def calculate_rectangle_area(width, height):
    area = width * height
    print(f"Площадь прямоугольника: {area}")

def calculate_square_area(side_length):
    area = side_length * side_length
    print(f"Площадь квадрата: {area}")

# Вычисление площади прямоугольника
calculate_rectangle_area(5, 10)

# Вычисление площади квадрата
calculate_square_area(5)

Почему это плохо организовано и нарушает принцип DRY?

Как можно исправить это, соблюдая принцип DRY?

def calculate_area(shape, *args):
    if shape == "rectangle":
        width, height = args
        area = width * height
        print(f"Площадь прямоугольника: {area}")
    elif shape == "square":
        side_length = args[0]
        area = side_length * side_length
        print(f"Площадь квадрата: {area}")
    else:
        print("Неизвестная фигура")

# Вычисление площади прямоугольника
calculate_area("rectangle", 5, 10)

# Вычисление площади квадрата
calculate_area("square", 5)

В этом исправленном примере мы создали одну универсальную функцию calculate_area, которая принимает параметр shape для определения типа фигуры и переменное число аргументов args, которые передаются в зависимости от типа фигуры. Это позволяет нам избежать дублирования логики и сделать код более модульным и гибким для дальнейших изменений или расширений.

Note: массив всегда содержит по крайней мере одно число.

<?php /Starter code/?>
<?php
function findLargest(array $numbers) {
     //Ваш код тут
}
?>

@Entity

public class ChessPlayer extends PanacheEntity {

     public String firstName;

     public String lastName;

     public LocalDate birthDate;

    @Version

    public int version;

    public void setLastName(String lastName) {

        this.lastName = lastName.toUpperCase();

    }

}

  insert 

    into

        ChessPlayer

        (birthDate, firstName, lastName, version, id) 

    values

        (?, ?, ?, ?, ?)

Основные принципы кеширования:

Примеры кеширования:

Организация кода (Code Organization):

# Пример структуры проекта Python
my_project/
    ├── main.py
    ├── utils/
    │   ├── helper_functions.py
    │   └── constants.py
    ├── models/
    │   ├── user.py
    │   └── post.py
    └── tests/
        ├── test_utils.py
        ├── test_models.py
        └── test_main.py

Архитектура (Architecture):

Таким образом, организация кода - это часть более широкого понятия архитектуры, которая фокусируется на том, как мы структурируем и управляем кодом внутри проекта, в то время как архитектура определяет общую структуру и организацию системы, включая её компоненты и взаимодействия.

// Пример на Scala с использованием неизменяемой коллекции
val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5)
val doubledNumbers = numbers.map(_ * 2)

// Пример на JavaScript с использованием функции высшего порядка
const applyOperation = (operation, x, y) => operation(x, y);
const add = (a, b) => a + b;
const result = applyOperation(add, 5, 3); // Результат: 8

# Пример на Elixir с использованием параллелизма
Enum.map([1, 2, 3, 4], fn x -> x * x end)  # Результат: [1, 4, 9, 16]

-- Пример на Haskell с декларативным описанием задачи
sumOfSquares :: [Int] -> Int
sumOfSquares xs = sum (map (^2) xs)

; Пример на Clojure с работой без побочных эффектов
(defn sum-of-squares [xs]
  (reduce + (map #(* % %) xs)))

Интерес к функциональному программированию продолжает расти из-за его способности улучшать модульность, управление состоянием, распределение и параллелизм в разработке программного обеспечения.

with new_table as (
select
    patient_id
  , first_name
  , last_name
  , time(birth_date, '+1 second') as birth_date

from patients
where TRUE
   and patient_id = 1

UNION
  
select
    patient_id
  , first_name
  , last_name
  , birth_date 

from patients
WHERE TRUE
  and patient_id != 1
)

select 
  birth_date 
  
from new_table 
where TRUE 
  and birth_date between '1953-12-05' and '1953-12-06'

Основные направления обсуждения:

Решение (осторожно, много кода):

package main

import (
  "fmt"
)

// На вход подаются два неупорядоченных массива любой длины.
// Необходимо написать функцию, которая возвращает пересечение массивов
func intersection(a, b []int) []int {
  counter := make(map[int]int)
  var result []int

  for _, elem := range a {
    if _, ok := counter[elem]; !ok {
      counter[elem] = 1
    } else {
      counter[elem] += 1
    }
  }
  for _, elem := range b {
    if count, ok := counter[elem]; ok && count > 0 {
      counter[elem] -= 1  
      result = append(result, elem)
    }
  }
  return result
}

func main() {

  a := []int{23, 3, 1, 2}
  b := []int{6, 2, 4, 23}
  // [2, 23]
  fmt.Printf("%v\n", intersection(a, b))
  a = []int{1, 1, 1}
  b = []int{1, 1, 1, 1}
  // [1, 1, 1]
  fmt.Printf("%v\n", intersection(a, b))
}

Решение:

def calc_angel(t: datetime.time) -> float:
    h = t.hour
    if h > 12:
        h -= 12
    hour_angle = 0.5 * (h * 60 + t.minute)
    minute_angle = 6 * t.minute
    angle = abs(hour_angle - minute_angle)
    return min(angle, 360 - angle)

SELECT 
    first_name 
    , count() as ct
    
FROM patients
GROUP BY
    first_name
HAVING
    count() > 1
ORDER BY 
    COUNT(*) DESC
;

• Состояние гонки (race condition).

