🥇5 beste Praktiken zur Softwareentwicklung im Jahr 2020

Hey Habr! Ich präsentiere Ihnen die Übersetzung des Artikels „5 Tipps zum Erlernen des Programmierens – Allgemeine Ratschläge für Programmierer“ von kristencarter7519.

Auch wenn das Jahr 2020 scheinbar nur noch wenige Tage entfernt ist, sind diese Tage auch im Bereich der Softwareentwicklung wichtig. Hier in diesem Artikel werden wir sehen, wie das kommende Jahr 2020 das Leben von Softwareentwicklern verändern wird.

Die Zukunft der Softwareentwicklung ist da!

Unter traditioneller Softwareentwicklung versteht man die Entwicklung von Software durch das Schreiben von Code nach einigen festen Regeln. Doch die moderne Softwareentwicklung hat mit Fortschritten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning einen Paradigmenwechsel erlebt. Durch die Integration dieser drei Technologien können Entwickler Softwarelösungen erstellen, die aus Anweisungen lernen und den Daten zusätzliche Funktionen und Muster hinzufügen, die zum Erzielen des gewünschten Ergebnisses erforderlich sind.

Versuchen wir es mit etwas Code

Im Laufe der Zeit sind Softwareentwicklungssysteme für neuronale Netze sowohl hinsichtlich der Integration als auch hinsichtlich des Funktionsumfangs und der Schnittstellen komplexer geworden. Entwickler können beispielsweise mit Python 3.6 ein sehr einfaches neuronales Netzwerk aufbauen. Hier ist ein Beispielprogramm, das eine binäre Klassifizierung mit Einsen oder Nullen durchführt.

Natürlich können wir mit der Erstellung einer neuronalen Netzwerkklasse beginnen:

Importiere NumPy als NP

X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])

Anwendung der Sigmoidfunktion:

def sigmoid ():
   return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
   return x * (1-x)

Trainieren eines Modells mit anfänglichen Gewichten und Verzerrungen:

epoch=10000
lr=0.1
inputlayer_neurons = X.shape[1]
hiddenlayer_neurons = 3
output_neurons = 1

wh=np.random.uniform(size=(inputlayer_neurons,hiddenlayer_neurons))
bh=np.random.uniform(size=(1,hiddenlayer_neurons))
wout=np.random.uniform(size=(hiddenlayer_neurons,output_neurons))
bout=np.random.uniform(size=(1,output_neurons))

Wenn Sie als Anfänger Hilfe zu neuronalen Netzen benötigen, können Sie im Internet nach Websites führender Softwareentwicklungsunternehmen suchen oder AI/ML-Entwickler mit der Arbeit an Ihrem Projekt beauftragen.

Codemodifikation mithilfe eines Neurons der Ausgabeschicht

hidden_layer_input1=np.dot(X,wh)
hidden_layer_input=hidden_layer_input1 + bh
hiddenlayer_activations = sigmoid(hidden_layer_input)
output_layer_input1=np.dot(hiddenlayer_activations,wout)
output_layer_input= output_layer_input1+ bout
output = sigmoid(output_layer_input)

Berechnungsfehler für versteckte Codeschicht

E = y-output
slope_output_layer = derivatives_sigmoid(output)
slope_hidden_layer = derivatives_sigmoid(hiddenlayer_activations)
d_output = E * slope_output_layer
Error_at_hidden_layer = d_output.dot(wout.T)
d_hiddenlayer = Error_at_hidden_layer * slope_hidden_layer
wout += hiddenlayer_activations.T.dot(d_output) *lr
bout += np.sum(d_output, axis=0,keepdims=True) *lr
wh += X.T.dot(d_hiddenlayer) *lr
bh += np.sum(d_hiddenlayer, axis=0,keepdims=True) *lr

Ausgang

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

Es lohnt sich immer, über die neuesten Programmiersprachen und Codierungstechniken auf dem Laufenden zu bleiben, und Programmierer sollten sich auch der vielen neuen Tools bewusst sein, die dabei helfen, ihre Apps für neue Benutzer relevant zu machen.

Im Jahr 2020 sollten Softwareentwickler erwägen, diese 5 Softwareentwicklungstools in ihre Produkte zu integrieren, unabhängig davon, welche Programmiersprache sie verwenden:

1. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Mit einem Chatbot, der den Kundenservice optimiert, erregt NLP die Aufmerksamkeit von Programmierern, die an moderner Softwareentwicklung arbeiten. Sie nutzen NLTK-Toolkits wie Python NLTK, um NLP schnell in Chatbots, digitale Assistenten und digitale Produkte zu integrieren. Bis Mitte 2020 oder in naher Zukunft werden Sie erleben, dass NLP in allen Bereichen, vom Einzelhandel bis hin zu autonomen Fahrzeugen und Geräten für Zuhause und Büro, immer wichtiger wird.

Mit der Weiterentwicklung besserer Softwareentwicklungstools und -technologien können Sie davon ausgehen, dass Softwareentwickler NLP auf vielfältige Weise nutzen werden, von sprachbasierten Benutzeroberflächen bis hin zu einer viel einfacheren Menünavigation, Stimmungsanalyse, Kontextidentifikation, Emotionen und Datenzugänglichkeit. All dies wird der Mehrheit der Nutzer zur Verfügung stehen und Unternehmen können bis 430 ein Produktivitätswachstum von bis zu 2020 Milliarden US-Dollar erzielen (laut IDC, zitiert von Deloitte).

2. GraphQL ersetzt REST Apis

Laut den Entwicklern meiner Firma, einem Offshore-Softwareentwicklungsunternehmen, verliert die REST-API aufgrund des langsamen Ladens von Daten, das von mehreren URLs einzeln erfolgen muss, ihre Dominanz über das Anwendungsuniversum.

