TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #247 · 11.03

Попробовали на работе предметно-ориентированное проектирование (Domain Driven Design). Это такой способ построения архитектуры, когда ты (чаще всего с помощью системы типов и ООП) описываешь физическую суть вещей, которые представлены в твоей программе. Например, если в программе есть объект "Книга", то её нужно снабдить свойствами, которые бывают у книг в реальности: число страниц, автор, язык, тип обложки и т.д. При этом данные свойства должны быть такими, чтобы присвоить им нереалистичные значения было нельзя. Допустим, число страниц не может быть отрицательным (и скорее всего в реальном мире не может быть нулём). При попытке установить отрицательное число страниц программа должна выбросить исключение. А совсем в идеальном случае -- не дать этого сделать программисту на уровне статического анализа кода. Описав все свойства книги, вы снабжаете её операциями, которые над ней можно сделать. Например, из книги можно вырвать страницу, и при этом число страниц уменьшается. Нет такого случая, когда можно вырвать страницу без изменения числа страниц. Вы строго программируете эту зависимость, делаете у книги метод "Вырвать страницу", а он уже уменьшает число. Кстати, свойство "Число страниц" при этом нельзя переназначить в уже созданной книге. Можно только создать книгу, передав в её конструктор (так называется в программировании функция создания объектов) заданное число страниц. Но поменять число страниц можно только специальными методами "Вырвать страницу" и "Вклеить страницу". С помощью этого подхода вы гарантируете, что ваши объекты всегда находятся в валидном состоянии -- то есть таком, которое возможно в реальной жизни с объектом, представленным программой. Плюсы подхода очевидны: меньше число ошибок. Код описывает сам себя, и программист, если не лезет внутрь объекта "Книга", вообще не сможет сделать с книгой ничего недопустимого. Минусы, думаю, тоже понятны: изначально проектировать сложнее, нужно учесть много нюансов, писать тесты. Время разработки изрядно растёт. Изменение требований даётся дороже: например, если каким-то образом в ваш книжный магазин поступят книги со страницами из кевлара, которые невозможно вырвать :) Но первый проект с этим подходом мы сдали хорошо, без багов. Лучше, чем многие предыдущие. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 7 подобни публикации

Търсене: #mav

当前筛选 #mav清除筛选
American Crypto©

@americancryptotrading · Post #27366 · 06.09.2025 г., 09:40

🇺🇸#MAV/USDT is facing the neckline of the roundingbottom formation on the daily timeframe💁‍♂️ Breakout – Retest – Go🐃 American Crypto©

Hashtags

Binance crypto champions

@binancecryptochampions · Post #2652 · 25.08.2025 г., 01:55

✴️Free signal-Futures ✴️ ⚡️⚡️#MAV/USDT⚡️⚡️ Exchanges: Binance Futures, Bybit USDT Signal Type: Regular (Short) Leverage: Cross 20.0x 🚪Entry Targets: 1) 0.0616 🎯Take-Profit Targets: 1) 0.063 2) 0.07 3) 0.075 🚫Stop Loss: 0.0579 🌱 Published By: @Trading_exp🌱 Join_vip: @Crypto_Futures_Spot_Payment_bot

Hashtags

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 26.01.2024 02:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #PORTO | 2.478 | PP: 51% | LP: 93% #PROM | 8.059 | PP: 49% | LP: 91% #LAZIO | 2.576 | PP: 46% | LP: 90% #DUSK | 0.2487 | PP: 46% | LP: 94% #PENDLE | 2.4848 | PP: 43% | LP: 93% #OM | 0.09924 | PP: 42% | LP: 90% #CVP | 0.3888 | PP: 36% | LP: 93% #SYN | 0.8595 | PP: 36% | LP: 95% #CHZ | 0.11037 | PP: 34% | LP: 93% #TRX | 0.11277 | PP: 33% | LP: 93% #POND | 0.01638 | PP: 31% | LP: 94% #CHR | 0.2542 | PP: 30% | LP: 94% #FIS | 0.392 | PP: 29% | LP: 91% #CTSI | 0.2212 | PP: 28% | LP: 93% #FXS | 10.035 | PP: 28% | LP: 94% #MKR | 2084 | PP: 28% | LP: 95% #ORDI | 51.163 | PP: 26% | LP: 90% #AMB | 0.00751 | PP: 25% | LP: 90% #BTCDOWN | 0.002722 | PP: 25% | LP: 93% #LSK | 1.301 | PP: 25% | LP: 95% #VTHO | 0.002161 | PP: 24% | LP: 92% #CITY | 2.958 | PP: 24% | LP: 93% #LDO | 2.999 | PP: 24% | LP: 93% #1000SATS | 0.0003885 | PP: 23% | LP: 91% #AUCTION | 24.96 | PP: 23% | LP: 93% #NMR | 19.46 | PP: 22% | LP: 94% #CTXC | 0.4164 | PP: 22% | LP: 95% #AMP | 0.003401 | PP: 21% | LP: 92% #SKL | 0.07252 | PP: 21% | LP: 93% #ALPINE | 2.074 | PP: 21% | LP: 94% #PROS | 0.5028 | PP: 21% | LP: 95% #PSG | 3.253 | PP: 20% | LP: 91% #WING | 8.78 | PP: 20% | LP: 92% #ACM | 2.047 | PP: 20% | LP: 94% #ASTR | 0.1674 | PP: 20% | LP: 94% #MAV | 0.5367 | PP: 20% | LP: 96% #MULTI | 2.202 | PP: 20% | LP: 96% #NTRN | 1.0397 | PP: 19% | LP: 91% #RAD | 1.867 | PP: 19% | LP: 92% #XMR | 157.8 | PP: 19% | LP: 92% #DATA | 0.0461 | PP: 19% | LP: 95% #SEI | 0.6017 | PP: 19% | LP: 96% #INJ | 31.39 | PP: 18% | LP: 93% #RLC | 2.09 | PP: 18% | LP: 95% #DIA | 0.4029 | PP: 17% | LP: 93% #BNX | 0.2869 | PP: 16% | LP: 90% #KMD | 0.2419 | PP: 16% | LP: 90% #RPL | 28.39 | PP: 16% | LP: 91% #SSV | 28.74 | PP: 16% | LP: 91% #ORN | 0.8144 | PP: 16% | LP: 93% ... ——————————————————————— Total Predictions: 368 PP > 50%: 1 LP > 50%: 368 PP > 60%: 0 LP > 60%: 368 PP > 70%: 0 LP > 70%: 367 PP > 80%: 0 LP > 80%: 357 PP > 90%: 0 LP > 90%: 219 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability