2025 年に學ぶ価値のある 12 の人気テクノロジー スタックと、すぐにお金を稼ぐためのガイド
2025 年、テクノロジーは急速に発展しており、適切なテクノロジー スタックを選択することが重要になります。この記事では、2025 年に注目を集める 12 のテクノロジー スタックを紹介します。すぐにお金を稼ぐための AI Notion テンプレート ガイドも付屬しています。 Web 開発者、モバイル アプリ開発者、または AI/ブロックチェーン分野の専門家であっても、自分に合った方向性を見つけることができます。
1. MERN スタック (MongoDB、Express.js、React、Node.js)
MERN スタックはフルスタック Web 開発に最適なソリューションであり、JavaScript を使用して Web サイトのフロントエンドとバックエンドを構築し、開発プロセスを合理化し、アプリケーションのスケーラビリティを向上させることができます。
2025 年に MERN を研究する理由:
- スケーラビリティ: MERN のコンポーネントは強力でフォールトトレラントです。
- 人気: React と Node.js は、開発者コミュニティの間で人気のある選択肢です。
- フルスタックの可能性: すべてに単一言語 JavaScript を使用します。
検討する価値のあるツール:
- React サーバー コンポーネント: ページの読み込み速度を高速化します。
- Prisma: データベースを効率的に管理します。
関連リンク:
- MongoDB
- Express.js
- 反応
- Node.js
2. MEVN スタック (MongoDB、Express.js、Vue.js、Node.js)
シンプルさとパフォーマンスを求めるなら、MEVN スタックが最適です。 React の代替として Vue.js を使用し、パフォーマンスを犠牲にすることなく、よりアクセスしやすいエクスペリエンスを提供します。
2025 年に MEVN を研究する理由:
- Vue.js のシンプルさ: 初心者にとって理想的でありながら、専門家のニーズを満たすのに十分強力です。
- 導入の拡大: 企業(yè)は、柔軟性と効率性の點で Vue.js を支持しています。
関連リンク:
- Vue.js
- MongoDB
- Express.js
- Node.js
3. JAMstack (JavaScript、API、マークアップ)
JAMstack は単なるテクノロジー スタックではなく、Web アーキテクチャにおける革命です。速度、セキュリティ、シンプルさを念頭に置いて設計されており、靜的 Web サイトの最初の選択肢です。
2025 年に JAMstack を學ぶべき理由:
- パフォーマンス: 靜的 Web サイトでは、読み込み速度が超高速になります。
- セキュリティ: サーバー側の脆弱性を最小限に抑えます。
主要ツール:
- Next.js: サーバー側のレンダリングに最適です。
- Netlify と Vercel: 導入プロセスを簡素化します。
関連リンク:
- ジャムスタック
- Next.js
- Netlify
- ヴェルセル
4. T3 スタック (Next.js、TypeScript、tRPC、Tailwind CSS、Prisma)
TypeScript を愛し、アプリケーションで型安全性を実現(xiàn)したいと考えている開発者にとって、T3 スタックは波紋を広げています。
2025 年に T3 を勉強する理由:
- 包括的な TypeScript: フロントエンドからバックエンドまで型の安全性を確保します。
- Next.js パフォーマンス: 非常に高速な Web アプリを構築します。
関連リンク:
- Next.js
- TypeScript
- tRPC
- Tailwind CSS
- プリズマ
5. フラッタースタック (Flutter、Firebase)
モバイル アプリケーション開発は注目の分野であり、Flutter はクロスプラットフォーム開発に最適なテクノロジー スタックです。
2025 年に Flutter を學習する理由:
- クロスプラットフォーム: 一度作成すれば、どこにでも展開できます。
- 迅速な開発: ホット リロードなどの機能により、開発プロセスが高速化されます。
関連リンク:
- フラッター
- ファイアベース
6. PERN スタック (PostgreSQL、Express.js、React、Node.js)
SQL データベースを好む開発者にとって、PERN スタックはデータ駆動型アプリケーションのための強力なツールです。
2025 年に PERN を研究する理由:
- 強力なデータベース: PostgreSQL は、最上位のリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) です。
- React Dominance: は、最新のユーザー インターフェイスにとって確実な選択肢です。
関連リンク:
- PostgreSQL
- Express.js
- 反応
- Node.js
7. Django スタック (Django、PostgreSQL、React/Angular)
Python 愛好家の皆さん、このスタックはあなたのためのものです。 Django スタックは迅速な開発に最適で、セキュリティ機能が組み込まれています。
2025 年に Django を學習する理由:
