Kockadobás kliens-szerver alkalmazás

Fejlesszünk elosztott, hálózatos, datagram alapú üzenetküldéssel megvalósított Java alkalmazást!

A kockadobás kliens egyszerre két szabályos dobókockával dob, amit ezerszer megismétel és a dobott számok összegét datagram típusú üzenetküldéssel folyamatosan elküldi a szervernek. A szerver localhost-on fut és egy megadott porton keresztül várja a klienstől. A szerver és a kliens egyaránt szálkezelést alkalmazó konzolos alkalmazás.

A projektben van egy swing GUI-s alkalmazás, amely JFreeChart oszlopdiagramon – folyamatosan frissítve – megjeleníti az összesített adatokat, mindez a szerver üzenetküldésével irányítva (amint beérkezik egy dobott (2-12-ig) összeg).

A kommunikációnak – a lehetőségekhez képes – biztonságosnak és – a hálózati adatforgalmat tekintve – takarékosnak kell lennie! Ennek részeként szükséges egy azonosító és egy egyszerű szabály (protokoll).

Tekintsük át mondatszerűen a szálkezelést használó kliens és szerver kommunikációhoz kötődő feladatait:

Ezek működését összefogja egy központi vezérlőosztály és ez a fejlesztőeszköz projektablakában így jelenik meg (egyetlen MVC Java projektként):

A program két felületen kommunikál. A háttérben konzolosan logol a kliens, és a háttérben futó szerver időnként frissítteti a grafikus felhasználói felületen (GUI, ablak) megjelenő grafikont:

Kockadobás - Java kliens-szerver alkalmazás működésa

Aki kedvet kapott: bátran készítse el a fenti terv/koncepció/specifikáció alapján az MVC Java projektet. Érdemes alaposan tesztelni: külön a szervert, külön a klienst, először indítva az egyiket, majd a másikat, leállítani az egyiket majd fordítva. Átgondoltan indokolni is hasznos, vajon mi, hogyan és miért történik.

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

A feladat a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam 1-8. óra: Elosztott alkalmazások, webszolgáltatások, szálkezelés, párhuzamosság alkalmához kapcsolódik. Amikor itt járunk a tananyagban, akkor a GUI felület és a grafikon tervezése, megvalósítása már magabiztosan megy, így elegendő a hálózati kommunikációra helyezni a fókuszt.

PDF fájl készítése

A PDF népszerű fájlformátum. Az Adobe cég 30+ éves szabványa. Hordozható: azaz minden eszközön, platformon ugyanúgy jelenik meg. Számos nézegető program támogatja, köztük böngészőprogramok is. A PDF rövidítés a Portable Document Format betűszava. Többnyire kimeneti formátumnak tekinthető. Az évek során folyamatosan fejlődött: ma már űrlapokat is tartalmazhat, elektronikusan aláírható, hitelesíthető, és hivatalos ügyek során is használják.

PDF fájl többféleképpen is készíthető. Például:

  • irodai szoftverek Mentés másként… menüpontjában,
  • Adobe Acrobat szoftverrel,
  • online alkalmazásokkal sokféle fájlformátum konvertálható PDF-be,
  • speciális célszoftverek is generálhatnak PDF fájlokat.

Utóbbi esetekre néhány példa:

  • online megvásárolt koncertjegyet e-mail csatolmányaként kapunk PDF-ben, ugyanígy számlát is róla,
  • online tanfolyamunk záró tesztjét követően letölthető tanúsítványt, badge-t, online IQ tesztünk eredményeként oklevelet kapunk PDF fájlként,
  • kérdőívek kitöltése során egyéni válaszainkat visszaigazolásként PDF-et kapunk, vagy a kérdőív kitöltési időszakának végén összesített eredményt, PDF riportot kapunk.

Java program készít PDF fájlt

Adatokra van szükség. Korábbi Munkakör, létszám, névsor lekérdezése blog bejegyzésünkben az Oracle HR sémából kétféleképpen is lekérdeztük a szükséges adatokat. Ezt érdemes előzetesen tanulmányozni, hogy a további tartalom könnyebben érthető legyen. A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam megközelítése alapján, az egyszerűbb SQL paranccsal előállított eredménytáblát a PDF generálása előtt még csoportosítani kell (munkakörönként). A Java adatbázis-kezelő tanfolyam megközelítése alapján, az összetettebb SQL paranccsal elkészített, denormalizált eredménytábla közvetlenül felhasználható.

