ADA 2020

A Debreceni Egyetem Informatikai Kara 2020. december 15-16-án megrendezte az ADA konferenciasorozat harmadik konferenciáját (ADA 2020), amely az informatika és a STEM területei iránt érdeklődők konferenciája volt.

A konferencia célja

Az ADA konferenciasorozat elsődleges célja, hogy lehetőséget és közeget biztosítson az informatikai és a STEM területeken dolgozó, kutató vagy még a tanulmányaikat folytató nők szakmai megjelenésének, kommunikációjának. A konferencia kiemelt figyelmet kíván fordítani a kapcsolódó szakterületek munkaerő utánpótlásának problémáira, az érdeklődők pályaválasztási motivációja növelésének, illetve az orientáció kialakításának lehetőségeire. A konferenciasorozat szeretne hozzájárulni a nők arányának növekedéséhez a fenti területekhez tartozó szakmákban és kutatásokban.

Kiknek érdemes részt venni?

Mindenkinek, aki érdeklődik az informatika és a STEM területeinek új eredményei iránt! Minden kutatónak, oktatónak, felsőoktatásban tanuló vagy doktori tanulmányokat folytató hallgatónak, akik tudományos eredményeiket szeretnék bemutatni egy szélesebb szakmai közönség előtt.

Akik az informatikához, a STEM területekhez, illetve ezek oktatásához kapcsolódó munkájuk és tapasztalatuk alapján kialakult jó gyakorlatukat kívánják megosztani a szakmabeliekkel.

Az eseményről

Mindkét nap 1-1 plenáris előadással indult. 11 szekcióban (Számítástudomány, Természettudomány, Okos város és okos otthon, Női tapasztalatok a STEM területén, Nők a tudományban, Virtuális valóság, Virtuális valóság és vizualizáció, Középiskolai oktatás, Új didaktikai irányvonalak, Digitális eszköztár használata, Robotika) zajlott a 40 szekció előadás. A konferencia a Webex online platformon zajlott.

Elérhető a konferencia programja: keddi program és szerdai program, valamint az absztraktok is.

2020-ban előadást tartottam „Koronavírus Java projekt – a tervezés és megvalósítás mérföldkövei” címmel, amely a konferencia Digitális eszköztár használata szekciójába került. Az absztrakt: „Az előadás/cikk egy szoftverfejlesztő OKJ képzésen használt/használható esettanulmányt ismertet. A Java projekt két különböző weboldalról ment adatokat, ezek: https://koronavirus.gov.hu/elhunytak és https://www.worldometers.info/coronavirus/country/hungary/. Az adatokat helyi állományrendszerben tárolja, konvertálja, összefésüli, végül némi adattisztítást követően feldolgozza. A Java alkalmazások gyakorlat tantárgy tematikájának kapcsolódó elemei: OOP-MVC, swing GUI, eseményvezérelt programozás, szövegfájlok kezelése, hálózati kommunikáció, kivételkezelés. Az előadás/cikk ismerteti a Java projekt tervezésének és megvalósításának fontosabb lépéseit, mérföldköveit.”

Az előadásom prezentációját és az Java projekt/esettanulmány forráskódját ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

Az előadásom témája a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam több alkalmához is kötődik.

Részt vettem az ADA 2019 konferencián is.

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.

Dr. Sheldon Cooper szólánc játéka

Sheldon, Agymenők

Sheldon szólánc kiemelt képDr. Sheldon Cooper karakterét nem kell bemutatni. Az Agymenők (The Big Bang Theory) című sorozat 2. évad 5. epizódjának címe A vitatkozás nagymestere (The Euclid Alternative). Nagyon találó az epizód címe magyarul. Miközben Penny reggel Sheldont munkába viszi, Sheldon az autóban kémiai elemek nevéből álló szólánc játékával különösen Penny agyára megy (pedig a játékot Penny nyeri ?):

A játék során Sheldon az alábbi kémiai elemeket mondja:

  • magyar nyelven: Hélium ↦ Mangán ↦ Neptúnium ↦ Magnézium ↦ Molibdén ↦ Nitrogén ↦ Nobélium ↦ Mendelévium
  • angol nyelven: Helium ↦ Mercury ↦ Ytterbium ↦ Molybdenum ↦ Magnesium ↦ Manganese ↦ Europium ↦ Mendelevium

Támogassuk meg ezt a játékot! Készítsünk olyan programot Java nyelven, ami segít(ene) felkészülni Sheldon szólánc játékára!

