Dev challenge 2018 Timur Shemsedinov

1. const fs = require('fs'); const compose = (...funcs) => x => funcs.
reduce((x, fn) => fn(x), x); const DENSITY_COL = 3; const renderTab
table => { const cellWidth = [18, 10, 8, 8, 18, 6]; return table.ma
=> (row.map((cell, i) => { const width = cellWidth[i]; return i ? c
toString().padStart(width) : cell.padEnd(width); }).join(''))).join
}; const proportion = (max, val) => Math.round(val * 100 / max); co
calcProportion = table => { table.sort((row1, row2) => row2[DENSITY
row1[DENSITY_COL]); const maxDensity = table[0][DENSITY_COL]; table
forEach(row => { row.push(proportion(maxDensity, row[DENSITY_COL]))
return table; }; const getDataset = file => { const lines = fs.read
FileSync(file, 'utf8').toString().split('n'); lines.shift(); lines
return lines.map(line => line.split(',')); }; const main = compose
(getDataset, calcProportion, renderTable); const fs = require('fs'
compose = (...funcs) => x => funcs.reduce((x, fn) => fn(x), x); con
DENSITY_COL = 3; const renderTable = table => { const cellWidth = [
8, 8, 18, 6]; return table.map(row => (row.map((cell, i) => { const
= cellWidth[i]; return i ? cell.toString().padStart(width) : cell.p
(width); }).join(''))).join('n'); }; const proportion = (max, val)
Как повышать свою
квалификацию всю жизнь
Тимур Шемсединов
github.com/HowProgrammingWorks
Chief Software Architect, Metarhia
Kiev Polytechnic Institute, SE Infotech, MIA
github.com/tshemsedinov

2. #1 Что нужно знать?
Обычно начинают с:
- языки программирования
- библиотеки и фреймворки
- олимпиадные задачи
- задачи для собеседований

3. #2 Что нужно знать?
Это все чушь собачья:
- языки программирования
- библиотеки и фреймворки
- олимпиадно-ориентированное п.
- собеседование-ориентированное п.

4. #3 Что нужно знать?
Чтоб быть полноценным инженером
- парадигмы программирования
- предметная область
- широкая техническая эрудиция
- абстрактное мышление
- коммуникативные способности

5. #4 Откуда брать знания?
Зато мы знаем, где нас научат:
- курсы ВУЗов
- статьи и видео в интернетах
- в компаниях научат
- на своих проектах научусь

6. #5 Откуда брать знания?
Бред сумасшедшего:
- курсы ВУЗов
- статьи и видео в интернетах
- в компаниях научат
- на своих проектах научусь

7. #6 Откуда брать знания?
Но мы добудем знания:
- перенять у профессионала
- участвовать в OpenSource разработке
- опыт в сложной предметной области
- смежные области знаний
- учить других

8. #7 Проблемы отрасли
В современном мире делать хорошо невыгодно
- писать хорошо - сложно, долго и дорого
- все уже можно найти и склеить
- все вроде есть, пока чего не хватишься...
- программируем на мусорку

9. #8 Проблемаы отрасли
Программная инженерия оторвалась от науки
- не отвечает на вопрос почему так, а не иначе
- программируем на фреймворках
- нет научного осмысления паттернов и приемов
- маркетологи уничтожат цивилизацию...

10. #9 Проблемаы отрасли
Сложность интеграции
- по частям есть, но не вместе
- связать сложнее, чем разработать часть
- стыки должны совпадать
- как устроено внутри

11. #10 Дерево парадигм
┣━ Imperative
┃ ┣━ Non-structured
┃ ┗━ Structured
┃ ┗━ Procedural
┃ ┗━ Object-oriented and Prototype
┣━ Declarative
┃ ┣━ Functional
┃ ┗━ Logical
┣━ Data-driven
┗━ Generic

12. #11 Технологии и техники
Асинхронное программирование
(reactor, event loop)
Параллельное и распределенное
программирование, исполнение на
многопроцессорных системах
Объектно-ориентированный подход:
анализ, проектирование и программирование
Визуальное программирование (ER, RUP, CAD/CAM)

13. #12 Разница парадигм
Императивная
• Алгоритмический подход и пошаговое исполнение
• Изменение значений переменных
• Условные переходы и циклы
Функциональная
• Функции, выражения и суперпозиция
• Возможно параллельное исполнение
• Не меняем аргументы, нет переменных
• Рекурсивные вызовы вместо циклов

