#reactive-programming

Reactive vs Imperative Programming in Swift iOS: Which One Should You Choose?

Lập trình Reactive và Imperative trong Swift iOS đều có ưu nhược điểm riêng; Reactive (ví dụ RxSwift, Combine) giúp xử lý bất đồng bộ dễ dàng nhưng phức tạp hơn, trong khi Imperative đơn giản hơn nhưng khó quản lý trạng thái.

Lập trình viên iOS nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng Reactivity (chuyển đổi dữ liệu động theo sự thay đổi) và Imperative (điều khiển trực tiếp) trong Swift, giúp tối ưu hiệu suất, tránh rắc rối với state management và xây dựng ứng dụng iOS ổn định hơn.

Medium

Dash 2.14 bổ sung Dynamic Callback Registration, có thể báo hiệu sự thay đổi trong kiến trúc của Dash, nâng cao khả năng phát triển ứng dụng web Python.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Dash 2.14 cải tiến cơ chế đăng ký callback động, giúp tối ưu hóa hiệu suất và linh hoạt trong phát triển ứng dụng web Python, đặc biệt khi cần xử lý nhiều callback phức tạp hoặc thay đổi dữ liệu thực thời.

GitHub - janestreet/incremental: A library for incremental computations

Thư viện incremental của Jane Street hỗ trợ tính toán gia tăng (incremental computations), giúp tối ưu hiệu suất bằng cách chỉ cập nhật những phần thay đổi thay vì tính toán lại toàn bộ.

Là người phát triển muốn tối ưu hóa hiệu suất cho các ứng dụng xử lý dữ liệu lớn hay cập nhật liên tục, thì GitHub incremental sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và tài nguyên bằng cách tính toán chỉ những phần thay đổi mới, thay vì phải tái tính toàn bộ.

Medium

Chương cuối cùng trong loạt bài về RxJS trong Angular tổng hợp các mẫu thực tế, best practices và những điều quan trọng nhất. Sau 9 chương, bài viết khép lại với những kiến thức thực tế và hữu ích.

Lập trình viên Angular cần đọc bài này để hiểu cách áp dụng RxJS một cách hiệu quả trong ứng dụng thực tế, từ những mẫu mã thực tế đến những nguyên tắc thiết thực giúp tối ưu hóa quản lý dữ liệu và phản ứng của ứng dụng.

Beyond CLEAN and MVP: Architecting an Offline-first Reactive Data Layer in Android

Reactive Data Layer Architecture (RDLA) is a mobile-optimized pattern for Android that addresses shortcomings of MVP and Clean Architecture in reactive, offline-first apps. It enforces a strict split between public API contracts and private implementation modules, uses Kotlin Flow cold streams so the UI subscribes to data rather than polling, and treats the local Room database as the single source of truth. The article walks through a heart rate tracking example covering the API module, repository coordinator, Room data source, ViewModel with StateFlow/SharedFlow, asynchronous mutation queues merged on-the-fly, WorkManager-backed background sync, conflict resolution with rollbacks, and a TestExtensions pattern for Robolectric-based unit tests without SQLite mocking.