![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
Почему философская? Да потому что развязка - прямо по Конфуцию.
Короче, задумали мы тут обмануть бестолковый BIRT с его недо-javascript и нелепыми попытками лохматить SQL. У этого бедняги в качестве датасета можно указать статический файл или URI, откуда данные будут получены по TCP. Сказано-сделано. На Flask приторочил сервис, из-под него запускаю Пайтон, тот генерит аки зверь нужные данные (включая сложнючие переборы и фильтрации). Всё чин-чинарём, но ВДРУГ кто-то обнаруживает, что в одной из ячеек таблицы данные были неправомерно обнулены. Перво-наперво, воспроизвожу проблему - действительно репорт выходит с пустой ячейкой. Начинаю гонять пайтон-скрипт - тот упорно выдаёт пустое место. Добавляю отладочные печати, подключаю pysnooper, на всякий случай заморачиваюсь с копированием объектов (вдруг где указатель выстрелил?)...
Короче, тяжело искать черную кошку в тёмной комнате, когда ... исходная SQL таблица содержит на этом месте ПУСТУЮ ЯЧЕЙКУ. Мораль: всегда проверяйте исходные данные, прежде чем винить алгоритмы.
Короче, задумали мы тут обмануть бестолковый BIRT с его недо-javascript и нелепыми попытками лохматить SQL. У этого бедняги в качестве датасета можно указать статический файл или URI, откуда данные будут получены по TCP. Сказано-сделано. На Flask приторочил сервис, из-под него запускаю Пайтон, тот генерит аки зверь нужные данные (включая сложнючие переборы и фильтрации). Всё чин-чинарём, но ВДРУГ кто-то обнаруживает, что в одной из ячеек таблицы данные были неправомерно обнулены. Перво-наперво, воспроизвожу проблему - действительно репорт выходит с пустой ячейкой. Начинаю гонять пайтон-скрипт - тот упорно выдаёт пустое место. Добавляю отладочные печати, подключаю pysnooper, на всякий случай заморачиваюсь с копированием объектов (вдруг где указатель выстрелил?)...
Короче, тяжело искать черную кошку в тёмной комнате, когда ... исходная SQL таблица содержит на этом месте ПУСТУЮ ЯЧЕЙКУ. Мораль: всегда проверяйте исходные данные, прежде чем винить алгоритмы.
Tags:
