跳到主要內容

[鐵人賽] Node 30 day 初介- Day1

鐵人賽 Node 30 day

在 Node.js 台灣社群一起合作寫了一本 Node.js 開發手冊,當初主要是希望能夠藉由蒐集,將中文資料集中,讓更多人可以學習如何使用 Node.js,而這次鐵人賽,希望透過這三十天,將內容做個濃縮,讓大家對於 Node.js 有個重新的學習,同時也將這兩年來開發 Node.js 的經驗導入於本書中。

這次資料預計分成四個章節,為編排。

環境建置

雖然 JS 可以在瀏覽器的環境中執行,不過為了流程順暢,初探的部份會先從環境建置開始講起,從 Node.js 在各個不同平台如何安裝。因應 Node.js 版本更新迅速,也會順便提到 NVM (Node.js Version Management) 的安裝方式,以及使用方法。

當然你也需要找個環境,讓你的程式可以進行佈署,因此這邊也會推薦幾個免費的環境給各位使用。

JavaScript 介紹

(接下來 JavaScript 一詞,將會縮減為 JS)

在閱讀此章節之前,請先拋開以往在瀏覽器編輯 JavaScript 的經驗,從現在起將討論是的 JavaScript 本質部份,會從 JavaScript 的變數、陣列、迴圈、函式、類別開始介紹,當中會使用到許多方法,只有在 Node.js 才會看到的方法,所以請記住我先前所說的,拋開以往對於瀏覽器的觀念,在這裡已經沒有瀏覽器的存在。

畢竟在 Node.js 的程式開發中,目前還是使用 JavaScript ,就算全面改用 CoffeeScript, TypeScript,本質上還是回到 JavaSCript 身為一個技術書籍來說,就是教大家最基本的東西,從中體驗 Node.js 開發,請好好的重新體會 JS 的好。

首先會先從 JS 的基本型態開始講起,從 JS 擁有哪些型態,用什麼方式宣告,一開始該怎麼寫,繼續講到 Array 怎麼宣告,其中有哪些方法,可以讓陣列 iterateor 完成自的使命。
Closure ,在大陸名詞翻譯為閉包,這在 JS 裡面是個有趣的議題,關係到 js 變數生命週期,當然這也是個很重要的概念釐清。

接著開始講解 Class, 什麼是類別,什麼是 function ,一個 function 怎麼生成 Class。當然談到這邊就會同時提到 JS Class 最特別東西, this,大多數的開發者都會與 Java 的 this 混淆,這邊將為各位做個釐清。

能夠建立 Class 之後,就不得不講到 js 其中一種特性,prototype ,這到底是什麼,為什麼會有 prototype ,在這邊會有許多 Class 邊際效應的開發討論。

js 基本特性經過四天的探討之後,直接就進入 node.js 的世界,接著會開始講解 Node.js 開發。

Node.js 實戰篇

這裡開始介紹 node.js 裡面專有的名詞,屬性,畢竟是基礎篇,在大家看這個章節的時候,對於初學者來說,有許多與 JS 本質無關的方法或函式,是屬於 Node.js 特有,大家就先忘記掉所有的細節,先跟著步驟一步一步進行 node.js 開發。

因為 Node.js 的核心 module 都是使用最精簡的方式,在建立 Http 服務的時候,事實上有許多基礎的建設,我們直接使用實際例子,從一個實際開發的例子當中開始進行 Node.js 開發,以實際開發的例子帶入情境,讓大家可以更快的了解什麼是 Node.js ,直接進入使用 JS 開發後端的感覺。

主軸會以留言板為應用架構,從 Express 怎麼建立一個討論版,接著加入 Socket.io 進行網站即時化的討論。既然是實戰,再開始寫程式之前要做最重要的事情,就是規劃,所有範例的開頭都是以規劃為基礎,接著才會進行連續幾天的程式寫作。

