12 beliebte Technologie-Stacks, die es wert sind, im Jahr 2025 gelernt zu werden, und ein Leitfaden zum schnellen Geldverdienen
Im Jahr 2025 entwickelt sich die Technologie rasant weiter und die Wahl des richtigen Technologie-Stacks ist entscheidend. In diesem Artikel werden 12 Technologie-Stacks vorgestellt, die im Jahr 2025 Aufmerksamkeit erregen werden, und mit einem AI Notion-Vorlagenleitfaden geliefert, mit dem Sie schnell Geld verdienen k?nnen. Egal, ob Sie Webentwickler, Entwickler mobiler Apps oder Experte im Bereich KI/Blockchain sind, Sie k?nnen eine Richtung finden, die zu Ihnen passt.
1. MERN-Stack (MongoDB, Express.js, React, Node.js)
Der MERN-Stack ist die perfekte L?sung für die Full-Stack-Webentwicklung. Er erm?glicht es Ihnen, das Front-End und Back-End Ihrer Website mit JavaScript zu erstellen, wodurch der Entwicklungsprozess rationalisiert und die Skalierbarkeit Ihrer Anwendung erh?ht wird.
Gründe, MERN im Jahr 2025 zu studieren:
- Skalierbarkeit: Die Komponenten von MERN sind leistungsstark und fehlertolerant.
- Beliebtheit: React und Node.js sind in der Entwickler-Community beliebte Optionen.
- Full-Stack-Potenzial:Verwenden Sie für alles eine einzige Sprache, JavaScript.
Tools, die es wert sind, erkundet zu werden:
- React Server-Komponente: Beschleunigen Sie die Seitenladegeschwindigkeit.
- Prisma: Datenbanken effizient verwalten.
Verwandte Links:
- MongoDB
- Express.js
- Reagieren
- Node.js
2. MEVN-Stack (MongoDB, Express.js, Vue.js, Node.js)
Wenn Sie Einfachheit und Leistung suchen, ist der MEVN-Stack Ihre Wahl. Es verwendet Vue.js als Alternative zu React und bietet ein zug?nglicheres Erlebnis ohne Einbu?en bei der Leistung.
Gründe, MEVN im Jahr 2025 zu studieren:
- Die Einfachheit von Vue.js: Ideal für Anf?nger und dennoch leistungsstark genug, um die Bedürfnisse von Profis zu erfüllen.
- Wachsende Akzeptanz: Unternehmen bevorzugen Vue.js wegen seiner Flexibilit?t und Effizienz.
Verwandte Links:
- Vue.js
- MongoDB
- Express.js
- Node.js
3. JAMstack (JavaScript, APIs, Markup)
JAMstack ist nicht nur ein Technologie-Stack, es ist eine Revolution in der Webarchitektur. Es wurde im Hinblick auf Geschwindigkeit, Sicherheit und Einfachheit entwickelt und ist die erste Wahl für statische Websites.
Gründe, JAMstack im Jahr 2025 zu lernen:
- Leistung: Statische Websites bedeuten blitzschnelle Ladegeschwindigkeiten.
- Sicherheit: Minimieren Sie serverseitige Schwachstellen.
Wichtige Werkzeuge:
- Next.js: Ideal für serverseitiges Rendering.
- Netlify und Vercel: Vereinfachen Sie den Bereitstellungsprozess.
Verwandte Links:
- JAMstack
- Next.js
- Netlify
- Vercel
4. T3-Stack (Next.js, TypeScript, tRPC, Tailwind CSS, Prisma)
Für Entwickler, die TypeScript lieben und Typsicherheit in ihren Anwendungen erreichen m?chten, sorgt der T3-Stack für Aufsehen.
Gründe, T3 im Jahr 2025 zu studieren:
- Umfassendes TypeScript: Gew?hrleistet Typsicherheit vom Front-End bis zum Back-End.
- Next.js-Leistung: Erstellen Sie extrem schnelle Web-Apps.