A cél egy táblázat elkészítése, amely 3 oszlopból áll: munkakör, létszám és névsor. Az azonos munkakörű alkalmazottak névsora egy táblázat egyetlen cellájában legyen megjeleníthető. Az elkészült táblázatból készüljön PDF fájl.

A teendők lépésenként

Szükséges az iText csomag importálása: com.itextpdf.text. Korábbi változata az 5-ös, aktuális változata a 8-as. Előbbi nagyon elterjedt, utóbbi még kevésbé ismert. A továbbiakban a kötelező kivételkezeléshez kötődő forráskód-részletek bemutatásától eltekintünk.

Tehát adott az összes szükséges adat egy  ArrayList<MunkakorLetszamNevsor> lista generikus listában. A POJO mindhárom szükséges és összetartozó tulajdonságot tárolja: String munkakor, int letszam, String nevsor.

Hasznos egy általánosan használható cella() függvény elkészítése, amely képes adott szöveget, adott betűmérettel, adott betűstílussal, adott igazítással „megjeleníteni”:

Létre kell hozni a pdfFajl objektumot, beállítani a méretét és a margókat, illetve fájlba kell irányítani:

Létre kell hozni a táblázat előtt megjelenő szöveget (ez nem a szövegszerkesztés szerinti valódi fejléc):

Létre kell hozni a táblázatot, megfelelő beállításokkal:

Létre kell hozni a táblázat fejlécét:

Végig kell haladni az adatokon és elő kell állítani a szükséges táblázatcellákat, végül le kell zárni a fájlt:

A PDF fájl és a belekerülő táblázatobjektum szerkezete DOM-szerű, illetve azonos a grafikus felhasználói felület felépítése során használt AWT/swing konténerszemlélettel.

A felhasznált programozási tételek: sorozatszámítás, kiválasztás, megszámolás, kiválogatás, illetve kombináltan: csoportosítás, rendezés.

Az eredmény

Az elkészült PDF fájl másfél oldalas, itt letölthető, megtekinthető. A dokumentumról készült képernyőkép:


Továbbfejlesztési lehetőségek

Igényeinktől függően, illetve előzetes tapasztalatainkra és a meglévő tudásunkra építve számos ötlet merülhet fel. Mindhárom tanfolyam esetén testre tudjuk szabni azt az SQL parancsot, ami a szükséges adatokat lekérdezi. Az iText csomag helyett felfedezhetjük a PDF Clown, a PDFBox, illetve a Spire.PDF csomagok funkcionalitását is.

  • A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kötődve egyszerűbb dolgokat tudunk megvalósítani. Használhatunk további stílusokat: betűre, bekezdésre, cellára, táblázatra vonatkoztatva, színeket, szegélyeket. Többoldalas dokumentum esetén hozzáadhatunk oldalszámot, oldalszám / oldalak száma mezőt, tényleges fej- és láblécet, generálásra vonatkozó időbélyeget, képezhetjük szabály alapján a PDF fájl nevét, illetve tallózhatjuk annak helyét (hol jöjjön létre).
  • A Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kötődve az előzőeken felül elhelyezhetjük a generált fájlt egy szerveren és elküldhetjük e-mailben a letöltéséhez szükséges URL-t. A letöltés korlátozható darabszámmal és időben is (például max. 3 db letöltés lehetséges a következő 48 órán belül). A PDF fájlba belekerülhet szöveges vízjel, céges logó és saját képként dinamikusan előállított grafikon. Például a JFreeChart grafikon készítése projekt swing-es GUI felületéből néhány utasítással készíthetünk JPG vagy GIF formátumú képet, ami könnyen beilleszthető PDF-be. Online, webes API szolgáltatás használatával az előállított PDF fájl tömöríthető, illetve belekerülhet QR kód, vonalkód is.
  • A Java adatbázis-kezelő tanfolyam tematikájához kötődve az előzőeken felül a JDBC alapú back-end kicserélhető JPA alapúra. A PDF láblécébe beleírhatjuk, hogy az adatbázis-szerveren kinek a nevében futott (DB User) az a lekérdezés, ami előállította a szükséges adatokat. Megoldható a generált PDF egyedi azonosítója, azaz kétszer nem állítható elő „ugyanaz”. Modulárisan továbbfejlesztve gyakorolhatjuk a tudatosan felépített MVC architekturális tervezési minta használatát. Limit feletti méretű PDF fájlt több kisebbre szétdarabolhatunk.

