• Preview и текст

    Обнаружил, что программа Preview на Маке распознает текст на картинках. Выглядит так. Исходник:

    и процесс копирования:

    Озарение пришло после того, как я привычно выделил текст, думая, что работаю с PDF. И только потом заметил, что это PNG.

    Распознавание работает неплохо, разве что слетают лидирующие пробелы. Но это ничего: достаточно вставить в редактор, выделить и нажать TAB — и все починится.

    Это еще один довод в пользу Preview. Я уже писал об этой программе и повторю — это произведение искусства. Она умеет невероятно много для работы с картинками и PDF. Доступна из коробки, бесплатна.

    Больше всего я ценю ее за скромность. Preview не требует обновлений, не показывает Tip of the day, не открывает попапы “смотри что я могу”. Она одна стоит того, чтобы купить Мак.

    Возможно, она поможет вам скопировать код из скриншота. Об этом я, кстати, тоже давненько писал: иногда, чтобы месаджер не испортил код, его проще переслать картинкой. А с помощью Preview — восстановить обратно.

    Или скачал ноты для дочки в PDF, а там в подвале реклама. Не беда, накрыл белым прямоугольником — и нет рекламы. Красота же. Где еще так можно?

  • Списки в интерфейсе

    Не понимаю, откуда у дизайнеров такие беды со списками.

    Простое правило: список всегда упорядочен по алфавиту. Всегда и точка. Не по системной айдишке, не по важности, не по фазе Луны, а по алфавиту.

    Если критериев сортировки несколько, список становится таблицей. Клик по колонке переключает сортировку на нее. Но у списка, повторю в третий раз, сортировка одна — по алфавиту. Без учета регистра, конечно.

    На скриншотах видно, что дизайнеры не знают этого правила. Пункт “Turn off…”, хоть и начинается с T, идет первым. Edit message оказался ближе к концу. Refactor — еще до середины, Create gist — предпоследний.

    Дизайнеры объединяют команды в группы, но сами группы идут от балды. В менюшках нет никакой организации. Их можно назвать одним словом — хаос. Каждый раз, когда выпадает такая менюха, как дурак сканируешь с самого начала, вместо того, чтобы прыгнуть на нужное место. O(N) и O(1)? Не слышали.

    То же самое относится к якобы “списку настроек” Эпла. Он выглядит как список, но не ведитесь. Пункты разбиты на группы, между которыми едва заметные разделители. Заголовков у групп нет. Почему Lock Screen, Touch ID и Users в одной группе, а Passwords в другой? Такой вопрос можно задать к любой другой группе.

    Цветовое кодирование сбивает с толку. Сетевые штучки нарисованы синим, а периферия — уши, клава, мышь — белым. Для других групп это правило нарушается: там все цвета. Дурдом.

    Пункт Wifi, хоть и начинается с W, идет первым. Displays — в середине, Battery — ближе к концу.

    Давайте договоримся: любой список идет по алфавиту. Да, пусть Delete окажется наверху, а Translate — внизу. Никто не умрет, и так будет лучше: человек сразу найдет то, что ему нужно.

    Кстати, дурацкие иконки — карандаш, часики, мусорный бак, ножницы, что там еще… — нужно убрать. Никто не ищет Cut по иконке ножниц среди календарей и часов. Дизайнеры-обезьянки качают иконки паками, не понимая, что только мусорят ими.

  • Github IDE

    С тяжелым сердцем смотрю, как Микрософт уродует интерфейс Гитхаба.

    Раньше Гитхаб просто показывал код. Ну, с минимальной подсветкой и ссылками на строки. Все изменилось, как только его купили Микрософты.

    Теперь Гитхаб — что-то вроде онлайн-ИДЕ. Стоит куда-то кликнуть, как появляются попапы, колонки сдвигаются, открываются ссылки для переходов к определению и все остальное. Может быть, кому-то это нужно, но в своем случае не припомню.

    До двойного клика:

    и после него:

    На скриншотах выше — типичный косяк веб-интерфейса. Я всего-то дважды кликнул на функцию read-non-quoted-string, чтобы выделить и скопировать название. В результате дерево каталогов исчезло, код переехал влево, а справа появилась новая выпадашка.

