React Day ベルリン リモート リフレクションズ
私は、React Day Berlin 2024 にリモート参加者として参加する機会がありました。それは確かに素晴らしい仮想体験で、私の先入観を覆し、貴重な教訓を提供する洞察力に富んだ講演が満載でした。議論される主なトピックには、React 19 の機能、React コンパイラー、React コンポーネントの AI 統合、および React サーバー コンポーネントが含まれます。
私が参加した講演から重要なポイントをいくつか紹介します:
- React サーバー コンポーネントと AI: 「AI アプリケーションにおける React サーバー コンポーネント」に関する Tejas の講演は際立ったものでした。彼は、サーバー コンポーネントを活用してサーバー側で AI タスクを処理することで、パフォーマンスが大幅に向上し、ユーザー エクスペリエンスが向上することを説得力を持って実証しました。重要なのは、彼のプレゼンテーションが AI がフロントエンド開発者に取って代わるという懸念を払拭し、代わりに AI が私たちの仕事を強化するための強力なツールとしてどのように使用できるかを強調したことです。
- 状態管理のオデッセイ: 「Redux から Zustand へ Jotai から Zustand へカスタムまで: Our State Management Horror Story」は、さまざまな状態管理ライブラリに関連するトレードオフについて貴重な教訓を提供しました。人気が必ずしもすべてのプロジェクトに最適であるとは限らないことを強調しました。講演では、必要に応じて useState または useContext に依存する、最小限の状態管理が最善のアプローチである可能性があることも示唆されました。
- React Query: バランスのとれた視点: 「React Query - The Bad Parts」は、切望されていた現実感を提供し、React Query/Tanstack Query にまつわる一般的な通説の一部が誤りであることを暴きました。講演者は、React Query が本当に有益である状況と、代替アプローチがより適切である可能性がある状況について明確に概説しました。
- きめ細かい反応性: 「コンパイラーを使用しないきめ細かい反応性」は、useMemo、useCallback、および useEffect の基本的な使用法を超えて拡張され、パフォーマンス向上のためのコンポーネントの更新の最適化に関する貴重な洞察を提供します。
- React コンパイラーの約束: 「React コンパイラー - React アプリケーションを最適化するために欠けている部分」は、本当に考えさせられるディスカッションでした。専用の React コンパイラーが可能にする潜在的なパフォーマンスの向上と開発者エクスペリエンスの強化は、本当にエキサイティングです。
- RUM: パフォーマンス監視のための重要なツール: 「RUM を一口飲んで React アプリケーションのパフォーマンスを評価する」では、現実世界のアプリケーションのパフォーマンスを理解する上でのリアル ユーザー モニタリング (RUM) の重要性が強調されました。 RUM データを分析すると、パフォーマンスのボトルネックを特定して対処するための貴重な洞察が得られます。
- StyleX: パフォーマンスに重点を置いたアトミック CSS: 「Atomic Power: the Story of StyleX」では、パフォーマンスと保守性を優先したアトミック CSS-in-JS ライブラリである StyleX を紹介しました。 Tailwind と似ていますが、StyleX はいくつかの注目すべき改善を提供します。
- 現在に向けた構築: 実用的なアプローチ: 「まったくスケールしないものを構築する」は、常に極度のスケーラビリティを目指して構築するという従来の常識に挑戦しました。この講演では、現在の問題を効果的に解決し、オーバーエンジニアリングを避けることに重点を置くことの重要性を強調しました。
- 反復コンポーネント設計: 成功の鍵: 「反復コンポーネント設計のちょっとしたコツ」では、複雑なコンポーネントをより小さく管理しやすい部分に分割し、反復的に改良することの重要性を強調しました。この反復的な設計プロセスは、開発ワークフローの中核部分となります。
- Universal React: トレードオフの比較: 「Universal React の時代 - 何が問題か」では、React がさまざまなデバイス (Web、モバイル、等。)。講演では、Facebook から最近追加された React Strict Mode についても簡単に触れました。
- サーバー コンポーネントによるフォームの強化: 「React サーバー コンポーネントによるフォームの強化」では、サーバー側でフォーム ロジックを処理することの重要な利点を示しました。このアプローチにより、パフォーマンスが大幅に向上し、セキュリティが強化され、よりシームレスなユーザー エクスペリエンスが実現される可能性があります。
- Vector Search and Embeddings: A Glimpse into the Future: 「Decoding Vector Search and Embeddings for React Developers」では、これらの新しいテクノロジーについての魅力的な紹介を提供しました。ベクター検索と埋め込みが検索システムと推奨システムに革命をもたらす可能性は、本当に計り知れません。
全体的に、React Day Berlin 2024 は信じられないほど充実した経験でした。私はこれらのコンセプトを試して、仕事にどのように適用できるかを確認したいと思っています。
以上がReact Day ベルリン リモート リフレクションズの詳細内容です。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。

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Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。

CとCは、主に通訳者とJITコンパイラを実装するために使用されるJavaScriptエンジンで重要な役割を果たします。 1)cは、JavaScriptソースコードを解析し、抽象的な構文ツリーを生成するために使用されます。 2)Cは、Bytecodeの生成と実行を担当します。 3)Cは、JITコンパイラを実装し、実行時にホットスポットコードを最適化およびコンパイルし、JavaScriptの実行効率を大幅に改善します。

Pythonはデータサイエンスと自動化により適していますが、JavaScriptはフロントエンドとフルスタックの開発により適しています。 1. Pythonは、データ処理とモデリングのためにNumpyやPandasなどのライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習でうまく機能します。 2。Pythonは、自動化とスクリプトにおいて簡潔で効率的です。 3. JavaScriptはフロントエンド開発に不可欠であり、動的なWebページと単一ページアプリケーションの構築に使用されます。 4. JavaScriptは、node.jsを通じてバックエンド開発において役割を果たし、フルスタック開発をサポートします。