14. #13 Что общего в парадигмах
Императивная
• Построение абстракций, композиция
• Наследование (ООП, прототипы)
• Полиморфизм и инкапсуляция
Функциональная
• Построение абстракций, композиция
• Частичное применение и каррирование
• Замыкания, функторы, монады

15. #14 Прочие парадигмы и техники
• Реактивное программирование
• Событийно-ориентированное
• Функционально-реактивное
• Модель акторов
• Мультипарадигменное программирование
• Метапрограммирование

16. #15 Мультипарадигменность
Мультипарадигменное программирование это
• знать сильные и слабые стороны
• выбор парадигмы под задачу
• как сочетать несколько парадигм

17. #16 Метапрограммирование
Метапрограммирование это
• Интроспекция и рефлексия
• Метаданные и метамодели
• Динамическое связывание
• Специализированные языки DSL

18. #17 Как не деградировать?
на однотипных и неинтересных задачах
• Cookie cutter - подумал эксплуататор
• Monkey job - подумал эксплуатируемый

19. #18 Как не деградировать?
на однотипных и неинтересных задачах
• Эксплуататору лучше думать - SaaS
• Эксплуатируемуму лучше думать -
системное программирование

20. #19 Как же найти общий язык?
между разными специальностями в разработке
• Банально - разговаривать
• По умному - формализация

21. #20 Как же найти общий язык?
Виды формализации
• Шаблоны
• Стандарты: RFC, Ecma, ISO...
• Модели: UML, ERD...
• Методологии: RUP, Agile…
• Формальные языки

22. #21 Задачи прог. инженерии
Справиться со сложностью
Управление состоянием
Структура и архитектура

23. #22 Задачи прог. инженерии
Справиться со сложностью
• Сложность задачи
(декомпозиция и модель)
• Спрятать сложность
(модули, слои, черный ящик)

24. #23 Задачи прог. инженерии
Управление состоянием
• Предотвращение скрытого состояния
• Минимизация глобального состояния
• Предотвращение комбинаторного взрыва

25. #24 Задачи прог. инженерии
Структура и архитектура
• декомпозиция
• именование
• связывание

26. #25 Преодоление сложности
Компонентный подход
увеличение переиспользования
кода и надежности
Отделение прикладного кода от системного.
Выделение и вынесение наружу
системных библиотек, инструментов,
DSL из проектов

27. #26 Связывание данных и логики
• Объединение
• Разделение

28. #27 Data types and structures
Scalar data types, Composite data types, Array, List,
ArrayList, Set, Map, WeakSet, WeakMap, Hash table,
Queue, Stack and Deque, Trees: binary tree, 3-linked
and 5-linked trees, BTree, K-d tree, Graphs, Buffer,
Circular buffer, Struct/Record, Anemic objects, Boxing,
Monad, Heap, Associative array, Iterable, Enumerable,
BLOB, Priority Queue, Async Queue, Unrolled list,
Bitmap, AVL Tree, Red-black Tree, Fibonacci heap,
Decision diagram, Directed acyclic graph, etc.

29. #28 Abstractions and more...
Pure function, side effects, Curry, Higher-order
functions, Partial application, Prototype, Mixin, Class,
Lambda and Arrow-function, Lambda mixin, Callback,
Factory, Pool, Poolified factory, Async Pool, Flag,
Mutex, Lazy evaluation, Chaining, Closure, Inheritance,
Generator, Decorator, Functor, Functional object,
Monad, Socket, Iterator, async iterator, Deferred,
Promise, Future, async/await, Async composition,
Descriptor, Listener, Event, Singleton, Wrapper,

30. #29 More and more...
Scaffolding and Reflection, Inversion of Control and
Dependency Injection, Proxy, Symbol, Sandboxing, IPC,
ORM, Transaction, Metadata, Protocol, Interface,
Garbage Collection, Pipe, Stream, Binding, Cluster,
Query Cursor, Continuous Integration, Mutable and
Immutable data structures, Conflict-free data
structures, State, Hashing, Memoization,
Table-function, Promisify/Callbackify, Indirect
inheritance, Composition, Lense, Atomix, Projection...

32. github.com/tshemsedinov
github.com/HowProgrammingWorks/Dictionary
100 видео-лекций по программированию
habr.com/post/427799
meetup.com/HowProgrammingWorks
meetup.com/NodeUA
t.me/HowProgrammingWorks
t.me/NodeUA