哈囉大家好，我加入這平台有九個多月，後來神隱一段時間，趁現在的我有空閒時間，趕緊與大家分享我的轉職之路。 神隱的這段時間想當然是成功轉職，跑去上班，才有辦法與大家分享我的轉職心得XDD。開始上班後，因為有太多東西都是第一次接觸到，忙得不可開交，所以拖到現在才上來分享，抱歉><" ! 那麼就進入正文吧! 我大學是有接觸過程式的經驗的，正確來說，應該是這科系本來就會接觸到( C、C++、Java、Python等)，但因為學校的特殊性，也有碰到硬體，當時我是比較傾向於硬體，所以程式沒甚麼太專研，成績有過就好，後來畢業後也是從事硬體職位，程式幾乎只記得超基礎的東西。後來的職涯目標轉變，所以重新開始寫程式，跟別人不太一樣的地方大概就是有一點程式的基礎，但我也沒接觸過網頁，所以是從大概距離起跑點十的位置前進吧 ? 哈哈哈 ~ 確定目標後就果斷離職，離職後開始全力進修學網頁(3月開始)，也設定了進度: 三月 ~ 六月 : 學會HTML、 CSS、JS最基本語法。 六月 : 開始準備履歷作品、學 Vue 及投履歷 七月 : 邊面試、邊修履歷及作品 八月 : 開始上班。 一開始在找資源時，因緣際會下，發現到這平台，就跟著站長的那些課程進度走。我就真的只有上站長這裡的課程，完全沒去其他地方，例如udemy、Hahow 好學校等。沒錯......因為我想省錢，當時是想說先上看看，真的不行再去買那些課程，結果就一路到現在都還沒買其他課程......。 跟了這平台的課程後，也認識到了一些學習前端的免費資源，像是W3Schools等，所以雖然是跟著進度上，但我是搭配著上。甚麼意思呢 ? 舉例來說，在學HTML時，站長在文內可能只說學第幾個(A)跟第幾個(B)即可完成這作業，但在W3Schools，A跟B之間可能還有其他的部分，所以我是照W3Schools裡的HTML的順序學下來，學到課程內要學的A跟B，就先去完成作業，再接下去學。因為也有提供中文的W3Schools，所以也是這樣喔 ! 寫過的就當作複習，加深印象，打好基礎~ 而在自學中，最難的事之一就是自律這件事，所以我每天都一定強迫自己最晚十點到圖書館，午休一個小時，因為有找個兼職，要維持生活開銷，所以到六點就會離開圖書館。除了休息那一個小時外，我都是在學習，沒有中途玩手機還是做其他事喔 ! (有時覺得用眼過度，抬頭看窗外，那不到三分鐘的事不算~)，一周有六天都是如此，禮拜天就會給自己放鬆一下，只到下午兩、三點。 一直這狀態直到六月，開始準備作品，當時也是爬文、看別人都是怎麼準備、展示自己的作品的，就發現大多的人都會做個人網頁。而要怎麼做個人網頁呢?就繼續爬爬爬...，就認識到GitHub有提供GitHub Pages，能把自己的作品上傳到這後，別人就可以看到你的作品。真的是非常方便，而且又是免費的阿 ! 剛好課程也有教到Git指令，所以就架了一個自己的履歷網頁~ 準備得差不多後，就照著站長建議的，把工作經驗一年以下、無經驗的、可以應屆畢業生(雖然我不是)，全都投了一遍，只留自己夢想公司，這樣就能先累積面試經驗，並依面試得到的反應去修改自己的作品，再最後投夢想公司。能投得都投後，就開始照課程學框架Vue，若有做出作品就隨時更新到我的個人履歷網頁上。 面試時，大多都是看履歷問問題，有些有筆試，但都是像網路上大家說的那樣，前端必學觀念，沒遇過上機coding的。有些有手寫code，通常只有1-2題，印象中，有個題目是要你把字串反過來，怎麼寫 ? 只要把網路上大家說的必考題目弄熟，基本沒有太大問題。 而個人面試時有遇到的幾個問題，第一個是作品有點陽春Q，本身也沒有UI/UX的經驗等，所以是這職位轉過來的在這點上就會很加分呢 ! 我只能靠時間一點點的累積、培養了QQ。再來就是很常被問自學的困難點，又加上我只在這平台學習(雖然他們不知道)，但我認為最重要的還是有沒有決心想學前端，如果有就一定會去找資源，遇到問題，也不會那麼容易就挫折、放棄，畢竟已經下定決心自學的人都早就帶有這覺悟了吧 ? 就像在學Vue時，可能在這課程學到的不完善，但我認為這裏只是給一個學習的方向，那麼就可以朝這方向去找更多資訊，也能知道哪邊需要在著重釐清概念，就可以去看這部分的影片! 之後，運氣非常好的收到幾個offer，並在八月如預期開始上班，真是太開心了( 灑花~ 最後就說一些建議，雖然還是菜鳥，但應該可以多少能給一些方向 ? 這些建議是，若我今天還沒開始上班，我還會做甚麼事，大家就當作參考吧~ 假如我能帶著上班後遇到問題的記憶回到還沒就職時，我會: 1. 把JS基礎打好，多找題目做! 2. (假如學的框架是Vue)，慢慢開始從API換成CLI，並多做作品，熟悉框架物件等等之間的傳遞。 3. 認識更多套件，並學會使用，可以的話套看看在框架上，並把每個套件組合成一個流暢性的作品。 4. Code Review : 會打程式固然重要，但專案的架構、流程設計的好，真是輕鬆一半，也會更清楚程式間是如何傳遞的! 5. 課程的每個作業能把它做到最好就做到最好~ 就先大概這樣吧，真的是有太多東西等著我去學，希望未來的我不要菜味這麼重，也能為大家提出更實質性的建議或幫助，不管是自學的還是轉職的，大家一起加油吧 ! ( 我可能又會神隱一段時間，但有時間，一定會繼續完成站長的課程 & 與大家分享工作心得的 !
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)
狀態管理器到底是什麼？狀態管理器是一個智慧模組，能夠保留（應用程式或 Web 應用程式的）會話資料並對資料的變更做出反應。 您是網頁開發人員嗎？使用過 Redux、Mobx 或 Zustand 等函式庫嗎？恭喜！您已經使用了狀態管理器。 我記得我第一天嘗試為 React 設定（舊的）Redux。只要想到所有不必要的複雜性——調度程序、減速器、中間件，我就會患上創傷後壓力症候群（PTSD）！我只是想聲明一些變數，_請讓它停止_。  這是一個過度設計、臃腫的庫，每個人都在使用！由於某種瘋狂的、未知的原因，它成為了當時的行業標準。 ###一些背景故事 2021 年的一個晚上，當我無法入睡時，我漫無目的地打開 GitHub，注意到我以前的大學課程老師（我在 GH 上關注過他）為他現在的學生上傳了一份作業。該作業要求學生使用公共 Pokemon API 建立一個 Pokedex 網站。目標是用 Javascript 實現它（沒有框架或函式庫，因為他目前的學生是 Web 開發初學者，仍在學習 Javascript 和開發的基礎知識）。 作為一個笑話，主要是因為我睡不著，我開始在我的神奇寶貝網站上工作。最終，我能夠建立一些可行的東西，而無需使用任何外部庫。 ### 但一路走來，我很掙扎...... 你看，我已經習慣了擁有一個狀態管理器，以至於在不使用外部框架或庫的情況下建置一個簡單的兩頁應用程式的要求讓我開始思考 - _為什麼狀態管理器必須如此復雜？這只是變數和事件._ 長話短說，我發現自己在凌晨 2 點組裝了一個超級簡單的狀態管理器模組，只是為了管理我的 Pokemon Web 應用程式的狀態。我將我的網站部署到了 GitHub 頁面，然後就忘記了這一切。 幾個月過去了，但出於某種原因，我時不時地思考我的狀態管理解決方案...你看，它有其他庫沒有的東西 - _它太簡單了。_ _“嘿！”我心想，「我應該將它重寫為 NPM 套件」。_ 當天晚上，我就這麼做了——我把它寫成了一個獨立的 NPM 包。最後，它的重量為 2kB（相比之下 Redux 的 150kB），具有零依賴性，並且使用起來非常簡單，您只需 3 行程式碼即可完成設定。 ### 我稱之為 VSSM 代表**_非常小的狀態管理器_**。 您可以在[GitHub](https://github.com/lnahrf/Vssm)上查看原始程式碼。另外，請查看使用 React 和 VSSM 建立的[文件網站](https://lnahrf.github.io/Vssm-docs/)。 第二天，我發布了我的 NPM 包，然後又忘記了這件事。 同年晚些時候，我面試了兩家不同公司的全端開發人員職位。我在第一家公司的面試中取得了優異的成績，這是一家非常成熟的科技公司。作為面試過程的一部分，他們要求我告訴他們我是否在空閒時間編碼，或者是否有我貢獻過的任何開源專案等等。 當時我做的唯一很酷的事情就是 VSSM，所以我告訴了他們。他們對我自己建立一個「Redux 替代方案」的想法印象深刻。 另一方面，我在第二家公司的面試中慘敗。我的大腦一片空白，我很緊張，無法回答簡單的問題，例如 > “React 會在狀態變更時重新渲染整個應用程式，還是在使用 Redux 時僅更新受影響的元件及其子元件？” “每次狀態更新時，它都會重新渲染整個應用程式”，我說。  我很緊張，哈哈，顯然我知道正確的答案是「它只渲染註冊的元件以及可能受影響的子元件」。 直到今天我也不明白為什麼二號公司決定給我第二次機會。他們邀請我再次接受採訪（是的！）。 在我的第二次面試中，他們要求我告訴他們我是否在空閒時間編碼、開源貢獻，你知道該怎麼做。當我告訴面試官我的小副專案時，他看起來很高興，似乎他喜歡我只是因為我從頭開始編寫了一個狀態管理器。 我想情況確實如此，因為我第二次面試也失敗了（在程式設計挑戰期間耗盡了時間），但仍然得到了一份工作機會。 1 號公司打算向我發送報價，但我已經與 2 號公司簽署了報價。 我的底線是——我建立 VSSM 幫助我獲得了這兩個機會。  ### 我是怎麼做到的？ 您是否知道 Javascript 內建了監視變數變更所需的所有功能？ 它被稱為代理（它很神奇）。 Javascript 代理程式是程式碼和變數分配之間的附加邏輯層。 如果您要將物件包裝在代理程式中，您可以決定在每次更新時將其值記錄到控制台，除了為該物件指派新值之外，無需執行任何操作。 ``` const target = { v: "hello" } const proxyTarget = new Proxy(target, { set: (target, property, value) => { console.log(`${property} is now ${value}`); target[property] = value; return target[property]; } }); proxyTarget.v = "world!" // v is now world! ``` VSSM 是基於代理建置，它在變數賦值和其餘程式碼之間建立了一個層。使用代理，您可以設定 setter、getter，並在操作或請求目標值時實現任何類型的邏輯。 VSSM 不僅僅是一個代理，它是各種智慧代理，它們知道分配給變數的值是它的新值還是回調方法。 例如，使用 VSSM，您只需幾行程式碼即可設定狀態、監聽變更並發出事件。 ``` import { createVSSM, createState } from 'vssm'; import { getVSSM } from 'vssm'; // Create the initial state createVSSM({ user: createState('user', { address: '' }) }); // Get the user proxy reference const { user } = getVSSM(); // Listen to events on user.address user.address = () => { console.log(`Address updated! the new address is ${user.address}`); }; // Emit the mutation event user.address = 'P.Sherman 42 Wallaby Way, Sydney' ``` 正如您所看到的，我確保我的狀態管理器盡可能簡單。我的目標是擺脫僅僅為了分配一些變數而陷入減速器、中間件和極其複雜的配置的困境。 現在，一切都透過分配變數來進行！想要設定監聽器嗎？將回調函數指派給變數。想要編輯值並發出事件嗎？只需指派一個新值即可。 直到今天我仍然不明白為什麼流行的狀態管理器必須如此複雜，也許我永遠不會。 我鼓勵您繼續閱讀 [MDN Web Docs](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Proxy) 上有關 Javascript 代理的所有內容。 ### 這一切的結論是什麼？ 我認為，對自己所做的事情充滿熱情是關鍵。 我建立 VSSM 只是為了突破自己的極限並發布合理的 NPM 包。它成功地給面試官和同事留下了深刻的印象，並讓我從那時起就進入了不同的職位。 沒有人會使用 VSSM，它不會流行。當我將其發佈到 NPM 時，我就意識到了這一事實。但我仍然選擇盡我所能，因為我熱衷於做一些我認為比行業標準更好的事情。我知道我可以做出一些必須更好的東西，即使這意味著它對我更好。 儘管 VSSM 已經死在 NPM 墓地裡，但它給我帶來了很多價值，並且因為這篇文章而繼續這樣做。 獲得開發工作的最佳方法是建立令人驚嘆的東西，即使您認為這一切以前都已經完成了 - 建置得更好。即使您認為沒有人會使用它，那又有什麼意義呢？ - 現在建置，價值稍後顯現。 不要低估你的能力，如果你認為自己有不足，請知道你會進步。走出去，建構能夠帶來價值的專案，一次一小步。 祝您工程之旅順利。 --- 原文出處：https://dev.to/lnahrf/javascript-proxy-magic-how-i-built-a-2kb-state-manager-with-zero-dependencies-and-how-it-got-me-two-different-job-offers-2539
你有沒有想過... **如果軟體開發人員的需求如此之大，為什麼現在找到開發人員的工作這麼難？** 為什麼面試過程這麼長？為什麼會有數百次拒絕？ 為什麼提供的工資低？ 今天，您將了解混亂背後的原因。 我們是如何來到這裡的。以及為什麼。 我還將向您展示為什麼事情並不像大多數開發人員想像的那麼糟糕。以及您需要採取的 5 個步驟來利用這種情況為您帶來優勢。 因此，當大多數開發人員都在倒退時，您可以快速發展您的職業生涯。 如果您是一位雄心勃勃的開發人員，想要更上一層樓並增加薪水，那麼這就是適合您的。 **因為有一件事是真的，我們所知道的軟體開發在 2023 年已經發生了永遠的變化。** 「美好的舊時光」已經一去不復返了。 知道如何建立 React 應用程式將不再讓你獲得這份工作。我們不會很快回到那個狀態。 我們走吧。 這一切都要追溯到 2022 年，當時從谷歌到 Meta 和微軟等大型科技公司開始宣布裁員。不是各種裁員，是裁員開發者。 起初，大多數開發人員都很有信心。 他們說，_「軟體開發總是在成長並且需求旺盛，我們將會復甦」_。 現在，12 個多月過去了，許多程式設計師已經失去了樂觀情緒（免責聲明：我仍然對開發人員的未來非常樂觀，稍後會詳細介紹）。 許多開發者正在失去耐心等待就業市場的復甦。如果它永遠不會發生怎麼辦？ 一些開發人員正在懷疑他們的職業選擇。正在考慮 B 計劃或已經轉向做其他事情。 其他人則被迫回到編寫程式碼之前的低薪工作。  最初的樂觀很快就變成了悲觀，許多開發者都在尋找 B 計畫。 **最好的情況是資料輸入或客戶服務工作。在最壞的情況下，它會回到咖啡店或倉庫。** 我認為這是一件非常悲傷的事情。僅僅因為你找不到擺脫困境的有效策略，就拋棄了你的夢想和多年的努力。 我相信，如果你進入軟體開發，那是有原因的。您可能工作勤奮、雄心勃勃且富有創造力。你至少應該有機會證明自己的價值。 在這篇文章中，我將向您展示該怎麼做。具體來說，無論市場表現如何，如何使用經過驗證的軟體工程原理來度過這場風暴，並將您的開發人員職業生涯提升到一個新的水平。 我是誰可以給你這方面的建議？ 我叫 Dragos，在過去 3 年裡，我幫助超過 230 多名軟體開發人員提升了技能，快速晉升到高級級別，並獲得了他們應得的認可和報酬。  我不是大師或技術影響者。我並不打算成為其中之一。 但是，在作為自學成才的開發人員編寫程式碼期間，我一直在戰壕里工作，現在幫助其他開發人員升級，這使我很有資格為您提供這方面的建議。 首先，讓我們先了解一下軟體開發行業目前正在發生什麼… **🚨附：您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員？ [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ## 現在的情況 像任何好醫生一樣，為了治療症狀，我們必須了解背後的問題。 開發人員就業市場就像任何市場一樣，受簡單的供需機制控制。對開發者的需求越大，開發者的議價能力就越大。 對開發者的需求越少，我們的談判能力就越小。 如果你不斷地感覺自己與其他開發者比較，無法要求高薪，並且很難找到工作，這意味著你在市場上的力量很小。  供需關係決定開發者就業市場。 傳統上，開發者在市場上擁有大部分權力，公司會不遺餘力地獲得最好的工程人才。 這就是為什麼開發人員的薪水不斷增長以及每個人都想學習如何編碼的原因。 **但是，在過去 12 個月裡，權力已經從開發者轉移到了公司（除了頂層的開發者，稍後會詳細介紹）。** 為什麼？ 很多原因。讓我們一一回顧一下… ## 1.“效率時代” 戰爭、通貨膨脹和經濟衰退迫使世界各地的公司最大限度地利用資金。包括軟體公司。 企業需要找到更有效的做事方式——如果您正在建立軟體，這意味著擺脫一些開發人員並自動化盡可能多的任務。  糟糕的經濟狀況迫使科技公司的執行長提高公司的效率。 正如馬克·祖克柏在他關於 Meta 的「效率年」的文章中提到的那樣，公司希望提高開發人員的生產力和工具並減少員工人數。 **一言以蔽之：科技公司希望盡可能精簡。** 這意味著軟體開發團隊不能再龐大了。他們需要一些高技能的開發人員以及大量的自動化設備。  這意味著縮小團隊規模（即：解僱表現不佳的員工）、取消優先順序較低的專案並降低招募率。用更少的軟體開發人員完成更多的工作。 對於開發人員就業市場來說，這可不是好訊息… **🚨附：您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員？ [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ## 2.人才海嘯 開發人員就業市場變得非常非常擁擠，有數百名候選人瞄準同一職位。 這是因為編碼技能變得越來越普遍。 在過去的十年中，訓練營和電腦科學學位一直在將軟體開發人員吸引到一個已經擁擠的市場中。尤其是訓練營，經過六週的編碼後，他們實現了六位數薪資的夢想。  這引發了一場「人才海嘯」。開發人員的工作被當作中產階級的金票出售。成千上萬的人放棄了學習編碼的希望。 然而，正如許多初級開發人員所看到的那樣，這主要是一種行銷承諾。 事實上，開發人員職位的競爭非常激烈，你在 3 個月的 Bootcamp 中學到的技能已經不足以脫穎而出。  由於大量開發者在尋找黃金，就業市場很快就飽和了。 2020 年的情況就已經如此，但後來情況變得更糟… ## 3.遠距工作 Covid-19 大流行推動全世界轉向遠距工作。鑑於編碼基本上可以在任何地方完成，開發人員的工作是適應速度最快的工作之一。 對許多開發人員來說，在家工作聽起來像是個夢想。 無需通勤，擁有更多屬於自己的時間，並以相同的薪水在舒適的家中進行編碼，這是大多數人在任何給定時間都需要的交易。 但事實證明，遠距工作是一把雙面刃。 因為最終，公司透過增加招募人數而受益最多。  遠距工作意味著軟體公司現在可以僱用來自世界各地的開發人員。 本地職缺吸引了數十名遠距求職者，他們願意以少得多的錢做同樣的工作。正如《紐約時報》所說： **“遠距工作者普遍面臨更多競爭，並且更加依賴運氣。” - 紐約時報** 如果您想知道為什麼現在有數百甚至數千名求職者，那麼答案就是：遠端候選人。 大多數職缺現在都在收到來自世界各地的申請。  隨著遠距工作的興起，本地工作現在面臨國際競爭。 當我可以在中西部找到具有相同技能且至少少兩倍的錢的人時，為什麼還要雇用矽谷的開發人員呢？ 在歐洲也一樣。 一家位於柏林的公司可以聘請一位位於德國中部小村莊的開發者。讓他們每個月來辦公室兩次。並少付給他們幾十萬歐元。 當然，一些公司採取了重返辦公室政策。 但從長遠來看，我們將看到越來越多的公司採用完全遠端的思維方式。從經濟學的角度來看，遠距工作很有意義。 **🚨附：您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員？ [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ## 4. 人工智慧與自動化 人工智慧已經存在很多年了，但從未像現在這樣出現在我們的生活中。 