    Разве не уроды? Кто просил двигать колонки и что-то скрывать-открывать? Я просто дважды кликнул.

    Интерфейс словно перешел в режим редактирования, потому что курсор стал вертикальной чертой. При этом текст ввести нельзя — документ по-прежнему read-only. Это просто вынос мозга.

    Обратите внимание, что в результате перестановок курсор оказался в неправильном месте. Я кликнул на середину read-non-quoted-string, а на втором скриншоте он остался на конце сигнатуры за ...in]. При этом выделена правая квадратная скобка. Что происходит?

    Разбудите меня, когда у нас, наконец, будут нормальные дизайнеры.

  • PG2 release 0.1.9: arrays

    The latest 0.1.9 release of PG2 supports Postgres arrays.

    In JDBC, arrays have always been a pain. Every time you’re about to pass an array to the database and read it back, you’ve got to wrap your data in various Java classes, extend protocols, and multimethods. In Postgres, the array type is quite powerful yet underestimated due to poor support of drivers. This is one more reason for running this project: to bring easy access to Postgres arrays.

    PG2 tries its best to provide seamless connection between Clojure vectors and Postgres arrays. When reading an array, you get a Clojure vector. And vice versa: to pass an array object into a query, just submit a vector.

    PG2 supports arrays of any type: not only primitives like numbers and strings but uuid, numeric, timestamp(tz), json(b), and more as well.

    Arrays might have more than one dimension. Nothing prevents you from having a 3D array of integers like cube::int[][][], and it becomes a nested vector when fetched by PG2.

    A technical note: PG2 supports both encoding and decoding of arrays in both text and binary modes.

    Here is a short demo session. Let’s prepare a table with an array of strings:

    (pg/query conn "create table arr_demo_1 (id serial, text_arr text[])")
    

    Insert a simple item:

    (pg/execute conn
                "insert into arr_demo_1 (text_arr) values ($1)"
                {:params [["one" "two" "three"]]})
    

    In arrays, some elements might be NULL:

    (pg/execute conn
                "insert into arr_demo_1 (text_arr) values ($1)"
                {:params [["foo" nil "bar"]]})
    

    Now let’s check what we’ve got so far:

    (pg/query conn "select * from arr_demo_1")
    
    [{:id 1 :text_arr ["one" "two" "three"]}
     {:id 2 :text_arr ["foo" nil "bar"]}]
    

    Postgres supports plenty of operators for arrays. Say, the && one checks if there is at least one common element on both sides. Here is how we find those records that have either “tree”, “four”, or “five”:

    (pg/execute conn
                "select * from arr_demo_1 where text_arr && $1"
                {:params [["three" "four" "five"]]})
    
    [{:text_arr ["one" "two" "three"], :id 1}]
    

    Another useful operator is @> that checks if the left array contains all elements from the right array:

    (pg/execute conn
                "select * from arr_demo_1 where text_arr @> $1"
                {:params [["foo" "bar"]]})
    
    [{:text_arr ["foo" nil "bar"], :id 2}]
    

    Let’s proceed with numeric two-dimensional arrays. They’re widely used in math, statistics, graphics, and similar areas:

    (pg/query conn "create table arr_demo_2 (id serial, matrix bigint[][])")
    

    Here is how you insert a matrix:

    (pg/execute conn
                "insert into arr_demo_2 (matrix) values ($1)"
                {:params [[[[1 2] [3 4] [5 6]]
                           [[6 5] [4 3] [2 1]]]]})
    
    {:inserted 1}
    

    Pay attention: each number can be NULL but you cannot have NULL for an entire sub-array. This will trigger an error response from Postgres.

    Reading the matrix back:

    (pg/query conn "select * from arr_demo_2")
    
    [{:id 1 :matrix [[[1 2] [3 4] [5 6]]
                     [[6 5] [4 3] [2 1]]]}]
    

    A crazy example: let’s have a three dimension array of timestamps with a time zone. No idea how it can be used but still:

    (pg/query conn "create table arr_demo_3 (id serial, matrix timestamp[][][])")
    
    (def -matrix
      [[[[(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]]
        [[(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]]
        [[(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]]]
       [[[(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]]
        [[(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]]
        [[(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]]]
       [[[(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]]
        [[(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]]
        [[(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]
         [(OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now) (OffsetDateTime/now)]]]])
    
    (pg/execute conn
                "insert into arr_demo_3 (matrix) values ($1)"
                {:params [-matrix]})
    

    Now read it back:

    (pg/query conn "select * from arr_demo_3")
    
    [{:matrix
      [... truncated
       [[[#object[java.time.LocalDateTime 0x5ed6e62b "2024-04-01T18:32:48.272169"]
          #object[java.time.LocalDateTime 0xb9d6851 "2024-04-01T18:32:48.272197"]
          #object[java.time.LocalDateTime 0x6e35ed84 "2024-04-01T18:32:48.272207"]]
         ...
         [#object[java.time.LocalDateTime 0x7319d217 "2024-04-01T18:32:48.272236"]
          #object[java.time.LocalDateTime 0x6153154d "2024-04-01T18:32:48.272241"]
          #object[java.time.LocalDateTime 0x2e4ffd44 "2024-04-01T18:32:48.272247"]]]
        ...
        [[#object[java.time.LocalDateTime 0x32c6e526 "2024-04-01T18:32:48.272405"]
          #object[java.time.LocalDateTime 0x496a5bc6 "2024-04-01T18:32:48.272418"]
          #object[java.time.LocalDateTime 0x283531ee "2024-04-01T18:32:48.272426"]]
         ...
         [#object[java.time.LocalDateTime 0x677b3def "2024-04-01T18:32:48.272459"]
          #object[java.time.LocalDateTime 0x46d5039f "2024-04-01T18:32:48.272467"]
          #object[java.time.LocalDateTime 0x3d0b906 "2024-04-01T18:32:48.272475"]]]]],
      :id 1}]
    

    You can have an array of JSON(b) objects, too:

    (pg/query conn "create table arr_demo_4 (id serial, json_arr jsonb[])")
    

    Inserting an array of three maps:

      (pg/execute conn
                  "insert into arr_demo_4 (json_arr) values ($1)"
                  {:params [[{:foo 1} {:bar 2} {:test [1 2 3]}]]})
    

    Elements might be everything that can be JSON-encoded: numbers, strings, boolean, etc. The only tricky case is a vector. To not break the algorithm that traverses the matrix, wrap a vector element with pg/json-wrap:

    (pg/execute conn
                "insert into arr_demo_4 (json_arr) values ($1)"
                {:params [[42 nil {:some "object"} (pg/json-wrap [1 2 3])]]})
    
    ;; Signals that the [1 2 3] is not a nested array but an element.
    

    Now read it back:

    (pg/query conn "select * from arr_demo_4")
    
    [{:id 1, :json_arr [42 nil {:some "object"} [1 2 3]]}]
    
  • Microsoft Teams

    Худшая программа, с которой мне приходится работать — это Microsoft Teams, и вот почему.

    Teams — это Слак семилетней давности: тормозной и глючный. Если сегодняшний Слак еще более-менее, то после него Тимс — словно сидишь под водой: каждое действие на долю секунды медленней.

    Удивляет, что в Микрософте сделали быстрый редактор VS Code, но не осилили месаджер. По-моему, ребят из Teams надо запереть в комнате с командой VS Code, чтобы те передали опыт. Странно, что никому не приходит это в голову.

    За короткую жизнь Teams сменил несколько приложений. Сначала был Teams Classic. Потом вышел Teams for School and Work. Теперь вышел Teams New. Это говорит о том, что первое приложение сделано настолько плохо, что проще выпустить новое, чем исправлять старое. Этого никто не скрывает: первый Teams был сделан тяп-ляп, чтобы не дать Слаке занять весь рынок.

