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原创 2024-01-17 17:20:45 281 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
【全栈开发】2023年7大全栈发展趋势 全栈开发人员在技术堆栈的每一层开发、部署和管理软件方面都有无数的选择。由于全栈开发是多学科的，其创新位于前端和后端开发的交叉点。在本文中，我们详细分析了 2023 年全栈开发人员应该了解的趋势和工具。 阅读详情

全栈工程师在过去十年中越来越受到欢迎，而且在国内的就业环境下，它是更适合从技术转管理的职位。

但究竟什么是全栈工程师？他需要哪些技术能力？如何才能成为一名优秀的全栈工程师？今天这篇文章就给大家全方位分享一下。

什么是全栈工程师？

现代 web 应用由两层组成：前端和后端。前端，也被称为客户端，由内容、内容的展示和布局以及互动性元素组成。它包括用户在屏幕上看到的并可以与之互动的所有可见部分。后端，也被称为服务器端，包括一个运行代码的服务器，它有必要的逻辑来接收、处理以及加工请求，还有一个用于安全地存储用户数据的数据库。它包括用户不直接知道的所有幕后过程。

栈是技术的集合，指的是软件、工具、编程语言、框架和数据存储技术的组合，它们共同构建和运行 web 应用。

有许多技术栈。最流行的 JavaScript 语言的栈之一是 MERN，它代表 MongoDB、Express、React 和 NodeJs。

全栈工程师是在前端和后端 Web 开发方面都具有专业知识的专业人员，从头到尾构建一个 web 应用的工程师。他们对各种编程语言、框架和工具有深入的了解。

为什么要成为全栈工程师？

全栈开发是科技行业最抢手的工作之一。据 Glassdoor 称，在美国，全栈开发人员的平均年薪为114,000 美元。Indeed 列出的平均年薪为 120,749 美元。而 Stack Overflow 的开发者调查显示，全栈开发者的平均工资为 14 万美元。

成为全栈开发人员的主要优势之一是您可以同时从事 Web 应用程序的前端和后端工作。这使您更加多才多艺，成为任何团队的多面手和宝贵资产。另一个优势是 Fullstack Developers 可以更好地理解 Web 应用程序作为一个整体是如何工作的，需要批判性思维和解决问题的能力，这可以帮助他们设计和开发更好的应用程序。

全栈工程师所需要的技能及分布指南

要成为全栈开发人员，您需要精通 JavaScript、Python、Ruby 或 Java 等编程语言。您还需要精通 HTML、CSS 等前端和后端技术，以及 React、Angular 和 Django 等框架。对数据库、API、DevOps 和云服务的良好理解也很重要。

学习互联网和 web 基础知识

作为一名全栈工程师，了解互联网的工作原理并熟悉一些网络术语，如 DNS 和 IP 地址，会让你受益匪浅。要了解更多关于 DNS、IP 地址以及互联网如何运行的信息，例如：网络是如何运作的，客户端-服务器模型和 web 应用程序的结构，什么是域名系统、DNS 服务器和 IP 地址。

你还需要知道 HTTP（超文本传输协议），这是万维网的基础，因为它管理着客户（如 web 浏览器）和服务器之间的通信。例如：什么是 HTTP？HTTP 是如何工作的，为什么它很重要？掌握 HTTP 网络协议。

具体而言，你需要了解 HTTP 请求方法（如 GET、POST、PUT、PATCH 和 DELETE）和 HTTP 响应代码（如 200、404 和 500），用代码实例解释 Get、Put 和 Post。

学习前端 web 开发基础知识

只有三种前端 web 语言在所有现代网络浏览器中运行：HTML、CSS 和 JavaScript。

HTML（超文本标记语言的简称）定义了网页的结构和内容，如文本、链接、表单、图像、视频等。

CSS（层叠样式表的简称）对 HTML 内容设计样式，并使其具有美感——它决定了网页的外观和感觉。CSS 负责确定页面上元素的大小、显示、布局和呈现。CSS 还负责使网页在所有屏幕尺寸上都能使用。

JavaScript 是一种动态脚本编程语言，用于在浏览器中运行。它是唯一可以用于前端 web 开发的编程语言，是 web 开发的重要组成部分。它与 HTML 和 CSS 一起被用来创建交互式网页。