Verwandte Links:
- Next.js
- TypeScript
- tRPC
- Tailwind CSS
- Prisma
5. Flutter-Stapel (Flutter, Firebase)
Die Entwicklung mobiler Anwendungen ist ein hei?es Feld und Flutter ist der Technologie-Stack der Wahl für die plattformübergreifende Entwicklung.
Gründe, Flutter im Jahr 2025 zu lernen:
- Plattformübergreifend: Einmal schreiben, überall bereitstellen.
- Schnelle Entwicklung: Funktionen wie Hot Reload beschleunigen den Entwicklungsprozess.
Verwandte Links:
- Flattern
- Firebase
6. PERN-Stack (PostgreSQL, Express.js, React, Node.js)
Für Entwickler, die SQL-Datenbanken bevorzugen, ist der PERN-Stack ein leistungsstarkes Tool für datengesteuerte Anwendungen.
Gründe, PERN im Jahr 2025 zu studieren:
- Leistungsstarke Datenbank: PostgreSQL ist ein erstklassiges relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS).
- React Dominance: ist eine solide Wahl für moderne Benutzeroberfl?chen.
Verwandte Links:
- PostgreSQL
- Express.js
- Reagieren
- Node.js
7. Django-Stack (Django, PostgreSQL, React/Angular)
Python-Liebhaber, dieser Stack ist genau das Richtige für Sie. Der Django-Stack eignet sich hervorragend für die schnelle Entwicklung und verfügt über integrierte Sicherheitsfunktionen.
Gründe, Django im Jahr 2025 zu lernen:
- Schnelle Entwicklung: Bringen Sie Ihre App schnell zum Laufen.
- Data Science-Integration: Kombinieren Sie ganz einfach Webentwicklung mit Data Science.
Verwandte Links:
- Django
- PostgreSQL
- Reagieren
- Eckig
8. DevOps-Stack (Docker, Kubernetes, Jenkins, Terraform)
Interessiert an Infrastruktur und Automatisierung? Ein DevOps-Stack ist entscheidend für die Vereinfachung der Bereitstellung und Skalierung.
Gründe, DevOps im Jahr 2025 zu lernen:
- Infrastruktur als Code: Alles automatisieren.
- Containerisierung: Docker und Kubernetes sind Industriestandards.
Verwandte Links:
- Docker
- Kubernetes
- Jenkins
- Terraform
9. AI/ML-Stack (Python, TensorFlow, PyTorch, FastAPI)
KI und ML sind mehr als nur Schlagworte, sie gestalten die Zukunft. Der KI/ML-Stack ist von entscheidender Bedeutung für jeden, der in diesem Bereich etwas bewirken m?chte.
Gründe, KI/ML im Jahr 2025 zu lernen:
- Wachsende Nachfrage: KI-Experten werden in jeder Branche gesucht.
- Python-?kosystem: Umfangreiche Bibliotheken erleichtern das Erstellen von Modellen.
Verwandte Links:
- Python
- TensorFlow
- PyTorch
- FastAPI
10. Blockchain-Entwicklungsstack (Solidity, Ethereum, Hardhat)
Die Blockchain-Technologie wird nicht verschwinden. Die Beherrschung dieses Technologie-Stacks kann Sie an die Spitze dezentraler Anwendungen bringen.
Gründe, Blockchain im Jahr 2025 zu lernen:
- Wachstum von DeFi: Der dezentrale Finanzbereich boomt.
- Smart Contracts: Solidit?t ist die Sprache der Wahl für die Blockchain-Entwicklung.
Verwandte Links:
- Festigkeit
- Ethereum
- Schutzhelm
11. Spring Boot React Stack
Für Entwickler, die Java m?gen, bietet der Spring Boot React Stack ein leistungsstarkes Backend und ein dynamisches Frontend.
Gründe, Spring Boot React im Jahr 2025 zu lernen:
- Einführung in Unternehmen: Gro?e Unternehmen vertrauen darauf.
- Java-?kosystem: Profitieren Sie von einer breiten Palette an Tools und Bibliotheken.
