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[爆卦]persistence程式是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇persistence程式鄉民發文沒有被收入到精華區：在persistence程式這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 persistence程式產品中有9篇Facebook貼文，粉絲數超過1萬的網紅91 敏捷開發之路，也在其Facebook貼文中提到， 【從學員練習影片觀察到一個關於 TDD 的有趣現象】 極速開發的課後練習作業，雖說重點是放在極速開發要學習的技巧與刻意練習的模型，但開發的方式、順序也是刻意安排成類似 TDD 的進行方式，來讓生產力最大化（TDD 本來就是幫助開發的，不是幫助測試的） 我從2位第一次上我課的學員（當然就是 #極速...

　同時也有3部Youtube影片，追蹤數超過10萬的網紅親子天下，也在其Youtube影片中提到，玩指尖陀螺還可以學科學原理跟程式設計？ POV四葉草指尖陀螺利用視覺暫留原理（Persistence of Vision），讓指尖陀螺在旋轉時顯示出英文字及花紋。 陀螺套件需使用烙鐵進行組裝，在動手做的同時培養焊接技術及耐心，並透過Arduino控制板改寫程式，變更顯示文字及花紋，創作出獨一無二的...

「persistence程式」的推薦目錄
  • 91 敏捷開發之路

    persistence程式 在 91 敏捷開發之路 Facebook 的最讚貼文

    2021-09-26 14:17:31
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    【從學員練習影片觀察到一個關於 TDD 的有趣現象】

    極速開發的課後練習作業，雖說重點是放在極速開發要學習的技巧與刻意練習的模型，但開發的方式、順序也是刻意安排成類似 TDD 的進行方式，來讓生產力最大化（TDD 本來就是幫助開發的，不是幫助測試的）

    我從2位第一次上我課的學員（當然就是 #極速開發，代表他們沒上過#單元測試 跟 #TDD與持續重構），雖然他們是照著示範影片、上課教學用 TDD 在寫整個 tennis 的過程，但從他們執行測試的時間點就可以發現：

    「他是用測試來驗證 production code 的正確性」，即使他先寫了測試，也不先執行，沒有看到紅燈，每次都等到 production code 寫完了，應該要綠燈時，才執行測試。

    而其他上過 TDD 課的同學 ，或是上過單元測試的同學，知道測試是用來描述情境，如果現在「加入的這個情境是新的需求或需求異動，代表目前 production code 還不支援這個情境，執行測試跑出的紅燈，就是等等 production code 要完成的 #目標」

    test-frist 從來都只是 TDD 其中一個小小的衍生產物，而不是全貌。TDD, 測試驅動開發 從來都是一種開發方法，而不是測試方法。

    總有些人老愛把 TDD 拿來跟測試相提並論，就總是喜歡把 test-first 當作靶子打，覺得違反人性跟直覺，覺得先寫測試在很多情況下是浪費時間或是不 work，可能拿來跟一堆測試的方法論相提並論，或總是只拿回歸測試的效益來當作 TDD 的整體。抑或是陷入 isolation unit test 與 integration test (其實就是非 isolation 等級、有實際依賴的自動測試）之爭。

    ```
    註：TDD 事實上是可以不是單元測試等級的。
    ```

    要比較正確看待 TDD 的角度，首先要知道它是幫助開發的、它是一種開發方式（當然不是唯一一種，甚至也不會是最好的一種，因為根本沒有最好，只有剛好）

    接著要了解 TDD 可能用 IPO 模型還比較貼切，input-process-output，在你開發任何功能之前，你總要先想過這件事。而先想這件事，才是 TDD 的最基本精神。

    接著是怎麼把你想好的東西，變成可執行的 spec，我們只是用測試程式來「描述」你腦袋中的「IPO模型」，把 process 的過程當作一個黑箱子。

    而這個 IPO 模型在結合成「使用情境」，就會帶來「高易用性 API 的好處」，只有在一開始就先想好怎麼給別人用，最後才會好用。所謂的一開始想好，指的不是預先設計一堆 class，而是 input/output 想清楚期待（一般會結合實例化需求，搭配 Given/When/Then 的 gherkin style 來把前置條件、資料、前提想好，當發生什麼事，應該是怎樣的結果），然後描述它。在紅燈定義清楚目標，綠燈完成 input/output 關係且沒弄壞前面的所有情境後，來針對 process 進行重構（事實上 Kent Beck 的 TDD by Example 更多是用 refactor 來 #完成 process。

    ```
    註：所謂的 output 不一定只有回傳值，包含外部依賴狀態、資料的改變，甚至顆粒度小一點，針對物件導向設計的話，物件內部狀態的改變也算，只是物件內部狀態改變，驗證點要嘛是拿得到內部狀態，要嘛就是要驗證物件哪個行為會因這個內部狀態而有所不同。
    ```

