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🔍 搜尋結果：ci

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為 2023 年準備好你自己的 DEV 🎁

隨著每個人和他們的貓為他們的應用程式建立一個“2023 Wrapped”，我無法阻止，不得不為這個很棒的 dev.to 社區建立一個小型開源應用程式 🥰 造訪[devto-wrapped.sliplane.app](https://devto-wrapped.sliplane.app/?username=code42cate)，輸入您的用戶名，看看您作為dev.to 的作者在2023 年取得了什麼成就！ **無需 API 金鑰或登入！** 這是我在 dev.to 的第一年的經驗： ![我的包裹](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c4zst6ibuahiq6wtk0e1.png) PS：在評論中分享你的截圖，我會隨機挑選一個人，給他們發送一些免費的開發者貼紙作為提前的聖誕禮物🎅🎁 不管怎樣，你來這裡是為了學習一些東西，所以讓我們深入研究程式碼吧！ ## 教程 建立這個小應用程式的速度對我來說至關重要，因此我決定使用我最近使用的自己的[Hackathon Starter Template](https://dev.to/code42cate/how-to-win-any-hackathon -3i99)寫了關於。我剝離了一些我不需要的功能，從而產生了一個非常精簡的 monorepo： 1.Next.js + Tailwind 2. ShadcnUI 你可以在這個[Github儲存庫](https://github.com/Code42Cate/devto-wrapped)中看到所有內容 ### 設定 如果您想長期關注並親自嘗試一下，請按照以下步驟操作： ``` # Clone repository git clone https://github.com/Code42Cate/devto-wrapped.git # Install dependencies pnpm install # Start app pnpm run dev --filter web ``` 該應用程式現在應該從 http://localhost:3000 啟動。如果它不起作用，請在評論中告訴我！ ### 存取 dev.to 資料 這個小應用程式最有趣的部分可能是我們如何存取 dev.to 資料。雖然有幾種方法可以解決這個問題，但我有一些要求幫助我決定前進的方向： 1. 不抓取 - 花費太長時間，我希望資料可用 <1 秒 2. 僅公開資料 - 我不想向使用者詢問 API 金鑰或使用我自己的 3.不需要資料庫－我很懶，想避免無用的複雜性 這為我們提供了兩種可能的獲取資料的方式： 1. [記錄和未經驗證的 API 呼叫](https://developers.forem.com/api/v1) 2. 即使您未登錄，dev.to 網站也會進行未記錄的公開 API 呼叫 考慮到這兩種獲取資料的方式，我們基本上可以獲得 3 類資料： 1.使用API公開使用者資訊：`dev.to/api/users/by_username` 2. 使用 `dev.to/search/feed_content` API 和 `class_name=Article` 發布帖子 3. 包含 `dev.to/search/feed_content` 和 `class_name=Comment&search_fields=xyz` 的搜尋查詢的評論 這些 API 呼叫都是在伺服器端進行的，以加快請求速度，可以在「/apps/web/actions/api.ts」中找到。由於這只是組合在一起，因此功能相當簡單，錯誤處理也非常少： ``` export async function getUserdata(username: string): Promise<User | undefined> { const res = await fetch( `https://dev.to/api/users/by_username?url=${username}`, ); if (!res.ok) { return undefined; } const data = await res.json(); return data as User; } ``` 對於這個用例來說，這很好，但如果您不希望用戶發生意外崩潰，請記住正確捕獲異常並驗證您的類型😵 ### 計算統計資料 計算統計資料出奇地容易，主要是因為我們的資料非常小。即使你每天發帖，我們只會瀏覽 365 個帖子。迭代 365 個專案的陣列幾乎不需要時間，這給了我們很大的空間來完成工作，而無需關心效能！您在頁面上看到的每個統計資料都是在單一函數中計算的。以「總反應」為例： ``` const reactionsCount = posts?.reduce( (acc: number, post: Article) => acc + post.public_reactions_count, 0, ); ``` 我們需要做的就是檢查帖子陣列並總結每個帖子的“public_reactions_count”數量。田田，完成！ 即使對於更複雜的，它也只不過是一個嵌套循環： ``` const postsPerTag: Record<string, number> = posts?.reduce( (acc: Record<string, number>, post: Article) => { post.tag_list.forEach((tag) => { acc[tag] = acc[tag] ? acc[tag] + 1 : 1; }); return acc; }, {} as Record<string, number>, ); ``` ### 前端 由於這是使用 Next.js 建構的，因此所有內容都可以在「/apps/web/app/page.tsx」檔案中找到。 在元件的頂部，您可以先看到我們如何取得資料並檢查使用者是否存在或是否有足夠的資料來顯示任何內容： ``` const user = await getUserdata(username); if (!user) { return <EmptyUser message="This user could not be found 🫠" />; } const stats = await getStats(user.id.toString()); const mentionsCount = await getMentionedCommentCount(user.username); if (stats.postCount === 0) { return <EmptyUser message="This user has no posts 🫠" />; } ``` 不同的統計資料都是它們自己的元件，它們是 CSS 網格的一部分，看起來像這樣（縮短） ``` <div className="grid grid-cols-2 gap-2 w-full text-sm text-gray-800"> <PublishedPostsCard count={stats.postCount} /> <ReactionsCard count={stats.reactionsCount} /> <BusiestMonthCard busiestMonth={stats.busiestMonth} postsPerMonth={stats.postsPerMonth} /> <CommentsCard count={stats.commentsCount} /> <ReadingTimeCard readingTime={stats.readingTime} totalEstimatedReadingTime={stats.totalEstimatedReadingTime} /> </div> ``` 這些元件都是「啞」的，這意味著它們只負責顯示資料。