2025 年に學(xué)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(gòu)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(dǎo)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(shè)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?qū)W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(cè)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(cè)のレンダリングに最適です。
- Netlify と Vercel: 導(dǎo)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?qū)g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(gòu)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?qū)W習(xí)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?qū)W習(xí)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?qū)W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(biāo)準(zhǔn)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?qū)W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(gòu)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(shù)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?qū)W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?qū)W習(xí)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?qū)W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(jié)論
適切なテクノロジー スタックの選択は、個人の目標(biāo)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(xué)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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ホットトピック
Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順番に渡す必要があり、順序が正しくない場合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當(dāng)てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達した後、それらは再作成する必要があり、発電機はそれを一度しか通過できません。
python `@classmethod`デコレーターが説明しました
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體（CLS）で、クラス?fàn)顟B(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count（）メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var（new_Value）メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド（自己パラメーター）および靜的メソッド（自動パラメーターなし）とは異なり、工場の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。
PythonでAPI認証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
Python Magic MethodsまたはDunder Methodとは何ですか？
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
PythonのMagicMethods（またはDunder Methods）は、オブジェクトの動作を定義するために使用される特別な方法であり、二重のアンダースコアで始まり、終了します。 1.オブジェクトは、追加、比較、文字列表現(xiàn)などの組み込み操作に応答できるようにします。 2.一般的なユースケースには、オブジェクトの初期化と表現(xiàn)（__init__、__Repr__、__str__）、算術(shù)操作（__ add__、__sub__、__mul__）、および比較操作（__eq__、___lt__）が含まれます。 3。それを使用するときは、彼らの行動が期待を満たしていることを確認してください。たとえば、__Repr__はリファクタリング可能なオブジェクトの式を返す必要があり、算術(shù)メソッドは新しいインスタンスを返す必要があります。 4.過剰使用または混亂を招くことは避ける必要があります。
Pythonメモリ管理はどのように機能しますか？
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
PythonManagesMemoryAutomatelyUsingTuntingAndagarBageCollector.ReferencountingTrackShowManyvariablesRefertoAnobject、およびThemeMoryisfreed.
PythonのPython Garbage Collectionを説明してください。
Jul 03, 2025 am 02:07 AM
Pythonのごみ収集メカニズムは、參照カウントと定期的なごみ収集を通じてメモリを自動的に管理します。そのコアメソッドは參照カウントであり、オブジェクトの參照の數(shù)がゼロになるとすぐにメモリを解放します。ただし、円形の參照を処理できないため、ループを検出してクリーニングするために、Garbage Collection Module（GC）が導(dǎo)入されています。通常、ガベージコレクションは、プログラムの操作中に參照カウントが減少したときにトリガーされます。割り當(dāng)てとリリースの差がしきい値を超える、またはgc.collect（）が手動で呼ばれるときにトリガーされます。ユーザーは、gc.disable（）を介して自動リサイクルをオフにし、gc.collect（）を手動で実行し、gc.set_threshold（）を介して制御を?qū)g現(xiàn)するためにしきい値を調(diào)整できます。すべてのオブジェクトがループリサイクルに參加するわけではありません。參照が含まれていないオブジェクトが參照カウントによって処理されている場合、それは組み込まれています