2023 年 10 月，OpenAI 發布了 ChatGPT。 近年來人工智慧創新的巔峰和迄今為止最好的人工智慧模型。它可以與您談論您的一天，也可以為您撰寫論文。 更糟的是，它可以編碼。  隨著人工智慧能夠編寫功能齊全的程式碼，許多開發人員都會問自己：“現在怎麼辦？” 如果有足夠好的提示，它可以比大多數人類開發人員更好、更快、更便宜地編寫程式碼。 當然，ChatGPT 無法自行思考。 這是一個巨大的統計機器。它會犯很多錯誤並且陷入循環。但是，這足以讓事情順利進行。而且情況只會變得更好。 GitHub 很快就做出了調整，將其整合到 GitHub Copilot 中，後者已直接在 VS Code 中可用。 從長遠來看，沒有人知道人工智慧將對就業市場產生什麼影響。 它會像某些人聲稱的那樣導致我們所知的編碼的終結嗎？或者它只是人類開發人員完成工作的工具？ 我們所知道的是，在短期內，人工智慧透過自動化任務或完全取代一些工作，給就業市場帶來了更大的壓力。  高盛估計，大約 29% 的電腦相關任務可以透過人工智慧自動化。 結果？ **找到一份體面的開發人員工作變得越來越難。** 回到報價和供應曲線，開發者數量增加，但就業機會數量保持不變。 隨著市場上數百名開發人員尋找職位，軟體開發產業正遭受「Tinder 效應」的困擾。類似網路約會的現象。 就像約會應用程式中的熱門個人資料一樣，軟體公司現在面臨著數百種不同的選擇。數百名候選人和簡歷。 整理噪音並不容易。 你必須更快地放棄候選人。即使你拒絕了一個合適的開發者，總會有其他人在門口等著。 好吧，現在對於開發者來說情況並不好。 忍住眼淚，因為我會告訴你為什麼事情並不像大多數開發人員想像的那麼糟糕... # 好訊息 這場「完美風暴」讓大多數開發者感到驚訝。許多人覺得薪水過低，但同時又沒有勇氣去市場。 這創造了一個“技能差距”，你可以利用它來跑得更快。  「在陽光明媚的天氣裡你無法超越 15 輛汽車…但在下雨天你可以。」- Ayrton Senna **風雨飄搖的就業市場實際上可能是您將開發人員職業提升到全新水平的完美時刻。** 首先，不要像其他人一樣屈服於恐懼。恐懼會讓你癱瘓，擾亂你的思考。不要驚慌失措，而是要超越噪音。 裁員開始一年後，公司意識到消除成本實際上會阻礙他們的成長。 在資本主義中，一家不成長的公司就是一家正在消亡的公司。 公司需要重新開始創造價值。緊急。 更多價值，因為我們正處於經濟衰退之中，消費者只想要最優惠的價格。而且速度更快，因為競爭是全球性的。 **在軟體開發中，價值意味著功能。這意味著高品質的程式碼。** 那麼人工智慧呢？ AI實際上刺激了市場。軟體公司別無選擇，只能將人工智慧模型整合到現有的軟體中。否則就有倒閉的風險。 你需要什麼？ 開發者、開發者、開發者… 好吧，這就是為什麼這可能是您作為一個雄心勃勃的開發人員超越競爭對手的最佳時機： ## 1. 質量重於數量 是的，市場上的開發者總數有所增加。但他們的技術技能品質卻沒有。 經濟衰退可能在一夜之間發生，但技術掌握需要時間。 即使在這樣的市場條件下，大多數公司仍然抱怨很難找到符合其工作要求的合格開發人員。 企業的要求是否過高？ 或許。 但是，這正是您可以利用的差距來保持競爭優勢。  市場上有如此多的噪音，這與您發送的申請數量無關。追求數量只會產生更多垃圾郵件。 重要的是您的簡歷和申請的品質。 這並不意味著您應該成為完美主義者。數字仍然很重要。在開始找工作之前，只需在[您的簡歷和LinkedIn 個人資料上做更多工作](https://dev.to/dragosnedelcu/how-to-find-a-developer-job-in-2023-with-little-or-no-experience-27h7)。 並專注於技術掌握而不是數字！ ## 2. 人工智慧作為補充 正如我所提到的，人工智慧模型無法思考，至少目前還不能。事實證明，它們更多的是對開發人員工作的補充，而不是替代品。 人工智慧帶來的是更多透過人工智慧整合進行的軟體開發。對正在開發的軟體的需求不斷增加。 這似乎有悖常理，但事實證明，人工智慧和自動化對軟體產業的影響與 70 年代修建高速公路對汽車交通的影響類似。 更多的高速公路意味著更多的汽車空間，因此更多的人使用汽車。導致汽車流量增加，而不是減少！  更多的高速公路，更多的汽車。更多人工智慧，更多程式碼。 人工智慧編碼工具將使產生的程式碼量倍增。 最終，這意味著更多的程式碼需要由人類檢查、驗證和維護。整體而言，需要更多的開發人員。 **🚨附：您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員？ [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ## 3. 現金仍為王 $$$ 有趣的是，開發人員的薪資仍在增加。但它們的成長並不相同。 事實上，大多數開發者都無法跟上通貨膨脹的腳步。許多人根本沒有加薪，儘管在市場上待了很久卻找不到職位。 其他人則獲得小幅加薪，例如 3%。由於去年通膨率約為 10%，這並不是加薪。又是減薪！ 但是，一小群幸運的程式設計師的薪酬正在打破記錄。 事實上，我們在 theSeniorDev.com 上看到了這一點。許多高級開發人員的薪資創下歷史新高，即使在歐盟市場也超過 6 位數。 幾年前，如此高的報價是非常不尋常的。 但是，如果你仔細想想，更高的薪水是有道理的。 一家公司面臨著交付一款可以為他們帶來數百萬美元收入的軟體的壓力，他們不會介意為能夠交付該軟體的開發人員額外花費數千美元。 這樣想吧，熟練勞力不是商品。 公司不會購買一雙一模一樣的鞋子並尋求優惠。有些鞋子會讓他們走得更快。為他們支付更多費用是有道理的。 **無論是矽谷或歐洲科技中心，趨勢都很明顯：熟練的開發人員需求量很大，公司願意為他們支付大量資金。** 正如您所看到的，事情並不像大多數開發人員想像的那麼糟糕。 至少不適合所有開發人員... 因為如果你和你的資深朋友交談過，你可能會發現有一群開發者做得併不差…。 ## 僅限資深開發人員的就業市場 儘管發生了一切，但高階開發人員的需求仍然非常大。您可以在招聘板上看到它，其中指定：僅限高級。 或查看誰正在被雇用並立即簽署工作合約。 Hired.com 的一份報告顯示，目前簽署工作合約的軟體開發人員中有超過 73% 擁有 7 到 5 年（或更長）的經驗。  高級開發人員受最近科技業裁員的影響最小。 感覺無論經濟如何發展，成為高級開發人員都會有回報。或多少程式碼 A.I.可以生成。  如果就業市場是動物農場。所有開發人員都是平等的，但高級開發人員比其他人更平等。 如果市場如此糟糕，為什麼高級開發人員仍然受歡迎？ 從公司的角度來看，高階開發人員從第一天起就可以創造價值。 公司知道，他們比以往任何時候都更需要快速、優質的交付，才能在當前經濟狀況下保持競爭力。通貨膨脹，記住。 所有這些因素意味著整個軟體開發團隊將崩潰為少數開發人員利用兩個要素： 1. **高級開發人員** 2. **人工智慧工具和自動化** 儘管發生了這一切，但也不全然是壞訊息。堅持幾秒鐘，我會告訴你原因。 **事實是，您可以利用當前的情況來發揮自己的優勢。** **🚨附：您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員？ [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** # 真相 為了在這個充滿活力的就業市場中取得成功，您將需要比與您競爭的其他數千名開發人員更可靠的策略和更有效率的流程。 您需要立即採取行動，因為… 提供高薪、酷炫技術堆疊、良好福利和遠距工作的開發人員工作每天都變得越來越有競爭力。 這並不意味著他們不可能到達。簡而言之，獲得開發人員工作的舊方法不再有效。 如果您需要其他 5 名開發人員的幫助才能將程式碼投入生產，那麼您的日子就很寶貴了。還有另一個開發人員可以提供端到端的服務，他們將取代您的位置。 所以你會怎麼做？ 正如我的一位招募人員朋友所說： **「你最好的選擇是盡快成為高級開發人員」。** 盡快達到高級水平是目前在軟體開發市場中生存的唯一途徑。 成為高級開發人員將使您從眾多編碼人員中脫穎而出，提供端到端的價值，並被視為對公司的投資，而不僅僅是另一個昂貴的開發人員。  聰明的開發人員正在尋找提供更多服務並脫穎而出的方法。他們正在尋找快速實現這一目標的方法。 他們首先需要解決的是如何提升自己的技術能力。 好訊息是，您不需要在周末花費無數時間或編碼來實現這一目標。您不需要啟動數百個線上課程和副專案。 而且您不需要等待數年才能做到這一點。因為有更好的方法可以做到這一點。 你只需要專注在那些不會改變的事情上。 **那麼，如何獲得對自己技能的完全信心、端到端交付並釋放高級信心？** 您遵循基於經過驗證的軟體開發原則的逐步過程。就像高級開發人員每天使用的那樣。我們稱之為技術掌握藍圖。 在接下來的幾行中，我將更深入地討論具體步驟，但這不是本文的目標。 如果您有興趣了解更多訊息，可以單擊下面的連結並觀看我為您準備的免費培訓。 [這是免費培訓的連結。](https://bit.ly/3udWD0m) **免責聲明**：您必須加入您最好的電子郵件才能存取它。別擔心我不會寄垃圾郵件給你。我只會與您分享有關如何快速晉升高級開發人員並讓您的開發人員職業生涯提升到一個全新水平的相關資訊。您可以隨時取消訂閱。 **🚨附：您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員？ [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ### 1. 首先，你要採取資深開發人員的心態🧠 成為高級開發人員的第一步是改變您對軟體開發職業和整個生活的看法。 這意味著要以更高的標準要求自己。對您目前的開發者職業生涯承擔全部責任。並掌控你的職涯道路。 你也必須擺脫限制性信念或任何內在的關於自己的負面情緒。你必須養成新的習慣並培養紀律技能。 這意味著設定明確的重點目標，為自己定義一個在情感上令人信服的願景，並在執行這些目標時對自己負責。 **🚀[行動專案]**：準確定義您想要在未來 12 個月內實現的目標。為什麼想實現它？到達那裡需要採取哪些步驟？你是否缺乏任何知識和技能？你需要做一些與現在不同的事情才能到達那裡嗎？寫下來。 當你走向高級開發的旅程時，這將是讓你的火焰保持活力的燃料。大多數開發人員從未到達那裡，因為他們退出得太早。他們忘記了過程就是目標。 ### 2. 其次，你掌握了「基礎知識」📚 大多數開發人員，特別是 JavaScript 開發人員已經習慣相信軟體開發中的資歷就像一個購物袋。 新增的庫和框架越多，其等級就越高。 事實上，情況完全相反。高級開發人員平均編寫的程式碼比初級開發人員少。他們使用不太閃亮的庫和框架來解決問題。 沉迷於框架和庫會讓你成為炒作列車的受害者。當一個圖書館失寵時，另一個圖書館就會出現，需要您投入時間和注意力。這是一場你無法獲勝的遊戲。 如何才能逃脫炒作機器？ 透過專注於**「不會改變的事情」**。我們所說的基礎知識。 模式和原則是大多數框架和函式庫的核心。對基礎知識的深入理解將確保您無論情況如何變化都能掌握最新資訊。 它還可以保護您免受人工智慧和自動化的影響。在程式碼在幾秒鐘內產生的世界中，清晰的思維變得越來越有價值。雙贏。 基礎知識取決於您的技術堆疊。 如果您是 JavaScript 開發人員，您主要需要掌握 2 組基礎知識。電腦科學基礎知識和 JavaScript 基礎知識。 這不是本文的範圍，但我整理了一個路線圖，供您準確了解這些內容，請參見下文。 🚨 PS有關“計算機科學基礎知識”的詳細列表，請查看[計算機科學基礎知識掌握路線圖](https://mm.tt/app/map/2980765378?t=LsjjpEBYky)。🚨 🚨附言有關「JavaScript 基礎知識」的詳細列表，請查看我們的 2023 年 [JavaScript 基礎知識掌握路線圖](https://mm.tt/app/map/2962635113?t=ILeYm71vU3)。🚨 順便說一句，我們免費社群的開發人員可以存取獨家內容和針對基礎知識的客製化練習。請在下面註冊！ **🚨附：您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員？ [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ### 3. 第三，您學習如何端到端交付🎯 任何科技公司執行長現在最不想做的就是僱用更多的開發人員。但他們確實想解決問題。很多問題。 但是，你無法真正解決問題，我的意思是，當你只建構孤立的功能時，會出現有價值的問題。或者當您需要另外 5 名開發人員的幫助才能將您的東西投入生產時。 **高級開發人員之所以需求如此巨大，是因為他們可以提供端到端的服務。** 他們可以與產品經理或其他利害關係人獨立工作，並從第一天起就交付價值。掌握了這一點，你的價值就會增加10倍。 端到端交付並不意味著您必須了解一切。 這意味著您需要了解後端以及基礎設施方面的情況。目前無需深入研究各個元件。但從大局來看是的。 **[進階開發提示]**：學習如何端到端交付的最快方法不是 100 小時的雲端憑證課程（這些課程的重點是向您推銷品牌，而不是教您東西） ）。 相反，請嘗試規劃您公司的 CI/CD 流程。 找出他們擁有的任何架構圖，然後自己參與其中。如果他們沒有，請自己建造一些。這已經可以給你一個良好的開始，並在你的下一次技術面試中談論很多事情。 🚨附言要確切了解您需要掌握哪些端對端交付心理模型，請查看我們的[JavaScript 開發人員的「端對端交付」路線圖](https://mm.tt/app/map/2974013323?t=pqAIdWZ7W2 ).🚨 **🚨附：您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員？ [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ### 4.第四，成為「AI驅動」🚀 當我接到想要加入我們專案的開發人員的電話時，最令我驚訝的事情之一是他們每天很少使用人工智慧。 有些人多次使用 ChatGPT 來執行日常任務（樣板檔案、測試）。真正使用過 GitHub Copilot 的人就更少了。 他們告訴我他們不相信它的未來。或者他們的公司並沒有真正使用它。 如果你在飛機上，氧氣會耗盡，我敢打賭，即使機組人員沒有給你，你也會尋找氧氣面罩。 ChatGPT 和 GitHub Copilot 不只是更好的自動完成工具。自動完成無法重構、尋找程式碼中的錯誤或擴充功能。 人工智慧模型可以優化、重構，甚至可以比許多開發人員提出更好的程式碼。事實上，到 2023 年，在人工智慧工具的幫助下，初級開發人員可以完成與沒有人工智慧工具的高級開發人員一樣多的工作。 重點很明確：如果您是願意轉為高級的 JavaScript 開發人員，您需要成為「人工智慧驅動」。 如果您已經是大四學生並希望在未來幾年保持相關性，情況也是如此。潮流正在改變。透過升級這些技能來確保您處於正確的位置。 您是否必須學習 Python、Numpy、深度學習以及 AI 堆疊中的十幾種工具？並不真地。這是一項完全不同的工作。 **這意味著你應該將人工智慧工具整合到你所做的一切中。** 從建置功能到程式碼審查，再到測試和效能優化。如果您希望我寫一篇有關如何做到這一點的文章，請在評論中告訴我。 **🚨附：您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員？ [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** ### 5.第五，有效推銷自己🏆 如果你找不到一家公司來支付你的技能費用，那麼無論你是多麼優秀的開發人員，也沒有用。由於開發人員就業市場已經過度飽和，這一點更加正確。 為了脫穎而出並獲得頂級軟體開發人員的職位，您必須以盡可能最好的方式將自己推向市場。 作為一名員工，這一點更為重要，因為您應該始終擔心的一件事是您的就業能力。 **如果你明天被解僱，你找到另一個職位有多容易？** 你越有就業能力就越好。 您的就業能力取決於兩件事。您的產品（在這種情況下，您的開發技能和支持這些技能的過去經驗）。 其次，你如何推銷自己和你的人脈。有多少人認識你？如果你現在被解僱，明天有人可以提供你工作嗎？ 要改進您的產品，請提高您的開發技能。我們在前面的幾點中討論過這一點。但如何改進自我推銷的方式呢？ **好吧，如果你想要高級開發人員的薪水，你首先必須看起來像高級開發人員。** 這意味著建立一份相關的履歷，以最好的方式量化以展示您為市場帶來的東西。 如果您想讓我寫一篇關於如何打造一流開發人員履歷表的文章，請在評論中告訴我！ ## 總結與後續步驟 好吧，現在你知道了。 下次當你問自己為什麼現在找到開發人員的工作如此困難時，請考慮這些原因。您還了解如何透過盡快成為高級開發人員來解決這個問題。 能夠落實這 5 個支柱並以最快的速度適應這個新市場範式的開發人員將獲得工作保障、對自己的技能充滿信心並獲得最高的薪水。 無法適應的開發者將慢慢被淘汰，並面臨被完全擠出市場的風險。 按照我在本文中概述的步驟操作，您不僅可以輕鬆找到開發人員工作，而且可以「快速」晉升到高級開發人員級別，並將您的開發人員職業生涯提升到一個全新的水平。 他們為我和世界各地 230 多名其他開發人員工作，他們也將為您工作！ 我們下一篇再見 德拉戈斯 **🚨附：您是否希望快速晉升為擁有優質資源、回饋和責任的高階開發人員？ [點擊此處加入我們的免費社區 - 高級開發學院。](https://bit.ly/46hbx3h)🚨** --- 原文出處：https://dev.to/dragosnedelcu/why-is-it-so-hard-to-find-a-developer-job-in-2023-and-how-to-fix-it-2d13
嘿朋友們👋 曾經造訪過某人的 Github 個人資料並思考過：  在本文中，我將嘗試向您展示建立專業的 GitHub 個人資料比您想像的要容易得多。 沒錯，即使您不是經驗豐富的專家，您也可以讓您的個人資料看起來可靠。 這是我的 GitHub 個人資料的範例。讓我們深入探討如何在接下來的 10 分鐘內讓您的個人資料看起來同樣完美。 😉** [](https://github.com/fernandezbaptiste) 準備好了，出發吧⏰ --- # 1. 建立您的 GitHub 設定檔：新增 `README` 如果您還沒有這樣做，則必須建立自己的 GitHub「自述文件」來建立您的個人資料頁面。 為此，請轉到您的個人資料並點擊“您的儲存庫”。 之後，建立一個「New」儲存庫： - 儲存庫的名稱需要與您的使用者名稱相同。 - 確保將儲存庫設為“公開” - 點擊“新增自述文件”  --- # 2. 為您的儲存庫建立一個開源儲存庫 🤫 不久前我發現了這個[repo](https://github.com/rahuldkjain/github-profile-readme-generator)，我愛上了它。❤️ 這個很酷的專案可以幫助您立即建立自己的 GitHub 個人資料！ 前往 [GitHub Profile README Generator](https://rahuldkjain.github.io/gh-profile-readme-generator/) 並填寫您的資料。 [](https://rahuldkjain.github.io/gh-profile-readme-generator/) **注意：** 您不需要完成每個部分；僅相關的。 完成後： - 點擊“生成自述文件” - 然後點選“複製markdown” - 前往您新建立的 GitHub 個人資料並將程式碼貼到您的「自述文件」中 💪 --- # 3. 使用小工具提升您的個人資料設計水平 您現在應該擁有一個看起來非常漂亮的個人資料！ 為了提高您的遊戲水平，您可以加入一些優雅的小部件，這些小部件提供有價值的統計資料來展示您的技能和成就。 🚀⭐️ 就我而言，我已將這些加入到我的[個人資料](https://github.com/fernandezbaptiste)： [](www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile) 您也可以加入一些小工具來展示您的 _Web3_ 或 _StackOverflow_ 體驗： [](www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile) 這些小工具_完全免費_，您可以透過註冊 [quine.sh](www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile) 來取得它們。 只需前往您的 Quine 個人資料上的_“Widgets”_，然後將複製的 Wiget 程式碼貼到您的「自述文件」頁面中即可。 [](www.quine.sh/?utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile) --- # 4.「美化」你的聯絡資訊💄 您可能不喜歡 GitHub README 產生器中的某些設計。 🙃 有些人喜歡不同的風格，尤其是與他們的_社交連結/連結輸出相關的風格。_ 您可以使用以下替代樣式： [](https://github.com/fernandezbaptiste) 如果您喜歡這種風格，您可以使用此合成器建立自己的徽章： ```  ``` 例如，如果您想新增 **GitHub 徽章**，則為： ``` ] ``` 根據您想要顯示的橫幅圖示的類型，您可以在此清單中找到許多簡潔的圖示[此處](https://simpleicons.org)。 🙌 --- # 5.利用 PIN 儲存庫功能 如果您已經建立了幾個專案，那麼這是展示您最引以為傲的專案的好機會！ 在您的個人資料上，只需點擊“自訂您的 pin”，然後選擇最多 6 個您想要固定的專案。  --- # 6. 貢獻並升級你的遊戲！ 在您的 PIN 儲存庫之後，您的個人資料將顯示以下網格。  這代表您**在 GitHub 上的貢獻和活動水平。** 需要強調的是，儘管您應該嘗試透過經常貢獻來展示您的一致性，但此欄上的「綠色度」百分比並不是最重要的方面。 👀 許多人專注於試圖建立完美的連勝，但實際上，他們的工作沒有影響力，他們的貢獻也沒有什麼價值。 在我看來（我相信很多人都有同樣的看法），貢獻應該集中在： **品質 > 數量** ❤️ 話雖如此，定期建立幾個專案或為其他人的專案做出貢獻符合您的利益。 現在，為了嘗試為專案做出貢獻，您可以使用多種工具。 🔎 這裡有 3 個免費網站，可以幫助您找到下一個要從事的專案： - [GitHub 探索](https://github.com/explore) - [UpForGrabs](https://up-for-grabs.net/#/filters?tags=python&date=1month) - [Quine.sh](https://quine.sh/?&utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile) 或者，如果這是您第一次貢獻，我已經建立了這篇逐步[文章](https://dev.to/quine/contribute-to-open-source-in-the-next-10-min-step-by-step-beginner-edition-4aia)適合初學者。您將學習在 GitHub 上做出貢獻的機制，並能夠在接下來的 10 分鐘內做出貢獻！ --- # 7. 新增個人簡介 我們已準備好進行最後的潤色... 現在你的個人資料看起來應該會很火。 🔥 我建議您做的最後一件事就是完成您的“簡歷”。 當您進入個人資料頁面時，請轉到照片下方的左側，然後按一下「編輯個人資料」。  加入您自己的簡短描述，然後您就可以開始了！ --- 現在就這樣。 😄 我希望您對**您精美的 GitHub 個人資料**感到滿意！ 💅 我必須強調，我的個人資料還遠遠不是世界上最好的... 然而，有了這些免費工具，您將能夠自訂一個奇妙的新設定檔！ 這就是為什麼我想先睹為快，並從您將建立的酷炫設定檔中獲得靈感！ 👀 `在評論部分分享您全新的個人資料！ 🙌` 下週見。 你的開發夥伴， 巴巴💚 --- 如果您想加入開源中自稱「最酷」的伺服器😝，您應該加入我們的[discord伺服器](https://discord.com/invite/ChAuP3SC5H/?utm_source=devto&utm_campaign=beautify_github_profile)。我們隨時為您的開源之旅提供協助。 🫶 [https://dev.to/quine](https://dev.to/quine) --- 原文出處：https://dev.to/quine/7-tips-to-build-your-github-profile-like-a-pro-38bg
隨著人工智慧市場的不斷成長。我們即將做出很多改變。 最近，我一直在思考在各個領域取得重大進展的最新新創公司。這些新創公司參與了開創性的工作，從增強資料互動性到探索大型語言模型在營運中的潛力（一種稱為 LLM Ops 的新概念）。此外，我對搜尋引擎和生成人工智慧的進步很著迷，它們正在徹底改變我們與技術互動的方式。 我在 DEV.to 上看到他們中的許多人，然後我想嘗試他們的專案。我對這些公司所付出的努力和創新感到驚訝。 ## [Pezzo：開發者優先的人工智慧平台](https://github.com/pezzolabs/pezzo)  **GitHub 儲存庫**：[GitHub 上的 Pezzo](https://github.com/pezzolabs/pezzo) **網址**：[片段](https://pezzo.ai/) **描述**： Pezzo 是一個為開發人員量身定制的開源雲端原生 LLMOps 平台。它透過提供簡化的提示設計、版本管理、即時交付等，徹底改變了人工智慧操作。該平台能夠有效觀察和監控人工智慧操作、顯著降低成本和延遲、無縫協作以及立即交付人工智慧變更。 **主要特徵**： - **提示管理**：提示的集中管理和版本控制，允許即時部署到生產。 - **可觀察性**：提供有關人工智慧操作的詳細見解，優化支出、速度和品質。 - **故障排除**：即時檢查提示執行，最大限度地減少除錯工作。 - **協作**：促進同步團隊合作，以交付有影響力的 AI 功能。 **加入社群**： 加入他們的 [Discord 社群](https://pezzo.cc)，成為 Pezzo 創新之旅的一部分。透過為他們的 GitHub 儲存庫加註星標來為他們的使命做出貢獻並支持他們！ [在 GitHub 上給 Pezzo 一顆星](https://github.com/pezzolabs/pezzo) 🌟，加入 AI 維運革命！ https://github.com/pezzolabs/pezzo ## [Swirl：人工智慧驅動的多來源搜尋平台](https://github.com/swirlai/swirl-search)  **GitHub 儲存庫**：[GitHub 上的 Swirl](https://github.com/swirlai/swirl-search) **網站**：[Swirl](https://swirl.today/) **描述**： Swirl 是一款創新的開源軟體，它利用人工智慧同時搜尋多個內容和資料來源。它使用人工智慧對結果進行排名，獲取最相關的部分，並使用生成式人工智慧來提供從您自己的資料得出的答案。該工具對於整合和從各種資料來源中提取有價值的見解特別有用。 **主要特徵**： - **人工智慧驅動的搜尋**：同時搜尋多個來源，提供人工智慧排名的結果。 - **生成式人工智慧整合**：使用熱門搜尋結果提示生成式人工智慧提供全面的答案。 - **多樣化資料來源連線**：連接到資料庫（SQL、NoSQL、Google BigQuery）、公共資料服務以及 Microsoft 365、Jira、Miro 等企業來源。 - **可自訂和可擴展**：提供靈活的平台，用於資料豐富、實體分析以及整合各種應用程式的非結構化資料。 **加入社群**： 參與 Swirl 社區並貢獻您的想法！加入 [Swirl Slack 社群](https://join.slack.com/t/swirlmetasearch/shared_invite/zt-1qk7q02eo-kpqFAbiZJGOdqgYVvR1sfw)，並透過為他們的儲存庫加入星標來支持他們的成長。 [GitHub 上的 Star Swirl](https://github.com/swirlai/swirl-search) 並成為這令人興奮的人工智慧搜尋演化的一部分！ 🌟 https://github.com/swirlai/swirl-search ## [DeepEval：LLM評估架構](https://github.com/confident-ai/deepeval)  **GitHub 儲存庫**：[GitHub 上的 DeepEval](https://github.com/confident-ai/deepeval) **網址**：【Confident AI】(https://www.confident-ai.com/) **描述**： DeepEval 是大型語言模型 (LLM) 的開源評估框架。它簡化了 LLM 應用程式的評估，類似於 Pytest 進行單元測試的操作方式。 DeepEval 因提供一系列專為 LLMs 量身定制的評估指標而脫穎而出，使其成為嚴格績效評估的生產就緒替代方案。 **主要特徵**： - **多樣化的評估指標**：提供由 LLMs 評估或透過統計方法和 NLP 模型計算的多種指標。 - **自訂指標建立**：允許輕鬆建立自訂指標，無縫整合到 DeepEval 的生態系統中。 - **批量資料集評估**：以最少的編碼工作促進整個資料集的評估。 - **與 Confident AI 整合**：能夠即時觀察評估結果並比較不同的超參數。 [在GitHub上Star DeepEval](https://github.com/confident-ai/deepeval)並為LLM評估架構的進步做出貢獻！ 🌟 https://github.com/confident-ai/deepeval ## [LiteLLM：通用LLM API介面](https://github.com/BerriAI/litellm)  **GitHub 儲存庫**：[GitHub 上的 LiteLLM](https://github.com/BerriAI/litellm) **網站**：[LiteLLM 文件](https://docs.litellm.ai/docs/#quick-start/) **描述**： LiteLLM是一個開源工具，使用戶能夠使用統一的OpenAI格式呼叫各種LLM API。它支援廣泛的供應商，如 Bedrock、Azure、OpenAI、Cohere、Anthropic、Ollama、Sagemaker、HuggingFace、Replicate 等，提供與 100 多個LLMS合作的簡化方法。該工具對於以一致且高效的方式簡化不同LLMS的整合和利用至關重要。 **主要特徵**： - **通用 API 格式**：方便使用標準化 OpenAI 格式呼叫不同的 LLM API。 - **支援廣泛的LLMS**：與眾多LLMS提供者相容，包括 OpenAI、Azure、Cohere 和 HuggingFace 等主要提供者。 - **一致的輸出和異常映射**：確保統一的輸出結構並將跨提供者的常見異常映射到 OpenAI 異常類型。 - **易於使用**：支援批量操作並簡化與LLMS的交互，使其更適合各種應用程式。 **加入社群**： 參與 LiteLLM 的開發並分享您的改進！克隆存儲庫，進行更改並提交 PR。 [在 GitHub 上星標 LiteLLM](https://github.com/BerriAI/litellm) 並立即簡化您與LLMS的工作！ 🌟 https://github.com/BerriAI/litellm ## [Qdrant：人工智慧高效能向量資料庫](https://github.com/qdrant/qdrant)  **GitHub 儲存庫**：[GitHub 上的 Qdrant](https://github.com/qdrant/qdrant) **網址**：[Qdrant](https://qdrant.tech/) **描述**： Qdrant是專為下一代AI應用量身定制的高性能、大規模向量資料庫。它是一個向量相似性搜尋引擎和資料庫，透過易於使用的 API 提供生產就緒的服務。 Qdrant 對於神經網路或基於語義的匹配、分面搜尋以及其他需要有效處理具有相關負載的向量的應用特別有效。 **主要特徵**： - **豐富的資料類型和查詢規劃**：支援多種資料類型和查詢條件，包括字串比對、數值範圍、地理位置等，並利用有效負載資訊進行高效率的查詢規劃。 - **硬體加速和預寫式日誌記錄**：利用現代 CPU 架構實現更快的效能並確保資料持久性和可靠性。 - **分散式部署**：支援水平擴展，多台 Qdrant 機器形成集群，透過 Raft 協定進行協調。 - **集成**：輕鬆與 Cohere、DocArray、LangChain、LlamaIndex 等平台集成，甚至與 OpenAI 的 ChatGPT 檢索插件集成。 **加入社群**： 成為 Qdrant 社區的一部分並為這個創新專案做出貢獻。加入他們的 [Discord](https://qdrant.to/discord)。 [GitHub 上的 Star Qdrant](https://github.com/qdrant/qdrant) 並幫助塑造 AI 中向量資料庫的未來！ 🌟 https://github.com/qdrant/qdrant --- ### 衷心的感謝 您有興趣探索和了解這些新創公司正在研究的不同主題。成為他們社群的一部分肯定會幫助您成長並了解不同的軟體和人工智慧領域。 --- 原文出處：https://dev.to/fast/these-5-open-source-ai-startups-are-changing-the-ai-landscape-59dg
我們正在開發 [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) - 一個基於 React、Node.js 和 Prisma 建置的全端 Web 框架。自從 GPT 出現以來，我們想知道是否可以使用它來更快地建立 Web 應用程式。這讓我們想到了 [MAGE - 一個由 GPT 驅動的 Web 應用程式產生器](https://usemage.ai/)，它可以根據簡短的描述建立完整的堆疊程式碼庫。 我們已經寫過[MAGE 可以（和不能）做什麼](https://dev.to/wasp/gpt-web-app-generator-let-ai-create-a-full-stack-react-nodejs-codebase-based-on-your-description-2g39)和[它在幕後的工作原理](https://wasp-lang.dev/blog/2023/07/17/how-we-built-gpt-web-app-generator)。這是關於它的起源和採用的故事 - 為什麼我們決定建立它，開發人員如何發現它，以及他們實際上用它做什麼。 ## 為什麼要建構另一個 AI 編碼代理？ 我們很晚才進入整個 GPT 編碼代理遊戲。在我們開始考慮建立自己的工具之前，Smol AI、GPT Engineer 和 MetaGPT 等工具就已經受到了廣泛的關注，我們對此也很清楚。  那為什麼還要麻煩呢？事實是，這些代理程式都不是專門為建立 Web 應用程式而設計的，而這正是我們看到機會的地方。 儘管使用 GPT 代理進行編碼可以讓人感覺超級強大，但它們通常會很慢並且沒有抓住要點，需要多次迭代，最終使該過程相當麻煩且昂貴。 有了這些經驗，我們想知道，*「如果我們為特定堆疊中的 Web 應用程式製作一個高度專業化的編碼代理，而不做其他事情會怎麼樣？它能變得更容易、更快、更便宜嗎？」* 儘管我們對此很感興趣，但作為一個兼顧多個優先事項的小團隊，我們仍然相當懷疑，幾乎放棄了整個專案。事實證明，它的效果比我們預期的還要好。 ## 第 1 步：建造它🛠️  在決定 MAGE（*Magic App Generator*）的 v0 版本時，我們考慮了多種選擇。第一個也是最直接的一個是將其與 Wasp CLI 集成，因為我們已經擁有了圍繞它的所有工具。然後，開發人員將執行“wasp new myProject -ai”，而不是執行“wasp new myProject -ai”，CLI 會要求他們提供應用程式描述和其他所需的輸入，然後在終端中完成所有工作。 另一方面，我們知道在開始描述您的應用程式之前下載並安裝 Wasp 是一個很大的要求。最重要的是，CLI 中的使用者介面功能非常有限。這就是我們選擇網路介面的原因 - 零摩擦開始，我們可以讓應用程式建立流程變得非常簡單且美觀。 花了幾週的時間來建構它，最終的結果是一個[用Wasp 製作的完全開源的Web 應用程式](https://github.com/wasp-lang/wasp/tree/wasp-ai/wasp-ai)可以在 https://usemage.ai/ 上免費使用，或在本地託管以獲得更多控制和靈活性（例如，使用您自己的 OpenAI API 金鑰）。 ### 超級具體（僅限網頁應用程式）得到了回報！  如上所述，我們的主要賭注是建立一個專門的編碼代理來建立全端 Web 應用程式，而不是其他任何東西，這得到了回報。它使我們能夠預先為代理提供大量上下文和結構，並引入專門的啟發式方法來修復錯誤。此外，由於 Wasp 的高級抽象（例如身份驗證、專案結構、查詢和作業系統等），我們顯著減少了錯誤的表面積。 另一個結果是執行時間顯著減少，甚至更重要的是成本減少。典型的MAGE 建立的Web 應用程式成本在0.10 至0.20 美元之間，而一般編碼代理[同一應用程式的花費可能高達10 美元](https://wasp-lang.dev/blog/2023/08/01/smol-ai-vs-wasp-ai#thoughts--further-considerations)（所有價格均在 OpenAI 23 年 11 月 7 日定價更新公告之前）。 您可以閱讀有關Wasp 內部工作原理的更多資訊[此處](https://wasp-lang.dev/blog/2023/07/17/how-we-built-gpt-web-app-generator)，以及它的比較其他編碼代理[此處](https://wasp-lang.dev/blog/2023/07/17/how-we-built-gpt-web-app-generator)。 ## 第 2 步：啟動它🚀  開發產品是一回事，但傳播產品並讓人們使用它則完全是另一回事。在我們建立了 MAGE 並在團隊內對其進行了測試之後，問題是下一步該做什麼？我們如何真正聯繫開發人員並開始接收回饋？ ### 社區啟動 - 生命的證明  由於當時我們已經擁有一個[擁有大約 1,000 名成員的 Wasp 社區](https://discord.gg/rzdnErX)，因此我們[發布了 MAGE 作為我們發布週 #3 的一部分](https://wasp-lang.dev/blog/2023/06/22/wasp-launch-week-third#gpt-web-app-generator--friday-waspularity---tutorial-o-thon)。這是一個很好的測試平台，我們可以看到第一個應用程式正在建置。儘管如此，更多的開發人員本可以從更簡單的方式來啟動他們的 React 和 Node.js 專案中受益，但他們卻無法找到 MAGE。 ### 啟動 Product Hunt — 首次「真正」使用  這就是為什麼我們決定在內部社群啟動後將 MAGE 放在 Product Hunt 上。儘管Product Hunt 不是一個特定於開發工具的平台，並且吸引了來自不同背景的人群，但仍然有很多開發人員在使用它，而且我們[之前有很好的經驗](https://www.producthunt.com/products/wasp-lang-alpha/launches) 與它。 Product Hunt 對於[獲得Wasp 的第一批用戶並在GitHub 上獲得1,000 顆星](https://wasp-lang.dev/blog/2022/09/29/journey-to-1000-gh-stars) 至關重要，因此我們想再試一次。 有些人在發布準備工作上投入了大量精力，需要提前幾個月才能準備好，但我們沒有那個時間，只是想盡快完成。我們要求我們的朋友和社區查看 [MAGE on Product Hunt](https://www.producthunt.com/products/wasp-lang-alpha#gpt-webapp-generator-for-react-node-js) 並提供支持我們在發布當天就進入了當天的前十名產品，後來又躋身本週排名第二的開發者工具！ 