他們不獲取或計算任何東西。其中大多數都非常簡單，就像這張「最佳貼文」卡： ``` import Image from "next/image"; import { Article } from "@/actions/api"; export default function BestPostCard({ post, coverImage, }: { post: Article; coverImage: string; }) { return ( <div className="flex w-full flex-col justify-between gap-2 rounded-xl border border-gray-300 bg-white p-4 shadow-md"> Your fans really loved this post: <br /> <Image src={coverImage} alt={post.title} width={500} height={500} className="rounded-md border border-gray-300" /> <a className="font-semibold underline-offset-2" href={`https://dev.to${post.path}`} > {post.title} </a> </div> ); } ``` ### 部署 為了部署我們的應用程式，我們將對其進行dockerize，然後使用Sliplane（稍微有偏見，我是聯合創始人！）將其託管在我們自己的[Hetzner Cloud](https://www.hetzner.com /cloud) 伺服器上。我在[上一篇部落格文章](https://dev.to/sliplane/understanding-nextjs-docker-images-2g08)中介紹瞭如何對Next.js 應用程式進行docker 化，這基本上是相同的，只是做了一些小的更改適應我的 Turborepo 設定:) ``` # src Dockerfile: https://github.com/vercel/turbo/blob/main/examples/with-docker/apps/web/Dockerfile FROM node:18-alpine AS alpine # setup pnpm on the alpine base FROM alpine as base ENV PNPM_HOME="/pnpm" ENV PATH="$PNPM_HOME:$PATH" RUN corepack enable RUN pnpm install turbo --global FROM base AS builder # Check https://github.com/nodejs/docker-node/tree/b4117f9333da4138b03a546ec926ef50a31506c3#nodealpine to understand why libc6-compat might be needed. RUN apk add --no-cache libc6-compat RUN apk update # Set working directory WORKDIR /app COPY . . RUN turbo prune --scope=web --docker # Add lockfile and package.json's of isolated subworkspace FROM base AS installer RUN apk add --no-cache libc6-compat RUN apk update WORKDIR /app # First install the dependencies (as they change less often) COPY .gitignore .gitignore COPY --from=builder /app/out/json/ . COPY --from=builder /app/out/pnpm-lock.yaml ./pnpm-lock.yaml COPY --from=builder /app/out/pnpm-workspace.yaml ./pnpm-workspace.yaml RUN pnpm install # Build the project COPY --from=builder /app/out/full/ . COPY turbo.json turbo.json RUN turbo run build --filter=web # use alpine as the thinest image FROM alpine AS runner WORKDIR /app # Don't run production as root RUN addgroup --system --gid 1001 nodejs RUN adduser --system --uid 1001 nextjs USER nextjs COPY --from=installer /app/apps/web/next.config.js . COPY --from=installer /app/apps/web/package.json . # Automatically leverage output traces to reduce image size # https://nextjs.org/docs/advanced-features/output-file-tracing COPY --from=installer --chown=nextjs:nodejs /app/apps/web/.next/standalone ./ COPY --from=installer --chown=nextjs:nodejs /app/apps/web/.next/static ./apps/web/.next/static COPY --from=installer --chown=nextjs:nodejs /app/apps/web/public ./apps/web/public CMD node apps/web/server.js ``` 在 Docker 化並推送到 Github 儲存庫後，我們需要做的就是在 Sliplane 中建立一個新服務並選擇我們想要託管的伺服器。我已經有一台伺服器，在上面執行一些小型專案，所以我只使用該伺服器： ![Sliplane 建立服務](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2r1wfded0cy9vhw103dx.png) 點擊「部署」後，需要幾分鐘時間來建置並啟動我們的 Docker 映像。可以在日誌檢視器中監視進度： ![Sliplane 日誌檢視器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mpmxb1jlp540qvblxmoa.png) 第一次成功部署後，我們將獲得一個可以存取我們的應用程式的免費子網域，或者我們可以加入自己的自訂網域： ![網域](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tc7h2eu1ctw8o5xeq9xp.png) 就是這樣！我們的應用程式在線，世界上每個人都可以存取，並且不會產生令人驚訝的無伺服器帳單 🤑 感謝您到目前為止的閱讀，不要忘記用您的截圖進行評論，以_可能_贏得一些貼紙😊 乾杯，喬納斯 --- 原文出處：https://dev.to/code42cate/devto-wrapped-2023-13o

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✨23 個開源函式庫，用於將您的作品集發射到月球🚀🚀

為優秀的開源庫做出貢獻是建立作品集的好方法。 我已經編譯了 23 個優秀的開源程式庫和一些很好的入門問題。 不要忘記加星號並支持這些🌟 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fi3dd111pv2948ya21w2.gif) --- #產品中的人工智慧： ### 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 應用內 AI 聊天機器人與 AI 文字區域 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ox3mv8nmqzot6m4kvkdh.png) 開源平台，用於使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。 CopilotPortal：應用程式內人工智慧聊天機器人，可以「查看」當前應用程式狀態並採取行動。 CopilotTextarea：AI 驅動的 <textarea /'> 替換。具有自動完成、插入和生成功能。 ###[好第一期：](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit/issues/62) ``` Support bold and italicized text in CopilotTextarea Proposal: Add support for bold and italicized text in CopilotTextarea CopilotTextarea uses slate-js under the hood. Lots of examples for adding bold/italicized support Initially only add programatic support. UI support will be added separately in [TODO add issue] Implementation tips: changes will be made to render-element.tsx and base-copilot-textarea.tsx custom-editor.tsx structures may also require changes ``` {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ###2.[Tavily GPT 研究員](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher){% embed https://github.com/assafelovic/gpt-researcher no-readme %} ###3.[Pezzo.ai](https://github.com/pezzolabs/pezzo){% 嵌入 https://github.com/pezzolabs/pezzo no-readme %} ###4.[Weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate){% 嵌入 https://github.com/weaviate/weaviate no-readme %} ###5.[LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain){% 嵌入 https://github.com/langchain-ai/langchain no-readme %} --- &nbsp; #🛜網頁開發： ### 6. [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) - 使用 React 和 Node.js 開發全端 Web 應用程式 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/54jp6j6r8ils6we97i0f.png) 使用 React 和 Node.js 進行快速全端 Web 應用程式開發。 Wasp 提供了一種建立現代 Web 應用程式的簡化方法，將前端的 React 和後端的 Node.js 結合在一個緊密結合的框架中。 ###[好第一期：](https://github.com/wasp-lang/wasp/issues/874) ``` Add images (or link to the example app) of auth UI helpers Wasp provides At this point in docs (also in the tutorial if we're using it), it would be nice to add an image of UI helpers for Auth (login/signup form, Google/GitHub button, ...) so developers can immediately see what they are getting and how nice it looks. ``` {% cta https://github.com/wasp-lang/wasp %} 星黃蜂 ⭐️ {% endcta %} --- ###7.[ClickVote](https://github.com/clickvote/clickvote) {% 嵌入 https://github.com/clickvote/clickvote no-readme %} ###8.[ReactFlow](https://github.com/xyflow/xyflow) {% 嵌入 https://github.com/xyflow/xyflow no-readme %} ###9.[Trigger.dev](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) {% 嵌入 https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev no-readme %} ###10.[Novu](https://github.com/novuhq/novu) {% 嵌入 https://github.com/novuhq/novu no-readme %} --- &nbsp; #🧑‍💻DevOps： ### 11. [Logstash](https://github.com/elastic/logstash) - 由 elastic 傳輸和處理日誌和事件。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0nhya28nmwby9lurtrta.png) 輕鬆將點讚、按讚和評論加入到您的網路應用程式中。 用於加入這些元件的簡單反應程式碼。 ### [第一期好](https://github.com/elastic/logstash/issues/15561) ``` Allow comments in pipeline config between hash entries Currently it seems not allowed to make comments between hash entries, this is a feature request to allow it. ``` {% cta https://github.com/elastic/logstash %} 明星 Logstash ⭐️ {% endcta %} --- ###12.[Odigos](https://github.com/keyval-dev/odigos) {% 嵌入 https://github.com/keyval-dev/odigos no-readme %} ###13.[Glasskube](https://github.com/glasskube/operator) {% 嵌入 https://github.com/glasskube/operator no-readme %} ###14.[鏡像](https://github.com/metalbear-co/mirrord){% 嵌入 https://github.com/metalbear-co/mirrord no-readme %} ###15.[挖土機](https://github.com/diggerhq/digger) {% 嵌入 https://github.com/diggerhq/digger no-readme %} --- &nbsp; #💽資料庫： ### 16. [Supabase](https://github.com/supabase/supabase) - 開源 Rirebase 替代品 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j4xnzrefrjaaywu4b49p.png) 使用託管 Postgres、身份驗證和即時功能建立現代資料驅動應用程式 ###[第一期好：](https://github.com/supabase/supabase/issues/19396) ``` Horizontal Scroll for CodeBlocks Currently when reading the dcs, it's not possible to view all of the code for alot of the samples. Is this the Component rendered across all of the web properties, if so I'll be happy to throw on a horizontal scroll bar that matches supabase branding. ``` {% cta https://github.com/supabase/supabase %} 明星 Supabase ⭐️ {% endcta %} --- ###17.[Appwrite](https://github.com/appwrite/appwrite){% 嵌入 https://github.com/appwrite/appwrite no-readme %} ###18.[Superduperdb] (https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb){% 嵌入 https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb no-readme %} ###19.[Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus) {% 嵌入 https://github.com/milvus-io/milvus no-readme %} --- &nbsp; #👾其他： ### 21. [Snapify](https://github.com/MarconLP/snapify) - 開源螢幕錄製 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/89h8mjriix6hdihcrfr8.png) 螢幕錄製，但免費、開源，您負責自己的資料。 ###[好第一期：](https://github.com/MarconLP/snapify/issues/18) ``` Ability to create GIFs and take screenshots to also store in S3 ``` {% cta https://github.com/MarconLP/snapify %} 明星 Snapify ⭐️ {% endcta %} --- ###22.[ReactAgent](https://github.com/eylonmiz/react-agent){% 嵌入 https://github.com/eylonmiz/react-agent no-readme %} ###23.[對初學者來說很棒](https://github.com/MunGell/awesome-for-beginners){% embed https://github.com/MunGell/awesome-for-beginners no -readme %} --- #就是這樣，夥計們！ ## 別忘了按讚、留言和收藏🫡 --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/23-open-source-libraries-to-launch-your-portfolio-to-the-moon-fe

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如何成為 10 倍速明星開發人員

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

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在 GitHub 上發現 9️⃣ 個最佳自架 Open Source 💫

## 什麼是自架軟體？ 自託管專案是指從使用者的伺服器或基礎架構安裝、管理和操作的軟體、應用程式或服務，而不是託管在外部或第三方伺服器（例如雲端服務供應商提供的伺服器）上。 這種模型可以更好地控制軟體和資料，並且通常在隱私、安全、客製化和成本效益方面受到青睞。 ### 自託管軟體對於新創公司的重要性🚀 - **資料控制和隱私🛡️**：完全控制您的資料。自託管意味著您新創公司的敏感資訊保留在內部，確保一流的隱私和安全。 - **客製化與靈活性 🔧**：客製化軟體以滿足您新創公司的獨特需求。與雲端託管服務不同，自架軟體允許進行廣泛的客製化。 - **成本效益💰**：從長遠來看更經濟實惠。自託管可以減少經常性的雲端服務費用，使其成為注重費用的新創公司的明智選擇。 - **可靠性和獨立性🌐**：不要受服務提供者的正常運作時間和政策的擺佈。自託管解決方案可確保一致的存取，這對於您的新創公司的順利運作至關重要。 - **合規性和安全性🔒**：輕鬆滿足特定的監管要求。透過管理您的伺服器，實施完全符合您新創公司需求的安全性和合規性措施。 ## 這些是您需要從 GitHub 取得的一些基本的自架開源儲存庫 👇 讓我們探索這些開源軟體，並了解它們如何徹底改變您的自架軟體解決方案方法。 ### [Swirl](https://github.com/swirlai/swirl-search)：跨多個資料來源的人工智慧增強搜尋 [![Swirl](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ceyqeael4iamuvb97l26.jpg)](https://github.com/swirlai/swirl-search) [**Swirl**](https://github.com/swirlai/swirl-search) 是一款創新的開源軟體，利用人工智慧搜尋各種內容和資料來源，使用讀者法學碩士智慧找到最佳結果。然後，它利用生成式人工智慧提供客製化答案，整合用戶特定的資料以獲得更相關的結果。 **它解決了什麼問題，以及它如何提供優秀的開源解決方案？** - 🌐 **多重來源搜尋**：Swirl 熟練地跨資料庫、公共資料服務和企業來源進行搜尋，提供全面的搜尋解決方案。 - 🤖 **人工智慧驅動的見解**：利用人工智慧和 ChatGPT（及更多）等大型語言模型來分析和排名搜尋結果，確保高相關性和準確性。 - 🔄 **輕鬆整合**：設定和使用簡單；從 Docker 下載開始，然後根據需要擴展以合併更多來源。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 Swirl](https://github.com/swirlai/swirl-search) --- ### Clickvote：將社交反應無縫整合到您的內容中 ![點擊投票](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nj42wirmciunulxyryqt.jpg) Clickvote 是一款開源工具，可輕鬆為任何線上內容加入點讚、按讚和評論，從而增強用戶在各種環境中的互動和參與。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🔄 **即時互動**：提供按讚、按讚和評論的即時更新，增強用戶參與度。 - 🔍 **深度分析**：透過詳細分析提供對使用者行為的洞察，幫助了解受眾偏好。 - 🚀 **可擴展性**：每秒處理無限次點擊，即使在大流量下也能確保穩健的效能。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 Clickvote](https://github.com/clickvote/clickvote) --- ### Wasp：使用 React 和 Node.js 徹底改變全端 Web 開發 ![黃蜂](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pe0o1d6pys66eitva3if.jpg) Wasp 是一個尖端的開源框架，旨在簡化使用 React 和 Node.js 的全端 Web 應用程式的開發，只需一個 CLI 命令即可快速部署。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🚀 **快速開發**：只需幾行程式碼即可快速啟動，從而可以輕鬆建立和部署生產就緒的 Web 應用程式。 - 🛠️ **更少的樣板**：抽象複雜的全端功能，減少樣板並使維護和升級變得簡單 - 🔓 **無鎖定**：確保部署的靈活性，沒有特定的提供者鎖定和完整的程式碼控制。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) --- ### Pezzo：利用雲端原生開源平台簡化 LLMOps ![Pezzo](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uk3zt4fx8as8ngk6gmtg.jpg) Pezzo 是一個革命性的開源、開發人員優先的 LLMOps 平台，完全雲端原生，旨在增強 AI 操作的提示設計、版本管理、即時交付、協作、故障排除和可觀察性。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🤖 **AI 營運效率**：促進 AI 營運的無縫監控和故障排除。 - 💡 **降低成本和延遲**：輔助工具可將成本和延遲降低高達 90%，從而優化營運效率。 - 🌐 **統一提示管理**：提供單一平台來管理提示，確保簡化協作和即時 AI 變更交付。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的片段](https://github.com/pezzolabs/pezzo) --- ### Flagsmith：開源功能標記和遠端設定服務 ![Flagsmith](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r9d9fd0rvo4od1qbrr4h.jpg) Flagsmith 是一個開源平台，提供功能標記和遠端設定服務，允許靈活的本地託管選項或透過其託管版本。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🚀 **功能管理**：簡化跨 Web、行動和伺服器端應用程式的功能標記的建立和管理。 - 🔧 **可自訂部署**：可部署在私有雲或在本地執行，提供託管選項的多功能性。 - 🎛️ **使用者和環境特定控制**：允許針對不同的使用者群體或環境開啟或關閉功能，增強使用者體驗和測試靈活性。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 Flagsmith](https://github.com/Flagsmith/flagsmith) --- ## Digger：用於 CI 管道的開源 IaC 編排工具 ![Digger](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l5e0ecvgkpuzs4agevaj.jpg) Digger 是一款用於基礎設施即程式碼 (IaC) 編排的創新開源工具，可與現有 CI 管道無縫集成，以提高部署 Terraform 配置的效率和安全性。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🛠️ **CI/CD 整合**：將 Terraform 直接整合到現有的 CI/CD 管道中，避免需要單獨的專用 CI 系統。 - 🔐 **增強的安全性**：確保安全操作，因為雲端存取機密不與第三方服務共用。 - 💡 **經濟有效且高效**：無需額外的運算資源，可在現有 CI 基礎設施中本機執行 Terraform。 - 🎚️ **高級功能**：提供諸如拉取請求評論中的 Terraform 計劃和應用程式、私有執行器、對 RBAC 的 OPA 支援、PR 級鎖和漂移檢測等功能。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 Digger](https://github.com/diggerhq/digger) --- ## Keep：開源警報管理和自動化平台 ![保留](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i71cqjcdi5eto6qcz87f.jpg) Keep 是一個開源平台，旨在集中和自動化警報管理。它允許用戶將所有警報整合到一個介面中，並有效地自動化端到端流程。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🚨 **集中警報管理**：將所有警報整合到一處，簡化監控和回應流程。 - ⚙️ **工作流程自動化**：支援工作流程編排以自動化端到端流程，類似於 Datadog 工作流程自動化功能。 - 🔄 **廣泛的工具相容性**：支援多種可觀測工具、資料庫、通訊平台、事件管理工俱全面整合。 **GitHub 儲存庫連結：** [保留在 GitHub 上](https://github.com/keephq/keep) --- ## MeetFAQ：將您的支援管道轉變為人工智慧支援的公共常見問題解答 ![MeetFAQ](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4m6a9gkjswcz17iiwxof.jpg) MeetFAQ 是一款創新的開源工具，可連接到您的支援管道（例如Discord），並採用人工智慧（特別是ChatGPT）將對話轉換為全面的公共常見問題解答，可透過URL 或直接在您的網站上存取。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🤖 **人工智慧驅動的常見問題解答產生**：使用 ChatGPT 將支援頻道對話轉換為常見問題解答，以實現更廣泛的可存取性。 - 🌍 **公共可存取性**：向更廣泛的受眾（而不僅僅是支援管道上的受眾）提供常見問題解答，從而增強客戶聯繫。 - 💡 **客戶保留**：透過提供易於存取的公共常見問題解答來幫助防止客戶流失，確保不會遺漏任何客戶問題。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 MeetFAQ](https://github.com/github-20k/meetqa) --- ### Jackson：Web 應用程式的進階 SSO 和目錄同步 ![BoxyHQ](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dx8wowakwnpa1wt2ehkf.jpg) Jackson 是一項開源單一登入 (SSO) 服務，可簡化 Web 應用程式驗證，支援 SAML 和 OpenID Connect 協定。它超越了 SSO，透過 SCIM 2.0 協定提供目錄同步，支援自動用戶和群組配置/取消配置。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🔒 **增強的身份驗證**：提供企業級 SSO 支持，簡化跨 Web 應用程式的身份驗證。 - 🔄 **目錄同步**：支援透過 SCIM 2.0 進行目錄同步，以實現高效的使用者和群組管理。 - 🌐 **協定支援**：促進 SAML 和 OpenID Connect 的集成，抽象化這些協定的複雜性以便於實施。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的傑克遜](https://github.com/boxyhq/jackson) --- ### 綜上所述 我們探索了九個出色的開源儲存庫。他們要不是一家新創公司，就是一個由獨立駭客變大的專案。 這些工具展示了自架的力量以及小型團隊和個人創作者蓬勃發展的創新。 感謝您與我一起經歷這些獨特專案的富有洞察力的旅程。一如既往，偉大即將到來！ ![偉大即將到來](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xd1pazpm53d1kwoifb75.jpg) --- 原文出處：https://dev.to/srbhr/discover-the-9-best-self-hosted-open-source-repositories-on-github-23oc

