多言語を話す Web 開発者に会ったことがあるなら、私たちが変わった種族であることをご存知でしょう。 HTML や JavaScript にとどまらず、ポケモンのようなプログラミング言語も集めています。ジャワ?わかった。パイソン?確かに。さび?苦しみましょう。そして、私と同じように電気工学のバックグラウンドがある場合は、同じ週に短絡とメモリ リークをデバッグすることの苦痛を知っているでしょう。
これが重要です。コンデンサやオシロスコープをいじって過ごした時間は、回路の構築を教えただけではなく、ソフトウェア開発における効率性と問題解決についての第六感を与えてくれました。それでは、私が Web 開発言語とエンジニアリング原則の間を行き来して学んだ教訓をいくつか見ていきましょう。
レッスン 1: 回路であろうとコードであろうと、デバッグはデバッグです
EE 時代に遡ると、回路が機能しない理由を追跡するのに何時間も費やしました。ネタバレ: それは常に ワイヤーの緩みか抵抗の焼き付きです。プロセスは?すべての部分をテストし、問題を切り分けて修正します。
Web 開発に話を進めます。デバッグも同じ原則に従います。ページの読み込み時に React アプリがクラッシュしますか?エラー ログから開始し、状態の更新をトレースし、PCB を調査するようにそこに console.log ステートメントをいくつか追加します。
例: JavaScript の問題のデバッグは、回路のデバッグと不気味なほど似ています:
function add(a, b) { // What are we even adding here? console.log("Inputs:", a, b); return a + b; } console.log(add(undefined, 2)); // Outputs: NaN
回路内の各ノードの電圧をテストするのと同じように、一度に 1 ステップずつ問題を切り分けます。あなたの a は未定義であることが判明し、今あなたは自分の人生全体に疑問を抱いています。
レッスン 2: 媒体に関係なく、効率が重要です
電気工学では効率がすべてです。コンポーネントを基板に叩き付けるだけでうまくいくことを期待することはできません。溶けてしまったり、莫大な電気代がかかってしまいます。プログラミングにも同じルールが適用されます。つまり、クリーンで効率的で、誰かが携帯電話で開いたときに安っぽい回路のようにクラッシュしないコードを作成することです。
これが簡単な例です。データセットをループして、いくつかの数値の合計を計算しているとします。これを行うことができます:
let total = 0; for (let i = 0; i <p>しかし、あなたが経験豊富な多言語開発者であれば、もっと良い方法が常にあることを知っているでしょう:<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">const total = numbers.reduce((sum, num) => sum + num, 0);
これは、多数の抵抗器を単一の IC に置き換えて回路を最適化するのと同等のソフトウェアです。よりクリーンで高速になり、コードレビューでより賢く見えるようになります。
レッスン 3: 適切なツール (または言語) をいつ使用するかを知る
電気工学は、仕事に間違ったツールを使用すると、大惨事が待っていることを教えてくれました。ハンマーではんだ付けしてみると、私の言いたいことがわかるでしょう。プログラミング言語についても同様です。
退屈なタスクを自動化する簡単なスクリプトが必要ですか? Python はあなたの親友です:
function add(a, b) { // What are we even adding here? console.log("Inputs:", a, b); return a + b; } console.log(add(undefined, 2)); // Outputs: NaN
高パフォーマンスのアプリを構築していますか? Rust が頼りになります (苦しむ準備ができている場合):
let total = 0; for (let i = 0; i <p>単純な Web ページが必要な場合は?考えすぎるのはやめて、PHP を入手してください:<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">const total = numbers.reduce((sum, num) => sum + num, 0);
電気技術者は、自由に使えるツールやコンポーネントを尊重することを学びます。開発者として、私はプログラミング言語に対する同じ敬意を学びました。彼らは皆、長所と短所を持っています。それと戦わないでください。
レッスン 4: 制約が創造性を刺激する
ハードウェアでは、常に制約の下で作業することになります。電圧が制限されています。電流が制限されています。ブレッドボード上のスペースは限られています。これらの制約により、創造的な思考が求められます。これはソフトウェアにも当てはまります。
優れたホスティング料金の支払いを拒否するクライアントのために、超高速の Web サイトを構築しなければならなかったことがありますか?そのとき、制約がスーパーパワーに変わります。例:
- 静的ページには、React でオーバーロードするのではなく、プレーンな HTML と CSS を使用します。
- 画像を手動で最適化します。遅延した npm パッケージのダウンロードは不要です。
- 電気代がかかるように JavaScript を書きます:
import os for file in os.listdir("."): if file.endswith(".txt"): print(f"Processing {file}")
これは、低電力回路を設計するようなものです。不要な部分を取り除いて、要点を説明します。
レッスン 5: 勝利のためのシステム思考
電気エンジニアはシステムで考えるように訓練を受けています。回路は単なる抵抗とコンデンサではなく、すべてが連携して機能するものです。同様に、Web 開発では、アプリは単なる React コンポーネントやバックエンド API ではなく、エコシステムです。
フルスタック アプリにおける「システム思考」の例を次に示します。
- フロントエンド: ユーザー入力用の React コンポーネント。
- バックエンド: 入力を処理する Node.js API。
- データベース: 結果を保存する PostgreSQL テーブル。
- 統合: すべてが REST エンドポイントと連携します。
全体像を理解すると、デバッグが容易になり、より良いソリューションを設計するのに役立ちます。 1 つのトランジスタだけを見つめるのではなく、回路図全体を理解しているようなものです。
最終的な考察: はんだ付けからソフトウェアまで
電気工学のバックグラウンドを持つ多言語 Web 開発者は、時々不正をしているように感じます。 EE で得た規律、問題解決スキル、効率への執着は、ソフトウェア開発に完全に反映されています。確かに、オシロスコープをデバッガーに買い替えましたが、考え方は変わりません。
それで、次回あなたの派手なフレームワークがクラッシュしたり、コードがコンパイルされなかったら、思い出してください。どこかの電気エンジニアが午前 3 時にハードウェアとソフトウェアの両方をデバッグし、なぜもっと単純なキャリアを選ばなかったのか疑問に思っています。
学び続けてください。デバッグを続けます。そして常にコード (および回路) を尊重してください。
以上が回路基板からコードまで: 多言語対応 Web 開発者 (および電気エンジニア) であることが私のプログラミング ゲームをどのように強化したかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン
