Como era de se esperar, há novidades no mundo do javascript. Estamos a adicionar o Svelte ao nosso “anel” de Teste. Considerando o tamanho da comunidade, a rápida adoção por grandes empresas, o Svelte está a conquistar um lugar entre os frameworks javascript mais populares. É evidente que este mereça consideração sempre que um novo projeto de aplicativo Qeb for considerado.
Ao mesmo tempo, estamos a revisitar o React, a forte concorrência no mercado js SPA empurrou-o para a compilação verdadeira (embora o jsx precisasse ser transitado para js, nunca foi compilado no sentido tradicional), a mudança foi anunciada e é esperada para o final do ano. Isto tem o potencial de melhorar o desempenho do React e permite a simplificação de muito código, incluindo memorização e referências avançadas, aproximando o React, uma ferramenta madura com grande suporte FANG, de novos newcomers de rápido crescimento como Vue, Solid e Svelte. Embora esta mudança não reflita uma atualização no círculo do Tech Radar do React, ela nos dá muita confiança para o seu futuro.
Ao mesmo tempo, estamos a adicionar o Next.js ao Radar, considerando que usamos pelo menos os recursos de roteamento na maioria dos projetos React que desenvolvemos, já estava em alta há muito tempo.
Passando para o Azure, o Event Grid foi uma incorporação recente à nossa área e um dos serviços de adoção mais rápida que avaliamos recentemente.
Ainda no tema de serviços Web, o Redis anunciou recentemente grandes mudanças de licenciamento. Felizmente, as últimas notícias da Microsoft dão-nos confiança de que o Azure Cache for Redis permanecerá inalterado. Independentemente dessa atualização, a nossa equipa avaliará alternativas de armazenamento de dados e cache na memória ao Redis para garantir que sempre aconselhamos nossos clientes com excelência e forneçamos soluções de alta qualidade.
Finalmente, estamos a atuzaliar o Python como linguagem para o nível Adoção. O Python como linguagem de script tem sido usado em inúmeros projetos na DXspark para ajudar a acelerar e automatizar tarefas relacionadas ao projeto.
Embora não consideremos frameworks como Django, Flask, FastAPI ou PyTorch como parte de nossas principais áreas web, bibliotecas Python populares como NumPy e Panda têm sido algumas de nossas favoritas quando um projeto requer análise de dados, e Beautiful Soup é provavelmente a biblioteca mais usada quando coletamos dados HTML e XML.
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