這就是我們的目標，因為排名前十的產品最終會出現在第二天的電子報中，有超過 100 萬訂閱者閱讀。很快，我們看到建立的應用程式數量顯著增加，新的人開始加入我們的 Discord 社群！ ### 有機成長（又稱「無所事事」）階段 在 Product Hunt 推出後，我們放鬆了行銷工作，因為其他與 Wasp 相關的任務趕上了團隊。我們必須為即將到來的[發布週#4](https://wasp-lang.dev/blog/2023/10/13/wasp-launch-week-four)做準備，所以 MAGE 最終被擱置了。在我們決定投入更多資源之前，我們也想看看社區如何接受它。 我們發布了更多後續文章，「[它是如何在後台工作的](https://wasp-lang.dev/blog/2023/07/17/how-we-built-gpt-web-app-generator)”和“[MAGE vs. 一般編碼代理](https://wasp-lang.dev/blog/2023/08/01/smol-ai-vs-wasp-ai)”，獲得平均數量牽引力，但沒有爆炸。我們在 Reddit 和 Hackernews 上也沒有什麼成功，感覺社群已經厭倦了所有的人工智慧內容。 儘管如此，使用 MAGE 建立的應用程式數量持續增長（約 200 個應用程式/天），偶爾會出現小規模爆炸。我們無法真正追蹤用戶來自哪裡 - MAGE 似乎是透過封閉社區和時事通訊中的口碑傳播的。 ### YouTube 和 TikTok 影片 - 病毒式傳播（每天 1,300 個應用程式！） 在我們的第 4 週發布週結束後，我們意識到，在近 2 個月的時間裡，在我們付出最小努力的情況下，MAGE 一直在不斷成長。這向我們表明它具有一定的實際價值，因此我們決定對其進行更多投資。  我們決定與該領域的影響者碰碰運氣。我們不想簡單地支付廣告費用，而是希望與真正對我們正在建立的產品感興趣並且想要客觀地審查 MAGE 的人合作。我們發現 [Matthew Berman](https://www.youtube.com/watch?v=KQrGu8cnwvA&t=2s&ab_channel=MatthewBerman) 涵蓋了 LLM 領域從最新模型到工具的所有內容，他將 MAGE 視為非常適合他的觀眾。 該影片在幾週內就準備好了，當它發佈時，觀看次數很快就達到了約 25,000 次。許多觀眾對透過 Web 介面從單一提示中獲取全端程式碼庫的可能性感到興奮，我們看到使用率和開發人員再次嘗試。  大約一周後，我們看到建立的應用程式數量再次大幅增加，但無法弄清楚它來自哪裡。我們做了一些搜尋，在TikTok 上找到了一位開發者@techfren，他製作了[一個關於它的短影片](https://www.tiktok.com/@techfren/video/7288306291733269778)（MAGE 甚至最終無法在就是那個！），一天之內瀏覽量猛增至 20 萬次，並迅速走紅。如今，它的瀏覽量已接近 100 萬。 ## 現實 - 所有這些應用程式會發生什麼？ 儘管 25,000 個建立的應用程式聽起來令人印象深刻，但退後一步並進一步細分是很好的。 與大多數人工智慧驅動的編碼工具一樣，想要建立自己產品的開發人員和非開發人員都對該領域抱持極大的興趣和好奇心。許多人甚至沒有想要建立的具體專案，但他們熱衷於嘗試一下，看看它是如何運作的。此外，由於法學碩士不是確定性的，因此還沒有任何工具能夠完美執行，並且經常會出現需要手動幹預和編碼知識的小錯誤。 雖然我們對此非常明確(https://wasp-lang.dev/blog/2023/07/10/gpt-web-app-generator#what-kind-of-apps-can-i-build-with-it )和其他[挑戰](https://wasp-lang.dev/blog/2023/07/10/gpt-web-app-generator#challenges)GPT驅動的工具面臨，MAGE仍然吸引了一部分的用戶對建置自己的產品感到興奮，但不精通編碼，需要幫助下載、執行和修復應用程式。另一方面，它是一種非常友好且易於參與 Web 開發和編碼的方式。我們不會阻止非編碼人員嘗試，而是盡可能透明地管理期望。 因此，大約 40% 的所有建立的應用程式都會下載並在本地執行。 ## 結論 事實證明，我們對 MAGE 的實驗非常成功，甚至超越了我們最初的預期。除了許多現有的通用編碼代理之外，高度專業化和結構化的方法可以以低廉的價格產生更好、更一致的結果。 此外，開發人員對啟動全端應用程式的簡單方法（其中包含最佳實踐）感到興奮，並且正在積極尋找這樣的解決方案並在彼此之間共享。 我預計人工智慧輔助的 SaaS 新創公司將成為 Web 開發的未來。如果有人可以使用已經為其應用程式定制的資料模型和 CRUD 邏輯來建立他們的應用程式，那麼為什麼有人會使用通用樣板啟動器呢？另一個問題是誰以及如何具體實現這一點，但我預計未來每個主流框架都會有一個。 ## 祝你好運！ 我希望這篇概述對您有所幫助，並讓您了解建立和行銷新的（人工智慧驅動的）開發工具時幕後的情況。請記住，這是我們獨特的經歷，每個故事都是不同的，因此對一切都持保留態度，只選擇對您和您的產品有意義的內容。 我們祝您好運，如果您有任何疑問或想了解 [MAGE](https://usemage.ai/) 和 [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp)！ --- 原文出處：https://dev.to/wasp/how-we-built-a-gpt-web-app-generator-for-react-nodejs-from-idea-to-25000-apps-in-4-months-1aol
我是播客的忠實粉絲，這是最被低估的純粹知識資源。播客已成為學習和娛樂領域的革命性媒介。近年來，它們從小眾聽眾的愛好轉變為主流媒體形式。 向兩個或更多經驗豐富的人學習談論特定主題，討論他們在做某事時面臨的挑戰，並分享他們的旅程是很有趣的。 它為解決特定問題和建立獨特的解決方案提供了令人難以置信的見解。您將了解： - 不同的心態以及其他人如何看待事物。 - 人們用來解決問題的各種工具。 - 傑出人物和他們的故事以及他們如何解決特定問題。 - 走出精神泡泡並開始以不同的方式看待事物。 另一個好處是，你透過聽這些播客所獲得的知識會成為你的潛在知識或隱性知識庫。 因此，當您面臨類似領域的挑戰時，從播客中獲得的知識可以為您提供一些時間或路線圖來建立應對挑戰的解決方案。 身為人工智慧愛好者，在知識和資料領域工作。我選擇了 [Vector Podcast](https://www.youtube.com/@VectorPodcast)，因為我對向量資料庫和向量搜尋、它們如何幫助公司建立基於人工智慧的產品等感到好奇。 以下是我推薦的 8 個最佳播客，您可以收聽。 _我正在提供他們的 YouTube 頻道，假設每個人都知道並使用 YouTube。其中大多數也出現在 Apple Podcast、Spotify 等上_ ## [向量播客](https://www.youtube.com/@VectorPodcast)  Vector Podcast 是 Dmitry Kan 博士的創意。研究生研究科學家涉足產品管理和創業。他也曾在赫爾辛基大學講課。 他在搜尋引擎領域、人工智慧和軟體開發領域擁有超過 15 年的經驗，並採訪了人工智慧領域的專業人士和執行長。 一些值得注意的情節是： - 與 Swirl 執行長 Sid Probstein 一起進行搜尋。 - 向量資料庫以及 Weviate 執行長 Bob van Luijt。 - 康納肖頓的搜尋未來。 https://www.youtube.com/@VectorPodcast ## [萊克斯‧弗里德曼](https://www.youtube.com/c/lexfridman)  萊克斯·弗里德曼（Lex Fridman）是一位受歡迎的人物，正因為如此，他可以接待許多著名人物、首席執行官、領導人和頂尖研究人員。把他們帶到麥克風桌前問他們問題（他很擅長這一點。） 他採訪過的一些著名人士包括 Sam Altman、Elon Musk、Guido van Rossum（Python 語言的建立者）、Stephen Wolfram 和 [Goose](https://www.youtube.com/watch?v=QqRV5FD8ob4)。 他也是機器學習講師，您可以在此[播放清單](https://www.youtube.com/playlist?list=PLe8HThjUpqadLD-AewSKkhAyW5Nr4Yq4Z)中查看他們。 ## [知識專案](https://www.youtube.com/@tkppodcast)  知識專案播客由法納姆街的 Shane Parrish 主持，揭示了其他人已經發現的最好的東西，以便您可以將他們的見解應用到您的生活中。 肖恩·帕里什 (Shane Parrish) 的播客和見解無疑令人驚嘆。你必須經歷知識專案才能很好地理解它。 ## [語法](https://www.youtube.com/@syntaxfm)  來自 30 Days of JavaScript 的 Wes Bos。該播客討論 JavaScript 和 Web 開發。 它涵蓋了一些有趣的主題，從 Web 開發的新功能到 JavaScript 測試和其他主題。 ## [本週機器學習 (TWIML)](https://www.youtube.com/@twimlai)  與 Sam 一起探索人工智慧的最新趨勢和突破，討論將人工智慧驅動的產品推向市場的實際挑戰，並研究人工智慧技術與商業和消費者應用的交叉點。 這個播客不只是一次對話；更是一次對話。它是理解和利用機器學習和人工智慧的全部潛力來改善我們的生活和社區的門戶。我非常喜歡這個播客！ ## [變更日誌](https://www.youtube.com/@Changelog)  變更日誌不只是播客的集合；這是一個充滿活力的社區，為處於各個階段的開發者提供豐富的資源。 無論您是經驗豐富的專業人士、好奇的初學者，還是介於兩者之間，我們的節目和資源都會提供與開發人員體驗產生共鳴的寶貴見解、討論和故事。 ## [談 Python](https://www.youtube.com/@talkpython)  Talk Python to Me 是由 Michael Kennedy 主持的每周播客。本節目涵蓋各種 Python 和相關主題（例如 MongoDB、AngularJS、DevOps）。 ## [超越編碼](https://www.youtube.com/@BeyondCoding)  帕特里克·阿基爾 (Patrick Akil) 和他的客人分享了他們的旅程和觀點，供您隨身攜帶並形成自己的旅程和觀點。 Beyond Coding 是一個每周播客，以爐邊聊天的形式進行「超越編碼」的對話。典型的主題是軟體工程、領導力、溝通、自我提升和幸福。 --- 💡***有趣的事實：*** 您知道「播客」來自 iPod 和廣播的融合嗎？ ## 結論 我希望您喜歡本文中介紹的播客清單。如果您有任何建議，請隨時在評論中分享。 **在 YouTube 上查看向量播客** 我們致力於為您提供有關人工智慧、大型語言模型等方面的一流內容。 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=vhQ5LM5pK_Y https://www.youtube.com/@VectorPodcast 謝謝閱讀。 --- 原文出處：https://dev.to/vectorpodcast/these-8-podcasts-will-help-increase-your-knowledge-and-expand-your-mindset-5lb
我有 15 年的經驗，用多種語言寫程式碼，解決了多種問題。當軟體開發成為熱門職業時，我開始了我的職業生涯。 看看我們周圍發生的事情，我必須說幾句話，我會保持現實。事情可能聽起來很刺耳，但這比在鴉片中洩漏要好。 ## 不要參加程式設計訓練營 別報名了。只是學習程式設計三個月，沒辦法讓你找到工作。為什麼？這麼短時間內，你無法學會如何編碼，這是不可能的。 在黃金歲月年代，當訓練營熱潮開始時，我在一家從訓練營招募了許多初級開發人員的公司工作。然後他們意識到大多數人幾乎無法建立一個專案，並且只能夠慢慢編寫簡單的 http 控制器。這還不足以稱自己為開發人員。他們試圖透過為他們留下一位專門的高級開發人員來回答他們的問題（有點像專門的導師）來對他們進行更多的教育。在學到一些東西之後，有幾個人抓住了這個機會，離開了工作崗位，去從事薪水稍高的工作。他們的管理層很不高興。然後，裁員開始了。 大多數處於這種地位的人做了什麼？他們中的大多數人都專注於保住工作、更好地「推銷自己」並試圖給老闆留下深刻的印象。沒有人真正專注於學習如何更好地編碼。另外，如果你試圖用閒聊/快語來給別人留下深刻印象，那只能表示你沒有技巧並且沒有把握。 結論？程式設計訓練營/程式設計學校承諾他們在學習幾個月後可以獲得六位數的工作，這純粹是一個騙局。然後，大多數人無法應對這個問題，或以非生產性的方式應對。別這樣。花更多的時間學習就對了，不要期待別人把知識強加在你身上。 ## 人工智慧如何影響就業？ 當我 15 年前開始工作時，作為一名知識很少的初級開發人員進入就業市場是可能的。 現在，要開始工作，您需要比 ChatGPT 更好，簡單明瞭。如果人工智慧可以在更短的時間內完成相同數量的工作並且成本降低約 100 倍，為什麼有人會僱用初級員工？ 這意味著切入點更高。以前，你可以從初級開始，然後每隔幾個月加薪，然後慢慢晉升到高級。 現在，你不能。首先，你不會找到工作，即使你找到了，你至少必須是一名開發人員，因為你正在與人工智慧競爭。 結論？沒有什麼好的辦法可以緩解。您應該嘗試發布您的應用程式和其他數位產品。這聽起來很殘酷，但這可能比找到工作更容易。此外，您的應用程式/數位產品可能會開始賺錢。 ## 獨立 如果您找到了一份編碼工作，請保持獨立。只問幾個關於如何在技術堆疊中做事的問題。人們一開始可能會告訴你，多發問總是不會錯，但實際上，有些發問是不對的。你的工作，大多數事情本來就都應該由你自己解決。 假設該公司以每月 1 萬美元的價格僱用一名高級開發人員，以每月 2 萬美元的價格僱用一名初級開發人員。假設初級開發人員每天花 2 小時（高級開發人員時間的 25%）來跟資深工程師發問。在這種情況下，企業每月會損失 2500 美元的高級開發人員時間，並且還必須每月向初級開發人員支付 2000 美元。因此，公司因僱用您而每月損失 4500 美元。 你認為會發生什麼事？是的，我看到有人因此被解僱。有些企業已經為初級員工入職做好了準備，但這樣的企業卻很少。 另外，期待別人會幫你一點點就好了。你必須擁有自己的知識。人們會幫助你，但不要做到妨礙別人工作的程度。 ## 程式設計課程不會幫助你 你就多開發就對了。寫很多程式碼就對了。不要花錢購買另一門課程或另一個「對初學者來說鼓舞人心的例子」——它們中的大多數都是毫無價值的。相信我，即使你感到沮喪，你能做的最好的事情就是**做**一些東西——任何專案、應用程式、網站。它會帶給你比永久保持初學者/學習心態更有價值的價值。 真正有用的技能是學習如何直接從框架/程式語言文件中學習而不是依賴加工過的知識。 ## 專注於一件事 科技日新月異；每個月都會出現新的框架和函式庫。轉換技術總是存在著誘惑，但這樣你只能學到一點東西。我保證，作為一個優秀的普通 JS 開發人員，你會比一個幾乎不知道八個最受歡迎框架的 JS 開發人員帶來更多的價值。 ## 總結 專注於快速產生良好的、可維護的程式碼，保持獨立，並在實踐中學習。 基本功是目前市場最缺乏的。 --- 原文出處：https://dev.to/mcharytoniuk/to-junior-developers-2ec5
### console.log 拿掉吧。 刪除生產程式碼中的 console.log 對於防止敏感資訊洩漏並提高效能非常重要。 ### 控制台錯誤和警告 調查並修復。 解決生產程式碼中的控制台錯誤對於保持流暢且無錯誤的使用者體驗非常重要。 ### TypeScript 中的 any 把型別設定好吧。 應盡量減少在 TypeScript 中使用“any”，轉而使用明確類型，以增強程式碼的可靠性和可維護性。 ### 註解未使用的程式碼 刪掉吧。 註解掉未使用的程式碼是一種不好的做法，因為它會使程式碼變得混亂，妨礙維護，並可能導致註解資訊過時。 ### 超級元件和功能 如果您的元件很大，那麼就該將其分成更小的元件了。 想想 SOLID 的古老原則「單一職責」。 無論您是編寫函數程式碼還是類別程式碼。 ### 多次重寫CSS 為了阿達·洛夫萊斯、艾倫·圖靈和蒂姆·伯納斯·李的愛… 不要重複重寫顏色、字體和大小，使用設計標記來發揮自己的優勢，建立全域 CSS 變數或使用函式庫。 與您的團隊討論使用設計令牌的優勢。 ### 忽略 Linter 的標誌 範例：使用 `/* eslint-disable @typescript-eslint/no-unused-vars */` 修復你的程式碼。 不要傳送帶有 linter 錯誤的 Pull 請求。 如果您確實需要忽略，請仔細考慮可以忽略哪些 linter 警告。 ### 重新渲染和循環消耗大量資源或崩潰 範例：JavaScript 循環函數或 React 中的 useEffect 應用不佳。 這可能會導致 API 呼叫或值無限重複，從而導致記憶體溢出並導致應用程式崩潰。 修正你的邏輯。 * 注意：您的應用程式在瀏覽器中執行並消耗有限的最終用戶記憶體資源。 ### 前端的業務規則 請勿放置且不允許。 人們普遍認為，任何前端應用程式都不能有業務規則，只有使用者介面固有的規則，用於互動和使用者的成功旅程。 前端是客戶端，不是伺服器。 大公司和企業級應用程式採取的做法是不將業務規則和資料處理暴露在前端，而將其放在後端。 * 注意：對於簡單的無伺服器 Web 應用程式或參考第三方 API 的應用程式，可能有必要在前端放置一些業務規則 - 小心不要向客戶端暴露敏感或成本高昂的處理。 ### 不測試的文化 在您的程式碼庫上進行測試。沒有程式碼是完美的。 單元、整合、安全性、使用者體驗、效能和可存取性測試。使用測試工具產生錯誤報告和改進以糾正您的應用程式。 範例：部署管道中的 Cypress、Lighthouse、SAST 等。 與使用者體驗、品質保證和網路安全/滲透測試團隊合作（如果您公司有）。 ### 溝通恐懼 你是一個人。 當您遇到困難時，請致電其他開發人員或技術主管來分享您面臨的問題。 透過結對程式設計和共同思考，可以更快解決問題！ 請記住：他們曾經處於您的位置並且會提供幫助！ --- 我希望你喜歡！ 😃✌🏻 **你還有更多的TIPS嗎？** 支持我在 [Patreon.com/lucasm](https://patreon.com/lucasm) 上的工作 --- 原文出處：https://dev.to/lucasm/frontend-best-practices-guide-or-dont-do-it-on-frontend-32n4
## 介紹 Web 開發人員社群致力於建立能夠吸引目標受眾注意力的網站。成員總是在學習新的東西並創造有影響力的東西。這意味著生產力在他們的成功之路上發揮著重要作用。 網路上有許多我們可以遵循的技術來提高我們的生產力。 Chrome 擴充功能就是這樣一種技術，它使我們能夠提高我們致力於技術的辛勤工作的成果。 在本文中，我們將發現 10 個有用的 Chrome 擴充程序，它們可以提高 Web 開發人員的工作效率並讓我們的生活變得更美好。 ## Loom  [Loom](https://chromewebstore.google.com/detail/loom-%E2%80%93-screen-recorder-sc/liecbddmkiiihnedobmlmillhodjkdmb) 是 Chrome 線上應用程式商店中最常用的螢幕錄製擴充功能之一。它使我們能夠記錄螢幕、以圖形方式分享我們的想法並提供即時回應。 ## Window Resizer  [Window Resizer](https://chromewebstore.google.com/detail/window-resizer/kkelicaakdanhinjdeammmilcgefonfh) 調整瀏覽器視窗的大小以複製不同的解析度。它給我們一種個性化的感覺，因為它允許我們加入、刪除和重新排序我們想要測試的解析度清單。 ## 檢查我的連結  [檢查我的連結](https://chromewebstore.google.com/detail/check-my-links/ojkcdipcgfaekbeaelaapakgnjflfglf) 是一個連結分析器，用於掃描我們的網站是否有損壞的連結。此擴充功能專為網頁開發人員量身定制，因為他們始終致力於使網站內容完美無缺。 ## Wappalyzer  [Wappalyzer](https://chromewebstore.google.com/detail/wappalyzer-technology-pro/gppongmhjkpfnbhagpmjfkannfbllamg) 是一個技術堆疊評估器，列出了用於建立網站的工具和技術。它使我們能夠了解 CMS（內容管理系統）、框架、JavaScript 庫等。 ## Session Buddy  [Session Buddy](https://chromewebstore.google.com/detail/session-buddy/edacconmaakjimmfgnblocblbcdccpbko) 是一個擴展，使我們能夠方便地管理瀏覽器選項卡和書籤。它將打開的選項卡保存為集合，我們可以稍後在任何給定時間點恢復。 ## Lighthouse  [Lighthouse](https://chromewebstore.google.com/detail/lighthouse/blipmdconlkpinefehnmjammfjpmpbjk) 是開源自主工具，用於提高網路應用程式的品質、效率和準確性。它透過在頁面上執行一系列測試來審核頁面，然後產生總結頁面效能的報表。 ## Requestly  [Requestly](https://chromewebstore.google.com/detail/requestly-open-source-htt/mdnleldcmiljblolnjhpnblkcekpdkpa) 讓我們可以使用攔截和修改HTTP 請求、模擬伺服器、API 用戶端和會話記錄來建置、測試和會話記錄來建置、測試和除錯Web 應用程式。它將 Fiddler、Charles Proxy 和更多此類工具的功能引入瀏覽器，並具有有吸引力的現代 UI。 ## Grepper  [Grepper](https://chromewebstore.google.com/detail/grepper/amaaokahonnfjjemodnpmeenfpnnbkco) 是一個回答開發人員社群查詢的擴充。它使我們能夠從網路上快速提取程式碼片段，然後將其用於我們的專案中，以在我們的旅程中取得進展。 ## BrowserStack  [BrowserStack](https://chromewebstore.google.com/detail/browserstack/nkihdmlheodkdfojglpcjjmioefjahjb) 使我們能夠在桌面或行動瀏覽器上測試我們的網站。對於希望將跨瀏覽器測試作為其開發工作流程不可或缺的一部分的 Web 開發人員來說，這是一個有用的擴充功能。 ## Octotree  [Octotree](https://chromewebstore.google.com/detail/octotree-github-code-tree/bkhaagjahfmjljalopjnoealnfndnagc) 是一個擴展，可以幫助我們在 GitHub 上進行程式碼審查和探索。使用此工具，我們可以為儲存庫、問題、拉取請求和文件加入書籤，執行快速搜尋並輕鬆導航拉取請求。 ## 結論 我們已經到達終點了！我們上面討論的擴充功能非常有幫助，並且能夠大幅提高工作量。因此，讓我們使用它們，並在各自作為 Web 開發人員的旅程中不斷取得進展。 **快速說明：** > 感謝您花時間閱讀我的文章。這對我來說意義重大，並促使我創作更多這樣的內容。 **我的社交：** - [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/sriparnooy/) - [推特](https://twitter.com/Sriparno08) - [GitHub](https://github.com/Sriparno08) - [CodePen](https://codepen.io/Sriparno08) **我的部落格：** - [展示案例](https://www.showwcase.com/sriparno08) - [DEV](https://dev.to/sriparno08) - [哈希節點](https://hashnode.com/@sriparno08) --- 原文出處：https://dev.to/this-is-learning/10-useful-chrome-extensions-for-web-developers-meg
#### 如何儲存並使用本機開發的環境變數 API 和第三方整合要求開發人員使用稱為**環境或配置變數**的配置資料。這些變數通常儲存在受密碼保護的地方，例如 CI 工具或部署管道，但是當我們在本地開發應用程式時如何使用它們？  #### 簡介 - 不要在原始碼管理中儲存環境變數 - 使用 [dotenv](https://github.com/motdotla/dotenv) 從 .env 檔案讀取資料 - create-react-app 在環境變數上強制命名空間 這個簡短的教程將解釋在本地開發時將環境變數載入到程式碼中的一種方法。主要好處是 API 金鑰等秘密不會提交給原始碼控制，以確保您的應用程式更安全。 #### 要求： - 一個 JavaScript 應用程式 - 套件管理器（yarn 和 npm 都很棒） - Node 7+ ### 設定變數 在儲存庫的根目錄中建立一個名為「.env」的檔案。該文件稱為“點文件”，與常規文件不同，它通常隱藏在文件瀏覽器中。 大多數 IDE 允許使用者建立沒有名稱的文件，但如果情況並非如此，請轉到終端並 cd 進入應用程式的根資料夾。 ``` touch .env ``` 接下來，使用格式 key=value 設定變數，並以換行符號分隔： ``` API_KEY=abcde API_URL=https://my-api.com/api ``` 最後，確保 .env 檔案未提交到您的儲存庫。這可以透過開啟（或建立）.gitignore 檔案並新增以下行來實現： ``` .env # This contains secrets, don't store in source control ``` ### 使用變數 前往終端使用您首選的套件管理器安裝 [dotenv](https://github.com/motdotla/dotenv)： ``` # Using npm: npm i dotenv # Using yarn: yarn add dotenv ``` 現在您已準備好讀取 .env 檔案。儘早在您的應用程式中加入這行程式碼。對於 React 應用程式，通常是 index.js 或 App.js，但這完全取決於您的設定： ``` require('dotenv').config(); ``` 就是這樣！您的應用程式應該可以透過 process.env 物件存取環境變數。您可以透過撥打以下電話進行雙重檢查： ``` console.log(process.env); ``` 如果一切順利，您應該會看到類似以下內容： ``` { NODE_ENV: "development", API_KEY: "abcde", API_URL: "https://my-api.com/api" } ``` 🎉 現在您可以在應用程式中使用環境變數了！ 現在，對於我們這些使用 create-react-app 的人來說，有一個問題，我希望它能被更好地記錄下來。 ### 使用 create-react-app Facebook 的 [create-react-app](https://github.com/facebook/create-react-app) 的工作方式略有不同。如果您按照上述步驟操作但沒有彈出應用程式，那麼您應該看到的只是 NODE\_ENV 變數。這是因為 **create-react-app 只允許應用程式讀取帶有** **REACT\_APP\_ 前綴的變數。** 因此，為了使我們的變數起作用，我們需要像這樣更新我們的 .env 檔案： ``` REACT_APP_API_KEY=abcde REACT_APP_API_URL=https://my-api.com/api ``` 再次透過將 process.env 記錄到控制台來驗證您的設定： ``` { NODE_ENV: "development", REACT_APP_API_KEY: "abcde", REACT_APP_API_URL: "https://my-api.com/api" } ``` 你就完成了😎 ### 小技巧 .env 檔案中的變數不需要引號，除非值中有空格。 ``` NO_QUOTES=thisisokay QUOTES="this contains spaces" ``` 最好建立一個 .env.sample 檔案來追蹤應用程式應該期望的變數。這是我目前專案中的範例文件的樣子。請注意，它解釋了人們可以在哪裡找到這些金鑰和 URL。 ``` CONTENTFUL_SPACE_TOKEN="see Contentful dashboard" CONTENTFUL_API_KEY="see Contentful dashboard" S3_BUCKET_URL="check AWS" SHOW_DEBUG_SIDEBAR="if true, show debug sidebar" ``` ### 進一步閱讀： - [在 12-Factor App 方法中讀取環境中的設定](https://12factor.net/config) 感謝您的閱讀！您是否喜歡另一種在本地載入環境變數的方法？我很想在下面的評論中聽到它！ --- 原文出處：https://dev.to/deammer/loading-environment-variables-in-js-apps-1p7p
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。  --- ## 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！ [](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。  > 💡 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/${val.name}`}); setRepositoryState(repositoryState.filter(v => v.name !== val.name)); }, [repositoryState]) return ( <div className="w-full max-w-2xl mx-auto p-6 space-y-12"> <form className="flex items-center space-x-4" onSubmit={handleSubmit(submit)}> <input className="flex-grow p-3 border border-black/20 rounded-xl" placeholder="Add Git repository" type="text" {...register('name', {required: 'true'})} /> <button className="flex-shrink p-3 border border-black/20 rounded-xl" type="submit"> Add </button> </form> <div className="divide-y-2 divide-gray-300"> {repositoryState.map(val => ( <div key={val.name} className="space-y-4"> <div className="flex justify-between items-center py-10"> <h2 className="text-xl font-bold">{val.name}</h2> <button className="p-3 border border-black/20 rounded-xl bg-red-400" onClick={deleteFromList(val)}>Delete</button> </div> <div className="bg-white rounded-lg border p-10"> <div className="h-[300px]]"> {/* Charts Component */} </div> </div> </div> ))} </div> </div> ) } ``` **超簡單的React元件** - 允許我們新增新的 GitHub 庫並將其發送到伺服器 POST 的表單 - `/api/repository` `{todo: 'add'}` - 刪除我們不需要 POST 的儲存庫 - `/api/repository` `{todo: 'delete'}` - 所有新增的庫及其圖表的清單。 讓我們轉到本文的複雜部分，新增儲存庫。 --- ## 數星星  在「helper」內部建立一個名為「all.stars.ts」的新檔案並新增以下程式碼： ``` import axios from "axios"; import dayjs from "dayjs"; import utc from 'dayjs/plugin/utc'; dayjs.extend(utc); const requestAmount = 20; export const getAllGithubStars = async (owner: string, name: string) => { // Get the amount of stars from GitHub const totalStars = (await axios.get(`https://api.github.com/repos/${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。  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。  否則，請點選專案儀表板側邊欄選單上的「環境和 API 金鑰」。  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
您是否想過如何使用 python 測試您的 API？在本文中，我們將學習如何使用 Python 和 pytest 框架來測試我們的 API。 對於本教程，您需要安裝 python，您可以在[此處](https://www.python.org/downloads/)下載它 --- ### 簡介： - [什麼是 Python 和 Pytest 框架](#what-is-python-and-pytest-framework) - [我們專案的設定](#configuration-of-our-project) - [使用python建立虛擬環境](#creation-of-virtual-environment-with-python) - [測試的依賴關係設定](#setup-of-dependency-for-the-tests) - [建立我們的第一個測試](#creating-our-first-test) - [將被測試的 API 的定義](#definition-of-the-api-that-will-be-tested) - [建立我們的測試](#creating-our-test) - [重建我們的測試](#refactoring-our-tests) - [產生 html 報告結果](#generate-html-report-result) - [結論](#conclusion) --- ## 什麼是 Python 和 Pytest 框架 「Python」是一種高級通用程式語言，以其簡單性和可讀性而聞名。它由 Guido van Rossum 建立，於 1991 年首次發布。 Python 的設計易於學習，並且具有乾淨簡潔的語法，這使其成為初學者和經驗豐富的程式設計師的流行選擇。 「pytest」框架可以輕鬆編寫小型、可讀的測試，並且可以擴展以支援應用程式和程式庫的複雜功能測試。 --- ## 我們專案的配置 ### 用python建立虛擬環境 在開始建立之前，我們先來了解一下什麼是Python上的虛擬環境。 Python 中的虛擬環境是一個獨立的目錄或資料夾，可讓您為專案建立和管理隔離的 Python 環境。透過環境，您可以輕鬆管理依賴項，避免與不同版本的 python 發生衝突。 虛擬環境（除其他外）是： - 用於包含支援專案（庫或應用程式）所需的特定 Python 解釋器以及軟體庫和二進位檔案。預設情況下，它們與其他虛擬環境中的軟體以及作業系統中安裝的 Python 解釋器和庫隔離。 - 包含在專案目錄中的目錄中，通常名為“venv”或“.venv”，或在許多虛擬環境的容器目錄下，例如“~/.virtualenvs”。 - 未簽入原始碼控制系統（例如 Git）。 - 被認為是一次性的 - 應該很容易刪除並從頭開始重新建立它。您沒有在環境中放置任何專案程式碼 - 不被視為可移動或可複製 - 您只需在目標位置重新建立相同的環境。 您可以在[此處](https://docs.python.org/3/library/venv.html#venv-def)閱讀有關 python 環境的更多資訊。 #### 視窗 首先，為您的專案建立一個資料夾，然後打開 cmd 並使用命令 cd 導航到該資料夾： ``` cd tests_with_python ``` 如果您不知道資料夾在哪裡，可以執行命令“ls”，您將看到資料夾列表，並且可以瀏覽它們。在我們的專案資料夾中，執行以下命令： ``` python -m venv name_of_environment ``` 您的環境名稱可以是任何人，只需記住python 區分大小寫，請查看[PEP 8 風格指南](https://peps.python.org/pep-0008/) 以了解有關Python 約定的更多資訊. 要啟動我們的環境，我們使用以下命令： ``` name_of_environment\Scripts\Activate ``` 如果一切正確，您的環境將被激活，並且在 cmd 上您將看到如下所示： ``` (name_of_environment) C:\User\tests ``` 要停用您的環境，只需執行： ``` deactivate ``` #### Linux 或 MacOS 為您的專案建立一個資料夾，然後打開 cmd 並使用命令 cd 導航到該資料夾： ``` cd tests_with_python ``` 要啟動我們的環境，我們使用以下命令： ``` source name_of_environment/bin/activate ``` 如果一切正確，您的環境將被激活，並且在 cmd 上您將看到如下所示： ``` (name_of_environment) your_user_name tests % ``` 要停用您的環境，只需執行： ``` deactivate ``` ### 設定測試的依賴關係 當我們要測試 API 時，我們需要安裝依賴項來幫助我們進行測試，首先我們將安裝「requests」函式庫來幫助我們發出請求： PS：在執行此命令之前請確保您的環境已激活 ``` pip install requests ``` 為了進行測試，我們將安裝「pytests」框架： ``` pip install pytest ``` --- ## 建立我們的第一個測試 ### 將要測試的 API 的定義 在本教程中，我們將使用返回小行星列表的 Nasa API：[Asteroids - NeoWs](https://api.nasa.gov/#donkiGST)，我們將測試檢索基於小行星列表的端點在他們最接近地球的日期。 