All perguntas(coding)

Eu tenho este pipeline:

name: Build and deploy Python app to Azure Web App - app-xx-xx-api-dev

on:
  push:
    branches:
      - dev
  workflow_dispatch:

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Set up Python version
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: '3.12'

      - name: Install dependencies
        run: |
          python -m venv venv
          source venv/bin/activate
          pip install -r requirements.txt

      - name: DNA Utils
        run: |
          python -m venv venv
          source venv/bin/activate
          pip install git+https://${{ secrets.MACHINE_USER_PAT }}@github.com/xxx-dna/dna-utils.git@main

Como você pode ver, separamos a instalação dos requisitos e do pacote privado. Isso não é problema ao executar o pipeline no GitHub.

Entretanto, ao executar localmente em um Dev Box, você normalmente chamaria apenas:

pip install -r requirements.txt

Agora, o desenvolvedor também precisa instalar o pacote privado. E se tivermos mais, a coisa começa a ficar complexa.

Não estamos apenas adicionando o token, pois não o queremos no código do repositório. Isso pode ser resolvido de uma maneira mais adequada?

Nesta pergunta, "Usando HTMLwidgets no LiteDown", eu estava perguntando sobre o uso de HTMLwidgets em um litedowndocumento. Como a resposta dizia, atualmente não há suporte para isso.

Dei uma olhada no código-fontelitedown e parece que seria possível se o código adicionasse algo ao cabeçalho do documento. O tipo de coisa que precisaria adicionar seriam inclusões de JavaScript, CSS e assim por diante.

Você já pode fazer isso se souber o que deseja adicionar com antecedência e puder consultar o YAML. Por exemplo, este documento adiciona o comentário HTML ao cabeçalho:

---
title: "working in litedown"
output: 
  html:
    meta:
      header_includes: "<!--This is a comment which should go in the header-->"
knit: litedown:::knit
---

This is the body.

Você também pode usar a litedown::vest()função para adicionar coisas inline no corpo, mas o que você pode adicionar parece ser bastante limitado: apenas nomes de arquivos CSS e Javascript. Talvez isso seja suficiente para as minhas necessidades, mas seria mais organizado se eu pudesse adicionar diretamente ao cabeçalho.

Então minha pergunta é: existe uma maneira programática (ou seja, algo que poderia ser incluído em um pedaço de código) que alcançaria o mesmo resultado que a header_includesentrada YAML?

Estou fazendo um pequeno projeto para o meu portfólio. Sou um programador iniciante e estou com um problema ao importar a função js de outro arquivo. Esta função é necessária porque preciso usá-la em outra lógica do meu código. Esses dois arquivos estão na mesma pasta chamada scripts. Os scripts são adicionados a index.html antes da tag de fechamento do corpo com o atributo defer.

ProdutosDb.mjs:

import axios from "axios";

const productsDb = process.env.DB_BASE_URL;
let products;

export const fetchProducts = async () => {
  const productsDb = process.env.DB_BASE_URL;
  try {
    const res = await axios.get(productsDb);
    products = res.data;
    //console.log("value of products:", products);
    return products;
  } catch (err) {
    console.err("Error fetching products: ", err);
    throw err;
  }
};
const createProductCart = async () => {
  await fetchProducts();
  const shopList = document.querySelector(".shop-list");
  shopList.innerHTML = "";
  console.log(products);

  products.forEach((element) => {
    const shoppingCart = document.createElement("li");
    shoppingCart.classList.add("shop-list-item");

    let imgURL = `http://127.0.0.1:3000${element.image}`;
    shoppingCart.innerHTML = `
        <a href="#">
          <img class="item-image" height="320px" width="320px" src="${imgURL}" alt="${element.name}" />
          <div class="shop-list-info">
            <p>${element.category}</p>
            <h3>${element.name}</h3>
          </div>
        </a>
        <button class="openCartModal" data-id="${element.id}">Wybierz opcje</button>
      `;

    shopList.appendChild(shoppingCart);
  });
  return;
};

document.addEventListener("DOMContentLoaded", async () => {
  try {
    createProductCart();
  } catch (err) {
    console.error("Error", err);
  }
});

modal.mjs:

import { fetchProducts } from "./productsDb.mjs";

