🥇5 najboljih praksi razvoja softvera u 2020.

Hej Habr! Vašoj pozornosti predstavljam prijevod članka “5 savjeta za učenje kodiranja – opći savjeti za programere” od kristencarter7519.

Iako se čini da nas od 2020. godine dijeli samo nekoliko dana, ovi dani važni su i na području razvoja softvera. Ovdje u ovom članku vidjet ćemo kako će nadolazeća 2020. godina promijeniti život programera softvera.

Budućnost razvoja softvera je ovdje!

Tradicionalni razvoj softvera je razvoj softvera pisanjem koda prema nekim fiksnim pravilima. Ali moderni razvoj softvera svjedočio je promjeni paradigme s napretkom u umjetnoj inteligenciji, strojnom učenju i dubokom učenju. Integracijom ove tri tehnologije programeri će moći stvoriti softverska rješenja koja uče iz uputa i dodaju dodatne značajke i uzorke podacima potrebnim za postizanje željenog rezultata.

Pokušajmo s nekim kodom

S vremenom su sustavi za razvoj softvera za neuronske mreže postali složeniji u smislu integracije, kao i razina funkcionalnosti i sučelja. Programeri, na primjer, mogu izgraditi vrlo jednostavnu neuronsku mrežu s Pythonom 3.6. Ovdje je primjer programa koji radi binarnu klasifikaciju s 1 ili 0.

Naravno, možemo započeti stvaranjem klase neuronske mreže:

uvesti NumPy kao NP

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

Primjena sigmoidne funkcije:

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

Uvježbavanje modela s početnim težinama i pristranostima:

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))

Za početnike, ako trebate pomoć u vezi s neuronskim mrežama, možete na internetu pretražiti web stranice vrhunskih tvrtki za razvoj softvera ili možete angažirati AI/ML programere da rade na vašem projektu.

Modifikacija koda pomoću neurona izlaznog sloja

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)

Pogreška izračuna za sloj skrivenog koda

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

Izlaz

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

Uvijek vrijedi biti u tijeku s najnovijim programskim jezicima i tehnikama kodiranja, a programeri također trebaju biti svjesni brojnih novih alata koji pomažu da njihove aplikacije budu relevantne za nove korisnike.

U 2020. programeri softvera trebali bi razmotriti uključivanje ovih 5 alata za razvoj softvera u svoje proizvode, bez obzira koji programski jezik koriste:

1. Obrada prirodnog jezika (NLP)

S chatbotom koji pojednostavljuje korisničku uslugu, NLP privlači pažnju programera koji rade na razvoju modernog softvera. Oni koriste NLTK alate kao što je Python NLTK za brzo uključivanje NLP-a u chatbotove, digitalne pomoćnike i digitalne proizvode. Do sredine 2020. ili u bliskoj budućnosti vidjet ćete kako NLP postaje sve važniji u svemu, od maloprodajnih poslova do autonomnih vozila i uređaja za dom i ured.

Krećući se naprijed s boljim alatima i tehnologijama za razvoj softvera, možete očekivati da će programeri softvera koristiti NLP na različite načine, od glasovnih korisničkih sučelja do puno lakše navigacije izbornika, analize osjećaja, identifikacije konteksta, emocija i pristupa podacima. Sve će to biti dostupno većini korisnika, a tvrtke će do 430. moći ostvariti rast produktivnosti do 2020 milijardi dolara (prema IDC-u, citira ga Deloitte).

2. GraphQL zamjenjuje REST Apis

Prema programerima u mojoj tvrtki, koja je offshore tvrtka za razvoj softvera, REST API gubi svoju dominaciju nad svemirom aplikacija zbog sporog učitavanja podataka koje je potrebno izvršiti s više URL-ova pojedinačno.

GraphQL je novi trend i bolja alternativa arhitekturi temeljenoj na REST-u koja dohvaća sve relevantne podatke s više stranica pomoću jednog upita. To poboljšava interakciju klijent-poslužitelj i smanjuje kašnjenje, čineći aplikaciju znatno osjetljivijom za korisnika.

Možete poboljšati svoje vještine razvoja softvera ako koristite GraphQL za razvoj softvera. Osim toga, zahtijeva manje koda nego REST API i omogućuje vam izradu složenih upita u nekoliko jednostavnih redaka. Također se može opremiti brojnim značajkama Backand as a Service (BaaS) koje programerima softvera olakšavaju korištenje u različitim programskim jezicima, uključujući Python, Node.js, C++ i Java.

