClick = () => { console.log(myRef.current); // Accessing the DOM element }; return ( <div> <input type="text" ref={myRef} /> <button onClick={handleClick}>Click Me</button> </div> ); } export default App; ``` ### 36.什麼是自訂鉤子? 自訂鉤子是一個允許您在不同元件之間重複使用邏輯的功能。它是一種封裝可重複使用邏輯的方法,以便可以在多個元件之間輕鬆共用和重複使用。自訂掛鉤是通常以 **use ** 開頭的函數,並且可以根據需要呼叫其他掛鉤。 [了解更多](https://react.dev/learn/reusing-logic-with-custom-hooks) ### 37.什麼是公共API? 在索引檔案的上下文中,公共 API 通常是指向外部模組或元件公開並可存取的介面或函數。 以下是表示公共 API 的索引檔案的程式碼範例: ``` // index.js export function greet(name) { return `Hello, ${name}!`; } export function calculateSum(a, b) { return a + b; } ``` 在此範例中,index.js 檔案充當公共 API,其中導出函數“greet()”和“calculateSum()”,並且可以透過匯入它們從其他模組存取它們。其他模組可以導入並使用這些函數作為其實現的一部分: ``` // main.js import { greet, calculateSum } from './index.js'; console.log(greet('John')); // Hello, John! console.log(calculateSum(5, 3)); // 8 ``` 透過從索引檔案匯出特定函數,我們定義了模組的公共 API,允許其他模組使用這些函數。 ### 38. 建立自訂鉤子的規則是什麼? 1. 鉤子名稱以「use」開頭。 2. 如果需要,使用現有的鉤子。 3. 不要有條件地呼叫鉤子。 4. 將可重複使用邏輯提取到自訂掛鉤中。 5. 自訂hook必須是純函數。 6. 自訂鉤子可以傳回值或其他鉤子。 7. 描述性地命名自訂掛鉤。 [了解更多](https://react.dev/learn/reusing-logic-with-custom-hooks) ### 39.什麼是SSR(伺服器端渲染)? 伺服器端渲染(SSR)是一種用於在伺服器上渲染頁面並將完整渲染的頁面傳送到客戶端進行顯示的技術。它允許伺服器產生網頁的完整 HTML 標記(包括其動態內容),並將其作為對請求的回應傳送到客戶端。 在傳統的用戶端渲染方法中,用戶端接收最小的 HTML 頁面,然後向伺服器發出額外的資料和資源請求,這些資料和資源用於在客戶端渲染頁面。這可能會導致初始頁面載入時間變慢,並對搜尋引擎優化 (SEO) 產生負面影響,因為搜尋引擎爬蟲很難對 JavaScript 驅動的內容建立索引。 透過 SSR,伺服器透過執行必要的 JavaScript 程式碼來產生最終的 HTML 來負責渲染網頁。這意味著客戶端從伺服器接收完全呈現的頁面,從而減少了額外資源請求的需要。 SSR 縮短了初始頁面載入時間,並允許搜尋引擎輕鬆索引內容,從而實現更好的 SEO。 SSR 通常用於框架和函式庫中,例如用於 React 的 Next.js 和用於 Vue.js 的 Nuxt.js,以啟用伺服器端渲染功能。這些框架為您處理伺服器端渲染邏輯,讓實作 SSR 變得更加容易。 ### 40.使用SSR有什麼好處? 1. **改進初始載入時間**:SSR 允許伺服器將完全渲染的 HTML 頁面傳送到客戶端,從而減少客戶端所需的處理量。這可以縮短初始載入時間,因為使用者可以更快地看到完整的頁面。 2. **SEO友善**:搜尋引擎可以有效地抓取和索引SSR頁面的內容,因為完全渲染的HTML在初始回應中可用。這提高了搜尋引擎的可見度並有助於更好的搜尋排名。 3. **可存取性**:SSR 確保禁用 JavaScript 或使用輔助技術的使用者可以存取內容。透過在伺服器上產生 HTML,SSR 為所有使用者提供可靠且易於存取的使用者體驗。 4. **低頻寬環境下的效能**:SSR減少了客戶端需要下載的資料量,有利於低頻寬或高延遲環境下的使用者。這對於行動用戶或網路連線速度較慢的用戶尤其重要。 雖然 SSR 提供了這些優勢,但值得注意的是,與客戶端渲染方法相比,它可能會帶來更多的伺服器負載和維護複雜性。應仔細考慮快取、可擴展性和伺服器端渲染效能最佳化等因素。 ### 41.你知道Next.js的主要功能有哪些? 1. `getStaticProps`:此方法用於在建置時取得資料並將頁面預先渲染為靜態 HTML。它確保資料在建置時可用,並且不會因後續請求而更改。 ``` export async function getStaticProps() { const res = await fetch('https://api.example.com/data'); const data = await res.json(); return { props: { data } }; } ``` 2. `getServerSideProps`:此方法用於在每個請求上取得資料並在伺服器上預先渲染頁面。