הבלוג של ינון פרק

תלמיד שואל: "אני צריך להתחיל לעבוד עם טכנולוגיה X אבל אין לי זמן לקחת עכשיו קורס מלא עליה. מה הדרך הכי מהירה להתחיל לכתוב קוד?"

והתשובה הקלה - פשוט להתחיל לכתוב קוד. תמצא את הדרך הכי מהירה להגיע לאפליקציה ראשונה, ומשם תתחיל להוסיף פיצ'רים. בכל טכנולוגיה שראיתי אפשר היה למצוא מדריך באינטרנט שמדגים איך לקחת את הצעד הראשון, ואז עם קצת התאמות ושינויים אפשר היה להתקדם ממנו לצעד השני, השלישי וגם העשירי. לפעמים אתה נתקע וצריך לחפש תשובות ב Stack Overflow או בעוד מדריכים, אבל בגדול אפשר להגיע לתוצאות לא רעות.

את הקוד של אתר ToCode כתבתי ב Rails לפני שהכרתי ריילס. צעד אחרי צעד בניתי אתר שעובד עם מערכת ניהול והתחלתי להעלות קורסים ופוסטים לבלוג ומפה לשם אנחנו כבר 7 שנים באוויר. בזמן העבודה על האתר הצלחתי לפתור את רוב הבאגים למרות שלא את כולם הצלחתי להבין. ככל שכתבתי יותר כך חיפשתי להבין יותר, ואז התחלתי לקחת קורסים בריילס ולקרוא לעומק את התיעוד. ככל שהבנתי יותר הצלחתי לכתוב מחדש חלקים מהקוד ולהעלות את הרמה שלהם, וזה תהליך שעדיין נמשך.

בתכנות, לימוד טוב הוא כמו משחק פינג-פונג בין פרקטיקה לתיאוריה: מתחילים לבנות, חוזרים ללמוד ואז חוזרים לשפר. נכון, איכות הקוד לא תהיה הכי טובה שאפשר, אבל בקצב ואיכות הלימוד אי אפשר להתחרות.

בכל פרויקט יש המון בעיות גדולות אבל יש גם לא מעט בעיות קטנות, שהן קצת מציקות אבל לא מספיק מציקות בשביל שמישהו יתקן אותן, למשל:

1. כל פעם שמעלים גירסה יש כמה שניות של Down Time בהן המערכת לא זמינה.

2. פעולה מסוימת שעושים אותה בתדירות נמוכה דורשת עבודה ידנית לפי איזה מדריך.

3. באג מעצבן בממשק המשתמש שכל פעם שעושים רצף פעולות מסוים צריך ללחוץ על איזה כפתור לא קשור או לרענן את העמוד.

4. יש כמה בדיקות שמדי פעם נכשלות בלי שאף אחד יודע למה.

יש צוותים שמחזיקים רשימות של הבעיות הלא גדולות האלה. במקומות אחרים זה משהו שאתה מגלה מהר מאוד כשאתה מתחיל לעבוד על הפרויקט. בכל מקרה עד שאתה נחשף לבעיות כבר יש לך יותר מדי עבודה והבעיה לא מספיק מציקה.

אני אוהב להסתכל על בעיות לא גדולות ובמיוחד על כאלה שכולם מכירים בתור הזדמנות. הרבה מהבעיות האלה יחסית קל לפתור ולכן יש להן ROI גבוה. אם הצלחתם "לגנוב" שעתיים ולפתור בעיה לא גדולה זה משהו שהרבה אנשים בארגון ישימו לב אליו, כי היא הציקה להם הרבה זמן.

כשאתם חדשים בארגון, כשאתם באים רק לכמה ימים לייעוץ, כשאתם וותיקים שרוצים לרענן, ובעצם בכל מצב - צרו לעצמכם הרגל לחפש בעיות קטנות ולפתור אותן תוך כדי תנועה. מהר מאוד תתחילו להרגיש בהבדל.

הפונקציות atob ו btoa של JavaScript משמשות להמרה של מחרוזות ל Base64 ובחזרה. מכל מיני אילוצים טכניים מאפייני שפת JavaScript החליטו שהן יעבדו טוב רק על מחרוזות ASCII כלומר מחרוזות באנגלית בלבד. אז אני יכול לכתוב:

> btoa("ninja")
'bmluamE='

אבל לא יכול לכתוב:

> btoa('תפוז')
Uncaught:
DOMException [InvalidCharacterError]: Invalid character
    at new DOMException (node:internal/per_context/domexception:70:5)
    at __node_internal_ (node:internal/util:497:10)
    at btoa (node:buffer:1229:13)

לכן ה Best Practice בשביל להשתמש בפונקציות אלה הוא להשתמש בעוד המרה לפני הפעלתן. כך מהתיעוד:

function utf8_to_b64( str ) {
  return window.btoa(unescape(encodeURIComponent( str )));
}

function b64_to_utf8( str ) {
  return decodeURIComponent(escape(window.atob( str )));
}

הקידוד ל Base64 בשיטה שמוצעת בתיעוד הוא בדיוק מה שאני מקבל משפה כמו Ruby כברירת מחדל. הבחירה של מתכנני JavaScript לבנות API שיעבוד רק על טקסטים מסוימים היא מוקש שמחכה להתפוצץ. אלה בדיוק הבאגים שקורים רק ללקוח ספציפי ואחרי זה קשה למצוא אותם.

מה עושים? בתור משתמשים של API חשוב להבין איזה מקרי קצה מפילים אותו ואיזה Best Practices מומלצים בעבודה איתו. גם אם נראה לכם שאף אחד אף פעם לא ירצה לבחור סיסמה בעברית, עדיין שווה לעבוד לפי ה Best Practices כדי למנוע בעיות בעתיד. ואם יום אחד תחליטו להיות בעצמכם מתכנני APIs, שווה לדאוג שהדרך הנכונה תהיה גם הדרך הקלה.

גירסה 18 של נוד מביאה איתה לא מעט חידושים: התמיכה ב ES Modules השתפרה פלאים, הוסיפו מודול מובנה להרצת בדיקות יחידה, ונוספה תמיכה לשני ממשקי רשת מהדפדפן שהם Fetch API ו Web Streams API.

בפוסט זה אציג את השימוש ב Fetch API ב Node.

לפני 11 שנים עזבתי את העבודה כשכיר ויחד עם חבר מתכנת הקמנו חברה לבניית אפליקציות ללקוחות. בדמיון ראינו מאות חברות עומדות בתור כדי שאנחנו נבנה להם אפליקציה. אף אחד לא סיפר לנו איך זה עובד במציאות או מה צריך לעשות כדי לקבל הזדמנות. אלה העצות שאולי היו עוזרות לנו להצליח ואולי יעזרו לכם-

גיט הוא מסוג הכלים בו תמיד יש דרך לפתור בעיות אבל היא לא תמיד ברורה. אני מקווה ש 18 התרגילים הבאים יעזרו לכם לחקור ולהבין את ההגיון של גיט, וקצת להתאמן על פעולות נפוצות בעבודה עם הכלי.

לא להאמין שהעברתי חיים שלמים בלי לדעת את זה, אבל אם גם אתם פתאום לא בטוחים אז הגעתם למקום הנכון. קודם כל משמעות ראשי התיבות דומה - URL הוא Uniform Resource Locator ו URI הוא Uniform Resource Identifier. ההבדל ביניהם הוא עדין אבל חשוב:

ה URI הוא מזהה ייחודי של "משאב" בטכנולוגיית ווב. אפשר להשתמש בהם כדי לזהות אתרים באינטרנט אבל גם אנשים, מקומות, מושגים, ולמעשה כל דבר. ה URI של משאב לא חייב להיות כתובת אינטרנט אמיתית, ויכול להיות כל מחרוזת שנראית כמו כתובת אינטרנט. לכן כל אלה הם URI-ים:

https://schema.org/Person
foo://example.com:8042/over/there?name=ferret#nose
urn:oasis:names:specification:docbook:dtd:xml:4.1.2
urn:isbn:0-486-27557-4
https://stackoverflow.com/questions/4913343/what-is-the-difference-between-uri-url-and-urn
data:,Hello%20World

חלק מה URI-ים מתיחסים למסמך ספציפי ברשת ומסבירים איך להגיע אליו. למשל ה URI הזה:

https://stackoverflow.com/questions/4913343/what-is-the-difference-between-uri-url-and-urn

הוא קישור ל Stack Overflow. הוא סוג של "מצביע" לדף בפרוטוקול https. מזהים כאלה נקראים URL-ים, כי הם מספקים דרך לאתר (to locate) את המשאב שהם מזהים. הרבה פעמים, וזה קצת מבלבל, ה URI יהיה בעצם כתובת אינטרנט של דף שלא באמת קשור לדבר שהוא מזהה. לדוגמה ב HTML 4 מסמך היה מתחיל בשורה:

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01//EN"
        "http://www.w3.org/TR/html4/strict.dtd">

אבל לדפדפנים לא היה אכפת אם הייתם טועים בכתובת האינטרנט שמופיעה שם. הסיבה שיש כתובת אחרי ה DOCTYPE היא רק בשביל לזהות את הגירסה של ה HTML, ובעצם השורה מתפקדת בתור URI ולא URL - אף אחד לא משתמש בה כדי לקרוא את המסמך שנמצא בה. אותו סיפור קורס ב XML Namespaces וגם במזהים של schema.org.

