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🪄與您的簡歷製作者聊天 - 使用 Next.js、OpenAI 和 CopilotKit 📑✨

#TL;博士 在本文中，您將了解如何使用 Nextjs、CopilotKit 和 OpenAI 建立人工智慧驅動的簡歷產生器應用程式。 我們將涵蓋： - 利用 ChatGPT 撰寫履歷和求職信 📑 - 透過與履歷聊天逐漸完善你的履歷💬 - 將您的履歷和求職信匯出為 PDF 🖨️ ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jxzcx6jqet2anmr2pu6c.gif) --- ## CopilotKit：建構深度整合的應用內人工智慧聊天機器人 💬 只是簡單介紹一下我們的背景。 CopilotKit 是[開源 AI 副駕駛平台。](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) 我們可以輕鬆地將強大的 AI 聊天機器人整合到您的 React 應用程式中。完全可定制和深度集成。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6wf9zcyvtu9q293uej2n.gif) {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} 現在回到文章。 --- ## **先決條件** 要開始學習本教程，您需要在電腦上安裝以下軟體： - 文字編輯器（例如 Visual Studio Code） - 節點.js - 套件管理器 ## **使用 NextJS 建立簡歷應用程式前端** **步驟 1：** 開啟命令提示字元並執行下列命令。 ``` npx create-next-app@latest ``` --- **第 2 步：** 系統將提示您選擇一些選項，如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mvk0mgct4ypra7ao9u18.png) **步驟 3：** 使用您選擇的文字編輯器開啟新建立的 Nextjs 專案。然後，在命令列上執行以下命令，以使用 Tailwind CSS 安裝帶有 NextJS 的 Preline UI。依照[本指南](https://preline.co/docs/frameworks-nextjs.html)完成 Preline 設定。 ``` npm install preline ``` --- **步驟4：** 在resume/app/page.tsx檔案中，新增以下程式碼內容。 ``` export default function Home() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-slate-900 bg-gradient-to-b from-violet-600/[.15] via-transparent text-sm py-3 sm:py-0 dark:bg-gray-800 dark:border-gray-700"> <nav className="relative max-w-7xl w-full mx-auto px-4 sm:flex sm:items-center sm:justify-between sm:px-6 lg:px-8 " aria-label="Global"> <div className="flex items-center justify-between"> <a className="flex-none text-xl text-gray-200 font-semibold dark:text-white py-8" href="#" aria-label="Brand"> ResumeBuilder </a> </div> </nav> </header> {/* <!-- Hero --> */} <div className="bg-slate-900 h-screen"> <div className="bg-gradient-to-b from-violet-600/[.15] via-transparent"> <div className="max-w-[85rem] mx-auto px-4 sm:px-6 lg:px-8 py-24 space-y-8"> {/* <!-- Title --> */} <div className="max-w-3xl text-center mx-auto pt-10"> <h1 className="block font-medium text-gray-200 text-4xl sm:text-5xl md:text-6xl lg:text-7xl"> Craft A Compelling Resume With AI Resume Builder </h1> </div> {/* <!-- End Title --> */} <div className="max-w-3xl text-center mx-auto"> <p className="text-lg text-gray-400"> ResumeBuilder helps you create a resume that effectively highlights your skills and experience. </p> </div> {/* <!-- Buttons --> */} <div className="text-center"> <a className="inline-flex justify-center items-center gap-x-3 text-center bg-gradient-to-tl from-blue-600 to-violet-600 shadow-lg shadow-transparent hover:shadow-blue-700/50 border border-transparent text-white text-sm font-medium rounded-full focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-600 focus:ring-offset-2 focus:ring-offset-white py-3 px-6 dark:focus:ring-offset-gray-800" href="#"> Get started <svg className="flex-shrink-0 w-4 h-4" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"> <path d="m9 18 6-6-6-6" /> </svg> </a> </div> {/* <!-- End Buttons --> */} </div> </div> </div> {/* <!-- End Hero --> */} </> ); } ``` **步驟 5：** 在命令列上執行命令 *npm run dev*。導航至 http://localhost:3000/，您應該會看到新建立的 NextJS 專案。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/56ymnb9iir7z14bx4ofm.png) --- ## 使用 GitHub GraphQL 從 GitHub 取得履歷資料 **步驟 1：** 使用下列命令安裝 Axios HTTP 用戶端。 ``` npm i axios ``` **步驟 2：** 在應用程式資料夾中，建立一個名為 API 的資料夾。然後，在 API 資料夾中建立一個名為 GitHub 的資料夾。在GitHub資料夾中建立一個名為route.ts的檔案並加入以下程式碼。 ``` import { NextResponse } from "next/server"; import axios from "axios"; // Environment variables for GitHub API token and user details const GITHUB_TOKEN = "Your GitHub personal access token"; const GITHUB_USERNAME = "Your GitHub account username"; // Axios instance for GitHub GraphQL API const githubApi = axios.create({ baseURL: "https://api.github.com/graphql", headers: { Authorization: `bearer ${GITHUB_TOKEN}`, "Content-Type": "application/json", }, }); // GraphQL query to fetch user and repository data const getUserAndReposQuery = ` query { user(login: "${GITHUB_USERNAME}") { name email company bio repositories(first: 3, orderBy: {field: CREATED_AT, direction: DESC}) { edges { node { name url description createdAt ... on Repository { primaryLanguage{ name } stargazers { totalCount } } } } } } } `; // API route to handle resume data fetching export async function GET(request: any) { try { // Fetch data from GitHub const response = await githubApi.post("", { query: getUserAndReposQuery }); const userData = response.data.data.user; // Format resume data const resumeData = { name: userData.name, email: userData.email, company: userData.company, bio: userData.bio, repositories: userData.repositories.edges.map((repo: any) => ({ name: repo.node.name, url: repo.node.url, created: repo.node.createdAt, description: repo.node.description, language: repo.node.primaryLanguage.name, stars: repo.node.stargazers.totalCount, })), }; // Return formatted resume data return NextResponse.json(resumeData); } catch (error) { console.error("Error fetching data from GitHub:", error); return NextResponse.json({ message: "Internal Server Error" }); } } ``` **步驟 3：** 在應用程式資料夾中，建立一個名為 Components 的資料夾。然後，在元件資料夾中建立一個名為 githubdata.tsx 的檔案並新增以下程式碼。 ``` "use client"; import React, { useEffect, useState } from "react"; import axios from "axios"; // Resume data interface interface ResumeData { name: string; email: string; company: string; bio: string; repositories: { name: string; url: string; created: string; description: string; language: string; stars: number; }[]; } export const useGithubData = () => { const [resumeData, setResumeData] = useState<ResumeData | null>(null); // Fetch resume data from API useEffect(() => { axios .get("/api/github") .then((response) => { setResumeData(response.data); }) }, []); return { resumeData, }; } ``` --- ## 建立求職信和履歷功能 **步驟 1：** 透過在命令列上執行以下命令來安裝 CopilotKit 前端軟體包。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea ``` **步驟2：** 在元件資料夾中建立一個名為resume.tsx 的檔案。然後在檔案頂端匯入 useMakeCopilotReadable、useMakeCopilotActionable 和 useGithubData 自訂掛鉤，如下所示。 ``` import React, { useState } from "react"; import { useGithubData } from "./githubdata"; import { useMakeCopilotReadable, useMakeCopilotActionable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` **第 3 步：** 建立一個名為 CoverLetterAndResume 的元件。在元件內部，使用 useGithubData 掛鉤檢索從 GitHub 取得的資料。然後，宣告一個名為 createCoverLetterAndResume 的狀態變數和一個用於更新它的名為 setCreateCoverLetterAndResume 的函數。使用包含 letter 和 resume 兩個屬性的物件初始化 useState，如下所示。 ``` export const CoverLetterAndResume = () => { const {resumeData } = useGithubData(); const [createCoverLetterAndResume, setCreateCoverLetterAndResume] = useState({ letter: "", resume: "" }); } ``` **步驟 4：** 使用 useMakeCopilotReadable 掛鉤將從 GitHub 取得的資料新增為應用程式內聊天機器人的上下文。 ``` useMakeCopilotReadable(JSON.stringify(resumeData)); ``` **步驟 5：** 使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為 createCoverLetterAndResume 的操作，其中包含描述和實作函數，該函數使用提供的求職信和簡歷更新 createCoverLetterAndResume 狀態，如下所示。 ``` useMakeCopilotActionable( { name: "createCoverLetterAndResume", description: "Create a cover letter and resume for a software developer job application.", argumentAnnotations: [ { name: "coverLetterMarkdown", type: "string", description: "Markdown text for a cover letter to introduce yourself and briefly summarize your professional background as a software developer.", required: true, }, { name: "resumeMarkdown", type: "string", description: "Markdown text for a resume that displays your professional background and relevant skills.", required: true, }, ], implementation: async (coverLetterMarkdown, resumeMarkdown) => { setCreateCoverLetterAndResume((prevState) => ({ ...prevState, letter: coverLetterMarkdown, resume: resumeMarkdown, })); }, }, [] ); ``` **步驟 6：** 在 CoverLetterAndResume 元件外部，建立一個名為 CoverLetterResume 的元件，用於在 Web 應用程式 UI 上顯示求職信和履歷。 ``` type CoverLetterResumeProps = { letter: string; resume: string; }; const CoverLetterResume = ({ letter, resume }: CoverLetterResumeProps) => { return ( <div className="px-4 sm:px-6 lg:px-8 bg-slate-50 py-4"> <div className="sm:flex sm:items-center"> <div className="sm:flex-auto"> <h1 className="text-3xl font-semibold leading-6 text-gray-900"> ResumeBuilder </h1> </div> </div> {/* Cover Letter Start */} <div className="mt-8 flow-root bg-slate-200"> <div className="-mx-4 -my-2 overflow-x-auto sm:-mx-6 lg:-mx-8"> <div className="inline-block min-w-full py-2 align-middle sm:px-6 lg:px-8"> <div> <h2 className="text-lg font-semibold leading-6 text-gray-900 mb-4 p-2"> Cover Letter </h2> <div className="min-w-full divide-y divide-gray-300 p-2"> {/* <Thead /> */} <div className="divide-y divide-gray-200 bg-white p-2"> <ReactMarkdown>{letter}</ReactMarkdown> </div> </div> </div> </div> </div> </div> {/* Cover Letter End */} {/* Cover Letter Preview Start */} <div className="mt-8 flow-root bg-slate-200"> <div className="-mx-4 -my-2 overflow-x-auto sm:-mx-6 lg:-mx-8"> <div className="inline-block min-w-full py-2 align-middle sm:px-6 lg:px-8"> <div> <h2 className="text-lg font-semibold leading-6 text-gray-900 mb-4 p-2"> Cover Letter Preview </h2> <div className="min-w-full divide-y divide-gray-300"> {/* <Thead /> */} <div className="divide-y divide-gray-200 bg-white"> <textarea className="p-2" id="coverLetter" value={letter} rows={20} cols={113} /> </div> </div> </div> </div> </div> </div> {/* Cover Letter Preview End */} {/* Resume Start */} <div className="mt-8 flow-root bg-slate-200"> <div className="-mx-4 -my-2 overflow-x-auto sm:-mx-6 lg:-mx-8"> <div className="inline-block min-w-full py-2 align-middle sm:px-6 lg:px-8"> <h2 className="text-lg font-semibold leading-6 text-gray-900 mb-4 p-2"> Resume </h2> <div className="min-w-full divide-y divide-gray-300"> {/* <Thead /> */} <div className="divide-y divide-gray-200 bg-white"> <ReactMarkdown>{resume}</ReactMarkdown> </div> </div> </div> </div> </div> {/* Resume End */} {/* Cover Letter Preview Start */} <div className="mt-8 flow-root bg-slate-200"> <div className="-mx-4 -my-2 overflow-x-auto sm:-mx-6 lg:-mx-8"> <div className="inline-block min-w-full py-2 align-middle sm:px-6 lg:px-8"> <div> <h2 className="text-lg font-semibold leading-6 text-gray-900 mb-4 p-2"> Cover Letter Preview </h2> <div className="min-w-full divide-y divide-gray-300"> {/* <Thead /> */} <div className="divide-y divide-gray-200 bg-white"> {/* {letter} */} {/* <ReactMarkdown>{letter}</ReactMarkdown> */} <textarea className="p-2" id="resume" value={resume} rows={20} cols={113} /> </div> </div> </div> </div> </div> </div> {/* Cover Letter Preview End */} </div> ); }; ``` **第7步：**然後返回CoverLetterAndResume元件內的CoverLetterResume元件，如下圖所示。 ``` return <CoverLetterResume {...createCoverLetterAndResume}/>; ``` **第8步：** 在應用程式資料夾中建立一個名為resumeandcoverletter的資料夾。然後，建立一個名為 page.tsx 的檔案並新增以下程式碼。 ``` "use client"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebarUIProvider } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-textarea/styles.css"; // also import this if you want to use the CopilotTextarea component import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; // also import this if you want to use the chatbot component import React, { useEffect, useState } from "react"; import { CoverLetterAndResume } from "../components/resume"; function buildResume () { return ( <CopilotProvider chatApiEndpoint="./../api/copilotkit/chat"> <CopilotSidebarUIProvider> <CoverLetterAndResume /> </CopilotSidebarUIProvider> </CopilotProvider> ); } export default buildResume; ``` **步驟 9：** 使用下列指令安裝 openai 軟體套件。 ``` npm i openai ``` **步驟 10：** 在應用程式資料夾中，建立一個名為 API 的資料夾。然後，在 API 資料夾中建立一個名為 copilotkit 的資料夾。在 copilotkit 資料夾中，建立一個名為 chat 的資料夾。然後，在聊天資料夾中建立一個名為route.ts的檔案並新增以下程式碼。 ``` import OpenAI from "openai"; const openai = new OpenAI({ apiKey: "Your ChatGPT API key", }); export const runtime = "edge"; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { try { const forwardedProps = await req.json(); const stream = openai.beta.chat.completions .stream({ model: "gpt-4-1106-preview", ...forwardedProps, stream: true, }) .toReadableStream(); return new Response(stream); } catch (error: any) { return new Response("", { status: 500, statusText: error.error.message }); } } ``` **步驟 11：** 在應用程式資料夾中的 page.tsx 檔案中，在「開始」按鈕中新增一個連結，用於導航到簡歷和求職信頁面，如下所示。 ``` <div className="text-center"> <Link className="inline-flex justify-center items-center gap-x-3 text-center bg-gradient-to-tl from-blue-600 to-violet-600 shadow-lg shadow-transparent hover:shadow-blue-700/50 border border-transparent text-white text-sm font-medium rounded-full focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-600 focus:ring-offset-2 focus:ring-offset-white py-3 px-6 dark:focus:ring-offset-gray-800" href="/resumeandcoverletter"> Get started <svg className="flex-shrink-0 w-4 h-4" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"> <path d="m9 18 6-6-6-6" /> </svg> </Link> </div> ``` **第12步：**導航至http://localhost:3000/，點擊「開始」按鈕，您將被重新導向到與聊天機器人整合的履歷和求職信頁面，如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yqfjykc75pherkjxut4p.png) **第 13 步：** 向右側的聊天機器人發出諸如“建立求職信和簡歷”之類的提示。聊天機器人將開始產生回應，完成後，它將在頁面左側顯示產生的求職信和履歷，如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t7muhhi4a85ol0ddyi1l.png) --- ## 建立更新求職信功能 **第 1 步：** 宣告一個名為 updateLetter 的變數，用於保存先前產生的求職信。 ``` const updateLetter = createCoverLetterAndResume.letter; ``` **步驟 2：** 使用 useMakeCopilotReadable 掛鉤新增 updateLetter 作為應用程式內聊天機器人的上下文。 ``` useMakeCopilotReadable("Cover Letter:" + JSON.stringify(updateLetter)); ``` **步驟 3：** 使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為 updateCoverLetter 的操作，其中包含描述和實作函數，該函數使用提供的求職信更新來更新 createCoverLetterAndResume 狀態，如下所示。 ``` useMakeCopilotActionable( { name: "updateCoverLetter", description: "Update cover letter for a software developer job application.", argumentAnnotations: [ { name: "updateCoverLetterMarkdown", type: "string", description: "Update markdown text for a cover letter to introduce yourself and briefly summarize your professional background as a software developer.", required: true, }, { name: "resumeMarkdown", type: "string", description: "Markdown text for a resume that displays your professional background and relevant skills.", required: true, }, ], implementation: async (updatedCoverLetterMarkdown) => { setCreateCoverLetterAndResume((prevState) => ({ ...prevState, letter: updatedCoverLetterMarkdown, })); }, }, [] ); ``` ** 步驟 4：** 給聊天機器人一個提示，例如“更新求職信並加入我正在申請 CopilotKit 的技術寫作職位。”如下圖所示，您可以看到求職信已更新。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4dkm8zacgbmn19j9qtw6.png) --- ## 建立更新復原功能 **第 1 步：** 宣告一個名為 updateResume 的變數，用於保存先前產生的求職信。 ``` const updateResume = createCoverLetterAndResume.resume; ``` **步驟 2：** 使用 useMakeCopilotReadable 掛鉤新增 updateResume 作為應用程式內聊天機器人的上下文。 ``` useMakeCopilotReadable("Resume:" + JSON.stringify(updateResume)); ``` **步驟 3：** 使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為 updateResume 的操作，其中包含描述和實作函數，該函數使用提供的求職信更新來更新 createCoverLetterAndResume 狀態，如下所示。 ``` useMakeCopilotActionable( { name: "updateResume", description: "Update resume for a software developer job application.", argumentAnnotations: [ { name: "updateResumeMarkdown", type: "string", description: "Update markdown text for a resume that displays your professional background and relevant skills.", required: true, }, ], implementation: async (updatedResumeMarkdown) => { setCreateCoverLetterAndResume((prevState) => ({ ...prevState, resume: updatedResumeMarkdown, })); }, }, [] ); ``` **第 4 步：** 向聊天機器人發出提示，例如「更新履歷並將我的姓名加入為 John Doe，將我的電子郵件加入為 [email protected]」。如下圖所示，可以看到履歷已更新。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2d9y6pmfynxwzff8be86.png) --- ## 建立下載求職信和履歷表 Pdfs 功能 **第 1 步：** 安裝 jsPDF，一個用 JavaScript 產生 PDF 的函式庫。 ``` npm i jspdf ``` **步驟 2：** 在 CoverLetterAndResume 元件內，使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為“downloadPdfs”的操作，其中包含描述和實現函數，該函數使用 jsPDF 庫為求職信和簡歷建立 PDF，然後保存它們， 如下所示。 ``` function addTextToPDF(doc: any, text: any, x: any, y: any, maxWidth: any) { // Split the text into lines const lines = doc.splitTextToSize(text, maxWidth); // Add lines to the document doc.text(lines, x, y); } useMakeCopilotActionable( { name: "downloadPdfs", description: "Download pdfs of the cover letter and resume.", argumentAnnotations: [ { name: "coverLetterPdfA4", type: "string", description: "A Pdf that contains the cover letter converted from markdown text and fits A4 paper.", required: true, }, { name: "resumePdfA4Paper", type: "string", description: "A Pdf that contains the resume converted from markdown text and fits A4 paper.", required: true, }, ], implementation: async () => { const marginLeft = 10; const marginTop = 10; const maxWidth = 180; const coverLetterDoc = new jsPDF(); addTextToPDF( coverLetterDoc, createCoverLetterAndResume.letter, marginLeft, marginTop, maxWidth ); coverLetterDoc.save("coverLetter.pdf"); const resumeDoc = new jsPDF(); addTextToPDF( resumeDoc, createCoverLetterAndResume.resume, marginLeft, marginTop, maxWidth ); resumeDoc.save("resume.pdf"); }, }, [createCoverLetterAndResume] ); ``` **第 3 步：** 返回網頁應用程式中的聊天機器人，並提示「下載求職信和簡歷的 pdf 檔案」。 PDF 將開始下載，如果您開啟 coverLetter.pdf，您應該會看到產生的求職信，如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4p853urbqn43jh6454at.png) --- ## 結論 總而言之，您可以使用 CopilotKit 建立應用內 AI 聊天機器人，該機器人可以查看當前應用程式狀態並在應用程式內執行操作。 AI 聊天機器人可以與您的應用程式前端、後端和第三方服務對話。 對於完整的源程式碼： https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredResumeBuilder --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb

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使用 Next.js、Resend 和 Trigger.dev 建立後台電子郵件通知

## 您會在本文中找到什麼？ 電子郵件通知是讓使用者了解應用程式所執行操作的最常用方法。典型的通知包括：有人追蹤您、有人喜歡您的貼文、有人查看了您的內容。在這篇文章中，我們將探索如何使用 Next.js、Resend 和 Trigger.dev 建立一個簡單的非同步電子郵件通知系統。 我們將使用 Next.js 作為框架來建立我們的應用程式。我們將使用 Resend 發送電子郵件，並使用 Trigger.dev 非同步卸載和發送電子郵件。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jwlb0t41kg2s3djcb072.gif) ## Papermark - 開源 DocSend 替代品。 在我們開始之前，讓我與您分享 Papermark。它是 DocSend 的開源替代方案，可幫助您安全地共享文件並從查看者那裡獲取即時的逐頁分析。全部都是開源的！ 如果您能給我們一顆星星，我會非常高興！別忘了在留言區分享你的想法❤️ [https://github.com/mfts/papermark](https://github.com/mfts/papermark) [![Papermark 應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/igzk8cdssbmla9uf1544.png)](https://github.com/mfts/papermark) ## 設定專案 讓我們繼續為我們的電子郵件後台通知系統設定專案環境。我們將建立一個 Next.js 應用程式，並設定為重新發送，最重要的是，設定觸發器來處理非同步電子郵件通知。 ### 使用 TypeScript 和 Tailwindcss 設定 Next.js 我們將使用「create-next-app」產生一個新的 Next.js 專案。我們還將使用 TypeScript 和 Tailwind CSS，因此請確保在出現提示時選擇這些選項。 ``` npx create-next-app # --- # you'll be asked the following prompts What is your project named? my-app Would you like to add TypeScript with this project? Y/N # select `Y` for typescript Would you like to use ESLint with this project? Y/N # select `Y` for ESLint Would you like to use Tailwind CSS with this project? Y/N # select `Y` for Tailwind CSS Would you like to use the `src/ directory` with this project? Y/N # select `N` for `src/` directory What import alias would you like configured? `@/*` # enter `@/*` for import alias ``` ### 安裝重新傳送和 React-Email Resend 是開發人員優先的事務性電子郵件服務。我們將使用它向我們的用戶發送電子郵件。 `react-email` 是一個 React 元件庫，可以輕鬆建立漂亮的電子郵件。 ``` npm install resend react-email ``` ### 安裝觸發器 Trigger 是 TypeScript 的後台作業框架。它允許您從主應用程式中卸載長時間執行的任務並非同步執行它們。我們將使用它非同步發送電子郵件。 觸發器 CLI 是在新的或現有的 Next.js 專案中設定觸發器的最簡單方法。有關更多訊息，請查看[他們的文件](https://trigger.dev/docs/documentation/quickstarts/nextjs)。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest init ``` ## 建立應用程式 現在我們已經完成了設置，我們準備開始建立我們的應用程式。我們將介紹的主要功能是： - 設定重新發送電子郵件 - 編寫API路由來發送電子郵件 - 新增觸發器作業以使電子郵件發送非同步 ### #1 設定重新傳送電子郵件 首先，我們需要設定重新發送來發送電子郵件。我們將在專案中建立一個新檔案「resend-notification.ts」並新增以下程式碼。 ``` // lib/emails/resend-notification.ts import { Resend } from "resend"; import { NotificationEmail } from "@/components/emails/notification"; const resend = new Resend(process.env.RESEND_API_KEY!); export async function sendNotificationEmail({ name, email, }: { name: string | null | undefined; email: string | null | undefined; }) { const emailTemplate = NotificationEmail({ name }); try { // Send the email using the Resend API await resend.emails.send({ from: "Marc from Papermark <[email protected]>", to: email as string, subject: "You have a new view on your document!", react: emailTemplate, }); } catch (error) { // Log any errors and re-throw the error console.log({ error }); throw error; } } ``` 使用「react-email」的通知電子郵件範本將如下所示： ``` // components/emails/notification.tsx import React from "react"; import { Body, Button, Container, Head, Heading, Html, Preview, Section, Text, Tailwind, } from "@react-email/components"; export default function ViewedDocument({ name, }: { name: string | null | undefined; }) { return ( <Html> <Head /> <Preview>See who visited your document</Preview> <Tailwind> <Body className="bg-white my-auto mx-auto font-sans"> <Container className="my-10 mx-auto p-5 w-[465px]"> <Heading className="text-2xl font-normal text-center p-0 mt-4 mb-8 mx-0"> <span className="font-bold tracking-tighter">Papermark</span> </Heading> <Heading className="mx-0 my-7 p-0 text-center text-xl font-semibold text-black"> New Document Visitor </Heading> <Text className="text-sm leading-6 text-black"> Your document was just viewed by someone. </Text> <Text className="text-sm leading-6 text-black"> You can get the detailed engagement insights like time-spent per page and total duration for this document on Papermark. </Text> <Section className="my-8 text-center"> <Button className="bg-black rounded text-white text-xs font-semibold no-underline text-center" href={`${process.env.NEXT_PUBLIC_BASE_URL}/documents`} style={{ padding: "12px 20px" }}> See my document insights </Button> </Section> <Text className="text-sm"> Cheers, <br /> The Papermark Team </Text> </Container> </Body> </Tailwind> </Html> ); } ``` ### #2 撰寫API路由發送電子郵件 現在，我們已經準備好了電子郵件範本。我們可以使用它向我們的用戶發送電子郵件。我們將建立一個無伺服器函數，該函數會取得使用者的“姓名”和“電子郵件”，並使用我們之前建立的“sendNotificationEmail”函數向他們發送電子郵件。 ``` // pages/api/send-notification.ts import { NextApiRequest, NextApiResponse } from "next"; import prisma from "@/lib/prisma"; import { sendViewedDocumentEmail } from "@/lib/emails/resend-notification"; export const config = { maxDuration: 60, }; export default async function handle( req: NextApiRequest, res: NextApiResponse ) { // We only allow POST requests if (req.method !== "POST") { res.status(405).json({ message: "Method Not Allowed" }); return; } // POST /api/send-notification try { const { viewId } = req.body as { viewId: string; }; // Fetch the link to verify the settings const view = await prisma.view.findUnique({ where: { id: viewId, }, select: { document: { select: { owner: { select: { email: true, name: true, }, }, }, }, }, }); if (!view) { res.status(404).json({ message: "View / Document not found." }); return; } // send email to document owner that document await sendViewedDocumentEmail({ email: view.document.owner.email as string, name: view.document.owner.name as string, }); res.status(200).json({ message: "Successfully sent notification", viewId }); return; } catch (error) { console.log("Error:", error); return res.status(500).json({ message: (error as Error).message }); } } ``` ### #3 新增觸發器作業，使電子郵件傳送非同步 我們的電子郵件發送功能已準備就緒，但我們不想同步發送電子郵件，因此要等到電子郵件發送後應用程式才會回應使用者。我們希望將電子郵件傳送任務轉移到後台作業。我們將使用觸發器來做到這一點。 在設定中，Trigger CLI 在我們的專案中建立了一個「jobs」目錄。我們將在該目錄中建立一個新檔案“notification-job.ts”並新增以下程式碼。 ``` // jobs/notification-job.ts import { client } from "@/trigger"; import { eventTrigger, retry } from "@trigger.dev/sdk"; import { z } from "zod"; client.defineJob({ id: "send-notification", name: "Send Notification", version: "0.0.1", trigger: eventTrigger({ name: "link.viewed", schema: z.object({ viewId: z.string(), }), }), run: async (payload, io, ctx) => { const { viewId } = payload; // get file url from document version const notification = await io.runTask( "send-notification", async () => { const response = await fetch( `${process.env.NEXT_PUBLIC_BASE_URL}/api/send-notification`, { method: "POST", body: JSON.stringify({ viewId }), headers: { "Content-Type": "application/json", }, } ); if (!response.ok) { await io.logger.error("Failed to send notification", { payload }); return; } const { message } = (await response.json()) as { message: string; }; await io.logger.info("Notification sent", { message, payload }); return { message }; }, { retry: retry.standardBackoff } ); return { success: true, message: "Successfully sent notification", }; }, }); ``` 將匯出新增至作業索引文件，否則觸發器將不知道該作業。雖然是小細節，但連我都忘記了這一點，並花了一個小時尋找錯誤。 ``` // jobs/index.ts export * from "./notification-job"; ``` ### 獎勵：防止惡意存取 API 路由 我們已準備好 API 路由，但我們不想允許任何人存取它。我們希望確保只有我們的應用程式可以存取它。我們將使用一個簡單的標頭身份驗證金鑰來做到這一點。 在觸發器作業中，我們將標頭加入到請求中： ``` // jobs/notification-job.ts .. ... const response = await fetch( `${process.env.NEXT_PUBLIC_BASE_URL}/api/jobs/send-notification`, { method: "POST", body: JSON.stringify({ viewId }), headers: { "Content-Type": "application/json", Authorization: `Bearer ${process.env.INTERNAL_API_KEY}`, // <- add the authenication header with a local env variable }, }, ); ... .. ``` 在 API 路由中，我們將在「try {} catch {}」區塊之前檢查 API 金鑰是否符合： ``` // pages/api/send-notification.ts .. ... // Extract the API Key from the Authorization header const authHeader = req.headers.authorization; const token = authHeader?.split(" ")[1]; // Assuming the format is "Bearer [token]" // Check if the API Key matches if (token !== process.env.INTERNAL_API_KEY) { res.status(401).json({ message: "Unauthorized" }); return; } ... .. ``` 確保將“INTERNAL_API_KEY”新增至“.env”檔案中。 ``` # .env INTERNAL_API_KEY="YOUR_API_KEY" ``` ## 結論 瞧！我們已經準備好非同步電子郵件通知系統。我們現在可以非同步向用戶發送電子郵件，而不會影響用戶等待時間。我們還可以使用觸發器從主應用程式中卸載許多我們不希望用戶等待的其他任務。 感謝您的閱讀。我是 Marc，開源倡導者。我正在建立 [papermark.io](https://www.papermark.io) - DocSend 的開源替代品。 繼續編碼！ ## 幫幫我！ 如果您覺得這篇文章有幫助，並且對觸發器和後台任務有了更好的理解，如果您能給我們一顆星，我將非常高興！別忘了在評論中分享你的想法❤️ [https://github.com/mfts/papermark](https://github.com/mfts/papermark) ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nk9c8ktyv1tf3n6jgbxh.gif) --- 原文出處：https://dev.to/mfts/building-background-email-notifications-with-nextjs-resend-and-triggerdev-4cem

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关于 JS 的一些高级用法

在学习 JavaScript中，变量、函数、类、循环、异步这些都是基础知识。这些基础知识是我们使用 JavaScript 的基础。但是，在日常的业务开发中，我们需要一些更高级的技巧来更好地解决问题。 > 通过本文你将了解到 JS 的高级知识点以及实际应用技巧，如高级数据结构和算法、函数式编程、异步编程和面向对象编程。我们会利用代码实例来让大家更好地理解这些知识点。同时，我们也会提供一些实战案例的示范和使用技巧，让你更好地将这些技术应用到实际业务中。 ## 高级数据结构和算法 ### Map 和 Set 数据结构 在 JavaScript 中，Map 数据结构通常用于存储键值对，它可以使用任意类型作为键和值。Set 数据结构用于存储唯一值的集合。 ```js // 创建Map对象 const map = new Map(); // 设置键值对 map.set("name", "Tom"); map.set("age", 20); // 获取键值对 console.log(map.get("name")); // 'Tom' console.log(map.get("age")); // 20 // 创建Set对象 const set = new Set(); // 添加元素 set.add(10); set.add(20); set.add(30); // 删除元素 set.delete(20); // 判断元素是否存在 console.log(set.has(10)); // true console.log(set.has(20)); // false ``` ### 堆、栈和队列 堆和栈是常用的内存分配方式。栈是一种后进先出的数据结构，堆是一种动态分配的内存结构。队列是一种先进先出的数据结构，它通常用于缓存和并发编程中。 ```js // 使用数组模拟堆 const arr = [1, 2, 3, 4]; arr.push(5); // 入堆 console.log(arr.pop()); // 出堆 // 使用数组模拟栈 const stack = [1, 2, 3, 4]; stack.push(5); // 入栈 console.log(stack.pop()); // 出栈 // 使用数组模拟队列 const queue = [1, 2, 3, 4]; queue.push(5); // 入队 console.log(queue.shift()); // 出队 ``` ### 深度优先搜索和广度优先搜索 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是常用的遍历算法。DFS 通常用于解决深度问题，BFS 适用于宽度问题。 ```js // 深度优先遍历 function dfs(node) { if (node == null) return; console.log(node.value); dfs(node.left); dfs(node.right); } // 广度优先遍历 function bfs(node) { const queue = [node]; while (queue.length) { const curr = queue.shift(); console.log(curr.value); if (curr.left) queue.push(curr.left); if (curr.right) queue.push(curr.right); } } ``` ### 常用算法 常用的算法有排序、搜索、查找等。 ```js // 排序算法：快速排序使用分治思想，通过把数组分成较小的块来排序。 function quickSort(arr) { if (arr.length < 2) { return arr; } let pivot = arr[0]; let left = []; let right = []; for (let i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i] < pivot) { left.push(arr[i]); } else { right.push(arr[i]); } } return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)]; } // 查找算法： function binarySearch(arr, target) { let left = 0; let right = arr.length - 1; while (left <= right) { const mid = Math.floor((left + right) / 2); if (arr[mid] === target) { return mid; } else if (arr[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return -1; } ``` ## 函数式编程 ### 高阶函数和柯里化 高阶函数和柯里化是函数式编程中的常见概念，它们可以让我们创建更加抽象、灵活的函数。 ```js // 高阶函数 function higherOrderFunction(func) { return function (num) { return func(num); }; } function double(num) { return num * 2; } const doubleFunc = higherOrderFunction(double); console.log(doubleFunc(10)); // 20 // 柯里化 function curry(func) { return function curried(...args) { if (args.length >= func.length) { return func.apply(this, args); } else { return function (...args2) { return curried.apply(this, [...args, ...args2]); }; } }; } function sum(a, b, c) { return a + b + c; } const curriedSum = curry(sum); console.log(curriedSum(1)(2)(3)); // 6 ``` ### 闭包和作用域 闭包和作用域是 JavaScript 中比较常见的概念。闭包可以让我们维护函数内的状态，作用域则决定了变量的可见范围。 ```js // 闭包 function closure() { let i = 0; return function () { return ++i; }; } const func = closure(); console.log(func()); // 1 console.log(func()); // 2 // 作用域 let a = 10; function foo() { let a = 20; console.log(a); // 20 } foo(); console.log(a); // 10 ``` ### 函数式编程中的常见模式 函数式编程中有很多常见的模式，如 map、filter、reduce 等。 ```js // map const arr = [1, 2, 3]; const mapArr = arr.map((item) => item * 2); console.log(mapArr); // [2, 4, 6] // filter const filterArr = arr.filter((item) => item > 1); console.log(filterArr); // [2, 3] // reduce const reduceArr = arr.reduce((sum, curr) => sum + curr, 0); console.log(reduceArr); // 6 异步编程 Promise和async/await Promise和async/await是常见的异步编程方式，它们可以让我们更好地处理异步编程中的问题。 // Promise function promise() { return new Promise((resolve, reject) => { setTimeout(() => { resolve('done'); }, 1000); }); } promise().then((result) => console.log(result)); // 'done' // async/await async function asyncFunc() { const result = await promise(); console.log(result); } asyncFunc(); // 'done' ``` ### 事件循环和 EventEmitter 事件循环和 EventEmitter 用于处理异步事件，它们可以让我们更好地处理事件流。 ```js // 事件循环 console.log("start"); setTimeout(() => { console.log("setTimeout"); }, 0); Promise.resolve().then(() => console.log("promise")); console.log("end"); // EventEmitter const { EventEmitter } = require("events"); const emitter = new EventEmitter(); emitter.on("doSomething", (arg1, arg2) => { console.log(`${arg1} ${arg2}`); }); emitter.emit("doSomething", "Hello", "World"); // 'Hello World' ``` ### Web Worker Web Worker 可以让我们将长时间运行的任务移出主线程，以避免阻塞 UI。 ```js // 主线程 const worker = new Worker("worker.js"); worker.onmessage = (event) => { console.log(event.data); }; worker.postMessage("start"); // worker.js self.onmessage = (event) => { const result = longCalculation(event.data); self.postMessage(result); }; ``` ## 面向对象编程 ### 类和继承 JavaScript 中的类和继承与其他面向对象编程语言类似。 ```js // 类 class Animal { constructor(name) { this.name = name; } speak() { console.log(`${this.name} makes a noise.`); } } class Cat extends Animal { constructor(name, breed) { super(name); this.breed = breed; } speak() { console.log(`${this.name} meows.`); } get description() { return `${this.name} is a ${this.breed} cat.`; } set nickname(nick) { this.name = nick; } } const cat = new Cat("Fluffy", "Persian"); cat.speak(); // 'Fluffy meows.' console.log(cat.description); // 'Fluffy is a Persian cat.' cat.nickname = "Fuffy"; console.log(cat.name); // 'Fuffy' ``` ### Encapsulation、Inheritance、Polymorphism（封装、继承、多态） 封装、继承、多态是面向对象编程中的重要概念。 ```js // 封装 class Person { constructor(name) { this._name = name; } get name() { return this._name.toUpperCase(); } set name(newName) { this._name = newName; } } const person = new Person("John"); console.log(person.name); // 'JOHN' person.name = "Lisa"; console.log(person.name); // 'LISA' // 继承 class Shape { constructor(color) { this.color = color; } draw() { console.log("Drawing a shape..."); } } class Circle extends Shape { constructor(color, radius) { super(color); this.radius = radius; } draw() { console.log(`Drawing a ${this.color} circle with radius ${this.radius}.`); } } const circle = new Circle("red", 10); circle.draw(); // 'Drawing a red circle with radius 10.' // 多态 function drawShape(shape) { shape.draw(); } drawShape(new Shape("blue")); // 'Drawing a shape...' drawShape(new Circle("green", 20)); // 'Drawing a green circle with radius 20.' ``` ## 总结和实战 在本文中，我们介绍了一些 JavaScript 的高级知识点，如高级数据结构和算法、函数式编程、异步编程和面向对象编程。我们还提供了一些代码示例和实战案例，让大家更好地理解和掌握这些技术。 ### 通过 Promise.all 实现并发请求 ```js function fetchData(urls) { const promises = urls.map((url) => fetch(url)); return Promise.all(promises).then((responses) => Promise.all( responses.map((response) => { if (!response.ok) throw new Error(response.statusText); return response.json(); }) ) ); } ``` ### 使用 async/await 实现异步调用 ```js async function getData(url) { const response = await fetch(url); if (!response.ok) throw new Error(response.statusText); const data = await response.json(); return data; } ``` ### 在面向对象编程中使用工厂模式 ```js class Product { constructor(name, price) { this.name = name; this.price = price; } } class ProductFactory { createProduct(name, price) { return new Product(name, price); } } const productFactory = new ProductFactory(); const product = productFactory.createProduct("Apple", 1); console.log(product.name); // 'Apple' console.log(product.price); // 1 ``` 本文结束，感谢阅读

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📚 前 1% 的 React 開發者使用的 8 個儲存庫 🏆

你好👋 今天，讓我們來看看**前 1% 的開發人員使用**的 8 個 React 儲存庫（以及那些您可能從未聽說過的儲存庫）。 準備好？ ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5yehweju0i54ov2n6bwt.gif) --- # 我們如何找到前 1% 的開發人員使用的儲存庫？ 🔦 我們如何找到最好的開發人員使用的東西背後的故事植根於大量的資料探勘和一些重要的建模。 現在，在 Quine，我們根據開發人員的**[DevRank](https://docs.quine.sh/for-developers/devrank)** 對開發人員進行排名。 簡單來說，DevRank 使用 [Google 的 PageRank 演算法](https://en.wikipedia.org/wiki/PageRank) 根據開發人員對開源儲存庫的貢獻來衡量開發人員在開源領域的重要性。 為了建立此列表，我們查看了前 1% 已加星號的儲存庫。 🌟 然後，我們計算了前 1% 的開發者會為回購加註星標的可能性，與後 50% 的開發者不支持的可能性進行比較。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/miugcnqpataix1fsq6hb.png) 最後，經過一番挑選，我們找到了以下 8 個儲存庫。 ：向下點： 當您想要建立很酷的網頁應用程式時，這些儲存庫將特別有用。** 如果您有興趣建立小型應用程式，並且喜歡應用人工智慧方面，我們建議您查看 Creator Quests，這是一項**開源挑戰，獎勵開發人員使用 ChatGPT、Claude、Gemini 建立酷炫的 GenerativeAI 應用程式**和更多。 :upside_down_face: 💰 最新的 Creator Quest 挑戰您使用生成式 AI 建立開發人員工具。要參與，只需註冊 [Quine](https://quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=best_react_repos) 並前往 _Quests_。 **目前獎金池為$2028**，並且隨著更多參與者的加入，獎金池將會增加！點擊下面的圖片並嘗試！ ⬇️ [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/akiuhk62zctvf3b9gilx.png)](https://quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=best_react_repos) --- # jsxstyle/jsxstyle **不再有 JS 到 CSS 的跳躍** [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h75mskqja5bcwst05e93.png)](https://github.com/jsxstyle/jsxstyle) **為什麼要關心？** 在 Web 開發中，使用 React 或 Preact，您必須設定元件的樣式（如按鈕、選單等）。傳統上，這是使用單獨的 CSS 檔案或複雜的樣式系統來完成的，這可能非常耗時且管理起來很麻煩。 jsxstyle 可讓您直接在 JavaScript 程式碼中以及元件中定義樣式，從而簡化了此過程。換句話說，這意味著您不再需要在 JS 和 CSS 檔案之間跳躍。 **設定**：`npm install jsxstyle` **範例用例**：您的程式碼可以如下所示。 👇 ``` <Row padding={15}> <Block backgroundColor="#EEE" boxShadow="inset 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.15)" borderRadius={5} height={64} width={64} marginRight={15} backgroundSize="contain" backgroundImage="url(http://graph.facebook.com/justinbieber/picture?type=large)" /> <Col fontFamily="sans-serif" fontSize={16} lineHeight="24px"> <Block fontWeight={600}>Justin Bieber</Block> <Block fontStyle="italic">Canadian</Block> </Col> </Row> ``` [https://github.com/jsxstyle/jsxstyle](https://github.com/jsxstyle/jsxstyle) --- # 💨 alangpierce/蔗糖酶 **Babel 的超快替代品** [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rk9ceq6mlw8ya0f2icb8.png)](https://github.com/alangpierce/sucrase) **為什麼你應該關心？** Babel 是 Web 開發中廣泛使用的工具，可將現代 JavaScript 程式碼轉換為舊瀏覽器可以理解的格式。 Sucrase 是 Babel 更快的替代品。 **設定**: ``` yarn add --dev sucrase # Or npm install --save-dev sucrase node -r sucrase/register main.ts ``` **用例範例**：Sucrase 可以直接從 JS 呼叫： ``` import {transform} from "sucrase"; const compiledCode = transform(code, {transforms: ["typescript", "imports"]}).code; ``` [https://github.com/alangpierce/sucrase](https://github.com/alangpierce/sucrase) --- # 🎨 woorm/折射鏡 **我為您的網頁程式碼著色，讓您的生活更輕鬆** [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hzwpgi5t47o93kvcbtdq.png)](https://github.com/wooorm/refractor) **為什麼你應該關心？** Refractor 很重要，因為它允許您加入突出顯示，從而增強專案的可讀性；尤其是當您將程式碼片段新增至 Web 應用程式時。它允許您用 270 多種程式語言表達程式碼，並且在傳統的基於 HTML 的突出顯示不理想的領域（例如 CLI 表單）特別有用。 **設定**：`npm install refractor` **用例範例**： ``` import {refractor} from 'refractor' const tree = refractor.highlight('"use strict";', 'js') console.log(tree) ``` **產量**： ``` { type: 'root', children: [ { type: 'element', tagName: 'span', properties: {className: ['token', 'string']}, children: [{type: 'text', value: '"use strict"'}] }, { type: 'element', tagName: 'span', properties: {className: ['token', 'punctuation']}, children: [{type: 'text', value: ';'}] } ] } ``` [https://github.com/wooorm/refractor](https://github.com/wooorm/refractor) --- # 🐦 react-static-tweets **您在網站上加入推文的最佳選擇。** [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1lvul78znx84ph479fa1.png)](https://github.com/transitive-bullshit/react-static-tweets) **為什麼你應該關心？** 將推文加入到您的網站是您在許多登陸頁面上看到的一項很酷的功能。 React Static Tweets 很重要，因為它提供了一種在 Web 專案中嵌入推文的高效方法，與 Twitter 的標準嵌入方法相比，提供更快的載入時間和更好的效能。 **設定**: ``` npm install react-static-tweets static-tweets date-fns # or yarn add react-static-tweets static-tweets date-fns ``` **用例範例：** ``` import React from 'react' import { fetchTweetAst } from 'static-tweets' import { Tweet } from 'react-static-tweets' const tweetId = '1358199505280262150' export const getStaticProps = async () => { try { const tweetAst = await fetchTweetAst(tweetId) return { props: { tweetAst }, revalidate: 10 } } catch (err) { console.error('error fetching tweet', err) throw err } } export default function Example({ tweetAst }) { return <Tweet ast={tweetAst} /> } ``` [https://github.com/transitive-bullshit/react-static-tweets](https://github.com/transitive-bullshit/react-static-tweets) --- # 🖨️ preactjs/preact-render-to-string **以 HTML 形式呈現您的元件** [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m7djwj6w7nqwfnifc43c.png)](https://github.com/preactjs/preact-render-to-string) **為什麼要關心？** 「preact-render-to-string」是一個工具，可以幫助網站更快地載入並在搜尋引擎中更好地顯示。使用 Preact 等 JS 框架建立的網站需要一段時間才能顯示內容，因為瀏覽器必須先執行 JavaScript。此儲存庫透過將元件轉換為現成的 HTML 來完成伺服器端的繁重工作。因此，當有人造訪該網站時，即使網路速度很慢，他們也會立即看到內容。 **設定**：`npm install preact-render-to-string` **用例範例：** ``` import { render } from 'preact-render-to-string'; import { h, Component } from 'preact'; /** @jsx h */ // Classical components work class Fox extends Component { render({ name }) { return <span class="fox">{name}</span>; } } // ... and so do pure functional components: const Box = ({ type, children }) => ( <div class={`box box-${type}`}>{children}</div> ); let html = render( <Box type="open"> <Fox name="Finn" /> </Box> ); console.log(html); // <div class="box box-open"><span class="fox">Finn</span></div> ``` [https://github.com/preactjs/preact-render-to-string](https://github.com/preactjs/preact-render-to-string) --- # 🏆 自行車刮鬍/曲柄 **唯一的 JavaScript 框架** [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l8hp1ex1qh1sv6isksaq.png)](https://github.com/bikeshaving/crank) **為什麼要關心？** 在像 React 這樣的傳統 Web 框架中，Web 元件配置一次，僅在明確指定時才更改。它們看起來像是需要手動更新的靜態影像。 Crank.js 透過允許小部件更新自身以回應新資料來改變這一點，類似於用新新聞刷新的新聞收報機。這對於管理即時資料（例如即時體育賽事比分或產品更新）的 Web 應用程式尤其有用。 這個倉庫需要更多的人遷移到這裡才能獲得關注，但它仍然是一個非常酷的倉庫，值得關注。 👀 **設定**：`$ npm i @b9g/crank` **用例範例**： ``` import {renderer} from "@b9g/crank/dom"; function Greeting({name = "World"}) { return ( <div>Hello {name}</div> ); } renderer.render(<Greeting />, document.body); ``` [https://github.com/bikeshaving/crank](https://github.com/bikeshaving/crank) --- # 🎯 evoluhq/evolu **我是一個本地第一的人** [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k15m25pi0w9pk0g54zrn.png)](https://github.com/evoluhq/evolu) **為什麼要關心？** Web 應用程式通常依賴在伺服器上儲存使用者資料，這需要持續的網路連接，並引起對隱私和資料安全的擔憂。這種基於伺服器的方法也意味著如果伺服器發生故障或公司停止運營，效能會降低，並且可能會遺失資料。 Evolu 引入了「本地優先」方法，其中資料直接儲存在使用者的裝置上。這意味著您的應用程式可以離線工作，更快地存取資料，並提供增強的隱私和安全性。如果您正在建立離線 Chrome/瀏覽器應用程式，這將非常有用。 **設定**：` npm install @evolu/react` 要開始使用它，您可以在[此處](https://www.evolu.dev/docs/quickstart)找到這個很棒的指南。 [https://github.com/evoluhq/evolu](https://github.com/evoluhq/evolu) --- # 📸 笑話社群/快照差異 **我比較你們的元件並突出顯示差異** [![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hy76comkwkqkt0d5qn8z.png)](https://github.com/jest-community/snapshot-diff) **為什麼要關心？** 在測試 React 元件或其他 JavaScript 值時，開發人員通常會比較整個狀態或輸出。這意味著處理大量資料，查找特定變更就像大海撈針一樣。 Snapshot-diff 是重點比較工具，可讓您取得元件的兩種不同狀態（或任兩個 JavaScript 值）並直接比較它們，僅將差異突出顯示。 這對於測試 React 元件特別有幫助，因為它可以準確指出兩種狀態之間發生的變化，從而更容易辨識和理解程式碼變更的影響。 **設定**：`yarn add --dev snapshot-diff` **範例用例：** 預設笑話匹配器 ``` const snapshotDiff = require('snapshot-diff'); test('snapshot difference between 2 strings', () => { expect(snapshotDiff(a, b)).toMatchSnapshot(); }); const React = require('react'); const Component = require('./Component'); test('snapshot difference between 2 React components state', () => { expect( snapshotDiff(<Component test="say" />, <Component test="my name" />) ).toMatchSnapshot(); }); ``` [https://github.com/jest-community/snapshot-diff](https://github.com/jest-community/snapshot-diff) --- **我希望這些發現對您有價值，並將有助於建立更強大的 React 工具包！⚒️** 如果您今天想利用這些工具來獲得獎勵，我們剛剛發起了一項使用生成式人工智慧建立開發人員工具的挑戰。 如果對此有興趣，請登入 [Quine](https://quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=best_react_repos) 並發現任務！ 💰 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o5drisgbolxfnzfvtwzw.gif) 最後，請**考慮透過加星號來支持這些專案。 ⭐️** PS：我們與他們沒有任何關係。我們只是認為偉大的專案值得高度認可。 下週見， 您的開發夥伴💚 巴普 --- 原文出處：https://dev.to/quine/8-repos-used-by-the-top-1-of-react-devs-2758

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🎉像專業人士一樣監控您的 Javascript 應用程式🧙‍♂️💫