- 迅速な開発: アプリを迅速に起動して実行します。
- データ サイエンスの統(tǒng)合: Web 開発とデータ サイエンスを簡単に組み合わせます。
関連リンク:
- ジャンゴ
- PostgreSQL
- 反応
- 角度
8. DevOps スタック (Docker、Kubernetes、Jenkins、Terraform)
インフラストラクチャと自動化に興味がありますか? DevOps スタックは、展開と拡張を簡素化するために不可欠です。
2025 年に DevOps を學ぶべき理由:
- コードとしてのインフラストラクチャ: すべてを自動化します。
- コンテナ化: Docker と Kubernetes は業(yè)界標準です。
関連リンク:
- ドッカー
- Kubernetes
- ジェンキンス
- テラフォーム
9. AI/ML スタック (Python、TensorFlow、PyTorch、FastAPI)
AI と ML は単なるバズワードではなく、未來を形成しています。 AI/ML スタックは、この分野で変化をもたらしたいと考えている人にとって非常に重要です。
2025 年に AI/ML を學ぶべき理由:
- 需要の高まり: AI の専門家はあらゆる業(yè)界で必要とされています。
- Python エコシステム: 豊富なライブラリによりモデルの構築が容易になります。
関連リンク:
- パイソン
- TensorFlow
- PyTorch
- 高速API
10. ブロックチェーン開発スタック (Solidity、Ethereum、Hardhat)
ブロックチェーン技術は消滅しません。このテクノロジースタックをマスターすれば、分散型アプリケーションの最前線に立つことができます。
2025 年にブロックチェーンを學ぶべき理由:
- DeFi の成長: 分散型金融スペースが急成長しています。
- スマート コントラクト: Solidity は、ブロックチェーン開発に最適な言語です。
関連リンク:
- 堅牢性
- イーサリアム
- ヘルメット
11. Spring Boot React スタック
Java が好きな開発者向けに、Spring Boot React スタックは強力なバックエンドと動的なフロントエンドを提供します。
2025 年に Spring Boot React を學習する理由:
- 企業(yè)の採用: 大企業(yè)から信頼されています。
- Java エコシステム: 幅広いツールとライブラリを活用します。
関連リンク:
- スプリングブーツ
- 反応
12. Rust フルスタック (Rust、Actix Web、Yew)
Rust はそのパフォーマンスとセキュリティで注目を集めており、フロントエンド開発とバックエンド開発の両方に優(yōu)れた選択肢となっています。
2025 年に Rust を學ぶべき理由:
- 高パフォーマンス: メモリを大量に使用するアプリケーションに最適です。
- 進化するエコシステム: Rust のコミュニティとツールは急速に拡大しています。
関連リンク:
- 錆び
- Actix Web
- イチイ
結論
適切なテクノロジー スタックの選択は、個人の目標と作成したいプロジェクトの種類によって異なります。 Web 開発、モバイル アプリ、AI、ブロックチェーンのいずれに取り組んでいる場合でも、最適なテクノロジー スタックがあります。掘り下げて學び続け、素晴らしいものを作り始めましょう! 2025 年に向けて注目のテクノロジースタックは何ですか?ご意見をお気軽に共有してください。
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Pythonの不適格またはPytestフレームワークは、自動テストをどのように促進しますか？
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Pythonの不適格でPytestは、自動テストの書き込み、整理、および実行を簡素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動発見をサポートし、明確なテスト構造を提供します。 pytestはより簡潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています：Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細を自動的に表示します。 3.すべてがテストの準備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています：un
Pythonは関數(shù)の可変デフォルト引數(shù)をどのように処理しますか、そしてなぜこれが問題になるのでしょうか？
Jun 14, 2025 am 12:27 AM
Pythonのデフォルトパラメーターは、定義されたときに1回のみ初期化されます。可変オブジェクト（リストや辭書など）がデフォルトのパラメーターとして使用される場合、予期しない動作が引き起こされる可能性があります。たとえば、空のリストをデフォルトのパラメーターとして使用する場合、関數(shù)への複數(shù)の呼び出しは、毎回新しいリストを生成する代わりに同じリストを再利用します。この動作によって引き起こされる問題には、次のものが含まれます。1。関數(shù)呼び出し間のデータの予期しない共有。 2。その後の呼び出しの結果は、以前の呼び出しの影響を受け、デバッグの難しさを増加させます。 3.論理エラーを引き起こし、検出が困難です。 4.初心者と経験豊富な開発者の両方を混亂させるのは簡単です。問題を回避するために、ベストプラクティスは、デフォルト値をNONEに設定し、関數(shù)內(nèi)に新しいオブジェクトを作成することです。