בקיצור אם יש לנו כתובת שמזהה מסמך ואנחנו משתמשים בה כדי להגיע למסמך הזה נקרא לה URL. אם יש לנו מזהה ייחודי של "משהו" שאנחנו לא צריכים באמת להגיע אליו אנחנו קוראים לזה URI.

למידע נוסף שווה לקרוא את הפוסט הזה מהבלוג של auth0 שעוזר לחדד את ההבדל בין המושגים: https://auth0.com/blog/url-uri-urn-differences/

דה מרקר עשו אתמול כתבת ספיישל על מה אומרת כל דרישה במודעות דרושים, אבל הדרישה הכי חשובה בכלל לא הופיעה ברשימה שלהם, וגם לא מופיעה ברוב מודעות הדרושים. הדרישה היא-

"מבין או מבינה את הסיפור"

להבין את הסיפור זה אומר שאת יכולה לראות קוד של מערכת ולהבין:

1. מה המטרות של הקוד הזה

2. מה האילוצים שהקוד צריך להתמודד איתם

3. מה היו האילוצים של מי שכתבה את הקוד

4. איזה חלקים שם בכוונה ומה שם בטעות

5. מה הולכות להיות הבעיות בקוד הזה בעתיד הקרוב

6. איזה בעיות סביר להניח שיהיו לקוד הזה בעתיד היותר רחוק

7. לאיזה שינויים בעולם הקוד הזה נכתב, כלומר לאיזה דרישות חדשות יהיה קל להתאים את הקוד

8. איזה שינויים בעולם לא אמורים לקרות, כלומר לאיזה דרישות חדשות יהיה מאוד קשה להתאים את הקוד

אנשים שיודעים לקרוא קוד ולהבין את הסיפור שלו יצליחו הרבה יותר בקלות לתחזק ולשפר מערכת בלי לשבור אותה. דרך טובה להתאמן על זה היא לענות על 8 השאלות ברשימה כאן על קוד שאתם כתבתם. ודרך טובה לכתוב קוד יותר מדויק היא לנסות לענות על כל 8 השאלות לפני שמתחילים לכתוב את הקוד.

רובי אומנם נחשבת לשפה High Level שעוזרת למתכנתים לכתוב קוד קריא, אבל לרובי יש גם צד אפל במשפחה וזו המורשת שהיא קיבלה מ perl. בדומה ל perl, גם לרובי יש מצב שורת פקודה שבעזרת כמה מתגים בהרצה יאפשר לכם כוחות על יוניקסאיים. הנה 8 דוגמאות להפעלת רובי משורת הפקודה-

גוגל הבינו כבר מזמן שמגבלת המקום על מיילים היא פיקטיבית. הערך הוא לא בלתת ללקוח יותר מקום איחסון אלא בלתת ללקוח דרך יותר טובה למצוא את הדברים שלו - וכך גוגל תמונות, גוגל כונן וכמובן ג'ימייל והחיפוש, הופכים למכונות לאיתור מידע.

אבל למגבלת המקום (או יותר נכון לחוסר המגבלה) כן יש מחיר, והוא הפרטיות והשליטה שלנו הלקוחות על המידע שנשמר עלינו.

כשאין מגבלה של מקום הוט יכולים לענות לטלפון ולמרות שלא הייתי לקוח שלהם מעל עשר שנים הם יודעים בדיוק את כל הפרטים עליי (נכון ללפני עשר שנים). למעשה הם יודעים את זה הרבה יותר טוב ממה שאני מצליח לזכור בעצמי בגלל הזמן שעבר.

עד ה GDPR, וגם היום מחוץ לאירופה, הגישה בחברות רבות לנתונים היא "כמה שיותר יותר טוב", והגישה לשקיפות היא "כמה שפחות יותר טוב". זה אומר שהם ישמרו עליך כמה מידע שהם רק יכולים, ויספרו לך הכי מעט ממנו שהם רק יכולים. הכל בשביל חלום שיום אחד נעשה משהו עם כל המידע הזה.

אבל מעבר לבעיה של הפרטיות, שמירת אינסוף נתונים לנצח היא פשוט בזבוז. הרבה יותר משתלם לחברות וגם ללקוחות להיות ממוקדים וברורים -

1. אנחנו נשמור עליך נתונים X, Y ו Z.

2. הנתונים יישמרו לתקופה של Y שנים.

3. אנחנו נשתמש בנתונים כדי להשתפר במטריקה M.

4. אתה יכול לבקש שנתונים מסוימים יימחקו דרך הקישור הזה.

הקפדה על ארבעת הכללים כשאנחנו אוספים מידע על לקוחות עוזרת לבנות חברות ממוקדות יותר ולקוחות מרוצים יותר.