学习 Git 和 GitHub

Git 和 GitHub 是开发工作流程的核心部分，是每个软件开发工作中使用的工具。

Git 是一个分布式的版本控制系统，它提供了一种方法来对你的项目进行修改、备份这些修改、跟踪它们，甚至在需要时回溯到它们。它还可以让你在同一时间与其他团队成员协作。

GitHub 是一个在线托管服务，让你更容易使用 Git，是你和你的团队上传和审查代码的地方。

学习一个前端库和框架

当你理解了 JavaScript 的核心概念，你就可以继续学习 JavaScript 的前端库和框架之一。

前端库是预先写好的可重复使用的代码，包含各种函数、方法或对象，你可以在你的 JavaScript 项目中使用，以执行任务和实现特定功能。而 web 框架是一种工具，可以使创建 web 应用更容易、更快速。根据 2022 年 Stack Overflow 调查，最受欢迎和最常用的 JavaScript 库是 ReactJS。

还有其他框架你可以使用和考虑学习，如 Vue、Angular 和 Svelte。每个框架都有其组织和编写代码的方式，以及其自身的优势和局限性。

学习后端 web 开发

作为全栈 web 开发人员，你需要了解前端技术和后端工具，所以你还需要能够使用服务器端的脚本编程语言。有很多可供选择的语言，如 Python、Ruby 和 Java。尽管 JavaScript 被广泛用于前端开发，近年来，因为 NodeJS，它也被用于后端网络开发。

NodeJS 是一个提供后端功能的 JavaScript 运行时，旨在建立动态可扩展的 web 应用。

首先，学习如何使用 NPM，这是一个 Node 包管理器，用于安装和管理 JavaScript 包的本地依赖。它是专门为与 NodeJS 一起使用而设计的。

学习数据库管理系统和 SQL

作为一名全栈工程师，你将与数据库打交道，因为你所开发的大多数 web 应用都有一个数据库。你将花很多时间编写数据库查询，以获取你需要的数据。

数据库是一个存储容器——一个存储项目中所有数据的地方，如用户数据。

有两种主要的数据库类型：

  • SQL 或关系型数据库，也被称为 SQL 数据库，它以结构化的、有组织的、表格的形式存储数据。
  • 非关系型或 NoSQL 数据库，它们不以表格形式存储数据。

一个数据库有一个叫作数据库管理系统（DBMS）的程序，它作为数据库之间的接口，允许用户或程序来检索、更新和管理数据。

为了与关系型数据库通信并操作存储的数据，你要使用查询语言，如 SQL（结构化查询语言的简称）来查询它们。如果你想开始使用 NoSQL 数据库管理系统，MongoDB 是一个不错的开始。要开始使用 MongoDB，请查看这些课程。

学习其他工具和技术

作为全栈开发者，还有很多其他的工具和技术需要学习，比如Git的版本控制，AWS的云计算，Docker的容器化。

全栈开发工具和技术示例

A. 前端框架：前端框架是一组预先编写的代码，可帮助开发人员构建更快、更高效的用户界面。一些流行的前端框架包括 React、Angular、Vue.js 和 Bootstrap。

B. 后端框架：后端框架帮助开发人员构建 Web 应用程序的服务器端。这些框架包括 Django (Python)、Ruby on Rails (Ruby)、Express.js (JavaScript) 和 Laravel (PHP)。

C. 数据库：数据库用于存储和管理网络应用程序的数据。一些流行的数据库包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 和 Oracle。

D. 云服务：云服务为开发人员提供了对运行 Web 应用程序所需的基础设施和服务的访问权限。云服务的示例包括Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure和Google Cloud Platform。

E. DevOps 工具： DevOps 工具帮助开发人员简化 Web 应用程序的部署过程。一些流行的 DevOps 工具包括 Docker、Jenkins、Kubernetes 和 Git。

F. API： API（应用程序编程接口）允许开发人员集成不同的软件系统和服务。一些流行的 API 包括 Google Maps API、Facebook API 和 Twitter API。

G. 编程语言：全栈开发人员需要了解多种编程语言来构建 Web 应用程序。一些流行的编程语言包括 JavaScript、Python、Ruby、PHP 和 Java。

最后的话

成为一名全栈是一项艰巨的任务，不仅要拥有坚实的编程基础、学习前端和后端技术以及掌握数据库、云计算平台和 DevOps 工具等关键工具和技术，更要要有正确的心态与决心。