## **簡介** 在本教程中，您將學習如何使用**現代工具**和**最佳實踐**來監控您的Javascript應用程式。 探索分散式追蹤的力量，並了解如何無縫整合和利用 Odigos 和 Jaeger 等工具來增強您的監控能力。 **您將學到什麼：✨** - 如何在 Javascript 中建立微服務🐜。 - 為微服務設定 Docker 容器📦。 - 配置 Kubernetes ☸️ 以管理微服務。 - 整合追蹤後端以可視化追蹤🔍。 您準備好成為監控 JS 應用程式的**專家**了嗎？ 😍 說**是的，先生！**。 我聽不到你說話。大聲點說。 🙉 ![大聲點 GIF](https://media.giphy.com/media/8m5dizh7ghyEPIWIx1/giphy.gif) *** ## **讓我們設定一下 🦄** > 🚨 在部落格的這一部分中，我們將建立一個虛擬的 JavaScript 微服務應用程式並將其部署在本地 Kubernetes 上。如果您已經有一個並且正在跟進，請隨意跳過這一部分。 為您的應用程式建立初始資料夾結構，如下所示。 👇🏻 ``` mkdir microservices-demo cd microservices-demo mkdir src cd src ``` ### **設定伺服器** 🖥️ > 👀 出於演示目的，我將建立兩個相互通信的微服務，最終我們可以使用它來視覺化分散式追蹤。 - **建置與 Dockerize 微服務 1** 在「/src」資料夾中，建立一個新資料夾「/microservice-1」。在資料夾內初始化 **NodeJS** 專案並安裝所需的依賴項。 ``` mkdir microservice-1 cd microservice-1 npm init -y npm install --save express node-fetch ``` 建立一個新檔案“index.js”並新增以下程式碼： ``` // 👇🏻/src/microservice-1/index.js const express = require("express"); const fetch = require("node-fetch") const app = express(); const PORT = 3001; app.use(express.json()); app.get("/", async (req, res) => { try { const response = await fetch("http://microservice2:8081/api/data"); const data = await response.json(); res.json({ data: "Microservice 2 data received in Microservice 1", microservice2Data: data, }); } catch (error) { console.error(error.message); res.status(500).json({ error: "Internal Server Error" }); } }); app.listen(PORT, () => { console.log(`Microservice 1 listening on port ${PORT}`); }); ``` 伺服器正在偵聽連接埠“3001”，並且在對“/”發出請求時，我們從“microservice2”請求資料並將回應作為 JSON 物件返回。 📦 現在，是時候對這個微服務進行 docker 化了。在“/microservice-1”資料夾中建立一個新的“Dockerfile”並新增以下程式碼： ``` // 👇🏻/src/microservice-1/Dockerfile FROM node:18 # Use /usr/src/app as the working directory WORKDIR /usr/src/app # Copy package files and install production dependencies COPY --chown=node:node package*.json /usr/src/app RUN npm install --production # Copy the rest of the files COPY --chown=node:node . /usr/src/app/ # Switch to the user node with limited permissions USER node # Expose the application port EXPOSE 3001 # Set the default command to run the application CMD ["node", "index.js"] ``` 將我們不想推送到容器的文件加入到“.dockerignore”總是很好。使用我們不想推送的檔案的名稱來建立一個“.dockerignore”檔案。 ``` // 👇🏻/src/microservice-1/.dockerignore node_modules Dockerfile ``` 最後，透過執行以下命令來建構 🏗️ docker 映像： ``` docker build -t microservice1-image:latest . ``` 現在，這就是我們第一個微服務的完整設定。 ✨ - **建置與 Dockerize 微服務 2** 我們將有一個類似於“microservice1”的設置，只是在這裡和那裡進行了一些更改。 在「/src」資料夾中，建立一個新資料夾「/microservice-2」。在該資料夾內，初始化 **NodeJS** 專案並安裝所需的依賴項。 ``` mkdir microservice-2 cd microservice-2 npm init -y npm install --save express node-fetch ``` 建立一個新檔案“index.js”並新增以下程式碼： ``` // 👇🏻/src/microservice-2/index.js const express = require("express"); const fetch = require("node-fetch") const app = express(); const PORT = 3002; app.use(express.json()); app.get("/api/data", async (req, res) => { const url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/users"; try { const response = await fetch(url); const data = await response.json(); res.json(data); } catch (error) { console.error(error.message); res.status(500).json({ error: "Internal Server Error" }); } }); app.listen(PORT, () => { console.log(`Microservice 2 listening on port ${PORT}`); }); ``` 伺服器正在偵聽連接埠 3002，根據對“/api/data”的“GET 請求”，我們從“jsonplaceholder”獲取資料並將回應作為 JSON 物件傳回。 📦 現在，是時候對這個微服務進行 docker 化了。複製並貼上「microservice1」的整個「Dockerfile」內容，然後將連接埠從 3001 變更為 3002。 另外，新增一個「.dockerignore」檔案並包含我們在建立「microservice1」時新增的相同檔案。 最後，透過執行以下命令來建構 🏗️ Docker 映像： ``` docker build -t microservice2-image:latest . ``` 現在，這也是我們第二個微服務的完整設定。 ✨ - **設定 Kubernetes** > 確保已安裝 **[Minikube](https://github.com/kubernetes/minikube)** 透過執行以下命令建立新的本機 Kubernetes 叢集。我們在設定 Odigos 和 Jaeger 時將需要它。 **啟動 Minikube：🚀** ``` minikube start ``` 現在我們已經準備好並 Docker 化了兩個微服務，是時候設定 Kubernetes 來管理這些服務了。 在專案的根目錄下，建立一個新資料夾「/k8s/manifests」。在此資料夾中，我們將為兩個微服務新增部署和服務配置。 - **部署設定📜**：用於在 Kubernetes 叢集上實際部署容器。 - **服務配置📄**：將 Pod 暴露給叢集內部和叢集外部。 首先，我們為「microservice1」建立清單。建立一個新檔案「microservice1-deployment-service.yaml」並新增以下內容： ``` // 👇🏻/k8s/manifests/microservice1-deployment-service.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: microservice1 spec: selector: matchLabels: app: microservice1 template: metadata: labels: app: microservice1 spec: containers: - name: microservice1 image: microservice1-image # Make sure to set it to Never, or else it will pull from the docker hub and fail. imagePullPolicy: Never resources: limits: memory: "200Mi" cpu: "500m" ports: - containerPort: 3001 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: microservice1 labels: app: microservice1 spec: type: NodePort selector: app: microservice1 ports: - port: 8080 targetPort: 3001 nodePort: 30001 ``` 此配置部署了一個名為「microservice1」的微服務，其資源限制為 **200MB 記憶體** 🗃️ 和 **0.5 個 CPU 核心**。它透過部署在連接埠 3001 上公開微服務，並透過服務在 **NodePort** 30001 上公開微服務。 > 🤔 還記得我們用名稱「microservice1-image」建構的「Dockerfile」嗎？我們使用相同的映像來建立容器。 可透過集群內的連接埠 8080 存取它。我們假設「microservice1-image」透過「imagePullPolicy: Never」在本地可用。如果沒有到位，它將嘗試從 Docker Hub 🐋 中提取映像並失敗。 現在，讓我們為「microservice2」建立清單。建立一個名為「microservice2-deployment-service.yaml」的新檔案並新增以下內容： ``` // 👇🏻/k8s/manifests/microservice1-deployment-service.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: microservice2 spec: selector: matchLabels: app: microservice2 template: metadata: labels: app: microservice2 spec: containers: - name: microservice2 image: microservice2-image # Make sure to set it to Never, or else it will pull from the docker hub and fail. imagePullPolicy: Never resources: limits: memory: "200Mi" cpu: "500m" ports: - containerPort: 3002 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: microservice2 labels: app: microservice2 spec: type: NodePort selector: app: microservice2 ports: - port: 8081 targetPort: 3002 nodePort: 30002 ``` 它與“microservice1”的清單類似，只有一些更改。 👀 此配置部署一個名為「microservice2」的微服務，並透過部署在連接埠 3002 上將其內部公開，並透過服務在 **NodePort** 30002 上將其外部公開。 可透過叢集內的連接埠 8081 進行存取，假設「microservice2-image」可透過「imagePullPolicy: Never」在本地使用。 全部完成後，請確保套用這些設定並使用這些服務啟動 Kubernetes 叢集。將目錄更改為`/manifests`並執行以下命令：👇🏻 ``` kubectl apply -f microservice1-deployment-service.yaml kubectl apply -f microservice2-deployment-service.yaml ``` 執行以下命令檢查我們的兩個部署是否正在**執行**：👇🏻 ``` kubectl get pods ``` ![Kubernetes Pod](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ywsvodcqqbx1wv0kede1.png) 最後，我們的應用程式已準備就緒，並使用必要的部署配置部署在 Kubernetes 上。 🎉 *** ## **安裝 Odigos 😍** > 💡 [**Odigos**](https://odigos.io/) 是一個開源可觀察性控制平面，使組織能夠建立和維護其可觀察性管道。 ![Odigos - 監控工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7c6i7wth5l3ey9frk0cx.jpg) > ℹ️ 如果您在 Mac 上執行，請執行以下命令在本地安裝 Odigos。 ``` brew install keyval-dev/homebrew-odigos-cli/odigos ``` > ℹ️ 如果您使用的是 Linux 計算機，請考慮透過執行以下命令從 GitHub 版本安裝它。確保根據您的 Linux 發行版更改該檔案。 > ℹ️ 如果 Odigos 二進位檔案不可執行，請在執行安裝指令之前執行此指令 `chmod +x odigos` 使其可執行。 ``` curl -LJO https://github.com/keyval-dev/odigos/releases/download/v1.0.9/cli_1.0.9_linux_amd64.tar.gz tar -xvzf cli_1.0.9_linux_amd64.tar.gz ./odigos install ``` ![Odigos 安裝](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/145z2j9fusgnbp41whcw.png) > 如果您需要有關其安裝的更多簡短說明，請按照此[**連結**](https://docs.odigos.io/installation)操作。 現在，Odigos 已準備好執行 🎉。我們可以執行它的 UI，配置追蹤後端，並相應地發送追蹤。 *** ## **將 Odigos 連接到追蹤後端 💫** > 💡 [**Jaeger**](https://github.com/jaegertracing/jaeger) 是一個開源的端對端分散式追蹤系統。 ![Odigos - 分散式追蹤平台](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b9bytdpf4wv1ncb0z52p.jpg) ### **設定 Jaeger！** ✨ 在本教程中，我們將使用 **Jaeger** 🕵️‍♂️，這是一個流行的開源平台，用於查看微服務應用程式中的分散式追蹤。我們將用它來查看 Odigos 生成的痕跡。 > 有關 Jaeger 安裝說明，請點選此 [**link**](https://www.jaegertracing.io/download/)。 👀 若要在 Kubernetes 叢集上部署 Jaeger，請執行下列命令：👇🏻 ``` kubectl create ns tracing kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/keyval-dev/opentelemetry-go-instrumentation/master/docs/getting-started/jaeger.yaml -n tracing ``` 在這裡，我們建立一個「tracing」命名空間，並在該命名空間中為 Jaeger 應用部署配置📃。 此命令設定自託管 Jaeger 實例及其服務。 👀 執行以下命令來取得正在執行的 pod 的狀態：👇🏻 ``` kubectl get pods -A -w ``` 等待所有三個 Pod 都 **正在執行**，然後再繼續。 ![Kubernetes Pod](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n41rxtp8gcbe4cwsl6xx.png) 現在，要在本地查看 Jaeger Interface 💻，我們需要進行連接埠轉送。將流量從本機電腦上的連接埠 16686 轉送至 Kubernetes 叢集中選定 pod 上的連接埠 16686。 ``` kubectl port-forward -n tracing svc/jaeger 16686:16686 ``` 此命令在本機電腦和 Jaeger pod 之間建立一條隧道，公開 Jaeger UI，以便您可以與其互動。 最後，在瀏覽器上開啟「 http://localhost:16686 」並查看 Jaeger 實例正在執行。 ![Jaeger UI](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gr6bcqph7nyxa7v0u01t.png) ### **設定 Odigos 與 Jaeger 一起工作！** 🌟 > ℹ️ 對於 Linux 用戶，請前往從 GitHub 版本下載 Odigos 二進位檔案的資料夾，然後執行以下命令來啟動 Odigos UI。 ``` ./odigos ui ``` > ℹ️ 對於 Mac 用戶，只需執行： ``` odigos ui ``` 造訪“ http://localhost:3000 ”，您將看到 Odigos 介面，您將在“default”命名空間中看到您的部署。 ![Odigos 登陸頁](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/14yqd2x41i9gqvwxdtsu.png) 選擇這兩個選項並點擊“下一步”。在下一頁上，選擇 Jaeger 作為後端，並在出現提示時加入以下詳細資訊： - **目的地名稱🛣️**：提供您想要的任何名稱，例如說**快速追蹤**。 - **端點🎯**：為端點加上`jaeger.tracing:4317`。 就是這樣 - Odigos 已準備好向我們的 Jaeger 後端發送痕跡。就是這麼簡單。 🤯 ![具有兩個微服務的 Odigos UI](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qqmo7div92zngnkdwwyu.png) *** ## **查看分散式追蹤 🧐** 設定 Odigos 後，在 Jaeger 主頁「 http://localhost:16686 」上，您將已經看到列出的兩個微服務。 ![Jaeger UI 列出了兩個微服務](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nwb0qjdmxi4ydcvwjgr1.png) Odigos 已經開始向 Jaeger 發送我們的應用程式痕跡。 😉 請記住，這是我們的微服務應用程式。由於以「microservice1」為起點，因此再向「microservice1」發出一些請求，隨後它將向「microservice2」請求資料並傳回。最終，Jaeger 將開始填滿這些痕跡。 ![Jaeger 分散式追蹤](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/u4kwzh854bsh5wga1or3.png) 點擊任一請求，您應該能夠觀察請求如何流經您的應用程式以及完成每個請求所需的時間。 這一切都是在沒有更改一行程式碼的情況下完成的。 🤯 一切都感謝 **Odigos**！ 🤩 ![令人震驚的 GIF](https://media.giphy.com/media/l0NwHXQy3kUSfFF60/giphy.gif) 想像一下，這只是一個很小的虛擬應用程式，但對於一個執行著大量微服務並相互交互的更大的應用程式來說，分散式追蹤將非常強大！ 💪 透過分散式跟踪，您可以輕鬆辨識應用程式中的瓶頸，並確定哪個服務導致問題或花費更長的時間。 🕒 *** ## **讓我們總結一下！ 🥱** 到目前為止，您已經學習如何使用 **Odigos** 作為應用程式和追蹤後端 **Jaeger** 之間的 **中間件**，透過分散式追蹤來密切監控 👀 Javascript 應用程式。 👏 如果您已經做到了這一步，請拍拍自己的背。 🥳你值得擁有！ 😉 本教學的源程式碼可在此處取得： https://github.com/keyval-dev/blog/tree/main/odigos-monitor-JS-like-a-pro > 如果您對本文有任何疑問或建議，請在下面的評論部分分享。 👇🏻 那麼，這就是本文的內容。感謝您的閱讀！ 🎉🫡 --- 原文出處：https://dev.to/odigos/monitor-your-javascript-application-like-a-pro-581p

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2024 年掌握前端開發的 9 個專案點子

想要 **在 2024 年掌握前端 Web 開發？** 無論您是渴望開始前端開發之旅還是希望提升您的技能，我們都能滿足您的需求。 這裡有 9 個令人興奮的專案，它們將使您能夠在 2024 年掌握前端開發。為了加速您的學習過程，每個專案都配有專用資源。 讓我們深入研究並將您的編碼願望變成現實！ 🚀 ### 1. 說故事作品集網站 建立一個引人入勝的說故事作品集網站來展示您的技能和專案。使用動畫和過渡來吸引訪客。 **您將學到什麼：** 該專案將提高您建立個人作品集、將動畫與 CSS 和 JavaScript 結合的能力。您還將透過網頁設計深入了解如何有效地講述故事。 **技術堆疊：** HTML、CSS、JavaScript、GSAP（GreenSock 動畫平台）。 **資源：** [說故事作品集教學](https://youtu.be/0fYi8SGA20k?si=lgzXlqL7m2aK3nzg) ![說故事組合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k2smmhfqq2g7qx1yune1.png) ### 2. 電影搜尋應用程式 使用 React Hooks 建立電影搜尋應用程式。用戶可以搜尋電影、查看詳細資訊並發現新上映的電影。 **您將學到什麼：** 透過這個專案，您將掌握使用 React Hooks 進行狀態管理、非同步資料擷取和響應式設計。此外，您還將深入了解如何處理使用者輸入和管理複雜的資料結構。 **技術堆疊：** React Hooks、Axios、CSS（flexbox/grid）和電影資料庫（IMDB）API。 **資源：** [電影搜尋應用程式教學](https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-a-movie-search-app-using-react-hooks-24eb72ddfaf7/) ![電影搜尋應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6wtwna67o253uusbpoj9.png) ### 3. 任務管理應用程式 開發具有任務建立、完成追蹤和類別組織等功能的任務管理應用程式。 **您將學到什麼：** 該專案將加深您對 React 中的狀態管理、CRUD 操作以及用於任務管理的使用者友好介面的實現的理解。 **技術堆疊：** React、useState、useEffect、localStorage、CSS。 **資源：** [任務管理應用教學](https://youtu.be/m4MDt7UUu1w?si=EcCbIMtkmHZIsWPS) ![任務管理應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/49wmxw4xcfzlig2mrmk4.png) ### 4. 互動式履歷表產生器 建立一個互動式履歷產生器來展示您的職業歷程。包括教育、工作經驗和技能部分。 **您將學到什麼：** 透過這個專案，您將掌握表單處理、動態內容呈現和建立互動式使用者介面的藝術。這是提高你的 React 技能的絕佳機會。 **技術堆疊：** React、表單處理、CSS（樣式元件）。 **資源：** [互動式履歷產生器播放清單](https://youtube.com/playlist?list=PLrL9i_Ka3T0caA37TXSlicITQl1pp_3Ry&si=UhftAkbYr_eYaxJZ) ![互動式履歷產生器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kqsmo0bflp7x9juv94br.png) ### 5.產品落地專案 開發一個產品登陸頁面，重點宣傳特定產品或服務。針對各種螢幕尺寸實施響應式設計。 **您將學到什麼：** 本專案將加深您對響應式網頁設計的理解，包括媒體查詢、Flexbox 和網格佈局。您還將提高建立具有視覺吸引力的登陸頁面的技能。 **技術堆疊：** HTML、CSS（Flexbox/Grid）、響應式設計。 **資源：** [產品登陸頁面教學](https://youtube.com/playlist?list=PL07efmqYWHZ8jroJAkkFB2s4ZKpVNCOQa&si=ZI375j0QMaN7rpdn) ![產品登陸頁](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/oqpejqx835m7zxgs585u.png) ### 6. 使用 GitHub API 的個人資料頁面 建立一個個人資料頁面，從 GitHub API 取得資料，顯示使用者資訊、儲存庫和貢獻熱圖。 **您將學到什麼：** 該專案將增強您使用 API、處理非同步資料以及建立具有視覺吸引力的使用者設定檔的技能。您還將獲得將第三方 API 整合到應用程式中的經驗。 **技術堆疊：** React、GitHub API、CSS。 **資源：** [GitHub API 設定檔教學](https://dev.to/falanatolu/using-github-api-to-fetch-and-display-a-github-user-profile-26g6) ![使用 GitHub API 的個人資料頁面](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t5qvthy4yzgx60a5omp4.png) ### 7.響應式部落格網站 開發一個響應式部落格網站，其中包含針對各種裝置優化的文章清單、單一文章頁面和導航選單等功能。 **您將學到什麼：** 該專案將提高您建立複雜佈局的技能，並專注於回應能力。您將獲得建立導航結構和優化不同螢幕尺寸的使用者體驗的經驗。 **技術堆疊：** HTML、CSS (Flexbox/Grid)、JavaScript。 **資源：** [響應式部落格網站教學](https://youtu.be/NNQuhOeM0mI?si=RjNPOIm-otDhMTsE) ![響應式部落格網站](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/potx6blzf3if4cfp4wv7.png) ### 8. 使用 Lottie 檔案的動畫天氣應用程式 使用 Lottie 檔案建立帶有動畫天氣圖示的天氣應用程式。提供與當前天氣狀況對應的即時天氣資訊和動畫。 **您將學到什麼：** 該專案將擴展您將外部庫 (Lottie) 整合到專案中的技能。您還將獲得使用即時資料 API 和實現動態動畫的經驗。 **技術堆疊：** React、Lottie、OpenWeatherMap API、CSS。 **資源：** [動畫天氣應用教學](https://youtu.be/pFvWwFua6mw?si=Xut6cKy10rV1DpFd) ![動畫天氣應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x392uay0fjf8kypyrtoy.png) ### 9.SaaS 登陸頁面 設計並建置軟體即服務 (SaaS) 產品的登陸頁面。強調簡潔的設計、有效的文案和引人注目的號召性用語元素。 **您將學到什麼：** 該專案將提高您建立以行銷為導向的登陸頁面的技能，並專注於用戶轉換。您還將深入了解有說服力的設計和有效使用配色方案的原則。 **技術堆疊：** React、Tailwind CSS、文案。 **資源：** [SaaS 登陸頁面教學](https://youtube.com/playlist?list=PLz_5rPRIvGEBDvyf-HIIDHjsPppnuXtFG&si=JIpCCIbz4QW8v9o4) ![SaaS 登陸頁](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cl16te1dbqsp5np73bh2.png) 踏上這些令人興奮的專案，在 2024 年掌握前端 Web 開發。每個專案都提供一系列獨特的挑戰和學習機會，讓您具備在動態 Web 開發領域脫穎而出所需的技能。快樂編碼！ 🚀 --- 原文出處：https://dev.to/mukeshkuiry/9-projects-to-master-frontend-web-development-in-2024-with-resource-d0k

