Ukrainian Translation
I noticed a couple of Ukrainian visitors to my websites! YAY!!! How exciting! :)
Цей допис про використання констант у коді: чому це важливо, яку користь дає та як робити це правильно. На жаль, я засвоїв цей урок на власних помилках. Спочатку констант у моєму коді було зовсім мало.
Я майже не замислювався про них. Як і в багатьох проєктах, я активно використовував «магічні рядки»: швидко, зручно, скрізь.
form_data = {
"name": "Update Operation",
"to_module": "DeplMgr",
"to_method": "post_job","
"op": "update",
"element_type": "monerod_remote",
"element": self.monerod,
}
Магічний рядок — це текстовий літерал, записаний безпосередньо у вихідному коді застосунку, який істотно впливає на поведінку чи логіку програми. «Магічним» його називають тому, що читачеві коду не завжди очевидне його призначення: значення та роль рядка ніде явно не визначені й не пояснені.
Спершу я взявся стандартизувати назви констант. Приблизно через вісім годин цього марафону рефакторингу я загруз у питанні, як їх називати. Посидівши перед екраном, навигадувавши поганих назв і вилаявшись про себе, я зробив те, що треба було зробити відразу: взявся за дослідження.
Єдиний стандарт іменування констант дуже важливий. Я користуюся таким підходом, і він добре себе зарекомендував. Розділяю константи на три категорії:
| Тип | Приклад назви | Приклад значення |
|---|---|---|
| Поле | P2POOL_VER_FIELD | p2pool_ver |
| Мітка | P2POOL_VER_LABEL | “P2Pool version” |
| Типове значення | P2POOL_VER_DEFAULT | “4.10.1” |
Зрештою я зрозумів, що магічні рядки — це погано. А потім настав день розплати (який тривав ще шість годин): 30-годинний марафон рефакторингу. Мета була проста: прибрати магічні рядки й замінити їх константами. Це було виснажливо.
Під кінець почали боліти зап’ястки, і я злякався, що розвивається синдром зап’ясткового каналу. Але виявилося, що я постійно натискав Shift, адже всі константи були великими літерами. Коли перейшов на Caps Lock, стало набагато легше.
form_data = {
NAME_FIELD: UPDATE_OPERATION_LABEL,
TO_MODULE_FIELD: DEPLOYMENT_MGR_DEFAULT,
TO_METHOD_FIELD: POST_JOB_FIELD,
OP_FIELD: UPDATE_FIELD,
ELEMENT_TYPE_FIELD: MONEROD_REMOTE_FIELD,
ELEMENT_FIELD: self.monerod,
}
Помилки легко проникають у код, спричиняють несподівані побічні наслідки й важко відстежуються. Наприклад, в одному місці ви використовуєте p2pool_ver, а в іншому — p2pool_version. Помилки під час виконання може й не бути, але програма поводиться дивно.
Як середовище розробки я використовую Visual Studio Code. У ньому є підсвічування синтаксису. Коли ви використовуєте магічні рядки, то не отримуєте всієї користі від можливостей VS Code.
Минув час. Я поступово зрозумів, що величезна купа констант — зовсім не кінцева мета. Вони були розкидані по коду, у них було складно орієнтуватися, і вони й далі проникали до логіки застосунку не надто охайним способом. Виявилося, що я просто замінив магічні рядки на магічні константи.
Прогрес, але…
Я розпочав новий рефакторинг: тепер не для усунення магічних рядків, а для групування констант за змістом. Ідея проста: константи повинні жити у власній предметній області, а код застосунку майже ніколи не має звертатися до них безпосередньо.
