הבלוג של ינון פרק

אה זה מה Readme? תתעלם הוא לא מעודכן

ההערה הזאת ישנה את יכולה להתעלם, שינינו הרבה קוד מאז

תתעלם מהבדיקות שנכשלות צריך לסדר אותן

עכשיו אני יודע אין זמן לעדכן ולא נעים למחוק, אז מה עושים עם כל התיעוד הלא רלוונטי הזה? איך נדאג לזה שהוא לא ימשיך לבלבל אחרים? טריק אחד שהתחלתי לנסות זה כן למחוק את הדברים ובמקומם להשאיר הערה בקוד עם מספר הקומיט שבו אותו תיעוד ישן כן היה במערכת. ככה מי שיגיע למקום יצטרך לעבוד כדי למצוא את אותו תיעוד לא רלוונטי, וגם יהיה לכולם ברור מה מצבו של אותו תיעוד. כשמישהו כן ימצא את הזמן לתקן יהיה קל למצוא את הגירסה האחרונה ולהמשיך משם.

שני סיפורים לא קשורים על פערי ציפיות שאכלו לי יותר מדי זמן השבוע (בטח מספיק בשביל להופיע פה בבלוג).

הראשון הוא השילוב בין דוקר לחומת האש ufw. במשפט שני אלה לא עובדים טוב יחד. כשמפעילים ufw כדי לחסום חיבורים נכנסים הוא לא חוסם חיבורים שממופים לקונטיינרים בדוקר. במילים אחרות אם הפעלתם קונטיינר שמקשיב על פורט 8080:

docker run -dit --name my-apache-app -p 8080:80 -v "$PWD":/usr/local/apache2/htdocs/ httpd:2.4

ואז תפעילו ufw כדי לחסום חיבורים מבחוץ לפורט 8080, החיבורים עדיין ייכנסו ויגיעו לקונטיינר.

אני מודה כשראיתי את ההתנהגות הזאת לא האמנתי. הייתי בטוח שאני עושה משהו לא בסדר במקום אחר. אחרי כמה שעות הלכתי לגוגל ומצאתי שהסיפור מתועד למשל כאן: https://blog.jarrousse.org/2023/03/18/how-to-use-ufw-firewall-with-docker-containers/

וכאן: https://www.baeldung.com/linux/docker-container-published-port-ignoring-ufw-rules

וכאן: https://www.howtogeek.com/devops/how-to-use-docker-with-a-ufw-firewall/

הסיפור השני הוא על JanusGraph ויצירת אינדקס ייחודי בגרף. בעמוד התיעוד הראשי הם משתפים את הפקודה שיוצרת אינדקס ייחודי:

index = mgmt.buildIndex('byConsistentName', Vertex.class).addKey(name).unique().buildCompositeIndex()

רק מה, זה לא עובד. בשביל ליצור אינדקס ייחודי שגם מוודא שדברים נוצרים בצורה ייחודית צריך לבקש ממנו להשתמש גם במנגנון הנעילה או במילים אחרות:

index = mgmt.buildIndex('byConsistentName', Vertex.class).addKey(name).unique().buildCompositeIndex()
mgmt.setConsistency(index, ConsistencyModifier.LOCK)

וגם זה מתועד יפה כשיודעים איפה לחפש: https://docs.janusgraph.org/advanced-topics/eventual-consistency/

גם אם שני הסיפורים הם על שתי טכנולוגיות שונות יש קשר חזק ביניהם. בשני המקרים חוסר תשומת לב יצרה בעיות שבהמשך הרבה יותר קשה לתקן. בכתיבת קוד שימו לב להשתמש תמיד במנה גדושה של ספקנות בריאה ותמיד לבחון את ההנחות שלכם, גם כשדברים נראים מובנים מאליהם.

במהלך העבודה עם דוקר אי אפשר להתעלם משמות הקונטיינרים היצירתיים שלו - elegant_ride, nervous_jang, relaxed_vaughan, interesting_wiles ועוד עשרות צירופים בסגנון זה. לא נעים להודות שלא ייחסתי חשיבות גדולה לבחירת השמות כי הייתי עסוק תמיד בלגרום לאיזה תוכנית לעבוד.

היום למדתי שהיתה דווקא הרבה מחשבה מאחורי השמות. הרשימה שלמעלה כוללת התיחסות לסאלי רייד, האמריקאית הראשונה שהגיעה לחלל, דורותי ווהן שהיתה מתמטיקאית חלוצה בנאסא, יאנג יונג-סיל שהיה מהנדס בקוריאה במאה ה 15 ואנדרו ויילס, מתמטיקאי בריטי שהוכיח את השערת טניאמה-שימורה.

קוד הגרלת השמות של דוקר כולל את רשימת כל המדענים והחוקרים שהם יכולים להציע עם הסבר קצר על כל אחד ואתם יכולים גם למצוא אותו בקישור: https://github.com/moby/moby/blob/39f7b2b6d0156811d9683c6cb0743118ae516a11/pkg/namesgenerator/names-generator.go#L852-L863

ופונקציית ההגרלה עצמה אגב פשוטה להפליא וכוללת טיפול רק במקרה קצה אחד:

func GetRandomName(retry int) string {
begin:
    name := left[rand.Intn(len(left))] + "_" + right[rand.Intn(len(right))] //nolint:gosec // G404: Use of weak random number generator (math/rand instead of crypto/rand)
    if name == "boring_wozniak" /* Steve Wozniak is not boring */ {
        goto begin
    }

    if retry > 0 {
        name += strconv.Itoa(rand.Intn(10)) //nolint:gosec // G404: Use of weak random number generator (math/rand instead of crypto/rand)
    }
    return name
}

המחיר האמיתי של בעיה כולל לא רק את הערך שאנחנו מפסידים בזה שלא פותרים אותה, אלא גם את כל הזמן האבוד שאנחנו שורפים על ניסיונות נוספים להתמודד.

שרת יציב שמחובר למערכת ניטור שגיאות יאפשר לי לראות מיד כשיש בעיה וגם לחפור במדדים של השרת כדי להבין מה נשבר. אבל אם השרת לא בנוי כמו שצריך גם יהיו בו יותר בעיות, וגם כשכבר יש בעיה אין לי דרך טובה לחקור אותה ולתקן את הדבר האמיתי ששבור, ואז צריך לשרוף שעות בניסיונות עד שמגיעים למשהו.

רוב הזמן אנחנו יכולים לראות את הבעיות שעוצרות אותנו, אבל אין לנו זמן או ידע מתאים כדי לפתור אותן או שיש בעיות שנראות יותר דחופות. ולכן האתגר שלנו (כמפתחים, כיזמים, כמנהלים) הוא לזהות את העלות האמיתית של בעיה. בעיה שעולה יום עבודה פעם בחודש כל חודש היא דחופה, גם אם היום הוא לא היום של השריפה.

יותר מדי פעמים אני רואה קוד עם כוונות טובות שלא עומד במבחן הזמן. במקרה של ריאקט תבנית מאוד בעייתית היא הכנסת לוגיקה לתוך ה JSX. זה מתחיל פשוט עם איזה סימן שאלה נקודותיים:

function App() {
  const [text, setText] = useState(0);
  return (
    <div>
      <button onClick={() => setText(t => (t + 1) % 2)}>Toggle</button>
      {text == 0 ? <Text1 /> : <Text2 />}
    </div>
  )
}

אבל מהר מאוד הופך למפלצת.

מה עושים במקום? מנגנון קל הוא להוציא את הקוד המכוער לקומפוננטה נפרדת שחיה רק בשביל הלוגיקה הזאת. החלטנו שצריך להתלבט איזה קומפוננטה להציג? בואו נעביר את זה לקומפוננטה נפרדת ונקבל:

function Text({id}) {
  if (id === 0) {
    return <Text1 />
  } else {
    return <Text2 />
  }
} 


function App() {
  const [text, setText] = useState(0);
  return (
    <div>
      <button onClick={() => setText(t => (t + 1) % 2)}>Toggle</button>
      <Text id={text} />
    </div>
  )
}

בשלב הבא אם נצטרך מנגנון יותר גנרי (למשל כי נצטרך שוב לבחור בין כמה קומפוננטות) נוכל להפוך את Text לפונקציה כללית ונקבל:

function Text1({color}) {
  return <p style={{color}}>Text 1</p>
}

function Text2({color}) {
  return <p style={{color}}>Text 2</p>
}

const Toggle = (...components) => (props) => {
  const cls = components[props.id]
  return React.createElement(cls, props);
} 

const Text = Toggle(Text1, Text2);

function App() {
  const [text, setText] = useState(0);
  return (
    <div>
      <button onClick={() => setText(t => (t + 1) % 2)}>Toggle</button>
      <Text id={text} color="red" />
    </div>
  )
}