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🔥 NextJS 專案的 12 個頂級庫 🏆

![保存](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/szi0gw4l049yctxjeu1p.png) 在過去的十年裡，我一直是一名全端開發人員，建置了像[gitup](https://gitup.dev/) 這樣的較小專案和像[crosspublic](https://github.com/github-20k/) 這樣的更大專案跨公共）。 多年來，我測試了不同的工具： 1. 提高工作效率 2. bug 更少 3. 少寫程式碼 我整理了一系列庫來幫助您開發我每天使用的優秀 NextJS 東西，並解釋了您可以用它們做什麼。 **讓我們深入了解一下。** ![變得更好](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ap38q1ej3tqypjuebg3u.gif) --- # 1. [Trigger.dev](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 使用 NextJS，我總是需要幫助來處理與後台作業相關的所有事情。 它可以是在背景執行的 cron 作業，用於傳送電子郵件或處理系統中的新使用者管道。 這導致我執行另一台伺服器來處理這些作業，無論是外部 EC2 伺服器還是帶有事件橋的無伺服器功能。 這會導致我支付額外的服務費用（管理更多服務）並自行管理水平擴展（在某些時候）。 [Trigger.dev](http://Trigger.dev) 改變了這一點，在 NextJS（以及許多其他）之上提供後台作業。 他們也知道如何解決 NextJS 無伺服器逾時限制來處理長時間執行的作業。   ![TriggerDev](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/triggertop.gif) --- ## 2. [Prisma](https://www.prisma.io) Prisma 不是 NextJS 特有的。它是一個與資料庫一起使用的 ORM。 ORM 是資料庫查詢的統一包裝器。 它保持良好的結構，並允許您在不同的資料庫提供者之間快速更改。 雖然您可以使用很多 ORM，但 Prisma 的獨特之處在於為您的查詢提供 Typescript 支持，使一切速度提高 100 倍。 NextJS 在預設配置中使用了 typescript，使其成為完美的匹配。   ![prisma.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/prisma.gif) --- ## 3. [NextAuth.js](https://next-auth.js.org) 假設您要實現任何服務提供者身份驗證，例如 Facebook / Google / GitHub (oAuth)。 在這種情況下，您必須為每個提供者建立實作或使用外部服務，例如 [Auth0](https://auth0.com/) 或 [Clerk](https://clerk.com/)。 如果您打算自行執行此操作，NextAuth 提供了豐富的實現，以便您只需提供正確的金鑰即可輕鬆新增它們。 一旦您登錄，他們也會處理授權。 *Next.JS auth 可以與 Prisma 開箱即用。*   ![authjs.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/authjs.gif) --- ## 4. [下一個網站地圖](https://github.com/iamvishnusankar/next-sitemap) 在伺服器上部署 NextJS 後，您需要協助 google 索引所有頁面。 如果您可以告訴 Google 您網站上的所有頁面，那就更好了。 為此，您可以建立一個列出所有頁面的 sitemap.xml 檔案。 您可以輕鬆地使用 Next-Sitemap 來實現這一點。   ![sitemap.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/sitemap.gif) --- ## 5. [下一步 SEO](https://github.com/garmeeh/next-seo) SEO 是透過向您的網站預覽提供關鍵字、描述和圖像，使您的網站出現在 Google Feed 上以進行不同查詢的過程。 如果您使用新的 NextJS 應用程式路由器，則可能不需要使用它。 您可以使用他們的“導出元資料”方法或“生成元資料”， 但如果您使用舊的應用程式路由器，這是為您的網站加入 SEO 的最佳方式。   ![seo.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/seo.gif) --- ## 6. [Zod](https://github.com/colinhacks/zod) Zod 是一個物件驗證器（伺服器和客戶端）。 您可以在物件上放置不同的規則並稍後對其進行驗證，例如使用者名稱和密碼，或更複雜的內容（例如陣列長度或其他鍵上的條件）。 *Zod 不是 NextJS 特定的。* 多年來，我看過很多物件驗證器，例如 [Yup](https://github.com/jquense/yup) 和 [class-validator](https://github.com/typestack/class-validator)。 是的，它看起來不像 Zod 那樣維護，並且在使用 NestJS 之類的東西時，類驗證器非常強大 - 所以你最好使用 Zod。   ![zod.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/zod.gif) --- ## 7. [React-hook-form](https://github.com/react-hook-form/react-hook-form) 雖然 Zod 可以驗證物件，但如果沒有自訂邏輯，它不會影響您的用戶端和後端。 React-hook-form 是優秀的用戶端驗證專案（顯示輸入錯誤、管理輸入狀態和提交）。 當然，您可以使用 Zod 作為 React-hook-form 的驗證器。   ![hookform.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/hookform.gif) --- ## 8. [tRPC](https://github.com/trpc/trpc) 我承認我以前從未使用過 tRPC，但今天它似乎吸引了許多人的目光。 它與 Prisma 有類似的概念；它們為您的請求和回應產生一個接口，因此當您使用前端呼叫時，您會獲得自動完成功能。 這很好，因為它減少了錯誤的機會 - 假設您修改了後端路由，您將無法編譯專案 - 客戶端將返回不存在的參數或回應鍵的錯誤。   ![trpc.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/trpc.gif) --- ## 9. [SWR](https://swr.vercel.app) 和 [React-Query](https://github.com/TanStack/query) 多年來我一直使用 Axios 和 fetch 作為發送請求的基礎庫。 SWR 和 React-Query 增強了這些函式庫並提供鉤子、快取、轉換等。 強烈推薦用於每個專案。請注意，這些庫適用於客戶端元件（“使用客戶端”），而不是伺服器元件。   ![query.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/query.gif) --- ## 10. [lodash](https://lodash.com) 這不是 NextJS 特定的函式庫。 它是一個用於改變資料的函式庫，雖然這些年來 JavaScript 憑藉像 flatMap 這樣優秀的原生函數取得了很大的進步，但仍然缺少一些東西，例如按鍵或分塊和陣列的唯一陣列。 我發現自己幾乎在所有專案中都使用 lodash。   ![lodash.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/lodash.gif) --- ## 11. [dayjs](https://day.js.org/) day.js 是一個包含與日期、格式、時區等相關的所有內容的函式庫。 我可能會因為那件事而被烤。我多年來一直在使用“moment.js”。 現在它不再維護了，dayjs 是一個不錯的選擇。 有些人喜歡新的 JS 函數來處理日期，但我仍然覺得 dayjs 選項和原生 JS 日期函數之間存在很大的差距。   ![scrolldown.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/scrolldown.gif) --- ## 12. [jsdom](https://github.com/jsdom/jsdom) 這不是必須的，但我最近在許多專案中都使用它作為 [cheerio](https://github.com/cheeriojs/cheerio) 的替代品。 您可以取得整個頁面內容(`<html><body>....</html>)` 並將其轉換為稍後可以使用「本機」javascript dom 函數`querySelector`、`innerHTML` 等來操作的物件… 非常適合需要一些刮擦的專案。   ![jsdomer.gif](https://nevdav2.dreamhosters.com/wp-content/uploads/2023/12/jsdomer.gif) --- 我們在 X 上連接嗎？ :) [我在這裡](https://twitter.com/nevodavid) 您是否為 NextJS 使用其他一些很酷的程式庫？ 請在評論中讓我了解它們:) --- 原文出處：https://dev.to/nevodavid/top-12-libraries-for-your-nextjs-project-1oob

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Supabase Auth：身分連結、Hooks 和 HaveIBeenPwned 集成

我們很高興地宣布 Supabase Auth 的四項新功能： 1. 身份連結 2. 會話控制 3. 密碼外洩保護 4. 帶有 Postgres 函數的 Auth Hooks {% 嵌入 https://youtu.be/LF8GABnAFyE %} ## 身份連結 當使用者登入時，系統會使用身份驗證方法和登入提供者建立身分。從歷史上看，如果身分與使用者共享相同的經過驗證的電子郵件，[Supabase Auth](https://supabase.com/docs/guides/auth) 會自動將身分連結到使用者。這可以方便地刪除重複的用戶帳戶。然而，一些開發人員還需要靈活地連結不共享相同電子郵件的帳戶。 今天，我們推出身份連結，開發人員可以使用它手動連結兩個單獨的身份。我們為開發人員新增了兩個新端點來管理身分連結流程： 使用者登入後，使用「linkIdentity()」[連結 OAuth 身分：](https://supabase.com/docs/reference/javascript/auth-linkidentity) ``` const { data, error } = await supabase.auth.linkIdentity({ provider: 'google', }) ``` 使用 `unlinkIdentity()` 來[取消連結身分](https://supabase.com/docs/reference/javascript/auth-unlinkidentity)： ``` // retrieve all identities linked to a user const { data: { identities }, } = await supabase.auth.getUserIdentities() // find the google identity linked to the user const googleIdentity = identities.find(({ provider }) => provider === 'google') // unlink the google identity from the user const { data, error } = await supabase.auth.unlinkIdentity(googleIdentity) ``` 目前，這些方法支援連結 OAuth 身分。要將電子郵件或電話身分連結到用戶，您可以使用 [updateUser()](https://supabase.com/blog/supabase-auth-identity-linking-hooks#:~:text=can%20use% 20the -,updateUser(),-method.)方法。 預設情況下禁用手動連結。您可以在[儀表板驗證設定](https://supabase.com/dashboard/project/_/settings/auth) 中為您的專案啟用它。 ![如何啟用手動連結](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kmsrmiw0ue3q5rshji7v.jpg) > 有關更多訊息，請參閱[身份連結文件](https://supabase.com/docs/guides/auth/auth-identity-linking)。 ## 會話控制 Supabase Auth 從使用者登入應用程式那一刻起管理整個會話生命週期。這涉及以下步驟： 1. 為使用者建立會話。 2. 刷新會話以使其保持活動狀態。 3. 過期或登出時撤銷會話。 對於想要更好地控制使用者會話的開發人員，我們公開了 3 個新設定： - **時間盒使用者會話：** 強制使用者在一段時間間隔後再次登入。 - **不活動逾時：** 如果使用者在一段時間內不活動，則強制使用者重新登入。 - **每個使用者單一會話：** 將使用者限制為單一會話。保留最近的活動會話，並終止所有其他會話。 這些會話控制設定在專業版及以上版本中可用。 ![如何強制每個使用者單一會話](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/aov0nw5xch0m4hw97vsg.jpg) > 有關更多訊息，請參閱[會話管理文件](https://supabase.com/docs/guides/auth/sessions)。 ## 密碼外洩保護 由於常見的使用者行為（例如選擇可猜測的密碼或在不同平台上重複使用密碼），密碼本質上可能是不安全的。 儘管 OAuth 和 magiclinks 更安全，但我們認識到密碼將繼續存在。我們希望讓用戶不易陷入潛在的陷阱。為了實現這一目標，我們在 Supabase Auth 中整合了 [HaveIBeenPwned.org](https://haveibeenpwned.com/) _Pwned Passwords API_，以防止使用者使用洩漏的密碼。 > **去圖書館** ℹ️ 我們開源了一個 Go 函式庫，用於與我們在身分驗證伺服器中使用的 [HaveIBeenPwned.org](http://haveibeenpwned.org/) Pwned 密碼 API 互動。查看 [存儲庫](https://github.com/supabase/hibp) 並隨時貢獻！ 作為附加步驟，我們新增了為您的使用者指定密碼要求的功能。這可以透過[儀表板：](https://supabase.com/dashboard/project/_/settings/auth) 中專案的身份驗證設定進行配置 ![新增密碼要求](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3o9ax3tudp7v8tba67hd.jpg) > 請參閱[密碼文件](https://supabase.com/docs/guides/auth/passwords) 以了解更多資訊。 ## 驗證掛鉤 我們收到了大量回饋，詢問如何自訂 Auth，例如： - 將自訂聲明新增至存取權杖 JWT - 多次嘗試 MFA 驗證失敗後註銷用戶 - 對密碼驗證嘗試套用自訂規則 我們的目標是保持簡單、無縫的 Supabase Auth 體驗。對於大多數開發人員來說，它應該可以輕鬆工作，而無需自訂。但是，認識到應用程式的多樣性，您現在可以透過 Auth Hook 擴展標準 Auth 功能。 Auth Hooks 只是 Postgres 函數，它們在 Auth 生命週期的關鍵點同步執行，以更改操作的結果。 例如，要使用 Auth Hooks 自訂 JWT 聲明，您可以建立一個 Postgres 函數，該函數接受第一個參數中的 JWT 聲明並傳回您希望 Supabase Auth 使用的 JWT。 假設您正在建立一個遊戲化應用程式，並且希望將用戶的層級作為自訂聲明附加到 JWT： ``` create function custom_access_token_hook(event jsonb) returns jsonb language plpgsql as $$ declare user_level jsonb; begin -- fetch the current user's level select to_jsonb(level) into user_level from profiles where user_id = event->>'user_id'::uuid; -- change the event.claims.level return jsonb_set( event, '{claims,level}', user_level); end; $$ ``` 在資料庫中建立函數後，您只需使用 Supabase Auth 註冊它： ![Auth Hooks](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/unkgs56o62l8c4kfjzjg.jpg) 目前，您可以為流程中的以下點註冊 Auth Hook： - **自訂存取權杖：** 每次產生新的 JWT 時都會呼叫。 - **MFA 驗證嘗試：** 每次驗證 MFA 因素時都會呼叫，從而可以更好地控制檢測和阻止嘗試。 - **密碼驗證嘗試：** 每次使用密碼登入使用者時都會呼叫，從而可以更好地控制使用者帳戶的安全性。 如果編寫 PL/pgSQL 函數不是您的強項，您始終可以使用 [pg_net](https://supabase.com/docs/guides/database/extensions/pg_net) 向後端 API 發送請求，或使用[plv8]( https://supabase.com/docs/guides/database/extensions/plv8) 透過用JavaScript 編寫函數來更輕鬆地操作JSON。 Auth Hooks 今天可供自架，並將於下個月推出到該平台。如果您需要盡快存取，請透過[支援](https://supabase.help/)與我們聯繫！ 那不是全部！ Postgres 函數並不是寫鉤子的唯一方法。 Supabase 是 [Standard Webhooks](https://www.standardwebhooks.com/) 的創始貢獻者，這是一組關於輕鬆、安全、可靠地發送和接收 Webhook 的開源工具和指南。當然，Auth Hooks 將在 2024 年第一季支援 Webhooks。 ## 還有一件事… 如果您從一開始就關注我們（https://supabase.com/blog/supabase-auth），您就會知道Supabase Auth 是透過分叉[Netlify 的GoTrue 伺服器]（https://github.com）開始的/netlify/gotrue）。從那時起，發生了很多變化，我們已經偏離了上游儲存庫。在這個階段，將專案重新命名為其他名稱是有意義的（提示鼓聲）－Auth。 這僅僅意味著儲存庫將從使用“gotrue”重新命名為“auth”。但別擔心！ Docker 映像和庫（如“@supabase/gotrue-js”）將繼續發布，只要當前 v2 版本受支持，您就可以互換使用“@supabase/auth-js”。所有類別和方法都保持不變。這裡沒有重大變化！ ## 結論 感謝您閱讀到最後！我們希望您喜歡第 X 週發布的 Supabase Auth 更新：身分連結、會話控制、洩露密碼保護和帶有 Postgres 功能的 Auth Hooks。 我們期待看到您使用這些新功能建立的內容，當然還有您的回饋意見，以使它們變得更好。 ## 更多發布第 X 週 - [第 1 天 - Supabase Studio 更新：AI 助理與使用者模擬](https://supabase.com/blog/studio-introducing-assistant) - [第 2 天 - Edge Functions：節點和本機 npm 相容性 ](https://supabase.com/blog/edge-functions-node-npm) -[第 3 天 - 介紹 Supabase Branching，這是一個針對每個拉取請求的 Postgres 資料庫](https://supabase.com/blog/supabase-branching) - [Postgres語言伺服器：實作解析器](https://supabase.com/blog/postgres-language-server-implementing-parser) - [Supabase 專輯](https://www.youtube.com/watch?v=r1POD-IdG-I) - [Supabase 啟動週 X 黑客松](https://supabase.com/blog/supabase-hackathon-lwx) - [啟動週 X 社群聚會](https://supabase.com/blog/community-meetups-lwx) --- 原文出處：https://dev.to/supabase/supabase-auth-identity-linking-hooks-and-haveibeenpwned-integration-19e1

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使用 Swirl 將 AI ✨ 加入到您的企業：搜尋更聰明、更好、更快 ⚡️

# 傳統搜尋的問題 傳統方法是將資料從一個容器提升並轉移到另一個容器。在很多情況下這是一個大問題。建立倒排索引廣泛應用於傳統搜尋引擎中，以實現快速資訊檢索。然而，這種方法的計算成本可能很高，特別是在辨識新資料並將其整合到這些索引中時。隨著業務的發展和資料變得更加複雜和龐大，這些傳統系統往往難以跟上。 此外，企業現在正以前所未有的速度產生新的資料類型，轉向分散式、基於雲端的資訊池的轉變加劇了這些困難。 傳統的企業資訊存取系統依賴定期更新的倒排索引，較不適合這種動態、異質的資料環境。它們無法輕鬆適應新資料類型的持續湧入或基於雲端的資訊系統的分散性。 這會導致資料檢索效率低下和延遲，從而阻礙組織內的決策和營運工作流程。 ![企業中的傳統搜尋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0wwek4j7ubmh07b367zf.png) _Swirl 3.0 透過連接到各種資料來源並同時搜尋它們，為這個問題提供了一個簡單而優雅的解決方案。_ # 漩渦 3.0 功能 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=nA8e0kMEDxs %} Swirl 建構在 Python Django 堆疊上，並提供了一個名為 Galaxy UI 的使用者友善介面。它可以在 Docker 中執行，也可以作為 Microsoft Azure 中的託管服務執行。 Swirl 使用戶能夠利用人工智慧驅動的重新排名功能，同時維護資料安全和隱私。 Swirl 的搜尋技術改變了企業跨應用程式和資料儲存存取資訊的方式。透過利用先進的大型語言模型，Swirl 可以快速篩選來自多個來源（例如 Salesforce 和 Microsoft365）的資料，為使用者提供最相關的結果和見解。 ![漩渦搜尋的工作原理](https://camo.githubusercontent.com/c2d20d9f469ed27110309dc8e4cd7d05c9f6019cd3f7622c8676563428a1c043/68747622c8676563428a1c043/68747622c8676563428a1c043/68747476267 e 746f6461792f696d616765732f416e696d6174696f6e5f322e676966) ## Swirl 方法的好處是顯而易見的： - 使用者收到根據其特定需求量身定制的微調搜尋結果。 - 無需移動資料或重新索引內容的麻煩。 ## 關鍵點： ![與 ChatGPT 漩渦](https://camo.githubusercontent.com/2e8a3a2d0345b29d2163569905a9d9a832e64bf0543f63e7691a7a3a2db01a99/bf0543f63e7691a7a3a2db01a99/60543f63e7691a7a3a2db01a99/687467267 72 6c2e746f6461792f696d616765732f416e696d6174696f6e5f312e676966) - Swirl 使用 LLM 技術對來自不同來源（如資料孤島、Salesforce、Microsoft 等）的搜尋結果進行分析和排名。 - 漩渦搜尋增強了近乎即時的相關性排名，並將目標查詢的結果置於上下文中。 - 該系統允許針對特定學科領域定制法學碩士，用戶回饋證實了 Swirl 相關性排名的有效性。 - Swirl 最大限度地減少了重新索引的需要，消除了搜尋基礎設施的內容移動，並有效地管理相關性排名和重複資料刪除。 ## 連接器： ![可用且不斷成長的連接器清單](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--jEv8D0Ca--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/https://dev -to -uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uy1qfukybrdbuogn8yh2.png) 您可以在我們的 GitHub 頁面上找到可用連接器清單的廣泛概述。如果您希望按需並優先建立任何內容，請透過「[email protected]」聯絡 Swirl 支援團隊。 # 內部工作和用例 Swirl 整合了先進的內容處理和分析。它使用 API（應用程式介面）來定位和排名多個來源的內容，並透過控制項來增強某些內容。 Swirl 的框架允許快速尋找資訊並將其串流傳輸到各種基於搜尋的應用程式的資料管道中，例如檢索增強生成 (RAG) 和微調大型語言模型。 它提供對組織資料孤島內的資訊的存取，解決與企業搜尋解決方案相關的傳統成本、複雜性和開發問題。 Swirl 採用 OAuth2 等基於標準的身份驗證機制來消除權限和安全性問題。 隨著組織的發展和數位資產的多樣化，像 Swirl 這樣的工具變得不可或缺。請繼續關注我們探索人工智慧驅動的解決方案如何塑造資訊存取和管理的未來。 # Swirl 是開源的 Swirl 是一個開源搜尋平台。這對您意味著什麼： {% 嵌入 https://github.com/swirlai/swirl-search %} - 它是一個自託管、非限制性軟體，具有寬鬆的 Apache 2.0 授權。 - 軟體開發人員可以為專案的開發做出貢獻，深入了解搜尋生態系統，同時深入了解 Swirl。 - 如果您想了解有關 Swirl 的更多訊息，請加入我們的 Slack 社區，進行更多討論。 {% cta https://join.slack.com/t/swirlmetasearch/shared_invite/zt-1qk7q02eo-kpqFAbiZJGOdqgYVvR1sfw %} 加入 Slack {% endcta %} --- 原文出處：https://dev.to/swirl/adding-ai-to-your-enterprise-with-swirl-search-smarter-better-and-faster-4f9b

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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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🧙‍♂️ 使用 ChatGPT 助理產生部落格 🪄 ✨