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

Doktoranduszok programoznak – újratöltve

it-tanfolyam.hu doktoranduszok programoznak

it-tanfolyam.hu doktoranduszok programoznakSaját doktorandusz csoporttársaimmal én is többször beszélgettem már arról – ahogyan Sándor is tette 2018-ban –, hogyan tudnák/tudják használni a programozás eszköztárát, módszereit, lehetőségeit saját kutatási munkájukban, beépítve a kutatási folyamat egyes lépéseibe, illetve disszertációjuk elkészítésébe.

A 7 fős csoportban mindenkinek más az alapvégzettsége, így szoftverfejlesztéshez, programozáshoz közös szókincs és terminológia haladó szinten természetesen nincs, viszont közös bennünk, hogy mindannyian alkotunk különféle modelleket és elemzünk adatokat. A csoport teljesen inhomogén, több szempontból is: ki melyik évfolyamot végzi, hol tart a kutatómunkájában, vannak-e ipari kapcsolatai, nappali vagy levelező képzésben végzi tanulmányait és persze ki mikor ér rá.

Különféle modelleket alkotunk

  • a mérnökök, fizikusok, geográfusok, biológusok többféle kísérletet végeznek el, szimulációkat terveznek és futtatnak, mérőeszközöket és műszereket használnak,
  • az informatikusok különböző matematikai eszközöket alkalmazva objektumorientált – vagy másféle – modellezést végeznek, szoftvereket terveznek, javítanak, újraírnak.

Adatokat is elemzünk, ki-ki előképzettségének megfelelően

  • kérdőívező szoftverekből exportálva valamit,
  • Excel munkalapokon, függvényekkel, adatbázis-kezelő funkciókkal, kimutatásokkal (Pivot táblák),
  • különböző fájlformátumokkal (CSV, XML, JSON, egyedi) dolgozunk és konvertálunk A-ból B-be,
  • távoli adatbázisokhoz, felhőbeli adattárházakhoz csatlakozunk, lekérdezünk és kapunk valamilyen – többnyire szabványos – adathalmazt,
  • matematikai, statisztikai szoftvereket használunk, például: MATLAB, Derive, Maple, SPSS.

Az öt évvel ezelőtti tematikát újragondoltuk. Kérdőívben felmértük a csoporttársak koncepcionális és konkrét igényeit. Más doktori iskolák hallgatói közül is toboroztunk. Ehhez kötődően köszönjük a DOSZ segítségét. Ezek alapján összeállítottunk egy olyan 3 részből álló tematikát, ami mindannyiunk számára hasznos. A 72 óra három 24 órás modulból áll: Java programozás, MATLAB programrendszer, mesterséges intelligencia.

Java programozás modul

  • 1-6. óra: Objektumorientált modellezés, MVC rétegek, algoritmus- és eseményvezérelt programozás
  • 7-12. óra: Fájlkezelés és szövegfeldolgozás (XLS, CSV, XML, JSON formátumú adatok írása, olvasása, feldolgozása), helyi és távoli adatforrásból
  • 13-18. óra: Adatbázis-kezelés JDBC alapon (SQL parancsok, CRUD műveletek, hierarchikus lekérdezések), helyi és távoli adatforrásból, natív módon és készen kapott API-kkal
  • 19-24. óra: Komplex adatfeldolgozási feladatok megoldása programozási tételek használatával, egyszerű statisztikai funkciók implementálásával

MATLAB programrendszer modul

  • 1-6. óra: Bevezetés az MATLAB nyelvbe (R2012 vs. R2022), utasításkészlet, vektorok, mátrixok, szkriptek, függvények, grafika
  • 7-12. óra: Szimulációk tervezése és készítése, numerikus módszerek áttekintése, algoritmizálása, tesztelés, analitikus megoldás, egyenletek megoldása
  • 13-18. óra: Adatok importálása helyi és távoli adatforrásból is, fájlkezelés: szövegfájlok, Excel-fájlok, import, feldolgozás, export, statisztikai alapok
  • 19-24. óra: Statisztikai próbák (illeszkedés- és függetlenség vizsgálata), hisztogramok készítése, differenciálegyenletek megoldása

Mesterséges intelligencia modul

  • 1-6. óra: Klasszikus és újabb megközelítések, alap AI funkcionalitás, megerősítéses és gépi tanulás lehetőségei és korlátai, OpenAI GPT nyelvi modell
  • 7-12. óra: Általános csevegés lehetőségei, korlátai, hasznos tanácsok; csevegés fájlok (szöveg, multimédia) tartalmáról; generatív AI funkciói; kép, ábra, grafikon, térkép, hang, animáció, videó generálása és ezek tömeges feldolgozása; programozási tételek alkalmazása multimédia analitikával együtt
  • 13-18. óra: Statisztikai adatok elemzése AI eszközökkel, automatikus tételbizonyítás AI eszközökkel, gráfelméleti kérdések kontra AI, hatékonysághoz kötődő kérdések AI eszközök esetén
  • 19-24. óra: Objektum- és aspektusorientált tervezés AI eszközökkel, kutatómunkát támogató AI eszközök

Mivel mindenki doktorandusz a csoportban, így a különböző MSc-s alapvégzettsége ellenére mindannyiunknak vannak strukturális programozáshoz kötődő alapismeretei, valamint adatok elemzéséhez szükséges elméleti matematikai/statisztikai alapjai.

A csoport órái szeptembertől decemberig, szombatonként zajlottak. Sándor tartotta a 24 órás Java programozás modult. Ez nagyban lefedi a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamunk tematikáját és kapcsolódik a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamunk és a Java adatbázis-kezelő tanfolyamunk tematikájához is. Én tartottam a 24 órás MATLAB programrendszer modult. Ketten közösen tartottuk a 24 órás Mesterséges intelligencia modult. Igazán tartalmas őszi időszakot jelentett számunkra ez a 12 szombat. Mindenki elvitte, amit beletett.

A koncepciót once-in-a-lifetime jelleggel dolgoztuk ki 🙂 (újratöltve) azzal a fő szándékkal, hogy hatékonyabban működjünk együtt a jövőben. A visszajelzések alapján bátran állíthatom, hogy ez gördülékenyen fog menni. Egyben köszönöm mindenkinek az aktív, konstruktív részvételt.

Táblázatos hőtérkép készítése

Ebben a projektben táblázatos hőtérképet készítünk Java és JS nyelveken. Java programot készítünk az adatok véletlenszerű előállításához és a sablon alapján történő HTML fájl generálásához. JavaScript program fogja a grafikont megjeleníteni a weboldalon. Tervezünk, kódolunk, tesztelünk. Lássunk hozzá!

Mi az a hőtérkép?

A hőtérkép (heatmap) olyan grafikon, amely könnyen áttekinthetővé tesz nagy mennyiségű adatot úgy, hogy kategorizál/csoportosít és az előfordulások tartományai alapján különböző színeket rendel azokhoz. A szín hozzárendelése egy intervallumból történik. Például a világosabb a ritkább, a sötétedő szín az egyre gyakoribb értékeket jelenti. A tipikus hőtérkép kétdimenziós és az előforduló adatok mennyiségét, azok arányait, eloszlását, szóródását (nem szórását), gyakoriságát jeleníti meg. A hőtérkép gyors vizuális összefoglalást, áttekintést biztosít. A projekt során sorokból és oszlopokból álló táblázatos hőtérképet készítünk.

A táblázatos hőtérkép nem összekeverendő a következő két megközelítéssel:

  • Ha az adatok lokációhoz kötődnek és térképen jelennek meg, akkor azt tematikus térképnek nevezzük. Erről már blogoltam korábban, lásd: Céline Dion – Courage World Tour, amikor az énekesnő USA-beli államokban előforduló koncertjeinek számát jelenítettem meg. Ehhez hasonlók az amerikai elnökválasztás során használt tematikus térképek, amelyek a(z egyes) jelöltek szavazatainak arányát ábrázolják meg szintén államonként.
  • Ha az adatok webergonómiához, bannervaksághoz, inkább fókuszban lévő tartalmakhoz, felhasználói élmény (UX) tervezéshez kötődnek, akkor a weboldal grafikus elemeihez (azok pozíciója) alapján rendelünk hozzá színeket attól függően, hogy mennyi ideig nézi azt a felhasználó.

