Hei! Godt jobbet med prosjekt del B. Du har klart å implementere et solid fundament som dekker viktige aspekter av oppgaven, spesielt med tanke på hvordan du har organisert logikken for å lagre og hente data fra databasen. Her er noen tilbakemeldinger på arbeidet ditt:
Det du har gjort bra:
Først og fremst, flott at du klarte å få alle testene til å kjøre suksessfullt. Dette er et godt tegn på at du har jobbet strukturert og målrettet mot oppgavenes krav. Kjempebra!
Koden for å laste ned den komplette strukturen av smarthuset (load_smarthouse_deep) fra databasen er veldig ryddig og følger god praksis med å bruke fetchall() for å hente data spørringer. Dette viser at du har en solid forståelse av databasens interaksjon med Python.
Bruk av klasser og arv i domain.py er godt utført. Det viser at du forstår objekt-orientert programmeringskonsepter godt. Dette er spesielt synlig ved din bruk av Actuator og Sensor klasser, samt metodene for å slå dem på og av.
Potensielle feil og forbedringsområder:
Når det gjelder update_actuator_state, er det veldig bra at du bruker CREATE TABLE IF NOT EXISTS for å sikre at tabellen eksisterer før du prøver å legge inn data. Det er imidlertid viktig å huske at denne koden vil kjøre hver gang metoden blir kalt, som kan være unødvendig etter at tabellen først er opprettet. Vurder om tabellen virkelig trenger å sjekkes / opprettes hver gang, eller om dette kan gjøres en gang ved initialisering.
I calc_hours_with_humidity_above har du gjort noen antagelser om hvilke timer som skal returneres. Selv om dette kan fungere for de spesifikke testene, er det viktig å sørge for at funksjonen generelt kan håndtere ulike inndata og situasjoner korrekt. Det ville vært ideelt å finne en løsning som dynamisk identifiserer timer basert på faktiske målinger fra databasen, uten å "jukse" ved å bruke forventede verdier.
Tips til videre forbedringer:
For å optimalisere kode ytterligere, kunne du vurdert å benytte with-kontekstmanagere når du jobber med databaseforbindelser. Dette sikrer at forbindelsen lukkes på en ryddig måte, selv om det oppstår feil under databaseoperasjoner.
Det kan også være nyttig å utforske mer avanserte SQL-funksjoner og -teknikker for å gjøre spørringene dine mer kompakte og effektive, spesielt for de statistiske beregningene i calc_avg_temperatures_in_room og calc_hours_with_humidity_above.
Generelt har du gjort et meget godt arbeid på dette prosjektet. Fortsett med det gode arbeidet og utforskningen av databaser!
Du kan bare lukke dette "issue" som løst når du har lest gjenomm den :wink:
Oskarmo
commented
3 months ago
Hei! Godt jobbet med prosjekt del B. Du har klart å implementere et solid fundament som dekker viktige aspekter av oppgaven, spesielt med tanke på hvordan du har organisert logikken for å lagre og hente data fra databasen. Her er noen tilbakemeldinger på arbeidet ditt:
Det du har gjort bra:
Først og fremst, flott at du klarte å få alle testene til å kjøre suksessfullt. Dette er et godt tegn på at du har jobbet strukturert og målrettet mot oppgavenes krav. Kjempebra!
Koden for å laste ned den komplette strukturen av smarthuset (
load_smarthouse_deep) fra databasen er veldig ryddig og følger god praksis med å brukefetchall()for å hente data spørringer. Dette viser at du har en solid forståelse av databasens interaksjon med Python.Bruk av klasser og arv i
domain.pyer godt utført. Det viser at du forstår objekt-orientert programmeringskonsepter godt. Dette er spesielt synlig ved din bruk avActuatorogSensorklasser, samt metodene for å slå dem på og av.Potensielle feil og forbedringsområder:
Når det gjelder
update_actuator_state, er det veldig bra at du brukerCREATE TABLE IF NOT EXISTSfor å sikre at tabellen eksisterer før du prøver å legge inn data. Det er imidlertid viktig å huske at denne koden vil kjøre hver gang metoden blir kalt, som kan være unødvendig etter at tabellen først er opprettet. Vurder om tabellen virkelig trenger å sjekkes / opprettes hver gang, eller om dette kan gjøres en gang ved initialisering.I
calc_hours_with_humidity_abovehar du gjort noen antagelser om hvilke timer som skal returneres. Selv om dette kan fungere for de spesifikke testene, er det viktig å sørge for at funksjonen generelt kan håndtere ulike inndata og situasjoner korrekt. Det ville vært ideelt å finne en løsning som dynamisk identifiserer timer basert på faktiske målinger fra databasen, uten å "jukse" ved å bruke forventede verdier.Tips til videre forbedringer:
For å optimalisere kode ytterligere, kunne du vurdert å benytte
with-kontekstmanagere når du jobber med databaseforbindelser. Dette sikrer at forbindelsen lukkes på en ryddig måte, selv om det oppstår feil under databaseoperasjoner.Det kan også være nyttig å utforske mer avanserte SQL-funksjoner og -teknikker for å gjøre spørringene dine mer kompakte og effektive, spesielt for de statistiske beregningene i
calc_avg_temperatures_in_roomogcalc_hours_with_humidity_above.Generelt har du gjort et meget godt arbeid på dette prosjektet. Fortsett med det gode arbeidet og utforskningen av databaser!
Du kan bare lukke dette "issue" som løst når du har lest gjenomm den :wink: