Редактирование: Программирование в 2010-х годах

Материал из Documentation.

В 2010-е годы программирование стало не просто профессией, а ключевым двигателем инноваций, охватывающим все сферы жизни, от мобильных технологий и облачных вычислений до искусственного интеллекта и кибербезопасности. Этот период характеризовался не только стремительным развитием технологий, но и изменением парадигмы разработки, где скорость, гибкость и безопасность стали главными приоритетами. В 2010-е годы мобильные устройства окончательно завоевали рынок, став основным средством доступа к Интернету для большинства пользователей. [[iOS]] и [[Android]] укрепили своё лидерство, предлагая разработчикам мощные инструменты и широкую аудиторию. Разработка мобильных приложений для iOS и Android требовала от программистов глубоких знаний [[Objective-C]]/[[Swift]] и [[Java]]/[[Kotlin]] соответственно. Objective-C, язык программирования, унаследованный от [[C]] и [[Smalltalk]], был долгое время основным языком для разработки приложений для iOS. Однако, с появлением Swift, разработанного [[Apple]], Objective-C постепенно уступил свои позиции. Swift был разработан как более безопасный, быстрый и современный язык программирования, который упрощал разработку приложений для [[iOS]], [[macOS]], [[watchOS]] и [[tvOS]]. Android, операционная система, разработанная [[Google]], использовала Java в качестве основного языка программирования для разработки приложений. Однако, Java имел некоторые недостатки, такие как многословность и необходимость обработки большого количества [[boilerplate-код]]а. Поэтому, с появлением Kotlin, разработанного [[JetBrains]], Java также начала уступать свои позиции. Kotlin был разработан как более современный, выразительный и безопасный язык программирования, который был полностью совместим с Java и позволял разрабатывать Android-приложения с меньшим количеством кода. Наряду с нативной разработкой, получили распространение и кросс-платформенные фреймворки, такие как [[React Native]], [[Xamarin]] и [[Flutter]]. React Native, разработанный [[Facebook]], позволял разрабатывать мобильные приложения с использованием [[JavaScript]] и [[React]], популярных технологий для веб-разработки. Xamarin, разработанный [[Microsoft]], позволял разрабатывать мобильные приложения с использованием [[C#]] и [[.NET]]. Flutter, разработанный [[Google]], позволял разрабатывать мобильные приложения с использованием [[Dart]] и собственного движка рендеринга, что обеспечивало высокую производительность и гибкость. Кросс-платформенные фреймворки позволяли разрабатывать приложения для обеих платформ (iOS и Android) с использованием одного кода, что сокращало время разработки и снижало затраты. Однако, кросс-платформенная разработка имела и свои недостатки, такие как ограничения в доступе к нативным функциям устройств и потенциальные проблемы с производительностью. [[Mobile-first дизайн]] стал важным принципом в веб-разработке, предполагающим, что веб-сайты и веб-приложения должны разрабатываться в первую очередь для мобильных устройств, а затем адаптироваться для настольных компьютеров. В 2010-е годы облачные технологии стали неотъемлемой частью разработки и развёртывания программного обеспечения. Облачные платформы, такие как [[AWS]] (Amazon Web Services), [[Azure]] (Microsoft Azure) и [[Google Cloud Platform]] (GCP), предоставляли широкий спектр сервисов, включая вычислительные ресурсы, хранилища данных, базы данных, сети, инструменты для разработки, развёртывания и управления приложениями, а также сервисы искусственного интеллекта и машинного обучения. Облачные технологии предлагали различные модели развёртывания, такие как [[публичное облако]], [[частное облако]] и [[гибридное облако]]. Публичное облако предоставляло ресурсы и сервисы через Интернет, и было доступно для всех пользователей. Частное облако предоставляло ресурсы и сервисы только для одной организации, и могло располагаться как в собственном дата-центре, так и в дата-центре провайдера облачных услуг. Гибридное облако объединяло публичное и частное облака, позволяя организациям использовать преимущества обеих моделей. [[Serverless computing]] (например, [[AWS Lambda]], [[Azure Functions]], [[Google Cloud Functions]]) и [[microservices]] стали популярными архитектурными подходами, которые позволяли создавать масштабируемые и гибкие приложения. Serverless computing позволял разработчикам запускать код без необходимости управлять серверами. Microservices предполагал разбиение приложения на небольшие, независимые сервисы, которые могли разрабатываться, развёртываться и масштабироваться независимо друг от друга. [[DevOps]], культура и набор практик, которые объединяли разработку и эксплуатацию программного обеспечения, стала важной частью разработки и развёртывания облачных приложений. DevOps предполагал автоматизацию процессов разработки, тестирования и развертывания, что позволяло командам выпускать новые версии программного обеспечения быстрее и чаще. В 2010-е годы [[анализ данных]] и [[машинное обучение]] стали важными направлениями в программировании. Объём данных, собираемых компаниями и организациями, рос экспоненциально, и требовались инструменты и алгоритмы для обработки, анализа и извлечения полезной информации из этих данных. [[Machine Learning]] использовалось для решения широкого спектра задач, включая [[распознавание образов]], обработку естественного языка, [[прогнозирование]], [[рекомендательные системы]], [[обнаружение мошенничества]] и [[автономное управление]]. [[Python]] стал доминирующим языком программирования для [[Data Science]] благодаря своим библиотекам, таким как [[NumPy]] (для работы с массивами и матрицами), [[Pandas]] (для анализа данных), [[Scikit-learn]] (для машинного обучения) и [[TensorFlow]] (для глубокого обучения). [[R]], язык программирования и среда для статистических вычислений, также широко использовался в Data Science, особенно для статистического анализа данных и визуализации. Machine learning использовалось для решения широкого спектра задач, включая распознавание образов (например, распознавание лиц, распознавание объектов на изображениях), обработку естественного языка (например, машинный перевод, анализ тональности текста), прогнозирование (например, [[прогнозирование продаж]], [[прогнозирование погоды]]) и рекомендательные системы (например, рекомендации товаров, рекомендации фильмов). Этические соображения в области искусственного интеллекта стали всё более важными. Необходимо было учитывать вопросы предвзятости алгоритмов, прозрачности решений, ответственности за ошибки и конфиденциальности данных. [[GDPR]] (General Data Protection Regulation), Общий регламент по защите данных, принятый в Европейском Союзе, устанавливал строгие правила для обработки персональных данных и требовал от организаций соблюдения определенных принципов и процедур. Вопросы кибербезопасности стали особенно актуальными в 2010-е годы. Участились кибератаки на веб-сайты, мобильные приложения и другие компьютерные системы. Хакеры использовали различные методы, такие как [[SQL injection]], [[cross-site scripting]] (XSS), [[denial-of-service]] (DoS) и [[ransomware]], чтобы получить несанкционированный доступ к системам, украсть данные, нарушить работу сервисов и вымогать деньги. Программисты должны были разрабатывать безопасный код и принимать меры для защиты от уязвимостей и киберугроз. [[Threat modeling]] (моделирование угроз) стало важным этапом в разработке безопасного программного обеспечения. Threat modeling предполагало выявление потенциальных угроз и уязвимостей, а также разработку мер по их предотвращению или смягчению. Security testing (тестирование безопасности) включало проведение различных тестов, таких как [[penetration testing]], [[vulnerability scanning]] и [[code review]], для выявления уязвимостей в программном обеспечении. [[Incident response]] (реагирование на инциденты) предполагало разработку плана действий на случай кибератаки, включая процедуры обнаружения, расследования, локализации и восстановления после инцидента. [[Automation in security operations]] (автоматизация в операциях безопасности) позволяла автоматизировать рутинные задачи, такие как мониторинг безопасности, анализ журналов и реагирование на инциденты, что повышало эффективность и скорость реагирования на киберугрозы. В 2010-е годы web-разработка продолжила развиваться, предлагая новые технологии и подходы для создания сложных и интерактивных веб-приложений. [[JavaScript]] стал неотъемлемой частью web-разработки, позволяя создавать динамические и интерактивные пользовательские интерфейсы. Появились новые JavaScript-фреймворки, такие как [[React]], [[Angular]] и [[Vue.js]], которые упростили разработку веб-приложений и повысили их производительность и масштабируемость. React, разработанный [[Facebook]], представлял собой библиотеку для создания пользовательских интерфейсов на основе компонентного подхода. Angular, разработанный [[Google]], представлял собой полноценный фреймворк для разработки веб-приложений, который предоставлял широкий спектр инструментов и возможностей. Vue.js, разработанный Эваном Ю, представлял собой лёгкий и гибкий фреймворк для создания пользовательских интерфейсов, который был прост в изучении и использовании. [[Single-page applications]] (SPA), одностраничные приложения, стали популярным подходом к разработке веб-приложений, предполагающим, что вся логика приложения выполняется на стороне клиента, а сервер используется только для предоставления данных. [[Server-side rendering]] (SSR), рендеринг на стороне сервера, стал популярным подходом для улучшения производительности и [[SEO]] (Search Engine Optimization) веб-приложений, предполагающим, что [[HTML]]-код страницы генерируется на сервере, а не на стороне клиента. [[Web performance optimization]] (оптимизация производительности веб-приложений) стала важным аспектом в веб-разработке, требующим от разработчиков оптимизации изображений, минимизации HTTP-запросов, использования кэширования и других методов для ускорения загрузки и работы веб-приложений. В 2010-е годы появились новые языки программирования, такие как [[Go]] и [[Swift]], которые были разработаны для решения определенных задач и имели свои уникальные особенности. Go, разработанный компанией [[Google]], был разработан для создания масштабируемых и эффективных сетевых приложений. Go имел простой и лаконичный синтаксис, а также встроенные инструменты для [[параллельное программирование|параллельного программирования]], что позволяло создавать приложения, которые могли эффективно использовать многоядерные процессоры. Swift, разработанный компанией Apple, был разработан для замены Objective-C в разработке приложений для iOS и macOS. Swift был разработан как более безопасный, быстрый и современный язык программирования, который упрощал разработку приложений и повышал их надежность. В 2010-е годы [[контейнеризация]] стала популярным подходом к упаковке и развёртыванию приложений. Контейнеры предоставляли изолированную среду для запуска приложений, которая включала все необходимые зависимости, такие как библиотеки, системные инструменты и [[runtime]]-окружение. [[Docker]] стал доминирующей технологией контейнеризации, предоставляя простые и удобные инструменты для создания, запуска и управления контейнерами. [[Kubernetes]] стал стандартом для оркестровки контейнеров, позволяя автоматизировать развёртывание, масштабирование и управление контейнерными приложениями в кластерах. В 2010-е годы программирование оказало огромное влияние на общество и экономику. Появились новые профессии, связанные с Data Science, Machine Learning и кибербезопасностью. Экономика совместного потребления ([[gig economy]]) стала развиваться благодаря платформам, которые связывали поставщиков услуг и потребителей, таким как [[Uber]], [[Airbnb]] и [[TaskRabbit]]. Данные стали ценным ресурсом для бизнеса и государства, позволяя принимать более обоснованные решения и создавать новые продукты и услуги. {{История программирования}} [[Категория:Программирование в 2010-х годах| ]]

---

Описание изменений:

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблоны, использованные на текущей версии страницы:

• Шаблон:История программирования