// Open quick shopping modal window
const shopList = document.querySelector(".shop-list");
shopList.addEventListener("click", function (ev) {
  const modal = document.querySelector("[modalOpen]");
  const modalClose = document.querySelector("[modalClose]");

  if (ev.target.closest(".openCartModal")) {
    openModal(modal, modalClose);
  }
});

function openModal(modal, modalClose) {
  modal.classList.toggle("isHidden");

  function close() {
    modal.classList.toggle("isHidden");
    document.removeEventListener("keydown", keyClose);
    modal.removeEventListener("click", clickOutClose);
    modalClose.removeEventListener("click", close);
  }

  function keyClose(ev) {
    if (ev.key === "Escape" && !modal.classList.contains("isHidden")) {
      close();
    }
  }

  function clickOutClose(ev) {
    if (ev.target === modal || ev.target.classList.contains("isHidden")) {
      close();
    }
  }
  document.addEventListener("keydown", keyClose);
  modal.addEventListener("click", clickOutClose);
  modalClose.addEventListener("click", close);
}

Preciso usar a função fetchProducts na lógica modal para passar valores do banco de dados para o modal de abertura. Estou tentando alterar o tipo do meu script para módulo, também no package.json, alterando o tipo para módulo, mas sem resultados positivos. Quando reinicio meu frontend, apenas o nome do módulo no console muda a cada vez.

Eu recebo algo assim:

Uncaught Error: Cannot find module '92Na4'
    at newRequire (kk-js.6bb1462e.js:74:19)
    at newRequire (kk-js.57740558.js:66:18)
    at newRequire (kk-js.8b89b8d5.js:66:18)
    at newRequire (kk-js.8b89b8d5.js:58:18)
    at localRequire (kk-js.8b89b8d5.js:97:35)
    at fsaaM../productsDb.mjs (modal.mjs:1:1)
    at newRequire (kk-js.8b89b8d5.js:84:24)
    at kk-js.8b89b8d5.js:144:5
    at kk-js.8b89b8d5.js:163:3

Qualquer ideia será muito útil para mim.

Estou usando o Angular 19 e todo o meu estilo funciona conforme o esperado ao fazer um ng serve , mas quando eu construo o projeto, ele cria um pacote do meu css e o insere apenas para "imprimir".

Tenho isso no meu arquivo angular.json e, novamente, ele cria o pacote perfeitamente:

"styles": [
  "node_modules/font-awesome/css/font-awesome.css",
  "src/custom-theme.scss",
  "src/styles.css"
]

Meu arquivo index.html criado se parece com isso nas tags head que tratam do estilo:

<style>...all component styling...</style>
<link rel="stylesheet" href="styles-QO6MI7ZW.css" media="print" onload="this.media='all'">
<noscript>
  <link rel="stylesheet" href="styles-QO6MI7ZW.css">
</noscript>

Se eu inspecionar o HTML com o Chrome e remover o media="print" do link da folha de estilo, todo o meu CSS carrega corretamente e tudo fica bem. Caso contrário, meus estilos globais ficam bagunçados. Qualquer ajuda para que esse estilo funcione para todas as mídias seria bem-vinda, porque não sei por que ele está fazendo o que está fazendo.

Tenho uma Atividade Web para enviar uma POSTsolicitação a uma API criada no Azure Spring Apps. O corpo é composto pelo resultado de uma consulta anterior, em formato JSON. A Atividade Web envia a solicitação corretamente, mas retorna o erro 400.

Os logs de erros mostram:

2025-04-14 13:37:54.582 WARN 1 --- [nio-1025-exec-2] .wsmsDefaultHandlerExceptionResolver: Resolvido [org.springframework.http.converter.HttpMessageNotReadableException: erro de análise JSON: não é possível desserializar o valor do tipo java.time.OffsetDateTimeda string "2025-04-13T16:34:24.938": falha ao desserializar java.time.OffsetDateTime: (java.time.format.DateTimeParseException) O texto '2025-04-13T16:34:24.938' não pôde ser analisado no índice 23; a exceção aninhada é com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidFormatException: Não é possível desserializar o valor do tipo java.time.OffsetDateTimeda string "2025-04-13T16:34:24.938": Falha ao desserializar java.time.OffsetDateTime: (java.time.format.DateTimeParseException) O texto '2025-04-13T16:34:24.938' não pôde ser analisado no índice 23 em [Fonte: (org.springframework.util.StreamUtils$NonClosingInputStream); linha: 1, coluna: 306] (por meio da cadeia de referência: java.util.ArrayList[0]->com.core.model.Transaction["transactionDTime"])]