A szükséges lépések áttekintése

  • Gyűjtsük össze a kémiai elemek nevét magyar nyelven a Wikipédia – Kémiai elemek listája szócikkéből és rendezzük ábécé sorrendbe!
  • Építsük be az elemlistát a program adatmodelljébe!
  • Indítsuk el a lépésszámláló nulláról! Ha a lépésszámláló páros, akkor az ’A’ játékos, egyébként a ’B’ játékos lép.
  • Készítsük elő a játékmenet tárolására alkalmas adatszerkezetet, szöveget, listát!
  • Kezdetben kínáljuk fel a teljes elemlistát úgy, hogy mindig egy és csak egy legyen belőle kiválasztható!
  • A kiválasztást követően tároljuk el a játékmenetben az elemet, töröljük ezt az elemlistából, majd kínáljuk fel azoknak az elemeknek a listáját, amelyek kezdőbetűje megegyezik az előzőleg kiválasztott elem utolsó betűjével és növeljük meg a lépésszámlálót!
  • Amíg a felkínálható elemek listája nem üres, addig az előző lépést ismételjük meg!
  • A játék végén az nyert, aki a játékmenet utolsó elemét választotta ki. Írjuk ki a nevét és a lépésszámot!

A grafikus felületű megvalósítás képernyőképe rövid játékmenettel

Ötletek a megvalósításra és a továbbfejlesztésre

  • A program Java nyelven konzolos menükezeléssel, asztali alkalmazásként swing-esen többféle GUI komponens használatával és eseménykezeléssel, böngészőben futó JSP webalkalmazásként többféle űrlapmezővel, illetve HTML+CSS+JavaScript alapon is implementálható.
  • A kémiai elemek listája lecserélhető az angol nevekre. Ekkor figyeljünk arra, hogy a kis- és nagybetűket ne különböztessük meg az utolsó-első betű párosítása során.
  • Lehet a játék bármikor megszakítható, illetve a vége után újrakezdhető.
  • A program mérhetné a játék során az eltelt időt.
  • A program lehetne peer-to-peer vagy szerver-kliens elosztott és megvalósíthatna hálózatos kommunikációt.
  • A program mobil alkalmazásként is implementálható.

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

Többféleképpen is hozzájuthatunk az adatokhoz attól függően, hogy milyen előismeretekkel rendelkezünk a különböző tanfolyamainkon:

  • A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamon dolgozhatunk szövegtömbbel, generikus kollekcióval (listával/halmazzal), konzolos és swing-es változatot is készíthetünk. Ehhez a feladathoz objektumorientált alapok mindenképpen szükségesek. Kézzel előállított szövegfájlból olvasva (mentve a Wikipédia oldaláról a táblázatot) hozzájuthatunk a kémiai elemek nevéhez, amihez kivételkezelés is szükséges.
  • A Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamon megvalósítható, hogy a program kivételkezeléssel hálózati kapcsolatot épít, majd közvetlenül olvassa és/vagy menti a Wikipédia HTML tartalmából a kémiai elemek nevét szövegfájlba vagy generikus kollekcióba, amivel a feladat visszavezethető az SE szemléletű megközelítésre. Böngészőben futó JSP és/vagy Servlet technológiára építő webalkalmazásként is megvalósítható a feladat.

KSH táblázatból dolgozunk

KSH-logo

KSH-logoA Központi Statisztikai Hivatal honlapján elérhető STADAT táblákból könnyen kinyerhetjük a nekünk szükséges adatokat. A témastruktúrába sorolt online és XLS exportként is böngészhető táblázatokban megtalálhatjuk logikusan csoportosítva összesítve az adatokat régiónként (megyénként), évenként, százalékosan. Az XLS fájlformátum Java nyelven a JExcel API-val hatékonyan feldolgozható. Lássunk erre egy példát!