Verwandte Links:
- Frühlingsstiefel
- Reagieren
12. Rostvoller Stapel (Rust, Actix Web, Yew)
Rust hat aufgrund seiner Leistung und Sicherheit Aufmerksamkeit erregt und ist daher eine ausgezeichnete Wahl sowohl für die Front-End- als auch für die Back-End-Entwicklung.
Gründe, Rust im Jahr 2025 zu lernen:
- Hohe Leistung: Ideal für speicherintensive Anwendungen.
- Evolving Ecosystem: Rusts Community und Tools wachsen schnell.
Verwandte Links:
- Rost
- Actix Web
- Eibe
Fazit
Die Wahl des richtigen Technologie-Stacks h?ngt von Ihren pers?nlichen Zielen und der Art des Projekts ab, das Sie erstellen m?chten. Egal, ob Sie an Webentwicklung, mobilen Apps, KI oder Blockchain arbeiten, es gibt einen Technologie-Stack, der zu Ihnen passt. Probieren Sie es aus, lernen Sie weiter und fangen Sie an, erstaunliche Dinge zu bauen! Was ist Ihr bevorzugter Tech-Stack für 2025? Teilen Sie uns gerne Ihre Gedanken mit!
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Wie erleichtert Pythons unittestes oder PyTest -Framework automatisierte Tests?
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Pythons untestestes und PyTest sind zwei weit verbreitete Test -Frameworks, die das Schreiben, Organisieren und Ausführen automatisierter Tests vereinfachen. 1. Beide unterstützen die automatische Entdeckung von Testf?llen und liefern eine klare Teststruktur: Unittest definiert Tests durch Erben der Testpase -Klasse und beginnt mit Test \ _; PyTest ist pr?gnanter, ben?tigen nur eine Funktion, die mit Test \ _ beginnt. 2. Sie alle haben eine integrierte Behauptungsunterstützung: Unittest bietet AssertEqual, AssertRue und andere Methoden, w?hrend PyTest eine erweiterte Anweisung für die Assert verwendet, um die Fehlerdetails automatisch anzuzeigen. 3. Alle haben Mechanismen für die Vorbereitung und Reinigung von Tests: un
Wie kann Python zur Datenanalyse und -manipulation mit Bibliotheken wie Numpy und Pandas verwendet werden?
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Was sind dynamische Programmierungstechniken und wie verwende ich sie in Python?
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
Die dynamische Programmierung (DP) optimiert den L?sungsprozess, indem komplexe Probleme in einfachere Unterprobleme zerlegt und deren Ergebnisse gespeichert werden, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden. Es gibt zwei Hauptmethoden: 1. Top-Down (Memorisierung): Das Problem rekursiv zerlegen und Cache verwenden, um Zwischenergebnisse zu speichern; 2. Bottom-up (Tabelle): Iterativ L?sungen aus der grundlegenden Situation erstellen. Geeignet für Szenarien, in denen maximale/minimale Werte, optimale L?sungen oder überlappende Unterprobleme erforderlich sind, wie Fibonacci -Sequenzen, Rucksackprobleme usw. In Python k?nnen sie durch Dekoratoren oder Arrays implementiert werden, und die Aufmerksamkeit sollte für die Identifizierung rekursiver Beziehungen gezahlt werden, und die Optimierung der Komplexit?t des Raums.
Wie k?nnen Sie benutzerdefinierte Iteratoren in Python mit __iter__ und __next__ implementieren?