Я використовую цей ConstGroup.py. Він дозволяє визначати тип даних константи у файлі констант і зберігати код охайним та зрозумілим.
class MetaConst(type):
"""Metaclass that collects public attributes into a dictionary-like mapping."""
def __new__(mcs, name, bases, namespace):
cls = super().__new__(mcs, name, bases, namespace)
cls._constants = {
k: v for k, v in namespace.items()
if not k.startswith("_") and not callable(v)
}
return cls
def __getitem__(cls, key):
return cls._constants[key]
def keys(cls):
return cls._constants.keys()
def values(cls):
return cls._constants.values()
def items(cls):
return cls._constants.items()
def __iter__(cls):
return iter(cls._constants)
def __contains__(cls, item):
return item in cls._constants
def __repr__(cls):
return f"<ConstGroup {cls.__name__}: {cls._constants!r}>"
class ConstGroup(metaclass=MetaConst):
"""Base class for constant groups (dict + namespace)."""
pass
Ось кілька уривків із файлів констант, якими я зараз користуюся:
from db4e.Modules.ConstGroup import ConstGroup
class DField(ConstGroup):
COLORTERM_ENVIRON : str = "COLORTERM"
COMPONENT : str = "component"
COMPONENTS : str = "components"
CONFIG_FILE : str = "config_file"
DATA : str = "data"
DATA_DIR : str = "data_dir"
from db4e.Modules.ConstGroup import ConstGroup
from db4e.Constants.DField import DField
class DDir(ConstGroup):
API : str = "api_dir"
BIN : str = "bin_dir"
BLOCKCHAIN : str = "blockchain_dir"
DATA : str = DField.DATA_DIR
DB4E : str = "db4e_dir"
DEV : str = "dev_dir" ...
Складно уникати повторів, коли в тебе лише три кошики: поля, мітки та типові значення. Я впорядкував усе за абеткою, але дублікати все одно з’являлися, коли забував про вже визначену константу: наприклад, ver_p2pool і p2pool_ver.
Мій код був засипаний константами. Вони були СКРІЗЬ. А оскільки я запровадив суфікси _FIELD, _LABEL і _DEFAULT, назви вийшли довжелезними. LOCAL_SOFTWARE_SYSTEM_FIELD звучить громіздко, як і MAX_BACKUPS_DEFAULT. Чогось бракувало.
Я спробував упорядкувати константи за предметними областями, але спочатку стало тільки гірше. Файли Jobs_Fields.py, Jobs_Defaults.py та Jobs_Labels.py лише збільшили ймовірність дублювання.
Я відразу почав отримувати користь від констант.
Коли ви використовуєте згруповані константи, VS Code пропонує автодоповнення під час набору. Це справді відчутна перевага: доводиться набагато менше друкувати (клавіша Tab — мій друг!), а ймовірність помилки знову ж таки зменшується (дивіться вище).
Із константами код у редакторі просто краще виглядає.
Мій код став не тільки гарнішим, а й зрозумілішим. Назви DStatus.ERROR, DDef.MONEROD_VER, DDir.RUN передають зміст.
Нове рішення також підтримує посилання між групами. Можливо, ви помітили, що DDir.DATA є псевдонімом DField.DATA_DIR. Це не лише дає альтернативну назву, а й допомагає чіткіше висловити задум у коді. Наприклад:
form_data = {
DField.NAME: DLabel.UPDATE_OPERATION,
DField.TO_MODULE: DModule.DEPLOYMENT_MGR,
DField.TO_METHOD: DMethod.POST_JOB,
DField.OP: DJob.UPDATE,
DField.ELEMENT_TYPE: DElem.MONEROD_REMOTE,
DField.ELEMENT: self.monerod,
}
У мене є константа DJob.OP, але це псевдонім: OP : str = DField.OP. Використовувати DJob.OP у словнику мені здавалося неправильним.
I noticed a couple of Ukrainian visitors to my websites! YAY!!! How exciting! :)
My little basement aquaponics setup has given me another miniature rose!!!
Some of you may have read my Git Battles post, where I talked about how I developed and a documented a Git workflow.
I recently built MyCount to track website visitors to my projects. I found that that over 40% of my visitors were from China, and that 35% of those used a Ch...
I have a future project in mind which will require a Dynamic DNS service. I created BMDynIP for that purpose. After building the service, I wanted a simple a...
I run an NFS server on my network. I use two large drives and a cron job to rsync the data to provide basic data protection. This solution will not save you ...