• Передача сообщений (message passing).

for num := range joinChannels(a, b, c) {

       fmt.Println(num)

}

Решение с кодом закину следующим постом, так как кода будет много

package main

import (
  "fmt"
  "sync"
)

func joinChannels(chs ...<-chan int) <-chan int {
  mergedCh := make(chan int)

  go func() {
    wg := &sync.WaitGroup{}

    wg.Add(len(chs))

    for _, ch := range chs {
      go func(ch <-chan int, wg *sync.WaitGroup) {
        defer wg.Done()
        for id := range ch {
          mergedCh <- id
        }
      }(ch, wg)
    }

    wg.Wait()
    close(mergedCh)
  }()

  return mergedCh
}

func main() {

  a := make(chan int)
  b := make(chan int)
  c := make(chan int)

  go func() {
    for _, num := range []int{1, 2, 3} {
      a <- num
    }
    close(a)
  }()

  go func() {
    for _, num := range []int{20, 10, 30} {
      b <- num
    }
    close(b)
  }()

  go func() {
    for _, num := range []int{300, 200, 100} {
      c <- num
    }
    close(c)
  }()

  for num := range joinChannels(a, b, c) {
    fmt.Println(num)
  }

}

Основные характеристики SOAP:

Основные компоненты SOAP:

Пример SOAP-сообщения:

<soap:Envelope xmlns:soap="https://www.w3.org/2003/05/soap-envelope" xmlns:ns="https://example.com/">
   <soap:Header/>
   <soap:Body>
      <ns:GetUserInfo>
         <ns:UserID>123</ns:UserID>
      </ns:GetUserInfo>
   </soap:Body>
</soap:Envelope>

Пример SOAP-ответа:

<soap:Envelope xmlns:soap="https://www.w3.org/2003/05/soap-envelope" xmlns:ns="https://example.com/">
   <soap:Header/>
   <soap:Body>
      <ns:GetUserInfoResponse>
         <ns:UserName>John Doe</ns:UserName>
         <ns:Email>[email protected]</ns:Email>
      </ns:GetUserInfoResponse>
   </soap:Body>
</soap:Envelope>

Простота и легковесность:

Использование стандартных форматов данных:

Гибкость и масштабируемость:

Легкая связь между клиентом и сервером:

Следующим постом рассмотрим пример сравнения использования REST и SOAP

RESTful сервис:

GET /api/users/123 HTTP/1.1
Host: example.com
Accept: application/json

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json

{
  "id": 123,
  "name": "John Doe",
  "email": "[email protected]"
}

SOAP сервис:

POST /UserService HTTP/1.1
Host: example.com
Content-Type: text/xml; charset=utf-8
Content-Length: 250

<soap:Envelope xmlns:soap="https://www.w3.org/2003/05/soap-envelope" xmlns:ns="https://example.com/">
   <soap:Header/>
   <soap:Body>
      <ns:GetUserInfo>
         <ns:UserID>123</ns:UserID>
      </ns:GetUserInfo>
   </soap:Body>
</soap:Envelope>

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/xml; charset=utf-8

<soap:Envelope xmlns:soap="https://www.w3.org/2003/05/soap-envelope" xmlns:ns="https://example.com/">
   <soap:Header/>
   <soap:Body>
      <ns:GetUserInfoResponse>
         <ns:UserName>John Doe</ns:UserName>
         <ns:Email>[email protected]</ns:Email>
      </ns:GetUserInfoResponse>
   </soap:Body>
</soap:Envelope>

Маршалинг (Marshalling):

import json

# Преобразование объекта Python в JSON-строку (маршалинг)
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)

Сериализация (Serialization):

import pickle

# Сериализация объекта Python в бинарный формат (pickle)
data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'Los Angeles'}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

Отличия между Маршалингом и Сериализацией:

В целом, маршалинг и сериализация представляют собой важные процессы для обмена и сохранения данных в программировании, и различаются преимущественно по форматам вывода и целям использования.

Довольно частая задача, более подробно можно почитать тут: https://blog.golang.org/pipelines