Ao inspecionar a entrada da Web Activity no Synapse, vejo que o transactionDTimevalor está correto, conforme mostrado aqui:

{
    "method": "POST",
    "headers": {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer AASDFASDFADFADF...",
        "Accept": "*/*"
    },
    "url": "https://azure.spring.apps.domain.azuremicroservices.io/api/transaction/bulk",
    "connectVia": {
        "referenceName": "AutoResolveIntegrationRuntime",
        "type": "IntegrationRuntimeReference"
    },
    "body": [
        {
            "description": "payload description",
            "transactionDTime": "2025-04-13T16:34:24.938Z",
            "amount": 10,
            "initialBalanceAmount": 100.00,
            "currencyCode": "USD",
        }
    ]
}

A diferença que vejo é que, no JSON de entrada, o valor datetime tem o Z à direita para o deslocamento datetime; no entanto, no erro relatado no log, não há Z à direita para UTC. Meu palpite é que isso esteja acionando o erro.

Na verdade, se eu usar o mesmo corpo na minha coleção do Postman, o endpoint da API funciona bem e realiza as atividades esperadas. É por isso que acredito que o problema não está necessariamente no corpo da entrada na WebActivity, mas sim depois disso. Tentei remover o Z no final da string de data usando o Postman e obtive o mesmo erro.

Minha pergunta é: como posso evitar que a Atividade Web altere o literal de data e hora?

ATUALIZAÇÃO Se eu definir o corpo da atividade da Web igual ao corpo do texto, funciona bem. O problema é quando eu defino o corpo como uma expressão, como @variables('currentBatch').

O que eu fiz foi copiar o corpo que aparece na entrada da atividade da Web e colá-lo na caixa de texto do corpo da atividade da Web

ATUALIZAÇÃO 2

Esta é a configuração da WebActivity. Se eu colocar o corpo da entrada diretamente no corpo deste formulário, funciona. Caso contrário, ainda gera uma solicitação inválida.

ATUALIZAÇÃO 3

Esta é a saída da atividade de pesquisa, as datas e horas parecem estar bem formatadas. Assim como na entrada da atividade da web.

{
    "count": 5,
    "value": [
        {
            "description": "SWIFT",
            "transactionDTime": "2025-04-14T22:54:43.75Z",
            "amount": 450,
            "initialBalanceAmount": 1700.00,
            "currencyCode": "USD"
        }
    ]
}

e esta é a saída da atividade Set CurrentBatch

{ "nome": "currentBatch", "valor": [ { "descrição": "SWIFT", "transactionDTime": "2025-04-14T22:54:43.75Z", "valor": 4500, "initialBalanceAmount": 1773972.48, "currencyCode": "USD", } ] }

Tenho um projeto em C# que chama algumas APIs. Essas APIs são bem diferentes, e a resposta é diferente para quase todas as chamadas.

Eu escrevi um serviço de cliente genérico:

public class HttpClientHelper
{
    private readonly IHttpClientFactory _httpClientFactory;

    public HttpClientHelper(IHttpClientFactory httpClientFactory)
    {
        _httpClientFactory = httpClientFactory;
    }

    public async Task<TResponse> MakeHttpRequestAsync<TRequest, TResponse>(
        string clientName,
        string url,
        HttpMethod httpMethod,
        TRequest requestBody = default,
        bool handleErrors = false)
    {
        // Get a named HttpClient instance
        var client = _httpClientFactory.CreateClient(clientName);

        var request = new HttpRequestMessage
        {
            Method = httpMethod,
            RequestUri = new Uri(url)
        };

        // Serialize the request body to JSON (if it exists)
        if (requestBody != null)
        {
            var json = JsonSerializer.Serialize(requestBody);
            request.Content = new StringContent(json, 
                                  Encoding.UTF8, "application/json");
        }

        // Send the HTTP request
        var response = await client.SendAsync(request);

        // Handle errors if specified
        if (handleErrors && !response.IsSuccessStatusCode)
        {
            throw new HttpRequestException($"Failed: {response.StatusCode}");
        }

        // Deserialize the response JSON into the specified type
        var responseJson = await response.Content.ReadAsStringAsync();
        return JsonSerializer.Deserialize<TResponse>(responseJson, 
            new JsonSerializerOptions { PropertyNameCaseInsensitive = true });
    }
}

Agora, quero ter um retorno mais estruturado desta função. Por exemplo, gosto de usar para todas as respostas algo como

public class ApiResponse<T> where T : class
{
    public T? Data { get; set; }
    public string? ErrorMessage { get; set; }
    public int HttpErrorCode { get; set; } = 200;
    public bool Success { get; set; } = false;
}

Não preciso lidar com os erros no código principal, e tudo é gerenciado perfeitamente no cliente da API genérica. Se houver um erro na chamada, no ApiResponse, posso definir Successcomo false.

