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前端工程师需要前后端都会吗
前端是指浏览器端的编程，后端当然就是server端的前端技术包括html/css/javascript，当然对于程序员而言，javascript占更大的比重，有一部分“前端”任务由页面制作人员完成，也就是切分网页结构，定义css等等，程序员所负责的前端主要是完成用户人机交互界面，调用数据接口，渲染页面，完成业务逻辑等等前端程序员当然需要懂一些后端的知识，程序员从来不应该是偏门的，这个也符合木桶理论，一个短板过短，其他的长板再长也存不住更多的水，所以对前端的使用到了一定程度，如果没有一些后端的知识，很难有深入的理解。而且前端仅限于js的水平就太low了，这是一个综合能力（比如http协议，http server的配置优化）。当然样样精通不是一两年能达到的，站的位置决定眼光，也更容易知道自己的界限在什么地方，这是初学者需要突破的，否则对于开发来说就不是享受，而是在辛苦的挣扎。后端更多关注的是架构、效率、稳定、负载，客观一点说后端的工作的含金量应该更高一些，因为如何保证一个架构有良好的扩展性并承载高负载是互联网应用（不论是网站还是应用还是在线游戏）的一个永恒的主题，而前端的技术千变万化也只是树干的枝杈延伸，而触及不了树根的问题（当然不是说用户体验不重要）。不过做后端的同学压力也会比较大，半夜被电话叫起来修bug的几率是大大的。。目前探讨前端当然是比较时髦的话题了，不过万变不离其宗，要成为优秀的开发人员提高综合素质是必须的。学习java或其他语言对于是windows还是linux其实没有区别，因为关注的是语言本身，基本各种语言都是有win和linux版本的。但是如果涉及部署架构等问题，学习linux类的操作系统也是必须的。(入一台Mac电脑对于开发人员其实是很不错的选择，不过建议内存至少有8G)关于seo的问题，我个人认为如果能遵照各个开发环节所提倡的规范去做，实际上就已经把seo的工作做了一大半了，这个seo问题我觉得不是开发过程中首要考虑的。thinking in java这种书还是在阐明java 语言的基本概念，和实际的J2EE开发还是有很远的距离的，当然这也是学习java的不能略过的过程，这个就要靠时间的积累了。不过我已经很少看书了，除非接触一个全新的知识，否则只看文档就够了，这些计算机书籍，实用性比较强的还是oreilly的cookbook系列，从实例入手永远比看一大段文字有效。另外不太推荐java，我觉得java用来开发web应用，过于沉重了，php/python/ruby on rail/nodejs等语言更现代，也更容易进入实际的开发流程，而且也有很广泛的用途。
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川公网安备 25号python和openstack有多牛才能进云计算公司？
之前参与公司面试和出部分校招题，谈谈个人看法吧，这里我格外强调个人看法，因为这确实就是我的个人看法，不代表所有人，更不代表我公司。说实话，在公司校招的这个问题上还产生过争议。
关于编程语言问题，其实我觉得编程能力和解决问题能力更重要。OpenStack是基于Python语言实现的没错，掌握Python是作为OpenStack开发的基本功。但Python需要掌握到什么程度呢？我个人并不认同死抠语法（诸如空字符串、空列表、"False"、[False]...，转化成bool类型哪个是True，哪个是False)，掌握基本的语法、熟悉debug以及常用的Python库就够了。OpenStack连lambda表达式其实都很少用，相对高级的语法也就装饰器、反射机制了。编程语言大多是共通的，如果熟悉C、Java，转向Python并不需要花很多的学习精力，仅仅需要一个适应的过程而已。相对编程语言本身，我认为算法能力、数据结构、建模能力、设计模式、编程艺术、代码规范更重要，花费大量时间在抠语法上，不如多学点方法论。当然为了考察Python的基础，也会问几个Python的相关问题（本人随意列举，与实际面试无关），比如：
Python是否支持重载？
Python的属性和方法是否支持权限访问控制？
Python是否支持运算符重载？
range和xrange区别是什么(何谓生成器)？
关于第二个问题，OpenStack需要达到什么样的水平？这个没有绝对的评判标准。因为OpenStack不仅包含一个庞大的项目集（计算服务Nova、块存储服务Cinder、对象存储Swift、编排服务Heat、裸机服务Ironic、容器编排服务Magnum...)，还涵盖了庞大的技术生态（数据中心、运维、高可用、虚拟化技术、存储、网络技术...)，要想精通OpenStack的所有方方面面，难度较大。所以，首先得明确你想要做什么，才好有针对性的学习什么，而不是胡子眉毛一把抓。
当然从事OpenStack相关的任何工作，对OpenStack的基本感性认识是必须的，不可能精通每个项目，但至少得熟悉OpenStack的几个核心项目(Keystone、Glance、Nova、Cinder、Neutron、Swift)，知道它们都是干嘛的，包含哪些服务，各个服务是什么作用，服务之间是如何通信的，最好能理清各个服务的数据流。下面针对不同工作进一步细分：
