Für die Zustandsübergänge (Transitionen) unseres CommanLineInterface-Programms müssen noch Effekte (Aktionen) erstellt werden. Dabei müssen wir eine ganze Menge umbauen, um für Typsicherheit zu sorgen.
Im nächsten Teil geht es um die objektorientierte Realisierung der Transitionen zwischen Zuständen und Menüstruktur für das Command-Line-Interfaces (State-Pattern in Java).
Für das Command-Line-Interfaces per State-Pattern müssen als zweiten Schritt die Zustandsklassen als Singleton-Instanzen per ENUM umgesetzt werden (Teil 2 der Artikelserie).
Am Beispiel eines Programms mit Kommandozeilenmenü wird das State-Pattern beispielhaft in Java implementiert – im ersten Teil geht es zunächst um den Aufbau des Patterns selbst und die Grundstruktur.
Die meisten Auszubildenden nutzen in ihren Abschlussarbeiten das „Wasserfallmodell“ basierend auf einer Grafik, die Winston W. Royce als Beschreibung einer unbefriedigenden Ausgangslage herangezogen hat. Dass er daraufhin fünf wesentliche Schritte formuliert hat, die diesem Modell hinzugefügt werden müssen, um Risiken zu minimieren, ist über die Zeit scheinbar wieder verloren gegangen. Wir versuchen uns diesen fünf Schritten über das Originaldokument und Leitfragen zu nähern.
Es soll ein Webcrawler programmiert werden, der den eigenen Internetauftritt nach dort veröffentlichten E-Mail-Adressen durchsucht. Für die betroffenen Besitzer der E-Mail-Konten sollen so Awareness-Trainings gegen Social-Engineering-Angriffe angeboten werden.
Gute Software braucht gute Dokumentation – ohne unnötigen Aufwand. Eine erste Anlaufstelle ist häufig die `Readme.md`-Datei in git-Repositorys. Aber: für wen schreibe ich die eigentlich? Was sollte, was muss da rein? Wie formatiere ich die Readme-Datei mit Markdown?
Mobilitätsdatenbank erstellen: Übungsaufgabe/Gruppenklassenarbeit, um in Kleingruppen in kürzester Zeit eine Datenbank anhand der Anforderungsbeschreibung zu Modellieren (ERD, RM, SQL-DDL)
Server-Datenbank erstellen: Übungsaufgabe/Gruppenklassenarbeit um in Kleingruppen in kürzester Zeit eine Datenbank anhand der Anforderungsbeschreibung zu Modellieren (ERD, RM, SQL-DDL)
Reguläre Ausdrücke gelten als nicht wartbar. Zu kryptisch ist ihr Aufbau. Trotzdem kann man mit etwas Übung einen Blick dafür entwickeln, warum Zeichenketten durch Muster gefunden werden oder nicht gefunden werden. Hier sind ein paar Übungsaufgaben, um den Blick zu schärfen!
Die Mustererkennung Regulärer Ausdrücke (RegEx) ermöglicht Automatisierungen an Stellen, wo Handarbeit mühsam und langwierig ist. Telefonnummern in unterschiedlichen Formaten gespeichert? In einer CSV-Datei alle Spalten in verkehrter Reihenfolge? Wo stecken im Fließtext Geldbeträge mit Nachkommastellen? Derlei Aufgaben lassen sich mit RegEx lösen – besser man kennt sie!
Delete-Statements löschen selektierte Datensätzen. Sie gehören zur DML-Sprachfamilie, lassen also die Datenstruktur (z.B. auch Indexnummern) unangetastet.
Insert-Statements sind zuständig dafür, neue Datensätze in die Tabellen einzufügen. Als Datenquelle können Literale oder SELECT-Statements dienen
Die Informationen, ob es sich bei einem Attribut um ein Schlüsselattribut handelt, ob es eingabepflichtig oder einzigartig ist: all das wird über Constraints festgelegt. Es gibt unterschiedliche Möglichkeiten, Constraints festzulegen. Einige werden hier kurz vorgestellt
Alle Datenbankmanagemensysteme verfügen über ein ähnliches Set an Datentypen. Aber leider heißen sie oft anders und haben einen geringfügig anderen Funktionsumfang. Ich habe hier versucht für die wichtigsten DBMS Namen der Standardtypen zusammenzustellen.
SQL besteht aus mehreren Teilsprachen, die sich mit der Datenbankstruktur (DDL), dem Datenbankinhalt (DML) und den Berechtigungen (DCL) beschäftigen. In diesem Artikel soll es zunächst um die Grundlagen der Strutur gehen, die in der Data Definition Language (SQL-DDL) beschrieben wird.
Grundlagenaufgaben zur Data Definition und Data Manipulation Language am Beispiel der entworfenen Let’s Meet Datenbank. Da deren Daten als SQL-Importskript vorliegen können die Aufgaben auch unmittelbar im DBMS ausprobiert werden.
Natürlich lernt man git am besten, in dem man es täglich nutzt. Wer aber die git-Integration in der IDE nutzt hat vielleicht keinen Bezug mehr zu den eigentlichen Konsolen-Befehlen des Versionscontrollsystems. Hier daher ein paar Fragen zu git, wie ich sie auch gerne in Klassenarbeiten stelle…
Ein vereinfachtes Pacman-Spiel soll objektorientiert erweitert werden. Übungsaufgaben zum Thema Objektorientierte Programmierung, Objektbeziehungen, UML-Klassendiagramm, Implementierung in Python.
Dies ist der dritte Teil (Normalisierung) einer Beispiellösung für die „Let’s Meet“ Datenbank-Lernsituation. Die Daten sollen nun über Zeichenkettenoperationen, JOIN, UNION und Subselects im Bestand normalisiert und in neue Tabellen übernommen werden.
Aggregierende Funktionen bieten die Möglichkeit, übergreifende Aussagen zu mehreren Datensätzen vorzunehmen. Gemeinsam mit dem GROUP-Clause wird so ermöglicht, für Datensatzgruppen beispielsweise Summen oder Durschnitte zu bilden. Dieser Artikel reist die Grundlagen dazu an.
In der Projektion eines SELECT-Statements können Funktionen genutzt werden, die skalar oder aggregierend sind, die Zahlen, Zeichenketten, Datumswerte oder auch die Ablaufsteuerung betreffen. Dieser Artikel gibt eine kurze Übersicht.
Der am häufigsten benötigte SQL-Befehl ist der SELECT-Befehl. In diesem Grundlagenartikel werden die Bestandteile Projektion und Selektion sowie die einzelnen Clauses einfacher SELECTs beschrieben.
Dies ist der zweite Teil (Datenimport) einer Beispiellösung für die „Let’s Meet“ Datenbank-Lernsituation. Aus der Excel-Datei wird über Formeln ein SQL-Importscript erstellt, das in einen neuen Docker-Container importiert wird.
Dies ist der erste Teil (Modellierung) einer Beispiellösung für die Let’s Meet“ Datenbank-Lernsituation. Es führen viele Wege zum Ziel – der einzig richtige ist der Weg, den man selbstständig gegangen ist. Daher ist diese Variante bestenfalls als eine Ideenskizze zu verstehen, die genutzt werden kann, wenn man nicht mehr weiterkommt. Einige Schritte habe ich bewusst etwas umständlicher realisiert, um so bestimmte Techniken des Datenbankentwurfs bzw. Abfragetechniken darstellen zu können.
Im konzeptuellen Modell wird die innere Struktur der Daten erfasst, die in einer Datenbank persistiert werden sollen. Auf Basis des so erstellten ER-Modells kann später entschieden werden, welches Datenmodell zur Speicherung der vorliegenden Struktur am geeignetsten ist.
Leitfragen und Übungsaufgaben zum Themengebiet Blackbox-Testfallerstellung, Whitebox-Metriken, Testgetriebene Entwicklung.
Bevor der ESP Thermostate auslesen kann, müssen erstmal die Basics erledigt werden: WiFi, Over-The-Air-Firmwareupdate, Logging. Erst danach wird es projektspezifisch.
Für eine Heizungsregelung (ESP32 basierend auf 1-2-4-Bus) sollen Heizungsthermostate (Fritz SmartHome, Dect ULE) ausgelesen werden. Basierend auf den Werten soll die Steuerspannung am Analog-Ausgang des ESP32 eingestellt werden.