הפעלתי היום קוד טייפסקריפט שהתחבר לבסיס נתונים PGlite, יצר טבלה, הכניס נתונים ושלף אותם חזרה. החלק המלהיב הוא שלא היה לי בסיס נתונים מותקן. זה הקוד וצריך רק deno run בשביל להריץ:

import { PGlite } from "npm:@electric-sql/pglite"

async function main() {
  const db = new PGlite()
  await db.query("create table test(x integer, y integer);");
  await db.query("insert into test values(1, 1);");
  await db.query("insert into test values(2, 2);");
  const result = await db.query("select * from test");

  console.log(result);
}

main();

הפרויקט עדיין בשלבי פיתוח וידרוש עוד עבודה עד שנקבל תמיכה ב ORM-ים אבל כבר אפשר לחלום על כמה שיפורים משמעותיים בפיתוח שהוא יוכל להכניס לאקוסיסטם של JavaScript בצד שרת-

1. מהירות - כי אם בסיס הנתונים רץ באותו תהליך כמו השרת אז יותר זול להוציא קריאות לבסיס הנתונים.

2. שאילתות יותר פשוטות - המשך של הסעיף הקודם, כי אם בסיס הנתונים רץ אצלי באותו תהליך אני יכול להוציא גם 20 שאילתות ויכול לוותר על JOIN-ים או חיבורים מורכבים בין טבלאות.

3. בדיקות מהירות ומקביליות - כי עכשיו כל בדיקה יכולה ליצור לעצמה את בסיס הנתונים בזיכרון מתוך נתוני Seed קבועים.

4. פורטינג יותר מהיר לאפליקציות Offline First - כי אפשר לקחת את אותן שאילתות פוסטגרס שכבר יש לנו ופשוט להריץ הכל בדפדפן.

כמה מהדברים האלה יעבדו ומתי עדיין מוקדם לנחש. כנראה שפורטינג ל Offline First יהיה הדבר הראשון, אחרי זה נתחיל להשתמש ב PGlite בתשתית הבדיקות עד שיהיה מספיק יציב להריץ את כל השאילתות של המערכת האמיתית ולאט לאט יהיו אמיצים שיבחרו אותו בתור בסיס נתונים מלא. או שלא. בכל מקרה זה פרויקט ששווה לעקוב אחריו.

צריכים לכתוב שחקן מחשב לאיקס עיגול (או אולי לשחמט)?

ליצור תוכנית אימונים מותאמת אישית לחדר כושר, לפי רשימת אילוצים ורצונות של משתמש?

לזהות באיזה שפה הקובץ? או לתרגם את הטקסט לשפה אחרת?

לחפש מתכונים שמתאימים לרשימת מרכיבים שיש למשתמש במקרר כרגע?

לפענח קוד QR בתמונה?

כשנצטרך לפתור כל אחת מהבעיות ברשימה למעלה (ובעיות רבות נוספות), רובנו נחפש או ננסה לחשוב על אלגוריתם - נדמיין את הקלט, הפלט ואופן החישוב. אנחנו רוצים לדעת מה הקוד עושה ולהיות מסוגלים לתקן את הפיתרון ולשפר אותו.

אבל אפשר כבר לדמיין עתיד מסוג אחר.

באותו עתיד אפשר לדמיין איך במקום לכתוב את הקוד לפיתרון הבעיה אנחנו נכתוב קוד שינגיש את הבעיה לאיזה "אורקל" כמו Chat GPT ויפענח את תשובתו. תיקוני באגים יהיו בסך הכל Prompt Engineering ובדיקות אוטומטיות יהיו רשימה של פרומפטים מוכנים מראש והתוצאות שאנחנו מצפים לקבל מהמכונה. ההזדמנות כבר שם לקצר תהליכי פיתוח בצורה משמעותית, ועם הזמן היא תיהפך יותר ברורה.

אין ספק ש useEffect הוא ה Hook המבלבל ביותר בריאקט. מצד אחד אפשר לעשות איתו המון דברים וגם יש המון מקרים בהם באמת צריך אותו, אבל מצד שני קל מאוד להשתמש בו לא נכון ולכן רוב האנשים נתקלים בבאגים מוזרים כשמתחילים לכתוב אפקטים בקומפוננטות.

