gitea
1d7f3e2136
Pierwszy krok rysowania wykresu (PRE-12): SZKIELET koła — pierścień znaków, podział na domy i osie. Planety i linie aspektów w kolejnych iteracjach. Rysowane po stronie serwera jako czysty string SVG (bez zależności zewnętrznych — spójne z CSP). Ciemny motyw, spójny z paletą aplikacji (kolory z --line, --accent, --muted; glify znaków barwione wg żywiołu w stonowanych kolorach czytelnych na ciemnym tle). Geometria wg konwencji astrologicznej: Ascendent po LEWEJ, długość ekliptyczna rośnie przeciwnie do ruchu wskazówek zegara. Punkt λ → kąt φ = 180° − (λ − Asc); w SVG y rośnie w dół, co formuła uwzględnia. Zakotwiczenie sprawdzone testami liczbowo: Asc po lewej, Dsc po prawej, oś pozioma; Asc+90° (II dom) na dole. Elementy: dwa okręgi + piasta, podziałki co 5°/10°, granice znaków co 30° z glifem w środku sektora, szprychy domów od pasa do piasty, numery domów w środku każdego domu, osie Asc–Dsc i MC–IC wyróżnione akcentem z etykietami AC/DC/MC/IC. Dane bierzemy WYŁĄCZNIE z wyniku /chart/positions — prezentacja nic nie liczy: - `sign_glyphs` (pierścień 12 znaków) i glify — z LOG-22, - `angles` z długością `decimal` — już były, - `cusps` z `decimal` — DOŁOŻONE w tym PR (jedna linia w build_chart). Bez tego domy dało się narysować tylko dla whole sign; z długością cuspu działa dla KAŻDEGO systemu. Zweryfikowane na porphyry: cuspy poza wielokrotnościami 30°, szprychy odchodzą od granic znaków. Degradacja: silnik bez osi/domów albo starszy wynik bez `decimal` w cuspach → brak koła (pusty string), nie wyjątek. Testy: 8 (poprawność XML, 12 glifów, 4 osie, numery domów, Asc po lewej liczbowo, CCW, degradacja). Całość: prezentacja 33 passed, logika 265 / 1 skipped. Render potwierdzony wizualnie na horoskopie referencyjnym (AC=Leo po lewej, MC=Aries u góry, domy CCW). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
astrololo
Aplikacja w modelu trójwarstwowym, w pełni modułowa: trzy niezależne usługi, każda komunikuje się wyłącznie z sąsiadem (nigdy „przez głowę”).
┌──────────────────────┐ formularz (w dół) ┌──────────────────────┐ zapytanie (w dół) ┌──────────────────────┐
│ PREZENTACJA (:8000) │ ───────────────────▶ │ LOGICZNA (:8001) │ ───────────────────▶ │ BAZODANOWA (:8002) │
│ strona WWW + form │ ◀─────────────────── │ reguły biznesowe │ ◀─────────────────── │ wyszukiwanie danych │
└──────────────────────┘ wyniki (w górę) └──────────────────────┘ dane (w górę) └──────────────────────┘
HTML/UI pośrednik + logika Excel(+cache) ▸ SQL
Każda warstwa to osobny katalog, osobny requirements.txt, osobny Dockerfile
i osobne README. Komunikacja przez HTTP/JSON. Warstwa zna tylko adres warstwy
bezpośrednio pod nią — nic o jej wnętrzu.
| Warstwa | Katalog | Zna w dół | Zadanie |
|---|---|---|---|
| Prezentacji | services/presentation |
LOGIC_URL |
serwuje stronę, przekazuje formularz, renderuje wyniki |
| Logiczna | services/logic |
DATA_URL |
reguły biznesowe, tłumaczenie zapytań, opracowanie wyników |
| Bazodanowa | services/data |
pliki Excela / SQL | tylko wyszukiwanie danych i podanie ich w górę |
Szybki start (Docker)
make sample # przykładowe pliki .xlsx do warstwy bazodanowej
make up # zbuduj i uruchom 3 warstwy
# otwórz http://localhost:8000
Szybki start (lokalnie, bez Dockera — zalecane)
python -m venv .env && source .env/bin/activate # venv (jednorazowo)
make install # zależności WSZYSTKICH warstw
make sample # opcjonalnie: dane przykładowe
Potem w 3 osobnych terminalach (w każdym source .env/bin/activate):
make dev-data # terminal 1 -> :8002
make dev-logic # terminal 2 -> :8001
make dev-presentation # terminal 3 -> :8000 -> http://localhost:8000
make installinstaluje zależności wszystkich trzech warstw do aktywnego venv. Testy silnika:make test. Wyczyszczenie cache:make clean-cache.
Modułowość — dowód
- Wymień prezentację (np. na SPA/React) → reszta bez zmian, kontrakt
/api/querystały. - Wymień bazę (Excel → SQL) → prezentacja i logika bez zmian (patrz niżej).
- Każdą warstwę da się uruchomić, testować i wdrażać osobno.
Wydajność warstwy Excela — cache 4-poziomowy
Dziś dane to setki dużych .xlsx, przeszukiwanych po wykrytym nagłówku i
układzie kolumn. To kosztowne, więc warstwa bazodanowa ma cache (szczegóły:
services/data/README.md):
- Schemat (L1, SQLite) — wykryty nagłówek + mapowanie kolumn zapisane raz na wersję pliku.
- Dane (L2, Parquet) — znormalizowany arkusz; kolejne odczyty 10–100× szybsze niż
.xlsx. - Zapytania (L3, in-memory TTL/LRU) — powtarzalne wyszukiwania natychmiast (łatwo podmienić na Redis).
- Odwrócony indeks (L4, SQLite) —
wartość → plik; otwieramy tylko trafione pliki zamiast skanu setek.
Unieważnianie automatyczne: klucz cache = odcisk pliku (mtime+rozmiar,
opcjonalnie sha256). Zmiana pliku → przebudowa tylko jego wpisów.
Droga na przyszłość — migracja do SQL
Warstwa bazodanowa ukrywa źródło za interfejsem DataProvider (wzorzec
Repository). Migracja:
make migrate # ETL: tym samym loaderem Excel -> tabela 'records' + indeksy
export DATA_PROVIDER=sql # przełącz całą warstwę
SqlDataProvider realizuje ten sam kontrakt /search, więc warstwa logiczna i
prezentacji nie zmieniają ani jednej linii. Odwrócony indeks z L4 (SQLite) jest
już pomostem — rozbudowa o wszystkie kolumny = docelowa baza.