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✨ 用您的文件訓練 ChatGPT 🪄 ✨

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

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使用 VSCode 更快輸入程式碼的技巧分享

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

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在 Python 資料科學領域：🚀⚡新的函式庫⚡ VS 舊的函式庫🦖

## **簡介** 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) --- ![QueenB 星星](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bvt5qn1yadra3epnb07v.gif) 我們感謝任何幫助我們發展社區的幫助🌱 --- ## 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) --- ## 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) --- ## 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) --- ## 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) --- ## 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) --- ## 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) --- ## 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) --- ## 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) --- ## 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) --- 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

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🚀 Kubernetes 上的 GITLAB：終極部署指南！ 🌟

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

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🏆Pythonista 必備的 10 個 VSCode 擴展

## **TL；博士** 對於使用 VSCode 的 Python 開發人員、資料科學家和分析師來說，此編譯提供了一些擴展，可以提高 Python 和一般編碼需求的編碼生產力和效率。 ![介紹 GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lhcge6eywoumtc7hyuxr.gif) <小時/> ## 1. [Taipy Studio](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Taipy.taipy-studio) Taipy 是一個開源 Python 庫，用於建立 Web 應用程式前端和後端。 您只需使用 Python 即可為您的資料/機器學習用例建立多頁面、多用戶和可自訂的 GUI。 但它不止於此。 Taipy 還可以處理您的後端，因為它允許管道編排和管理。 現在，回到 Taipy Studio 的 VSCode 擴充功能。此擴充功能是兩個工具的包裝器，旨在加速 Taipy 應用程式的建立。 - Taipy Studio Configuration Builder：圖形管道編輯器，全部在點擊環境中； - Taipy Studio GUI 助手：在編寫 GUI 時包括 IntelliSense。 ![太比 PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7bju9pbjeaap2tditivf.png) <小時/> ![QueenB](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ovcc5kqd8xr9uihrggbb.gif) {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star ⭐ Taipy 儲存庫 {% endcta %} 我們已經快有 2000 顆星了，沒有你我們無法做到這一點🙏 <小時/> ## 2. [Github Copilot](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GitHub.copilot) 還需要出示副駕駛嗎？這個工具就是您自己的程式碼助手。 利用人工智慧，Copilot 可以無縫地自動完成您的程式碼。 另一個主要功能是能夠提供上下文感知建議。 對於開發人員來說，這是一個偉大的遊戲規則改變者，可以節省時間和提高效率，並且將其直接作為 VSCode 擴展使用是完全有意義的。 ![副駕駛 PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6192xn9g47gn2693r4j2.png) <小時/> ## 3. [Rainbow CSV](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mechatroner.rainbow-csv) 光看名字，你就差不多能猜到這個工具的功能了。 Rainbow CSV 將透過以不同顏色突出顯示列來讓您的 CSV 檔案易於閱讀。 就這麼簡單，但對任何處理資料的人來說都很有幫助。真正改變使用者視覺體驗的遊戲規則。 ![RCSV PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tdvs5fyi12tprdc3gch4.png) <小時/> ## 4. [待辦事項樹](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Gruntfuggly.todo-tree) 對於需要在程式碼的待辦事項清單中進行組織的人來說，這個工具非常有用。使用此擴展，只需在需要時在程式碼中加入 TODO 或 FIXME 標記即可。 ToDo Tree 將會尋找這些標籤並將它們組織成樹狀結構。 現在您可以輕鬆返回標籤。 ![TODO 樹 PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/csiyv0rnp81lod36ksw7.png) <小時/> ## 5. [Jupyter](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter) 如果您想使用類似筆記本的 IDE 來啟動資料/ML 專案以促進探索和實驗，VSCode 透過 Jupyter 擴充功能提供此功能。 當筆記型電腦的限制（例如擴展、部署、測試和維護）使得有必要轉向更傳統的編碼實踐時，在 VSCode 上進行所有設定只會讓事情變得更容易。 ![Jupyter PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dbw6rqi4y2sls2466r02.png) <小時/> ## 6. [Markdown 表情符號](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=bierner.markdown-emoji) 這裡並沒有什麼真正令人驚訝的地方。此 VSCode 擴展為 VSCode Markdown 預覽提供表情符號支持，這是為任何 Markdown 專案加入表現和可讀性的好方法。 ![MKD 表情符號 PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7oaj92h9s95e2mtt0vr0.png) <小時/> ## 7. [Pylint](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.pylint) Pylint 與 Python linter 同名，是其在 VSCode 中的擴充。它透過分析程式碼、檢查錯誤並為您提供改進建議來幫助您提高效率。 確保您的腳本遵循所有編碼標準是必須的。 ![Pylint GIF](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lv6mcilflhupaultx160.gif) <小時/> ## 8. [Pylance](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.vscode-pylance) Pylance 是 Python 語言的支援。 它最初作為 Python 庫存在，但透過此擴充整合到 VSCode 中。 一些主要特點： - 程式碼完成 - 自動導入 - 與 Juypter 筆記本相容 - 語意突出顯示 ![皮蘭斯 PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s04exzm5y61m6rwjvhru.png) <小時/> ## 9. [Liveshare](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=MS-vsliveshare.vsliveshare) 使用此 VSCode 擴充功能可以輕鬆進行協作。無需配置任何東西；只需啟動 Liveshare 會話並繼續除錯會話即可。 Liveshare 也保留您所有的個人 IDE 首選項，讓協作更加輕鬆。 ![Liveshare PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l0the1beedaze59z7qcl.png) <小時/> ## 10. [Markdown 多合一](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=yzhang.markdown-all-in-one) 此擴充增強了 VSCode 中 Markdown 的使用，並具有各種不同的功能： - 內容表生成 - 鍵盤快速鍵 - 程式碼區塊插入 - 預覽功能 該工具非常適合編寫“README.md”檔案。 ![MD AIO PNG](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2yji1wmk9lvp9plqp631.png) <小時/> 由於各種原因，VSCode 已成為開發人員最常使用的 IDE 之一。 它的主要功能包括強大的 git 整合和跨平台支持，但擴展是一個突出的功能。 它們支援自訂您的環境，促進與各種工具的無縫整合。 <小時/> 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！ ![新秀圖片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/25oebh36ha622u74kpli.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-must-have-vscode-extensions-forpythonistas-561a

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✨ 每個開發者都需要了解的 7 個人工智慧庫（成為奇才）🧙‍♂️ 🪄

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

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🚀 5 個專業技巧，打造無與倫比的 GitHub 自述文件！ 🥊

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

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🏆如何使用 Taipy 和 PySpark 掌握 📊 大資料管道 🐍

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

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我該如何教 Git

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

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大資料模型 📊 與電腦記憶體 💾

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

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增強您的 Windows 開發能力：WSL 終極指南🚀📟

