JavaScript, язык, обеспечивающий интерактивные и динамические аспекты Интернета, стал неотъемлемой частью современной веб-разработки. При написании кода на JavaScript разработчики часто сталкиваются с ошибками, которые могут быть сложными для отладки.

Ошибки подобны дружеским заметкам с вашего компьютера, в которых говорится, где вашему коду может потребоваться небольшая помощь. Воспринимайте их как подсказки, указывающие на конкретные проблемы. Эти ошибки бывают разных типов, каждая из которых по-своему говорит: "Эй, что-то здесь не совсем так". Понимание этих типов похоже на наличие специального руководства по устранению проблем и обеспечению бесперебойной работы вашего кода. В этом блоге мы рассмотрим типы ошибок JavaScript и обсудим стратегии их эффективной обработки и отладки.

В настоящее время все чаще встречаются компоненты веб-приложений с функциями, которые обновляются в режиме реального времени. И одна из вещей, которую ожидают пользователи, заключается в том, что интеграция этих функций осуществляется бесшовным динамическим способом, выходящим за рамки обычной модели "запрос-ответ" со стратегиями извлечения данных.

В сегодняшней статье мы сосредоточимся на одном из моих любимых трио: мы будем использовать фреймворк Next.js для создания веб-приложения, Drizzle для определения схемы базы данных и взаимодействия с ней и, возможно, самый важный компонент этой статьи - Soketi.

Создание приложения с интерфейсом командной строки (CLI) в Node.js и его публикация в npm (Node Package Manager) и Yarn может стать полезным способом поделиться своими инструментами со всем миром.

Недавно меня спросили, как упростить наш конвейер ETL, чтобы клиенты могли быстро представить себе этапы обработки данных, прежде чем строить сложные ML-модели. Вот три совета, которые вы можете немедленно внедрить в свой рабочий процесс, чтобы сделать данные более прозрачными.

• Создавайте таблицы входных данных с помощью SQL-запросов, не изменяя базу данных.
• Реализуйте простые шаги вычислений с помощью функций SQL.
• Задавайте переменные для этапов вычислений ETL.

Привет, знатоки! Могу поспорить, что большинство из вас слышали достаточно о технике Pomodoro — методе тайм-менеджмента. Если нет, позвольте мне объяснить.

Техника Pomodoro была изобретена Франческо Чирилло примерно в 1980-х годах. Это побуждает людей работать с тем временем, которое у них есть, а не против него. Используя этот метод, вы разбиваете свой рабочий день на 25-минутные отрезки, разделенные пятиминутными перерывами. Эти интервалы называются Pomodoro. На диаграмме ниже это объясняется более подробно.

Всем привет! В этой статье я собираюсь рассказать все, что вам нужно знать о манипулировании DOM. По сути, каждый объект Element в DOM имеет свойства и методы, которые вы можете использовать для взаимодействия с этим элементом.

Теоретически манипулирование DOM кажется сложным, но, как вы увидите в этой статье, есть несколько методов, которые вы будете использовать снова и снова во многих сценариях. Как только вы узнаете об этих методах, вы повысите свой навык в манипулировании DOM. Давайте начнем!

Слышали ли вы об ORM в истории NodeJS?

NodeORM - это легкая и гибкая библиотека объектно-реляционного отображения (ORM) для приложений Node.js, вдохновленная библиотекой Laravel. Она обеспечивает бесшовный интерфейс между объектами JavaScript и реляционными базами данных, облегчая разработчикам взаимодействие с базами данных с помощью привычного синтаксиса JavaScript.

В современном взаимосвязанном мире обмен данными присутствует повсеместно. От обмена информацией между приложениями до передачи огромных объемов данных через Интернет — форматы обмена данными играют решающую роль в обеспечении бесперебойной связи.

XML и JSON — это форматы данных, используемые для хранения и обмена данными. Они оба читабельны для человека и легко анализируются компьютерами. Давайте углубимся в них обоих.

Представьте, что вы пытаетесь найти иголку в стоге сена, но стог сена размером с гору. Вот каково это - искать конкретные элементы в огромном наборе данных с помощью Python.

Но не бойтесь! С помощью правильных методов вы можете эффективно выполнять поиск информации в больших наборах данных, не чувствуя себя взбирающимся на Эверест.

В этой статье я покажу вам, как облегчить поисковые операции в Python. Мы изучим ряд методов, от использования встроенного модуля bisect до выполнения бинарного поиска, и мы даже немного позабавимся с наборами и словарями.

Допустим, один из наших клиентов, цифровое агентство ACME digital, хочет отслеживать псевдонимы своих сотрудников и иметь возможность искать их по этому полю. Помимо этого, они также хотели бы отслеживать свои дни рождения и иметь возможность сортировать их и группировать по этой дате.

Для меня, как разработчика, это звучит настолько просто, насколько это возможно — добавьте два новых столбца в таблицу people, откройте эти атрибуты для редактирования через API и отправьте их обратно в ответе.
Но должны ли мы это делать? Должны ли мы добавлять все виды полей в наши модели, даже если эти поля будут использоваться лишь горсткой наших клиентов?