5 Pinakamahusay na Mga Kasanayan sa Pag-develop ng Software noong 2020

Hello, Habr! Ipinakita ko sa iyong pansin ang isang pagsasalin ng artikulo β€œ5 Tip Sa Pag-aaral Kung Paano Mag-code – Pangkalahatang Payo Para sa Mga Programmer” ni kristencarter7519.

Bagama't tila ilang araw na lang tayo mula sa 2020, ang mga araw na ito ay mahalaga din sa larangan ng software development. Dito sa artikulong ito, makikita natin kung paano babaguhin ng darating na taon 2020 ang buhay ng mga software developer.

5 Pinakamahusay na Mga Kasanayan sa Pag-develop ng Software noong 2020

Ang hinaharap ng software development ay narito na!

Ang tradisyunal na software development ay ang pagbuo ng software sa pamamagitan ng pagsulat ng code na sumusunod sa ilang nakapirming panuntunan. Ngunit nasaksihan ng modernong software development ang pagbabago ng paradigm na may mga pagsulong sa artificial intelligence, machine learning at deep learning. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng tatlong teknolohiyang ito, makakagawa ang mga developer ng mga solusyon sa software na natututo mula sa mga tagubilin at magdagdag ng mga karagdagang feature at pattern sa data na kailangan para makagawa ng ninanais na resulta.

Subukan natin gamit ang ilang code

Sa paglipas ng panahon, ang mga sistema ng pagbuo ng software ng neural network ay naging mas kumplikado sa mga tuntunin ng pagsasama pati na rin ang mga antas ng pag-andar at mga interface. Ang mga developer, halimbawa, ay maaaring bumuo ng isang napakasimpleng neural network gamit ang Python 3.6. Narito ang isang halimbawang programa na gumagawa ng binary classification na may 1s o 0s.

Siyempre, maaari tayong magsimula sa pamamagitan ng paglikha ng klase ng neural network:

import NumPy bilang NP

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

Application ng sigmoid function:

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

Pagsasanay ng isang modelo na may mga paunang timbang at bias:

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))

Para sa mga nagsisimula, kung kailangan mo ng tulong tungkol sa mga neural network, maaari kang maghanap sa internet para sa mga website ng mga nangungunang kumpanya ng software development o maaari kang umarkila ng mga AI/ML developer para magtrabaho sa iyong proyekto.

Pagbabago ng code gamit ang isang output layer neuron

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)

Error sa pagkalkula para sa nakatagong layer ng code

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

Pagbubuhos

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

Palaging sulit na manatiling napapanahon sa pinakabagong mga wika sa programming at mga diskarte sa pag-coding, at dapat ding malaman ng mga programmer ang maraming bagong tool na tumutulong na gawing may kaugnayan ang kanilang mga app sa mga bagong user.

Sa 2020, dapat isaalang-alang ng mga software developer na isama ang 5 software development tool na ito sa kanilang mga produkto, anuman ang programming language na ginagamit nila:

1. Natural Language Processing (NLP)

Sa pamamagitan ng isang chatbot na nag-streamline ng serbisyo sa customer, ang NLP ay nakakakuha ng atensyon ng mga programmer na nagtatrabaho sa modernong software development. Gumagamit sila ng mga toolkit ng NLTK tulad ng Python NLTK upang mabilis na maisama ang NLP sa mga chatbot, digital assistant, at digital na produkto. Sa kalagitnaan ng 2020 o sa malapit na hinaharap, makikita mong nagiging mas mahalaga ang NLP sa lahat mula sa mga retail na negosyo hanggang sa mga autonomous na sasakyan at device para sa bahay at opisina.

Sa pagsulong gamit ang mas mahuhusay na tool at teknolohiya sa pag-develop ng software, maaari mong asahan na ang mga developer ng software ay gagamit ng NLP sa iba't ibang paraan, mula sa mga user interface na nakabatay sa boses hanggang sa mas madaling pag-navigate sa menu, pagsusuri ng sentimento, pagkakakilanlan ng konteksto, emosyon, at accessibility ng data. Ang lahat ng ito ay magiging available sa karamihan ng mga user, at ang mga kumpanya ay makakamit ang paglago ng produktibidad ng hanggang $430 bilyon sa 2020 (ayon sa IDC, binanggit ni Deloitte).

2. Pinapalitan ng GraphQL ang REST Apis

Ayon sa mga developer sa aking firm, na isang kumpanya sa pag-develop ng software sa malayo sa pampang, ang REST API ay nawawalan ng pangingibabaw sa application universe dahil sa mabagal na paglo-load ng data na kailangang gawin mula sa maraming URL nang paisa-isa.

Ang GraphQL ay isang bagong trend at isang mas mahusay na alternatibo sa REST-based na arkitektura na kumukuha ng lahat ng nauugnay na data mula sa maraming site gamit ang isang query. Pinapabuti nito ang pakikipag-ugnayan ng client-server at binabawasan ang latency, na ginagawang mas tumutugon ang application para sa user.

Mapapabuti mo ang iyong mga kasanayan sa pagbuo ng software kapag ginamit mo ang GraphQL para sa pagbuo ng software. Bukod pa rito, nangangailangan ito ng mas kaunting code kaysa sa REST Api at nagbibigay-daan sa iyong gumawa ng mga kumplikadong query sa ilang simpleng linya. Maaari din itong gamitan ng ilang feature ng Backand as a Service (BaaS) na nagpapadali sa paggamit ng mga software developer sa iba't ibang programming language, kabilang ang Python, Node.js, C++ at Java.