Mi a feladat (koncepcionálisan)?

Adott egy konditerem, amely hétköznapokon egy megadott időintervallumban használható. Ehhez kulcsot kell felvenni és leadni. Az első belépő nyitja és az utolsó távozó zárja az ajtót. A teremhasználat offline nyilvántartott, így nehézkes bármiféle kimutatás, statisztika. A „menet közbeni” jövés-menést nem tudjuk követni. Természetesen adott számos szabály (felelősség, biztonság, balesetvédelem, létszámkorlát), amit most nem részletezek.

Elhelyezünk az ajtó mellett, belülről egy belépéshez és egy távozáshoz tartozó QR kódot. Készítünk egy egyszerű mobil alkalmazást és megkérjük a konditermek használóit, hogy belépéskor és távozáskor „csekkoljanak”. Anonim gyűjtjük a belépések és távozások időpontját (valahol egy szerveren, bármilyen fájlban, adatbázisban).

A konditermek használatára vonatkozó összesített adatokat könnyen átlátható módon szeretnénk weboldalon megjeleníteni: heti bontásban, a nyitva tartás időszakát órás blokkokra bontva az igénybevételtől függően jelenjenek meg az adatok táblázatos hőtérképen.

Ez az állapot átmeneti. Segítheti a konditermekbe tervezett – egyéni használattól független – események ütemezését. Ezeket akkor lenne célszerű időzíteni, amikor nem, alig, vagy kevésbé használt, foglalt az adott konditerem. A továbbfejlesztés következő állapotában könnyen lecserélhető a QR kód RFID alapú proximity kártyára, proxy kulcstartóra: először csak a jelenlét nyilvántartásához, később akár az ajtó nyitásához is.

Mit valósítunk meg mindebből Java nyelven?

Egyetlen konditeremre fókuszálunk. A hétköznaponként nyitva tartás legyen 16 órától 21 óráig. Aki edzésre jön, véletlenszerűen 20 és 40 perc közötti időszakot tölt a konditeremben. 16 órától lehet belépni. Az utolsó belépés 20:40-kor lehet (érdemes). 21 órakor mindenki elhagyja a konditermet. Nem fordul elő, hogy valaki nem jelzi a belépését vagy a távozását. Mivel anonim a nyilvántartás, így elegendő a dátum/időhöz, időbélyeghez egyetlen állapotot tárolni: be vagy ki. Valaki belépett nyitáskor vagy valamikor utána, majd távozott 20-40 perccel később, de legfeljebb záráskor.

A szükséges adatokat véletlenszerűen állítjuk elő. Egy hétre vonatkozó adatokat generálunk. Ezek a fenti paramétereknek megfelelő, összetartozó belépéshez és távozáshoz köthető időpontok. Kiegészítve a napok ciklusban való léptetésével hétfőtől péntekig. Az adatokat feldolgozva, összegyűjtve, csoportosítva, kategorizálva olyan (kimeneti) formátumra alakítjuk, amely kompatibilis a táblázatos hőtérkép adatmodelljével (bemenetével). Mindez Java nyelven valósul meg.

Mi történik JavaScript nyelven?

A webes megjelenítéshez szükséges egy HTML fájl, amelyben beágyazva található meg egy téglalap alakú területként megjelenő táblázatos hőtérkép. Ez sokféleképpen testre szabható: adható hozzá felirat, beállítható a sorokhoz és oszlopokhoz tartozó szöveg és a táblázat celláiban megjelenő értékek, adott a lebegő, az egér kurzor helyzetétől függő – cellánként különböző – jelmagyarázat, és persze mindennek van formátuma (betűtípus, méret, szín, igazítás, kitöltés). A fix, adatoktól nem függő beállításokat tartalmazó weboldalt sablonként elkészítjük. Mindez JavaScript nyelven történik. Ezután Java program a weboldal sablonját kiegészíti (cseréli, behelyettesíti, feltölti) a szükséges adatokkal.

Hogyan alakul az időintervallumok átfedése?

A konditerem használatának alakulását követjük, amihez táblázatos hőtérképet készítünk. Ehhez a nyitva tartás időintervallumát órás blokkokra bontjuk. Blokkonként összesítjük a jelenlétet, azaz megszámoljuk, hogy éppen akkor hányan veszik igénybe a konditermet, hányan vannak jelen/benn.