關於API： - 基本網址：`https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/feed` - 查詢參數： |參數|類型|預設|描述| | --------|---------|--------|--------------------| |start_date|YYYY-MM-DD|無|小行星搜尋的開始日期| |end_date|YYYY-MM-DD|start_date後7天|小行星搜尋的結束日期| |api_key|字串|DEMO_KEY|用於擴展用途的 api.nasa.gov 密鑰| 在本教程中，我們將重點放在三種類型的測試： - 合約：如果 API 能夠驗證傳送的查詢參數 - 狀態：狀態程式碼是否正確 - 身份驗證：即使這個API不需要令牌，我們也可以用它來做測試 我們的場景： |方法|測試|預期結果 | | --------|--------|--------------------| |獲取 |搜尋成功 | - 傳回狀態程式碼 200<br/> 正文回應包含小行星清單| |獲取 |無需任何查詢參數即可搜尋 | - 返回狀態碼403<br/>| |獲取 |僅搜尋開始日期| - 傳回狀態程式碼 200 <br/> 主體回應包含小行星清單| |獲取 |僅搜尋結束日期| - 傳回狀態程式碼 200 <br/> 主體回應包含小行星清單| |獲取 |在有效日期範圍內搜尋| - 傳回狀態碼 200<br/> - 正文回應包含所有非空白欄位| |獲取 |當開始日期大於結束日期時進行搜尋| - 傳回狀態程式碼 400 <br/>| |獲取 |使用無效的 API 令牌進行搜尋| - 傳回狀態程式碼 403 <br/> 主體回應包含小行星清單| ### 建立我們的測試 首先，我們將建立一個名為「tests.py」的文件，我們將在該文件中編寫測試。為了幫助我們使用良好的實踐並編寫良好的自動化測試，讓我們使用 [TDD（測試驅動開發）](https://www.browserstack.com/guide/what-is-test-driven-development?psafe_param=1?keyword=&campaignid=&adgroupid=&adid=8784011037660164696&utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_platform=paidads&utm_content=602353912717&utm_campapaidads&utm_content=602353912717&utm_campa.utm_term=+&gad_source=1&gclid=CjwKCAiAxreqBhAxEiwAfGfndN8P705lwnkvEFnCz_lueR2hnhmZXgboBQEtKTaCIRbhcb1SXOxBYhoC-WoQAD_BwwE)技術。 該技術包括： - 紅色 - 進行失敗的測試 - 綠色 - 使此測試通過 - 重構 - 重構所做的事情，刪除重複的內容 為了編寫一套好的測試，我們將使用 3A 技術： - 安排：準備上下文。 - 行動：執行我們想要示範的行動。 - 斷言：表明我們預期的結果確實發生了。 從紅色開始，使用 3A 技術，我們將編寫第一個測試「成功搜尋小行星」： ``` import pytest def test_search_asteroids_with_sucess(): # Arrange: api_key = "DEMO_KEY" #Act: response = make_request(api_key) #Assertion: assert response.status_code == 200 # Validation of status code data = response.json() # Assertion of body response content: assert len(data) > 0 assert data["element_count"] > 0 ``` - 安排：我們建立一個變數來插入 api_key，在此步驟中，您可以插入執行測試所需的任何資料。通常，在這一步驟我們會建立模擬資料。 - Act：在這一步驟中我們呼叫了負責發出請求的方法 - 斷言：我們驗證回應 `方法或類別的名稱應以 test 開頭` 若要執行我們的測試，請在命令提示字元中執行： ``` pytest test.py ``` 我們將收到一個錯誤，因為我們沒有建立執行請求的方法： ``` test.py F [100%] ====================================================================== FAILURES ====================================================================== _________________________________________________________ test_search_asteroids_with_sucess __________________________________________________________ def test_search_asteroids_with_sucess(): > response = make_request() E NameError: name 'make_request' is not defined test.py:5: NameError ============================================================== short test summary info =============================================================== FAILED test.py::test_search_asteroids_with_sucess - NameError: name 'make_request' is not defined ================================================================= 1 failed in 0.01s ================================================================== ``` 現在，讓我們建立方法來執行請求： ``` import requests def make_request(api_key): base_url = "https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/feed/" response = requests.get(f'{base_url}?api_key={api_key}') return response ``` 現在，再次執行我們的測試： ``` ================================================================ test session starts ================================================================= platform darwin -- Python 3.11.5, pytest-7.4.3, pluggy-1.3.0 rootdir: /Users/Documents/tests_python collected 1 item test.py . [100%] ================================================================= 1 passed in 20.22s ================================================================= ``` --- ## 重構我們的測試 現在我們已經了解如何使用 pytest 建立測試以及如何建立請求，我們可以編寫其他測試並開始重構測試。我們要做的第一個重構是從測試文件中刪除請求方法。我們將建立一個名為「make_requests.py」的新文件，其中將包含我們的請求，並將我們所做的請求移至此文件： ``` import requests def make_request(api_key): base_url = "https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/feed/" response = requests.get(f'{base_url}?api_key={api_key}') return response ``` 現在，我們需要考慮在其他測試中重複使用此方法，因為我們需要為不同的測試傳遞不同的參數。我們可以透過很多方法來做到這一點，在本教程中，我們將參數的名稱從“api_key”更改為“query_parameters”。我們這樣做是為了讓我們的方法更加靈活，我們可以一次傳遞參數進行測試： ``` import requests def make_request(query_parameters): base_url = "https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/feed/" response = requests.get(f'{base_url}?{query_parameters}') return response ``` 之後，我們需要更改我們的測試文件。我們將導入我們建立的這個方法： ``` from make_requests import make_request ``` 為了以更好的方式組織我們的測試，並遵循 pytest 文件的建議，我們將測試移至類別「TestClass」： 再次執行我們的測試： ``` ============================= test session starts ============================== collecting ... collected 7 items test.py::TestClass::test_search_asteroids_with_sucess test.py::TestClass::test_search_asteroids_with_query_parameters_empty test.py::TestClass::test_search_asteroids_with_start_date test.py::TestClass::test_search_asteroids_with_end_date test.py::TestClass::test_search_asteroids_in_valid_range test.py::TestClass::test_search_asteroids_in_invalid_range test.py::TestClass::test_search_asteroids_in_invalid_token ============================== 7 passed in 5.85s =============================== PASSED [ 14%]PASSED [ 28%]PASSED [ 42%]PASSED [ 57%]PASSED [ 71%]PASSED [ 85%]PASSED [100%] Process finished with exit code 0 ``` ### 產生 html 報告結果 為了更好地視覺化您的測試結果，我們可以使用 pytest-html-reporter 庫產生報告 html，為此，我們首先需要安裝該套件： ``` pip install pytest-html ``` 若要產生報告，請在執行測試時新增： ``` pytest test.py --html-report=./report/report.html ``` 將產生一個包含測試結果的 .html 文件，如下所示：  ## 結論 本文是一篇教程，介紹如何開始使用 python 和 pytest 框架為 API 編寫自動化測試以及如何產生一個報告 html。 您可以在[此處](https://github.com/aliciamarianne1507/tests_python)存取本教學中使用的專案。 我希望這些內容對您有用。 如果您有任何疑問，請隨時與我聯繫！ 親親，下週見💅🏼 --- 原文出處：https://dev.to/m4rri4nne/automating-your-api-tests-using-python-and-pytest-23cc
## 簡介 最佳的易於建構的人工智慧產品整合清單。 這些可以為你的專案帶來魔力，所以別忘了向他們表達支持🌟 現在讓我們一起走上AI之路👨🌾 --- ## 1. [CopilotPortal](https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit)：將可操作的 LLM 聊天機器人嵌入您的應用程式中。  應用程式中的上下文感知 LLM 聊天機器人可以回答問題並採取行動。 只需幾行程式碼即可獲得一個可用的聊天機器人，然後根據需要進行自訂和嵌入。 ``` import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebarUIProvider } from "@copilotkit/react-ui"; export default function App(): JSX.Element { return ( <CopilotProvider chatApiEndpoint="/api/copilotkit/chat"> <CopilotSidebarUIProvider> <YourContent /> </CopilotSidebarUIProvider> </CopilotProvider> ); } ``` https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit --- ## 2. [LinguiJS](https://github.com/lingui/js-lingui) - 自動且簡單的國際化  簡單而強大的開源國際化函式庫。 易於整合的框架，用於建立多語言反應應用程式。 ``` import { Trans } from "@lingui/macro" function App() { return ( <Trans id="msg.docs" /* id is optional */> Read the <a href="https://lingui.dev">documentation</a> for more info. </Trans> ) } ``` https://github.com/lingui/js-lingui --- ## 3. Pezzo.ai - 可觀測性、成本和即時工程平台  用於管理 OpenAI 通話的集中平台。 優化您的提示和令牌使用。追蹤您的人工智慧使用情況。 免費且易於整合。 ``` const prompt = await pezzo.getPrompt("AnalyzeSentiment"); const response = await openai.chat.completions.create(prompt); ``` https://github.com/pezzolabs/pezzo --- ## 4. CopilotTextarea - React 應用程式中的 AI 驅動寫作  具有 Github CopilotX 功能的任何 React `<textarea>` 的直接替代品。 自動完成、插入、編輯。 可以即時或由開發人員提前提供任何上下文。 ``` import { CopilotTextarea } from "@copilotkit/react-textarea"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; // Provide context... useMakeCopilotReadable(...) // in your component... <CopilotProvider> <CopilotTextarea/> </CopilotProvider>` ``` https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit --- ## 5. LangChain - 將人工智慧整合到鏈中。  易於使用的 API 和函式庫，用於將 LLM 新增到應用程式中。 將不同的人工智慧元件和模型連接在一起。 輕鬆嵌入上下文和語義資料以實現強大的整合。 https://github.com/langchain-ai/langchain --- ## 6. SwirlSearch - 人工智慧驅動的搜尋。  LLM 支援的搜尋、摘要和輸出。 同時搜尋多個內容來源並產生整合輸出。 功能強大，可自訂各種資料來源的應用程式內整合。 https://github.com/swirlai/swirl-search --- ## 7. ReactAgent - 用於從使用者故事產生 React 元件的實驗性 LLM 代理  使用 GPT-4 將使用者故事轉化為可用的 React 元件的實驗工具。 為其提供本地設計以實現一致的輸出和設計語言。 https://github.com/eylonmiz/react-agent --- 感謝大家！ --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/7-easy-ai-product-integrations-to-keep-up-with-the-times--1cg2
分享書面知識是掌握特定主題的好方法，也是改善社區中思想組織、溝通和明顯自我推銷的好方法。這種技術和社會文章的製作對於寫作者和閱讀者來說都非常重要，永遠記住：「你今天比那些昨天開始的人知道的更多」。 ## 費曼方法以及為什麼要製作內容 首先，我們需要討論為什麼我們應該分享內容，無論是文字格式（本文的重點）還是任何其他格式。為了開始這個討論，重要的是要了解費曼的方法是什麼，以及它如何幫助我們自信和掌握該學科，從而將學習效果提高 10 倍。 費曼方法是由一位非常重要的物理學家理查德·費曼建立的，目的是開發一種新的學習方法，這個新提議假設了一個核心事實：「如果你不能清楚、簡單地解釋某件事，那麼你就還不算搞懂這件事」 這句話有助於我們思考我們的學習應該如何建置，因為從我們開始考慮教授我們正在學習的內容的那一刻起，我們就更加專注於掌握該學科的基本基礎，並為迫使你學習的疑慮做好準備。另一方面，看起來問題完全不同。 當為此類情況做準備時，明顯的結果是對所研究的主題有極大的信心和掌握。 我特別喜歡這種方法，唯一的問題是，當我們離開學術環境時，很難找到對你現在正在學習的同一學科感興趣的人，要么因為你的學校裡沒有IT人。友誼週期或僅僅因為對特定主題有興趣。 對於這個問題我們有一個非常不可思議的解決方案，叫做「公共學習」！這種做法包括在技術社群線上分享您的學習內容，無論是製作影片、進行直播還是本文的目標：寫作！ 像 dev.to 這樣的平台（您現在正在使用它閱讀：D）旨在使「公共學習」的想法變得越來越簡單，並且更接近那些正在消費的人，因為現在可以製作能夠達到的文章與我們有相同興趣的人可以：學習、回答問題甚至提出改變和正確的想法。難以置信，對吧？ ## 收集想法並激勵自己寫作  靈感過程可能是在線撰寫文章之前最煩人的階段之一，我們經常陷入瘋狂技術的無限循環中以提出令人難以置信的想法，而事實上，解決方案最終非常簡單：接受你的想法並消費它們，盡可能多的內容。 尋找想法並建立自己的語言的最實用方法是閱讀其他人已經就您感興趣的主題發表的文章，無論是程式語言還是特定的 IT 主題等；這種內容消費來自許多不同的來源，例如技術文章、YouTube 影片、科技泡沫推文、Github 討論和許多其他可能的地方。 嗯，我知道這樣說似乎簡化了一些不簡單的事情，我同意你的觀點！不僅僅是閱讀或觀看網路上存在的所有內容才能使我們有能力製作相同的內容，使這些人脫穎而出的最重要技能是**組織到達大腦的想法**。 ### 維護第二個大腦 我們的大腦是一個優秀的資訊吸收機器，實際上是一塊儲存我們周圍所有資訊的海綿。