По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Благодаря Интернету любой человек в мире может получить доступ к ресурсам, на благодаря которым можно научиться программировать за небольшие деньги или вообще без них.
Хотя это прекрасно для тех, кто хочет стать разработчиком программного обеспечения, это также создает проблемы, особенно если вы только начинаете. Каждый новый клик приводит к новой рекомендуемой статье, учебному пособию или видео на YouTube для изучения. Но как сделать правильный выбор?
Эта статья должна помочь выбрать язык программирования, с которого можно начать изучать программирование или на котором можно сосредоточиться если вы уже изучаете несколько языков. А выбор то действительно большой.
Какие сегодня используются языки программирования и что популярно?
Веб-приложения: JavaScript, PHP, Ruby, HTML / CSS, TypeScript
Мобильные приложения: Swift, Java, JavaScript, Object-C
Операционные системы: C, C ++
Распределенные системы: Go
Корпоративные приложения: Java, C #, C ++, ErLang
Аналитика и машинное обучение: Python, R, Clojure, Julia
Математические и научные вычисления: Matlab, FORTRAN, ALGOL, APL, Julia, R, C ++
Визуализация данных: Python, R, Java, C #
Большие данные: Java, Python, R, Scala, Clojure
Хранение данных: SQL, C #, Java, Python
Не уверены, где начать? Вот важный совет - выучите язык общего назначения - general-purpose language.
Почему стоит начинать именно с них? Потому что они широко используется и не ограничивается одной областью, это очень важно.
Python
Простой и понятный синтаксис Python делает его отличным языком общего назначения для освоения. Язык обладает динамической системой типов, автоматическим управлением памятью и поддерживает несколько парадигм программирования, таких как объектно-ориентированная, функциональная и императивная. Многие домены приложений используют его всеобъемлющую стандартную библиотеку.
Веб-приложения и приложения для настольных компьютеров, серверы, машинное обучение и приложения для искусственного интеллекта используют Python. Он постоянно входит в число лучших языков программирования каждый год, а количество вакансий с ним просто огромное.
JavaScript
Согласно ежегодному опросу разработчиков по Stack Overflow, более 70% всех разработчиков используют JavaScript. Он универсален, может применяться практически в любой области программного обеспечения и является одним из основных интерфейсных языков Всемирной паутины. JavaScript также позволяет интерактивные веб-страницы и имеет важное значение для большинства веб-приложений.
JavaScript является мультипарадигмальным языком и поддерживает множество стилей программирования от объектно-ориентированного до функционального. У этого также есть огромное, быстро растущее число библиотек, включая некоторые внутренние серверы. Самые известные – React, Angular и Vue.Он настолько популярен, что у него даже есть фреймворки в тех областях, где это не самый лучший вариант, например, в разработке игр и виртуальной реальности.
Ruby
Как и другие языки, Ruby поддерживает несколько парадигм программирования, таких как объектно-ориентированная, функциональная и императивная. Это также показывает динамическую систему типов и автоматическое управление памятью. Ruby в основном используется в веб-приложениях с платформой Ruby on Rails, но также используется на внутренних серверах и базах данных.
Одним из главных достоинств Ruby является его дружелюбие к начинающим. Это один из самых прощающих языков в списке - вы все равно сможете скомпилировать и запустить свою программу до появления проблемы. Его также легко освоить, потому что его синтаксис близок к разговорной речи, и он может делать то же, что и другие языки, с гораздо меньшим количеством строк кода.
Java
Знаменитый слоган Java - «пиши один раз, запускай где угодно», поскольку он работает на любой платформе, которая его поддерживает. Java является одним из наиболее широко известных языков среди новых разработчиков и вторым наиболее используемым языком в Stack Overflow.
Java - это мультипарадигмальный язык, основанный на классах, объектно-ориентированный и разработанный с наименьшей зависимостью от реализации. Благодаря своей структуре он имеет широкий спектр применения в разных областях применения. Одним из наиболее известных применений является разработка приложений для Android, но он также популярен для настольных, веб, серверных и сетевых приложений. Хотя синтаксис Java поначалу может показаться сложным, его освоение может стоить того, чтобы получить первую работу в качестве разработчика.
Думаете о конкретной области?
Если у вас уже есть конкретная цель - работать над машинным обучением, стать разработчиком мобильных приложений или присоединиться к стартапу, подумайте над освоением языка, соответствующего этой цели.
Какой язык программирования нужен для машинного обучения
Согласно отчету о GitHub, Python был наиболее часто используемым языком для машинного обучения в 2018 году. Объедините свои знания Python с библиотекой TensorFlow, и вы получите прекрасную возможность получить захватывающую работу, связанную с машинным обучением.
Язык программирования R будет следующим лучшим выбором для машинного обучения. Он наиболее эффективен для анализа и обработки данных в статистических целях. Он также предлагает множество пакетов, которые облегчают реализацию алгоритмов машинного обучения.
Какой язык программирования изучить для мобильной разработки
Если вы заинтересованы в разработке мобильных приложений, вам придется решить, хотите ли вы разрабатывать для устройств Android или Apple.
Java - ваш лучший выбор для разработки на Android. Тем не менее, разработка мобильной Java отличается от обычной Java из-за ограниченной мощности смартфонов. Например, обычная Java-программа работает до тех пор, пока вы ее не выключите, а приложение Android можно закрыть в любое время, если оно не запущено на переднем плане.
Со стороны iOS, вам стоит изучить Swift, официальный язык Apple для iOS, macOS и другой код, написанный для продуктов Apple. Также можно предложить Objective-C, потому что вы можете создавать графические пользовательские интерфейсы и многофункциональные фреймворки, но Swift легче учить, легче читать, и он одобрен самими Apple.
JavaScript - еще один хороший вариант для мобильной разработки. В сочетании с HTML и CSS вы можете создавать приложения, которые можно конвертировать в собственные приложения с помощью Cordova. Другим примером является стек .NET, который также можно использовать для создания приложений и их преобразования с использованием Xamarin. Конечно, эти примеры подчеркивают важность изучения языка общего назначения еще больше.
Какой язык программирования выучить для того чтобы запустить стартап
Если вы знаете, что хотите создать или присоединиться к стартапу, ничто не сравнится с знанием Ruby и Ruby on Rails. Ruby дружелюбен к новичкам и позволяет разработчикам быстро создавать прототипы, что делает его отличным выбором для быстроразвивающихся стартапов.
Каких языков избегать?
Есть много других языков на выбор. Некоторые из самых популярных в настоящее время включают Go, Scala, TypeScript, C ++ и Rust.
Однако, если вы начинаете изучать разработку программного обеспечения, вам следует избегать большинства из них. Многие языки сложны, продвинуты или слишком сфокусированы на одной области приложения.
Итог
Гиперфокус на овладение одним языком, а не на изучение нескольких языков
Если вы не знаете, с какого языка начать, выберите язык общего назначения
Не переживайте о том, какой из них вы должны выбрать, потому что есть рабочие места для каждого языка. Важнее всего ваша мотивация, решимость и способность сосредоточиться на изучении и овладении выбранным вами языком.
Многим организациям необходимо предоставлять и поддерживать большое количество удаленных офисов.
Например:
Розничные сети могут иметь сотни или даже тысячи магазинов по всему миру.
Региональный банк может иметь сотни отделений и тысячи банкоматов.
Когда поставщики услуг фиксированной частной телефонной связи предлагали свои услуги в любом масштабе, такого рода проблемы решались с помощью large-scale и hub-and-spoke сетей. На рисунке показана hub-and-spoke сеть.
Сеть, показанная на рисунке выше, на самом деле довольно мала: три узла в центре удаленных сайтов могут представлять сотни или тысячи дополнительных узлов. Во многих реализациях (особенно старых) каналы связи между двумя маршрутизаторами-концентраторами, A и B, и удаленными устройствами, такими как C и N, являются двухточечными. Это означает, что на концентраторе-маршрутизаторе должен быть настроен интерфейс для каждого удаленного маршрутизатора, фильтры маршрутизации, фильтры пакетов и любые конфигурации Quality of Service. Это не только серьезная проблема с точки зрения конфигурации, но также трудно поддерживать тысячи отдельных соседей с точки зрения использования процессора и памяти.