A konkrét paraméterektől függően az alábbi képen látható 3 eset egyike fordulhat elő. A és B jelöli az órás blokk elejét és végén, tehát ez 60 perces intervallum. Tarthat például: 16:00:00-16:59:59-ig. X és Y jelöli a jelenlét intervallumát, azaz a belépés és távozás időpontjait. Ez 20 és 40 perc között alakul. Haladjunk balról jobbra az ábrán.

Az első esetben ugyanarra az órára esik a belépés és a távozás. Ez az eset egyértelmű. A másik két esetben átfedés van több órás blokk között, mert különböző órára esik a belépés és a távozás. El kell dönteni, hogy ekkor hogyan összesítjük a jelenlétet. Válasszunk az alábbi két módszer közül:

  • Az első módszer szerint mindkét órához – ahol átfedés van – összesítjük a jelenlétet 1-1 főként, hiszen ha nem is végig, de jelen volt mindkét órás blokkban. Például: egy 16:50:00-17:20:00 jelenlétet a 16 és 17 órás blokkban is figyelembe veszünk.
  • A második módszer szerint időarányosan tesszük mindezt, azaz súlyozunk aszerint, hogy milyen hosszú jelenlét esik az egymást követő órákban. Például: egy 16:50:00-17:20:00 jelenlétet a 16 órás blokk esetében egyharmad, a 17 órás blokk esetében kétharmad a jelenlét adott órára eső aránya, súlya.

Az első módszert valósítjuk meg. Ez a döntés jelentősen befolyásolja, hogyan kell értelmezni később az elkészült táblázatos hőtérképet.

Objektumorientált tervezés

A koncepcionális terv alapján modellezünk. A szükséges adatok tárolására és alapfunkcióira fókuszálunk. Az osztály tárolja az összetartozó adatokat és megvalósít rajtuk értelmezhető műveleteket. Az időintervallum/időtartam kezelését a Duration ősosztály oldja meg. Tárolja a start és stop – naptól független időpontokat tároló – adatok és a rájuk vonatkozó FORMAT – megjelenítéshez kötődő – konstanst. Biztosítja a szükséges műveleteket: konstruktor, getterek, megvalósítja az időintervallumok átfedését az isOverlapped() függvénnyel, valamint ad szöveges reprezentációt a toString() függvénnyel. Az ősosztályból öröklődik az utódosztály. A DurationMap osztály a naptól független időpontokat kibővíti a hozzájuk tartozó day nappal, valamint képes tárolni az összesített, megszámolt jelenlétet a count változóban. Részt vesz a megszámolás folyamatában azzal, hogy lépésenként meghívható az  incrementCount() eljárása.

A java.time csomagbeli LocalTime osztály képes a dátumtól független, napon belüli időpont tárolására és biztosít néhány alapvető funkciót a kezelésükre. Az adattárolás a napon belül eltelt időn alapul és nekünk (bőven) elegendő a másodperc alapú megjelenítés. A DateTimeFormatter alkalmas ezen időpontok formátumának tárolására, például óó:pp:mm alakban.

A Duration osztályból annyi objektum készül, ahány jelenlét adódik véletlenszerűen. Akár több száz is lehet. A DurationMap  osztályból generált objektumok száma jóval kevesebb. Heti 5 napra, napi 5 órás blokkra 25 db készül belőle.

A vezérléshez kötődő osztály tervezését nem részletezem.

Íme a Java forráskód

A Java forráskód minden megtervezett funkciót megvalósít, támogatva a koncepciót. Most nem részletezem a működését.

A véletlenszerűen előállított adatok

A lista görgethető:

A weboldal sablonja

HTML és JavaScript nyelvű forráskód vegyesen. A Java program a fájl 31. sorában lévő ##HEATMAP_DATA## szöveget cseréli le a táblázatos hőtérkép megjelenítéséhez szükséges véletlenszerűen előállított adatokra.

További részletekért, beállításra vonatkozó, testre szabási lehetőségekért érdemes tanulmányozni az AnyChart dokumentáció Heat Map Chart fejezetét.

Az eredmény

Az előállított weboldalt böngészőben megjelenítve ezt kaphatjuk eredményként (vagy a véletlenszerűen generált adatoktól függően hasonlót):

A táblázatos hőtérkép hasznos eszköz. Elemezve könnyen döntéseket hozhatunk a koncepcionális tervezés során vázoltak alapján.