OpenStack开发：主要参与社区开发或者内部patch。除了以上提到的Python语法，还需要掌握OpenStack项目的代码结构，可参考int32bit/openstack-workflow。追踪焦点项目的社区开发进度和新特性，参与社区讨论并贡献代码。打开一个模块的一个方法，需要快速地定位是在哪个组件运行的(nova-api？nova-conductor?nova-compute？)。OpenStack的项目结构还是相对统一的，掌握了一个项目，其它项目的骨骼也就基本清晰了。以上是OpenStack开发的通识基础。当然如果你对Nova感兴趣，则还需要对Nova的架构和原理非常熟悉，掌握调度算法和常用的filters，熟悉libvirt以及虚拟化技术。如果研究Cinder，Cinder通常都会使用Ceph作为存储后端，因此通常还需要学习Ceph的知识，Cinder如何支持多存储后端？为什么cinder-volume不支持AA高可用模式。而如果是Neutron的话，其实更多的知识是网络技术，对ovs的熟悉是必要的。其它的高级服务，比如Sahara，当然还需要对Hadoop/Spark有一定的了解，尤其是CDH的部署，而Magnum则需要对K8S以及Swarm有一定的了解。
OpenStack运维: OpenStack的实现原理、架构，熟悉OpenStack的API。还有一些传统运维相关的技能，如排错、数据库调优、网络故障、服务监控等。
OpenStack部署实施: OpenStack的部署架构、配置优化，通用技术如网络规划和配置、自动化部署（如Puppet、Ansible）等。
架构师：OpenStack服务和组件原理、高可用技术、故障恢复、异地容灾等。
OpenStack测试：测试是所有项目都必须的，并不是OpenStack所特有的，测试方法和场景也类似，包括功能测试和验证（PoC验证）、集成测试、性能和压力测试等，测试方法如monkey测试、冒烟测试等。OpenStack测试相关的项目如Tempest、Rally。
OpenStack产品设计：熟悉OpenStack所包含实体的概念以及作用，比如server、volume、flavor、stack等。熟悉OpenStack的API。其它产品设计的通用技术，比如UI设计、用户体验和交互、前端技术等。
OpenStack方案、售前、售后：对整个OpenStack生态有基本认识，OpenStack有什么优势，市场情况如何，前沿技术调研，与别家产品有什么差别等等。
以上是针对OpenStack直接相关的，还有与OpenStack生态相关的技术，如存储相关技术（分布式存储原理、数据一致性、对Ceph有研究等）、网络相关的SDN技术等。除了以上的硬实力，其它的诸如心理素质、沟通能力、学习能力以及对技术热爱、开源社区贡献、对前沿技术敏感等也是十分有用的。
新手的话，建议从手动部署开始，推荐按照官方文档一步一步执行Ocata Installation Tutorials and Guides，安装文档还包含对各个服务的功能介绍，这是非常不错的入门学习资源，最好能够从头到尾过一遍，顺便还能熟悉OpenStack的CLI。安装完成后，好好折腾折腾，先把OpenStack玩溜。
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　　前后端分离已经是业界所共识的一种开发/部署模式了。所谓的前后端分离，并不是传统行业中的按部门划分，一部分人纯做前端（HTML/CSS/JavaScript/Flex），另一部分人纯做后端，因为这种方式是不工作的：比如很多团队采取了后端的模板技术（JSP, FreeMarker, ERB等等），前端的开发和调试需要一个后台Web容器的支持，从而无法做到真正的分离（更不用提在部署的时候，由于动态内容和静态内容混在一起，当设计动态静态分流的时候，处理起来非常麻烦）。关于前后端开发的另一个讨论可以。
　　即使通过API来解耦前端和后端开发过程，前后端通过RESTFul的接口来通信，前端的静态内容和后端的动态计算分别开发，分别部署，集成仍然是一个绕不开的问题 & 前端/后端的应用都可以独立的运行，但是集成起来却不工作。我们需要花费大量的精力来调试，直到上线前仍然没有人有信心所有的接口都是工作的。
　　一点背景
　　一个典型的Web应用的布局看起来是这样的：
　　前后端都各自有自己的开发流程，构建工具，测试集合等等。前后端仅仅通过接口来编程，这个接口可能是JSON格式的RESTFul的接口，也可能是XML的，重点是后台只负责数据的提供和计算，而完全不处理展现。而前端则负责拿到数据，组织数据并展现的工作。这样结构清晰，关注点分离，前后端会变得相对独立并松耦合。
　　上述的场景还是比较理想，我们事实上在实际环境中会有非常复杂的场景，比如异构的网络，异构的操作系统等等:
　　在实际的场景中，后端可能还会更复杂，比如用C语言做数据采集，然后通过Java整合到一个数据仓库，然后该数据仓库又有一层Web Service，最后若干个这样的Web Service又被一个Ruby的聚合Service整合在一起返回给前端。在这样一个复杂的系统中，后台任意端点的失败都可能阻塞前端的开发流程，因此我们会采用mock的方式来解决这个问题：
　　这个mock服务器可以启动一个简单的HTTP服务器，然后将一些静态的内容serve出来，以供前端代码使用。这样的好处很多:
前后端开发相对独立
后端的进度不会影响前端开发
启动速度更快
前后端都可以使用自己熟悉的技术栈（让前端的学maven，让后端的用gulp都会很不顺手）
　　但是当集成依然是一个令人头疼的难题。我们往往在集成的时候才发现，本来协商的数据结构变了：deliveryAddress字段本来是一个字符串，现在变成数组了（业务发生了变更，系统现在可以支持多个快递地址）；price字段变成字符串，协商的时候是number；用户邮箱地址多了一个层级等等。这些变动在所难免，而且时有发生，这会花费大量的调试时间和集成时间，更别提修改之后的回归测试了。
　　所以仅仅使用一个静态服务器，然后提供mock数据是远远不够的。我们需要的mock应该还能做到：
前端依赖指定格式的mock数据来进行UI开发
前端的开发和测试都基于这些mock数据
后端产生指定格式的mock数据
后端需要测试来确保生成的mock数据正是前端需要的
　　简而言之，我们需要商定一些契约，并将这些契约作为可以被测试的中间格式。然后前后端都需要有测试来使用这些契约。一旦契约发生变化，则另一方的测试会失败，这样就会驱动双方协商，并降低集成时的浪费。
　　一个实际的场景是：前端发现已有的某个契约中，缺少了一个address的字段，于是就在契约中添加了该字段。然后在UI上将这个字段正确的展现了（当然还设置了字体，字号，颜色等等）。但是后台生成该契约的服务并没有感知到这一变化，当运行生成契约部分测试（后台）时，测试会失败了 & 因为它并没有生成这个字段。于是后端工程师就找前端来商量，了解业务逻辑之后，他会修改代码，并保证测试通过。这样，当集成的时候，就不会出现UI上少了一个字段，但是谁也不知道是前端问题，后端问题，还是数据库问题等。
　　而且实际的项目中，往往都是多个页面，多个API，多个版本，多个团队同时进行开发，这样的契约会降低非常多的调试时间，使得集成相对平滑。
　　在实践中，契约可以定义为一个JSON文件，或者一个XML的payload。只需要保证前后端共享同一个契约集合来做测试，那么集成工作就会从中受益。一个最简单的形式是：提供一些静态的mock文件，而前端所有发往后台的请求都被某种机制拦截，并转换成对该静态资源的请求。
，基于Java
，基于Java
，基于Ruby
　　看到sinatra被列在这里，可能熟悉Ruby的人会反对：它可是一个后端全功能的的程序库啊。之所以列它在这里，是因为sinatra提供了一套简洁优美的DSL，这个DSL非常契合Web语言，我找不到更漂亮的方式来使得这个mock server更加易读，所以就采用了它。
　　一个例子
　　我们以这个应用为示例，来说明如何在前后端分离之后，保证代码的质量，并降低集成的成本。这个应用场景很简单：所有人都可以看到一个条目列表，每个登陆用户都可以选择自己喜欢的条目，并为之加星。加星之后的条目会保存到用户自己的个人中心中。用户界面看起来是这样的：
　　不过为了专注在我们的中心上，我去掉了诸如登陆，个人中心之类的页面，假设你是一个已登录用户，然后我们来看看如何编写测试。
　　前端开发
　　根据通常的做法，前后端分离之后，我们很容易mock一些数据来自己测试：
"url": "/2015/03/list-comprehension-in-python/",
"title": "Python中的 list comprehension 以及 generator",
"publicDate": "日"
"url": "/2015/03/build-monitor-script-based-on-inotify/",
"title": "使用inotify/fswatch构建自动监控脚本",
"publicDate": "日"
"url": "/2015/02/build-sample-application-by-using-underscore-and-jquery/",
"title": "使用underscore.js构建前端应用",
"publicDate": "日"
　　然后，一个可能的方式是通过请求这个json来测试前台：
$(function() {
$.get('/mocks/feeds.json').then(function(feeds) {
var feedList = new Backbone.Collection(extended);
var feedListView = new FeedListView(feedList);
$('.container').append(feedListView.render());
　　这样当然是可以工作的，但是这里发送请求的url并不是最终的，当集成的时候我们又需要修改为真实的url。一个简单的做法是使用Sinatra来做一次url的转换：
get '/api/feeds' do
content_type 'application/json'
File.open('mocks/feeds.json').read
　　这样，当我们和实际的服务进行集成时，只需要连接到那个服务器就可以了。
　　注意，我们现在的核心是mocks/feeds.json这个文件。这个文件现在的角色就是一个契约，至少对于前端来说是这样的。紧接着，我们的应用需要渲染加星的功能，这就需要另外一个契约：找出当前用户加星过的所有条目，因此我们加入了一个新的契约：
"url": "/2015/02/build-sample-application-by-using-underscore-and-jquery/",
"title": "使用underscore.js构建前端应用",
"publicDate": "日"
　　然后在sinatra中加入一个新的映射：
get '/api/fav-feeds/:id' do
content_type 'application/json'
File.open('mocks/fav-feeds.json').read
　　通过这两个请求，我们会得到两个列表，然后根据这两个列表的交集来绘制出所有的星号的状态（有的是空心，有的是实心）：
$.when(feeds, favorite).then(function(feeds, favorite) {
var ids = _.pluck(favorite[0], 'id');
var extended = _.map(feeds[0], function(feed) {
return _.extend(feed, {status: _.includes(ids, feed.id)});
var feedList = new Backbone.Collection(extended);
var feedListView = new FeedListView(feedList);
$('.container').append(feedListView.render());
　　剩下的一个问题是当点击红心时，我们需要发请求给后端，然后更新红心的状态：
toggleFavorite: function(event) {
event.preventDefault();
var that =
$.post('/api/feeds/'+this.model.get('id')).done(function(){
var status = that.model.get('status');
that.model.set('status', !status);
　　这里又多出来一个请求，不过使用Sinatra我们还是可以很容易的支持它：
post '/api/feeds/:id' do
　　可以看到，在没有后端的情况下，我们一切都进展顺利 & 后端甚至还没有开始做，或者正在由一个进度比我们慢的团队在开发，不过无所谓，他们不会影响我们的。
　　不仅如此，当我们写完前端的代码之后，可以做一个End2End的测试。由于使用了mock数据，免去了数据库和网络的耗时，这个End2End的测试会运行的非常快，并且它确实起到了端到端的作用。这些测试在最后的集成时，还可以用来当UI测试来运行。所谓一举多得。
#encoding: utf-8
require 'spec_helper'
describe 'Feeds List Page' do
let(:list_page) {FeedListPage.new}
list_page.load
it 'user can see a banner and some feeds' do
expect(list_page).to have_banner
expect(list_page).to have_feeds
it 'user can see 3 feeds in the list' do
expect(list_page.all_feeds).to have_feed_items count: 3
it 'feed has some detail information' do
first = list_page.all_feeds.feed_items.first
expect(first.title).to eql("Python中的 list comprehension 以及 generator")
　　关于如何编写这样的测试，可以参考之前写的。
　　后端开发
　　我在这个示例中，后端采用了spring-boot作为示例，你应该可以很容易将类似的思路应用到Ruby或者其他语言上。
　　首先是请求的入口，FeedsController会负责解析请求路径，查数据库，最后返回JSON格式的数据。
@Controller
@RequestMapping("/api")
public class FeedsController {
@Autowired
private FeedsService feedsS
@Autowired
private UserService userS
public void setFeedsService(FeedsService feedsService) {
this.feedsService = feedsS
public void setUserService(UserService userService) {
this.userService = userS
@RequestMapping(value="/feeds", method = RequestMethod.GET)
@ResponseBody
public Iterable&Feed& allFeeds() {
return feedsService.allFeeds();
@RequestMapping(value="/fav-feeds/{userId}", method = RequestMethod.GET)
@ResponseBody
public Iterable&Feed& favFeeds(@PathVariable("userId") Long userId) {
return userService.favoriteFeeds(userId);
　　具体查询的细节我们就不做讨论了，感兴趣的可以在文章结尾处找到代码库的链接。那么有了这个Controller之后，我们如何测试它呢？或者说，如何让契约变得实际可用呢？
　　sprint-test提供了非常优美的DSL来编写测试，我们仅需要一点代码就可以将契约用起来，并实际的监督接口的修改：
private MockMvc mockM
private FeedsService feedsS
private UserService userS
public void setup() {
feedsService = mock(FeedsService.class);
userService = mock(UserService.class);
FeedsController feedsController = new FeedsController();
feedsController.setFeedsService(feedsService);
feedsController.setUserService(userService);
mockMvc = standaloneSetup(feedsController).build();
　　建立了mockmvc之后，我们就可以编写Controller的单元测试了：
public void shouldResponseWithAllFeeds() throws Exception {
when(feedsService.allFeeds()).thenReturn(Arrays.asList(prepareFeeds()));
mockMvc.perform(get("/api/feeds"))
.andExpect(status().isOk())
.andExpect(content().contentType("application/charset=UTF-8"))
.andExpect(jsonPath("$", hasSize(3)))
.andExpect(jsonPath("$[0].publishDate", is(notNullValue())));
　　当发送GET请求到/api/feeds上之后，我们期望返回状态是200，然后内容是application/json。然后我们预期返回的结果是一个长度为3的数组，然后数组中的第一个元素的publishDate字段不为空。
　　注意此处的prepareFeeds方法，事实上它会去加载mocks/feeds.json文件 & 也就是前端用来测试的mock文件：
private Feed[] prepareFeeds() throws IOException {
URL resource = getClass().getResource("/mocks/feeds.json");
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
return mapper.readValue(resource, Feed[].class);
　　这样，当后端修改Feed定义（添加/删除/修改字段），或者修改了mock数据等，都会导致测试失败；而前端修改mock之后，也会导致测试失败 & 不要惧怕失败 & 这样的失败会促进一次协商，并驱动出最终的service的契约。
　　对应的，测试/api/fav-feeds/{userId}的方式类似：
public void shouldResponseWithUsersFavoriteFeeds() throws Exception {
when(userService.favoriteFeeds(any(Long.class)))
.thenReturn(Arrays.asList(prepareFavoriteFeeds()));
mockMvc.perform(get("/api/fav-feeds/1"))
.andExpect(status().isOk())
.andExpect(content().contentType("application/charset=UTF-8"))
.andExpect(jsonPath("$", hasSize(1)))
.andExpect(jsonPath("$[0].title", is("使用underscore.js构建前端应用")))
.andExpect(jsonPath("$[0].publishDate", is(notNullValue())));
　　前后端分离是一件容易的事情，而且团队可能在短期可以看到很多好处，但是如果不认真处理集成的问题，分离反而可能会带来更长的集成时间。通过面向契约的方式来组织各自的测试，可以带来很多的好处：更快速的End2End测试，更平滑的集成，更安全的分离开发等等。
　　前后端的代码我都放到了Gitbub上，感兴趣的可以clone下来自行研究：
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