5 parasta ohjelmistokehityskäytäntöä vuonna 2020

Hei Habr! Esitän huomionne artikkelin käännöksen "5 vinkkiä koodaamisen oppimiseen – yleisiä neuvoja ohjelmoijille" kirjoittanut Kristencarter7519

Vaikka näyttää siltä, ​​että olemme vain muutaman päivän päässä vuodesta 2020, nämä päivät ovat tärkeitä myös ohjelmistokehityksen saralla. Tässä artikkelissa näemme kuinka tuleva vuosi 2020 muuttaa ohjelmistokehittäjien elämän.

Ohjelmistokehityksen tulevaisuus on täällä!

Perinteinen ohjelmistokehitys tarkoittaa ohjelmistojen kehittämistä kirjoittamalla koodia tiettyjen kiinteiden sääntöjen mukaisesti. Mutta moderni ohjelmistokehitys on todistanut paradigman muutosta tekoälyn, koneoppimisen ja syväoppimisen edistymisen myötä. Integroimalla nämä kolme teknologiaa kehittäjät voivat luoda ohjelmistoratkaisuja, jotka oppivat ohjeista ja lisäävät tietoihin lisäominaisuuksia ja kuvioita halutun tuloksen saavuttamiseksi.

Kokeillaan jollain koodilla

Ajan myötä neuroverkkoohjelmistojen kehitysjärjestelmät ovat monimutkaistuneet integraation sekä toiminnallisuuden ja rajapintojen suhteen. Kehittäjät voivat esimerkiksi rakentaa hyvin yksinkertaisen hermoverkon Python 3.6:lla. Tässä on esimerkkiohjelma, joka tekee binääriluokituksen 1:llä tai 0:lla.

Tietysti voimme aloittaa luomalla hermoverkkoluokan:

tuo NumPy NP:nä

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

Sigmoidifunktion sovellus:

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

Mallin kouluttaminen alkupainoilla ja harhoilla:

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))

Aloittelijoille, jos tarvitset apua neuroverkkoihin liittyen, voit etsiä Internetistä huippuohjelmistokehitysyritysten verkkosivustoja tai palkata AI/ML-kehittäjiä työskentelemään projektisi parissa.

Koodin muokkaus käyttämällä lähtökerroksen neuronia

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)

Piilotetun koodikerroksen laskentavirhe

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

Ulostulo

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

Aina kannattaa pysyä ajan tasalla uusimpien ohjelmointikielten ja koodaustekniikoiden kanssa, ja ohjelmoijien tulisi myös olla tietoisia monista uusista työkaluista, jotka auttavat tekemään sovelluksistaan ​​merkityksellisiä uusille käyttäjille.

Vuonna 2020 ohjelmistokehittäjien tulisi harkita näiden viiden ohjelmistokehitystyökalun sisällyttämistä tuotteisiinsa riippumatta siitä, mitä ohjelmointikieltä he käyttävät:

1. Natural Language Processing (NLP)

Asiakaspalvelua virtaviivaistavalla chatbotilla NLP kiinnittää nykyaikaisen ohjelmistokehityksen parissa työskentelevien ohjelmoijien huomion. He käyttävät NLTK-työkalusarjoja, kuten Python NLTK, NLP:n nopeaan sisällyttämiseen chatboteihin, digitaalisiin avustajiin ja digitaalisiin tuotteisiin. Vuoden 2020 puoliväliin mennessä tai lähitulevaisuudessa näet NLP:n olevan tärkeämpää kaikessa vähittäiskaupoista autonomisiin ajoneuvoihin ja kodin ja toimiston laitteisiin.

Edistyessään parempien ohjelmistokehitystyökalujen ja -tekniikoiden avulla voit odottaa ohjelmistokehittäjien käyttävän NLP:tä monin eri tavoin, äänipohjaisista käyttöliittymistä paljon helpompaan valikkoon siirtymiseen, tunteiden analysointiin, kontekstin tunnistamiseen, tunteisiin ja tietojen saatavuuteen. Kaikki tämä on suurimman osan käyttäjistä saatavilla, ja yritykset voivat saavuttaa jopa 430 miljardin dollarin tuottavuuden kasvun vuoteen 2020 mennessä (Deloitten mainitseman IDC:n mukaan).

2. GraphQL korvaa REST Apis

Yritykseni, joka on offshore-ohjelmistokehitysyritys, kehittäjien mukaan REST API on menettämässä valta-asemaansa sovellusuniversumiin nähden, koska data on ladattava hitaasti, ja se on tehtävä useista URL-osoitteista erikseen.

GraphQL on uusi trendi ja parempi vaihtoehto REST-pohjaiselle arkkitehtuurille, joka hakee kaiken oleellisen tiedon useilta sivustoilta yhdellä kyselyllä. Tämä parantaa asiakkaan ja palvelimen vuorovaikutusta ja vähentää viivettä, mikä tekee sovelluksesta huomattavasti reagoivamman käyttäjän kannalta.

Voit parantaa ohjelmistokehitystaitojasi, kun käytät GraphQL:ää ohjelmistokehitykseen. Lisäksi se vaatii vähemmän koodia kuin REST Api ja antaa sinun tehdä monimutkaisia ​​kyselyitä muutamalla yksinkertaisella rivillä. Se voidaan myös varustaa useilla Backand as a Service (BaaS) -ominaisuuksilla, joiden avulla ohjelmistokehittäjät voivat käyttää sitä helposti eri ohjelmointikielillä, mukaan lukien Python, Node.js, C++ ja Java.