Továbbfejlesztési lehetőségek

  • Lehetne több konditerem is. Ekkor rögtön felmerül az összehasonlítás lehetősége, egyben igénye is.
  • Lehetne hétköznaponként eltérő a konditerem nyitva tartása.
  • Az időpontok kezelési precíz. Egy másodpercen múlik, hogy nem fedik át egymást. Az időpontok megjelenítése lehetne óó:pp alapú is.
  • Az időintervallumok jelenleg állandóak, mindig 1 órásak. Könnyen megoldható lenne, hogy dinamikusak legyenek: például a népszerűbb időszakok felbonthatók lennének két 30 perces blokkra. A népszerűség értelmezhető minden nap (héten) másképp. Egyszerű képlettel: átlag felett, medián felett.
  • Általánosíthatnánk a létesítménygazdálkodáshoz kötődő erőforrást nem (feltétlenül) helyhez kötött, mozgatható, kölcsönözhető eszközökre is: hangszer, projektor, stúdió felszerelés.
  • Másképpen valósulna meg az adatgyűjtés, ha egyetlen QR kód állna rendelkezésre és back-end helyett a „mobil alkalmazás emlékezne” a belépésre és távozásra. Ez jelentheti legalább az aznapi adatokat, de tárolható historikusan is.
  • Hibát is kellene, lehetne kezelni. Például a kiléptetés lehetne automatikus a nyitva tartás végén. A jelenlét igazából igaz-hamis állapot: ha eddig hamis volt és történt valami, akkor igaz lesz és fordítva. Ha van mögötte állapotmegőrző emlékezet (mivel programozunk, így nyilvánvalóan azonnal objektumra gondolunk, vagy annak valamilyen fájlba vagy adatbázisba történő leképezésére).
  • A nyilvántartás könnyen megvalósítható személy hozzárendelésével, azaz lehetne nem anonim is a jelenlét.
  • Egymást átfedő időpontok esetén (ha nincsenek a hosszukra vonatkozó korlátozó feltételek) általánosítva 6 eset fordulhat elő. Például ha a jelenlét lehetne 60 percnél hosszabb, de 120 percnél rövidebb is, akkor nem lenne elegendő a fenti 3 esetet kezelni a jelenlét összesítése során.
  • Valósítsuk meg az időintervallumok átfedésénél bemutatott második – időarányos – módszert!
  • A napi jelenlét 20 fővel valósul meg a programban. Lehetne ez a paraméter is véletlenszerű, például 15-30 fő között, vagy esetleg népszerűbb a péntek.
  • Jelenleg a táblázatos hőtérkép statikus. Csak a (befejezett egész heti) múltbeli adatokat tudja megjeleníteni. Az aktuális, jelenlegi állapothoz szinkronizáció, ütemezés kell. Óránként (a blokkok végén automatizáltan), de akár 5 percenként is aktualizálható a hőtérkép.
  • A táblázatos hőtérkép megjelenítése önálló weboldal helyett beágyazható widget felületén is történhet.
  • Többféleképpen is készítettünk már grafikonokat, íme néhány a szakmai blogunkból: Kockadobás kliens-szerver alkalmazás, Sankey-diagram készítése, JFreeChart grafikon készítése.

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

A projektfeladat – attól függően, milyen szinten valósítjuk meg – kapcsolódhat több tanfolyamunk tematikájához. A fenti forráskód a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 17-28. óra: Objektumorientált programozás és a 37-44. óra Fájlkezelés alkalmaihoz kötődik. Ha többrétegű, elosztott alkalmazásként valósítjuk meg, akkor a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam a 9-16. óra: XML és JSON feldolgozás, dinamikusan generált weboldalba beépítve a 33-40. óra: Java Server Pages alkalmaihoz kapcsolódik. Ha fájlok helyett egyszerű adatbázist használnánk, akkor a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 45-52. óra: Adatbázis-kezelés JDBC alapon, ha objektumrelációs leképezéssel oldanánk meg, akkor a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam 25-32. óra: Adatbázis-kezelés JPA alapon alkalmakhoz kötődhet.