Чтобы уменьшить объем вычислительной мощности, необходимой для обслуживания такой сети, протоколы были изменены, чтобы исключить обработку удаленных узлов, как если бы они были частью дерева. Вместо этого, эти модификации позволили рассматривать эти удаленные узлы, как если бы они были выходными или тупиковыми сетями. Еще одним шагом на пути к упрощению создания таких сетей и управления ими было использование интерфейса point-to-multipoint (с соответствующей базовой технологией, такой как Frame Relay) на концентраторах-маршрутизаторах. Когда соединения с удаленными узлами настроены как point-to-multipoint, концентраторы-маршрутизаторы A и B обрабатывают все периферийные устройства так, как если бы они находились в одном сегменте широковещательной передачи (фактически, как сегмент Ethernet). Однако каждый spoke маршрутизатор по-прежнему рассматривает свое соединение с маршрутизаторами-концентраторами как соединение point-to-point. Даже с этими модификациями создание и обслуживание таких больших сетей все еще очень сложно. Необходимо проложить каналы на каждый удаленный узел и управлять ими, необходимо настроить удаленное оборудование и управлять им, необходимо управлять конфигурацией маршрутизаторов-концентраторов и т. д.
Программно-определяемые глобальные сети (SD-WAN) изначально были разработаны для решения этой конкретной задачи. Идея DMVPN, зародившаяся в Dynamic Multipoint Virtual Private Network (DMVPN) от Cisco, заключалась в использовании туннелируемой оверлейной сети, работающей поверх общедоступного Интернета. Это позволило удаленным узлам использовать локально доступное подключение к Интернету, а не покупать канал для каждого узла, а также сократить время настройки и обслуживания за счет автоконфигурации и других инструментов.
SD-WAN - это еще один шаг вперед в концепции сети over-the-top. Решение SDWAN обычно строится с использованием нескольких компонентов:
Специализированное устройство или виртуализированная служба для замены маршрутизаторов, обычно размещаемых в центральных и оконечных точках.
Модифицированная версия стандартного протокола маршрутизации для обеспечения доступности (и, возможно, одного из показателей жизнеспособности цепи) и передачи политик по сети.
Реализация либо IP-безопасности (IPsec), либо безопасности транспортного уровня (TLS) для обеспечения безопасной туннельной передачи между оконечными устройствами.
Контроллер для мониторинга состояния каждого виртуального канала, приложений, использующих канал, и количества полезной пропускной способности по сравнению с объемом трафика, а также для динамической корректировки потока трафика и параметров QoS для оптимизации работы приложений в over-the-top сети виртуальной сети.
Есть много разных способов реализации SD-WAN, например:
SD-WAN может заменить "последнюю милю". Вместо того чтобы устанавливать схему на каждом удаленном узле, вы можете использовать решения SD-WAN для достижения точки обмена или коллокации, а затем передавать трафик через более традиционную службу через провайдера обратно к маршрутизаторам-концентраторам (это форма backhaul).
SD-WAN может заменить весь путь от сети организации до удаленных узлов.
SD-WAN можно использовать для привлечения трафика в облачную службу, где может быть выполнена некоторая предварительная обработка или развернуты некоторые приложения, причем только трафик, который должен быть перенесен в сеть организации, переносится остальная часть пути в маршрутизаторы-концентраторы.
Существуют компромиссы с SD-WAN и другими передовыми решениями, как и с любой другой сетевой технологией. Например, передача трафика корпоративного удаленного узла через "обычное" публичное интернет-соединение (или пару услуг, или какую-то другую услугу, завершенную Ethernet) может быть "достаточно хорошей" в некоторых ситуациях, но провайдеры, как правило, лучше относятся к трафику в более дорогих услугах (что вполне естественно), особенно при отключениях.
gRPC — это мощная платформа для работы с удаленными вызовами процедур (Remote Procedure Calls). RPC позволят писать код так, как будто он будет выполняться на локальном компьютере, даже если он может выполняться на другом компьютере.
Что такое RPC?