# 長話短說；博士 我們都已經看到了 ChatGPT 的功能（這對任何人來說都不陌生）。 很多文章都是使用 ChatGPT 一遍又一遍地寫的。 **實際上**，DEV 上的文章有一半是用 ChatGPT 寫的。 你可以使用一些[AI內容偵測器](https://copyleaks.com/ai-content- detector)來檢視。 問題是，ChatGPT 永遠不會產生一些非凡的內容，除了它內部已經有（經過訓練/微調）的內容。 但有一種方法可以超越目前使用 RAG（OpenAI 助理）訓練的內容。 [上一篇](https://dev.to/triggerdotdev/train-chatgpt-on-your-documentation-1a9g)，我們討論了在您的文件上「訓練」ChatGPT；今天，讓我們看看如何從中製作出很多內容。我們將： - 使用 Docusaurus 建立新的部落格系統。 - 詢問 ChatGPT，為我們寫一篇與文件相關的部落格文章。 ![部落格](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ms26qb0uahpi898s0qun.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！ &nbsp; [![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💖 {% cta https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev %} 為 Trigger.dev 儲存庫加註星標 ⭐️ {% endcta %} --- ## 上次回顧 ⏰ - 我們建立了一個作業來取得文件 XML 並提取所有 URL。 - 我們抓取了每個網站的 URL 並提取了標題和內容。 - 我們將所有內容儲存到文件中並將其發送給 ChatGPT 助手。 - 我們建立了一個 ChatBot 畫面來詢問 ChatGPT 有關文件的資訊。 您可以在此處找到上一個[教學]的完整原始程式碼（https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-assistant）。 --- ![工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i4adju83b5s1k0qozh3x.png) ## 稍作修改⚙️ 上次，我們建立了一個文件助理。我們寫： ``` You are a documentation assistant, loaded with documentation from ' + payload.url + ', return everything in an MD format. ``` 讓我們將其更改為部落格作者，請轉到“jobs/process.documentation.ts”第 92 行，並將其替換為以下內容： ``` You are a content writer assistant. You have been loaded with documentation from ${payload.url}, you write blog posts based on the documentation and return everything in the following MD format: --- slug: [post-slug] title: [post-title] --- [post-content] ``` 使用“slug”和“title”非常重要，因為這是 Docusaurus 的格式 - 我們的部落格系統可以接受（當然，我們也以 MD 格式發送所有輸出） --- ![Docusaurus](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gu8wlh7qk8e3rh6mz35v.png) ## 多庫龍🦖 您可以使用多種類型的部落格系統！ 對於我們的用例，我們將使用 Docusaurus，它可以讀取基於 MD 的格式（我們從 ChatGPT 請求的輸出）。 **我們可以透過執行來安裝 Docusaurus：** ``` npx create-docusaurus@latest blog classic --typescript ``` 接下來，我們可以進入已建立的目錄並執行以下命令： ``` npm run start ``` 這將啟動 Docusaurus。你可以關註一下。還有一個名為“blog”的附加目錄，其中包含所有部落格文章；這是我們保存 ChatGPT 產生的部落格文章的地方。 ![範例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pgo25rlkw85nfvbh0y4s.png) --- ![部落格](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v3oxjtli1dn9i9klnj5t.png) ## 產生部落格 📨 我們需要創造一個就業機會 - 取得部落格標題 - 使用 ChatGPT 產生完整的部落格文章 - 將其保存到我們部落格上的 MD 文件中 我們可以輕鬆地使用 ChatGPT 來實現這一點！ 前往“jobs”資料夾並新增一個名為“process.blog.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 {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; import {writeFileSync} from "fs"; import slugify from "slugify"; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job, it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-blog", name: "Process Blog", 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.blog.event", schema: object({ title: string(), aId: string(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { const {title, aId} = payload; const thread = await io.openai.beta.threads.create('create-thread'); await io.openai.beta.threads.messages.create('create-message', thread.id, { content: ` title: ${title} `, role: 'user', }); const run = await io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion('run-thread', thread.id, { model: 'gpt-4-1106-preview', assistant_id: payload.aId, }); if (run.status !== "completed") { console.log('not completed'); throw new Error(`Run finished with status ${run.status}: ${JSON.stringify(run.last_error)}`); } const messages = await io.openai.beta.threads.messages.list("list-messages", run.thread_id, { query: { limit: "1" } }); return io.runTask('save-blog', async () => { const content = messages[0].content[0]; if (content.type === 'text') { const fileName = slugify(title, {lower: true, strict: true, trim: true}); writeFileSync(`./blog/blog/${fileName}.md`, content.text.value) return {fileName}; } }); }, }); ``` - 我們加入了一些必要的變數： - `title` 部落格文章標題 - `aId` 上一篇文章中新增的助手 ID。 - 我們為助手建立了一個新線程（`io.openai.beta.threads.create`） - 我們無法在沒有任何線程的情況下質疑它。與之前的教程不同，在這裡，我們對每個請求建立一個新線程。我們不需要對話中最後一條訊息的上下文。 - 然後，我們使用部落格標題為線程（`io.openai.beta.threads.messages.create`）新增訊息。我們不需要提供額外的說明 - 我們已經在第一部分完成了該部分😀 - 我們執行 `io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion` 來啟動進程 - 通常，您需要某種每分鐘執行一次的遞歸來檢查作業是否完成，但是 [Trigger.dev]( http://Trigger .dev）已經加入了一種執行進程並同時等待它的方法🥳 - 我們在查詢正文中執行帶有“limit: 1”的“io.openai.beta.threads.messages.list”，以從對話中獲取第一則訊息（在ChatGPT 結果中，第一則訊息是最後一條訊息） 。 - 然後，我們使用「writeFileSync」從 ChatGPT 取得的值來儲存新建立的部落格 - 確保您擁有正確的部落格路徑。 轉到“jobs/index.ts”並加入以下行： ``` export * from "./process.blog"; ``` 現在，讓我們建立一個新的路由來觸發該作業。 前往“app/api”，建立一個名為“blog”的新資料夾，並在一個名為“route.tsx”的新檔案中 新增以下程式碼： ``` import {client} from "@openai-assistant/trigger"; export async function POST(request: Request) { const payload = await request.json(); if (!payload.title || !payload.aId) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Missing parameters'}), {status: 400}); } // We send an event to the trigger to process the documentation const {id: eventId} = await client.sendEvent({ name: "process.blog.event", payload }); return new Response(JSON.stringify({eventId}), {status: 200}); } ``` - 我們檢查標題和助理 ID 是否存在。 - 我們在 [Trigger.dev](http://Trigger.dev) 中觸發事件並發送訊息。 - 我們將事件 ID 傳送回客戶端，以便我們可以追蹤作業的進度。 --- ![前端](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kgh52s7mxd20w91kr3c9.png) ## 前端🎩 沒什麼好做的！ 在我們的「components」目錄中，建立一個名為「blog.component.tsx」的新檔案和以下程式碼： ``` "use client"; import {FC, useCallback, useEffect, useState} from "react"; import {ExtendedAssistant} from "@openai-assistant/components/main"; import {SubmitHandler, useForm} from "react-hook-form"; import {useEventRunDetails} from "@trigger.dev/react"; interface Blog { title: string, aId: string; } export const BlogComponent: FC<{list: ExtendedAssistant[]}> = (props) => { const {list} = props; const {register, formState, handleSubmit} = useForm<Blog>(); const [event, setEvent] = useState<string | undefined>(undefined); const addBlog: SubmitHandler<Blog> = useCallback(async (param) => { const {eventId} = await (await fetch('/api/blog', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(param) })).json(); setEvent(eventId); }, []); return ( <> <form className="flex flex-col gap-3 mt-5" onSubmit={handleSubmit(addBlog)}> <div className="flex flex-col gap-1"> <div className="font-bold">Assistant</div> <select className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3" {...register('aId', {required: true})}> {list.map(val => ( <option key={val.id} value={val.aId}>{val.url}</option> ))} </select> </div> <div className="flex flex-col gap-1"> <div className="font-bold">Title</div> <input className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3" placeholder="Blog title" {...register('title', {required: true})} /> </div> <button className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3 bg-gray-100 hover:bg-gray-200" disabled={formState.isSubmitting}>Create blog</button> </form> {!!event && ( <Blog eventId={event} /> )} </> ) } export const Blog: FC<{eventId: string}> = (props) => { const {eventId} = props; const { data, error } = useEventRunDetails(eventId); if (data?.status !== 'SUCCESS') { return <div className="pointer bg-yellow-300 border-yellow-500 p-1 px-3 text-yellow-950 border rounded-2xl">Loading</div> } return ( <div> <a href={`http://localhost:3000/blog/${data.output.fileName}`}>Check blog post</a> </div> ) }; ``` - 我們使用「react-hook-form」來輕鬆控制我們的輸入。 - 我們讓使用者選擇他們想要使用的助手。 - 我們建立一個包含文章標題的新輸入。 - 我們將所有內容傳送到先前建立的路由並傳回作業的「eventId」。 - 我們建立一個新的「<Blog />」元件，該元件顯示載入直到事件完成，並使用新建立的教程新增指向我們部落格的連結。 將元件加入我們的“components/main.tsx”檔案中： ``` {assistantState.filter(f => !f.pending).length > 0 && <BlogComponent list={assistantState} />} ``` 我們完成了！ ![完成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fkm37v5idrxexjje2u3o.png) 現在，讓我們新增部落格標題並點擊「生成」。 ![部落格](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gosm1f1ttz3q1m0atu7s.png) --- ![圖片](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--uTFwMeAp--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/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-blog-writer 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/triggerdotdev/generate-blogs-with-chatgpt-assistant-1894

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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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🔥5 個必須在 Kubernetes 叢集上安裝的工具 ✨️🚀

本文列出了開發人員在 Kubernetes 叢集上安裝的五個必備工具。 🎉 請隨意探索這些專案，為儲存庫加註星標，並為您最喜歡的專案做出貢獻。 😉 事不宜遲，讓我們開始吧。 🏃‍♂️💨 ![讓我們開始吧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1p4nkxc6qnkbcpo59q9c.gif) ** ** ## **1\. [Odigos](https://odigos.io)** > 💡 分散式跟踪，無需更改程式碼。 ![Odigos - 可觀測控制平面](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--vrtvOUOw--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/najz95vmowa4uv1jlecq.jpg) Odigos 是一個開源可觀測性控制平面，使組織能夠建立和維護其可觀測性管道。 Odigos 自動產生 OpenTelemetry 格式的遙測資料到任何 Observability 後端，無需更改任何程式碼。 😻。 它會自動檢測我們的應用程式，從而無需我們自己設定 OpenTelemetry 或任何其他內容。奧迪戈斯處理這一切。 🤯 這一切之所以成為可能，是因為： * **自動化檢測👾：** Odigos 支援使用 OpenTelemetry 和 eBPF 對應用程式進行自動化檢測，無需修改程式碼。 * **通用觀測工具相容性🤝：** 與各種觀測工具平滑集成，提供全面的支援和高效的收集器管理。 ** ** ## **2\. [Argo CD](https://argoproj.github.io/cd/)** ![Argo CD ](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--Q6PXSe2d--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_800/https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/oawy0bzp0hok5jvwq1l3.jpg) Argo CD 是一款功能強大的 GitOps CD 工具，可協助自動化和簡化 Kubernetes 應用程式的部署和管理🚀。 Argo CD 主要功能包括 Web UI 💻、CLI、回滾功能和簡化的監控。 > **為什麼要使用 Argo CD 而不是傳統的 CD 工具？** 🤔 * **Git 作為單一事實來源 🤫:** Argo CD 使用 Git 作為應用程式和基礎設施配置的單一事實來源。如果出現問題，它可以輕鬆追蹤變更並回滾部署。 * **友善的 Web UI 💻：** Argo CD 提供了一個儀表板來管理和取得所有已部署應用程式的狀態。 * **輕鬆回滾 🔄：** 叢集與單獨的 git 儲存庫同步，因此我們只需要恢復 git 中的更改，叢集就會自動與 git 儲存庫同步。 * **災難復原 🌋：** 如果發生災難，只需將 git 儲存庫指向新建立的集群，它將擁有先前集群的所有配置。 這些功能使初學者和經驗豐富的 Kubernetes 用戶都可以使用它。 > 簡而言之，Argo CD 是 Kubernetes ☸️ 的 GitOps CD 工具，它使用 Git 作為應用程式和基礎設施配置的單一來源，並提供輕鬆的回滾、儀表板和災難復原功能。 ** ** ## **3\. [Nginx 入口控制器](https://docs.nginx.com/nginx-ingress-controller/)** > 💡 適用於 Kubernetes 環境的專用負載平衡器。 它是 Kubernetes 使用最廣泛的入口控制器。 ☸️ 它使用 Nginx 作為反向代理和負載平衡器。 它在具有 Nginx Plus 或 Nginx 開源實例的 Kubernetes 環境中執行 🏃‍♂️。 Nginx Ingress Controller 的主要職責是👇： * 負載平衡 Kubernetes 叢集中容器📦的流量。它監視 Kubernetes 入口資源並將流量路由到適當的 Kubernetes 服務和 Pod。 * 處理網路、流量管理👮‍♂️、通訊和安全性🔒。 * 根據其配置部署資源並根據入口資源定義自動更新規則。 > 簡而言之，它管理流量、安全性並根據 Kubernetes 入口資源和配置動態調整路由。 ** ** ## **4\. [適用於 Kubernetes 的 AWS 控制器](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/)** > 💡 使用 Kubernetes 管理 AWS 服務。 **ACK** 是 AWS Controllers for Kubernetes 的縮寫，是一組自訂控制器，可實現 AWS 服務和 Kubernetes 叢集之間的集成，讓您可以直接從 Kubernetes 管理 AWS 服務。 ACK 讓您可以輕鬆建立利用 AWS 服務的可擴充且高度可用的 Kubernetes 應用程式。它提供了一種統一的方式來管理我們的應用程式及其相依性✨️。 適用於 Kubernetes 的 AWS 控制器的一些主要功能包括： * 直接從 Kubernetes 定義和使用 AWS 服務資源。 * 利用 AWS 託管服務來管理 Kubernetes 應用程式，無需在叢集外部定義資源或執行提供資料庫或訊息佇列等支援功能的服務。 > 簡而言之，ACK 使我們能夠直接從 Kubernetes 管理 AWS 服務，並提供一種在 Kubernetes 叢集內定義和使用 AWS 服務的統一方法。 ** ** ## **5\. [Kyverno](https://kyverno.io)** > 💡 為 Kubernetes 設計的策略引擎。 在 Kubernetes 中部署事物（例如 Pod 或 ConfigMap）時，設定規則/策略非常重要。 一個關鍵的做法是避免在生產中使用容器鏡像的“最新”標籤，因為它通常是正在進行的開發建置。 > **Kyverno 實際上做了什麼？** 🧐 在 Kubernetes 中，安全性問題是一個大問題，主要原因之一是**配置錯誤**。當沒有良好的規則（政策）時，就會出現這些安全問題。 這就是像 **Kyverno** 這樣的策略管理器發揮作用的地方。 😎 > 🚨 **注意：** Kyverno 不適用於 Kubernetes 以外的任何其他環境。如果您正在尋找與供應商無關的策略管理，您可以考慮使用諸如[開放策略代理程式](https://www.openpolicyagent.org/)之類的東西。 Kyverno 在我們的 Kubernetes 設定中管理策略，無論它們是關於安全還是只是良好實踐。 我們可以為前面提到的「最新」標籤問題等建立規則，或專注於安全性，例如確保您的容器映像在軟體供應鏈中是安全的。 > 簡而言之，Kyverno 是一個策略引擎，它允許使用者管理部署策略、解決錯誤配置等問題並推廣良好實踐，從而幫助管理安全性和最佳實踐。 ** ** > 如果您認為本文中未提及的任何其他有用的專案，請在下面的評論部分分享。 👇🏻 那麼，這就是本文的內容。非常感謝您的閱讀！ 🎉 --- 原文出處：https://dev.to/odigos/5-must-have-tools-to-install-on-your-kubernetes-cluster-489k

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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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Laravel + GraphQL 接案心得＆範例分享 Part 2：前端 Query/Mutation 與 React 串接範例

在上一篇文章，我簡單介紹了 GraphQL 的好處，以及如何在 laravel 中實作 這一篇文章，接著介紹一下如何在前端使用 React 進行整合 # 實務範例與 API 線上試玩 上一篇文章我用 graphql + laravel 實作了簡單的電商後台 api https://graphql-laravel-example.tw/graphiql 這次我用 Next.js 開發了簡單的電商前端 web app https://graphql-react-example.vercel.app/ 歡迎試玩看看！可以瀏覽商品、輸入信箱訂閱電子報 --- 在前端發送 query 的程式碼，可以參考 https://github.com/howtomakeaturn/graphql-react-example/blob/main/app/page.js 在前端發送 mutation 的程式碼，可以參考 https://github.com/howtomakeaturn/graphql-react-example/blob/main/app/newsletter.js 我使用原生的 fetch 函數呼叫 graphql api，所以您用任何一款 http 函式庫也都可以做到 狀態管理我用 Next.js 社群的 swr 當作範例，您完全可以自由使用任何 state manager # 優點介紹 我認為前端可以自主決定，要撈取哪些資料，是 graphql 最強大的功能！ 後端設計好各種 type 之後，前端就可以自行根據 playground 試玩 api！ https://graphql-laravel-example.tw/graphiql 可以彈性、自由撈取資料，連關聯資料都可以巢狀撈取！ ``` const gql = `query { products { id name description featured_image price comments { content user { name } } }, }`; ``` 大幅減低後端開發時間、前後端溝通時間、以及處理不同情境需要新增多組類似 api 的時間！ # 完整程式碼 前端完整程式碼請參考 https://github.com/howtomakeaturn/graphql-react-example 上次的後端 graphql 試玩 https://graphql-laravel-example.tw/ 後端完整程式碼 https://github.com/howtomakeaturn/graphql-laravel-example # 結論 上面 graphql + laravel + react 的範例 我認為原始碼非常單純、易讀，容易開發、也容易維護 您應該可以根據我提供的範例，在專案中試著導入使用 我在替客戶導入 graphql + laravel + react 的時候，發現網路上教學雖然很多，但是缺少範例 所以我製作這些 sample project 方便大家參考＆入門 大家有機會的話一定要試試看 graphql 的威力！ （此為系列文章，更多內容會在近期發佈） --- # 系列文章 - [Laravel + GraphQL 接案心得＆範例分享 Part 1：強大優點、API 線上試玩、工具介紹](https://codelove.tw/@howtomakeaturn/post/yx08mx) - [Laravel + GraphQL 接案心得＆範例分享 Part 2：前端 Query/Mutation 與 React 串接範例](https://codelove.tw/@howtomakeaturn/post/2an0Gx)

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🔥 大幅提升你的 NextJS 能力：嘗試手寫一個 GitHub 星星監視器 🤯