3. Mababang antas ng coding/walang code (mababang code)

Ang lahat ng mga tool sa pagbuo ng software na may mababang code ay nagbibigay ng maraming benepisyo. Dapat itong maging mahusay hangga't maaari kapag nagsusulat ng maraming mga programa mula sa simula. Ang mababang code ay nagbibigay ng paunang na-configure na code na maaaring i-embed sa mas malalaking programa. Nagbibigay-daan ito kahit na hindi programmer na mabilis at madaling lumikha ng mga kumplikadong produkto at mapabilis ang modernong development ecosystem.

Ayon sa isang ulat ng TechRepublic, ang mga tool na walang code/mababang code ay ginagamit na sa mga web portal, software system, mobile application at iba pang mga lugar. Ang merkado ng mga tool na may mababang code ay lalago sa $15 bilyon sa 2020. Pinangangasiwaan ng mga tool na ito ang lahat, kabilang ang pamamahala ng lohika ng daloy ng trabaho, pag-filter ng data, pag-import at pag-export. Narito ang pinakamahusay na low code platform sa 2020:

  • Microsoft PowerApps
  • Mendix
  • Mga outsystem
  • Lumikha ng Zoho
  • Salesforce App Cloud
  • Mabilis na Base
  • Spring boot

4. 5G wave

Malaki ang epekto ng pagkakakonekta ng 5G sa mobile app at software development pati na rin sa web development. Pagkatapos ng lahat, sa mga teknolohiya tulad ng IoT, lahat ay konektado. Kaya, susulitin ng software ng device ang mga kakayahan ng mga high-speed wireless network na may 5G.

Sa isang kamakailang panayam sa Digital Trends, sinabi ni Dan Dery, ang vice president ng produkto ng Motorola, na "sa mga darating na taon, ang 5G ay maghahatid ng mas mabilis na data, mas mataas na bandwidth, at mapabilis ang software ng telepono nang 10 beses na mas mabilis kaysa sa mga kasalukuyang wireless na teknolohiya."

Sa ganitong paraan, magsisikap ang mga kumpanya ng software na dalhin ang 5G sa mga modernong application. Sa kasalukuyan, mahigit 20 operator ang nag-anunsyo ng mga upgrade sa kanilang mga network. Kaya, magsisimula na ngayong magtrabaho ang mga developer sa paggamit ng mga naaangkop na API para samantalahin ang 5G. Ang teknolohiya ay makabuluhang mapapabuti ang mga sumusunod:

  • Seguridad ng network program, lalo na para sa Network Slicing.
  • Magbigay ng mga bagong paraan para pangasiwaan ang mga user ID.
  • Binibigyang-daan kang magdagdag ng bagong functionality sa mga application na may mababang latency.
  • Makakaimpluwensya sa pagbuo ng AR/VR system.

5. Madaling pagpapatunay

Ang pagpapatotoo ay lalong nagiging isang epektibong proseso para sa pagprotekta sa sensitibong data. Ang sopistikadong teknolohiya ay hindi lamang mahina sa mga hack ng software, ngunit sinusuportahan din ang artificial intelligence at maging ang quantum computing. Ngunit ang software development market ay nakakakita na ng maraming bagong uri ng pagpapatotoo, tulad ng voice analysis, biometrics at facial recognition.

Sa yugtong ito, nakakahanap ang mga hacker ng iba't ibang paraan upang pekein ang mga online na user ID at password. Dahil nakasanayan na ng mga mobile user ang pag-access sa kanilang mga smartphone gamit ang fingerprint o facial scan, kaya gumagamit ng mga tool sa pagpapatunay, hindi na nila kakailanganin ang mga bagong kakayahan sa pag-verify dahil mas mababa ang posibilidad ng cyber theft. Narito ang ilang multi-factor authentication tool na may SSL encryption.

  • Ginagawa ng Soft Token ang iyong mga smartphone sa mga maginhawang multi-factor authenticator.
  • Ang mga template ng EGrid ay isang madaling gamitin at sikat na anyo ng mga authenticator sa industriya.
  • Ang ilan sa mga pinakamahusay na programa sa pagpapatotoo para sa mga negosyo ay ang RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx, at Aerobase.

May mga kumpanya ng software sa India at US na gumagawa ng malawak na pananaliksik sa larangan ng pagpapatunay at biometrics. Pino-promote din nila ang AI upang lumikha ng superyor na software para sa voice, face-id, behavioral at biometric authentication. Ngayon ay maaari mong protektahan ang mga digital na channel at pagbutihin ang mga kakayahan ng platform.

Konklusyon

Mukhang magiging hindi gaanong mahirap ang buhay para sa mga programmer sa 2020 dahil malamang na bumilis ang bilis ng pag-develop ng software. Ang mga magagamit na tool ay magiging mas madaling gamitin. Sa huli, ang pagsulong na ito ay lilikha ng isang dynamic na mundo na pumapasok sa isang bagong digital na edad.

Pinagmulan: www.habr.com

Magdagdag ng komento