    Read more →

  • Смысл жизни

    Опасаюсь, что после сорока лет я начну искать смысл жизни. Знаете, бывает: живет человек, вроде бы все хорошо, а потом раз — на столе Евангелие, Будда и все такое. Начинаются брожения и поиски бога.

    Но пока мне 38, и вроде бы ничего не предвещает беды. Я по-прежнему уверен, что бога нет, души нет, мир случаен. Вселенная конечна. Любовь — гормоны и инстинкты.

    Философы — балаболы. Ни у одного я не видел крупицы смысла. А если крупицы и есть, то искать их среди 600 страниц — так себе удовольствие.

    У Ницше не понял ни абзаца. Читал Гегеля — ощущения, словно вода сквозь пальцы. Слова понятны, смысла не вижу даже отдаленно.

    Самый клевый чел — Иван Павлов. Он один сделал больше, чем все Гегели, Вольтеры и Канты вместе взятые.

    Читал изыскания Толстого: долгий трактат о том, как он искал бога. Каким-то образом, много раз воздвигнув и разрушив всякие доводы, он построил модель мира, в которой прожил остаток дней. Мне как стороннему наблюдателю это кажется странным. Да, построил свою модель. Это примерно как написать свою версию популярной библиотеки: интересно, стимулирует мозг, не сидишь без дела. Главное — процесс.

    Я не вижу проблем в том, что нет смысла. Зачем смысл? Все, кто утверждали, что нашли его, фактически обманули себя. Подобно Толстому, построили свою модель, которая со стороны смотрится нелепо. Я не хочу жить в модели.

    Нам навязывают смысл еще на этапе сада и школы. И во взрослой жизни найдутся те, кто подскажут: смысл такой-то, нужно делать то и это. А ведь самое лучшее — жить без смысла. Делать то, что хочется прямо сейчас. И не бояться это признать: да, моя жизнь бессмысленна. Но зато интересна!

  • Смысл песен

    Хороши те песни, где кроме хорошей мелодии присутствует смысл. Например, Анна Герман:

    Нужно только выучиться ждать,

    Нужно быть спокойным и упрямым,

    Чтоб порой от жизни получать

    Радости скупые телеграммы.

    В четырех строках — жизнь человека. Другой пример, Pink Floyd, Time:

    Tired of lying in the sunshine, staying home to watch the rain

    You are young and life is long, and there is time to kill today

    And then one day you find ten years have got behind you

    No one told you when to run, you missed the starting gun

    Опять, в четырех строчках — жизнь человека.

    А если взять условный Linkin Park, то их текст окажется набором бессмысленных фраз. Я устал от этой лжи, мне нужны ответы, ты стал тем, к чему я стремился, давление ломает меня и так далее.

    Это не отменяет того, то старые песни у них задорные. Просто любой задор со временем выветривается, а смысл остается.

  • DSL

    У программистов на функциональных языках есть болезнь — выдумывать DSL. Не важно, какую задачу они решают, главное — навертеть что-то похожее на язык и назвать его DSL. Потом поехать на конференцию и выступить, чтобы адепты растаскивали толк по телеграм-каналам.

    Почему-то все забывают, что в аббревиатуре DSL буква D означает домен. Язык, специфичный для своего домена. Вопрос: есть ли у вас домен, под который вы пытаетесь подогнать язык? Как правило, нет.

    Главное свойство домена в том, что он ортогонален другим доменам. Рассмотрим три вещи: Perl, HTML и SQL. Каждая технология занимает свою нишу. Они не пересекаются, а взаимно дополняют друг друга. Поэтому у каждой технологии — свой язык.

    Другой пример: язык команд Redis, XML/XSLT, язык R. Все три — разные сущности, пересечения нет, везде свой язык.

    То, что программисты называют DSL — это либо данные, по которым бегает фреймворк, либо макросы, чтобы код был короче. Оба подхода хороши до определенной черты, пока проблем не станет больше, чем пользы. Но называть их DSL — делать себе слишком много чести.

    Бывает, макросы становятся такими сложными, что их и вправду можно назвать языком. Возможно, в этом случае их проще удалить. В одном из проектов я выкинул библиотеку meander и заменил на линейный код. Божечки, как это было хорошо! Никакой черной магии, все открыто.