在本文中，您將學習如何建立 **GitHub 星數監視器** 來檢查您幾個月內的星數以及每天獲得的星數。 - 使用 GitHub API 取得目前每天收到的星星數量。 - 在螢幕上每天繪製美麗的星星圖表。 - 創造一個工作來每天收集新星星。 ![吉米](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n524rmr0gpgr79p4qlhj.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💖 https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev --- ## 這是你需要知道的 😻 取得 GitHub 上星星數量的大部分工作將透過 GitHub API 完成。 GitHub API 有一些限制： - 每個請求最多 100 名觀星者 - 最多 100 個同時請求 - 每小時最多 60 個請求 [TriggerDev](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 儲存庫擁有超過 5000 顆星，實際上不可能在合理的時間內（即時）計算所有星數。 因此，我們將採用與 [GitHub Stars History](https://star-history.com/) 相同的技巧。 - 取得星星總數 (**5,715**) 除以每頁 **100** 結果 = **58 頁** - 設定我們想要的最大請求量（**20 頁最大**）除以 **58 頁** = 跳過 3 頁。 - 從這些頁面中獲取星星**（2000 顆星）**，然後獲取剩餘的星星，我們將按比例加入到其他日期（**3715 顆星**）。 它會為我們繪製一個漂亮的圖表，並在需要的地方用星星凸起。 當我們每天獲取新數量的星星時，事情就會變得容易得多。 我們將用目前擁有的星星總數減去 GitHub 上的新星星數量。 **我們不再需要迭代觀星者。** --- ## 讓我們來設定一下 🔥 我們的申請將包含一頁： - 新增您想要監控的儲存庫。 - 查看儲存庫清單及其 GitHub 星圖。 - 刪除那些你不再想要的。 ![StarsOverTime](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rbii15mn1tyuz63kjphk.png) > 💡 我們將使用 NextJS 新的應用程式路由器，在安裝專案之前請確保您的節點版本為 18+。 > 使用 NextJS 設定一個新專案 ``` npx create-next-app@latest ``` 我們必須將所有星星保存到我們的資料庫中！ 在我們的示範中，我們將使用 SQLite 和 `Prisma`。 它非常容易安裝，但可以隨意使用任何其他資料庫。 ``` npm install prisma @prisma/client --save ``` 在我們的專案中安裝 Prisma ``` npx prisma init --datasource-provider sqlite ``` 轉到“prisma/schema.prisma”並將其替換為以下模式： ``` generator client { provider = "prisma-client-js" } datasource db { provider = "sqlite" url = env("DATABASE_URL") } model Repository { id String @id @default(uuid()) month Int year Int day Int name String stars Int @@unique([name, day, month, year]) } ``` 然後執行 ``` npx prisma db push ``` 我們基本上已經在 SQLite 資料庫中建立了一個名為「Repository」的新表： - 「月」、「年」、「日」是日期。 - `name` 儲存庫的名稱 - 「星星」以及該特定日期的星星數量。 你還可以看到我們在底部加入了一個`@@unique`，這意味著我們可以將`name`，`month`，`year`，`day`一起重複記錄。它會拋出一個錯誤。 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(); ``` 我們稍後可以使用該「prisma」變數來查詢我們的資料庫。 --- ## 應用程式 UI 骨架 💀 我們需要一些函式庫來完成本教學： - **Axios** - 向伺服器發送請求（如果您覺得更舒服，可以隨意使用 fetch） - **Dayjs -** 很棒的處理日期的函式庫。它是 moment.js 的替代品，但不再完全維護。 - **Lodash -** 很酷的資料結構庫。 - **react-hook-form -** 處理表單的最佳函式庫（驗證/值/等） - **chart.js** - 我選擇繪製 GitHub 星圖的函式庫。 讓我們安裝它們： ``` npm install axios dayjs lodash @types/lodash chart.js react-hook-form react-chartjs-2 --save ``` 建立一個名為“components”的新資料夾並新增一個名為“main.tsx”的新文件 新增以下程式碼： ``` "use client"; import {useForm} from "react-hook-form"; import axios from "axios"; import {Repository} from "@prisma/client"; import {useCallback, useState} from "react"; export default function Main() { const [repositoryState, setRepositoryState] = useState([]); const {register, handleSubmit} = useForm(); const submit = useCallback(async (data: any) => { const {data: repositoryResponse} = await axios.post('/api/repository', {todo: 'add', repository: data.name}); setRepositoryState([...repositoryState, ...repositoryResponse]); }, [repositoryState]) const deleteFromList = useCallback((val: List) => () => { axios.post('/api/repository', {todo: 'delete', repository: `https://github.com/${val.name}`}); setRepositoryState(repositoryState.filter(v => v.name !== val.name)); }, [repositoryState]) return ( <div className="w-full max-w-2xl mx-auto p-6 space-y-12"> <form className="flex items-center space-x-4" onSubmit={handleSubmit(submit)}> <input className="flex-grow p-3 border border-black/20 rounded-xl" placeholder="Add Git repository" type="text" {...register('name', {required: 'true'})} /> <button className="flex-shrink p-3 border border-black/20 rounded-xl" type="submit"> Add </button> </form> <div className="divide-y-2 divide-gray-300"> {repositoryState.map(val => ( <div key={val.name} className="space-y-4"> <div className="flex justify-between items-center py-10"> <h2 className="text-xl font-bold">{val.name}</h2> <button className="p-3 border border-black/20 rounded-xl bg-red-400" onClick={deleteFromList(val)}>Delete</button> </div> <div className="bg-white rounded-lg border p-10"> <div className="h-[300px]]"> {/* Charts Component */} </div> </div> </div> ))} </div> </div> ) } ``` **超簡單的React元件** - 允許我們新增新的 GitHub 庫並將其發送到伺服器 POST 的表單 - `/api/repository` `{todo: 'add'}` - 刪除我們不需要 POST 的儲存庫 - `/api/repository` `{todo: 'delete'}` - 所有新增的庫及其圖表的清單。 讓我們轉到本文的複雜部分，新增儲存庫。 --- ## 數星星 ![CountingStars](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4m2j6046myxwv2c8kwla.gif) 在「helper」內部建立一個名為「all.stars.ts」的新檔案並新增以下程式碼： ``` import axios from "axios"; import dayjs from "dayjs"; import utc from 'dayjs/plugin/utc'; dayjs.extend(utc); const requestAmount = 20; export const getAllGithubStars = async (owner: string, name: string) => { // Get the amount of stars from GitHub const totalStars = (await axios.get(`https://api.github.com/repos/${owner}/${name}`)).data.stargazers_count; // get total pages const totalPages = Math.ceil(totalStars / 100); // How many pages to skip? We don't want to spam requests const pageSkips = totalPages < requestAmount ? requestAmount : Math.ceil(totalPages / requestAmount); // Send all the requests at the same time const starsDates = (await Promise.all([...new Array(requestAmount)].map(async (_, index) => { const getPage = (index * pageSkips) || 1; return (await axios.get(`https://api.github.com/repos/${owner}/${name}/stargazers?per_page=100&page=${getPage}`, { headers: { Accept: "application/vnd.github.v3.star+json", }, })).data; }))).flatMap(p => p).reduce((acc: any, stars: any) => { const yearMonth = stars.starred_at.split('T')[0]; acc[yearMonth] = (acc[yearMonth] || 0) + 1; return acc; }, {}); // how many stars did we find from a total of `requestAmount` requests? const foundStars = Object.keys(starsDates).reduce((all, current) => all + starsDates[current], 0); // Find the earliest date const lowestMonthYear = Object.keys(starsDates).reduce((lowest, current) => { if (lowest.isAfter(dayjs.utc(current.split('T')[0]))) { return dayjs.utc(current.split('T')[0]); } return lowest; }, dayjs.utc()); // Count dates until today const splitDate = dayjs.utc().diff(lowestMonthYear, 'day') + 1; // Create an array with the amount of stars we didn't find const array = [...new Array(totalStars - foundStars)]; // Set the amount of value to add proportionally for each day let splitStars: any[][] = []; for (let i = splitDate; i > 0; i--) { splitStars.push(array.splice(0, Math.ceil(array.length / i))); } // Calculate the amount of stars for each day return [...new Array(splitDate)].map((_, index, arr) => { const yearMonthDay = lowestMonthYear.add(index, 'day').format('YYYY-MM-DD'); const value = starsDates[yearMonthDay] || 0; return { stars: value + splitStars[index].length, date: { month: +dayjs.utc(yearMonthDay).format('M'), year: +dayjs.utc(yearMonthDay).format('YYYY'), day: +dayjs.utc(yearMonthDay).format('D'), } }; }); } ``` 那麼這裡發生了什麼事： - `totalStars` - 我們計算圖書館擁有的星星總數。 - `totalPages` - 我們計算頁數 **（每頁 100 筆記錄）** - `pageSkips` - 由於我們最多需要 20 個請求，因此我們檢查每次必須跳過多少頁。 - `starsDates` - 我們填充每個日期的星星數量。 - `foundStars` - 由於我們跳過日期，我們需要計算實際找到的星星總數。 - `lowestMonthYear` - 尋找我們擁有的恆星的最早日期。 - `splitDate` - 最早的日期和今天之間有多少個日期？ - `array` - 一個包含 `splitDate` 專案數量的空陣列。 - `splitStars` - 我們缺少的星星數量，需要按比例加入每個日期。 - 最終返回 - 新陣列包含自開始以來每天的星星數量。 所以，我們已經成功建立了一個每天可以給我們星星的函數。 我嘗試過這樣顯示，結果很混亂。 您可能想要顯示每個月的星星數量。 此外，您可能想要累積星星**而不是：** - 二月 - 300 顆星 - 三月 - 200 顆星 - 四月 - 400 顆星 **如果有這樣的就更好了：** - 二月 - 300 顆星 - 三月 - 500 顆星 - 四月 - 900 顆星 兩個選項都有效。 **這取決於你想展示什麼！** 因此，讓我們轉到 helper 資料夾並建立一個名為「get.list.ts」的新檔案。 這是文件的內容： ``` import {prisma} from "./prisma"; import {groupBy, sortBy} from "lodash"; import {Repository} from "@prisma/client"; function fixStars (arr: any[]): Array<{name: string, stars: number, month: number, year: number}> { return arr.map((current, index) => { return { ...current, stars: current.stars + arr.slice(index + 1, arr.length).reduce((acc, current) => acc + current.stars, 0), } }).reverse(); } export const getList = async (data?: Repository[]) => { const repo = data || await prisma.repository.findMany(); const uniqMonth = Object.values( groupBy( sortBy( Object.values( groupBy(repo, (p) => p.name + '-' + p.year + '-' + p.month)) .map(current => { const stars = current.reduce((acc, current) => acc + current.stars, 0); return { name: current[0].name, stars, month: current[0].month, year: current[0].year } }), [(p: any) => -p.year, (p: any) => -p.month] ),p => p.name) ); const fixMonthDesc = uniqMonth.map(p => fixStars(p)); return fixMonthDesc.map(p => ({ name: p[0].name, list: p })); } ``` 首先，它將所有按日的星星轉換為按月的星星。 稍後我們會累積每個月的星星數量。 這裡要注意的一件主要事情是 `data?: Repository[]` 是可選的。 我們制定了一個簡單的邏輯：如果我們不傳遞資料，它將為我們資料庫中的所有儲存庫傳遞資料。 如果我們傳遞資料，它只會對其起作用。 為什麼問？ - 當我們建立一個新的儲存庫時，我們需要在將其新增至資料庫後處理特定的儲存庫資料。 - 當我們重新載入頁面時，我們需要取得所有資料。 現在，讓我們來處理我們的星星建立/刪除路線。 轉到“src/app/api”並建立一個名為“repository”的新資料夾。在該資料夾中，建立一個名為「route.tsx」的新檔案。 在那裡加入以下程式碼： ``` import {getAllGithubStars} from "../../../../helper/all.stars"; import {prisma} from "../../../../helper/prisma"; import {Repository} from "@prisma/client"; import {getList} from "../../../../helper/get.list"; export async function POST(request: Request) { const body = await request.json(); if (!body.repository) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Repository is required'}), {status: 400}); } const {owner, name} = body.repository.match(/github.com\/(?<owner>.*)\/(?<name>.*)/).groups; if (!owner || !name) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Repository is invalid'}), {status: 400}); } if (body.todo === 'delete') { await prisma.repository.deleteMany({ where: { name: `${owner}/${name}` } }); return new Response(JSON.stringify({deleted: true}), {status: 200}); } const starsMonth = await getAllGithubStars(owner, name); const repo: Repository[] = []; for (const stars of starsMonth) { repo.push( await prisma.repository.upsert({ where: { name_day_month_year: { name: `${owner}/${name}`, month: stars.date.month, year: stars.date.year, day: stars.date.day, }, }, update: { stars: stars.stars, }, create: { name: `${owner}/${name}`, month: stars.date.month, year: stars.date.year, day: stars.date.day, stars: stars.stars, } }) ); } return new Response(JSON.stringify(await getList(repo)), {status: 200}); } ``` 我們共享 DELETE 和 CREATE 路由，這些路由通常不應在生產中使用，但我們在本文中這樣做是為了讓您更輕鬆。 我們從請求中取得 JSON，檢查「repository」欄位是否存在，並且它是 GitHub 儲存庫的有效路徑。 如果是刪除請求，我們使用 prisma 根據儲存庫名稱從資料庫中刪除儲存庫並傳回請求。 如果是建立，我們使用 getAllGithubStars 來獲取資料以保存到我們的資料庫中。 > 💡 由於我們已經在 `name`、`month`、`year` 和 `day` 上放置了唯一索引，如果記錄已經存在，我們可以使用 `prisma` `upsert` 來更新資料 最後，我們將新累積的資料回傳給客戶端。 最困難的部分完成了🍾 --- ## 主頁人口 💽 我們還沒有建立我們的主頁元件。 **我們開始做吧。** 前往“app”資料夾建立或編輯“page.tsx”並新增以下程式碼： ``` "use server"; import Main from "@/components/main"; import {getList} from "../../helper/get.list"; export default async function Home() { const list: any[] = await getList(); return ( <Main list={list} /> ) } ``` 我們使用與 getList 相同的函數來取得累積的所有儲存庫的所有資料。 我們還修改主要元件以支援它。 編輯 `components/main.tsx` 並將其替換為： ``` "use client"; import {useForm} from "react-hook-form"; import axios from "axios"; import {Repository} from "@prisma/client"; import {useCallback, useState} from "react"; interface List { name: string, list: Repository[] } export default function Main({list}: {list: List[]}) { const [repositoryState, setRepositoryState] = useState(list); const {register, handleSubmit} = useForm(); const submit = useCallback(async (data: any) => { const {data: repositoryResponse} = await axios.post('/api/repository', {todo: 'add', repository: data.name}); setRepositoryState([...repositoryState, ...repositoryResponse]); }, [repositoryState]) const deleteFromList = useCallback((val: List) => () => { axios.post('/api/repository', {todo: 'delete', repository: `https://github.com/${val.name}`}); setRepositoryState(repositoryState.filter(v => v.name !== val.name)); }, [repositoryState]) return ( <div className="w-full max-w-2xl mx-auto p-6 space-y-12"> <form className="flex items-center space-x-4" onSubmit={handleSubmit(submit)}> <input className="flex-grow p-3 border border-black/20 rounded-xl" placeholder="Add Git repository" type="text" {...register('name', {required: 'true'})} /> <button className="flex-shrink p-3 border border-black/20 rounded-xl" type="submit"> Add </button> </form> <div className="divide-y-2 divide-gray-300"> {repositoryState.map(val => ( <div key={val.name} className="space-y-4"> <div className="flex justify-between items-center py-10"> <h2 className="text-xl font-bold">{val.name}</h2> <button className="p-3 border border-black/20 rounded-xl bg-red-400" onClick={deleteFromList(val)}>Delete</button> </div> <div className="bg-white rounded-lg border p-10"> <div className="h-[300px]]"> {/* Charts Components */} </div> </div> </div> ))} </div> </div> ) } ``` --- ## 顯示圖表！ 📈 前往“components”資料夾並新增一個名為“chart.tsx”的新檔案。 新增以下程式碼： ``` "use client"; import {Repository} from "@prisma/client"; import {useMemo} from "react"; import React from 'react'; import { Chart as ChartJS, CategoryScale, LinearScale, PointElement, LineElement, Title, Tooltip, Legend, } from 'chart.js'; import { Line } from 'react-chartjs-2'; ChartJS.register( CategoryScale, LinearScale, PointElement, LineElement, Title, Tooltip, Legend ); export default function ChartComponent({repository}: {repository: Repository[]}) { const labels = useMemo(() => { return repository.map(r => `${r.year}/${r.month}`); }, [repository]); const data = useMemo(() => ({ labels, datasets: [ { label: repository[0].name, data: repository.map(p => p.stars), borderColor: 'rgb(255, 99, 132)', backgroundColor: 'rgba(255, 99, 132, 0.5)', tension: 0.2, }, ], }), [repository]); return ( <Line options={{ responsive: true, }} data={data} /> ); } ``` 我們使用“chart.js”函式庫來繪製“Line”類型的圖表。 這非常簡單，因為我們在伺服器端完成了所有資料結構。 這裡需要注意的一件大事是我們「匯出預設值」我們的 ChartComponent。那是因為它使用了「Canvas」。這在伺服器端不可用，我們需要延遲載入該元件。 讓我們修改“main.tsx”： ``` "use client"; import {useForm} from "react-hook-form"; import axios from "axios"; import {Repository} from "@prisma/client"; import dynamic from "next/dynamic"; import {useCallback, useState} from "react"; const ChartComponent = dynamic(() => import('@/components/chart'), { ssr: false, }) interface List { name: string, list: Repository[] } export default function Main({list}: {list: List[]}) { const [repositoryState, setRepositoryState] = useState(list); const {register, handleSubmit} = useForm(); const submit = useCallback(async (data: any) => { const {data: repositoryResponse} = await axios.post('/api/repository', {todo: 'add', repository: data.name}); setRepositoryState([...repositoryState, ...repositoryResponse]); }, [repositoryState]) const deleteFromList = useCallback((val: List) => () => { axios.post('/api/repository', {todo: 'delete', repository: `https://github.com/${val.name}`}); setRepositoryState(repositoryState.filter(v => v.name !== val.name)); }, [repositoryState]) return ( <div className="w-full max-w-2xl mx-auto p-6 space-y-12"> <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 Git repository" type="text" {...register('name', {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"> {repositoryState.map(val => ( <div key={val.name} className="space-y-4"> <div className="flex justify-between items-center py-10"> <h2 className="text-xl font-bold">{val.name}</h2> <button className="p-3 border border-black/20 rounded-xl bg-red-400" onClick={deleteFromList(val)}>Delete</button> </div> <div className="bg-white rounded-lg border p-10"> <div className="h-[300px]]"> <ChartComponent repository={val.list} /> </div> </div> </div> ))} </div> </div> ) } ``` 您可以看到我們使用“nextjs/dynamic”來延遲載入元件。 我希望將來 NextJS 能為客戶端元件加入類似「使用延遲載入」的內容 😺 --- ## 但是新星呢？來認識一下 Trigger.Dev！ 每天加入新星星的最佳方法是執行 cron 請求來檢查新加入的星星並將其加入到我們的資料庫中。 不要使用 Vercel cron / GitHub 操作，或（上帝禁止）為此建立一個新伺服器。 我們可以使用 [Trigger.DEV](http://Trigger.DEV) 直接與我們的 NextJS 應用程式搭配使用。 那麼就讓我們來設定一下吧！ 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。 ![新組織](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。 ![NextJS](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」。 ![開發金鑰](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以安裝 Trigger.dev。 仔細按照說明進行操作。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest init ``` 在另一個終端中執行以下程式碼片段，在 Trigger.dev 和您的 Next.js 專案之間建立隧道。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest dev ``` 讓我們建立 TriggerDev 作業！ 您將看到一個新建立的資料夾，名為“jobs”。 在那裡建立一個名為“sync.stars.ts”的新文件 新增以下程式碼： ``` import { cronTrigger, invokeTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@/trigger"; import { prisma } from "../../helper/prisma"; import axios from "axios"; import { z } from "zod"; // Your first job // This Job will be triggered by an event, log a joke to the console, and then wait 5 seconds before logging the punchline. client.defineJob({ id: "sync-stars", name: "Sync Stars Daily", version: "0.0.1", // Run a cron every day at 23:00 AM trigger: cronTrigger({ cron: "0 23 * * *", }), run: async (payload, io, ctx) => { const repos = await io.runTask("get-stars", async () => { // get all libraries and current amount of stars return await prisma.repository.groupBy({ by: ["name"], _sum: { stars: true, }, }); }); //loop through all repos and invoke the Job that gets the latest stars for (const repo of repos) { getStars.invoke(repo.name, { name: repo.name, previousStarCount: repo?._sum?.stars || 0, }); } }, }); const getStars = client.defineJob({ id: "get-latest-stars", name: "Get latest stars", version: "0.0.1", // Run a cron every day at 23:00 AM trigger: invokeTrigger({ schema: z.object({ name: z.string(), previousStarCount: z.number(), }), }), run: async (payload, io, ctx) => { const stargazers_count = await io.runTask("get-stars", async () => { const { data } = await axios.get( `https://api.github.com/repos/${payload.name}`, { headers: { authorization: `token ${process.env.TOKEN}`, }, } ); return data.stargazers_count as number; }); await prisma.repository.upsert({ where: { name_day_month_year: { name: payload.name, month: new Date().getMonth() + 1, year: new Date().getFullYear(), day: new Date().getDate(), }, }, update: { stars: stargazers_count - payload.previousStarCount, }, create: { name: payload.name, stars: stargazers_count - payload.previousStarCount, month: new Date().getMonth() + 1, year: new Date().getFullYear(), day: new Date().getDate(), }, }); }, }); ``` 我們建立了一個名為“Sync Stars Daily”的新作業，該作業將在每天下午 23:00 執行 - 它在 cron 文本中的表示為：`0 23 * * *` 我們在資料庫中取得所有目前儲存庫，按名稱將它們分組，並對星星進行求和。 由於一切都在 Vercel 無伺服器上執行，因此我們可能會在檢查所有儲存庫時遇到逾時。 為此，我們將每個儲存庫傳送到不同的作業。 我們使用“invoke”建立新作業，然後在“獲取最新的星星”中處理它們 我們迭代所有新儲存庫並獲取當前的星星數量。 我們用舊的星星數量去除新的星星數量，得到今天的星星數量。 我們使用“prisma”將其新增至資料庫。沒有比這更簡單的了！ 最後一件事是編輯“jobs/index.ts”並將內容替換為： ``` export * from "./sync.stars"; ``` 你就完成了🥳 --- ## 讓我們聯絡吧！ 🔌 作為開源開發者，我們邀請您加入我們的[社群](https://discord.gg/nkqV9xBYWy)，以做出貢獻並與維護者互動。請隨時造訪我們的 [GitHub 儲存庫](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev)，貢獻並建立與 Trigger.dev 相關的問題。 本教學的源程式碼可在此處取得： [https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/stars-monitor](https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/stars-monitor) 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/triggerdotdev/take-nextjs-to-the-next-level-create-a-github-stars-monitor-130a

