Software Development

Co dekorator naprawdę robi z twoją funkcją Chcesz zmierzyć czas każdej funkcji, która wywołuje wolne zewnętrzne API. Możesz wkleić wywołania time.perf_counter() do każdej z nich albo napisać pomiar raz i stosować go wszędzie. Dekorator to druga opcja: to funkcja, która bierze inną funkcję, owija ją dodatkowym zachowaniem i zwraca owiniętą wersję pod oryginalną nazwą. 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) # zastępuje wywołanie sieciowe return 142.50 fetch_price("AAPL") # fetch_price took 0.201s @timed nad def fetch_price to skrót od fetch_price = timed(fetch_price). Python wywołuje timed raz, zaraz po zdefiniowaniu fetch_price, i przypisuje nazwę fetch_price do tego, co zwraca timed. To jest cała robota, jaką wykonuje @. ...

Wpisz 0.1 + 0.2 w shellu Pythona i nie dostaniesz 0.3. Dostaniesz 0.30000000000000004. Spróbuj w JavaScript, Java, Go, C albo Rust i wyjdzie ten sam siedemnastocyfrowy ogon. Każdy z tych języków robi dokładnie to, co nakazuje standard sprzętowy. Liczba, która wymagałaby nieskończenie wielu cyfr binarnych, jest ściskana do 64 bitów i coś musi ustąpić. Czemu 0.1 nie da się zapisać dokładnie w binarnym systemie Komputery zapisują liczby zmiennoprzecinkowe w systemie dwójkowym. W systemie dwójkowym ułamek 1/10 ma rozwinięcie okresowe, tak jak 1/3 powtarza się bez końca w systemie dziesiętnym (0.3333...). Zapisane w całości, 0.1 w binarnym zaczyna się tak: ...

Odczyt ze słownika w Pythonie trwa około 100 nanosekund, niezależnie od tego, czy słownik ma 1000 kluczy, czy 1 000 000. Podwójna pętla szukająca duplikatów w liście trwa pół milisekundy przy 200 elementach i 136 milisekund przy 3200. Szesnaście razy więcej danych wejściowych, prawie 280 razy dłuższe oczekiwanie. Ta sama maszyna, ten sam Python. Notacja Big O to nazwa tej różnicy. Co mierzy notacja Big O Big O opisuje, jak rośnie czas działania (albo zużycie pamięci) fragmentu kodu wraz ze wzrostem danych wejściowych. To nie jest pomiar stoperem i nie ma znaczenia, czy twój laptop jest szybki, czy wolny. Liczy się kształt krzywej wzrostu: gdy podwoisz dane wejściowe, czas się podwaja, rośnie czterokrotnie, czy prawie się nie zmienia? ...

Zrobisz git reset --hard na commicie, który zespół już pobrał, i twoja historia zaczyna się różnić od jego historii. Zrobisz git revert na literówce, której jeszcze nie wypchnąłeś, i dodajesz do logu bezsensowny commit. Git ma cztery polecenia do cofania zmian: restore, reset, commit --amend i revert. Nie są wymienne. Wybierz niewłaściwe i albo nic się nie stanie, albo stanie się dużo więcej, niż chciałeś. O wyborze decyduje to, gdzie zmiana aktualnie się znajduje: w working tree, w staging area, w commicie, który masz tylko ty, czy w commicie, który już wypchnąłeś. ...

Oto klasa, której nie przetestujesz jednostkowo bez działającej bazy danych i serwera SMTP: 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 tworzy własne instancje SqlOrderRepository i SmtpEmailSender przez new, razem z connection stringiem. Każdy test dotykający PlaceOrder potrzebuje prawdziwej bazy Orders i działającego serwera pocztowego, inaczej padnie, zanim dojdzie do asercji. Logika, którą chcesz przetestować, to dwie linijki: zapisz zamówienie, wyślij potwierdzenie. Jest zespawana z dwiema konkretnymi klasami, których nie da się podmienić. ...

Funkcja może mieć 100% pokrycia testami jednostkowymi, a strona, która ją wywołuje, i tak może zwrócić w produkcji błąd 500. To nie jest sprzeczność. Testy jednostkowe, integracyjne i end-to-end sprawdzają różne rzeczy, a zestaw testów mocny w jednym i słaby w drugim ma konkretną, przewidywalną dziurę. Co sprawdzają testy jednostkowe, integracyjne i end-to-end Weźmy funkcję rejestracji: funkcja waliduje dane wejściowe, zapisuje wiersz w bazie danych i wysyła email powitalny. Trzy testy mogą to pokryć, każdy odpowiada na inne pytanie. ...

Odpal to w Node albo w konsoli przeglądarki: 1 2 3 4 console.log("1"); setTimeout(() => console.log("2"), 0); Promise.resolve().then(() => console.log("3")); console.log("4"); Wynik to 1 4 3 2. Callback promise wygrywa z setTimeout ustawionym na 0ms: wykonuje się przed nim, choć obu i tak przyjdzie zaczekać, aż zakończy się cały synchroniczny kod, który jest jeszcze do wykonania poniżej. async/await jest zbudowane na tej kolejności, nie na czymś nowym. Większość zaskakujących zachowań w asynchronicznym JavaScript wynika z traktowania await jak czegoś, co zatrzymuje cały program, podczas gdy zatrzymuje tylko funkcję, w której się znajduje. ...

Twój frontend działa na http://localhost:5173, API na http://localhost:4000, a zapytanie fetch, które bez problemu działało w Postmanie, w przeglądarce kończy się ścianą czerwonego tekstu: 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. Całkiem możliwe, że twój serwer obsłużył to zapytanie i zwrócił 200. Przeglądarka po prostu odmówiła przekazania odpowiedzi do twojego JavaScriptu. Ta odmowa to same-origin policy. CORS to sposób, w jaki serwer mówi przeglądarce, żeby złagodziła tę zasadę dla konkretnych stron. Każda poprawka poniżej sprowadza się do jednego nagłówka odpowiedzi, którego przeglądarka nie dostała. ...

Bug odtwarza się na serwerze testowym, a nie na twoim laptopie. Serwer testowy nie ma Visual Studio, a instalowanie tam pełnego IDE, żeby ustawić jeden breakpoint, nie wchodzi w grę. Debugowanie zdalne jest zrobione właśnie na taki przypadek. Mały samodzielny program działa na maszynie docelowej, twoje lokalne Visual Studio łączy się z nim przez sieć, a ty dostajesz breakpointy i podgląd zmiennych na procesie, który nie działa nigdzie w pobliżu twojego biurka. ...