GraphQL ist ein neuer Trend und eine bessere Alternative zur REST-basierten Architektur, die alle relevanten Daten von mehreren Standorten mit einer einzigen Abfrage abruft. Dies verbessert die Client-Server-Interaktion und reduziert die Latenz, wodurch die Anwendung für den Benutzer deutlich reaktionsschneller wird.

Sie können Ihre Softwareentwicklungsfähigkeiten verbessern, wenn Sie GraphQL für die Softwareentwicklung verwenden. Darüber hinaus ist weniger Code erforderlich als die REST-API und Sie können komplexe Abfragen in wenigen einfachen Zeilen durchführen. Es kann außerdem mit einer Reihe von Backand-as-a-Service-Funktionen (BaaS) ausgestattet werden, die die Verwendung durch Softwareentwickler in verschiedenen Programmiersprachen, einschließlich Python, Node.js, C++ und Java, erleichtern.

3. Niedriger Codierungslevel/kein Code (niedriger Code)

Alle Low-Code-Softwareentwicklungstools bieten viele Vorteile. Es sollte so effizient wie möglich sein, wenn viele Programme von Grund auf neu geschrieben werden. Low Code stellt vorkonfigurierten Code bereit, der in größere Programme eingebettet werden kann. Dadurch können auch Nicht-Programmierer schnell und einfach komplexe Produkte erstellen und das moderne Entwicklungsökosystem beschleunigen.

Einem TechRepublic-Bericht zufolge werden No-Code/Low-Code-Tools bereits in Webportalen, Softwaresystemen, mobilen Anwendungen und anderen Bereichen eingesetzt. Der Markt für Low-Code-Tools wird bis 15 auf 2020 Milliarden US-Dollar anwachsen. Diese Tools erledigen alles, einschließlich der Verwaltung der Workflow-Logik, der Datenfilterung sowie des Imports und Exports. Hier sind die besten Low-Code-Plattformen im Jahr 2020:

Microsoft PowerApps
Mendix
Outsysteme
Zoho Schöpfer
Salesforce-App-Cloud
Schnelle Basis
Frühlingsstiefel

4. 5G-Welle

Die 5G-Konnektivität wird große Auswirkungen auf die Entwicklung mobiler Apps und Software sowie auf die Webentwicklung haben. Denn mit Technologien wie IoT ist alles vernetzt. Somit nutzt die Gerätesoftware die Möglichkeiten von Hochgeschwindigkeits-Funknetzen mit 5G optimal aus.

In einem kürzlichen Interview mit Digital Trends sagte Dan Dery, Vizepräsident für Produkte bei Motorola, dass „5G in den kommenden Jahren schnellere Daten und eine höhere Bandbreite liefern und Telefonsoftware zehnmal schneller beschleunigen wird als bestehende drahtlose Technologien.“

Vor diesem Hintergrund werden Softwareunternehmen daran arbeiten, 5G in moderne Anwendungen zu integrieren. Derzeit haben mehr als 20 Betreiber Modernisierungen ihrer Netze angekündigt. Daher werden Entwickler nun damit beginnen, die entsprechenden APIs zu verwenden, um die Vorteile von 5G zu nutzen. Die Technologie wird Folgendes erheblich verbessern:

Sicherheit von Netzwerkprogrammen, insbesondere für Network Slicing.
Bieten Sie neue Möglichkeiten für den Umgang mit Benutzer-IDs.
Ermöglicht das Hinzufügen neuer Funktionen zu Anwendungen mit geringer Latenz.
Wird die Entwicklung des AR/VR-Systems beeinflussen.

5. Einfache Authentifizierung

Die Authentifizierung wird immer mehr zu einem wirksamen Verfahren zum Schutz sensibler Daten. Die ausgefeilte Technologie ist nicht nur anfällig für Software-Hacks, sondern unterstützt auch künstliche Intelligenz und sogar Quantencomputing. Auf dem Softwareentwicklungsmarkt gibt es jedoch bereits viele neue Arten der Authentifizierung, beispielsweise Sprachanalyse, Biometrie und Gesichtserkennung.

In dieser Phase finden Hacker immer neue Wege, Benutzerkennungen und Passwörter zu fälschen. Da mobile Nutzer bereits daran gewöhnt sind, ihre Smartphones per Fingerabdruck oder Gesichtserkennung zu entsperren, benötigen sie keine neuen Verifizierungsoptionen mit Authentifizierungstools, da die Wahrscheinlichkeit von Cyberdiebstahl dadurch sinkt. Hier sind einige Multifaktor-Authentifizierungstools mit SSL- Verschlüsselung.

Soft-Tokens verwandeln Ihre Smartphones in praktische Multi-Faktor-Authentifikatoren.
EGrid-Vorlagen sind eine einfach zu verwendende und in der Branche beliebte Form von Authentifikatoren.
Zu den besten Authentifizierungsprogrammen für Unternehmen gehören RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx und Aerobase.

Es gibt Softwareunternehmen in Indien und den USA, die umfangreiche Forschung im Bereich Authentifizierung und Biometrie betreiben. Sie fördern auch KI, um überlegene Software für Sprach-, Face-ID-, Verhaltens- und biometrische Authentifizierung zu entwickeln. Jetzt können Sie digitale Kanäle schützen und die Plattformfunktionen verbessern.

Fazit

Es sieht so aus, als ob das Leben für Programmierer im Jahr 2020 weniger herausfordernd sein wird, da sich das Tempo der Softwareentwicklung voraussichtlich beschleunigen wird. Die verfügbaren Tools werden einfacher zu verwenden sein. Letztendlich wird dieser Fortschritt eine dynamische Welt schaffen, die in ein neues digitales Zeitalter eintritt.

Source: habr.com