當您需要取得可能經常變更或特定於使用者的資料時,可以使用它。 ``` export async function getServerSideProps() { const res = await fetch('https://api.example.com/data'); const data = await res.json(); return { props: { data } }; } ``` 3. `getStaticPaths`:此方法在動態路由中使用,用於指定建置時應預先渲染的路徑清單。它通常用於獲取帶有參數的動態路由的資料。 ``` export async function getStaticPaths() { const res = await fetch('https://api.example.com/posts'); const posts = await res.json(); const paths = posts.map((post) => ({ params: { id: post.id } })); return { paths, fallback: false }; } ``` [了解更多](https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/data-fetching/fetching-caching-and-revalidating) ### 42.什麼是 Linters? Linters 是用來檢查原始程式碼是否有潛在錯誤、錯誤、風格不一致和可維護性問題的工具。它們可幫助執行編碼標準並確保整個程式碼庫的程式碼品質和一致性。 Linters 的工作原理是掃描原始程式碼並將其與一組預先定義的規則或指南進行比較。這些規則可以包括語法和格式約定、最佳實踐、潛在錯誤和程式碼異味。當 linter 發現違反規則時,它會產生警告或錯誤,突出顯示需要注意的特定行或多行程式碼。 使用 linter 可以帶來幾個好處: 1. **程式碼品質**:Linter 有助於辨識和防止潛在的錯誤、程式碼異味和反模式,從而提高程式碼品質。 2. **一致性**:Linter 強制執行編碼約定和風格指南,確保整個程式碼庫的格式和程式碼結構一致,即使多個開發人員正在處理同一個專案時也是如此。 3. **可維護性**:透過儘早發現問題並促進良好的編碼實踐,linter 有助於程式碼的可維護性,使程式碼庫更容易理解、修改和擴展。 4. **效率**:Linter 可以透過自動化程式碼審查流程並在常見錯誤在開發或生產過程中引起問題之前捕獲它們來節省開發人員的時間。 一些流行的 linter 包括用於 JavaScript 的 ESLint 以及用於 CSS 和 Sass 的 Stylelint。 [了解更多](https://eslint.org/docs/latest/use/getting-started) ### 43.你知道哪些 React 架構解決方案? 有多種用於建立 React 專案的架構解決方案和模式。一些受歡迎的包括: 1. **MVC(模型-視圖-控制器)**:MVC 是一種傳統的架構模式,它將應用程式分為三個主要元件 - 模型、視圖和控制器。 React 可以在 View 層中使用來渲染 UI,而其他程式庫或框架可以用於 Model 和 Controller 層。 2. **Flux**:Flux是Facebook專門針對React應用程式所推出的應用架構。它遵循單向資料流,其中資料沿著單一方向流動,從而更容易理解和除錯應用程式的狀態變更。 3. **原子設計**:原子設計並不是React特有的,而是將UI分割成更小、可重複使用元件的設計方法。它鼓勵建立小型、獨立且可以組合以建立更複雜的 UI 的元件。 4. **容器和元件模式**:此模式將表示(元件)與邏輯和狀態管理(容器)分開。元件負責渲染 UI,而容器則處理業務邏輯和狀態管理。 5. **功能切片設計**:它是一種用於組織和建構 React 應用程式的現代架構方法。它旨在透過根據功能或模組劃分應用程式程式碼庫來解決可擴展性、可維護性和可重用性的挑戰。 ### 44.什麼是特徵切片設計? 它是一種用於組織和建立 React 應用程式的現代架構方法。它旨在透過根據功能或模組劃分應用程式程式碼庫來解決可擴展性、可維護性和可重用性的挑戰。 在功能切片設計中,應用程式的每個功能或模組都組織到一個單獨的目錄中,其中包含所有必要的元件、操作、reducers 和其他相關檔案。這有助於保持程式碼庫的模組化和隔離性,使其更易於開發、測試和維護。 功能切片設計促進了關注點的清晰分離,並將功能封裝在各個功能中。這允許不同的團隊或開發人員獨立地處理不同的功能,而不必擔心衝突或依賴性。 ![功能切片設計](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/amysbtftfjkuss87yu8v.png) **我強烈建議點擊“了解更多”按鈕以了解功能切片設計** [了解更多](https://dev.to/m_midas/feature-sliced-design-the-best-frontend-architecture-4noj) ## 了解更多 如果您還沒有閱讀過,我強烈建議您閱讀我關於前端面試問題的其餘文章。 