RPC — это форма взаимодействия клиент-сервер, в которой используется вызов функции, а не обычный вызов HTTP. Идея в том, что мы можем вызвать и выполнить функцию где-то на удаленной системе, как если бы это была локальная функция.
Он использует IDL (Interface Definition Language - язык описания интерфейса) как форму контракта на вызываемые функции и тип данных.
RPC — это протокол "запрос-ответ", т.е. он следует модели "клиент-сервер":
Клиент делает запрос на выполнение процедуры на удаленном сервере. Как и при синхронном локальном вызове, клиент приостанавливается до тех пор, пока не будут возвращены результаты процедуры. Параметры процедуры передаются по сети на сторону сервера. Процедура выполняется на сервере и, наконец, результаты передаются обратно клиенту.
gRPC воспроизводит этот архитектурный стиль взаимодействия клиент-сервер через вызовы функций.
Таким образом, gRPC технически не является новой концепцией. Скорее, он был заимствован из этой старой техники и улучшен, что сделало ее очень популярной.
Что такое gRPC?
В 2015 году Google открыл исходный код своего проекта, который в конечном итоге получил название gRPC.
Но что на самом деле означает буква «g» в gRPC? Многие люди могут предположить, что это для Google, потому что Google это сделал, но это не так. Google меняет значение «g» для каждой версии до такой степени, что они даже сделали README, чтобы перечислить все значения.
С момента появления gRPC он приобрел довольно большую популярность, и многие компании используют его.
Есть много причин, по которым gRPC так популярен: простая абстракция, он поддерживается во многих языках и он очень эффективный.
И помимо всех вышеперечисленных причин, gRPC популярен потому, что очень популярны микросервисы и имеется большое количество взаимодействий между ними. Именно здесь gRPC помогает больше всего, предоставляя поддержку и возможности для решения типичных проблем, возникающих в таких ситуациях.
А поскольку разные сервисы могут быть написаны на разных языках, gRPC поставляется с несколькими библиотеками для их поддержки.
Архитектура gRPC
Мы сказали что производительность gRPC очень высока, но что делает ее такой хорошей? Что делает gRPC намного лучше, чем RPC, если их дизайн очень похож? Вот несколько ключевых отличий, которые делают gRPC столь эффективным.
HTTP/2
HTTP был с нами очень долго. Сейчас почти все серверные службы используют этот протокол.
HTTP/1.1 долгое время оставался актуальным, затем в 2015 году, появился HTTP/2, который фактически заменил HTTP/1.1 как самый популярный транспортный протокол в Интернете.
Если вы помните, что 2015 год был также годом выхода gRPC, и это было вовсе не совпадение. HTTP/2 также был создан Google для использования gRPC в его архитектуре.
HTTP/2 — одна из важных причин, почему gRPC может работать так хорошо. И в следующем разделе вы поймете, почему.
Мультиплексирование запроса/ответа
В традиционном протоколе HTTP невозможно отправить несколько запросов или получить несколько ответов вместе в одном соединении. Для каждого из них необходимо создать новое соединение.
Такой вид мультиплексирования запроса/ответа стал возможен в HTTP/2 благодаря введению нового уровня HTTP/2, называемого binary framing.
Этот двоичный уровень инкапсулирует и кодирует данные. На этом уровне HTTP-запрос/ответ разбивается на кадры (они же фреймы).
Фрейм заголовков (HEADERS frame) содержит типичную информацию заголовков HTTP, а фрейм данных (DATA frame) содержит полезные данные. Используя этот механизм, можно получить данные из нескольких запросов в одном соединении.
Это позволяет получать полезные данные из нескольких запросов с одним и тем же заголовком, тем самым идентифицируя их как один запрос.
Сжатие заголовка
Вы могли столкнуться со многими случаями, когда заголовки HTTP даже больше, чем полезная нагрузка. И HTTP/2 имеет очень интересную стратегию под названием HPack для решения этой проблемы.
Во-первых, все в HTTP/2 кодируется перед отправкой, включая заголовки. Это помогает повысить производительность, но это не самое важное в сжатии заголовков.
HTTP/2 сопоставляет заголовок как на стороне клиента, так и на стороне сервера. Из этого HTTP/2 может узнать, содержит ли заголовок одно и то же значение, и отправляет значение заголовка только в том случае, если оно отличается от предыдущего заголовка.
Как видно на картинке выше, запрос № 2 отправит только новый путь, так как другие значения точно такие же как и были. И да, это значительно сокращает размер полезной нагрузки и, в свою очередь, еще больше повышает производительность HTTP/2.
Что такое Protocol Buffer (Protobuf)?
Protobuf — это наиболее часто используемый IDL для gRPC. Здесь вы храните свои данные и функциональные контракты в виде так называемого прото-файла. По сути это протокол сериализации данных, такой как JSON или XML.
Выглядит это так:
message Person {
required string name = 1;
required int32 id = 2;
optional string email = 3;
}
Так мы определили сообщение Person с полями name, id и email
Поскольку это форма контракта то и клиент, и сервер должны иметь один и тот же прото-файл. Файл proto действует как промежуточный контракт для клиента, чтобы вызвать любые доступные функции с сервера.
Protobuf также имеет собственные механизмы, в отличие от обычного REST API, который просто отправляет строки JSON в виде байтов. Эти механизмы позволяют значительно уменьшить полезную нагрузку и повысить производительность.
Что еще может предложить gRPC?
Метаданные
Вместо обычного заголовка HTTP-запроса в gRPC есть то, что называется метаданными (Metadata). Метаданные — это тип данных «ключ-значение», которые можно установить как на стороне клиента, так и на стороне сервера.
Заголовок может быть назначен со стороны клиента, в то время как серверы могут назначать заголовок и трейлеры, если они оба представлены в виде метаданных.
Потоковая передача
Потоковая передача (Streaming) — это одна из основных концепций gRPC, когда в одном запросе может выполняться несколько действий. Это стало возможным благодаря упомянутой ранее возможности мультиплексирования HTTP/2.
Существует несколько видов потоковой передачи:
Server Streaming RPC: когда клиент отправляет один запрос, а сервер может отправить несколько ответов. Например, когда клиент отправляет запрос на домашнюю страницу со списком из нескольких элементов, сервер может отправлять ответы по отдельности, позволяя клиенту использовать отложенную загрузку.
Client Streaming RPC: когда клиент отправляет несколько запросов, а сервер отправляет обратно только один ответ. Например, zip/chunk, загруженный клиентом.
Bidirectional Streaming RPC: клиент и сервер одновременно отправляют сообщения друг другу, не дожидаясь ответа.
Перехватчики
gRPC поддерживает использование перехватчиков для своего запроса/ответа. Они перехватывают сообщения и позволяют вам изменять их.
Это звучит знакомо? Если вы работали с HTTP-процессами в REST API, перехватчики очень похожи на middleware (оно же промежуточное ПО).
Библиотеки gRPC обычно поддерживают перехватчики и обеспечивают простую реализацию. Перехватчики обычно используются для:
Изменения запроса/ответа перед передачей. Это можно использовать для предоставления обязательной информации перед отправкой на клиент/сервер.
Позволяет вам манипулировать каждым вызовом функции, например, добавлять дополнительные логи для отслеживания времени отклика.
Балансировки нагрузки
Если вы еще не знакомы с балансировкой нагрузки, это механизм, который позволяет распределять клиентские запросы по нескольким серверам.
Но балансировка нагрузки обычно делается на уровне прокси (например, nginx). Так причем это здесь?
Дело в том, что gRPC поддерживает метод балансировки нагрузки клиентом. Он уже реализован в библиотеке Golang и может быть легко использован.
Хотя это может показаться какой-то магией, это не так. Там есть что-то типа преобразователя DNS для получения списка IP-адресов и алгоритм балансировки нагрузки под капотом.
Отмена вызова
Клиенты gRPC могут отменить вызов gRPC, когда им больше не нужен ответ. Однако откат на стороне сервера невозможен.
Эта функция особенно полезна для потоковой передачи на стороне сервера, когда может поступать несколько запросов к серверу. Библиотека gRPC оснащена шаблоном метода наблюдателя, чтобы узнать, отменен ли запрос, и позволить ей отменить несколько соответствующих запросов одновременно.