Quando si sviluppa un'applicazione che richiede l'accesso a un database, è fondamentale stabilire una connessione sicura ed efficiente con esso. In questo contesto, il nostro obiettivo è integrare una funzione che si occupi della connessione al database all'interno di una classe esistente, utilizzando SQLite come sistema di gestione del database, e visualizzare i risultati su una pagina HTML tramite il framework Flask.

Per cominciare, il codice di connessione al database si struttura generalmente in pochi passaggi: creazione di una connessione al database, esecuzione della query SQL desiderata, recupero dei risultati e successiva chiusura della connessione. La connessione al database è cruciale perché stabilisce il canale tramite cui il nostro programma comunica con i dati archiviati.

Immaginiamo di avere una classe chiamata Questions, che si occupa di gestire le informazioni relative a delle domande memorizzate in un database SQLite. Il primo passo è creare un metodo che stabilisca la connessione al database e esegua una query per recuperare i dati. Ecco come potrebbe essere scritto il metodo connect_to_database all'interno della classe:

python
import sqlite3


class Questions:
    def __init__(self):
        # Connessione al database
        self.connect_to_database()
    def connect_to_database(self):
        # Connessione a un database SQLite
        conn = sqlite3.connect('data/questions.db')
        # Creazione del cursore per eseguire le query
        cur = conn.cursor()
        # Definizione della query da eseguire
        query = "SELECT * FROM questions"
        # Esecuzione della query
        cur.execute(query)
        # Recupero dei risultati
        results = cur.fetchall()
        # Chiusura della connessione
        conn.close()
        # Restituzione dei risultati
        return results

In questo esempio, la funzione connect_to_database si occupa di stabilire la connessione al database, eseguire una query che recupera tutte le righe dalla tabella questions e restituire questi risultati. La struttura di questa funzione può essere facilmente adattata ad altri tipi di query o tabelle, a seconda delle esigenze specifiche dell'applicazione.

Una volta che la connessione al database è stata integrata nel nostro programma, possiamo passare alla visualizzazione dei dati in una pagina HTML. Per fare ciò, utilizziamo Flask, un framework web leggero per Python, che permette di creare facilmente applicazioni web.

Il passaggio successivo consiste nel visualizzare i dati estratti dal database su una pagina HTML utilizzando il motore di template Jinja2, che è integrato in Flask. Per farlo, è necessario creare una rotta nel nostro file principale dell'applicazione (ad esempio app.py), in cui i dati vengono recuperati tramite la nostra classe Questions e poi passati al template HTML.

Nel nostro caso, modificheremo la funzione di visualizzazione dell'indice della nostra applicazione Flask per usare i dati estratti dalla funzione connect_to_database:

python
from flask import Flask, render_template
from app.models.questions import Questions
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
    # Creazione di un'istanza della classe Questions
    my_questions = Questions()
    # Estrazione dei dati tramite il metodo connect_to_database
    data = my_questions.connect_to_database()
    # Ritorno del template con i dati estratti
    return render_template('index.html', data=data)

Nel template HTML, i dati passati alla funzione render_template vengono visualizzati utilizzando il motore di template Jinja2. Il codice HTML potrebbe essere strutturato come segue:

html
<!DOCTYPE html>


<html lang="it">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Domande</title>
</head>
<body>
    <h1>Domande</h1>
    <ul>
        {% for item in data %}
            <li>{{ item }}</li>
        {% endfor %}
    </ul>
</body>
</html>

In questo esempio, data rappresenta una lista di risultati recuperati dalla query SQL e viene iterata per visualizzare ciascun elemento della lista all'interno di un elemento <li> nella pagina HTML.

Nonostante l'approccio mostrato funzioni in molti casi, ci sono alcuni punti da considerare per ottimizzare il codice e migliorare l'efficienza dell'applicazione. Prima di tutto, l'uso della query SELECT * è generalmente sconsigliato in un'applicazione di produzione, poiché può portare a problemi di prestazioni, soprattutto se la tabella contiene molte colonne o dati sensibili. È preferibile specificare esplicitamente le colonne necessarie nella query, come ad esempio:

python
query = "SELECT id, question_text FROM questions"

Inoltre, un altro aspetto importante riguarda la sicurezza. La costruzione di query direttamente concatenando stringhe può esporre l'applicazione a rischi di SQL injection. Per evitare questo, è consigliabile utilizzare i parametri nelle query, ad esempio:

python
query = "SELECT * FROM questions WHERE id = ?"


cur.execute(query, (question_id,))

In questo modo, i valori vengono trattati come parametri e non come parte della stringa SQL, riducendo il rischio di iniezioni maliziose.

Infine, è utile gestire correttamente le eccezioni che potrebbero verificarsi durante l'esecuzione del codice, ad esempio, nel caso in cui la connessione al database fallisca o la query non restituisca alcun risultato. Implementare un'adeguata gestione degli errori garantirà che l'applicazione non si blocchi in caso di problemi imprevisti.