Beszámoló: it-tanfolyam.hu STEM nyári tábor 2023

A STEM mozaikszó eléggé közismert: a tudományos-technológiai tudományágakat (természettudomány, technológia, mérnöki tudomány és matematika) foglalja egybe, interdiszciplináris megközelítésben. A STEM területén való elmélyedés során a hangsúly nem a mit tanulunk/tanítunk, hanem inkább a hogyan tanulunk/tanítunk. Nem azonnal ad kézzel fogható válaszokat, de kitartó próbálkozással – saját élménnyel – elérhető az eredmény.

Az it-tanfolyam.hu oktatói csapata 2023-ban először hirdetett STEM nyári tábort. Erről számolunk be röviden ebben a blog bejegyzésben. Tervezzük, hogy a jövőben rendszeresen fogunk szervezni STEM nyári tábort.

A STEM nyári tábor koncepciója

2023. nyarán 4 turnusban hirdettünk programozás fókuszú STEM nyári tábort:

  • 1. turnus: július 3-7-ig,
  • 2. turnus: július 10-14-ig,
  • 3. turnus: július 17-21-ig,
  • 4. turnus: július 24-28-ig.

Előzetes tudás- és igényfelmérést végeztünk, így alakítottunk ki 3 db csoportot, ezek: Java kezdő, Python kezdő, Python haladó. A kiinduló célcsoportot tanfolyamaink karrierváltó hallgatóinak gyermekei jelentették, akik mellé toboroztunk még. A korosztály a 16-20 éves diákok voltak a 11-14. évfolyamról. A 11-12. évfolyamosok közül sokan informatika, digitális kultúra érettségi előkészítő fakultációra jelentkeztek, jártak, járnak és ebből érettségiznek/érettségiztek. A már korábban érettségizett 13-14. évfolyamosok körülbelül fele az OKJ utód szakmajegyzékhez tartozó szakképzésben tanult.

Mindegyik turnus azonos tematikával valósult meg. Turnusonként 3 db párhuzamos, 10-12 fős csoportokat indítottunk. Voltak közös elméleti programok, szakmai kirándulás, illetve külön-külön Java és Python nyelven megvalósuló gyakorlati programok, valamint projektbemutatóra is sor került. Igyekeztünk érinteni sokféle STEM területet: fizika, kémia, biológia, csillagászat, térinformatika, mesterséges intelligencia, szimuláció, játékprogramok, matematika, orvostudomány; mindegyiket a programozáshoz kapcsolva. Végeztünk tervezést, kódolást, tesztelést is. Belefért némi pályaorientáció is.

A STEM nyári tábor órarendje

Turnusonként 4 oktató kollégával és vendégelőadókkal hétfőtől-péntekig minden nap 8 és 18 óra között biztosítottuk a jelenlétet, felügyeletet. 40 órában szakmai programokat (elmélet+gyakorlat) kínáltunk. Reggelenként és késő délutánonként 1-1 órában offline, egyéni vagy csoportos játékok voltak kipróbálhatók. Ez mindösszesen 50 órát jelentett. Délelőttönként 20, 30 és 60 perces programokat terveztünk, délutánonként 120 és 240 perceseket. Szerdára szakmai kirándulást, gyárlátogatást ütemeztünk be. Íme az órarend áttekintő formában:

Íme az órarend naponként lapozható formában, benne a részletekkel:

Előzetes tapasztalataink

Előzetes tapasztalatainkat több forrásból merítettük, inspirálódtunk:

Köszönetnyilvánítás

Köszönjük résztvevő diákjainknak az aktivitást, a lelkesedést, a sok-sok elgondolkodtató kérdést, az offline kapott/szerzett élményeket, a pozitív visszajelzéseket.

Szeretnék köszönetet mondani együttműködő partnereinknek: LEGO Manufacturing Kft., REGIO Játékkereskedelmi Kft., Revolt Kereskedelmi Kft., Pannon Kincstár Humán Szakképző Központ.

Végül szeretnék köszönetet mondani minden oktató kollégámnak konstruktív részvételüként, kitartásukért a projekt teljes életciklusában. A tervezési, a szponzorszerző, a promóciós és a megvalósítási szakaszokban egyaránt 2023. április elejétől július végéig. Kiemelem korábbi és az aktuális projekthez kötődő tananyagfejlesztési tevékenységüket. A sikeresen lezárt projektünket augusztusban kipihenjük. 😉