Se eu escrever este código:

public async Task<ApiResponse<TResponse>> 
    MakeHttpRequestAsync<TRequest, ApiResponse<TResponse>>(
    ...
    )
{
    // code
}

Recebo um erro

O tipo ou nome do namespace TResponsenão pôde ser encontrado (está faltando uma diretiva using ou uma referência de assembly?)

O que não quero é derivar uma classe do ApiResponseporque uso os modelos em outras partes do código.

Existe uma maneira de implementar isso?

Eu sei que para ativar o virtualenv é só usar o comando, .venv/Scripts/activate.ps1mas eu queria saber se tem alguma forma de fazer o powershell fazer isso automaticamente?

Os existentes apenas falam sobre como ativá-lo, mas não como fazer o Powershell fazer isso automaticamente

• virtualenv no PowerShell?
• Como ativar o virtualenv usando o PowerShell?

Estou procurando algo assim, mas no Powershell

Automatizando a ativação/desativação do virtualenv no zsh

É legal escrever algo assim?

#include <memory>

struct A {
    int i, j;
    constexpr A() : i((std::construct_at(&j, 2), j-1)) {}
};
constexpr A a{};
static_assert(a.i == 1);
static_assert(a.j == 2);

Aqui, io inicializador -member primeiro inicializa jo membro usando std::construct_ate depois lê seu valor em j-1.

Na prática, vejo que todos os GCC, MSVC e Clang aceitam o programa. Demonstração online: https://gcc.godbolt.org/z/YzEoPPj96

Mas Clang emite o aviso:

<source>:5:50: warning: field 'j' is uninitialized when used here [-Wuninitialized]
    5 |     constexpr A() : i((std::construct_at(&j, 2), j-1)) {}
      |                                                  ^

Isso parece contraditório, já que a leitura de valores não inicializados em expressões constantes deve resultar em falha grave. O programa está bem formado e o diagnóstico está simplesmente errado?

E graças ao @TedLyngmo, aqui está um exemplo mais complicado com alocações de heap:

#include <string>

struct A {
    std::string i, j;

    constexpr A()
        : i(((void)std::construct_at(&j,
                                     "Hello world, this is very funny indeed "
                                     "and this is a long string"),
             j + " with some exta in it"))
        , j([k=std::move(j)]()mutable { return std::move(k); }()) {}
};

static_assert( A{}.i.length() == 85 );
static_assert( A{}.j.length() == 64 );

Demonstração online: https://gcc.godbolt.org/z/zcb4hbhY3

Estou recebendo este erro:

Erro ao converter o tipo de dados nvarchar para bigint

Quando tento executar a consulta abaixo, se eu remover a condição de comparação de datas, funciona perfeitamente.

 select c.reference AccountNo,
        i.insurance_cancellation_dt CustomerCancelDte,
        cus.ext_name CustomerName,
        case when f.amt_matched=0 then 'Paid' else 'Unpaid' end ChargebackStatus,
        '' DlrCancelRequiredInd,
        acf.reference NetcheckAccountNo,
        iType.value ProductDesc,
        acf.amount TotRefundAmt,
        iParty.ext_name VendorName,
        v.vin_no Vin
from 
    contract c 
inner join 
    asset_hdr ah on c.contract_id = ah.current_contract_id 
                 and c.dealer_id = 1201 
                 and c.reference = '100981'
inner join 
    asset_hdr_insurance i on i.asset_hdr_id = ah.asset_hdr_id
--   and i.insurance_cancellation_dt > '2025-01-01'
--   and i.insurance_cancellation_dt < '2025-04-01'
inner join 
    party cus on cus.party_id = c.cparty_id
inner join 
    asset_custom_flow acf on acf.reference = i.asset_hdr_insurance_id
                          and acf.custom_flow_hdr_id = (select custom_flow_hdr_id 
                                                        from custom_flow_hdr 
                                                        where name = 'AMP Chargeback')
inner join 
    flow f on f.contract_id = c.contract_id 
           and f.custom_flow_link_no = acf.link_no
inner join 
    xt_lookupset iStatus on iStatus.xt_lookupset_id = i.insurance_status
inner join 
    xt_lookupset iType on iType.xt_lookupset_id = i.insurance_type
inner join 
    party iParty on iParty.party_id = i.insurance_party_id
inner join 
    asset_class_vehicle v on v.asset_hdr_id = ah.asset_hdr_id
                          and v.vin_no = 'TTXJG330ML5P34985'

