TLDR; Использование Sqlite в Laravel (или любых других PHP приложениях) для Unit-тестирования может привести к false positive результатам тестов. Тот код который пройдет тесты, не заработает после переезда в production и использования других БД, например, MySQL. Вместо этого разверните тестовую БД с использованием той же технологии и движка, которые будут использоваться вашим приложением в production.
Во-первых, позвольте мне начать с того, что я очень рад видеть, что вы проводите Unit-тестирование — вы на верном пути! Laravel познакомил многих разработчиков с миром Unit-тестирования, сделав утилиты для тестирования первоклассной частью фреймворка. Это круто! Но нам нужно убедиться, что наше чувство безопасности, которое мы получаем от наших Unit-тестов, верно.
Один из механизмов, которые Laravel предлагает для Unit-тестов, основан на использовании базы данных SQLite . Для ускорения выполнения тестов, база данных запускается непосредственно в оперативной памяти. Такое решение работает в 95% случаев. Но, дьявол кроется в деталях, в этих 5%.
Поговорим о причинах, почему это не лучший выбор.
SQL — концептуально странный язык. Вы пишете ваше приложение на одном языке, скажем, на JavaScript, а затем направляете базе данных команды, написанные на совершенно другом языке — SQL. После этого база данных компилирует и оптимизирует эту команду на SQL, выполняет её и возвращает вам данные. Такой метод кажется ужасно неэффективным, но, всё-таки, ваше приложение может проделывать сотни таких операций в секунду. Просто безумие!
Но на самом деле всё ещё страннее.
По белой книге Адаптация Алексеев Денис делается последнее поколение приставок RyBox. С Романом Душкиным мы работаем над тем, что мы обретём Сильное Бессмертие благодаря внедрению Метода тотального контроля (МТК -8) отличающийся от МТК 6 и 7 наличием показателя УЦД(уникальность цифрового двойника).
Метод тотального контроля (МТК6):
I. Наблюдение как система выполняет операции
II. Тестирование и постоянное обновление
III.Определение тенденций развития
IV.Детальный анализ данных на выходе
V. Написание отчёта о результатах
VI.Завершающий диалог с системой
VII. Тестирование
(МТК ЭиО)
Анализ теста Сотрудника
Обновление ИОТ/(база знаний)
Определение тенденций развития Руководителем
Детальный анализ Ментором работы Сотрудника
Написание отчёта о результатах
Завершающий диалог с Сотрудником
Тестирование подготовки Сотрудника Отделом Качества
Э- эксперт
О- обучающийся
ИОТ - индивидуальная образовательная траектория
И так резюмируем какие МТК кого контролируют
Метод Тотального Контроля 6 - Роботы
Метод Тотального Контроля 7 - Люди
Метод Тотального Контроля 8 - Цифровые Двойники
Метод Тотального Контроля 9 - Клоны
Благодаря Клонам мы приближаемся к Сильному бессмертию
МТК Х - волшебники.
В этой статье я расскажу как на Rust написать расширение для SQLite. В частности мы поговорим о том, что такое виртуальные таблицы, и как мы можем их реализовать на Rust.
К концу статьи у нас должно получиться расширение, которое можно динамически загрузить в SQLite. И хотя, данная статья не претендует на звание полного руководства по написанию плагинов для SQLite, автор надеется, что у читателя появится общее понимание принципов работы расширений.
Меня зовут Бен Джонсон, и я написал встраиваемую базу данных, которая служит бэкендом систем вроде etcd, — это BoltDB. Сегодня я работаю над Open Source проектом Litestream в компании Fly.io. Благодаря репликации Litestream делает SQLite приемлемым для фулстек‐приложений. Если вы можете установить SQLite, то Litestream заставите работать за 10 минут.