I’ve been tinkering with various incarnations of Patrick Loeber’s Train an AI to Play Snake tutorial for a while now. It’s my relaxing goto project that’s fu...
This project started as a cron job and a flatfile and -honestly- that would work perfectly well for a small home setup. Say, two or three machines. I’m curre...
The Bear & Moose GeoIP Project provides an easy-to-use GeoIP service for your applications and for interactive lookups.
Our first TV was a small black-and-white thing where, on rare occasions, we’d watch Animal Kingdom. Then Beta and VHS came along, and you could watch them at...
Fr3d worked: It could talk to the Snake Lab, propose changes to the RNN configuration, run experiments, look at the results, and try again. It proved the ide...
The Snake Lab had become a proper server, with a ZeroMQ API, configuration validation, a database, and a way to run experiments independently of the client. ...
In my last post, I setup a locally hosted LLM running on an old HP Z440 and wrote a crude little conversation loop. I generated random numbers, fed them to t...
This is part one of a four part blog series. In this post, I download, install and setup some software to prompt a local LLM to write haikus…
In the first post, AI FX was still mostly a seed: a repo, a PyPI package, and an idea about using automated FOREX tooling as a learning lab. Since then, the ...
A potential client pointed me to Empowering the Energy Transition Through Fast and Flexible Network Simulation. The article describes an Open Source project,...
I have a prospective client who runs a small group of technology businesses, at least one of which integrates with clients using the Delphi programming lan...
I’ve spent some time around trading systemsL At Merrill Lynch, I supported the Order Audit Trail System (OATS), a compliance system required by NASDAQ. Its p...
A Rosebud, a Few Guppies, and a Quiet Little Ecosystem
I setup an Etsy Storefront to sell high quality, museum grade prints of some of my artwork.
I’ve been working on Db4E, my Monero deployment, operations and analytics platform. It uses Linux systemd to spin up manage Monero, P2Pool and XMRig instance...
AI Snake Lab is an interactive reinforcement learning sandbox for experimenting with AI agents in a classic Snake Game environment — featuring a live Textual...
You know that saying, “A picture is worth a thousand words.”? In programming, I’d argue it can be worth a thousand lines of code…
This post is about using constants in your code. Why it matters, what the benefits are and how you can do it well. I’m sad to say, I learned this the hard wa...
This week, I introduced 15 raccoon tiger shrimp—plus a surprise 2 bonus—to my aquarium. After a proper acclimatization, I released them into the tank… and ju...
When I first started experimenting with Monero mining and self-hosted infrastructure, I did what everyone else does: I downloaded the Monero software, the P2...
Let me be honest: Git has punched me in the face more times than I can count. Every time I think I’ve got a smooth release flow down, Git yells, “Not so fast...
I was burned by opaque documentation: I’ve been building a modern terminal UI in Python using the excellent Textual framework. It’s sharp, fast, and honestly...
The original reporting system was a set of static dashboards built using GitHub Pages, JavaScript, and ApexCharts. It pulled data from my mining setup — via ...
I’ve been deep in the trenches with my Db4E project — pulling together Monero mining infrastructure, MongoDB integration, and a bunch of orchestration magic....
I recently published a small Python module to PyPI and GitHub: db4e-systemd, a lightweight wrapper around systemctl that lets you control services (start, st...
I received my order from NIKU Farms, YAY! It’s a meat delivery that my sister, Corinna Ghaznavi, gifted me this Christmas. Every two months I receive this am...
As part of my goal to be more visible in the world, I setup this domain i.e. https://osoyalce.com. I use it to publish information about the projects I’m wor...
It’s been a while since I started and then abandoned this blog. My last post was in June of 2024!!
I decided that I didn’t like the way that the main blog page looks. I am using GitHub to host the website and am using a fork of the jekyll/minima theme. My ...
It’s in the construction phase. I need to complete the water circulation process. I bought a fiber glass kit for this (and also to fix my kitchen sink!).
The XMR Mining Farm complete with this eye-popping chart The Bear and Moose Knowledge Base My resume MyZODB - A Place to Store Everything