Занимательная практика для разработчика

Автор оригинала: Daan
  • Перевод
Человек остается начинающим в течение 1000 дней. Он находит истину после 10000 дней практики.

Это цитата Оямы Масутацу, которая довольно хорошо излагает суть статьи. Если вы хотите быть классным разработчиком — приложите усилия. В этом весь секрет. Проводите много часов за клавиатурой и не бойтесь практиковаться. Тогда вы вырастите как разработчик.

Вот 7 проектов, которые могут помочь вам в развитии. Не стесняйтесь выбирать свой стек технологий — используйте все, что вашей душе угодно.

(предыдущие списки заданий для тренировки: 1) 8 учебных проектов 2) Еще список проектов, на чем потренироваться)

Проект 1: Pacman


image

Создайте свою версию Pacman. Это отличный способ получить представление о том, как разрабатываются игры, понять основы. Используйте JavaScript-фреймворк, React или Vue.

Вы узнаете:

  • Как передвигаются элементы
  • Как определить какие клавиши нажимать
  • Как определить момент столкновения
  • Вы можете не останавливаться на достигнутом и добавить управление движением призраков

Пример этого проекта вы найдете в репозитории GitHub

«Мастер совершает больше ошибок, чем новичок — попыток»

Поддержка публикации — компания Edison, которая занимается разработкой и диагностированием хранилища документов Vivaldi.

Проект 2: Управление пользователями


image

Проект в репозитории GitHub

Создание приложения типа CRUD для администрирования пользователей научит вас основам разработки. Это особенно полезно начинающим разработчикам.

Вы узнаете:

  • Что такое маршрутизация
  • Как обращаться с формами для ввода данных и проверять что ввел пользователь
  • Как работать с базой данных — создавать, читать, обновлять и удалять действия

Проект 3: Проверка погоды в вашем местоположении


image

Проект в репозитории GitHub

Если вы хотите создавать приложения, начните с приложения определения погоды. Этот проект можно выполнить с использованием Swift.

Помимо получения опыта по созданию приложения, вы узнаете:

  • Как работать с API
  • Как использовать геолокацию
  • Cделайте приложение более динамичным, добавив текстовый ввод. В нем пользователи смогут ввести свое местоположение, чтобы проверить погоду в определенном месте.

Вам понадобится API. Для получения данных о погоде используйте API OpenWeather. Больше информации об API OpenWeather здесь.

Проект 4: Окно чата


image

Мое окно чата в действии, открытое в двух вкладках браузера

Создание окна чата это идеальный способ начать работу с сокетами. Выбор технического стека огромен. Отлично подойдет Node.js, например.

Вы узнаете, как работают сокеты и как их реализовать. Это главное преимущество этого проекта.

Если вы разработчик Laravel, который хочет работать с сокетами, прочитайте мою статью

Проект 5: GitLab CI


image

Источник

Если вы новичок в непрерывной интеграции (CI), поиграйтесь с GitLab CI. Настройте несколько сред и попробуйте запустить пару тестов. Это не очень сложный проект, но я уверен, что вы многому научитесь благодаря ему. Многие команды разработчиков в настоящее время используют CI. Уметь им пользоваться полезно.

Вы узнаете:

  • Что такое GitLab CI
  • Как сконфигурировать .gitlab-ci.yml, который говорит пользователю GitLab, что делать
  • Как деплоить в других средах

Проект 6: Анализатор сайтов


image

Сделайте скрапер, который анализирует семантику веб-сайтов и создает их рейтинг. Например, вы можете проверить наличие недостающих alt-тегов на изображениях. Или проверить есть ли на странице мета теги SEO. Скрапер можно создать и без пользовательского интерфейса.

Вы узнаете:

  • Как работает скрапер
  • Как создавать DOM селекторы
  • Как писать алгоритм
  • Если не хотите останавливаться на достигнутом, создайте пользовательский интерфейс. Можно также составить отчет о каждом проверенном вами веб-сайте.

Проект 7: Определение настроений в социальных сетях


image

Источник

Определение настроений в социальных сетях это отличный способ познакомиться с машинным обучением.

Вы можете начать с анализа только одной социальной сети. Обычно все начинают с Twitter.

Если у вас уже есть опыт работы с машинным обучением, попытайтесь собрать данные разных социальных сетей и объединить их.

Вы узнаете:

  • Что представляет из себя машинное обучение


Удачной практики.

Перевод: Диана Шеремьёва
  • +16
  • 12,9k
  • 1
Edison
351,86
Изобретаем успех: софт и стартапы
Поделиться публикацией

Похожие публикации

Комментарии 1

Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

Самое читаемое