    Вот почему слово “DSL” пробуждает во мне плохие эмоции. Вам не нужен DSL. Прогуляйтесь до парка, вернитесь и сделайте задачу без DSL.

  • Бинарный дамп

    Простое правило: никогда не пользуйтесь бинарными дампами. Если нужно сбросить данные на диск, используйте JSON, EDN, YAML, что угодно. Но не нужно брать библиотеку, которая сериализует любой объект в байтики — это плохо кончится.

    Десять лет назад я работал в Wargaming, и для очереди задач там использовали pickle. Кто не знает, это бинарный дамп объектов PyObject. И пока был только Питон, все работало. Но потом в качестве эксперимента завезли Эрланг, и приехали: он не мог читать эти дампы. Ребятам пришлось писать парсер, который с горем пополам вытягивал оттуда данные. Потом пришлось мигрировать сообщеньки с pickle на json, не спать неделю, мониторить и все такое.

    В мире Clоjure есть похожая поделка — nippy. Это сброс чего угодно в байты с последующим чтением. Ужасная библиотека с интерфейсом а-ля “чужой для хищников”. Самое главное — с ней везде проблемы. Кастомные классы не читаются без приседаний. Ошибки игнорируются, вместо них мапы “тут что-то не то”. Стоит внедрить, как найдется потребитель с Питоном или Lua, для которых реализаций нет.

    Потерял два дня, пытаясь заставить работать nippy в Граале. Не работает. Черная магия десериализации валится со страшными трейсами.

    Хочется впасть в отчаяние: почему люди не учатся? Почему я ходил по этим граблям 10 лет назад, и меня заставили снова? Если хочется бинарей, возьми протобуф: стандарт с реализацией под все платформы. Зачем брать поделку от “опен-сорс ламы” (так автор себя называет)?

    Все это мне не понятно.

  • PG2 release 0.1.6: rich JSON capabilities

    PG2 version 0.1.6 is out, and it ships various improvements to JSON(b) handling.

    Table of Content

    Postgres is amazing when dealing with JSON. There hardly can be a database that serves it better. Unfortunately, Postgres clients never respect the JSON feature, which is horrible. Take JDBC, for example: when querying a JSON(b) value, you’ll get a dull PGObject which should be decoded manually. The same applies to insertion: one cannot just pass a Clojure map or a vector. It should be packed into the PGObject as well.

    Of course, this can be automated by extending certain protocols. But it’s still slow as it’s done on Clojure level (not Java), and it forces you to copy the same code across projects.

    Fortunately, PG2 supports JSON out from the box. If you query a JSON value, you’ll get its Clojure counter-part: a map, a vector, etc. To insert a JSON value to a table, you pass either a Clojure map or a vector. No additional steps are required.

    PG2 relies on jsonista library to handle JSON. At the moment of writing, this is the fastest JSON library for Clojure. Jsonista uses a concept of object mappers: objects holding custom rules to encode and decode values. You can compose your own mapper with custom rules and pass it into the connection config.

    Basic usage

    Let’s prepare a connection and a test table with a jsonb column:

    (def config
      {:host "127.0.0.1"
       :port 10140
       :user "test"
       :password "test"
       :dbname "test"})
    
    (def conn
      (jdbc/get-connection config))
    
    (pg/query conn "create table test_json (
      id serial primary key,
      data jsonb not null
    )")
    

    Now insert a row:

    (pg/execute conn
                "insert into test_json (data) values ($1)"
                {:params [{:some {:nested {:json 42}}}]})
    

    No need to encode a map manually nor wrap it into a sort of PGObject. Let’s fetch the new row by id:

    (pg/execute conn
                "select * from test_json where id = $1"
                {:params [1]
                 :first? true})
    
    {:id 1 :data {:some {:nested {:json 42}}}}
    

    Again, the JSON data returns as a Clojure map with no wrappers.

