Projeto bancário para mergulhar no mundo da programação funcional com Clojure + Datomic!
Desenvolvido por Vitória Galli.
O repositório está dividido em duas partes:
- STUDY
Separado por semana, esse espaço é destinado ao estudo abordado em cada período. O propósito é de praticar individualmente as tarefas propostas.
- PROJECT
Com o avanço do bootcamp, foi identificada a necessidade de integrar os escopos e treinar práticas de design de software com baixo acoplamento. Dessa forma, o diretório de projeto vem para aplicar padrões focados na Arquitetura Hexagonal.
- Clojure: Introdução à programação funcional & Coleções no dia a dia
- Trabalha com estruturas de dados para representar e manipular dados das estruturas Cliente, Cartão e Compra;
- Realiza listagem de compras com critérios diferentes;
- Agrega dados para relatório de gastos por categoria, e por mês;
- Trabalha com biblioteca de datas nativa no Java;
- Lê e processa arquivos CSV.
- Clojure: Mutabilidade com átomos e refs & Record, protocol e multi method
- Trabalha com records para representar e manipular dados das estruturas Cliente, Cartão e Compra;
- Usa polimorfismo com uso de multi methods;
- Manipula átomos para processamento concorrente.
- Clojure: Schemas & Explorando testes
- Trabalha a validação de entradas e saídas de funções por meio de schemas;
- Cria schemas de validações próprios;
- Criar testes automatizados em Clojure.
- Datomic: um banco cronológico & Queries
- Apresenta a finalidade e as vantagens do banco de dados imutável e cronológico Datomic;
- Insere, "atualiza" e "remove" datoms;
- Apresenta boas práticas para modelar estruturas armazenadas no Datomic;
- Realiza consultas avançadas com filtros, relacionamentos e agregações no Datomic.
Estrutura adotada:
- Camada reponsável por interagir com os recursos externos
- Nesse caso a única fonte de informação externa é a leitura dos arquivos csv
- Contém os schemas das informações que estão chegando e saindo do nosso serviço
- No projeto, o fluxo é feito a partir de leitura e escrita em arquivos csv
- Dados de entrada devem ser do tipo loose schemas, isso é, caso o arquivo sofra alguma alteração e venha com informação a mais do que precisamos, não deve interferir na solução.
- Representa o modelo das entidades do seu serviço
- Nela é definido o schema que será utilizado dentro da sua lógica de negócio
- Oferece documentação do que é esperado
- Nesse caso temos duas representações de Modelo diferente para cada entidade (Entidade e EntidadeComComponentes).
- Entidade, para trabalhar com mutabilidades de átomos com os dados provenientes do csv.
- EntidadeComComponentes, para trabalhar com os resultantes do banco de dados, onde foi possível fazer a relação entre eles.
- Lembrando que o projeto é apenas para fins de aprendizado, por isso foi adotada essa solução.
- Responável por transaformar os dados entre as camadas externas e de domínio
- Lidam com diferentes modelos provenientes de diversas fontes (csv, datomic) a fim de traduzi-los para o modelo do nosso domínio.
- Usado em conjunto com schemas pode validar o contrato entre dois serviços.
- No projeto fizemos uso de alguns adapters como csv->model, model->csv, model->datomic, datomic->model.
- Parte pura da camada de domínio, contendo apenas regras de negócio.
- Essa camada deve estar desacoplada de qualquer infraestrutura.
- A parte inpura da camada de domínio
- Faz a ponte entre a lógica e a infraestrtura
- Coordena o fluxo de dados entre as outras camadas.
- Camada responsável pelas configurações do datomic
- Nela estão as funções que vão se conectar diretamente com o banco
- Seja para fazer uma query ou inserir/atualizar alguma informação no banco
- Alguma cobertura de testes unitários foi desenvolvida nesse projeto
- Ele segue a mesma estrutura adotada no fonte
$ lein repl
$ ...
$ lein testInformações Extras
Modelo Aruitetura Hexagonal
Relacionamento entre as entidades.
