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学习java开发与web前端开发需要掌握哪些框架结构

随着互联网的不断发展,java编程以及web前端编程开发等技术成为了零基础入门编程行业的主流编程语言,而今天我们就一起来了解一下,在学习java编程与web前端开发都需要掌握的框架语言都有哪些。

学习java开发与web前端开发需要掌握哪些框架结构

1)Angular

这是另一个JavaScript框架。它提供了一个完全的客户端解决方案。你可以使用AngularJS在客户端创建动态网页。它提供了声明性模板,依赖注入,端到端工具,以及集成的佳实践,以解决客户端的常见开发难题。

由于它是一个JavaScript库,因此你可以使用script标签将其包含在HTML页面中。它使用指令(Directives)扩展HTML属性,并使用表达式将数据绑定到HTML。

因为Google支持Angular,所以在性能和定期更新方面你可以放心。我坚信AngularJS绝对不会短命,绝对值得你投入时间和精力。

2)Node.js

毫无疑问,JavaScript是排名一的编程语言,而Node.js对此发挥了重要作用。传统上,JavaScript被用作客户端脚本语言,与HTML一起使用来提供客户端上的动态行为。它运行在Web浏览器上,但是Node.js允许你在服务器端运行JavaScript。

Tye Node.js是一个开源和跨平台的JavaScript运行时环境,用于执行服务器端JavaScript代码。你可以使用Node.js在服务器端创建动态网页,然后将其发送到客户端。

这意味着你可以用JavaScript开发一个从前端到后端的客户端-服务器端应用程序。

3)Spring Boot

我已经使用Spring框架许多年了,所以当我一次被介绍到Spring Boot时,我完全被它相对匮乏的配置震惊到了。使用Spring Boot编写基于Spring的Java应用程序就像使用main()方法编写核心Java应用程序一样简单。

尽管我已经尝试过Spring Boot,但我还没有掌握它,这就是为什么我需要在2019年学习Spring Boot的原因。

4)React

React是用于构建用户界面的另一个JavaScript库或框架。它就像AngularJS,但由Facebook、Instagram、以及一个由个人开发人员和企业组成的社区维护。它允许Web开发人员创建大型网页应用程序,允许随时改变而无需重新加载页面。

web开发世界被分成了Angular和React两个阵营,具体在哪个阵营取决于你选择的方面。大多数情况下,这是由情况决定的。例如,如果你工作于一个基于React的项目,那么显然,你需要学习React。

5)Bootstrap

这是用于设计网站和Web应用程序的另一个流行的开源前端Web框架。初由Twitter带给我们的Bootstrap,提供了基于HTML和CSS的设计模板,用于排印,表单,按钮,导航和其他界面组件以及可选的JavaScript扩展。

Bootstrap支持响应式Web设计,这意味着web页面布局可以根据浏览器的屏幕大小动态地调整。在移动领域中,BootStrap以其移动优先的设计理念引领潮流,着重于默认情况下的响应式设计。

如果你是Web开发人员,却还不曾涉足Bootstrap,那么是时候在2019年学习了。

6)jQuery

这是另一个统治世界的JavaScript框架。jQuery一直是我的爱,我建议每个开发者学习jQuery。它使得客户端脚本变得so easy。

你可以做动画,发送HTTP请求,重新加载页面,以及通过写几行代码来执行客户端验证。

7)Spring Security 5

安全是无可替代的,2019年将更为重要。由于Spring Security已经成为Java世界中Web安全的代名词,因此更新到2019年新版本的Spring Security非常有意义。

Spring Security的新版本5.0包含许多bug修复和一个全新的OAuth 2.0模块。即使你不了解Spring Security,那么你也应该考虑在2019年学习它。

8)Apache Hadoop

大数据和自动化是2019年许多公司关注的重点,这就是为什么学习Hadoop和Spark等大数据技术变得至关重要。Apache Hadoop是一个允许使用简单编程模型在计算机集群中分布式处理大型数据集的框架。

它旨在从单台服务器扩展到数千台机器,每台机器提供本地计算和存储。它基于流行的Map Reduce模式,是开发可靠、可扩展和分布式软件计算应用程序的关键。

9)Apache Spark

这是另一个日益普及的大数据框架。Apache Spark是一个快速的内存数据处理引擎,具有优雅和善于表达的开发API,使数据工作者能够高效地执行流、机器学习或需要快速迭代访问数据集的SQL工作负载。

你可以将Spark用于ETL,机器学习和数据科学工作负载到Hadoop的内存计算。

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