3. Matala koodaustaso/ei koodia (matala koodi)

Kaikki alhaisen koodin ohjelmistokehitystyökalut tarjoavat monia etuja. Sen tulisi olla mahdollisimman tehokasta kirjoitettaessa monia ohjelmia tyhjästä. Matala koodi tarjoaa esikonfiguroidun koodin, joka voidaan upottaa suurempiin ohjelmiin. Tämän ansiosta myös ohjelmoimattomat voivat luoda nopeasti ja helposti monimutkaisia ​​tuotteita ja nopeuttaa nykyaikaista kehitysekosysteemiä.

TechRepublic-raportin mukaan no-code/low code -työkaluja käytetään jo verkkoportaaleissa, ohjelmistojärjestelmissä, mobiilisovelluksissa ja muilla alueilla. Alhaisen koodin työkalumarkkinat kasvavat 15 miljardiin dollariin vuoteen 2020 mennessä. Nämä työkalut hoitavat kaiken, mukaan lukien työnkulun logiikan hallinnan, tietojen suodatuksen, tuonnin ja viennin. Tässä ovat parhaat alhaisen koodin alustat vuonna 2020:

• Microsoft PowerApps
• Liite
• Ulkojärjestelmät
• Zoho-luoja
• Salesforce App Cloud
• Nopea pohja
• Jousikenkä

4. 5G-aalto

5G-yhteydet vaikuttavat suuresti mobiilisovellus- ja ohjelmistokehitykseen sekä verkkokehitykseen. Loppujen lopuksi IoT:n kaltaisten teknologioiden kanssa kaikki on yhteydessä. Siten laiteohjelmisto hyödyntää nopeiden langattomien verkkojen ominaisuuksia 5G:llä parhaalla mahdollisella tavalla.

Hiljattain Digital Trendsin haastattelussa Motorolan tuotejohtaja Dan Dery sanoi, että "tulevina vuosina 5G toimittaa nopeampaa dataa, suuremman kaistanleveyden ja nopeuttaa puhelinohjelmistoa 10 kertaa nopeammin kuin nykyiset langattomat tekniikat."

Tässä valossa ohjelmistoyritykset pyrkivät tuomaan 5G:n nykyaikaisiin sovelluksiin. Tällä hetkellä yli 20 operaattoria on ilmoittanut päivittävänsä verkkojaan. Joten kehittäjät alkavat nyt käyttää asianmukaisia ​​sovellusliittymiä hyödyntääkseen 5G:tä. Tekniikka parantaa merkittävästi seuraavia:

• Verkko-ohjelmien suojaus, erityisesti verkon viipalointia varten.
• Tarjoa uusia tapoja käsitellä käyttäjätunnuksia.
• Voit lisätä uusia toimintoja sovelluksiin, joilla on pieni viive.
• Vaikuttaa AR/VR-järjestelmän kehitykseen.

5. Helppo todennus

Todennus on yhä tehokkaampi prosessi arkaluonteisten tietojen suojaamiseksi. Kehittynyt tekniikka ei ole vain alttiina ohjelmistomurroille, vaan se tukee myös tekoälyä ja jopa kvanttilaskentaa. Mutta ohjelmistokehitysmarkkinoilla nähdään jo monia uusia todennustyyppejä, kuten äänianalyysi, biometriset tiedot ja kasvojentunnistus.

Tässä vaiheessa hakkerit löytävät erilaisia ​​tapoja väärentää online-käyttäjätunnuksia ja salasanoja. Koska mobiilikäyttäjät ovat jo tottuneet käyttämään älypuhelimiaan sormenjälki- tai kasvoskannauksella ja siten käyttämällä todennustyökaluja, he eivät tarvitse uusia varmennusominaisuuksia, koska kybervarkauksien todennäköisyys pienenee. Tässä on joitain monivaiheisia todennustyökaluja SSL-salauksella.

• Soft Tokenit tekevät älypuhelimestasi käteviä monitekijätodentajia.
• EGrid-mallit ovat helppokäyttöinen ja suosittu autentikointimuoto alalla.
• Jotkut parhaista todennusohjelmista yrityksille ovat RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx ja Aerobase.

Intiassa ja Yhdysvalloissa on ohjelmistoyrityksiä, jotka tekevät laajaa tutkimusta autentikoinnin ja biometriikan alalla. He myös edistävät tekoälyä luodakseen ylivertaisia ​​ohjelmistoja puhe-, kasvotunnistus-, käyttäytymis- ja biometriseen todentamiseen. Nyt voit suojata digitaalisia kanavia ja parantaa alustan ominaisuuksia.

Johtopäätös

Näyttää siltä, ​​että ohjelmoijien elämästä tulee vähemmän haastavaa vuonna 2020, koska ohjelmistokehitysvauhti todennäköisesti kiihtyy. Käytettävissä olevien työkalujen käyttö helpottuu. Viime kädessä tämä edistys luo dynaamisen maailman, joka astuu uuteen digitaaliseen aikakauteen.

Lähde: will.com