一年前，我發表了“每個程序員都應該嘗試的項目”一文。文中列出了每個程序員都應該去嘗試的項目，包括一個文本編輯器、太空入侵者游戲、一個 BASIC 編譯器、一個小型的操作系統、一個電子表格和一個視頻游戲控制臺模擬器。這篇文章在網上爆紅，一個月內瀏覽量超過 10 萬次。

現在，我要加入更多“現代”的項目：

光線追蹤器
鍵值存儲Web API
Web瀏覽器
股票交易機器人

光線追蹤者

它是 3D 圖形！在發表前一篇文章后，我收到很多評論，建議加入光線追蹤器。我同意了他們的建議。事實上，這是我在 2009 年學習 C#時最先嘗試的一個項目。如果你無法馬上理解所有與數學相關的東西或術語，請不要擔心，你可以循序漸進，努力取得進步。網上有很多關于光線追蹤器的資源優勢，在學習過程中，你會獲得強烈的視覺感受。

光線跟蹤器可以生成一些非常好看的圖像，只需要 300 行代碼！首先，你可能需要支持各種反射、光線和紋理，或者你開始意識到原來渲染一張圖片需要幾分鐘，所以你開始優化。你可以使用線程并行化光線追蹤器、減少交集的數量，或者使用分析器來跟蹤分配了多少對象并找出瓶頸。

創意！我不想再去做另一個優化到半路的光線追蹤器，也不想追求超現實的折射效果。相反，我特意降低了分辨率，這樣就可以做出實時動畫。一個帶有下落粒子旋轉圓環的動圖可以讓你在推特上獲得不少點贊。我認為獨立游戲可以走這條路，創造出獨特的藝術風格。請期待我的 8 位復古視頻游戲！

更多資料：

系列書籍之“Ray Tracing In One Weekend”
《計算機圖形程序設計入門》
計算機圖形入門
用Python開發光線跟蹤器
Go光線追蹤器優化
用JAVAScript實現實時的光線追蹤
層次包圍盒結構
光線追蹤寶石
光線追蹤器挑戰
實時渲染

鍵值存儲 Web API

鍵值存儲實際上就是一個字典。向它提供一個鍵，它就返回一個值。你可以添加新鍵、刪除鍵或更新值。實際上，這就是一個 NoSQL 數據庫！不過你可以更進一步，將其作為 Web API，這樣你未來的所有 Web 應用程序都可以使用你的數據庫服務。

我真的很喜歡這個項目，因為用它來創建最基本的“數據庫”真的很容易。你可以從使用任何一門編程語言所提供的字典數據結構開始，并在這個基礎之上添加一個 Web API。除此之外，你還可以添加更多的內容：性能優化、安全性和多用戶、原子事務、數據類型、批處理操作、持久性、故障恢復，以及跨多個服務器運行能力。很快，你就會擁有像 redis 或 Amazon DynamoDB 那樣價值 10 億美元的產品。

說真的，打開你的代碼編輯器，并使用你最喜歡的編程語言嘗試一下。為了獲得不同的體驗，我用 Go 和 Racket 試過了，并從中獲得了很多啟發。在一些小型的測試中，我的 Go 版本的性能已經足夠好了。

更多資料：

鍵值數據庫
B樹數據結構
原子性
如何使用Go構建一個鍵值存儲
Badger：超快的Go鍵值數據庫
如果你想深入了解數據庫，可以看看這本《自己動手設計數據庫》

Web 瀏覽器

第一次面試一個軟件開發崗位時，面試官問我：“當你在瀏覽器上輸入 Yelp.com 并按回車鍵時，都發生了什么”？我回答得不好，沒有通過面試。于是，我開始了解萬物運作原理的旅程。我發現最有趣的是瀏覽器如何將 html 和 css 轉換成渲染好的 Web 頁面。這是一個很常見的面試題，但我卻因為太無知沒有回答好。有一個非常棒的資源，它為很多問題提供了答案。

想要設計出一些足以擊垮 Safari 或 Brave 的殺手級用戶界面？不要抱太大希望了。在你達到那個目標之前，還有很多事情要做！不如讓我們來縮小一下范圍，假設你有一個 HTTP 庫和一個 HTML 解析器，你必須實現自己的渲染器。你不能使用 WebBrowser 或 WebKit 之類的東西。你會怎么做？

我的建議是從創建一個基于文本的 Web 瀏覽器開始。實際上，你也可以忽略所有的格式化問題，忽略所有的 JavaScript 和 CSS。你要做的是使用給定的 URL 執行 HTTP GET，解析 HTML，找到需要顯示的文本，并將其顯示在屏幕上。你要做的就是這些。

獲得純文本之后，你就可以添加其他功能了。你可以添加標簽、歷史、后退和前進按鈕，等等。但到了某個時候，你可能想要的不只是文本……那么祝你們好運。渲染網頁視覺元素可能是我永遠不會去嘗試的事情，或許要等到我有用不完的時間。一步一步來，每次只關注一個 HTML 標記和屬性。如果你想嘗試這么做，請讓我知道是如何進行的。

更多資料：

Browsh：一個基于文本的瀏覽器
HTML標準
Mozilla的HTTP文檔
讓我們來構建一個瀏覽器引擎
Web瀏覽器工程

股票交易機器人

現在，你有機會構建一些理論上可以讓你變得富有的東西：股票交易機器人！構建一個基礎的交易機器人是非常簡單的，你可以添加無窮無盡的功能。你甚至不需要了解任何與投資有關的知識。在這個過程中，你至少可以學到如何利用不同的 Web API、如何處理數據，并應用現有或創建自己的交易策略。你可以使用大量的歷史數據來測試它。

這樣還不夠？那就用上機器學習或搭建一個Twitch流，讓陌生人來控制你的錢。

這是一個基礎的交易機器人開發路線。首先，找出幾家你感興趣的大公司(如蘋果、特斯拉和 Target)。第二，確定何時買進、何時賣出。例如，如果當前價格達到 52 周低點就買入，如果達到 52 周高點就賣出。(千萬不要把這個策略用在實際當中，這個策略其實是個愚蠢的策略）。第三，弄清楚如何使用一個免費的 API 來獲取股票數據。第四，建立測試環境，讓它跑起來！

現在可以找樂子了……使用歷史數據進行自動化測試，實現幾十種交易算法，并對它們進行比較，添加可視化，使用 API 連接到真正的券商服務器，嘗試一些機器學習或進化算法，并將成功的交易結果共享到 Twitter 上。

更多資料：