Software Development

Cosa fa davvero un decoratore alla tua funzione Vuoi misurare il tempo di ogni funzione che chiama un’API esterna lenta. Puoi incollare chiamate a time.perf_counter() in ognuna, oppure scrivere la misurazione una sola volta e applicarla ovunque. Un decoratore è la seconda opzione: è una funzione che prende un’altra funzione, la avvolge in un comportamento aggiuntivo e restituisce la versione avvolta con lo stesso nome originale. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import time def timed(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.perf_counter() result = func(*args, **kwargs) elapsed = time.perf_counter() - start print(f"{func.__name__} took {elapsed:.3f}s") return result return wrapper @timed def fetch_price(ticker): time.sleep(0.2) # al posto di una chiamata di rete return 142.50 fetch_price("AAPL") # fetch_price took 0.201s @timed sopra def fetch_price è l’abbreviazione di fetch_price = timed(fetch_price). Python chiama timed una sola volta, subito dopo la definizione di fetch_price, e ricollega il nome fetch_price a quello che timed restituisce. Tutto quello che fa la @ è questo. ...

Esegui 0.1 + 0.2 in una shell Python e non ottieni 0.3. Ottieni 0.30000000000000004. Prova in JavaScript, Java, Go, C o Rust e trovi la stessa coda di sedici cifre. Ognuno di questi linguaggi fa esattamente quello che impone lo standard hardware. Un numero che richiederebbe infinite cifre binarie viene compresso in 64 bit, e qualcosa deve cedere. Perché 0.1 non si può memorizzare esattamente in binario I computer memorizzano i numeri in virgola mobile in base 2. In base 2, la frazione 1/10 ha uno sviluppo periodico, proprio come 1/3 si ripete all’infinito in base 10 (0.3333...). Scritto per intero, 0.1 in binario inizia così: ...

Una lookup su un dizionario Python impiega circa 100 nanosecondi, che il dizionario contenga 1.000 chiavi o 1.000.000. Un doppio ciclo che cerca duplicati in una lista impiega mezzo millisecondo su 200 elementi e 136 millisecondi su 3.200. Sedici volte l’input, quasi 280 volte l’attesa. Stessa macchina, stesso Python. La notazione Big O è il nome di quella differenza. Cosa misura la notazione Big O Big O descrive come cresce il tempo di esecuzione (o l’uso di memoria) di un pezzo di codice all’aumentare dell’input. Non è una lettura al cronometro e non le importa se il tuo portatile è veloce o lento. Le interessa la forma della curva di crescita: raddoppiando l’input, il tempo raddoppia, quadruplica, o si muove appena? ...

Esegui git reset --hard su un commit che il tuo team ha già scaricato e la tua storia smette di corrispondere alla loro. Esegui git revert su un typo che non hai ancora pushato e aggiungi un commit inutile al log. Git ha quattro comandi per annullare le cose: restore, reset, commit --amend e revert, e non sono intercambiabili. Scegli quello sbagliato e il risultato è che non succede niente, oppure succede molto più di quanto volevi. ...

Ecco una classe che non puoi testare senza un database live e un server SMTP funzionante: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 public class OrderService { private readonly SqlOrderRepository _repository = new SqlOrderRepository("Server=prod-db;Database=Orders;..."); private readonly SmtpEmailSender _emailSender = new SmtpEmailSender("smtp.company.com"); public void PlaceOrder(Order order) { _repository.Save(order); _emailSender.Send(order.CustomerEmail, "Order confirmed"); } } OrderService costruisce da sé SqlOrderRepository e SmtpEmailSender con new, connection string compresa. Ogni test che tocca PlaceOrder richiede un vero database Orders e un vero server di posta, altrimenti fallisce prima ancora che la tua assertion venga eseguita. La logica che vuoi testare sta in due righe: salva l’ordine, invia la conferma. Ma è saldata a due classi concrete che non puoi sostituire. ...

Una funzione può avere il 100% di copertura dei test unitari e la pagina che la chiama può comunque restituire un 500 in produzione. Non è una contraddizione. Test unitari, test di integrazione e test end-to-end controllano cose diverse, e una suite pesante su uno e leggera su un altro ha un buco specifico e prevedibile. Cosa controllano test unitari, di integrazione ed end-to-end Prendi una funzionalità di registrazione: una funzione valida l’input, scrive una riga su un database e invia un’email di benvenuto. Tre test possono coprirla, e ognuno risponde a una domanda diversa. ...

Esegui questo snippet in Node o nella console del browser: 1 2 3 4 console.log("1"); setTimeout(() => console.log("2"), 0); Promise.resolve().then(() => console.log("3")); console.log("4"); L’output è 1 4 3 2. Un setTimeout con un ritardo di 0ms viene eseguito comunque dopo il callback della promise, ed entrambi partono solo dopo che tutto il codice sincrono, incluso quello scritto più avanti, è terminato. async/await si basa su questo stesso ordine, non introduce un meccanismo nuovo. La maggior parte dei comportamenti sorprendenti nel JavaScript asincrono nasce dal trattare await come se sospendesse l’intero programma, quando in realtà sospende solo la funzione in cui si trova. ...

Il frontend gira su http://localhost:5173, l’API su http://localhost:4000, e la fetch che funzionava perfettamente in Postman fallisce nel browser con un muro di testo rosso: Access to fetch at 'http://localhost:4000/api/users' from origin 'http://localhost:5173' has been blocked by CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Il server potrebbe aver gestito la richiesta e restituito un 200. Il browser ha semplicemente rifiutato di consegnare la risposta al tuo JavaScript. ...

Debuggare un bug che si presenta solo su una macchina senza Visual Studio Un bug si riproduce sul server di test e non sul tuo laptop. Il server di test non ha Visual Studio, e installarci sopra un IDE completo solo per mettere un breakpoint non è un’opzione. Il debug remoto serve esattamente per questo caso. Un piccolo programma standalone gira sulla macchina di destinazione, il tuo Visual Studio locale si collega ad esso via rete, e ottieni breakpoint e ispezione delle variabili su un processo che non gira da nessuna parte vicino alla tua scrivania. ...