5 најдобри практики за развој на софтвер во 2020 година

Еј Хабр! Ви го презентирам преводот на статијата „5 совети за учење како да се кодираат – општи совети за програмерите“ од kristencarter7519.

Иако се чини дека нè делат само неколку дена од 2020 година, овие денови се важни и на полето на развој на софтвер. Овде, во оваа статија, ќе видиме како следната 2020 година ќе го промени животот на развивачите на софтвер.

Иднината на развојот на софтвер е тука!

Традиционалниот развој на софтвер е развој на софтвер со пишување код следејќи некои фиксни правила. Но, современиот развој на софтвер беше сведок на промена на парадигмата со напредокот во вештачката интелигенција, машинското учење и длабокото учење. Со интегрирање на овие три технологии, програмерите ќе можат да креираат софтверски решенија кои учат од инструкциите и додаваат дополнителни функции и обрасци на податоците потребни за да се добие посакуваниот резултат.

Ајде да пробаме со некој код

Со текот на времето, системите за развој на софтвер за невронски мрежи станаа посложени во однос на интеграцијата, како и нивоата на функционалност и интерфејси. Програмерите, на пример, можат да изградат многу едноставна невронска мрежа со Python 3.6. Еве пример програма која прави бинарна класификација со 1 или 0.

Се разбира, можеме да започнеме со создавање класа на невронска мрежа:

увезете NumPy како NP

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

Примена на сигмоидна функција:

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

Тренирање на модел со почетни тежини и предрасуди:

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))

За почетници, ако ви треба помош во врска со невронските мрежи, можете да пребарувате на интернет за веб-страници на врвни компании за развој на софтвер или можете да ангажирате развивачи на AI/ML да работат на вашиот проект.

Модификација на кодот користејќи неврон на излезен слој

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)

Грешка во пресметката за слој на скриен код

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

Излез

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

Секогаш вреди да се биде во тек со најновите програмски јазици и техники за кодирање, а програмерите исто така треба да бидат свесни за многуте нови алатки кои помагаат нивните апликации да бидат релевантни за новите корисници.

Во 2020 година, развивачите на софтвер треба да размислат за вградување на овие 5 алатки за развој на софтвер во нивните производи, без разлика кој програмски јазик го користат:

1. Обработка на природен јазик (НЛП)

Со четбот кој ја рационализира услугата за клиентите, NLP го привлекува вниманието на програмерите кои работат на модерен развој на софтвер. Тие користат NLTK алатки како Python NLTK за брзо инкорпорирање на NLP во chatbots, дигитални асистенти и дигитални производи. До средината на 2020 година или во блиска иднина, ќе видите дека НЛП станува поважен во сè, од малопродажните бизниси до автономните возила и уредите за домот и канцеларијата.

Одејќи напред со подобри алатки и технологии за развој на софтвер, можете да очекувате развивачите на софтвер да користат NLP на различни начини, од кориснички интерфејси базирани на глас до многу полесна навигација во менито, анализа на чувствата, идентификација на контекст, емоции и пристапност до податоци. Сето ова ќе биде достапно за мнозинството корисници, а компаниите ќе можат да постигнат раст на продуктивноста до 430 милијарди долари до 2020 година (според IDC, цитиран од Deloitte).

2. GraphQL го заменува REST Apis

Според програмерите во мојата фирма, која е офшор компанија за развој на софтвер, REST API ја губи својата доминација над универзумот на апликациите поради бавното вчитување на податоците што треба да се направат од повеќе URL-адреси поединечно.

GraphQL е нов тренд и подобра алтернатива на REST-базирана архитектура која ги повлекува сите релевантни податоци од повеќе локации користејќи едно барање. Ова ја подобрува интеракцијата клиент-сервер и ја намалува латентноста, што ја прави апликацијата значително поодговорна за корисникот.

Можете да ги подобрите вашите вештини за развој на софтвер кога користите GraphQL за развој на софтвер. Дополнително, бара помалку код од REST Api и ви овозможува да правите сложени прашања во неколку едноставни линии. Може да биде опремен и со голем број функции Backand as a Service (BaaS) кои го олеснуваат користењето од развивачите на софтвер на различни програмски јазици, вклучувајќи ги Python, Node.js, C++ и Java.

3. Ниско ниво на кодирање/без код (низок код)

Сите алатки за развој на софтвер со низок код обезбедуваат многу придобивки. Треба да биде што е можно поефикасно кога пишувате многу програми од нула. Нискиот код обезбедува претходно конфигуриран код што може да се вгради во поголеми програми. Ова им овозможува дури и на непрограмерите брзо и лесно да создаваат сложени производи и да го забрзаат современиот развојен екосистем.

Според извештајот на TechRepublic, алатките без код/низок код веќе се користат во веб-портали, софтверски системи, мобилни апликации и други области. Пазарот на алатки со низок код ќе порасне на 15 милијарди долари до 2020 година. Овие алатки се справуваат со сè, вклучително и управување со логиката на работниот тек, филтрирање податоци, увоз и извоз. Еве ги најдобрите платформи со низок код во 2020 година:

• Microsoft PowerApps
• Мендикс
• Аутсистеми
• Создател Зохо
• Облак за апликации Salesforce
• Брза база
• Пролетна чизма

4. 5G бран

5G поврзувањето во голема мера ќе влијае на развојот на мобилни апликации и софтвер, како и развој на веб. На крајот на краиштата, со технологии како што е IoT, сè е поврзано. Така, софтверот на уредот максимално ќе ги искористи можностите на безжични мрежи со голема брзина со 5G.

Во неодамнешното интервју за Digital Trends, Ден Дери, потпретседател за производи на Моторола, рече дека „во наредните години, 5G ќе испорачува побрзи податоци, поголем опсег и ќе го забрза телефонскиот софтвер 10 пати побрзо од постоечките безжични технологии“.

Во оваа светлина, софтверските компании ќе работат на внесување на 5G во модерните апликации. Во моментов, повеќе од 20 оператори најавија надградби на нивните мрежи. Така, програмерите сега ќе почнат да работат на користење на соодветни API за да ги искористат предностите на 5G. Технологијата значително ќе го подобри следново:

• Безбедност на мрежни програми, особено за сечење на мрежа.
• Обезбедете нови начини за ракување со кориснички ID.
• Ви овозможува да додавате нова функционалност на апликациите со мала латентност.
• Ќе влијае на развојот на системот AR/VR.

5. Лесна автентикација

Автентикацијата се повеќе станува ефективен процес за заштита на чувствителни податоци. Софистицираната технологија не само што е ранлива на софтверски хакери, туку поддржува и вештачка интелигенција, па дури и квантно пресметување. Но, пазарот за развој на софтвер веќе гледа многу нови видови на автентикација, како што се гласовна анализа, биометрика и препознавање на лица.

Во оваа фаза, хакерите наоѓаат различни начини за фалсификување на онлајн кориснички идентификатори и лозинки. Бидејќи мобилните корисници веќе се навикнати да пристапуваат до своите паметни телефони со отпечаток од прст или скенирање на лицето, со што се користат алатки за автентикација, нема да им требаат нови способности за верификација бидејќи веројатноста за сајбер кражба ќе биде помала. Еве неколку мулти-факторски алатки за автентикација со SSL шифрирање.

• Меки токени ги претвораат вашите паметни телефони во практични повеќефакторски автентикатори.
• EGrid шаблоните се лесна за употреба и популарна форма на автентикатори во индустријата.
• Некои од најдобрите програми за автентикација за бизниси се RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx и Aerobase.

Постојат софтверски компании во Индија и САД кои вршат опширно истражување на полето на автентикација и биометрика. Тие, исто така, промовираат вештачка интелигенција за да создадат супериорен софтвер за гласовно, лице-ид, однесување и биометриска автентикација. Сега можете да ги заштитите дигиталните канали и да ги подобрите можностите на платформата.

Заклучок

Изгледа дека животот на програмерите ќе стане помалку предизвикувачки во 2020 година бидејќи темпото на развој на софтвер веројатно ќе се забрза. Достапните алатки ќе станат полесни за употреба. На крајот, овој напредок ќе создаде динамичен свет кој влегува во нова дигитална ера.

Извор: www.habr.com