## 你好！我是[鮑里斯](https://www.martinovic.dev/)！ 我是一名軟體工程師，專門從事保險工作，教授其他開發人員，並在會議上發言。多年來，我使用了相當多的不同開發環境和作業系統，除了 .Net 開發之外，我個人從來不喜歡在 Windows 中進行開發。這是為什麼？讓我們更深入地研究一下。 好吧，我的大部分問題都可以歸結為一個詞：**麻煩**。無論是在日常使用中處理Windows，您都會經常遇到作業系統本身的不同方式帶給您的困擾。這樣的例子很多，無論是登錄問題、套件管理、切換節點版本或 Windows 更新，這些問題本身就可以讓人們放棄作業系統。 所以你可以明白為什麼我開始與下圖的烏鴉產生連結。 ![](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--KiM-kkXF--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3gpwe8ax86eeh6ccpgsi.png) 我並沒有放棄尋找可行的解決方案。而且，我（有點）找到了它。 ## 什麼是 WSL？我為什麼要對它感興趣？ Windows Subsystem for Linux（或 WSL）讓開發人員可以直接在 Windows 上執行功能齊全的本機 GNU/Linux 環境。換句話說，我們可以直接執行Linux，而無需使用虛擬機器或雙重開機系統。 **第一個很酷的事情是 WSL 允許您永遠不用切換作業系統，但仍然可以在作業系統中擁有兩全其美的優點。** 這對我們普通用戶意味著什麼？當您查看WSL 在實踐中的工作方式時，它可以被視為一項Windows 功能，直接在Windows 10 或11 內執行Linux 作業系統，具有功能齊全的Linux 檔案系統、Linux 命令列工具、*** *** 和****** Linux GUI 應用程式（*真的很酷，順便說一句*）。除此之外，與虛擬機器相比，它使用的運作資源要少得多，並且不需要單獨的工具來建立和管理這些虛擬機器。 WSL 主要針對開發人員，因此本文將重點放在開發人員的使用以及如何使用 VS Code 設定完全工作的開發環境。在本文中，我們將介紹一些很酷的功能以及如何在實踐中使用它們。另外，理解新事物的最好方法就是實際開始使用它們。 ### 覺得這篇文章有用嗎？ 我們正在 [Wasp](https://wasp-lang.dev/) 努力建立這樣的內容，更不用說建立一個現代的開源 React/NodeJS 框架了。 表達您支援的最簡單方法就是為 Wasp 儲存庫加註星標！ 🐝 但如果您可以查看[存儲庫](https://github.com/wasp-lang/wasp)（用於貢獻，或只是測試產品），我們將不勝感激。點擊下面的按鈕給黃蜂星一顆星並表示您的支持！ ![wasp_arnie_handshake](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/axqiv01tl1pha9ougp21.gif) https://github.com/wasp-lang/wasp ## 在 Windows 作業系統上安裝 WSL 為了在 Windows 上安裝 WSL，請先啟用 [Hyper-V](https://learn.microsoft.com/en-us/virtualization/hyper-v-on-windows/quick-start/enable-hyper-v )架構是微軟的硬體虛擬化解決方案。要安裝它，請右鍵單擊 Windows 終端機/Powershell 並以管理員模式開啟它。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6wm5xniz2nehrccczeh6.png) 然後，執行以下命令： ``` Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All ``` 這將確保您具備安裝的所有先決條件。然後，在管理員模式下開啟 Powershell（最好在 Windows 終端機中完成）。然後，執行 ``` wsl —install ``` 有大量的 Linux 發行版需要安裝，但 Ubuntu 是預設安裝的。本指南將介紹許多控制台命令，但其中大多數將是複製貼上過程。 如果您之前安裝過 Docker，那麼您的系統上很可能已經安裝了 WSL 2。在這種情況下，您將收到安裝所選發行版的提示。由於本教程將使用 Ubuntu，因此我建議執行。 ``` wsl --install -d Ubuntu ``` 安裝 Ubuntu（或您選擇的其他發行版）後，您將進入 Linux 作業系統並出現歡迎畫面提示。在那裡，您將輸入一些基本資訊。首先，您將輸入您的用戶名，然後輸入密碼。這兩個都是 Linux 特定的，因此您不必重複您的 Windows 憑證。完成此操作後，安裝部分就結束了！您已經在 Windows 電腦上成功安裝了 Ubuntu！說起來還是感覺很奇怪吧？ ### 等一下！ 但在我們開始討論開發環境設定之前，我想向您展示一些很酷的技巧，這些技巧將使您的生活更輕鬆，並幫助您了解為什麼 WSL 實際上是 Windows 用戶的遊戲規則改變者。 WSL 的第一個很酷的事情是您不必放棄目前透過 Windows 資源管理器管理檔案的方式。在 Windows 資源管理器的側邊欄中，您現在可以在網路標籤下找到 Linux 選項。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/647jdnzilrucsijtye3v.png) 從那裡，您可以直接從 Windows 資源管理器存取和管理 Linux 作業系統的檔案系統。這個功能真正酷的是，你基本上可以在不同的作業系統之間複製、貼上和移動文件，沒有任何問題，這開啟了一個充滿可能性的世界。實際上，您不必對文件工作流程進行太多更改，並且可以輕鬆地將許多專案和文件從一個作業系統移動到另一個作業系統。如果您在 Windows 瀏覽器上下載 Web 應用程式的映像，只需將其複製並貼上到您的 Linux 作業系統中即可。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/iqjsd1oz5a4alu6q08re.png) 我們將在範例中使用的另一個非常重要的事情是 WSL2 虛擬路由。由於您的作業系統中現在有作業系統，因此它們有一種通訊方式。當您想要存取 Linux 作業系統的網路時（例如，當您想要存取在 Linux 中本機執行的 Web 應用程式時），您可以使用 *${PC-name}.local*。對我來說，由於我的電腦名稱是 Boris-PC，所以我的網路位址是 boris-pc.local。這樣你就不必記住不同的 IP 位址，這真的很酷。如果您出於某種原因需要您的位址，您可以前往 Linux 發行版的終端，然後輸入 ipconfig。然後，您可以看到您的 Windows IP 和 Linux 的 IP 位址。這樣，您就可以毫無摩擦地與兩個作業系統進行通訊。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lkhcfiybnobuoziitwtm.png) 我想強調的最後一件很酷的事情是 Linux GUI 應用程式。這是一項非常酷的功能，有助於使 WSL 對普通用戶更具吸引力。您可以使用流行的套件管理器（例如 apt（Ubuntu 上的預設值）或 flatpak）在 Linux 系統上安裝任何您想要的應用程式。然後，您也可以從命令列啟動它們，應用程式將啟動並在 Windows 作業系統中可見。但這可能會引起一些摩擦並且不方便用戶使用。此功能真正具有突破性的部分是，您可以直接從 Windows 作業系統啟動它們，甚至無需親自啟動 WSL。因此，您可以建立捷徑並將它們固定到「開始」功能表或任務欄，沒有任何摩擦，並且實際上不需要考慮您的應用程式來自哪裡。為了演示，我安裝了 Dolphin 檔案管理器並透過 Windows 作業系統執行它。您可以在下面看到它與 Windows 資源管理器並排的操作。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yq1nxj244jd1fci13oay.png) ## WSL 開發入門 在了解了 WSL 的所有酷炫功能後，讓我們慢慢回到教學的正軌。接下來是設定我們的開發環境並啟動我們的第一個應用程式。我將設定一個 Web 開發環境，我們將使用 [Wasp](https://wasp-lang.dev/) 作為範例。 如果你不熟悉的話，Wasp 是一個類似 Rails 的 React、Node.js 和 Prisma 框架。這是開發和部署全端 Web 應用程式的快速、簡單的方法。對於我們的教程，Wasp 是一個完美的候選者，因為它本身不支援 Windows 開發，而只能透過 WSL 來支持，因為它需要 Unix 環境。 讓我們先開始安裝 Node.js。目前，Wasp 要求使用者使用 Node v18（版本要求很快就會放寬），因此我們希望從 Node.js 和 NVM 的安裝開始。 