https://dev.to/m_midas/52-frontend-interview-questions-javascript-59h6 https://dev.to/m_midas/41-frontend-interview-questions-css-4imc https://dev.to/m_midas/15-most-common-frontend-interview-questions-4njp ## 結論 總之,面試 React 前端開發人員職位需要對框架的核心概念、原理和相關技術有深入的了解。透過準備本文中討論的問題,您可以展示您的 React 知識並展示您建立高效且可維護的使用者介面的能力。請記住,不僅要專注於記住答案,還要理解基本概念並能夠清楚地解釋它們。 此外,請記住,面試不僅涉及技術方面,還旨在展示您解決問題的能力、溝通能力以及團隊合作能力。透過將技術專業知識與強大的整體技能相結合,您將具備在 React 前端開發人員面試中脫穎而出的能力,並在這個令人興奮且快速發展的領域找到您夢想的工作。 祝你好運!

不是共產黨,但是審查低質量雜訊很重要!自己寫一個JS腳本過濾!

本文轉自:https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10338948 ## 前情提要 資訊大爆炸。 有時候我們瀏覽技術文章,不一定真的是想學深奧的高級技術。 然而劣質低端的文章充斥著,則會降低我們學習的效率、甚至變成噪音與雜訊,干擾我們的思緒。 因此針對某些洗文或是質量很低的作者,我們必須列為思想犯, 否則會降低閱讀質量,平白浪費自己的時間、平台的版面、上網的電力、看到垃圾資訊的副作用等等.... ## 構思來源 如果有個思想審查警衛可以:**去除那些垃圾低端,稱不上技術文章的雜訊。** 以確保未來瀏覽文章的時候,不會再被洗文打擾, 也可以針對不喜歡的主題去封鎖,讓時間與精神更能專注於自己想要學的資訊。 阻止一些垃圾就是喜歡把自己尚未整理的白痴內容一直丟上來, 什麼都還不懂,把技術文章當成個人日記簿,寫一堆自我囈語、無病呻吟, 每天大量狂發文章,昭告天下以為這就是努力,欺騙自己也浪費別人的人生。 ## 「思想審查警衛」出動! ## 功能 1. 把頭像屏蔽 2. 加上思想通緝犯、紅字與刪除線 3. 新增封殺按鈕 4. 版面通知封殺名單與文章數 5. 透過ajax確認某id的最新ID ## 效果截圖 ![](https://i.imgur.com/kgUYJbl.png) 此截圖僅是腳本示範,跟其使用者無關, 本人沒有任何覺得此使用者發的文章是差勁的意味,我認為非常上進、值得學習。 ![](https://i.imgur.com/G27Ea2F.png) 此圖也只是隨機挑user使用,純粹作為範例用途,不代表我個人意見。 ## 腳本下載 https://greasyfork.org/zh-TW/scripts/477283-%E6%80%9D%E6%83%B3%E7%8A%AF%E5%B0%81%E6%AE%BA ## 原理說明 鄭重聲明,這個示範真的毫無任何私人意味,此腳本也只是針對不同的主題去隱藏, 例如我想學python就不想看到JS的文章,因此使用此工具幫忙隱藏罷了。 取名做思想警察、比喻成清除垃圾等都只是文學上的趣味。 請勿當真Ꮚ・ꈊ・Ꮚ 這次的技術可說比較難,認真難很多!但是趣味性以及功能性是無比的超越! 可以說幾乎是我寫系列文以來,最頂、最派的一篇! 不過很多觀念已經出現過,在【前端小試身手】系列裡面,每次的腳本都是主打實用, 因此cookie或localstorage這種技術當然都會運用到。 ## JS原始碼 ``` // ==UserScript== // @license MIT // @name 👮思想犯封殺 // @namespace http://tampermonkey.net/ // @version 0.1 // @description 把廢文製造機轟出去 // @author You // @match https://ithelp.ithome.com.tw/articles* // @match https://ithelp.ithome.com.tw/users/* // @icon https://www.google.com/s2/favicons?sz=64&domain=ithome.com.tw // @grant none // @run-at document-end // ==/UserScript== let URL = window.location.href; let ArticleSite = "https://ithelp.ithome.com.tw/articles?tab=tech" let UserSite = "https://ithelp.ithome.com.tw/users/" // 判斷URL的開頭部分 if (URL.startsWith(ArticleSite)) { //文章頁執行清理垃圾程序 CleanGarbage(); } else if (URL.startsWith(UserSite)) { UserCheck(); } else { console.log("這邊不執行腳本"); } // 餅乾儲存的機制函數------------------------------------------------- function setListInCookie(list) { document.cookie = 'myList=' + JSON.stringify(list) + '; expires=Wed, 31 Dec 2099 23:59:59 GMT;'; } // 從 Cookie 中獲取 list function getListFromCookie() { var cookieValue = document.cookie.replace(/(?:(?:^|.*;\s*)myList\s*\=\s*([^;]*).*$)|^.*$/, "$1"); return JSON.parse(cookieValue) || []; } function CleanGarbage(){ // 從本地存儲中獲取數據 var myListData = localStorage.getItem("myList"); // 解析數據到變量 list var list = myListData ? JSON.parse(myListData) : []; //list = getListFromCookie()||[]; // 儲存要刪除的字符串名單 // 找到所有CLASS是"qa-list__info-link"的<a>元素 var linkElements = document.querySelectorAll('.qa-list__info-link'); var removedCount = 0; // 初始化已清除的垃圾數量 for (var j = 0; j < list.length; j++) { // 遍歷這些<a>元素,確保文本內容包含"伍貳捌",然後刪除其父元素 for (var i = 0; i < linkElements.length; i++) { if (linkElements[i].textContent.includes(list[j])) { // 開始向上查找父元素 var parentElement = linkElements[i].parentElement; while (parentElement) { // 如果找到具有"classname"為"qa-list"的<div>元素,則刪除它 if (parentElement.classList.contains('qa-list')) { parentElement.remove(); removedCount++; // 增加清除的數量 console.warn('抓到"'+list[j]+'"這位思想犯'); break; // 找到並刪除後,結束循環 } parentElement = parentElement.parentElement; } } } if (removedCount>0){ // 顯示已清除的垃圾數量 console.log('已清除他的 ' + removedCount + ' 篇垃圾');} removedCount=0; } } //------------------------------------------------------- // 為了防止五百八改名,我們針對他的ID去ajax得到他最新的名稱 function FindBitch() { // 使用 Fetch API 獲取指定 URL 的內容 return fetch("https://ithelp.ithome.com.tw/users/20163468") .then(response => response.text()) .then(data => { // 創建一個臨時 div 元素以容納頁面內容 var tempDiv = document.createElement("div"); tempDiv.innerHTML = data; // 查找 class 為 "profile-header__name" 的元素 var profileNameElement = tempDiv.querySelector(".profile-header__name"); if (profileNameElement) { // 刪除元素內的所有 <span> 元素 var spanElements = profileNameElement.querySelectorAll("span"); spanElements.forEach(function(span) { span.remove(); }); // 讀取元素的文本內容,去掉前導和尾隨空格 var text = profileNameElement.textContent.trim(); // 返回處理後的文本內容 return text; } else { return "未找到元素"; } }) .catch(error => { console.error("發生錯誤: " + error); return "發生錯誤"; }); } //------------------------------------------------------- function UserCheck(){ //轉換資料從餅乾到localstorage var currentCookieValue = getCookie("myList"); // 2. 