עוד כשכתבו לראשונה את המנגנון דן אברמוב דן עליו באריכות בבלוג שלו: https://overreacted.io/a-complete-guide-to-useeffect/

וזה עזר, אבל רק במידה מסוימת כי בסוף עד שלא מנסים את הדברים על קוד אמיתי קשה לראות את הבעיות.

בשנים שעברו מאז ש useEffect יצא נצבר לא מעט ידע על איך להשתמש בו נכון, למה לשים לב ומהם הבאגים הכי נפוצים שניתקל בהם. למרות שלימדתי את useEffect בקורס ריאקט השיעורים שם היו ממוקדים במה אפשר לבנות עם useEffect הרבה יותר מאשר במה אפשר לשבור איתו.

השבוע בעקבות כמה שאלות מתלמידים ישבתי לסדר את השיעורים האלה בקורס ולהקליט מחדש 3 סרטים על useEffect בגירסאות ארוכות ומפורטות (שעה של וידאו על useEffect אמרתם? יאללה קיבלתם). הפעם לקחתי כל דוגמה והראיתי את כל הטעויות שאפשר לעשות ואיך לזהות כל טעות.

אם יש לכם שעה פנויה ומנוי לאתר, ואתם כותבים ריאקט ביום יום, אני ממליץ להעיף מבט בסידרה המחודשת בקישור: https://www.tocode.co.il/bundles/react/toc שיעורים 25-27.

וכמו תמיד אם יש נושאים נוספים שהייתם רוצים לראות בקורסים כאן אל תתביישו לכתוב, אפשר דרך מסך צרו קשר כאן באתר.

הפונקציה cycle מתוך המודול itertools בפייתון לוקחת אוסף של דברים ומחזירה איטרטור אינסופי שכל פעם מחזיר את הדבר הבא מתוך הרצף במעגל. לדוגמה אפשר להשתמש בה עם המחרוזת abc באופן הבא:

print(list(itertools.islice(itertools.cycle("abc"), 10)))

ולקבל את התוצאה:

['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a']

אבל לסייקל יש בעיית ממשק - היא יכולה לקבל רק פרמטר אחד. לכן אם במקום רשימת האותיות הייתי רוצה להעביר רשימה של מספרים הייתי צריך לכתוב:

print(list(itertools.islice(itertools.cycle([1, 2, 3]), 10)))

וזה כבר מעייף לכתוב גם סוגריים עגולים וגם סוגריים מרובעים. מה עושים? מתקנים. אני לא שובר את הממשק של cycle אבל אני כן יכול לכתוב פונקציה עוטפת שתעשה לי חיים יותר קלים. הנה הקוד:

def easy_cycle(*args):
    match args:
        case [col] if hasattr(col, '__iter__'):
            return itertools.cycle(col)

        case _:
            return itertools.cycle(args)

הפונקציה לוקחת רשימה של דברים ובודקת את הפרטים של הדבר הראשון שהיא קיבלה. אם זה משהו שאפשר לעשות עליו איטרציה נעביר אותו ל cycle בלי שינויים. בכל מצב אחר נעביר את רשימת הדברים שקיבלנו ל cycle.

התוצאה פשוטה ועכשיו הממשק מסתדר גם כשאני שוכח סוגריים מרובעים:

print(list(itertools.islice(easy_cycle("abc"), 10)))
print(list(itertools.islice(easy_cycle("a", "b", "c"), 10)))
print(list(itertools.islice(easy_cycle(["a", "b", "c"]), 10)))

נ.ב. היה נחמד אם מנגנון ה Type Hints של פייתון היה מאפשר לי להגדיר שערך ההחזר של הפונקציה שכתבתי זהה לערך ההחזר של הפונקציה itertools.cycle. בינתיים אפשר להעתיק חתימות או לוותר על ה Type Hint במקרה כזה.

כן אנחנו ממשיכים בסידרה הזאת ולא להאמין שעברנו כבר חצי מהאתגר והכל בשפת סקאלה. המטרה של הפוסטים האלה היא כמובן לדבר קצת על סקאלה אבל גם לתת לכם מוטיבציה וכיוון לפתור את זה בשפות אחרות שאתם לומדים. מוכנים? בואו נצלול לפרטים.