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
Um einen benutzerdefinierten Iterator zu implementieren, müssen Sie die Methoden __iter__ und __next__ in der Klasse definieren. ① Die __iter__ -Methode gibt das Iteratorobjekt selbst, normalerweise selbst, um mit iterativen Umgebungen wie für Schleifen kompatibel zu sein. ② Die __Next__ -Methode steuert den Wert jeder Iteration, gibt das n?chste Element in der Sequenz zurück, und wenn es keine weiteren Elemente mehr gibt, sollte die Ausnahme der Stopperation geworfen werden. ③ Der Status muss korrekt nachverfolgt werden und die Beendigungsbedingungen müssen festgelegt werden, um unendliche Schleifen zu vermeiden. ④ Komplexe Logik wie Filterung von Dateizeilen und achten Sie auf die Reinigung der Ressourcen und die Speicherverwaltung; ⑤ Für eine einfache Logik k?nnen Sie stattdessen die Funktionsertrags für Generator verwenden, müssen jedoch eine geeignete Methode basierend auf dem spezifischen Szenario ausw?hlen.
Was sind die aufkommenden Trends oder zukünftigen Richtungen in der Python -Programmiersprache und ihrem ?kosystem?
Jun 19, 2025 am 01:09 AM
Zukünftige Trends in Python umfassen Leistungsoptimierung, st?rkere Typ -Eingabeaufforderungen, der Aufstieg alternativer Laufzeiten und das fortgesetzte Wachstum des KI/ML -Feldes. Erstens optimiert CPython weiterhin und verbessert die Leistung durch schnellere Startzeit, Funktionsaufrufoptimierung und vorgeschlagene Ganzzahloperationen. Zweitens sind Typ -Eingabeaufforderungen tief in Sprachen und Toolchains integriert, um die Sicherheit und Entwicklung von Code zu verbessern. Drittens bieten alternative Laufzeiten wie Pyscript und Nuitka neue Funktionen und Leistungsvorteile; Schlie?lich erweitern die Bereiche von KI und Data Science weiter und aufstrebende Bibliotheken f?rdern eine effizientere Entwicklung und Integration. Diese Trends zeigen, dass Python st?ndig an technologische Ver?nderungen anpasst und seine führende Position aufrechterh?lt.
Wie führe ich Netzwerkprogrammierung in Python mit Steckdosen durch?
Jun 20, 2025 am 12:56 AM
Das Python-Socket-Modul ist die Grundlage für die Netzwerkprogrammierung und bietet Niveau-Netzwerkkommunikationsfunktionen, die für das Erstellen von Client- und Serveranwendungen geeignet sind. Um einen grundlegenden TCP -Server einzurichten, müssen Sie Socket. Um einen TCP -Client zu erstellen, müssen Sie ein Socket -Objekt erstellen und .Connect () anrufen, um eine Verbindung zum Server herzustellen, und dann .Sendall () zum Senden von Daten und .recv () zum Empfangen von Antworten verwenden. Um mehrere Clients zu handhaben, k?nnen Sie 1. Threads verwenden: Starten Sie jedes Mal einen neuen Thread, wenn Sie eine Verbindung herstellen. 2. Asynchrone E/O: Zum Beispiel kann die Asyncio-Bibliothek eine nicht blockierende Kommunikation erreichen. Dinge zu beachten
Polymorphismus in Pythonklassen
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung
Wie schneide ich eine Liste in Python auf?
Jun 20, 2025 am 12:51 AM
Die Kernantwort auf die Python -Liste Slicing besteht darin, die Syntax [Start: Ende: Stufe] zu beherrschen und ihr Verhalten zu verstehen. 1. Das grundlegende Format der Listenschnitte ist die Liste [Start: Ende: Schritt], wobei der Start der Startindex (enthalten) ist, das Ende ist der Endindex (nicht enthalten) und Schritt ist die Schrittgr??e; 2. Start standardm??ig starten mit 0, lasse Ende standardm??ig bis zum Ende aus, standardm??ig standardm??ig 1 aus. 3.. Verwenden Sie My_List [: n], um die ersten N-Elemente zu erhalten, und verwenden Sie My_List [-n:], um die letzten N-Elemente zu erhalten. 4. Verwenden Sie den Schritt, um Elemente wie my_list [:: 2] zu überspringen, um gleiche Ziffern zu erhalten, und negative Schrittwerte k?nnen die Liste umkehren. 5. H?ufige Missverst?ndnisse umfassen den Endindex nicht