Feladat

A KSH 2.1.2.35. táblázatából gyűjtsük ki a 19 magyar megyére + Budapestre vonatkozóan a gazdaságilag aktívak létszámát és az első évet alapnak tekintve adjuk meg évenként a változást százalékosan!

Tervezés

A KSH témastruktúrában a táblázat elérési útja:

  • 2. Társadalom,
  • 2.1. Munkaerőpiac,
  • 2.1.2. A munkaerőpiac alakulása Magyarországon (1998–2018) -> Területi adatok,
  • 2.1.2.35. A 15–64 éves népesség gazdasági aktivitása megyénként és régiónként (1998–2018)

Online böngészhető táblázat:
https://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/mpal2_01_02_35.html.

Letölthető táblázat (XLS formátumban): https://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/xls/h2_1_2_35.xls.

A táblázat A oszlopában szerepelnek a régiók, megyék, időszakok (vegyesen, szövegként) és a D oszlopában a gazdaságilag aktívak (ezer fő, valós számként). A fejlécet nem szabad feldolgozni. 1998-tól 2018-ig 546 sorból áll az adatsor. A csoportosítás 26 régiót és megyét tartalmaz, amiből a 6 régiót (például: Közép-Dunántúl) ki kell hagyni.

A megyékre vonatkozóan 440 sort kell feldolgozni. Ebből az első sor a megye (vagy Budapest) neve, a többi (2019-ben 21 db) sorban találhatók az adatok (időszak). Olyan algoritmusban érdemes gondolkodni, ami a jövőben is működik. Ha csoportváltást alkalmazunk, akkor nem számít, hogy megyénként minden évben egy sornyival több adat lesz majd. A KSH táblázatok szerkezete nagyon ritkán változik, így bátran írható rájuk testre szabott forráskód (ezeket nem kell évente frissíteni).

Az évenkénti változást százalékosan nem tartalmazza a táblázat, ezt nekünk kell kiszámítani. A valós számok formázását érdemes egységesíteni, például a gazdaságilag aktívak létszámát 3 tizedesre, a változást 2 tizedesre kerekítve.

A belső adatábrázolást érdemes átgondolni. Hasznos, ha az időszakhoz tartozó három összetartozó adatot egyetlen Data POJO-ba fogjuk össze ( String period, double active és double change). Ezeket generikus listába szervezve ( ArrayList<Data> list) könnyen hozzájuk rendelhető a megye ( String county) és ezek együtt alkotják a Region POJO-t. A Region és Data kapcsolati fokszáma: 1:N. 2019-ben N=21 .

Részlet a megoldásból

A JExcel API használatához a Java projekthez hozzá kell adni a jxl.jar fájlt. A XLS fájl olvasható közvetlenül a webről is, de egyszerűbb helyi fájlrendszerbe mentett változatból dolgozni ( ./files/h2_1_2_35.xls). A megyék nevében található ékezetes karakterek miatt ügyelni kell a megfelelő karakterkódolásra ( Cp1252). A munkafüzet azonosítását követően hivatkozni kell a feldolgozandó munkalapra ( 2.1.2.35.). Az adatfeldolgozás során kihagyott régiókat (kivételeket) érdemes listába gyűjteni ( skipRegionList). A csoportváltást a két egymásba ágyazott ciklus valósítja meg. Ügyelni kell az adatok formátumának ellenőrzésére.

Eredmények

Például Somogy megyére az alábbi adatokat kapjuk eredményként (XLS formátumban, Excel-be betöltve, tipikus háttérszín kiemeléssel: szélsőértékek a C oszlopban, negatív értékek a D oszlopban):

KSH-result

További programozható feladatok

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

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kötődik (ha az XLS fájlt a helyi fájlrendszerből érjük el), és a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kapcsolódik (ha az XLS fájl tartalmát közvetlenül a webről olvassuk).