最後應該將程式進行收斂以及修改,這些步驟我們會邊寫邊改。

Node.js 其他應用

網站開發只是 node.js 的其中一種應用,如果有時間希望多介紹一些 node.js 的其他應用,讓大家可以了解 node.js 到底可以用來作什麼事情,哪些事情可以讓 node.js 來開發,熟悉 js 的朋友也可以來開發以前所沒有想過的事情。

留言

這個網誌中的熱門文章

RAG 和 Prompt 原理超簡單解說!想知道 AI 怎麼找答案看這篇

這篇文章是給對於你已經開始使用所謂的 ChatGPT / Claude / Gemini 之類的 AI 服務,甚至是 Siri (嘿丟,他也是一種 AI 應用服務喔) 簡單來說是非 技術人員, PM,小白,想要趕快惡補的人 ,直接花十分鐘可以看完的一篇科普業配文章。 或者是概念僅止於,AI 這東西會幻想,會有誤差,會對於生活有些幫助但沒有幫助的人們,做個簡單又不是太簡單的介紹,希望用一個非常入門的方式讓你們有個了解。 當然,這篇文章目的很簡單, 就是引流 ,如果你身邊有已經對於 Web 技術開發的人員,歡迎報名分享給他,年末出國不如學一技在身,參加今年我們舉辦最後一場 RAG 實作工作坊,報名連結 , https://exma.kktix.cc/events/ai-for-dev-course-rag-2 注意: 接下來每個大段落結束都會有一段工商導入,但文章絕對精彩,請注意! 為了讓各位容易想像,我們將整個世界的資訊,先濃縮到這本『西遊記』的世界觀當中,我們整個世界都在這個 『西遊記』 ,而 大型語言模型 我們用 『書精靈』 來描述。 PS. 我們先預設各位,應該都有聽過,西遊記!如果沒有聽過西遊記的,請右轉出去,謝謝! 先來談談向量 在《西遊記》的世界裡,我們可以把 向量想像成一種「內容座標」 ,讓系統知道每個角色、場景、法術等的 「位置」和「距離」 。向量幫助語言模型知道不同內容之間的關聯程度。 向量就像內容的「距離」和「位置」 比方說,唐三藏的 「位置」(向量)會接近「佛經」和「取經」 的概念,因為他一路上都是為了取經而前進。孫悟空的 向量位置則會更靠近「金箍棒」和「七十二變」 這些概念,因為這些是他的特徵。 相似內容靠得更近:像「佛經」和「取經」會靠近唐三藏的向量,因為它們彼此有很強的關聯。 相差較大內容會離得較遠:像「取經」和「妖怪」「妖怪的寶藏」就距離比較遠,因為妖怪的寶藏和取經的目標關聯性不大。 是誰決定的這些位置? 簡單來說,這些位置和關係是模型自己學出來的。語言模型會閱讀大量的資料和這世界觀的資訊,觀察哪些詞語經常一起出現,根據「共同出現的頻率」來決定它們的關係,並且自動生成向量。例如: 如果模型看到 「唐三藏」 總是和 「取經」 一起出現,它就會讓「唐三藏」的向量靠近「取經」。 ...