    When using JSON with HoneySQL though, some circs are still needed. Namely, you have to wrap a value with [:lift ...] as follows:

    (pgh/insert-one conn
                    :test_json
                    {:data [:lift {:another {:json {:value [1 2 3]}}}]})
    
    {:id 2, :data {:another {:json {:value [1 2 3]}}}}
    

    Without the [:lift ...] tag, HoneySQL will treat the value as a nested SQL map and try to render it as a string, which will fail of course or lead to a SQL injection.

    Another way is to use HoneySQL parameters conception:

    (pgh/insert-one conn
                    :test_json
                    {:data [:param :data]}
                    {:honey {:params {:data {:some [:json {:map [1 2 3]}]}}}})
    

    For details, see the “HoneySQL Integration” section.

    PG2 supports not only Clojure maps but vectors, sets, and lists. Here is an example with with a vector:

    (pg/execute conn
                "insert into test_json (data) values ($1)"
                {:params [[:some :vector [:nested :vector]]]})
    
    {:id 3, :data ["some" "vector" ["nested" "vector"]]}
    

    Json Wrapper

    In rare cases you might store a string or a number in a JSON field. Say, 123 is a valid JSON value but it’s treated as a number. To tell Postgres it’s a JSON indeed, wrap the value with pg/json-wrap:

    (pgh/insert-one conn
                    :test_json
                    {:data (pg/json-wrap 42)})
    
    {:id 4, :data 42}
    

    The wrapper is especially useful to store a “null” JSON value: not the standard NULL but "null" which, when parsed, becomes nil. For this, pass (pg/json-wrap nil) as follows:

    (pgh/insert-one conn
                    :test_json
                    {:data (pg/json-wrap nil)})
    
    {:id 5, :data nil} ;; "null" in the database
    

    Custom Object Mapper

    One great thing about Jsonista is a conception of mapper objects. A mapper is a set of rules how to encode and decode data. Jsonista provides a way to build a custom mapper. Once built, it can be passed to a connection config so the JSON data is written and read back in a special way.

    Let’s assume you’re going to tag JSON sub-parts to track their types. For example, if encoding a keyword :foo, you’ll get a vector of ["!kw", "foo"]. When decoding that vector, by the "!kw" string, the mapper understands it a keyword and coerces "foo" to :foo.

    Here is how you create a mapper with Jsonista:

    
    (ns ...
      (:import
       clojure.lang.Keyword
       clojure.lang.PersistentHashSet)
      (:require
        [jsonista.core :as j]
        [jsonista.tagged :as jt]))
    
    (def tagged-mapper
      (j/object-mapper
       {:encode-key-fn true
        :decode-key-fn true
        :modules
        [(jt/module
          {:handlers
           {Keyword {:tag "!kw"
                     :encode jt/encode-keyword
                     :decode keyword}
            PersistentHashSet {:tag "!set"
                               :encode jt/encode-collection
                               :decode set}}})]}))
    

    The object-mapper function accepts even more options but we skip them for now.

    Now that you have a mapper, pass it into a config:

    (def config
      {:host "127.0.0.1"
       :port 10140
       :user "test"
       :password "test"
       :dbname "test"
       :object-mapper tagged-mapper})
    
    (def conn
      (jdbc/get-connection config))
    

    All the JSON operations made by this connection will use the passed object mapper. Let’s insert a set of keywords:

    (pg/execute conn
                "insert into test_json (data) values ($1)"
                {:params [{:object #{:foo :bar :baz}}]})
    

    When read back, the JSON value is not a vector of strings any longer but a set of keywords:

    (pg/execute conn "select * from test_json")
    
    [{:id 1, :data {:object #{:baz :bar :foo}}}]
    

    To peek a raw JSON value, select it as a plain text and print (just to avoid escaping quotes):

    (printl (pg/execute conn "select data::text json_raw from test_json where id = 10"))
    
    ;; [{:json_raw {"object": ["!set", [["!kw", "baz"], ["!kw", "bar"], ["!kw", "foo"]]]}}]
    

    If you read that row using another connection with a default object mapper, the data is returned without expanding tags.