3. Niska razina kodiranja/bez koda (nizak kod)

Svi alati za razvoj softvera s niskim kodom pružaju mnoge prednosti. Trebao bi biti što je moguće učinkovitiji kada pišete mnoge programe od nule. Low code pruža unaprijed konfigurirani kod koji se može ugraditi u veće programe. To čak i neprogramerima omogućuje brzo i jednostavno stvaranje složenih proizvoda i ubrzavanje modernog razvojnog ekosustava.

Prema izvješću TechRepublica, alati bez koda/niskog koda već se koriste na web portalima, softverskim sustavima, mobilnim aplikacijama i drugim područjima. Tržište alata s niskim kodom porast će na 15 milijardi dolara do 2020. Ovi alati obrađuju sve, uključujući upravljanje logikom tijeka rada, filtriranje podataka, uvoz i izvoz. Ovo su najbolje platforme s niskim kodom u 2020.:

Microsoft PowerApps
Mendix
Outsystems
Zoho Stvoritelj
Salesforce App Cloud
Brza baza
Proljetna čizma

4. 5G val

5G povezivost uvelike će utjecati na razvoj mobilnih aplikacija i softvera, kao i na razvoj weba. Uostalom, s tehnologijama kao što je IoT, sve je povezano. Stoga će softver uređaja maksimalno iskoristiti mogućnosti bežičnih mreža velike brzine s 5G.

U nedavnom intervjuu za Digital Trends, Dan Dery, potpredsjednik Motorole za proizvode, rekao je da će "u nadolazećim godinama 5G isporučivati brže podatke, veću propusnost i ubrzati telefonski softver 10 puta brže od postojećih bežičnih tehnologija."

U tom svjetlu, softverske će tvrtke raditi na uvođenju 5G u moderne aplikacije. Trenutačno je više od 20 operatera najavilo nadogradnju svojih mreža. Dakle, programeri će sada početi raditi na korištenju odgovarajućih API-ja za iskorištavanje prednosti 5G. Tehnologija će značajno poboljšati sljedeće:

Sigurnost mrežnog programa, posebno za Network Slicing.
Pružite nove načine za rukovanje korisničkim ID-ovima.
Omogućuje vam dodavanje novih funkcija aplikacijama s malom latencijom.
Utjecat će na razvoj AR/VR sustava.

5. Jednostavna provjera autentičnosti

Autentifikacija sve više postaje učinkovit proces za zaštitu osjetljivih podataka. Sofisticirana tehnologija nije samo ranjiva na hakiranje softvera, već podržava i umjetnu inteligenciju, pa čak i kvantno računalstvo. Ali na tržištu razvoja softvera već se pojavljuju mnoge nove vrste autentifikacije, poput analize glasa, biometrije i prepoznavanja lica.

U ovoj fazi hakeri pronalaze razne načine krivotvorenja korisničkih ID-ova i lozinki. Budući da su korisnici mobilnih uređaja već navikli pristupati svojim pametnim telefonima pomoću otisaka prstiju ili prepoznavanja lica, neće im trebati nove opcije provjere s alatima za autentifikaciju, jer će se vjerojatnost kibernetičke krađe smanjiti. Evo nekoliko alata za višefaktorsku autentifikaciju s SSL- šifriranje.

Soft tokeni pretvaraju vaše pametne telefone u praktične višefaktorske autentifikatore.
EGrid predlošci jednostavan su za korištenje i popularan oblik autentifikatora u industriji.
Neki od najboljih programa za autentifikaciju za tvrtke su RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx i Aerobase.

Postoje softverske tvrtke u Indiji i SAD-u koje provode opsežna istraživanja u području autentifikacije i biometrije. Također promiču umjetnu inteligenciju za stvaranje vrhunskog softvera za autentifikaciju glasom, identifikacijom lica, ponašanjem i biometrijom. Sada možete zaštititi digitalne kanale i poboljšati mogućnosti platforme.

Zaključak

Čini se da će život programera postati manje izazovan 2020. jer će se tempo razvoja softvera vjerojatno ubrzati. Dostupni alati postat će lakši za korištenje. U konačnici, ovaj će napredak stvoriti dinamičan svijet koji ulazi u novo digitalno doba.

Izvor: www.habr.com