Utilizo Keras e Tensorflow para treinar um Perceptron Multicamadas (MLP) "simples" para uma tarefa de regressão, onde utilizo o erro quadrático médio (MSE) como função de perda. Denomino meus dados de treinamento como x_train, y_traine meus dados de teste como x_test, y_test. Reconheci o seguinte: Para Ae Bdefinido da seguinte forma:

1. A = model.evaluate(x_test, y_test)e
2. B = loss(pred_test, y_test), onde pred_test = model.predict(x_test)estão as previsões fora da amostra obtidas do meu modelo,

os valores para Ae Bsão (ligeiramente) diferentes. Minha pergunta é de onde vem a diferença e o que posso fazer para que os valores coincidam. Abaixo, dou um exemplo mínimo reproduzível no qual tentei encontrar a resposta sozinho (sem sucesso). Minha primeira suspeita foi que isso é causado pelo cálculo em lotes; após algumas experiências com os tamanhos de lote, esse não parece ser o caso. Há perguntas relacionadas neste site, mas a resposta a esta pergunta sobre o mesmo (?) problema parece ser específica para CNNs. A discussão neste post afirma que a diferença é causada pela avaliação em lotes em model.evaluate, mas 1.) Eu realmente não vejo como a escolha do tamanho do lote deve afetar o resultado, já que no final a média é construída de qualquer maneira e 2.) mesmo se definir o tamanho do lote para o número de amostras, os resultados ainda são diferentes . Este é até o caso na resposta ao post mencionado . Por fim, há este tópico , onde o problema parece ser causado pela propriedade da métrica de ser, na verdade, uma variante em relação aos tamanhos de lote. No entanto, este não é o caso do MSE!

Aqui está o exemplo mínimo onde treino uma função de regressão em simulações:

import tensorflow as tf
import keras
import numpy as np
import random as random # for sims and seed setting

random.seed(10)

x = np.random.normal([0, 1, 2], [2,1,4], (200, 3))
y = x[:,0] + 0.01 * np.power(x[:,1], 2) + np.sqrt(np.abs(x[:,2] - 3)) + np.random.normal(0, 1, (200))
y = y[:,np.newaxis]

x_train = x[0:100,:]
y_train = y[0:100,:]
x_test = x[101:200,:]
y_test = y[101:200,:]

# MSE
def MSE(a,b):
    return tf.reduce_mean(tf.pow(a - b, 2))

# layers
Inputs_MLP = tf.keras.Input(batch_shape = (100,3), dtype = tf.float32)
Layer1_MLP = tf.keras.layers.Dense(16)(Inputs_MLP)
Outputs_MLP = tf.keras.layers.Dense(1)(Layer1_MLP)

# keras model
model_MLP = tf.keras.Model(Inputs_MLP, Outputs_MLP)
model_MLP.compile(loss = MSE)
history = model_MLP.fit(x = x_train, y = y_train, epochs=5, batch_size = 25)

# evaluation

# out-of-sample
model_MLP.evaluate(x_test, y_test, 100)
# 5.561294078826904
pred_MLP_test = model_MLP.predict(x_test, batch_size = 100)
MSE(pred_MLP_test, y_test)
# <tf.Tensor: shape=(), dtype=float64, numpy=5.561294010797092>

# in-sample
model_MLP.evaluate(x_train, y_train, 100)
# 5.460160732269287
pred_MLP_train = model_MLP.predict(x_train, batch_size = 100)
MSE(pred_MLP_train, y_train)
# <tf.Tensor: shape=(), dtype=float64, numpy=5.46016054713104>

A avaliação fora da amostra resulta em 5,561294078826904 uma vez e, por outro lado, em 5,561294010797092. Para este exemplo, a diferença é pequena, mas ainda me incomoda. Além disso, para outro exemplo (mais longo e complexo), a diferença é maior. Agradeço qualquer ajuda!