存儲數據到本地存儲 if (currentCookieValue) { var list = JSON.parse(currentCookieValue); // 存儲到本地存儲 localStorage.setItem("myList", JSON.stringify(list)); }else{ FindBitch() .then(text => { let FirstKill = [text]; setListInCookie(FirstKill); }) .catch(error => { console.error("找不到五百八:", error); }); } // 刪除不需要的ID document.querySelector('.profile-header__account').remove(); //封殺按鈕------------------------------------------------- // 找到具有class為"profile-header__right"的元素 var profileRightElement = document.querySelector('.profile-header__right'); var pullRightElement = profileRightElement.querySelector('.pull-right'); // 創建一個新按鈕元素 var BlockBtn = document.createElement('button'); BlockBtn.textContent = '封殺'; // 添加樣式和類名到按鈕 BlockBtn.style.marginTop = '10px'; BlockBtn.style.width = '100%'; BlockBtn.className = 'btn btn-trace trace_btn_border BlockBtn'; // 將按鈕元素添加到"pull-right"元素內部 pullRightElement.appendChild(BlockBtn); // 通緝犯名單的cookie------------------------------------------------ // 從 Cookie 中加載 list(例如,頁面加載時) list = getListFromCookie()||[]; let UserBlock = document.querySelector('.profile-header__name'); let text = UserBlock.textContent.trim(); // 如果使用者已經在封殺名單內的判斷,已存在或不存在 if (list.includes(text)) { BlockStart(BlockBtn); } else { // 針對封殺按鈕進行監聽事件 BlockBtn.addEventListener('click', function() { list.push(text); setListInCookie(list); //先加入到名單內,然後再執行封殺事件 BlockStart(); // 輸出到控制台 console.log('黑名單新增:' + text); //本地儲存機制----------------------------- let currentCookieValue = getCookie("myList"); let list2 = JSON.parse(currentCookieValue); // 存儲到本地存儲 localStorage.setItem("myList", JSON.stringify(list2)); }); } } // ------------------------------------------------ //封殺事件的函數 function BlockStart(){ let BlockBtn = document.querySelector('.BlockBtn'); BlockBtn.textContent = '已封殺'; BlockBtn.disabled = true; BadText(); BadImg(); } //封殺事件函數裡面的細項函數 function BadText(){ // 標記這傢夥是垃圾------------------------------------------------- let UserBlock = document.querySelector('.profile-header__name'); let newHeading = document.createElement('h1'); newHeading.textContent = '思想通緝犯'; // 把思想通緝犯這幾個大字加上去 UserBlock.parentElement.insertBefore(newHeading, UserBlock); UserBlock.style.textDecoration = "line-through"; UserBlock.style.color = "red"; } function BadImg(){ //圖片進行網點作業XD------------------------------------------------- var originalImage = document.querySelector('.profile-header__avatar'); // 創建一個包含交叉紅線的覆蓋層 <div> 元素 var overlayDiv = document.createElement('div'); overlayDiv.style.position = 'absolute'; overlayDiv.style.width = '150px'; overlayDiv.style.height = '150px'; overlayDiv.style.background = 'linear-gradient(45deg, black 50%, transparent 50%), linear-gradient(-45deg, black 50%, transparent 50%)'; overlayDiv.style.backgroundSize = '5px 5px, 5px 5px'; overlayDiv.style.backgroundPosition = '0 0, 0 2px'; // 將覆蓋層疊加到圖片上 originalImage.parentNode.appendChild(overlayDiv); // 設置覆蓋層的位置,以與原始圖像對齊 overlayDiv.style.top = originalImage.offsetTop + 'px'; overlayDiv.style.left = originalImage.offsetLeft + 'px'; // 設置覆蓋層的z-index,以確保它在圖片上方 overlayDiv.style.zIndex = '2'; } ``` ## 觀念筆記 這個腳本開發足足花了我一整個晚上,將近八小時之久。 有趣的是,其中為了進行測試才選某些user當作隱藏對象,否則腳本執行上會出錯。 細心的人若觀察原始碼,也會發現裡面有個firstKill, 那是必須要的段落,先設置好cookie的首要內容物,才有辦法繼續操作下去( ิ◕㉨◕ ิ) 也就是初始化的概念XD 另一個有趣的點是,為了防止使用者改名導致腳本出錯,我甚至不惜再寫一段ajax, 去更新一下ID,這樣不管人家怎麼改,都逃不了, 要改成「別抓我」也沒用,這個腳本都還是可以run。 ## 心得後記 我只能說這篇是自從「備份IT幫發文、一眼全覽」最強的JS教學文章! 超派,真的不騙( メ∀・) 有些人喜歡看前端小試身手,有些人喜歡前端動手玩創意; 其實這兩個系列的本質都是JS的教學,是可以互相連接的,但也有很多不同的重心。 這個系列就是以腳本為主,重點在於創意與發想,打到使用者痛點。 【前端動手玩創意】則是以建構網站為起點, 任何元素與概念都會變成網頁上的一部分,算是比較基礎工的建立。 如果對JS的強大感興趣,那麼可以把這兩個系列交互看,反覆的閱讀、實際動手操作, 這樣一來的學習非常踏實,甚至比YT學習都來的高效率、實際。 尤其此系列都是原創發想的腳本,當然超強! 喜歡記得關注,未來還有更多超酷的前端內容可以玩,下課⧸⎩⎠⎞͏(・∀・)⎛͏⎝⎭⧹

寫出 Clean Code 的一些技巧&原則

## 介紹 編寫乾淨的程式碼是每個軟體開發人員的基本技能。乾淨的程式碼不僅使您的程式碼庫更易於維護和理解,而且還能促進團隊成員之間的協作。在這篇綜合文章中,我們將探討什麼是乾淨的程式碼、為什麼它很重要,並為您提供一組最佳實踐和原則來幫助您編寫乾淨且可維護的程式碼。 - 原文出處:https://dev.to/favourmark05/writing-clean-code-best-practices-and-principles-3amh --- ## 什麼是乾淨程式碼? 乾淨的程式碼是易於閱讀、易於理解且易於修改的程式碼。它是沒有不必要的複雜性、冗餘和混亂的程式碼。乾淨的程式碼遵循一組約定和最佳實踐,使其更加一致,使多個開發人員更容易無縫地處理同一個專案。 ## 為什麼乾淨的程式碼很重要? 1. **可讀性**:乾淨的程式碼易於閱讀,這意味著任何人 - 包括未來的你 - 都可以快速理解它。這減少了掌握程式碼功能所需的時間,從而加快了開發和除錯速度。 2. **可維護性**:程式碼的讀取次數多於編寫次數。當您編寫乾淨的程式碼時,隨著時間的推移,維護和擴展應用程式將變得更加容易。這在軟體開發生命週期中至關重要,因為專案經常發展和成長。 3. **協作**:簡潔的程式碼鼓勵協作。當您的程式碼乾淨且組織良好時,其他團隊成員就可以有效地處理它。這使得劃分任務和同時處理程式碼庫的不同部分變得更容易。 4. **減少錯誤**:乾淨的程式碼可以減少引入錯誤的可能性。難以理解的程式碼在修改或增強過程中更容易出錯。 5. **效率**:乾淨的程式碼就是高效率的程式碼。它通常執行速度更快並且使用更少的資源,因為它避免了不必要的操作和複雜性。 現在我們了解了為什麼乾淨的程式碼很重要,讓我們深入研究一些最佳實踐和原則來幫助您編寫乾淨的程式碼。 ## 編寫簡潔程式碼的最佳實踐和原則 1. **有意義的變數和函數名稱** 對變數、函數、類別和其他辨識碼使用描述性名稱。精心選擇的名稱可以傳達實體的目的,使程式碼更容易理解。避免使用單字母變數名或神秘的縮寫。 ``` # Bad variable name x = 5 # Good variable name total_score = 5 ``` 2. **保持函數和方法簡短** 函數和方法應該簡潔並專注於單一任務。單一職責原則(SRP)指出,一個函數應該要做一件事,並且把它做好。較短的函數更容易理解、測試和維護。如果函數變得太長或太複雜,請考慮將其分解為更小、更易於管理的函數。 ``` // Long and complex function function processUserData(user) { // Many lines of code... } // Refactored into smaller functions function validateUserInput(userInput) { // Validation logic... } function saveUserToDatabase(user) { // Database operation... } ``` 3. **評論和文件** 謹慎使用評論,當你使用評論時,要讓它們變得有意義。程式碼應該盡可能不言自明。文件(例如內嵌註解和自述文件)可協助其他開發人員了解程式碼的目的和用法。記錄複雜的演算法、重要的決策和公共 API。 ``` # Bad comment x = x + 1 # Increment x # Good comment # Calculate the total score by incrementing x total_score = x + 1 ``` 4. **一致的格式和縮排** 堅持一致的編碼風格和縮排。這使得程式碼庫看起來乾淨且有組織。大多數程式語言都有社群接受的編碼標準(例如,Python 的 PEP 8、JavaScript 的 eslint),您應該遵循。一致性也適用於命名約定、間距和程式碼結構。 ``` // Inconsistent formatting if(condition){ doSomething(); } else { doSomethingElse(); } // Consistent formatting if (condition) { doSomething(); } else { doSomethingElse(); } ``` 5. **DRY(不要重複)原則** 避免重複程式碼。重複的程式碼更難維護並增加不一致的風險。將通用功能提取到函數、方法或類別中以提高程式碼的可重複使用性。當您需要進行更改時,只需在一個地方進行即可。 假設您正在開發一個 JavaScript 應用程式來計算購物車中商品的總價。最初,您有兩個單獨的函數來計算每種商品類型的價格:一個用於計算一本書的價格,另一個用於計算筆記型電腦的價格。這是初始程式碼: ``` function calculateBookPrice(quantity, price) { return quantity * price; } function calculateLaptopPrice(quantity, price) { return quantity * price; } ``` 雖然這些函數有效,但它們違反了 DRY 原則,因為計算總價的邏輯對於不同的商品類型是重複的。如果您有更多的專案類型需要計算,您最終將重複此邏輯。為了遵循DRY原則,提高程式碼的可維護性,可以對程式碼進行如下重構: ``` function calculateItemPrice(quantity, price) { return quantity * price; } const bookQuantity = 3; const bookPrice = 25; const laptopQuantity = 2; const laptopPrice = 800; const bookTotalPrice = calculateItemPrice(bookQuantity, bookPrice); const laptopTotalPrice = calculateItemPrice(laptopQuantity, laptopPrice); ``` 在此重構的程式碼中,我們有一個calculateItemPrice函數,它根據作為參數提供的數量和價格計算任何商品類型的總價。這遵循了 DRY 原則,因為計算邏輯不再重複。 現在,您可以通過使用適當的數量和價格值呼叫calculateItemPrice來輕鬆計算書籍、筆記本電腦或任何其他商品類型的總價。這種方法提高了程式碼的可重用性、可讀性和可維護性,同時降低了重複程式碼引起的錯誤風險。 6. **使用有意義的空白** 使用空格和換行符正確設置程式碼格式。這增強了可讀性。使用空格來分隔程式碼的邏輯部分。格式良好的程式碼更容易瀏覽,減少讀者的認知負擔。 ``` // Poor use of whitespace const sum=function(a,b){return a+b;} // Improved use of whitespace const sum = function (a, b) { return a + b; } ``` 7. **錯誤處理** 優雅地處理錯誤。