    ## 戰 TDD 之前該先做好的功課
    要戰 TDD，是不是至少要把 Kent Beck 的 TDD by Example 看完？

    要戰 TDD，請不要拿它跟測試方法論來比，那只是一下就被人看破手腳。因為它是個開發方法論。

    要戰 TDD，請不要把它的好處只限縮在跟回歸測試、自動測試的比較，因為那只是它的衍生好處，當你試過在白海報紙上 TDD 就懂，TDD 是在釐清你的思緒的同時，又可以以終為始，確保你在 production code 的每一個動作都是為了滿足某個期待的情境。

    要戰 TDD，請不要去把 單元測試、整合測試捲進來，那是測試的顆粒度，那是測試的分類，TDD 從來都不是只能限於單元測試。

    要戰 TDD，請不要在那邊戰他是 bottom-up ，是直接從程式/class 的角度出發，事實上 TDD 既不是 bottom-up, 也不是 top-down, （書裡面就有講這件事咩），實務上的 TDD 結合倫敦派(GOOS)跟芝加哥派(Classic TDD)，會更像 Outside-In 的進行方式，先定義好驗收情境，接著從最外部（也就是使用者看得到的部份）一路把依賴往另一邊的系統邊界推，直到推到系統以外的依賴資源（persistence 或 external API/service）

    ```
    註： ATDD by Example 中 ATDD by Example, Kent Beck 寫的序最後的一段話。

    Kent Beck:
    「就像我曾說過的，TDD的一個缺點是，它可能會退化為一種用來滿足開發人員需求的編程技能。某些開發人員從更廣泛的角度來看待TDD，輕易在他們測試的不同抽象級別間跳躍。然而在ATDD中不存在歧義，這是一種加強與非編程人員溝通的技術。我們之間良好的協作關係，以及作為這種關係基礎的溝通，能夠使軟件開發更有效率。採用ATDD是向著溝通更清晰這個目標邁進的重要一步，而此書是一本全面又平易近人的入門讀物。」
    ```

    要戰 TDD，請不要只關注在 test-frist，因為他只是用 test 來幫助你 think-first，不要邊寫邊想。然後不要過份依賴或相信你腦袋的能力，把你想好的東西具體化出來，最好可以被直接執行，最好除了你以外每個人執行出來的結果都會一樣（不管是對的，還是錯的）

    要戰 TDD， 請不要把論點放在見樹不見林，如果你有看 TDD by Example 的 Part 1, Part 2 那兩個加起來共 24 個章節，就知道一開始就得把當下想到的全貌紀錄在一個「紙本」的 backlog (所謂的紙本，只是要講這並不依賴於任何工具）

    而這個需求輪廓的全貌，會隨著你逐漸完成一部分一部分的情境，設計逐漸浮現後，而隨時跟著增減調整。

    但不代表 TDD 就是先想到一個測試案例，就直接先幹下去了，那根本是亂搞。

    以上這些，都還不是在列 TDD 的好處，而是針對那些從來沒搞懂 TDD 但又愛戰 TDD 的人一點提醒，你戰的很可能是「你誤解的 TDD」。

    TDD 還有許多實務上的用途，列上我在譯者序中的一小段：

    >> 測試驅動開發（Test-Driven Development, TDD）！一種以測試為開發輔助、以測試來描述需求情境、以測試來當作目標、以測試來表達期望、以測試來驗證疑問、以測試來實驗學習、以測試來溝通協作、以測試來協助設計高易用性 API 的「開發方法」。

    譯者序有開放給大家看，請見：https://tdd.best/book/tdd-by-example/

    拜託，要戰之前去看一下祖師爺 Kent Beck 對 TDD 的原始見解：https://www.tenlong.com.tw/products/9789864345618?list_name=srh

    如果你想正確的使用 TDD 來幫助你在實務上產生許多的價值，帶來許多的好處，尤其是需求釐清、持續重構、小步快跑的部份，最好理解的培訓課就在這：https://tdd.best/courses/classic-tdd-by-example-video-training/

    最後我想講一段話：
    TDD 從來都不該被導入到團隊中，但它是一種很好的自我鍛鍊與學習的方式，也是一種能用很低的成本來帶來很多好處的開發方法（見下方註腳），然而它也不是適用所有的情況，但它可以讓『完美』變成一個動詞，而非不變的形容詞。

    ```
    註：
    Kent Beck 在 DHH 靠腰：《TDD is Dead》 之後寫的一篇反串文：《RIP TDD》
    https://www.facebook.com/notes/1063422864115918/