這台機器的一個大問題是，隨著時間的推移，它在組織方面變得很糟糕，這主要是為了節省能源，因為我們不需要一直記住一切，但知道我們可以做什麼來將我們想要的資訊儲存在一個機器中。組織方式？好吧，好吧，年輕的蚱蜢，我們當然需要停止相信我們的大腦！ 維護「第二個大腦」是作家和研究人員中非常著名的做法，它由一個物理或虛擬位置組成，您可以在其中複製您所消耗的小塊內容以及使用您自己的話對該主題進行的觀察。這堆筆記將構成您的“第二個大腦”，並使您能夠快速找到任何內容並參考其作者，而不會忘記任何內容！ 長話短說，消耗盡可能多的內容，將其儲存在可以儲存和搜尋的第二個大腦中，最後挑戰自己寫作！無論是您想學習的主題、您最近學到的特定內容，還是您已經掌握多年的內容。 ## 了解平台並找到自己的語言 了解我們透過撰寫內容要接觸的平台和受眾非常重要，這樣我們就可以過濾我們將如何建立文章的整體結構，對嗎？在*我看來*，[dev.to](https://dev.to) 是一個非常非正式的平台，它重視大量以教程形式呈現的內容，具有對話風格並且開門見山，以此通過這些訊息，我們可以推斷出一些建立文章的方法，以便我們可以用讀者已知的模型來說明我們的想法。 這是否意味著您將製作的所有內容都是簡單、非正式的教學？決不！這只是意味著你可以塑造你的內容來包含這種更非正式、對話和直接的語言，即使所涵蓋的主題非常複雜，這甚至成為簡化複雜性的一個非常有趣的挑戰。 > 簡化複雜問題的能力將伴隨您的餘生，建立類比和範例以促進理解和辨識所提出的問題和建議的解決方案非常重要。 ## 學習 Markdown 和良好格式設定的一般技巧 我們在dev.to 上製作文章的方式是使用一種稱為[Markdown](https://www.markdownguide.org) 的標記語言（與HTML 完全相同），雖然它非常簡單，但重要的是要有一個當我們談論組織並使文字美觀時，我們可以做很多事情，類似於我們如何在 Microsoft Word 中產生複雜的結構，我們應該能夠使用 Markdown 程式碼產生相同的結構。 強調結構良好的教育材料的重要性始終很重要（畢竟，您正在閱讀這篇文章正是因為這個原因，對吧？），當談到卓越和品質時，我不能不推薦 [4noobs](https://github.com/he4rt/4noobs)，它在一個存儲庫中匯集了有關各種IT 主題的多個免費課程和文本格式，對於本文的主題，我建議使用[markdown4noobs](https://github.com/jpaulohe4rt/markdown4noobs )學習 Markdown 標記語言。 ### 文字操作和程式碼區塊的基礎知識 Markdown 讓我們可以使用超級基本和必要的結構來標記文字的各個部分，例如粗體、斜體、突出顯示、標題層級等。下面我們將快速了解如何使用正確的語法執行每個操作。 ``` # Primeiro titulo equivalente a um h1 ## Segundo titulo equivalente a um h2 ### Terceiro titulo equivalente a um h3 #### Quarto titulo equivalente a um h4 `Texto em highlight` **Texto em negrito** *Texto em itálico* ``` Markdown 語言的這些技巧使我們能夠以自己喜歡的方式控制敘述並使閱讀更容易理解，在文本中間使用**粗體**來吸引註意力，使用突出顯示甚至使用突出顯示來明確“技術術語”說明性圖像介紹了段落的要點，同時使文字的整體氛圍更易於閱讀。 另一個值得一提的重要事情是我上面使用的特定區塊，它在編寫技術文章時非常有用，因為它允許更多地突出顯示文字區塊，並且它允許您在編寫程式碼區塊時啟用語法突出顯示，它的使用方式如下： > 免責聲明：由於 markdown 不允許區塊內有區塊，所以我選擇用截圖來展示：  在「反引號」符號之後，我們可以包含語言的名稱（在我的例子中為 ruby），以便 dev.to 可以啟用特定於該程式語言的語法突出顯示。 ### 目錄 如果您的文章超過兩千字邊距或至少有 4 個主要標題，我強烈建議您定義一個「目錄」或「目錄」。目錄用於指導閱讀本文將要介紹的要點。要建立一個目錄，我將在下面示範一些技巧： #### 在 dev.to 平台上，使用無序列表而不是編號列表 Markdown 中的清單使用起來非常簡單，它們有兩種**主要**類型：無序和編號。 ``` - Uma lista - Não - Ordenada 1. Uma lista 2. Numerada 3. Aqui ``` 在 dev.to 中使用編號列表的問題是它們沒有對齊，正如我們在下面的範例中看到的那樣，所以我通常不建議使用它們，我總是嘗試使用無序列表，如果有必要應用一些順序，在手動未排序的列表符號後使用數字。  #### 如何組織標題的連結 假設您已經了解如何在 Markdown 中建立連結（因為您閱讀了 markdown4noobs，對吧？），讓我們學習在標題中指示連結的簡單技巧以及如何建立目錄。 目錄範例如下： ``` ## Table of contents - [What is metaprogramming anyway?](#what-is-metaprogramming-anyway) - [In ruby everything is an object, what does that mean?](#in-ruby-everything-is-an-object-what-does-that-mean) - [But what about rails? How this framework applies that concept for maximum developer experience](#but-what-about-rails-how-this-framework-applies-that-concept-for-maximum-developer-experience) - [How to define methods dynamically](#how-to-define-methods-dynamically) - [Using hooks to detect moments on the instantiation of the class](#using-hooks-to-detect-moments-on-the-instantiation-of-the-class) - [Conclusion](#conclusion) ``` 正如您所看到的，定義連結第二部分的總體思路是在標題旁邊以特定格式包含一個主題標籤“#”，遵循以下規則： - 用連字號「-」取代所有空格 - 將整個標題保留為小寫 就是這樣！帶有重音符號的標題可以保持不變，沒有任何問題，Markdown 理解相同的標準文本，如下所示： ``` - [Um título com muitos acentos e çedilha](#um-título-com-muitos-acentos-e-çedilha) ``` ## 技術文章的基本結構 現在我們對如何標記文字以使其清晰易讀有了一個有趣的想法，讓我們了解文章的結構。需要強調的是，模型並不適用於所有可能的文本類型，其想法是提供一個必須根據上下文進行調整和更改的整體想法。 首先，定義開頭段落以吸引讀者了解您將在整篇文章中剖析的問題或情況非常重要，這樣做很重要，因為第一段將由 dev.to 用於 e-行銷傳播、電子郵件或社交媒體。開頭段落的範例可以在您正在閱讀的同一篇文章或我在下面留下的其他文章中找到：   我們的想法是始終在文本中使用問題和停頓，以便我們能夠實現直接的對話式交流，並始終嘗試以最普遍的方式呈現情況，以便任何閱讀者都非常好奇並願意閱讀。 在第一段演示之後，定義[目錄](#table-of-content) 來引導使用者了解文章的主要標題非常重要，在這方面我個人不建議列出副標題標題旁邊，因為它們使目錄變得非常大，對於閱讀者來說不是很有用，顯然，如果您認為列出字幕非常重要，那麼完全值得包括在內。 轉到文章的正文，我們進入一個非常主觀的領域，因為它在很大程度上取決於所涵蓋的主題以理解其標題和段落的結構。我將假設簡單教程模型中的一篇文章能夠從某個地方開始。 我總是建議使用三個“附屬標題”來指導您的文章並提供靈感以通過更多細節擴展內容。這些衛星標題如下： -「技術或問題簡介」：這段將幫助我們詳細說明文章開頭所說的內容，回答我們為激發好奇心而建立的問題，並更深入地研究將與特定主題一起討論的主題。 - `優點與缺點`：此時我們將明確本文將介紹的解決方案的優點和缺點，無論是架構、程式碼標準、語言、框架等。根據您的主題，此段落的存在可能非常具體，但如果您以教程的形式呈現解決方案，它通常非常有用！ - `結論`：這一點更多的是一種意見，而不是一般規則，但我認為有一個段落將表明閱讀過程的結束是非常重要的，這樣我們就可以留下最終的論點，謝謝，聯繫方式以及任何其他有趣的訊息。 圍繞著這三個主要標題，我們可以用說明性的寫作來發展我們的文章，提供實際的例子或類比，使讀者更容易想像問題和解決方案。同樣重要的是要強調在過於深入地進行類比時要小心，它們非常有用，但是當你濫用它們並且永遠不會帶著明確的解決方案和解釋回到現實世界時，它們可能會成為一劑強心針。 關於文章結構的一般提示是保持閱讀光線的總體感覺，因此強烈建議使用圖像（無論是放鬆的表情包還是更好地說明所要表達的觀點的圖形），因為開發人員.to平台支持更多非正式技術人員的文章，濫用這種更接近的語言是一個非常準確的策略。 ## 如何複習並提升寫作水平  好吧，現在我們已經很好地了解瞭如何建立我們的文章、如何使用 Markdown 保持文章美觀以及如何考慮我們的語言針對特定平台的情況，還缺少什麼嗎？好吧，現在剩下的就是要明白我們並不完美，我們會犯錯誤，因此，我們需要一個好的策略來回顧我們剛剛用我們學到的技術製作的文章。 為了幫助寫作，我強烈建議使用提供即時 Markdown 預覽的編輯器，例如 [VSCode](https://code.visualstudio.com/Docs/languages/markdown) 或社群最喜歡的 [Obsidian](https://obsidian.md)。這篇文章甚至是用黑曜石寫的！ 在複習方面，我們有一些非常有趣的工具可以幫助我們進行寫作的不同方面： - [LanguageTool](https://languagetool.org)：這個工具是我最喜歡的，它可以處理所有拼字更正，最酷的部分是，在這個工具中，您可以提供上下文提示，可以改進句子並更正特定的程式設計術語，例如語言名稱，因為他們的資料庫是超級更新的。 - [Deepl](https://www.deepl.com/translator)：進入人工智慧世界，Deepl 使用深度學習提供令人難以置信的翻譯介面，但不僅如此！有了它，我們可以獲得第二意見，以一種非常簡單的方式重新表述我們的段落，您只需將文本翻譯成英語，然後再次將英語文本翻譯成葡萄牙語；通常在Google翻譯中，這會破壞上下文，但該工具保留了上下文並改進了表達方式，以便您對同一段落有第二個感知。 - [ChatGPT](http://chat.openai.com) 或 [Bard](https://bard.google.com): 好吧，在這裡我承認我沒有太多知識，而且我不使用很多，但是這些介面人工智慧聊天可以幫助我們提出不同的觀點，重新措詞現有的段落，甚至開始寫一個段落。 **重要提示：我需要強調的是，您應該只使用這些工具來獲取想法或幫助改寫您已經編寫的文本，請不要使用人工智慧生成整篇文章** - [社群](https://heartdevs.com)：在 He4rt 開發者社群中，我們嘗試為在 dev.to 平台上撰寫技術文章提供盡可能多的幫助。我們透過提供一個論壇來做到這一點，您可以在文章仍在進行中時發布您的文章，並在發表之前獲得社區的反饋。發表後，我們還為活躍的人做宣傳工作！ **免責聲明：顯然我提到的是 He4rt，因為我們有一個專注於此的專案，但一般的教訓是與整個社區分享您的進展。** ## 結論和致謝 這是我在[100 天的程式碼](https://www.100diasdecodigo.dev) 挑戰之後發布的最後一篇文章，這是一個非常激烈的挑戰，需要大量的學習，我發現了一種新的熱情：寫作和分享知識！我甚至無法感謝 He4rt 社區在這段漫長的旅程中對我 100% 的支持。我希望這篇文章對任何閱讀它的人都有用，並激勵任何人在線上分享知識，以便我們可以建立一個更安全、資訊更豐富的網路。 我還要特別感謝本文的審稿人： - [阿尼巴爾‧索倫](https://github.com/anibalsolon) - [艾莉西亞瑪麗安](https://github.com/m4rri4nne) - [米格爾·S·巴博薩](https://github.com/m1guelsb) - [克林頓·羅查](https://github.com/Clintonrocha98) - [塞繆爾·羅德里格斯](https://github.com/SamucaDev) 願原力與你同在！ 🍒 --- 原文出處：https://dev.to/he4rt/compartilhando-seu-conhecimento-com-o-mundo-como-escrever-artigos-5ghc
## 簡介 在本教程中，您將學習如何在 Kubernetes（容器編排平台）上部署您的第一個 JavaScript 應用程式☸️。 我們將部署一個簡單的 **express** 伺服器，該伺服器使用 **Minikube** ✨ 在本機 Kubernetes 上傳回範例 JSON 物件。 **先決條件📜：** - **Docker**：用於容器化應用程式。 🐋 - **Minikube**：用於在本地執行 Kubernetes。 ☸️  *** ## Odigos - 開源分散式追蹤 **無需編寫任何程式碼即可同時監控所有應用程式！** 利用唯一可以在所有應用程式中產生分散式追蹤的平台來簡化 OpenTelemetry 的複雜性。 我們真的才剛開始。 可以幫我們加個星星嗎？請問？ 😽 https://github.com/keyval-dev/odigos [](https://github.com/keyval-dev/odigos) --- ### 讓我們設定一下🚀 我們將首先初始化我們的專案： ``` npm init -y ``` 這會使用 `package.json` 📝 檔案初始化 **NodeJS** 專案，該檔案追蹤我們安裝的依賴項。 安裝 Express.js 框架 ``` npm install express ``` 現在，在 `package.json` 中，依賴項物件應該如下所示。 ✅ ``` "dependencies": { "express": "^4.18.2" } ``` 現在，在專案的根目錄中建立一個「index.js」檔案並新增以下程式碼行。 🚀 ``` // 👇🏻 Initialize express. const express = require("express"); const app = express(); const port = 3000; // 👇🏻 Return a sample JSON object with a message property on the root path. app.get("/", (req, res) => { res.json({ message: "Hello from Odigos!", }); }); // 👇🏻 Listen on port 3000. app.listen(port, () => { console.log(`Server is listening on port ${port}`); }); ``` 我們需要在「package.json」中新增一個腳本來執行應用程式。將其新增至 `package.json` 的腳本物件中。 ``` "scripts": { "dev": "node index.js" }, ``` 現在，要檢查我們的應用程式是否正常執行，請使用「npm run dev」執行伺服器，並透過 CLI 或在瀏覽器中向「localhost:3000」發出 get 請求。 ✨ 如果您使用 CLI，請確保已安裝了 [cURL](https://curl.se/)。 ✅ ``` curl http://localhost:3000 ``` 你應該看到這樣的東西。 👇🏻  現在，您可以使用「Ctrl + C」簡單地停止正在執行的 Express 伺服器🚫 我們的範例應用程式已準備就緒！ 🎉 現在，讓我們將其容器化並推送到 Kubernetes。 🐳☸️ *** ### 將應用程式容器化📦 我們將使用 **Docker** 來容器化我們的應用程式。 在專案的根目錄中，建立一個名為「Dockerfile」的新檔案。 > 💡 確保名稱完全相同。否則，您將需要明確傳遞“-f”標誌來指定“Dockerfile”路徑。 ``` # Uses node as the base image FROM node:21-alpine # Sets up our working directory as /app inside the container. WORKDIR /app # Copyies package json files. COPY package.json package-lock.json ./ # Installs the dependencies from the package.json RUN npm install --production # Copies current directory files into the docker environment COPY . . # Expose port 3000 as our server uses it. EXPOSE 3000 # Finally runs the server. CMD ["node", "index.js"] ``` 現在，我們需要建置 ⚒️ 這個容器才能實際使用它並將其推送到 Kubernetes。 執行此命令來建置“Dockerfile”。 > 🚨 如果您在 Windows 上執行它，請確保 Docker Desktop 正在執行。 ``` // 👇🏻 We are tagging our image name to express-server docker build -t express-server . ``` 現在，是時候執行容器了。 🏃🏻♂️💨 ``` docker run -dp 127.0.0.1:3000:3000 express-server ``` > 💡 我們正在後台執行容器，容器連接埠 3000 對應到我們的電腦連接埠 3000。 再次執行以下命令，您應該會看到與之前相同的結果。 ✅ ``` curl http://localhost:3000 ``` > **注意**：這次應用程式沒有像以前一樣在我們的電腦上執行。相反，它在容器內運作。 🤯 *** ### 在 Kubernetes 中部署 ## 如前所述，我們將使用 Minikube 在本機電腦上建立編排環境，並使用 kubectl 命令與 Kubernetes 互動。 😄 **啟動 Minikube：🚀** ``` minikube start ``` 由於我們將使用本機容器而不是從 docker hub 中提取它們，因此請執行這些命令。 ✨ ``` eval $(minikube docker-env) docker build -t express-server . ``` `eval $(minikube docker-env)`：用於將終端機的 `docker-cli` 指向 minikube 內的 Docker 引擎。 > 🚨 注意，我們很多人都使用 Fish 作為 shell，因此對於 Fish 來說，相應的命令是 `eval (minikube docker-env)` 現在，在專案根目錄中，建立一個嵌套資料夾“k8/deployment”，並在部署資料夾中建立一個名為“deployment.yaml”的新文件，其中包含以下內容。 在此文件中，我們將管理容器的部署。 