コーディングの基本を習得しました。ループ、関数、さらには単純な Web サイトさえもあなたのベルトの下にあります。

しかし、カジュアルなプログラマーからプロのプログラマーに移行するには何が必要ですか?

さて、私は同じことを探している初心者を助けるためにここにいます。

さあ、飛び込みましょう。

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プロフェッショナルの考え方: 単なるコードを超えたもの

問題解決

コーディングは、コードを書くことと同じくらい問題解決も重要です。複雑な問題を小さくて管理しやすいステップに分割することが重要です。

たとえば、Web アプリケーションを構築している場合は、それをユーザー インターフェイス、バックエンド ロジック、データベース インタラクションなどに分割することができます。このアプローチにより、問題がより取り組みやすくなり、解決が容易になります。

効率

これも基礎です。プロの世界では時間は貴重です。コードをできるだけ効率的かつ高速にすることが重要です。

これは、効率的なコードと無駄なコードの両方の基本的な図です。

"""
Python Code Snippet
"""

# Inefficient
def is_even(number):
    elif number % 2 == 0:
        return True
    else:
        return False

# Basic
def is_even(number):
    return number % 2 == 0

# Efficient
def is_even_improved(number):
    return number % 2 == 0 and number >= 0

コラボレーション

あなたは効率的なコードを作成し、優れた問題解決者になるかもしれませんが、ソフトウェア プロジェクトに取り組むには、チームの一員として活動する必要があります。したがって、コミュニケーション能力と共同作業能力は、上記の能力と同じくらい重要です。

継続的学習

デジタル時代は急速な変化をもたらします。最新のトレンドやツールを常に最新の状態に保つことは、すべてのプロフェッショナルにとって重要です。

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必須のコーディング慣行

プロフェッショナルな考え方で考える方法がわかりました。従うべき最も優れたプラクティスをいくつか確認してみましょう。

コードの可読性

効率的なチームワークには、クリーンで読みやすいコードが不可欠です。適切に構造化されたコードにより、可読性、保守性、コラボレーションが向上します。

例えば：

"""
Python Code Snippet
"""

# Less readable
def calculate_area(length, width):
    a=length*width
    return a


# More readable
def calculate_area(length, width):
    area = length * width
    return area

違いがわかりますか?

コーディング標準に準拠することで、開発者はコードの品質を向上させ、エラーを減らし、開発を加速します。

テスト

徹底したテストは信頼性の高いソフトウェアの基礎です。包括的なテスト スイートを作成することで、予期せぬ問題を防止し、コードの品質を向上させ、アプリケーションのパフォーマンスに対する信頼性を高めることができます。

"""
Python Code Snippet
"""

import unittest

def add(x, y):
    return x   y

class TestAdd(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(2, 3), 5)

if __name__ == '__main__':
  unittest.main()

この簡単な例は、基本的な関数をテストする方法を示しています。

バージョン管理

バージョン管理?それは何ですか？なぜそれが必要なのでしょうか?

わかりました、説明しましょう...

50 人の開発者全員が同時に異なる部分に取り組んでおり、変更を追跡したり効果的に共同作業したりする方法がない、複雑なログ システムを構築することを想像してみてください。

右？それは、どのピースがどこに属するのかを知らずにパズルを組み立てようとするようなものです。

そこでバージョン管理が登場します。これは、すべての変更の詳細なログを持つようなもので、誰が、いつ、なぜ変更を加えたかを確認できます。これにより、混乱を防ぐだけでなく、効率的なチームワークと問題解決が可能になります。

デバッグスキル

バグは避けられませんが、体系的なアプローチにより、バグを改善の足がかりに変えることができます。刑事のように、犯人を特定するには犯罪現場 (コード) を系統的に調査する必要があります。

問題を分解してください。 さまざまなソリューションをテストします。 助けを求めることを恐れないでください。

覚えておいてください、修正されるすべてのバグはコードを強化するチャンスです。

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強力な基盤の構築

データ構造とアルゴリズム

効率的なコーディングのビルド ブロック。

これらをソフトウェア エンジニアのツールキットとして考えてください。エレガントで高性能のソリューションを設計するには、大工が仕事に最適なツールを選択する前に行うのと同じように、まずこれらの基本を理解する必要があります。

配列、リンクされたリスト、スタック、キュー、ツリーなどのデータ構造をマスターするグラフ、および並べ替え、検索、問題解決のアルゴリズムにより、より困難な問題に取り組む自信が得られます。 .

デザインパターン

堅牢でスケーラブルなソフトウェアを構築するためのブループリント.

開発者は、建築家が建築設計を行うのと同じように、実証済みのパターンを使用して、適切に構造化された再利用可能なコードを作成できます。

一般的なデザイン パターンを理解すると、繰り返し発生する課題に対処するためのソリューションのツールボックスが得られます。

ソフトウェア開発のレシピブックに似ており、効率的で保守可能なコードを作成できます。

私が言っていることの例を示しましょう

「」 Python コードのスニペット 「」 # 効率的なコード デフォルト階乗(n): if n == 0: # 基本ケース 1を返す それ以外： return n *階乗(n - 1) # 再帰呼び出し # 非効率的なコード def inefficient_factorial(n): # 基本ケースがありません return n * inefficient_factorial(n - 1) # 潜在的な無限再帰

"""
Python Code Snippet
"""

# Efficient Code
def factorial(n):
    if n == 0:  # Base case
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)  # Recursive call

# In-Efficient Code
def inefficient_factorial(n):  # Missing base case
    return n * inefficient_factorial(n - 1)  # Potential infinite recursion

ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC)

青写真が超高層ビルの建設をガイドするのと同じように、ソフトウェア開発ライフ サイクルは、堅牢なソフトウェアを構築するためのロードマップを提供します。この構造化されたプロセスにより、開始から展開までの各フェーズが効率的かつ効果的に実行されます。

SDLCに従うことで、開発チームはソフトウェアを正確に計画、設計、コーディング、テスト、展開、保守できます。これは、プロジェクト マネージャーが構築プロセス全体を監督し、スムーズな作業と高品質の最終製品を保証するのに似ています。

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追加のヒント

あなたのスキルを披露する: 開発者ポートフォリオを構築する

雇用主に好印象を与えましょう！目立つ。強力なポートフォリオは、プロジェクトを紹介することであなたを輝かせることができます。

作品をキュレートする

あなたの技術スキルと問題解決力を示す仕事を強調してください。

インパクトのあるデザイン

簡単にナビゲーションできるようにすっきりと整理されたレイアウトを備えた、ユーザーフレンドリーで視覚的に魅力的なポートフォリオを作成します。

他のポートフォリオからインスピレーションを得ることを恐れないでください。ただし、常にソースを認識し、元の作成者の功績を認めてください。

必要に応じて、インスピレーションを得るために私の (Hariharan S) をご覧ください。

インタラクティブにする

(オプション)

GIF、デモ、コード スニペットなどのインタラクティブな要素の追加を検討してください。

他の開発者とのネットワーク

ネットワークを広げてキャリアを加速させましょう。テクノロジー イベントに参加したり、オンライン コミュニティに参加したりできます。積極的に耳を傾け、知識を共有することで、真のつながりを築きましょう。

最後だが最後

練習すれば完璧

コーディングすればするほど、より良い結果が得られます。プロジェクトに取り組み、コーディングの課題を解決したり、オープンソースに貢献したりできます。

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プロのプログラマーになるには時間と労力がかかることを忘れないでください。強力な基盤を構築することに集中し、恐れずに助けを求め、他の人から学びましょう。高度なトピックや貴重な学習リソースを探求する今後の記事にご期待ください。