Мнение: почему React разрушает веб-разработку

Вице-президент по разработке и совладелец компании Productive Иван Лучин в рамках конференции .debug и площадки Change My Mind провел ряд дискуссий на тему «React разрушает веб-разработку».

По мнению Ивана Лучина, React был отличной библиотекой, но все изменилось, когда он стал чересчур популярным. В сообществе все стало вращаться вокруг новизны. Например, каждый месяц стали появляться новые библиотеки, которые устанавливают стандарты написания веб-приложений на React, при этом решая проблемы, которые уже решены.

Девиз руководства React State: «Новый год, новый я!»

React, говорит Иван Лучин, это просто механизм рендеринга, а типичное веб-приложение требует много библиотек для создания инфраструктуры проекта. Экосистема, стоящая за React, предоставляла слишком много вариантов, что фрагментировало стек технологий и вызвало у некоторых печально известную «усталость от JavaScript». 

Разработчик напомнил, что одной из тенденций стала «одержимость сравнением фреймворков». Их сравнивали по таким свойствам, как скорость рендеринга и объем памяти. Но в большинстве случаев это не имело значения, потому что причина медленного приложения — не фреймворк, а плохой код.

Очередь на дискуссию

Феномен React зашел слишком далеко, нанеся ущерб новым поколениям разработчиков, считает Иван Лучин. Он задается вопросом, как библиотека может быть самым важным навыком в резюме среднего веб-разработчика? Хуже того, отмечает он, что это даже не библиотека, а модуль внутри библиотеки.

Дискуссия в самом разгаре

По словам Ивана Лучина, никто из его собеседников не был согласен с его формулировками, но большинство соглашались с наличием проблемы.

Почему разработчики перестали хвастаться важными навыками? 

Вот какими знаниями, по мнению Ивана Лучина, на самом деле стоит хвастаться вместо знания React: 

• Как писать простой и легкочитаемый код — без популярных библиотек на GitHub, а на паре собственных примеров;
• Как управлять состоянием без использования популярных библиотек;
• Как тестировать код, не говоря о Jest или QUnit;
• Как сделать релиз, рассказав об этом без акцента на использовании CI/CD;
• Как писать проверяемый код, не хвастаясь «командной игрой», но с пониманием, почему проверка кода сложна для рецензента и как оптимизировать свои PR для ясности;
Онлайн-курс "Data Science with Python" від robot_dreams.
Навчіться користуватися бібліотеками Python для розв’язання задач дата-саєнтистики, обробки масивів даних та побудови ML-моделей.
Програма курсу і реєстрація
• Как прописать стандарты для проекта. Например, присвоение имен — это сложная задача, и чем шире область действия переменной, тем больше времени разработчик должен потратить на то, чтобы придумать для нее хорошее название;
• Как проводить анализ чужого кода. Проверка кода обеспечивает качество продукта, сокращает количество ошибок и технический долг, формирует общие знания команды. Проверка кода не должна выполняться только сверху вниз. А еще это отличный способ обучения менее опытных членов команды;
• Как сориентироваться в любом JS-фреймворке. Дело не в количестве звезд на GitHub, а в общих принципах. В работе любого фреймворка можно лучше разобраться, поняв его плюсы и минусы;
• Как создать минимально жизнеспособный продукт. Технология — это только инструмент для производства продуктов, а не процесс. Лучше тратить время на оптимизацию процесса, чем на споры о технологиях;
• Как оптимизировать: не слишком рано и не слишком поздно. Потому что в большинстве случаев оптимизация вообще не требуется;
• Как программировать в паре. Потому что парное программирование, как и код-ревью, — наиболее важная практика для обмена знаниями и создания сплоченной команды;
• Как проводить непрерывный рефакторинг. У каждого проекта есть технический долг, поэтому каждой новой функции должен предшествовать небольшой рефакторинг кода. Большой рефакторинг кода или его переписывание до добра не доводят.