Spark

Gerador de código Backend, documentação e diagramas uml. Utilizando linguagem de programação própria feita em Langium, aqui explicaremos sua utilização e sintaxe.

Instalação:

Instale a extensão pelo Visual Studio Marketplace, ou clone o repositório, crie a package da extensão, e instale.

Utilização:

Para utilizar o Spark, crie seu arquivo .Spark, programe a estrutura desejada e depois clique com o botão direito e escolha o que você deseja gerar.

Right Click Menu

Componentes da linguagem

Configuration:

Definção das principais configurações do gerador, como linguagem de programação, nomes e descrições.

Configuration {
    software_name: "Nome do Software"
    about: "Descrição do Software"
    language: LANGUAGETYPE
    database_name: "nome da base de dados"
    package_path: LANGUAGETYPE
}

A variável LANGUAGETYPE pode ser: python, java, csharp-minimal-api, csharp-clean-architecture.

Módulos:

Definição dos módulos, apenas o nome do módulo e definição de seus elementos, dentro de um módulo podemos ter outros módulos ou entidades.

module Modulo {
    elementos do módulo...
}

Entidades:

Definição das entidades, seus atributos e relações.

entity Entidade {
    atributo: DATATYPE fullName: "Nome do atributo" unique
    atributo3: DATATYPE blank
    atributo4: DATATYPE max: 100 min: 1
    fun funcao () : DATATYPE
    Entidade Relation Modulo.Entidade2
}

Para criar entidades, elas precisam estar inseridas em módulos.
Elementos adicionais dos atributos: fullName, max, min, unique, blank.
A variável DATATYPE pode ser: string, integer, decimal, datetime, date, boolean, uuid, email, brazilian_person_id, brazilian_organization_id, currency, mobilePhoneNumber, phoneNumber, file, void.
A variável Relation pode ser: OneToOne, OneToMany, ManyToOne, ManyToMany, Quando ManyToMany podemos usar o elemento bypara indiciar a entidade associativa da relação, dessa forma: Entidade ManyToMany Modulo.entidade2 by Modulo.Entidade3.

Casos de Uso:

Definição dos casos de uso, com seu nome, atributos, atores, entidade e dependências.

usecase CasoDeUso {
    fullname: "Nome do caso de uso"
    kind: kind

    performed: Ator
    entities: Modulo.Entidade
    extend CasoDeUso2
    include CasoDeUso3
}

A variável kind pode ser: manage, view.

Atores

Definição de atores:

actor ator is Modulo.Entidade

Exemplos do funcionamento

Configuration {
    software_name: "Morango"
    about: "Moranguinho!"
    language: python
}

module Moranguinho {

    
    entity Agricultor{
        nome: string
        identification: cpf
        email_x: email
        telefone: string
        foto: file

    }

    entity Propriedade {
        nome: string
        distrito: string
        agricultor ManyToOne Agricultor
    }
    
    
}

O que é gerado?

Docs:

README do projeto com os pacotes
Diagrama de pacotes
README do projeto com as classes
Diagrama de classes

Backend:

DockerFile e compose Arquivos que definem a configuração e a criação de containers Docker para o projeto.
gitlab-ci Arquivos de configuração do GitLab CI/CD, automatizando tarefas como testes, builds e deployments.
Swagger Documentação da API REST do projeto no formato Swagger, facilitando a integração com outras aplicações e ferramentas.

Python:

Requirements Um arquivo listando todas as dependências Python necessárias para executar o projeto, facilitando a instalação.
Django Código do backend, utilizando o framework Django, com pastas para testes, o migration para a estruturação do banco e com uma API REST.
Sonar Project Arquivo de configuração para a análise de código estático do projeto utilizando a ferramenta SonarQube.

Java

GraphQL Implementação da API GraphQL para o projeto, fornecendo uma interface de consulta de dados flexível e eficiente.
Debezium Ferramenta para captura de mudanças em bancos de dados relacionais e propagação dessas alterações para outros sistemas.
WebService Implementação de serviços web RESTful em Java.

Spark - Leds

LEDS IFES