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React 設計模式 Design Patterns

![](https://refine.ams3.cdn.digitaloceanspaces.com/blog-banners/retool-alternative.png) ## 介紹： React 開發人員可以透過使用設計模式來節省時間和精力，設計模式提供了一種使用經過測試且可信賴的解決方案來解決問題的快速方法。它們支援低耦合的內聚模組，從而幫助 React 開發人員建立可維護、可擴展且高效的應用程式。在本文中，我們將探索 React 設計模式並研究它們如何改進 React 應用程式的開發。 ## 容器和表示模式 容器和表示模式是一種旨在將反應程式碼中的表示邏輯與業務邏輯分離的模式，從而使其模組化、可測試並遵循關注點分離原則。 大多數情況下，在 React 應用程式中，我們需要從後端/儲存取得資料或計算邏輯並在 React 元件上表示該計算的結果。在這些情況下，容器和表示模式大放異彩，因為它可用於將元件分為兩類，即： * 容器元件，充當負責資料取得或計算的元件。 * 表示元件，其工作是將獲取的資料或計算值呈現在 UI（使用者介面）上。 容器和表示模式的範例如下所示： ``` import React, { useEffect } from 'react'; import CharacterList from './CharacterList'; const StarWarsCharactersContainer:React.FC = () => { const [characters, setCharacters] = useState<Character>([]) const [isLoading, setIsLoading] = useState<boolean>(false); const [error, setError] = useState<boolean>(false); const getCharacters = async () => { setIsLoading(true); try { const response = await fetch("https://akabab.github.io/starwars-api/api/all.json"); const data = await response.json(); setIsLoading(false); if (!data) return; setCharacters(data); } catch(err) { setError(true); } finally { setIsLoading(true); } }; useEffect(() => { getCharacters(); }, []); return <CharacterList loading={loading} error={error} characters={characters} />; }; export default StarWarsCharactersContainer; ``` ``` // the component is responsible for displaying the characters import React from 'react'; import { Character } from './types'; interface CharacterListProps { loading: boolean; error: boolean; users: Character[]; } const CharacterList: React.FC<CharacterListProps> = ({ loading, error, characters }) => { if (loading && !error) return <div>Loading...</div>; if (!loading && error) return <div>error occured.unable to load characters</div>; if (!characters) return null; return ( <ul> {characters.map((user) => ( <li key={user.id}>{user.name}</li> ))} </ul> ); }; export default CharacterList; ``` ## 有 Hooks 的元件組合 Hooks 是 React 16.8 中首次推出的全新功能。從那時起，他們在開發 React 應用程式中發揮了至關重要的作用。掛鉤是基本函數，可授予功能元件存取狀態和生命週期方法（以前僅可用於類別元件）的功能。另一方面，掛鉤可以專門設計來滿足元件要求並具有其他用例。 我們現在可以隔離所有狀態邏輯（一種需要反應性狀態變數的邏輯），並使用自訂掛鉤在元件中組合或使用它。因此，程式碼更加模組化和可測試，因為鉤子鬆散地綁定到元件，因此可以單獨測試。 帶有鉤子的元件組合示例如下所示： ``` // creating a custom hook that fetches star wars characters export const useFetchStarWarsCharacters = () => { const [characters, setCharacters] = useState<Character>([]) const [isLoading, setIsLoading] = useState(false); const [error, setError] = useState(false); const controller = new AbortController() const getCharacters = async () => { setIsLoading(true); try { const response = await fetch( "https://akabab.github.io/starwars-api/api/all.json", { method: "GET", credentials: "include", mode: "cors", headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Access-Control-Allow-Origin': '*' }, signal: controller.signal } ); const data = await response.json(); setIsLoading(false); if (!data) return; setCharacters(data); } catch(err) { setError(true); } finally { setIsLoading(true); } }; useEffect(() => { getCharacters(); return () => { controller.abort(); } }, []); return [ characters, isLoading, error ]; }; ``` 建立自訂鉤子後，我們將其導入到我們的 **StarWarsCharactersContainer** 元件中並使用它； ``` // importing the custom hook to a component and fetch the characters import React from 'react'; import { Character } from './types'; import { useFetchStarWarsCharacters } from './useFetchStarWarsCharacters'; const StarWarsCharactersContainer:React.FC = () => { const [ characters, isLoading, error ] = useFetchStarWarsCharacters(); return <CharacterList loading={loading} error={error} characters={characters} />; }; export default StarWarsCharactersContainer; ``` --- <橫幅隨機/> --- ## 使用Reducers進行狀態管理 大多數情況下，處理元件中的許多狀態會導致許多未分組狀態的問題，這可能是處理起來很麻煩且具有挑戰性的。在這種情況下，減速器模式可能是有用的選擇。我們可以使用減速器將狀態分類為某些操作，這些操作在執行時可以變更分組的狀態。 此模式允許使用它的開發人員控制元件和/或掛鉤的狀態管理，讓他們在發送事件時管理狀態變更。 使用減速器模式的範例如下所示： ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mbob3gmfxws8k4ti0cyx.png) 在上面的程式碼中，元件調度兩個操作： * “**login**”操作類型會觸發狀態更改，影響三個狀態值，即 **loggedIn**、**user**、**token**。 *“**註銷**”操作只是將狀態重設為其初始值。 ## 提供者的資料管理 提供者模式對於資料管理非常有用，因為它利用上下文 API 透過應用程式的元件樹傳遞資料。這種模式是一種有效的解決支柱鑽井問題的方法，這一直是 React 開發中普遍關注的問題。 為了實現提供者模式，我們首先建立一個提供者元件。 Provider 是 Context 物件提供給我們的一個高階元件。我們可以利用React提供的createContext方法來建構一個Context物件。 ``` export const ThemeContext = React.createContext(null); export function ThemeProvider({ children }) { const [theme, setTheme] = React.useState("light"); return ( <ThemeContext.Provider value={{ theme, setTheme }}> {children} </ThemeContext.Provider> ); } ``` 建立提供者後，我們將使用建立的提供者元件封裝依賴上下文 API 中的資料的元件。 為了從上下文 API 取得資料，我們呼叫 useContext 鉤子，它接受上下文作為參數（在本例中為 **ThemeContext**）。 ``` import { useContext } from 'react'; import { ThemeProvider, ThemeContext } from "../context"; const HeaderSection = () => { <ThemeProvider> <TopNav /> </ThemeProvider>; }; const TopNav = () => { const { theme, setTheme } = useContext(ThemeContext); return ( <div style={{ backgroundColor: theme === "light" ? "#fff" : "#000 " }}> ... </div> ); }; ``` ## 使用 HOC（高階元件）增強元件 高階元件接受一個元件作為參數，並傳回一個注入了附加資料或功能的增壓元件。 React 中 HOC 的可能性是由於 React 更喜歡組合而不是繼承。 高階元件 (HOC) 模式提供了一種增加或修改元件功能的機制，促進元件重複使用和程式碼共用。 HOC 模式的範例如下所示： ``` import React from 'react' const higherOrderComponent = Component => { return class HOC extends React.Component { state = { name: 'John Doe' } render() { return <Component name={this.state.name {...this.props} /> } } const AvatarComponent = (props) => { return ( <div class="flex items-center justify-between"> <div class="rounded-full bg-red p-4"> {props.name} </div> <div> <p>I am a {props.description}.</p> </div> </div> ) } const SampleHOC = higherOrderComponent(AvatarComponent); const App = () => { return ( <div> <SampleHOC description="Frontend Engineer" /> </div> ) } export default App; ``` 在上面的程式碼中， **<AvatarComponent/>** 由 **higherOrderComponent** 提供 props，它將在內部使用。 ## 複合元件 複合元件模式是一種 React 設計模式，用於管理由子元件組成的父元件。 這種模式背後的原理是將父元件分解為更小的元件，然後使用 props、上下文或其他反應資料管理技術來管理這些較小元件之間的互動。 當需要建立由較小元件組成的可重複使用、多功能元件時，這種模式會派上用場。它使開發人員能夠建立複雜的 UI 元件，這些元件可以輕鬆自訂和擴展，同時保持清晰簡單的程式碼結構。 複合元件模式的用例範例如下所示： ``` import React, { createContext, useState } from 'react'; const ToggleContext = createContext(); function Toggle({ children }) { const [on, setOn] = useState(false); const toggle = () => setOn(!on); return ( <ToggleContext.Provider value={{ on, toggle }}> {children} </ToggleContext.Provider> ); } Toggle.On = function ToggleOn({ children }) { const { on } = useContext(ToggleContext); return on ? children : null; } Toggle.Off = function ToggleOff({ children }) { const { on } = useContext(ToggleContext); return on ? null : children; } Toggle.Button = function ToggleButton(props) { const { on, toggle } = useContext(ToggleContext); return <button onClick={toggle} {...props} />; } function App() { return ( <Toggle> <Toggle.On>The button is on</Toggle.On> <Toggle.Off>The button is off</Toggle.Off> <Toggle.Button>Toggle</Toggle.Button> </Toggle> ); } ``` ## 道具組合 這需要從幾個相關的 props 建立一個物件，並將其作為單個 props 傳遞給元件。 這種模式允許我們清理程式碼並使管理 props 變得更簡單，當我們想要將大量相關屬性傳遞給元件時，它特別有用。 ``` import React from 'react'; function P(props) { const { color, size, children, ...rest } = props; return ( <p style={{ color, fontSize: size }} {...rest}> { children } </p> ); } function App() { const paragraphProps = { color: "red", size: "20px", lineHeight: "22px" }; return <P {...paragraphProps}>This is a P</P>; } ``` ## 受控輸入 受控輸入模式可用於處理輸入欄位。此模式涉及使用事件處理程序在輸入欄位的值發生變更時更新元件狀態，以及將輸入欄位的目前值儲存在元件狀態中。 由於React 控制元件的狀態和行為，因此該模式使程式碼比不受控制的輸入模式更具可預測性和可讀性，後者不使用元件的狀態，而是直接透過DOM（文件物件模型）對其進行控制。 受控輸入模式的用例範例如下所示： ``` import React, { useState } from 'react'; function ControlledInput() { const [inputValue, setInputValue] = useState(''); const handleChange = (event) => { setInputValue(event.target.value); }; return ( <input type="text" value={inputValue} onChange={handleChange} /> ); } ``` ## 使用forwardRefs 管理自訂元件 稱為 ForwardRef 的高階元件將另一個元件作為輸入並輸出一個傳遞原始元件引用的新元件。透過這樣做，子元件的 ref（可用於檢索底層 DOM 節點或元件實例）可供父元件存取。 當建立與第三方程式庫或應用程式中的另一個自訂元件互動的自訂元件時，在工作流程中包含 ForwardRef 模式非常有幫助。透過授予對庫的 DOM 節點或另一個元件的 DOM 實例的存取權限，它有助於將此類元件的控制權轉移給您。 forwardRef 模式的用例範例如下所示： ``` import React from "react"; const CustomInput = React.forwardRef((props, ref) => ( <input type="text" {...props} ref={ref} /> )); const ParentComponent = () => { const inputRef = useRef(null); useEffect(() => { inputRef.current.focus(); }, []); return <CustomInput ref={inputRef} />; }; ``` 在上面的程式碼中，我們使用「forwardRefs」從元件「<ParentComponent/>」觸發了另一個元件「<CustomInput/>」的焦點。 # 結論 我們在本文中討論了 React 設計模式，包括高階元件、容器呈現元件模式、複合元件、受控元件等等。透過將這些設計模式和最佳實踐合併到您的 React 專案中，您可以提高程式碼質量，促進團隊協作，並使您的應用程式更具可擴展性、靈活性和可維護性。 --- 原文出處：https://dev.to/refine/react-design-patterns-230o

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如何將 async/await 與 map 和 Promise.all 一起使用

原文出處：https://dev.to/jamesliudotcc/how-to-use-async-await-with-map-and-promise-all-1gb5 我發現自己一直在使用帶有 async 和 await 的 map 函數。我需要重新學習如何使用 Promise 來解決這個問題，但是一旦我解決了這個問題，語法就變得非常漂亮且可讀。 JavaScript 的 async 和 wait 語法是 ES2017 中的新語法。我認為語法非常簡潔，因為它允許我編寫比承諾金字塔更短、更容易理解的程式碼，類似於承諾是回調地獄的改進。 但是當你想從一堆請求中取回一堆資料時會發生什麼？ JavaScript 中沒有「await all」。這就是 `Promises.all()` 的用武之地。Promises.all() 收集一堆 Promise，並將它們匯總成一個 Promise。一旦所有內部承諾成功解決，Promise.all() 將返回已解決的承諾，其中所有內部承諾都已解決。為了讓事情變得更快，一旦任何內部 Promise 被拒絕，Promise.all() 就會拒絕。 重點是 Promise.all() 將一系列 Promise 轉換為單一 Promise，如果正常的話，它會解析為您想要的陣列。其他一切都只是細節。 不知何故，我花了很長時間才擺脫困境。這是我最終開始工作的程式碼，希望這有助於解釋。 假設您點擊一個 REST 端點並取得 REST 端點的 URL 陣列，其中包含您最終想要的內容。例如，您想從 Star Wars API 中找到有關電影 R2-D2 的一些資訊。無論出於何種原因，您都不能使用 SWAPI GraphQL。我們知道從網路取得是一個非同步操作，因此我們必須使用回呼、promise 或 async 和await 關鍵字。由於 R2-D2 出現在多部電影中，因此需要多次網路呼叫才能獲取所有電影。 首先，讓我們進行設定。讓我們只專注於我們正在開發的最小功能，因此我們將在命令列上使用 Node.js。 Node.js 沒有附帶 fetch，所以讓我們使用 npm 或 YARN 來安裝它。 ``` npm install node-fetch --save-dev ``` 或者 ``` yarn add node-fetch --dev ``` async/await 的一個問題是，await 關鍵字只允許在 async 函數內部使用。在真實的程式中，您可能已經進行了足夠的封裝，以便您可以在使用await關鍵字的函數上新增async關鍵字，但在臨時檔案中，我們希望從封閉的上下文中抽像出來。但作為 Javascript 程式設計師，我們知道如何透過將我們想要的內容包裝在即時呼叫的函數表達式中來解決這個問題。 ``` // prettier-ignore const fetch = require('node-fetch') // prettier-ignore (async () => { try { let characterResponse = await fetch('http://swapi.co/api/people/2/') let characterResponseJson = await characterResponse.json() console.log(characterResponseJson) } catch (err) { console.log(err) } } )() ``` 現在我們已經有了基本的 async/await 語法，我們可以檢查回應以查看我們想要的電影欄位。它是一個 URL 陣列。 ``` let films = characterResponseJson.films.map(async filmUrl => { let filmResponse = await fetch(filmUrl) let filmResponseJSON = filmResponse.json() return filmResponseJSON }) console.log(films) ``` 當您執行此程式碼時，您會得到一組待處理的承諾。您需要新的“async”，否則箭頭函數內的等待將無法工作。如果你不「等待」獲取，你會得到一堆被拒絕的承諾，並且錯誤告訴你處理你的承諾拒絕。 但回想一下，「Promise.all()」接受一組 Promise 並將它們包裝成一個 Promise。所以我們包裝我們的“map”函數。我們已經知道一些處理單一 Promise 的好語法。我們可以‘等待’。 ``` let characterResponse = await fetch('http://swapi.co/api/people/2/') let characterResponseJson = await characterResponse.json() let films = await Promise.all( characterResponseJson.films.map(async filmUrl => { let filmResponse = await fetch(filmUrl) return filmResponse.json() }) ) console.log(films) ``` 為了進行比較，promise 中的等效程式碼如下所示： ``` fetch('http://swapi.co/api/people/2/') .then(characterResponse => characterResponse.json()) .then(characterResponseJson => { Promise.all( characterResponseJson.films.map(filmUrl => fetch(filmUrl).then(filmResponse => filmResponse.json()) ) ).then(films => { console.log(films) }) }) ``` 對我來說，第一組 `.then().then()` 非常語意化，我幾乎可以遵循 async/await 文法。但是一旦我們進入“Promise.all()”，僅使用 Promise 語法事情就開始變得難以遵循。無論我們要對影片執行什麼操作，都將取代“console.log”，並且在“.then”連結語法中，它已經埋藏了 3 級縮排。淺層程式碼是易於理解的程式碼。

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