React Day 베를린 원격 반사
React Day Berlin 2024에 원격 참가자로 참석할 기회가 있었습니다. 그것은 나의 선입견에 도전하고 귀중한 시사점을 제공하는 통찰력 있는 대화로 가득 찬 정말 환상적인 가상 경험이었습니다. 논의된 주요 주제에는 React 19 기능, React 컴파일러, React 구성 요소용 AI 통합 및 React 서버 구성 요소가 포함됩니다.
내가 참석한 강연에서 얻은 주요 내용은 다음과 같습니다.
- React 서버 구성 요소 및 AI: "AI 애플리케이션의 React 서버 구성 요소"에 대한 Tejas의 강연이 매우 인상적이었습니다. 그는 서버 구성 요소를 활용하여 서버 측에서 AI 작업을 처리하면 성능을 크게 향상하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 설득력 있게 보여주었습니다. 중요한 것은 그의 프레젠테이션을 통해 AI가 프런트엔드 개발자를 대체할 것이라는 두려움을 없애고 대신 AI가 작업을 향상시키는 강력한 도구로 사용될 수 있는 방법을 강조했다는 것입니다.
- 상태 관리 오디세이: "Redux에서 Zustand, Jotai, Zustand, Custom: 우리의 상태 관리 공포 이야기"는 다양한 상태 관리 라이브러리와 관련된 장단점에 대한 귀중한 교훈을 제공했습니다. 인기가 반드시 모든 프로젝트에 가장 적합한 것은 아니라는 점을 강조했습니다. 강연에서는 적절한 경우 useState 또는 useContext를 사용하여 최소한의 상태 관리가 최선의 접근 방식일 수도 있다고 제안하기도 했습니다.
- React Query: 균형 잡힌 관점: "React Query - The Bad Parts"는 React Query/Tanstack Query를 둘러싼 몇 가지 일반적인 통념을 폭로하면서 절실히 필요한 사실성을 제공했습니다. 발표자는 React Query가 실제로 유익한 상황과 대체 접근 방식이 더 적합한 상황을 명확하게 설명했습니다.
- 세분화된 반응성: "컴파일러 없이 세분화된 반응성"은 useMemo, useCallback 및 useEffect의 기본 사용을 넘어 확장되어 성능 향상을 위한 구성 요소 업데이트 최적화에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
- React 컴파일러의 약속: "React 컴파일러 - React 애플리케이션 최적화를 위한 누락된 부분"은 정말 많은 생각을 하게 만드는 토론이었습니다. 전용 React 컴파일러를 통해 얻을 수 있는 잠재적인 성능 향상과 개발자 경험 향상은 정말 흥미진진합니다.
- RUM: 성능 모니터링을 위한 중요한 도구: "RUM을 한 모금씩 사용하여 React 애플리케이션 성능 평가"는 실제 애플리케이션 성능을 이해하는 데 있어 RUM(실제 사용자 모니터링)의 중요성을 강조했습니다. RUM 데이터 분석은 성능 병목 현상을 식별하고 해결하기 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
- StyleX: 성능에 중점을 둔 Atomic CSS: "Atomic Power: StyleX 이야기"에서는 성능과 유지 관리성을 우선시하는 Atomic CSS-in-JS 라이브러리인 StyleX를 소개했습니다. Tailwind와 유사하지만 StyleX는 몇 가지 눈에 띄는 개선 사항을 제공합니다.
- 현재를 위한 구축: 실용적인 접근 방식: "전혀 확장되지 않는 구축"은 항상 극도의 확장성을 위해 구축해야 한다는 기존 통념에 도전했습니다. 이 강연에서는 현재 문제를 효과적으로 해결하는 데 집중하고 과도한 엔지니어링을 피하는 것이 중요하다는 점을 강조했습니다.
- 반복적 구성요소 설계: 성공의 열쇠: "반복적 구성요소 설계의 작은 부분"에서는 복잡한 구성요소를 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 나누고 반복적으로 개선하는 것의 중요성을 강조했습니다. 이러한 반복적인 설계 프로세스는 개발 워크플로우의 핵심 부분이 되어야 합니다.
- Universal React: 장단점 고려: "Universal React의 시대 - 문제는 무엇입니까"는 React가 다양한 장치(웹, 모바일, 등.). 강연에서는 최근 Facebook에서 추가된 React Strict Mode에 대해서도 간략하게 다루었습니다.
- 서버 구성 요소를 사용하여 양식 향상: "React 서버 구성 요소를 사용하여 양식 향상"은 서버 측에서 양식 로직을 처리할 때의 중요한 이점을 보여주었습니다. 이 접근 방식은 성능을 크게 향상시키고, 보안을 강화하며, 보다 원활한 사용자 경험을 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
- 벡터 검색 및 임베딩: 미래에 대한 간략한 설명: "React 개발자를 위한 벡터 검색 및 임베딩 디코딩"은 이러한 새로운 기술에 대한 흥미로운 소개를 제공했습니다. 검색 및 추천 시스템에 혁명을 일으킬 수 있는 벡터 검색 및 임베딩의 잠재력은 실로 엄청납니다.
전반적으로 React Day Berlin 2024는 믿을 수 없을 정도로 풍성한 경험이었으며 이러한 개념을 실험하고 직장에서 어떻게 적용할 수 있는지 알아보고 싶습니다..
위 내용은 React Day 베를린 원격 반사의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.