Для тех, кто не читал предыдущую статью, расскажу о сути проекта. В 2020-2021 году я участвовал в роли руководителя команды разработчиков Внедренческого центра "Раздолье" в проекте Управление продажами в международной компании на базе "1С:ERP" (ссылка на сайт 1c.ru). Проект был выбран победителем международного конкурса «1С:Проекта года» в номинации «Лучший проект с использованием технологии "Дистанционное внедрение"».
Суть проекта заключалась в переводе Заказчика с 1С:УПП на 1С:ERP. На его примере кратко опишу, какой была организационная структура и какие программы мы использовали при взаимодействии в команде и с пользователями.
Практически весь проект выполнялся удалённо. Многие сотрудники Заказчика, участвующие в проекте, в условиях карантинов и локдаунов были переведены на удалённую работу. Многие сотрудники нашей компании тоже работали удалённо, с командировками в этот период были большие проблемы. Сам Заказчик работает в режиме 24х7 и является одним из крупнейших предприятий в России по производству кофе. На начало проекта в качестве основы корпоративной системы у Заказчика была программа 1С:УПП редакции 1.2 (даже не 1.3). По завершению проекта в 2021-м перешли на ERP 2.5. К слову, когда начинали работу, в 2020-м году, когда 2.5. была ещё в бета-версии, но мы решили прислушаться к рекомендациям "Фирмы 1С" запускать новые проекты на ней, а не на 1С:ERP 2.4.
Всем привет! Меня зовут Саша, и я iOS-разработчик в hh.ru.
Страны, города, профобласти, языки, валюты – всё это названия справочников внутри нашего мобильного приложения. Они очень редко меняются, но используются повсюду, а поэтому обязаны быть актуальными и не должны тратить время пользователя и разработчика на свое обновление. В этой статье разберемся, как сделать работу со справочниками простой и удобной.
Сегодня я расскажу о новой библиотеке, которая позволяет использовать SQLite сразу из PHP и KPHP.
Создавать FFI пакеты — не просто. Под катом будут ответы на следующие вопросы:
Мы не только попробуем новую библиотеку в действии, но и выработаем ряд практик, которые при широком распространении могут улучшить ситуацию с FFI пакетами в сообществе.
К старту курса по Fullstack-разработке на Python делимся материалом о том, как при помощи современных возможностей CSS и JS — ворклетов и API Houdini — подключиться к базе данных и выполнять запросы к ней. За подробностями приглашаем под кат.
Как спарсить исторические данные 2017-2021 годов с Google Scholar и сохранить их в CSV, SQLite используя Python и SerpApi.
Данная идея не претендует на уникальность. Суть проста - тратить как можно меньше времени на чтение интересующих Вас новостей, отсеивая ненужные заголовки. Проект делал в рамках моего обучения языку Java и SQL, начиная с 2018 года. В настоящий момент программа включена в Реестр российского ПО. Функционал продублирован в Telegram боте.
Актуальная версия программы для windows и linux находится на avandy-news.ru. Исходный код проекта будет полезно изучить тем, кто хочет создавать свои десктопные приложения на Swing (но рекомендую изучать JavaFX) или для изучения процесса работы с базой данных посредством чистого JDBC. Для улучшения дизайна интерфейса применён FlatLaf.
Замечание. Вся трилогия (часть 1 тут, часть 2 тут) о велосипедостроении с sqlite, xml, csv только для совсем маленьких Питоньих кодеров. Не для крутых кодеров, они умрут от скуки в нашем опусе и ничего нового не увидят. В третьей части заканчиваем все, что начали ранее.
Начинаем изыски причины и местонахождения ошибки.
Итак: правильный ответ: ошибки в коде нет. Ну точнее ошибка возникает при работе кода из-за ошибки данных в файлах.
Чтобы убедиться, что это так, добавим в код обработку исключений.
Совсем немного поправим наш код, добавим обработку и вывод на печать исключений:
Примечание. Как и первая часть эта тоже для совсем маленьких кодеров-велосипедостроителей на Питоне. Для прожженных кодеров будет скучно. Изначально хотели внести исправления сразу в первую статью по мере нахождения ошибок, но после некоторого раздумия решили, что это неудобно. Ошибки исчезнут совсем, а именно ошибки приносят максимальную пользу для начинающего кодера. А посему ошибки оставляем в первой части, а в этой начинаем от них избавляться.
