Népesedési világnap

Népesedési világnap logó

Népesedési világnap logóAz ENSZ 1987-ben július 11-ét a népesedési világnappá (World Population Day) nyilvánította. Bolygónk lakossága aznap érte el az 5 milliárdot. További kerek számok voltak: 1999. október 12-én 6 milliárd, 2011. október 30-án 7 milliárd. További kerek számok várhatóak: 2023 – 8 milliárd, 2037 – 9 milliárd, 2057 – 10 milliárd. A KSH elemzése részletes elemzéseket közöl évről-évre a témában, például: 2019-ben, 2018-ban. A worldometer.info weboldalon folyamatosan frissülő kimutatások érhetők el a népességhez globálisan, valamint országonként is: például Magyarország aktuális népesedési adatai.

A népesedési világnap inspirált egy Java program megtervezésére és megírására. A swing GUI-s program megjeleníti a worldometer.info weboldalról kinyerhető adatok alapján régiónként (kontinensenként) az elérhető adatokat 1950-től 2020-ig az alábbiak szerint egy világtérképen.

Az elkészült program

Népesedési világnap Java program

Tervezés

Objektumorientált szemlélettel, MVC architekturális tervezési mintát követünk, angol nyelvű interfész, osztály, változó, objektum, metódus nevekkel. A projekt neve: WorldPopulation, a csomag neve: worldpopulation. Amit lehet, konstansként interfészbe (szeparálva) teszünk és az MVC rétegekhez kötődő osztályok implementálják. A modell minden évszámhoz tárolja a szükséges adatokat, mindezt egyetlen betöltéssel/letöltéssel éri el. A program kliensként hat régióra vonatkozó adatot gyűjt össze, alkalmazkodva a szerver adatforráshoz. A címsorban lévő összesített adat is elérhető közvetlenül a weboldalon, de a kisebb adatforgalom érdekében hasznos inkább a kliensben összesíteni. Mindössze egyetlen eseménykezelés szükséges: a csúszka beállításával megadott évszám alapján frissíteni kell a régiók címkéit és az ablak címsorát. Öröklődés hasznos a feladat megoldása során: egyrészt interfészek, másrészt osztályok között.

Interfészek

Az ősinterfész a WorldPopulationConstants, benne az évszám intervallum MIN_YEAR és MAX_YEAR határaival, valamint a megjeleníthető régiók neveivel tömbben: REGION_NAME_ARRAY. Két utódinterfész épül az ősre: ModelConstants és ViewConstants. Előbbi interfész az adatforráshoz kapcsolódik: URL_COMMON az URL eleje, URL_ARRAY az URL végei régiónként tömbben. Utóbbi interfész a megjelenítéshez kapcsolódik: WORLD_MAP_IMAGE a háttérkép annak WORLD_MAP_RECT méretével együtt, valamint a régiónkénti REGION_RECT_ARRAY téglalapok tömbje a kezdeti pozíciókkal/méretekkel, TITLE a sablon a program címsorához (frissítendő az évszámmal és az összesített népességgel). A megfelelő utódinterfészt mindig implementálja az MVC szerint hozzá illeszkedő osztály.

Osztályok

A belépési pont a WorldPopulation.java fájlban található.

Három összetartozó elemi adatot fog össze egybe a RegionData POJO, ezek name, year, population nevű rendre String, int, long típusú adatok. Például: Európa, 2020, 747643253. Tartalmaz két függvényt: getPopulation(), valamint toString(). Utóbbi HTML formátumban adja vissza a megjelenítendő adatokat.

A JLabel-ből származik az igényekhez alakított RegionLabel osztály. Ennek van előre megadott pozíciója, mérete, betűtípusa, betűmérete, sárga háttérszíne, piros kerete. Ezenkívül a téglalap átlátszó, valamint a benne megjelenő HTML tartalom vízszintesen középre igazított. Némi extra funkció, hogy egérrel megfogva – drag and drop – áthelyezhető, ami a MouseMotionListener egérmozgást figyelő interfész mouseDragged() metódusának felülírásával válik lehetővé. A mozgathatóságáért saját maga felel. Példaként közöljük az osztály teljes forráskódját:

A webről adatokat szerez és tárolja a Model osztály, a java.io és java.net csomagokra építve. Egy példa: a https://www.worldometers.info/world-population/europe-population/ oldal forrásából nyeri ki az osztály az alábbi adatokat:

Ezek parszolását követően elkészül egy optimálisnak tekinthető, generikus listákból álló regionListArray tömb adatszerkezet. A parszolás történhet egyszerű szövegkezeléssel vagy JSON feldolgozással is. Erre épülnek a konstruktorral és vezérlővel összehangoltan működő getter metódusok: getHTML(), getRegionList(), getRegionData(), getPopulation(). A JSON adatforrás feldolgozását most nem részletezzük, de hasonlóról blogoltunk már: Időjárás Budapesten.

A grafikus felhasználói felületet adja a JFrame utód View osztály. Három GUI komponensből áll: pnWorldMap – háttérkép JPanel, lbYear – kiválasztott/aktuális év JLabel, slYear – kiválasztható/görgethető aktuális év JSlider. Izgalmas megoldani egymásra/egymáson elhelyezni a komponenseket. Egy JLayeredPane komponens  DEFAULT_LAYER rétegére kerül a térképet tartalmazó háttérkép, majd a  PALETTE_LAYER rétegére kerül dinamikusan a hat  RegionLabel osztályú/típusú objektum. A csúszka komponens slYearStateChanged() eseménykezelő metódusa vezérlőként megszólítja a modell réteget és a visszakapott adatokkal frissíti a nézet réteget (a címsorban lévő összesítéssel együtt, ezres szeparátorokkal).

Ötlet továbbfejlesztésre

Hat különböző weboldal forráskódjából kell összegyűjteni a megjelenítendő adatokat. Ez 2020-ban régiónként 71 számot jelent és hat régió van. Érdemes lehet olyan adattárolást megvalósítani, amely csökkenti a szerverhez fordulások számát, illetve a letöltendő adatok mennyiségét. Hiszen a múltbeli évekhez kötődő historikus adatok nem változnak. Ha ezekre valamilyen formában a program emlékszik, akkor elegendő az utolsó tárolt évből kiindulva az aktuális évig évenként, régiónként lekérni mindössze 6, 12, 18… számot, a program utolsó futtatásának évéből kiindulva. Ez lényegesen kevesebb lenne, mint a jelenlegi 6*71 lekért szám. A koncepció kulcsszava: inkrementális adatfrissítés. Ha megvalósítjuk az ötletet, akkor figyelni kell arra, hogy az aktuális/utolsó évben az adatok akár másodpercenként is változhatnak.

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kötődik (ha a swing GUI-ra koncentrálunk és az adatok helyi fájlrendszerből elérhetők), és a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kapcsolódik (ha az adatokat közvetlenül a webről olvassuk).

Céline Dion – Courage World Tour

Céline Dion Courage World Tour

Céline Dion Courage World TourA Céline Dion – Courage World Tour esettanulmányunkban a turné első részének koncerthelyszíneit jelenítjük meg Google Charts segítségével. Ebben a blog bejegyzésben a tervezés, megvalósítás lépéseit tekintjük át és megmutatjuk az eredményeket. A Java és JavaScript forráskódokat most nem részletezzük.

Háromféle grafikont használunk

  • idővonal (Timeline) időpontok és helyszínek Gantt diagram-szerűen,
  • térkép (Geo Chart) városok megjelölésével és időpontok jelmagyarázatban,
  • tematikus térkép az USA államaival (szintén Geo Chart), az állam területén adott koncertek száma alapján és db jelmagyarázatban.

A tervezés és megvalósítás lépései

  1. Adatokat kell szerezni egy weboldal (https://www.celinedion.com/in-concert/) feldolgozásával ( saveHTML()). Ehhez a művelet a GET. Figyelni kell a megfelelő User-Agent paraméterezésére és a karakterkódolásra ( ISO-8859-1). A kapott bemeneti folyam feldolgozását pufferelt módon érdemes elvégezni. Célszerű az adatforgalom minimalizásása érdekében a weboldal tartalmát helyi fájlba menteni ( tour.html). Ügyelni kell a kötelező és az ajánlott kivételkezelésre.
  2. Értelmezni kell a tour.html fájlt. A HTML tartalom végén JSON formátumban beágyazva elérhetők a koncert turné állomásainak adatai: nekünk kell a város ( city), helyszín ( venue), dátum/idő ( startDate). Érdemes külön fájlba menteni a tour.html-ből a JSON tartalmat ( tour.json), mert abból egyszerűen betölthető ( saveJSON()).
  3. Tanulmányozni kell a Google Charts diagramok közül azt a kettőt, amiket testre kell szabni: Timeline és Geo Chart. Tudni kell: mi a diagramot tartalmazó weboldal állandónak tekinthető eleje és vége (ezeket hasznos külön interfészben konstansként tárolni: HTMLFileContent), valamint mi az adatoktól függő része (közepe). Ismerni kell a szükséges metaadatok és adatok formátumát. Érdemes átnézni a különböző testre szabási és formázási lehetőségeket a fenti diagramtípusoknál (esetleg a többi típusból is meríthetünk ötleteket).
  4. A koncert turné állomásainak összetartozó 3 adatát le kell képezni POJO-vá ( Event). Ezt érdemes privát változókkal ( city, venue, startDate) és factory metódussal megvalósítani. Célszerű, ha az adatok visszakérésére alkalmas getter metódusok is készülnek ( getTimelineChartDataTableRow(), getGeoChartDataTableRow()), amelyek kiszolgálják a megfelelő diagramtípus igényeit.
  5. A tour.json fájl feldolgozásával (parszolásával) Event típusú generikus listába vagy JSON tömbbe könnyen leképezhetők az adatok.
  6. Hasznos egy vezérlőosztály létrehozása, amely a 3 diagramtípust előállító (HTML fájlt generáló) metódust ( createTimelineChart(), createGeoChartCity(), createGeoChartCountry()) valamint a belépési pontot ( main()) tartalmazza.
  7. Generálható az idővonalat tartalmazó timelineChart.html fájl a createTimelineChart()metódussal. Ehhez 5 oszlop megadása szükséges (ebben a sorrendben): label, city, tooltip, start, end. Az első 3 adat string, az utolsó 2 adat date típusú. Egy példa Event: ['2019.09.18.', 'Québec, QC', 'Videotron Centre', new Date(2019, 09, 18, 19, 0, 0), new Date(2019, 09, 18, 21, 0, 0)].
  8. Regisztrálni kell egy Google Cloud Platform felhasználói fiókot és tanulmányozni kell a geokódolás folyamatát és lehetőségeit, hiszen a városok nevéből (formátum pl.: 'Minneapolis, MN') szükség lesz azok térképi koordinátáira. Aktiválni kell a szolgáltatás használatához szükséges mapsApiKey-t.
  9. Generálható a városokat tartalmazó geoChartCity.html fájl a createGeoChartCity() metódussal. Ehhez 3 oszlop megadása szükséges (ebben a sorrendben): city, dateCity, no . Egy példa Event: ['Minneapolis, MN', '2019.11.01. Minneapolis, MN', 1].
  10. Generálható a régiókat/államokat tartalmazó geoChartCountry.html fájl a createGeoChartCountry() metódussal. Ez egy tematikus térkép: a különböző színek jelölik az egy régió/állam városaiban tartott koncertek számát. Ehhez az adatok megfelelő rendezését követően végrehajtott csoportváltás algoritmus szükséges. 2 oszlop megadása szükséges: country, concertNo. Egy példa adatsor: ['US-TX', 3].

Az eredmények

TimelineChart grafikon:

GeoChartCity grafikon:

GeoChartCountry grafikon:

Érdemes megismerni további – térképekhez kapcsolódó – grafikontípusokat is: Geomap, Intensity Map.

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A példák a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 37-44. óra: Fájlkezelés és a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam 1-4. óra: Elosztott alkalmazások, webszolgáltatások és 13-16. óra: JSON feldolgozás alkalmaihoz kötődnek.

Kutatók éjszakája 2019

Kutatók éjszakája logó

Kutatók éjszakája logóA Kutatók éjszakája nemzetközi rendezvénysorozat 2005-ben indult. Magyarország 2006-ban csatlakozott. Azóta évről-évre egyre több intézmény nyitja meg hazánkban kapuit, szervez érdekes programokat, sok-sok településen, több száz helyszínen, több ezer eseményt meghirdetve sok tízezer érdeklődő/résztvevő látogatónak biztosít tartalmas estét.

Bár a kezdeményezés elsősorban a kutatói pálya népszerűsítését szolgálja, ezért leginkább a tizen- és huszonévesekre számít, az események vonzók és elég érdekesek ahhoz, hogy a kisgyerekektől a legidősebbekig mindenki megtalálja a számára izgalmas programokat. Korábban nagyobb felsőoktatási intézmények és kutatóintézetek szerepeltek döntően, de az utóbbi néhány évben egyre több kisebb intézmény, tehetséggondozással foglalkozó középiskola, cég, egyesület is csatlakozott a rendezvényhez. A Kutatók éjszakája rendezvény minden meghirdetett programja ingyenes.

Rendezvényünk plakátja

Kutatók éjszakája 2019 plakát

 

Az it-tanfolyam.hu 2019-ben sem marad ki a sorból. (2018-ban is szerveztünk programokat.) Meghirdettünk öt programot a kutatokejszakaja.hu weblapon. Az eseményekre regisztrálni kell a weblapon, ami talán szervezőként ránk keresve bizonyul legegyszerűbbnek. A regisztrációs időszak szeptember 14-26-ig tart és a programjainkra szeptember 27-én 17:40-20:50 óráig kerül sor.

Bízunk abban, hogy idei programjaink is népszerűek lesznek, sok-sok kérdés is elhangzik és kellemes hangulatú szakmai párbeszéd alakul ki.

Az előadások prezentációit tanfolyamaink hallgatói számára – a témához kapcsolódó témakörökhöz, ILIAS-ra feltöltve – tesszük elérhetővé.

17:40-18:10 – Milyen eséllyel és hány találatos szelvénnyel nyerhetünk, ha sok lottószelvénnyel fogadunk?
Véletlenszám-generátorral lottószelvényeket állítunk elő. Különbözőeket. Sokat: ezret, tízezret, százezret. Azután szimulálunk egy lottósorsolást. Megnézzük az eredményeket: hány darab két-, három-, négy- és telitalálatos szelvényt kaptunk. Átgondoljuk, hogy milyen eltérések adód(ná)nak ötös-, hatos- és heteslottó esetén. Közösen áttekintjük a Java nyelven implementált szoftver lépéseit és testre szabásának lehetőségeit. A program a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamunk tematikájához kapcsolódik.

18:20-18:50 – Tervezzünk hálózatos programokat! – Denevérek a barlangban
Adott a szerver és kliensek. Előbbi a barlang, utóbbiak a denevérek. Átgondoljuk, hogyan kommunikálnak egymással és ennek milyen elvi és gyakorlati megvalósítási lehetőségei adódnak. Ismertetjük a Java RMI technológiáját. Mit érdemes megmutatni a két program működése közben? Közösen áttekintjük az osztálydiagramot és a Java forráskódokat. Ötletelünk és megfogalmazunk sok-sok ötletet a továbbfejlesztésre. A program a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamunk tematikájához kapcsolódik.

19:00-19:30 – Jelenítsük meg webes térképeken Céline Dion koncertturnéjának helyszíneit!
A híres énekesnő idén szeptemberben világ körüli turnéba kezd (Courage World Tour) és ennek állomásait kb. fél évre előre meghirdették már áprilisban. Ismertetünk egy esettanulmányt. Ez egy hálózatos Java projekt, amely webről összegyűjtött adatok alapján, többféle Google Charts objektumot állít elő. A termék JavaScript-re épülő weboldalak sokasága, amely tipikus felhasználói igényeket/követelményeket kielégíthet. A megvalósítás kivételkezelést alkalmaz, HTML és JSON tartalmat olvas és generál, valamint elvégzi/elvégezteti az adatok térképen való megjelenítéséhez szükséges geokódolást. Az előadás ismerteti a specifikáció és a tervezés lépéseit, az implementációt, a tesztelést, valamint továbbfejlesztési javaslatokat is ad.
A program a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamunk tematikájához kapcsolódik.