请记住，无论你想从事任何一种职业，并且获得成功，充满热情并乐于接受新事物和新想法非常重要。

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2️⃣国内外Python书籍、文档

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3️⃣Python工具包+项目源码合集

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我的博客，不一样的自我表达 548

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

DayDayUp：2023，再见了！从CRUD到全栈的蜕变，我明白了代码之外的「架构人生」

主链路规划深入学习云原生（K8s+Istio），实现全栈应用容器化编排探索「全栈+AI」融合场景，开发智能代码审查工具开源计划发布《全栈开发架构手册》电子书（含UML设计+部署流程图）维护「全栈开发资源库」，汇总100+优质技术教程删去了「单一技能」的冗余代码，注入「全栈思维」的新模块修复了「焦虑失眠」的bug，优化了「工作生活失衡」的算法部署了「持续学习」的CD/CI流水线，搭建了「感恩分享」的社区节点左手键盘敲代码，右手画笔绘人生；心中有架构，眼里有星光。横批。

weixin_56334307的博客 1246

全栈开发指南：从入门到高手的完整路径

全栈开发不仅是技术能力的集合，更是一种系统化解决问题的思维。正如《人月神话》作者Fred Brooks所言：“优秀开发者需要兼具深度与广度的视野。” 现在就开始行动，用全栈技能打开你的技术变现之路吧！

m0_46606984的博客 1629

100+免费全栈Web开发学习资源：2023年终极指南

**Become-A-Full-Stack-Web-Developer**是一个全面的开源项目，汇集了100+免费学习资源，帮助新手从零开始掌握全栈Web开发技能。无论你是完全的编程小白，还是想转行的职场人士，这个项目都能为你提供系统的学习路径和实用资源。 ## 📚 为什么选择这个学习资源库？ 全栈Web开发涵盖前端、后端、数据库等多个领域，对初学者来说往往不知从何下手。这个项目的优势在于：

gitblog_00515的博客 840

北美59%开发人员是转码！2023程序员招聘报告出炉！这两个岗位最缺人……

北美59%开发人员是转码！2023程序员招聘报告出炉！这两个岗位最缺人……

xiqng17111342931的博客 1473

2025年全栈开发者生存指南：技术融合时代的进化策略

​​2025年全栈技术栈复杂度提升300%，AI生成代码渗透率达70%​​。本指南基于百位CTO调研与GitHub亿级代码分析： ​​技能进化​​：掌握AI协同编程（人机贡献比1:9）、量子算法封装等​​7大核心能力​​ ​​工具链革命​​：多语言编译型IDE（0.8秒启动）、自适应云原生架构成​​新生存标配​​ ​​薪资分化​​：掌握边缘计算+跨链开发技能者薪资超​​￥240万/年​​（普通全栈3.2倍） ​​就业安全区​​：Web3协议开发/生物计算等​​8大抗淘汰领域​

水务人 1183

【免费下载】 探索【springboot】3全栈开发：尚硅谷学习笔记2023年版推荐

《SpringBoot3 全栈指南教程》是由尚硅谷精心编撰的一套针对2023年最新技术趋势的学习笔记。SpringBoot作为当今最流行的Java微服务框架，以其简洁的配置和快速的搭建能力深受开发者喜爱。本教程旨在帮助开发者快速掌握SpringBoot3的核心概念，深入理解其工作原理，并能熟练运用到全栈项目开发中。 ## 项目技术分析 ### 技术栈概览 - **SpringBoot3基础*

gitblog_09714的博客 585

AI全栈实战 | 3.9-01 爬虫入门：requests 加 BeautifulSoup 三分钟跑通，但 90% 的人栽在这 4 个“礼貌“问题上

⚠️：本文内容仅用于。请遵守目标站点的服务条款与相关法律法规，不得对目标服务造成负担，不得采集、传播个人隐私数据。技术是中性的，边界在你手里。爬虫的入门技术（requests 发请求 + BeautifulSoup 解析）三分钟就能学会。真正区分"会用爬虫"和"会做爬虫的人"的，是这篇我们跑通"请求→解析→存储"的最小闭环，然后重点把"合规与礼貌"这根弦给你绷上。

源码获取 | 运行部署 | 定制二开修改，如果回复不及时请耐心等待，请见谅。 413
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