    Utility pg.json namespace

    PG2 provides an utility namespace for JSON encoding and decoding. You can use it for files, HTTP API, etc. If you already have PG2 in the project, there is no need to plug in Cheshire or another JSON library. The namespace is pg.json:

    (ns ...
      (:require
       [pg.json :as json]))
    

    Reading JSON

    The read-string function reads a value from a JSON string:

    (json/read-string "[1, 2, 3]")
    
    [1 2 3]
    

    The first argument might be an object mapper:

    (json/read-string tagged-mapper "[\"!kw\", \"hello\"]")
    
    :hello
    

    The functions read-stream and read-reader act the same but accept either an InputStream or a Reader object:

    (let [in (-> "[1, 2, 3]" .getBytes io/input-stream)]
      (json/read-stream tagged-mapper in))
    
    (let [in (-> "[1, 2, 3]" .getBytes io/reader)]
      (json/read-reader tagged-mapper in))
    

    Writing JSON

    The write-string function dumps an value into a JSON string:

    (json/write-string {:test [:hello 1 true]})
    
    ;; "{\"test\":[\"hello\",1,true]}"
    

    The first argument might be a custom object mapper. Let’s reuse our tagger mapper:

    (json/write-string tagged-mapper {:test [:hello 1 true]})
    
    ;; "{\"test\":[[\"!kw\",\"hello\"],1,true]}"
    

    The functions write-stream and write-writer act the same. The only difference is, they accept either an OutputStream or Writer objects. The first argument might be a mapper as well:

    (let [out (new ByteArrayOutputStream)]
      (json/write-stream tagged-mapper {:foo [:a :b :c]} out))
    
    (let [out (new StringWriter)]
      (json/write-writer tagged-mapper {:foo [:a :b :c]} out))
    

    Ring HTTP middleware

    PG2 provides an HTTP Ring middleware for JSON. It acts like wrap-json-request and wrap-json-response middleware from the ring-json library. Comparing to it, the PG2 stuff has the following advantages:

    • it’s faster because of Jsonista, whereas Ring-json relies on Cheshire;
    • it wraps both request and response at once with a shortcut;
    • it supports custom object mappers.

    Imagine you have a Ring handler that reads JSON body and returns a JSON map. Something like this:

    (defn api-handler [request]
      (let [user-id (-> request :data :user_id)
            user (get-user-by-id user-id)]
        {:status 200
         :body {:user user}}))
    

    Here is how you wrap it:

    (ns ...
      (:require
       [pg.ring.json :refer [wrap-json
                             wrap-json-response
                             wrap-json-request]]))
    
    (def app
      (-> api-handler
          (wrap-this-foo)
          (wrap-json <opt>)
          (wrap-that-bar)))
    

    Above, the wrap-json wrapper is a combination of wrap-json-request and wrap-json-response. You can apply them both explicitly:

    (def app
      (-> api-handler
          (wrap-this-foo)
          (wrap-json-request <opt>)
          (wrap-json-response <opt>)
          (wrap-that-bar)))
    

    All the three wrap-json... middleware accept a handler to wrap and a map of options. Here is the options supported:

    Name Direction Description
    :object-mapper request, response An custom instance of ObjectMapper
    :slot request A field to assoc the parsed JSON data (1)
    :malformed-response request A ring response returned when payload cannot be parsed (2)

    Notes:

    1. The default slot name is :json. Please avoid using :body or :params to prevent overriding existing request fields. This is especially important for :body! Often, you need the origin input stream to calculate an MD5 or SHA-256 hash-sum of the payload. If you overwrite the :body field, you cannot do that.

    2. The default malformed response is something like 400 “Malformed JSON” (plain text).

    A full example:

    (def json-opt
      {:slot :data
       :object-mapper tagged-mapper ;; see above
       :malformed-response {:status 404
                            :body "<h1>Bad JSON</h1>"
                            :headers {"content-type" "text/html"}}})
    
    (def app
      (-> api-handler
          (wrap-this-foo)
          (wrap-json json-opt)
          (wrap-that-bar)))
    

Страница 1 из 74