Observable Framework’te öne çıkan ilginç fikirler

Observable Framework’ün yeni fikirleri

• Observable Framework, Markdown ve JavaScript’i birleştirerek hızlı yüklenen etkileşimli sayfalara derleyen bir statik site oluşturucudur.
• Dosyaları gerçek zamanlı olarak düzenleyip kaydettikten sonra değişiklikleri tarayıcıda anında görebilmeniz için hot reloading sunucusu sağlar.
• Çalışma tamamlandığında statik dosyalara dönüştürülerek sunucuya dağıtılabilir veya doğrudan Observable’ın paylaşım platformuna dağıtılabilir.

Markdown içindeki JavaScript

• Markdown içindeki js etiketi taşıyan kod blokları kullanıcının tarayıcısında JavaScript olarak çalıştırılır.
• now adlı özel değişken, epoch’tan bu yana geçen mevcut zamanı milisaniye cinsinden sağlar ve sürekli güncellenir.
• Observable Framework, etkileşimli belgeler üretmek için Markdown ile JavaScript’i tek bir metin belgesinde birleştirir.

Her şey hâlâ reaktif

• Observable Framework, Observable notebook’larının reaktif yapısını korur ve bağımlı olduğu başka hücreler değiştiğinde otomatik olarak yenilenir.
• Özellikle form girdileriyle çalışırken faydalıdır ve belgelere gerçek zamanlı etkileşim eklemeyi kolaylaştırır.

Yalnızca kullanılan kod dahil edilir

• Observable Framework, geliştirme modunda lazy loading uygulayarak yalnızca kullanılan kodu yükler.
• Uygulama build edilip dağıtıldığında, yalnızca başvurulan kütüphane kodu jsdelivr CDN’den otomatik olarak yüklenir.

Build sırasında veri önbellekleme

• Framework, veri yükleyici mekanizması üzerinden build sırasında dashboard verilerini oluşturur ve bunları statik dosyalar olarak paketler.
• Veri yükleyiciler, herhangi bir programlama diliyle yazılabilen; build sırasında çalıştırılıp çıktıyı dosya olarak kaydeden betiklerdir.

Observable notebook’larıyla karşılaştırma

• Observable Framework, Observable notebook’larının fikirlerini ve kodunu yeniden kullanır; ancak tek bir metin dosyasından oluşur ve tamamen açık kaynaktır.
• Standart JavaScript kullanır ve daha basit dosya biçimi sayesinde Git’e commit edilebilir.

Stratejideki değişim

• Observable Framework, Observable şirketinin stratejisinde geliştirici araçları alanına daha fazla yöneldiğini gösterir.
• Observable notebook’larının teknolojisine duyulan saygıyı korurken, platformun kapalı yapısı ve ücretsiz hesap sınırlamaları nedeniyle kullanımını kısıtlayan sorunları da çözer.

GN⁺ görüşü

• Observable Framework, veri görselleştirme ve dashboard oluşturma için yeni bir araç olarak geliştiricilere daha iyi iş birliği ve verimlilik sunma potansiyeline sahiptir.
• Veri temelli karar almayı destekleyen etkileşimli belgeler ve dashboard’lar oluşturmayı kolaylaştırdığı için hem veri bilimciler hem de geliştiriciler için yararlı olacaktır.
• Ancak Observable Framework’ün başarısı, büyük ölçüde geliştirici topluluğu tarafından benimsenmesine ve mevcut araçlarla ne kadar iyi entegre olduğuna bağlı olacaktır.
• Benzer işlevler sunan diğer projeler arasında Jupyter Notebook ve R Shiny bulunur; bunlarla yapılacak karşılaştırmalar Observable Framework’ün güçlü ve zayıf yönlerini daha iyi anlamaya yardımcı olabilir.
• Observable Framework benimsenirken mevcut veri pipeline’larıyla uyumluluk, performans optimizasyonu ve topluluk desteği gibi unsurlar dikkate alınmalıdır.

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Observable Framework, Mike Bostock'un sinematik evrenindeki "Avengers: Endgame"e benzetiliyor.

  • d3, Observable, Observable Plot ve HTL'yi birleştirip üzerine yeni fikirler eklediği belirtiliyor.

• Observable Framework kullanırken yaşanan bir sorun olarak, bunun d3 örnekleri için bir kaynak işlevi görmesi anılıyor.

  • Yalnızca bu framework içinde çalışacak şekilde tasarlandığı için kodu olduğu gibi kopyalayıp yapıştırmak mümkün değil.
  • d3'ün kendisi de kullanımı çok kolay değil ve sürümler arası uyumluluk sorunları var, ancak sitede etkileyici grafikler bulunabiliyor.

• Observable Framework'ün GitHub Pages'e kolayca yayımlanabildiği belirtiliyor.

  • Yayımlama adımları ve örnek bir GitHub Action içeren not bağlantısı paylaşılıyor.

• Observable notebook kullanarak ilk projeyi tamamlama deneyimi paylaşılıyor.

  • Observable Plot, Arquero, JavaScript'in bazı kısımlarını yeniden öğrenme ve Rust tabanlı bir simülatörle entegrasyon gibi çeşitli araçları öğrenmek ciddi enerji gerektirmiş.
  • Markdown ve reaktivite sayesinde notebook'un gerçekten kullanılabilir hissettirdiği söyleniyor.
  • Jupyter'deki özelleştirilmiş format, reaktivite eksikliği, sürüm kontrolü sorunları ve durum temelli karmaşayı çözdüğü ifade ediliyor.
  • Quarto ile Observable entegrasyonunu deneme girişimleri de olmuş, ancak bunun eksik ve parçalı hissettirdiği belirtiliyor.
  • Notebook yazma ve paylaşma konusunda mutlu ve heyecan verici bir deneyim olduğu, bundan sonra da ilk tercih edilen araç olacağı söyleniyor.

• Observable Framework ile ilgili olumlu bir deneyim paylaşılıyor.

  • Etkileşimli plot'ları kurmanın ve veriyi görselleştirmenin çok kolay olduğu belirtiliyor.
  • Python data loader'ın virtualenvs kullanacak şekilde ayarlanabilmesinin iyi olacağı dile getiriliyor.

• Jupyter notebook'lardan Observable'a geçilip geçilmemesi gerektiği sorusu gündeme getiriliyor.

• Kod bloklarında js içerik ipucu varsa, bunun kullanıcının tarayıcısında anında çalıştırıldığı açıklanıyor.

  • Kodu göstermek için js echo ipucunun kullanılması gerektiği belirtiliyor.
  • Mevcut bir uygulamaya renderer entegre edilirken çalıştırmanın nasıl yönetileceği sorunu gündeme getiriliyor.

• Observable'ın ClickHouse REST API ile iyi entegre olduğu ve veritabanını gerçek zamanlı sorgulayan örneklerin ilgi çekici olduğu belirtiliyor.

  • Uygulamanın etkileşimli olması gerektiği için veriyi önceden yükleyip önbelleğe almanın tek seçenek olmaması umuluyor.

• Framework'ü tarayıcıda hızlıca denemek ve kurcalamak için Node ve Python ortamları otomatik yapılandırılmış Codespace devcontainer'ları kurulduğu belirtiliyor.

• Observable'ın yalnızca JavaScript desteklemesinin kullanıcı tabanını sınırladığı görüşü dile getiriliyor.

  • JavaScript'in tarayıcıda etkileşimli görüntüleme için gerekli bir dil olduğu, ancak veri bilimi ve veri analizi için Python veya R'ye kıyasla elverişsiz bulunduğu ifade ediliyor.