19:40-20:10 – Írjunk hatékony adatbázis-lekérdezéseket!
Az Oracle HR sémában, először tipikus, hétköznapi szavakkal megfogalmazunk néhány lekérdezést, majd SQL nyelven megvalósítjuk és elemezzük, hogy helyesek-e, hatékonyak-e, mit adnak vissza. Szükség esetén optimalizáljuk, testre szabjuk ezeket. Kategóriák: egyszerű, összetett, aggregáló, soktáblás, hierarchikus/rekurzív lekérdezések. Ha lehet, grafikusan is megjelenítjük a lekérdezések eredményeit Java swing felületen, beépített JTable és JTree komponensekkel, illetve JFreeChart grafikonnal is. A Java adatbázis-kezelő tanfolyamunk tematikájához kötődik a program.

20:20-20:50 – Gondolkodjunk logikusan!
Az előadás során áttekintjük az intelligencia, a kreatív problémamegoldó és logikus gondolkodás összefüggéseit és izgalmas feladatokból válogatva közösen megoldunk néhány fejtörő feladatot.

Időjárás Budapesten

Talált időjárás Widget

A Widgets constructor – OpenWeatherMap weblapon nézelődve megtetszett ez a Widget:

aktuális időjárás Budapest

Főleg az volt nagyon szimpatikus, hogy milyen egyszerűen beépíthető mindez egy webes/mobil felületre az alábbi JavaScript forráskóddal:

Mindössze egy regisztráció szükséges hozzá a Members OpenWeatherMap weboldalon a fenti forráskódba behelyettesítendő API kódért. Az egy sorba ömlesztve kapott forráskódot a Javascript Viewer, Beautifier and Formatter, Editor weblapon formáztam könnyen olvashatóvá.

Saját fejlesztés

Kedvet kaptam ezt a funkcionalitást összerakni úgy, hogy a hálózati kommunikációra helyeztem a hangsúlyt.
A nézet réteg ezért igen egyszerű, Java swing felületen, JFrame form-ként varázsolt az alábbiak szerint, mindössze JPanel és JLabel vizuális komponensekből áll. Egy JLabel osztályú komponens képes szöveg és/vagy kép megjelenítésére is.

aktuális időjárás Budapest

1. feladat

A modell rétegben tárolt település nevét és a szolgáltatás igénybevételéhez szükséges API kulcsot összerakva a Current weather data – OpenWeatherMap oldal specifikációját követve, megkapjuk az adatok lekérdezéséhez szükséges URL-t:

időjárás API URL

2. feladat

A hálózati kapcsolatot felépítve el kell kérni ( GET) az URL-ről kapott JSON formátumú adatot és tárolni kell azt a modellben ( jsonPuffer). A kivételkezelést nem részleteztem, mert most nem ezen van a hangsúly.

A jsonPuffer objektum ezt tartalmazza:

IdojarasJSON

A könnyen átlátható formátumot a JSON FORMATTER & VALIDATOR weblapon állítottam elő.

3. feladat

A JSON-t fel kell dolgozni és a különböző adatokat formázni/konvertálni kell, alkalmazkodva a megjelenítés igényeihez (például hőmérséklet Celsius fokban egész számra kerekítve, szélsebesség egytizedes pontossággal, hónap neve angolul, szükségesek a megfelelő mértékegységek). Külön gondoskodni kell arról, hogy az aktuális időjárást szimbolizáló ikonhoz (képként külön letöltve) is hozzájussunk, mert az API csupán az útvonalát jelentő URL-ből csak a fájl nevét (azonosítóját) adja meg. A kivételkezelést itt sem fejtettem ki.

4. feladat

Végül a modelltől elkért adatokkal frissíteni kell a nézetet.

Az eredmény

IdojarasBudapest


IdojarasLondon

IdojarasHouston

IdojarasTokyo

Aki kedvet kapott, annak többféle API is rendelkezésére áll, dokumentációval és példákkal együtt a https://openweathermap.org/api weboldalon. Kísérletezni bátran szabad, illetve érdemes megnézni és értelmezni azokat az adatokat, amiket JSON formátumban visszakapunk, de ehhez a feladathoz nem volt rájuk szükség.

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A feladat a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam 9-12. óra: XML feldolgozás és 13-16. óra: JSON feldolgozás alkalmaihoz kapcsolódik.