但首先，讓我們先從 Node.js 開始。在 WSL 中，執行： ``` sudo apt install nodejs ``` 為了在您的 Linux 環境中安裝 Node。接下來是 NVM。我建議存取 https://github.com/nvm-sh/nvm 並從那裡獲取最新的安裝腳本。目前下載的是： ``` curl -o- [https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh](https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh) | bash ``` 之後，我們在系統中設定了 Node.js 和 NVM。 接下來是在我們的 Linux 環境中安裝 Wasp。 Wasp 安裝也非常簡單。因此，只需複製並貼上此命令： ``` curl -sSL [https://get.wasp-lang.dev/installer.sh](https://get.wasp-lang.dev/installer.sh) | sh ``` 並等待安裝程序完成它的事情。偉大的！但是，如果您從 0 開始進行 WSL 設置，您會注意到下面有以下警告：看起來“/home/boris/.local/bin”不在您的 PATH 上！您將無法透過終端名稱呼叫 wasp。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/em932e89tlzajv4rm6up.png) 讓我們快速解決這個問題。為了做到這一點，讓我們執行 ``` code ~/.profile ``` 如果我們還沒有 VS Code，它會自動設定所需的一切並啟動，以便您可以將命令新增至檔案末端。每個人的系統名稱都會有所不同。例如我的是： ``` export PATH=$PATH:/home/boris/.local/bin ``` 偉大的！現在我們只需要將節點版本切換到 v18.14.2 即可確保與 Wasp 完全相容。我們將一次性安裝並切換到 Node 18！為此，只需執行： ``` nvm install v18.14.2 && nvm use v18.14.2 ``` 設定 Wasp 後，我們希望了解如何執行應用程式並從 VS Code 存取它。在幕後，您仍將使用 WSL 進行開發，但我們將能夠使用主機作業系統 (Windows) 中的 VS Code 來完成大多數事情。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/orifa202sph4swgbir2d.png) 首先，將 [WSL 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-wsl) 下載到 Windows 中的 VS Code。然後，讓我們啟動一個新的 Wasp 專案來看看它是如何運作的。開啟 VS Code 命令面板（ctrl + shift + P）並選擇「在 WSL 中開啟資料夾」選項。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l1le8xvk6a8a8teog8eo.png) 我打開的資料夾是 ``` \\wsl.localhost\Ubuntu\home\boris\Projects ``` 這是我在 WSL 中的主資料夾中的「Projects」資料夾。我們可以透過兩種方式知道我們處於 WSL 中：頂部欄和 VS Code 的左下角。在這兩個地方，我們都編寫了 WSL: Ubuntu，如螢幕截圖所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mzhu765415sravn3vypu.png) ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cpy4kggtsobod1vk1dqn.png) 進入該資料夾後，我將打開一個終端。它還將已經連接到 WSL 中的正確資料夾，因此我們可以開始工作了！讓我們執行 ``` wasp new ``` 命令建立一個新的 Wasp 應用程式。我選擇了基本模板，但您可以自由建立您選擇的專案，例如[SaaS 入門](https://github.com/wasp-lang/SaaS-Template-GPT) 具有 GPT、Stripe 等預先配置。如螢幕截圖所示，我們應該將專案的當前目錄變更為正確的目錄，然後用它來執行我們的專案。 ``` wasp start ``` ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l453mcae56kfa3yrm7j4.png) 就像這樣，我的 Windows 電腦上將打開一個新螢幕，顯示我的 Wasp 應用程式已開啟。涼爽的！我的位址仍然是預設的 localhost:3000，但它是從 WSL 執行的。恭喜，您已透過 WSL 成功啟動了您的第一個 Wasp 應用程式。這並不難，不是嗎？ ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vfyfok2eg0xjhqcqhgoe.png) 對於我們的最後一個主題，我想重點介紹使用 WSL 的 Git 工作流程，因為它的設定相對輕鬆。您始終可以手動進行 git config 設置，但我為您提供了一些更酷的東西：在 Windows 和 WSL 之間共享憑證。要設定共享 Git 憑證，我們必須執行以下操作。在 Powershell（在 Windows 上）中，設定 Windows 上的憑證管理員。 ``` git config --global credential.helper wincred ``` 讓我們在 WSL 中做同樣的事情。 ``` git config --global credential.helper "/mnt/c/Program\ Files/Git/mingw64/bin/git-credential-manager.exe" ``` 這使我們能夠共享 Git 使用者名稱和密碼。 Windows 中設定的任何內容都可以在 WSL 中運作（反之亦然），我們可以根據需要在 WSL 中使用 Git（透過 VS Code GUI 或透過 shell）。 ## 結論 透過我們在這裡的旅程，我們了解了 WSL 是什麼、它如何有助於增強 Windows PC 的工作流程，以及如何在其上設定初始開發環境。 Microsoft 在這個工具方面做得非常出色，並且確實使 Windows 作業系統成為所有開發人員更容易使用和可行的選擇。我們了解如何安裝啟動開發所需的開發工具以及如何掌握基本的開發工作流程。如果您想深入了解該主題，這裡有一些重要的連結： - [https://wasp-lang.dev/](https://wasp-lang.dev/) - [https://github.com/microsoft/WSL](https://github.com/microsoft/WSL) - [https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) - [https://code.visualstudio.com/docs/remote/wsl](https://code.visualstudio.com/docs/remote/wsl) --- 原文出處：https://dev.to/wasp/supercharge-your-windows-development-the-ultimate-guide-to-wsl-195m

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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

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😂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

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

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

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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

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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

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