👇🏻 ``` # 👇🏻 /k8/deployment/deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: express-deployment spec: selector: matchLabels: app: express-svr template: metadata: labels: app: express-svr spec: containers: - name: express-svr image: express-server imagePullPolicy: Never # Make sure to set it to Never, or else it will pull from the docker hub and fail. resources: limits: memory: "128Mi" cpu: "500m" ports: - containerPort: 3000 ``` 最後，執行此命令以應用我們剛剛建立的部署配置「deployment.yaml」。 ✨ ``` kubectl apply -f .\k8\deployment\deployment.yaml ``` 現在，如果我們查看正在執行的 Pod，我們可以看到 Pod 已成功建立。 🎉  要查看我們建立的 Pod 的日誌，請執行“kubectl messages <pod_name>”，我們應該會看到以下內容。  至此，我們的「express-server」就成功部署在本地 Kubernetes 上了。 😎 *** 這就是本文的內容，我們成功地將應用程式容器化並將其部署到 Kubernetes。 本文的原始碼可以在這裡找到 https://github.com/keyval-dev/blog/tree/main/js-on-k8s 非常感謝您的閱讀！ 🎉🫡 --- 原文出處：https://dev.to/odigos/the-fastest-way-to-deploy-your-javascript-app-to-kubernetes-2j33
## **簡介** 在本文中，我將為您提供適用於任何機器學習專案的終極 Python 庫： - 機器學習週期每個步驟必須了解的函式庫 - EDA、資料清理、資料工程、建模等… - 全部開源 - 所有蟒蛇  --- ## 完整的應用程式 ### 1. 🚀[Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) 讓我們先討論一些經常被忽視的事情——實際上讓你的模型易於存取和有用。 Taipy 將會做到這一點，並將您的機器學習模型提升到一個新的水平。 它是一個開源程式庫，旨在輕鬆開發前端 (GUI) 和 ML/資料管道。不需要其他知識（沒有 CSS，什麼都不需要！）。它旨在加快應用程式開發，從最初的原型到生產就緒的應用程式。  Taipy 確保您的 ML 模型可以進入成熟的試點和應用程式，給您的最終用戶留下深刻的印象。 ---  https://github.com/Avaiga/taipy 我們已經快有 1000 顆星了，沒有你就無法做到這一點🙏 --- ## EDA、資料清理和資料工程 ### 2.🐼[Pandas](https://github.com/pandas-dev/pandas) 如何在不了解 Pandas 的情況下使用 Python 進行編碼？ 該庫有兩個核心資料結構：資料幀和系列，允許快速靈活的資料清理和準備。基本功能包括： - 載入資料中 - 重塑資料框 - 基本統計 Pandas 是啟動資料科學計畫的工具。 其他並發試圖超越 Pandas，但沒有像 Dask 或 Polars 那樣廣泛使用。 *這是未來文章的好主題！*  --- ### 3.🌱[Numpy](https://github.com/numpy/numpy) Numpy 雖然等級比 Pandas 低，但它是科學計算和資料預處理的必備工具。 它圍繞著陣列發展，並允許快速資料操作和數學函數。 該函式庫是另一個必須了解的 Python 函式庫，與 Pandas 一樣，也是以資料為中心的任務的必備函式庫。  --- ### 4.🔢[統計模型](https://github.com/statsmodels/statsmodels) 顧名思義，該函式庫提供了統計分析函數。 一系列功能涵蓋從描述性分析到統計測試；它也是一個處理時間序列資料、單變數和多元統計資料等的優秀函式庫。  --- ### 5.👓[YData Profiling](https://github.com/ydataai/ydata-profiling) YData Profiling 透過一行程式碼徹底分析資料來促進 EDA 步驟。 分析包括缺失值檢測、相關性、分佈分析等。 該工具非常用戶友好且簡單，可以輕鬆加入到您的資料科學工具箱中。  --- ## 機器學習/深度學習演算法 ### 6.💼 [Scikit-learn](https://github.com/scikit-learn/scikit-learn) 這可能是 Python 最著名的 3 個函式庫，這是理所當然的。 Sklearn 是機器學習領域的參考書。它包括不同的模型，例如 K 均值聚類、回歸和分類演算法。 它在降維技術方面也很出色。 Sklearn也提供資料選擇和驗證功能。它易於學習/使用，應該成為您資料科學之旅中的首選 ML 庫。  --- ### 7.🧠 [Keras](https://github.com/keras-team/keras) Keras 是一個高階 API，運作在 TensorFlow 等框架之上。如果從神經網路開始，請從 Keras 開始。它非常適合快速實施，因為它簡化了實施過程，使其成為神經網路實施的最佳初學者友善選項。  --- ### 8.🧠💪[TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) 這個庫是神經網路建模必須知道的。非常適合處理影像分類或 NLP（自然語言處理）等非結構化資料。 TensorFlow 廣泛應用於研究和工業領域，因為它為神經網路的設計和操作提供了完整的 API。 Keras（上面提到的）提供了一個更高層級（更簡單）的 API（它是建構在 TensorFlow 之上）。  --- ### 9.🌴[XGBoost](https://github.com/dmlc/xgboost) XGBoost 是有關機器學習演算法的最受歡迎的函式庫之一。 這個梯度提升庫廣泛用於現實生活中的用例，特別是表格資料。 它是 Kaggle 競賽獲勝者的最愛。 該庫包括回歸和分類演算法，但也提供特徵選擇工具。  --- ### 10.🐈[CatBoost](https://github.com/catboost/catboost) 如果您的資料集主要由分類資料組成，那麼這個函式庫代表分類提升（Categorical Boosting），它是您的最佳選擇。該庫將規避一種熱編碼的複雜性，從而無需預處理分類資料。當使用預設參數執行時，它可以提供比 XGBoost 更好的精度。  --- 希望您喜歡這篇文章！ 我是一名新手作家，歡迎任何改進建議！  如果您有任何疑問，請隨時與我們聯繫。 --- 原文出處：https://dev.to/taipy/top-10-python-libraries-for-any-ml-projects-3gfp
在上一篇文章中，我們了解了物件導向程式設計並對 Python 的 Magic/Dunder 方法進行了全面概述。 **Python 中的物件導向程式設計 (OOP)**：Python 中的這種範例圍繞著建立可重複使用程式碼。它涉及使用類別作為物件的藍圖。這些物件可以具有定義其行為和交互的屬性（資料）和方法（函數）。 **Python 的 Magic/Dunder 方法**：Python 中的 Magic 或 Dunder（雙底線）方法是名稱以雙底線開頭和結尾的特殊方法（例如，`__init__`、`__str__`、`__repr__`）。 您可以在這裡閱讀相關內容。 👇 https://dev.to/swirl/python-mastery-pythons-object-oriented-programming-overview-and-fundamentals-22m1 今天，我們將對其進行擴展，並使用物件導向程式設計的知識來理解和建立 Python 中的鍊錶。並會對其執行一些操作。 ## 開源 Python 專案：[Swirl](https://github.com/swirlai/swirl-search) [](https://github.com/swirlai/swirl-search) 如果您對 Python 感興趣，您將會💖 [**Swirl**](https://github.com/swirlai/swirl-search)。 Swirl 是一個開源搜尋平台，它將為您提供以下知識： - Python - 人工智慧 - 在任何產品中整合大型語言模型 - 了解如何開發搜尋平台。 檢查我們的 GitHub 儲存庫： https://github.com/swirlai/swirl-search 如果您能夠：我們將非常高興： https://github.com/swirlai/swirl-search ## Linked List 連結列表是物件有序的集合。它是一種資料結構，旨在將資料保存在不連續的記憶體區塊中。 與使用連續記憶體區塊的陣列或傳統列表不同，鍊錶儲存在非連續記憶體位置。這種設計允許高效的插入和刪除，而無需重新排列整個資料結構。 這種設計允許高效的插入和刪除，而不需要重新排列整個資料結構。 ### 基本鍊錶 基本鍊錶是一種線性資料結構，其中每個元素（稱為節點）包含兩部分：資料和對清單中下一個節點的引用。這種結構允許有效地插入和刪除元素，因為它不需要移動元素，這與陣列不同。 典型的節點設計： **資料**：包含資料，可以是數字、地址、文字等。 **Next**：指向下一個資料節點或儲存下一個資料節點的位址。  第一個節點稱為列表的頭，最後一個節點指向 None（在 Python 中）（或在其他語言中為 Null），稱為尾節點。 當你把很多節點收集在一起時，它就變成了一個鍊錶。  ### 鍊錶的好處和操作的時間複雜度 連結清單有很多好處，特別是在動態資料操作場景中。以下是一些主要優勢： 1. **動態大小**：與陣列不同，鍊錶可以動態增長或縮小大小，這對於記憶體使用來說是高效的。 2. **易於插入/刪除**：插入或刪除節點相對簡單，因為它通常只涉及更改一些引用，而不需要像陣列中那樣移動元素。 3. **靈活性**：它們可以實現其他資料結構，如堆疊、佇列和圖鄰接表。 |運營|時間複雜度| |----------------|-----------------| |存取 | O(n) | |搜尋 | O(n) | |插入| O(1) | O(1) | |刪除 | O(1) | O(1) | _注意_：我們考慮的是單鍊錶。 ## 在 Python 中實作鍊錶。 這是將在 Python 中建立節點的程式碼。如果您對 `__repr__` 方法感到困惑，請注意。請查看本系列中的[上一篇文章](https://dev.to/swirl/python-mastery-pythons-object-oriented-programming-overview-and-fundamentals-22m1)。 ``` class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None def __repr__(self): return f"Node({self.data})" ``` 連結列表類別的程式碼。這利用了 Node 類別來建立資料並將它們連接在一起。 ``` class LinkedList: def __init__(self): self.head = None def append(self, data): new_node = Node(data) if self.head is None: self.head = new_node return last_node = self.head while last_node.next: last_node = last_node.next last_node.next = new_node def __repr__(self): nodes = [] current = self.head while current: nodes.append(repr(current)) current = current.next return "->".join(nodes) ``` 這段程式碼做了兩件事： 1. **追加**：在鍊錶末端追加一個節點。 2. `__repr__` ：此方法遍歷鍊錶並以Pythonic方式列印它。 1. 這也可以使用稱為 traverse 的方法來完成。 _這是呼叫「__repr__」方法的「print(llist)」的輸出：  ### 遍歷鍊錶。 遍歷鍊錶就是遍歷每個節點並列印它的過程。 ``` def traverse(linked_list): current = linked_list.head while current: print(current.data) current = current.next llist = LinkedList() llist.append(1) llist.append(2) llist.append(3) print("Traversing the linked list:") traverse(llist) ```  ## 反轉鍊錶 這個想法是迭代鍊錶，並且對於每個節點，將其“下一個”指標切換為指向前一個節點而不是下一個節點。這將幫助我們反轉鍊錶。 ``` def reverse_linked_list(head): previous = None current = head while current: next_node = current.next current.next = previous previous = current current = next_node return previous llist = LinkedList() llist.append(1) llist.append(2) llist.append(3) print("Original List:", llist) new_head = reverse_linked_list(llist.head) llist.head = new_head print("Reversed List:", llist) ```  ## 在連結清單中插入值 我們已經有一個追加函數，可以將值加到鍊錶的末尾。但是，如果我們想要一個在特定位置加入的方法，並且如果該位置不存在，則將值附加到末尾，該怎麼辦？ ``` class LinkedList: def insert_after_value(self, data_after, data_to_insert): if self.head is None: return current = self.head while current: if current.data == data_after: new_node = Node(data_to_insert) new_node.next = current.next current.next = new_node return current = current.next self.append(data_to_insert) ``` ## 刪除鍊錶中的節點 若要從鍊錶中刪除節點，請建立一個函數，該函數將鍊錶的頭和要刪除的節點的資料作為參數。並遍歷鍊錶，直到找到資料，然後將其刪除。 ``` class LinkedList: def delete_node(self, data): current = self.head if current is None or current.data == data: self.head = current.next if current else None return while current.next: if current.next.data == data: current.next = current.next.next return current = current.next ```  感謝您閱讀本文。在本系列的後續文章中，我們將討論 Python 和 Python 資料結構的更複雜的細節。 ## 為 [Swirl] 做出貢獻(https://github.com/swirlai/swirl-search) [](https://github.com/swirlai/swirl-search) [Swirl](https://github.com/swirlai/swirl-search) 是一個開源 Python 專案。為 Swirl 做出貢獻可以幫助您獲得生產級的 Python 知識並提高您的技能。 檢查我們的 GitHub 儲存庫： https://github.com/swirlai/swirl-search 如果您能夠：我們將非常高興： https://github.com/swirlai/swirl-search 謝謝閱讀， 你們都令人嘆為觀止。  --- 原文出處：https://dev.to/swirl/python-mastery-overview-of-linked-list-in-python-essential-linked-list-operations-hn3
要將其作為影片觀看，請查看此 **YouTube**： https://www.youtube.com/watch?v=uEiWbR7wai0 --- 網紅和權威 =========================== 如果說世界上有什麼比任何行銷都更強大的話，那就是影響力。伊隆馬斯克被認為是有史以來最會貼廢文的人之一，但他發布的所有內容仍然引起了大量的迴響。 很多人傾向於相信我，因為我也在 GitHub 領域建立了一些權威。 這就是為什麼影響者是如此強大的管道。他們的權威和追隨者的意圖可以為公司帶來巨大的轉變。 Giskard 購買了[Santiago's](https://twitter.com/svpino?utm_source=nevo.github20k.com&utm_medium=referral&utm_campaign=how-giskard-got-their-first-1-200-starsign=how-giskard-got-their-first-1-200-stars) 服務來推廣他們的套件，並將其數量增加了一倍星星。 雖然星星是很好的指標，但正如你所知，我從有影響力的人那裡得到了很多星星，這些星星不一定會給我帶來合適的受眾，但會讓我在 GitHub 上成為趨勢。像聖地亞哥這樣的影響者是專注於雷射的影響者，他們實際上可以帶來客戶和良好的用戶（有購買力），**通常更少的明星。** 他們向優秀的影響者支付約 **700-1200 美元**。  --- 錯誤的副產品？ ---------------------- Giskard 製作了一個名為 **SafeGPT** 的小產品 - 拼字檢查器。 他們在 [Super human newsletter](https://www.joinsuperhuman.ai/?utm_source=nevo.github20k.com&utm_medium=referral&utm_campaign=how-giskard-got-their-first-1-200-newsstarHacker) 以及[Showhower](https://news.ycombinator.com/show?utm_source=nevo.github20k.com&utm_medium=referral&utm_campaign=how-giskard-got-their-first-1-200-stars) 並獲得**2,000** 1週內註冊🔥 主要問題是 SafeGPT 是面向最終用戶的最終產品 **（不一定是開發人員），** 當他們嘗試將這些使用者轉換為 Giskard 時，他們沒有轉換，因為這是一個不同的市場。 實際上，我認為這並不是失敗。仍有一些方法可以利用非觀眾來幫助您完成不同的事情。 **你可以：** * 取得不同文章/Youtube 的反應 * 獲得一些社會證明（在社群媒體上關注） * 透過獎勵獲得星星。 --- 原文出處：https://dev.to/github20k/how-giskard-got-their-first-1200-stars-b8k
你的轉職路上，還缺少一份自學作業包！寫完這幾包，直接拿作品去面試上班！
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