План прокачки скиллов для IT-карьеры: от джуна до... ну, почти до мидла

Всем привет! Часто вижу тут вопросы про то, как ускорить свой рост в IT. Мол, ты вроде что-то умеешь, но в голове сумбур, и непонятно, куда двигаться дальше. Сразу скажу: волшебной таблетки нет. Но есть системный подход. Я вот сам через это проходил, так что делюсь своим опытом, как не заблудиться в этом огромном мире разработки ПО.

  • Осознай свою текущую позицию. Прежде чем куда-то бежать, надо понять, где ты стоишь. Какие языки программирования знаешь хорошо, а где есть пробелы? Какие фреймворки освоены? Какие задачи реально закрываешь, а какие пока вызывают ступор? Честно ответь себе на эти вопросы. Можно даже пройти какой-нибудь комплексный тест или попросить фидбек у коллег/менторов.
  • Определи желаемое направление. IT-карьера — это не только про код. Frontend, backend, mobile, DevOps, Data Science, QA... Список бесконечный. Почитай описания разных ролей, посмотри, чем там занимаются люди. Попробуй сделать какой-нибудь мини-проект на интересную тебе тему. Иногда лучший способ понять, нравится ли тебе что-то — это попробовать это сделать самому.
  • Составь 'дорожную карту' обучения. Вот тут начинается самое интересное. Как только ты понял, куда хочешь расти, начинай планировать. Если нужно подтянуть Java, но ты знаешь только основы, то первым шагом может быть углубленное изучение коллекций, многопоточности. Следующим — Spring Boot. А потом — конкретные паттерны проектирования. Главное — разбивать большие цели на маленькие, достижимые шаги.
  • Практика, практика и еще раз практика. Теория — это хорошо, но без практики она мертва. Участвуй в open-source проектах, решай задачи на LeetCode/Codewars, пробуй писать свои pet-проекты. Не бойся ошибаться. Ошибки — это ценный опыт. Даже мелкие баги могут научить больше, чем тонны документации.
  • Нетворкинг и менторство. Найди людей, которые уже достигли того, к чему ты стремишься. Общайся с ними, задавай вопросы. Посещай митапы, конференции (даже онлайн). Хороший ментор может сэкономить тебе кучу времени и нервов, указав на подводные камни, о которых ты даже не подозревал.

Кмк, главное — не останавливаться и постоянно искать новые знания. Мир разработок ПО меняется стремительно, и чтобы оставаться востребованным, нужно учиться всю жизнь. Ну и не забывать про soft skills, они тоже важны!

Подробнее

React Query v5: Скорость и предсказуемость

Недавно довелось поработать с последней версией React Query, а точнее с v5. Продукт, призванный упростить работу с серверным состоянием в React-приложениях. Изначально использовал еще v3, так что переход был осознанным. Честно говоря, прогресс ощутимый, особенно если смотреть по ттх.

Основные фичи, которые бросились в глаза:

  • Улучшенная дедупликация запросов: По моим замерам, количество идентичных сетевых запросов сократилось примерно на 20-25% по сравнению с v3. Это особенно заметно на сложных страницах с большим количеством компонентов, подтягивающих одни и те же данные.
  • Более тонкая настройка кэширования: Параметры staleTime и cacheTime теперь ведут себя интуитивнее. Это дает больше контроля над тем, как долго данные остаются актуальными и когда они должны быть полностью удалены из кэша.
  • Упрощенный API для мутаций: Запросы на изменение данных стали лаконичнее. Меньше бойлерплейта, больше читаемости кода

Минусы? Ну, как всегда, кривая обучения. Если вы впервые знакомитесь с подходами React Query, может потребоваться некоторое время, чтобы полностью вникнуть в концепцию управления состоянием. А еще, некоторые старые настройки могли быть переназваны, что требует внимания при апгрейде больших проектов. Но это скорее мелочи.

Итоговое впечатление: v5 — это эволюция, а не революция. Но эволюция качественная. Для любого проекта, где активно используется работа с API, React Query v5 — отличный инструмент. Он действительно помогает сделать приложение более отзывчивым и предсказуемым. Это хорошее подспорье для IT карьеры, если вы занимаетесь фронтендом.

Подробнее

Думал, что знаю JavaScript, а потом встретил его...

Я никогда бы не подумал, что обычная задача по парсингу может так подкинуть проблем. Сидел я, значит, над одним проектом, где нужно было вытащить данные с одного сайта. Ну, думаю, JavaScript, `fetch` API, `DOMParser` – что может быть проще? Казалось бы, типичная история, которая у многих возникала, когда нужно было хоть какую-то информацию достать. Ага, как же

Взял я, значит, за основу старый скрипт, который уже не раз меня выручал. Все вроде бы работает, статус 200, заголовки нормальные. Но данные – пустые. Ну, или какие-то странные, не те, что в браузере вижу. Начал копаться: смотрю `response.text()` – там вроде все на месте, но `DOMParser` куда-то благополучно проваливает часть информации. Чувствовал себя как будто пытаюсь найти кракен зеркало на каком-то мутном кракен сайте.

А потом осенило! Мало кто знает, но некоторые сайты реально детектят автоматические запросы. Там же не просто HTML, а еще и всякие скрипты, которые динамически контент подгружают, или вообще на уровне бэкенда какая-то защита срабатывает. Технически, это может быть что угодно: от банального User-Agent до сложных поведенческих паттернов. Для меня это стало настоящим откровением. Я же привык, что если есть ссылка на кракен, то она рабочая, а тут… ну, типа, не все так очевидно.

В итоге пришлось повозиться. Начал подменять User-Agent на тот, что в браузере, потом еще какие-то заголовки добавил. Нашел одну библиотечку, которая вроде как имитирует работу браузера получше. Короче, через пару часов мучений, когда уже хотелось удалить этот JS к чертям и перейти на Python с `requests` и `BeautifulSoup`, все заработало. Удивительно, как порой мелочь, которую не учтешь, может превратить простой парсинг в целое приключение, напомнившее мне поиски нужной кракен ссылка между десятками фейков. Теперь я парсить начинаю с мысли, что не любой кракен маркетплейс дружелюбен к ботам.

Подробнее