在程式碼中使用適當的 try-catch 塊或錯誤處理機制。這可以防止意外崩潰並為除錯提供有價值的訊息。不要抑制錯誤或在沒有正確響應的情況下簡單地記錄錯誤。 ``` // Inadequate error handling try { result = divide(x, y); } catch (error) { console.error("An error occurred"); } // Proper error handling try { result = divide(x, y); } catch (error) { if (error instanceof ZeroDivisionError) { console.error("Division by zero error:", error.message); } else if (error instanceof ValueError) { console.error("Invalid input:", error.message); } else { console.error("An unexpected error occurred:", error.message); } } ``` 8. **測試** 編寫單元測試來驗證程式碼的正確性。測試驅動開發 (TDD) 可以迫使您預先考慮邊緣情況和預期行為,從而幫助您編寫更清晰的程式碼。經過良好測試的程式碼更加可靠並且更容易重構。 ``` // Example using JavaScript and the Jest testing framework test('addition works correctly', () => { expect(add(2, 3)).toBe(5); expect(add(-1, 1)).toBe(0); expect(add(0, 0)).toBe(0); }); ``` 9. **重構** 定期重構你的程式碼。隨著需求的變化以及您對問題域的理解的加深,請相應地調整您的程式碼。隨著專案的發展,重構有助於保持乾淨的程式碼。必要時不要害怕重新存取和改進現有程式碼。 假設您有一個函數,可以計算購物車中具有固定折扣百分比的商品的總價: ``` function calculateTotalPrice(cartItems) { let totalPrice = 0; for (const item of cartItems) { totalPrice += item.price; } return totalPrice - (totalPrice * 0.1); // Apply a 10% discount } ``` 最初,此函數計算總價並應用 10% 的固定折扣。然而,隨著專案的發展,您意識到您需要支持可變折扣。為了重構程式碼使其更加靈活,可以引入折扣參數: ``` function calculateTotalPrice(cartItems, discountPercentage) { if (discountPercentage < 0 || discountPercentage > 100) { throw new Error("Discount percentage must be between 0 and 100."); } let totalPrice = 0; for (const item of cartItems) { totalPrice += item.price; } const discountAmount = (totalPrice * discountPercentage) / 100; return totalPrice - discountAmount; } ``` 在這段重構的程式碼中: * 我們在calculateTotalPrice函數中新增了discountPercentage參數,讓您在呼叫函數時指定折扣百分比。 * 我們對discountPercentage 參數進行驗證,以確保其落在有效範圍內(0 到100%)。如果不在範圍內,我們會拋出錯誤。 * 折扣計算現在基於提供的discountPercentage,使功能更加靈活,能夠適應不斷變化的需求。 通過這種方式重構程式碼,你提高了它的靈活性和可維護性。您可以輕鬆地調整該函數來處理不同的折扣場景,而無需重寫整個邏輯。這證明了隨著專案的發展和需求的變化定期進行程式碼重構的重要性。 10. **版本控制** 使用 Git 等版本控制系統來跟踪程式碼更改。這使您可以與團隊成員有效協作,在必要時恢復到以前的版本,並維護專案開發的清晰歷史記錄。 Git 提供了程式碼審查、分支和合併工具,促進協作和程式碼整潔。 ##結論 編寫乾淨的程式碼不僅僅是一套規則,更是一種心態和紀律。它是關於建立易於閱讀、維護和擴展的軟體。通過遵循這些最佳實踐和原則,您可以成為一名更熟練的開發人員,生成高質量的程式碼。投入時間仔細檢查其他工程師的程式碼庫,特別是在開源專案中,可能是一種啟發性的體驗。通過這種探索,您將獲得對不同編碼風格和策略的寶貴見解。這種接觸使您能夠提煉出編寫原始、可持續程式碼庫的精髓。請記住,乾淨的程式碼是一個持續的旅程,通過練習,它會成為第二天性,從而實現更高效、更愉快的軟體開發。