Welche verschiedenen Möglichkeiten gibt es, Ihre Programmiereffizienz zu verbessern?

1. Automatisierte Konvertierung von POJO-Klassen in JSON-Schemas

Es ist durchaus üblich, die REST-API nach der Implementierung zu testen. Um die Generierung von Body-Anfragen zu beschleunigen, können Sie chatgpt als Beispiel verwenden

Können Sie diese Klassen konvertieren? [body request classes] zu JSON mit einigen Dummy-Werten?

Beispiel:

Ich habe ChatGPT gefragt mit:

data class Menu(
val menu: List
)
data class MenuItem(
val id: Int,
val name: String,
val price: Double,
val category: String
)

data class Order(
val orderId: Int,
val items: List,
val totalPrice: Double,
val customerName: String,
val deliveryAddress: String
)
data class OrderItem(
val itemId: Int,
val quantity: Int
)

Generiert in einem zweiten ChatGPT den richtigen JSON, den ich in Postman oder Curl verwenden kann.

{
"menu": [
{
"id": 1,
"name": "Margherita Pizza",
"price": 12.99,
"category": "Pizza"
},
{
"id": 2,
"name": "Veggie Burger",
"price": 9.99,
"category": "Burger"
},
{
"id": 3,
"name": "Caesar Salad",
"price": 8.99,
"category": "Salad"
}
],
"order": {
"orderId": 12345,
"items": [
{
"itemId": 1,
"quantity": 2
},
{
"itemId": 3,
"quantity": 1
}
],
"totalPrice": 34.97,
"customerName": "John Doe",
"deliveryAddress": "1234 Elm Street, Anytown, AN 12345"
}
}

2. Generierung von POJO-Klassen aus JSON-Definitionen

Natürlich funktioniert es bidirektional. Stellen Sie sich also die Situation vor, dass Sie eine neue externe API verwenden und Daten abrufen, die von riesigem JSON beschrieben werden. Mit Chat können Sie problemlos Datenklassen erstellen.

Können Sie das umrechnen? [json body] JSON-Datei zu Datenklassen in Kotlin?

Mit demselben JSON wie im vorherigen Beispiel erstellt Chat eine Reihe von Datenklassen in Kotlin oder einer anderen von Ihnen benötigten Sprache.

3. Erstellung von Live-Vorlagen

Wenn Sie IntelliJ IDEA von JetBrains verwenden, sind Sie wahrscheinlich damit vertraut Live-Vorlagen. Ich würde sagen, dass dies eine der besten Funktionen dieser IDE ist, da ChatGPT die Generierung von Vorlagen unterstützt, die Sie ganz einfach abrufen können.

Können Sie mit diesem Format eine Live-Vorlage für den Intellij-Ideentest erstellen?

    @Test
fun `name`() {
// given
// when
val result = underTest.toBeTested()
// then
Assertions.assertEquals(result, 1)
}

Natürlich erstellt Chat nicht nur die Vorlage, sondern beschreibt auch, wie diese Vorlage in die IDE integriert wird.

Ein einfacher Komponententest ist nicht das einzige Beispiel, ich nutze diese Funktion häufig:

• gwt einfacher Unit-Test
• ms Methodenquelle für parametrisierten Test
• pt parametrisierter Test
• post/put/get/deleteM generiert mir einen geeigneten Endpunkt-Handler

Es funktioniert auch mit Dateien, sodass Sie die Erstellung von Repositorys, Diensten, Rest-Controllern usw. automatisieren und beschleunigen können.

4. Diagrammerstellung für Abläufe oder Systementwürfe

Mehr benutzerdefinierte GPTs, mehr Möglichkeiten, insbesondere im Bereich der Visualisierung von Daten. Diagramme: Zeig es mir Erstellen Sie Diagramme, Architekturvisualisierungen, Flussdiagramme, Mindmaps und Schemata. Dieses GPT ermöglicht die Erstellung von Visualisierungen in verschiedenen Formaten wie Markmap oder PlantUML, Sie haben sogar die Möglichkeit, sie in Miro und Mermaid zu bearbeiten.

Könnten Sie eine Mindmap zu fortgeschrittenen Softwaresicherheitsthemen erstellen?

Datenbankdiagramm auf SQL-Basis ohne Probleme:

5. Persönlicher Debugger

Chat ist von unschätzbarem Wert, wenn es um die Suche nach Fehlern geht. Ausgehend vom einfachen Stack-Trace kann er Ihnen mehrere Gründe für das Auftreten von Ausnahmen und auch mehrere Möglichkeiten zu deren Lösung liefern.

Kürzlich habe ich viel Zeit mit Project Reactor verbracht und Chat war mit den Erklärungen zu reaktiven Herausgebern, Betreibern und Best Practices sehr hilfreich.

6. Validierung von Design-/Entwicklungslösungen

Von Zeit zu Zeit muss ich einen übergeordneten Ansatz entwerfen und ihn in die bestehende Architektur integrieren. Abgesehen von der Tatsache, dass ich eine Reihe von Diagrammen für weitere Präsentationen erstellen muss, ist Chat ein großartiger Sparringspartner für meine Ideen. Schauen Sie sich meine Anregungen an:

Sehen Sie mögliche Probleme bei der Verwendung von InfluxDB + Spring Stack als Datenquelle für Grafana?

Antwort:

Die Verwendung von InfluxDB zusammen mit Spring (vermutlich Spring Boot zum Erstellen von Microservices oder Webanwendungen) als Datenquelle für Grafana ist ein gängiger und effektiver Stack zur Überwachung und Visualisierung von Zeitreihendaten. Allerdings gibt es, wie bei jedem Technologie-Stack, potenzielle Überlegungen oder Herausforderungen, auf die Sie stoßen könnten:

Komplexität bei der Integration: Während sich InfluxDB gut in Grafana integrieren lässt, erfordert die nahtlose Integration in Spring-Anwendungen möglicherweise zusätzliche Konfiguration und Verständnis sowohl der Spring- als auch der InfluxDB-APIs.

Leistungsaufwand: InfluxDB ist eine Zeitreihendatenbank und für schreibintensive Arbeitslasten optimiert. Wenn Ihre Spring-Anwendung jedoch eine extrem große Menge an Datenpunkten generiert, kann dies Auswirkungen auf die Leistung haben. Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass die InfluxDB-Instanz ordnungsgemäß skaliert und konfiguriert ist.

Datenstruktur und Schemadesign: Das Entwerfen des richtigen Schemas für Zeitreihendaten in InfluxDB ist von entscheidender Bedeutung. Ein schlechter Schemaentwurf kann zu ineffizienten Abfragen führen, was sich auf die Leistung sowohl von InfluxDB als auch der Spring-Anwendung auswirken kann.

…

Es ist wirklich nützlich, wenn ich den SLI berechnen muss:

Können Sie den SLI eines Dienstes und einer Datenbank (99,99 %) berechnen, der Dienst hat zwei Instanzen (99,999 %)?

Und das Ergebnis ist immer mit einer Erläuterung der Art und Weise versehen, wie die Berechnungen durchgeführt werden.