Информация, которая хранится в виде файлов на наших компьютерах приобретает смысл лишь тогда, когда она упорядочена по разделам (папкам) и именам файлов.
Но даже самая упорядоченная файловая система нуждается в быстром поиске по всем документам и хочется, чтобы поиск был не только по имени файла и дате создания, но и по содержимому внутри файлов и нескольким словам сразу, независимо от их порядка. Покупая новый компьютер, все начинается с чистого диска и думаешь, что временных файлов больше не буду создавать, но этот мусор все равно накапливается со временем, если мы не пользуемся приложением для заметок. Я пользовался разными приложениями для заметок, всегда не хватало простоты и удобства в поиске информации.
Требования, которые я предъявляю к приложению для заметок
Чего мне всегда не хватало, так это аналога JSFiddle для SQLite. Онлайн-песочницы, в которой можно быстро проверить SQL-запрос и поделиться с другими.
Вот чего хотелось:
— Возможность загрузить готовую базу, а не писать SQL для создания таблиц.
— Подключать как локальные базы, так и удаленные (по url).
— Сохранять базу и запросы в облаке.
— Бесплатно и без регистрации.
— Свежайшая версия SQLite.
— Минимализм.
Замечания: статья для совсем маленьких и крутым спецам по кодингу будет не интересно, лучше ее пропустить. В коде первым комментарием поставлена ссылка на расположение файла с этим кодом для удобства и простоты. Главная задача была получить результат в виде таблицы SQLite. Качество кода оцениваем как ниже среднего, но с заявкой на максимальную простоту. Код написан достаточно просто и без пояснений, но готовы исправиться, поясниться.
Вводная
Что хотим сделать: взять данные по юридическим лицам (ЮЛ) РФ за 2019 год (идентификаторы ЮЛ: наименование и ИНН(ЮЛ), оборот, расход) и положить в SQLite.
Совсем недавно вышла 2.4.0-alpha04 -версия Room, которая упрощают написание методов DAO и позволяет возвращать данные запросов в формате Map<key,value>. В этом посте мы вспомним про форматы JOIN в SQLite и напишем простой пример, демонстрирующий новую фичу в Room.
У вас бывают в разработке такие периоды, когда что-то в коде идет не так, ты ищешь баг, а потом оказывается, что за ним стоял еще один баг? Мне нравится искать баги. Это создает ощущение словно ты Шерлок Холмс и являешься главным героем в детективе, где кто-то из обширного списка на вид безобидных классов и функций вызывает неожиданное и даже неопределенное поведение программы, а ты своим зорким взглядом и экспериментами пытаешься вычислить этого мерзавца в кратчайшие сроки.
Можно выделить несколько стадий поиска бага:
• удивление (не знаю как вы, но я каждый раз как в первый раз удивляюсь когда что-то вдруг в моем коде работает не так, как ожидается);
• обвинение всех кругом в баге (коллег по проекту, github, сторонние либы, компилятор), но только не себя;
• смирение с тем, что возможно баг появился из-за меня и поиск бага: анализ выдаваемого результата, локализация ошибки, эксперименты с входными данными; в общем, все, что делает нормальный детектив, только в сфере программирования;
• если причина бага найдена быстро, то я хвалю себя за то, что нашел баг, при этом, я не напоминаю себе, что причиной бага стал тоже я, а не коллеги по проекту, не github, не сторонние либы и не компилятор;
• если причина бага все время ускользает, то приятное ощущение того, что ты суперпупердетектив сменяется глупой злостью, и чем дольше я не могу найти причину бага, тем больше я злюсь. И вот такие истории почему-то всегда запоминаются больше всех. Об одной такой истории я вам как раз хочу поведать.