PythonをMicroservicesアーキテクチャ內(nèi)の他の言語やシステムとどのように統(tǒng)合できますか？
Jun 14, 2025 am 12:25 AM
Pythonは、マイクロサービスアーキテクチャの他の言語やシステムとうまく機能します。キーは、各サービスが獨立して実行され、効果的に通信する方法です。 1.標準のAPIおよび通信プロトコル（HTTP、REST、GRPCなど）を使用して、PythonはFlaskやFastapiなどのフレームワークを介してAPIを構築し、リクエストまたはHTTPXを使用して他の言語サービスを呼び出します。 2。メッセージブローカー（Kafka、Rabbitmq、Redisなど）を使用して非同期コミュニケーションを実現(xiàn)するために、Python Servicesは他の言語消費者向けのメッセージを公開して、システム分離、スケーラビリティ、フォールトトレランスを改善します。 3.実裝を実現(xiàn)するために、他の言語のランタイム（Jythonなど）をC/Cから拡張または埋め込んだ
リスト、辭書、および設定された包括的設定は、Pythonのコードの読みやすさと簡潔さをどのように改善しますか？
Jun 14, 2025 am 12:31 AM
Pythonのリスト、辭書、コレクションの派生は、簡潔な構文を通じてコードの読みやすさと書き込み効率を向上させます。これらは、マルチラインループをシングルラインコードに置き換えて要素変換またはフィルタリングを実裝するなど、イテレーションおよび変換操作を簡素化するのに適しています。 1. [x2forxinrange（10）]などの包括的リストは、正方形シーケンスを直接生成できます。 2。{x：x2forxinrange（5）}などの辭書の包括的な辭書は、キー値マッピングを明確に表現(xiàn)しています。 3。[XForxinNumberSifx％2 == 0]などの條件フィルタリングにより、フィルタリングロジックがより直感的になります。 4。複雑な條件を埋め込むこともできます。たとえば、マルチコンディションフィルタリングや三元式の組み合わせなど。しかし、保守性の低下を避けるために、過度のネスティングまたは副作用操作を避ける必要があります。派生の合理的な使用は減少する可能性があります
Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか？
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1）numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt（）
動的なプログラミング技術とは何ですか？また、Pythonでそれらを使用するにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
動的プログラミング（DP）は、複雑な問題をより単純なサブ問題に分解し、結果を保存して繰り返し計算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン（暗記）：問題を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結果を保存します。 2。ボトムアップ（表）：基本的な狀況からソリューションを繰り返し構築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。
__iter__と__next__を使用してPythonにカスタムイテレーターを実裝するにはどうすればよいですか？
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
カスタムイテレーターを実裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無限のループを避けるために終了條件を設定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。
Pythonプログラミング言語とそのエコシステムの新たな傾向または將來の方向性は何ですか？
Jun 19, 2025 am 01:09 AM
Pythonの將來の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時間、機能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開発エクスペリエンスを強化するために、言語とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機能とパフォーマンスの利點を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書館はより効率的な開発と統(tǒng)合を促進します。これらの傾向は、Pythonが常に技術の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。