2024 推薦關注的 JavaScript 知識

以 js 整體發展來看,目前自己最看好的發展是在於兩個面向,一個部分是 Storybook ,一個部分是 Web container ,為何會是這兩個部分,這邊也分享一下自己的見解。 Storybook Storybook, 如果有用過的朋友都知道,他是屬於前端的展示,可以從 UI 的結構,到 parameter 的傳入,以及 component 如何使用的方式細節呈現等完全呈現。 AI 的到來,加上 Storybook 的呈現,可以讓新發展,或者更新版本的 UI Component 不再是孤兒,很快的 AI 可以學習如何使用新的 Component, 且在同時可以讀取 UI 畫面(Vision) 的狀態下進行識別 UI 在呈現上可以使用的方式。 同時也可以直接了解整體程式碼在使用上可以有怎麼樣參數傳入的方式,甚至是,你只要發展出一套 react 的版本,透過 AI 可以直接透過 Storybook 的版本,直接用最典型的狀態(但不一定效果最佳)轉換成 Vue, 或者 Villina JS 的版本。 這對於開發者,是一個多大的福音,Do Once, Call Everywhere. Web Container Web Container, 正所謂,Container 之下無蟒夫,容器化不只是能夠跑在後端,現在也能夠跑在前端,加速了整體的部署,同時也加速了以往的 SSR 的限制,以往很多時候『it works on my pc』的窘境將不再復見,你的瀏覽器將是我的雲端,You are the edge of mine, 聽起來有多浪漫,光靠這招就是一個歡呼! 完全就是一個端到端,環境的問題接下來將再不是一個問題,以往會有的 Node.js 的問題,接下來都可以在 Web Container 裡面排除掉,直接快速的進行部署實現,同時執行出應用端應該有的樣子。 當然瀏覽器支援度會是一個問題,不過我相信這只是時間的問題而已,相信在座的各位,最多的就是時間! 等吧! JSDC 2024  JavaScript Developer 年度盛會,線上展開。 這次講師要講什麼,就是要講這些有的沒的,還不來聽嗎? 聽懂幾個關鍵字,開心學會一輩子! JSDC 2024 網站: https://2024.jsdc.tw/ JSDC 2024 售票連結: https://www.a...

從易經八卦到 AI 應用:用 LLM 自動化數據整理的工程探險

從 2023 年開始,在去年 為何技術老人這樣想那樣做? 的那場分享之前,就開始探索管理的更多可能性,以及探索更深層的奧秘,宇宙的二進位,生活中的陰與陽,到透過朋友深入探索 8 進位和 64 進位的玄學領域。 一開始只是想將自己體驗進行工程的還原,先是以為透過 ai 可以很快(偷懶)就可以解決掉資訊整理的問題,這邊有些踩雷的過程,以及對於整體實作的紀錄,分享給大家。 人生,原本以為很輕鬆的事情,最後都會不太容易 原本目標是希望將網路上許多的八卦資訊,以及六十四卦象內容,透過 AI 將資料進行彙整,就資料進行整合以及釐清就花了些時間 (汗) 以下且聽我慢慢道來 ... . 思緒步驟 大概步驟會是這樣,首先進行基礎八卦資訊搜集,大概由乾掛到坤卦,這些都可以在網路上容易取得,(這邊採用的是先天八卦順序) https://chatgpt.com/share/672083ea-4000-8010-ae50-3e120d845244 接著進入重點, 64 卦目前並沒有太多工程項目可以進行整合資料,因此主要透過 ChatGPT 產生資訊,以及透過 wiki 進行先達到快速效果。 https://chatgpt.com/share/67208416-c210-8010-9d43-a8c7235a1b03 緊接著,就會得到一串很像是 64 掛的內容, 不看不知道,一看嚇一跳,取得資料中會包含錯誤資訊,對應錯誤的上下卦,但畢竟是電腦,有錯很正常,這才是我認識的 ChatGPT (這邊也有試過 Claude 也有相同問題)。 校正回歸 此時經驗就非常重要,透過 AI 協助我們進行資料編寫比對,但不是單純的比對,而是要先想清楚自己的目標是什麼。 64 卦,兩兩相對。 64 卦,每個卦象不重複。 基礎於一開始 『懶』的狀態 , 首先直覺性的,是將比對錯誤的 json 直接丟入,原本預計透過 chain of thought 的方式,讓 llm 進行重複確認,但 ... 測試發現,需要透過 llm 產出原生資料越大時,隱藏的重複錯誤性會隨之提高。 llm 不轉,我轉 因此,這邊的解法朝向糾錯為主。 首先回到目的性,我們需要得到的結果是 完整的 64 卦象 取得對應的正確上下卦位置。 當我們有這樣明...