    我幾年前的簡易翻譯，通常也是 TDD 可以幫助你解決的問題，如下：

    - Over-engineering （過度設計）
    - API feedback （改善API的設計與可用性）
    - Logic errors （想的跟寫的不一樣，寫的跟需求不一樣）
    - Documentation （寫跟維護文件是痛苦的）
    - Feeling overwhelmed （找不到切入點）
    - Separate interface from implementation thinking （抽象設計）
    - Agreement （確保已修正問題的證據）
    - Anxiety （改東壞西的擔心受怕）

    ```

    很久沒對 TDD 發表這種長篇大論了，因為不理解、不想理解、不同角度理解的人居多，能真的到各自的塔上用不同角度來看原義，以及實務上用它來幫助解決的問題有哪些的人，真的太少。

    大部分人只想針對這個詞彙來攻訐以博得流量跟吸引目光，而不是想著「我可以用它來幫助我什麼」

    問題跟需求是中性的，解決問題跟滿足需求的手段與方式有千萬種，不會只有一種，也不會有所謂的對錯，多點角度去了解不同的方法、方式，然後融會貫通，發揮綜效，在實務上用最少的成本與風險來產生最大的價值，這才是真正的目標。

    導入敏捷不該是目標，導入 TDD 也不該是目標，目標永遠都是在實務上產生價值、解決問題、滿足需求。

  • 矽谷牛的耕田筆記

    persistence程式 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最讚貼文

    2021-07-02 08:00:07
    有 47 人按讚

    What Are Snowflake IDs?

    Credit by: Wei-Yu Chen (感謝分享)

    本文介紹了 Universal Unique Identifiers（UUIDs）的用途及其重要性，UUID 以固定且標準的方式為每個物件產生出獨立的 ID，且 產生出來的 ID 幾乎不可能會重複導致發生碰撞。

    通常 UUID 由幾個部分組合而成，像是以時間、執行節點的 MAC address，或以 MD5 hash 來生成。UUID 以 128 bits 的數字組成，為了更方便識別及操作，通常都會以十六進制來表示，總長度為 36 個字（加上連字符號 -）。也因用來產生 UUID 的亂數種子包含了時間、節點資訊等參數，所以 UUID 也具有獨特性，在分散式系統執行也不容易發生碰撞。

    而為了避免在你的 apps 裡實作 UUID 的產生機制，常見會使用兩種作法，分別是：Persistence Layer Generated ID 和 ID Servers。一種使用 Database 自動產生出來的序號來作為識別物件的 ID（如 MongoDB 的 ObjectID、MySQL 的 AUTO_INCREMENT ... 等），另一種是使用獨立的 ID server 來產生物件的 ID。

    以 Database 來作為序號產生器會碰到一個問題，當你在每次建立新物件時，都會需要向資料庫讀取這個物件的「自動產生 ID」，假設應用程式的規模一大，效能勢必會大受影響。

    而使用 ID server（也就是本文主要介紹的 Snowflake IDs）去產生 UUID 的話，就可利用架構於 app 以外的第三方序號產生器。以 Twitter 來說，平均每秒鐘有九千個推文，在高峰期間更甚至會出現一秒 143199 則推文的流量，他們所需要的 UUID 不僅要能夠支援龐大的架構，也需要在以非常快的速度產生出 ID，這也是 Snowflake 專案的由來。

    因此，Twitter 以這幾個參數來組成 UUID：
    - 保留不使用的位元，固定為 0 - 共 1 位
    - Timestamp（以毫秒為單位） - 共 41 位
    - 機器 ID - 共 10 位
    - 序列號 - 從 0 ~ 4095 依序重複使用 - 共 12 位

    雖然說以 ID servers 來產生 UUID 之後，效能還是會被這種架構拖累（必須在建立物件就去向 ID server 發送請求，並等待產生出來的 ID），但這種作法和資料庫系統相比起來已經讓效能降低的問題變得更輕微。

    在本文當中介紹了三種常見的 ID 產生方式：在 local app 端產生 ID、在資料庫產生 ID、集中式的 ID server 產生 ID，這些策略的選擇也根據你的使用情境而定，畢竟沒有一種一套打天下的解決方案，在選擇時仍須衡量每個專案的需求。

    https://betterprogramming.pub/uuid-generation-snowflake-identifiers-unique-2aed8b1771bc

  • UNIKO's Hardware

    persistence程式 在 UNIKO's Hardware Facebook 的最佳貼文

    2021-06-12 09:00:29
    有 37 人按讚

    NVIDIA GeForce Game Ready 466.63 WHQL 驅動發佈，新增對 RTX 3070 Ti 顯卡的支援，以及遊戲支援改進與修復錯誤。
    #NVIDIA #GameReady #驅動 #UH

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