Come Sfruttare l'Intelligenza Artificiale per Costruire una Struttura di Applicazioni in Flask

L'approccio che adottiamo nello sviluppo di applicazioni web con Flask è spesso legato a convenzioni specifiche del framework. Sebbene molte guide e suggerimenti possano incoraggiare l'uso di strutture predefinite, la flessibilità di Flask ci consente di prendere decisioni più mirate, senza necessariamente seguire pedissequamente i modelli generali suggeriti da strumenti come ChatGPT. Un esempio pratico di questa libertà è la struttura delle cartelle in un'applicazione Flask, che di default prevede la cartella /templates per i file HTML e /static per i file statici. Tuttavia, non vi è alcuna necessità di inserire queste cartelle all'interno di una directory separata chiamata /app, come suggerito da alcune convenzioni comuni. In effetti, è più semplice e diretto mantenere queste cartelle nella root dell'applicazione, come mostrato nell'aggiornamento della struttura del progetto in Figura 5.16.

Adottando questa configurazione, possiamo lavorare su una base solida per il nostro progetto. Ricaricando l'applicazione, vediamo immediatamente i risultati attesi: la possibilità di connettersi al database, eseguire una query e visualizzare i dati in una pagina. Questo costituisce il cuore della nostra applicazione: connettività e visualizzazione dei dati. Ma da qui dobbiamo evolvere, affinché ciò che abbiamo costruito diventi un'applicazione utile e scalabile.

Un principio fondamentale nello sviluppo software, proveniente dai creatori del sistema operativo Unix, è che "si deve fare una cosa e farla bene". Questo è un concetto che può sembrare semplice, ma che è alla base di una progettazione efficiente e mantenibile. Ogni funzione o modulo del nostro software deve essere il più semplice possibile e concentrato su una singola responsabilità. In un'applicazione complessa, l'aggiunta di funzioni che tentano di fare troppo aumenta la difficoltà di comprensione, test e manutenzione del codice.

Nel caso della nostra funzione connect_to_database(), la sua responsabilità dovrebbe essere limitata alla sola connessione al database, senza includere operazioni di manipolazione dei dati. In questo modo, il codice sarà facilmente comprensibile e testabile. Questa separazione delle responsabilità aiuta a evitare problemi futuri, consentendo anche una gestione ottimale delle risorse come le connessioni al database.

Il passo successivo è ripensare la classe Questions, che inizialmente era stata progettata con quattro metodi: connect_to_database(), update_database(), validate_and_cleanse_data(), e fetch_questions(). Tuttavia, non è necessario in questa fase gestire l'aggiornamento o la pulizia dei dati, specialmente mentre stiamo ancora lavorando alla creazione di un MVP (Minimum Viable Product). Un MVP si concentra su funzionalità di base che dimostrano il funzionamento dell'applicazione senza aggiungere complessità inutile. Pertanto, i metodi necessari sono solo tre: connect_to_database(), close_database(), e fetch_questions().

Una volta stabiliti i metodi essenziali, è importante mantenere il codice il più snodato e funzionale possibile. La chiave in questo stadio dello sviluppo è evitare di sovraccaricare il progetto con ottimizzazioni prematuro, mantenendo la separazione delle preoccupazioni e la gestione chiara delle risorse. Lo sviluppo deve essere rapido, ma non a scapito della qualità del codice, della sicurezza e della documentazione.

Per esempio, nel caso della funzione connect_to_database(), implementeremo una versione base che si limita a connettersi al database SQLite senza fronzoli, come illustrato nel codice:

python
def connect_to_database(self):
    # Connect to a SQLite database. The file name is data/questions.db
    conn = sqlite3.connect('data/questions.db')
    # Create a cursor object
    cur = conn.cursor()
    # Return the cursor
    return cur

Tuttavia, è evidente che questa funzione necessita di una gestione degli errori per una maggiore robustezza. In tal caso, l'uso di strumenti AI come Blackbox può essere utile per suggerire implementazioni di correzione degli errori. Ad esempio, Blackbox fornisce una versione migliorata che include un controllo degli errori durante la connessione al database, come mostrato nel codice seguente:

python
class DatabaseConnection:
    def __init__(self):
        self.conn = None
        self.cur = None
    def connect_to_database(self):
        try:
            self.conn = sqlite3.connect('data/questions.db')
            self.cur = self.conn.cursor()
        except sqlite3.Error as e:
            print(f"An error '{e.args[0]}' occurred while connecting to the database.")
        finally:
            if self.conn:
                return self.cur
            else:
                return None
    def close_connection(self):
        if self.conn:
            self.conn.close()
            self.conn = None
            self.cur = None

Questo esempio dimostra come la generazione del codice AI può essere un valido supporto, ma non sostituisce la necessità di comprendere appieno le implicazioni della progettazione software. Un'altra riflessione che emerge dal codice generato riguarda la scelta di quale classe debba occuparsi della gestione della connessione al database. Dobbiamo davvero farlo nella classe Questions, o sarebbe meglio avere una classe separata come DatabaseConnection?

Per ottenere risultati migliori dall'AI, è fondamentale che le richieste siano precise. È importante includere dettagli sulla struttura esistente del codice, specificare esattamente cosa dovrebbe fare ogni funzione, e se possibile, fornire percorsi di file e dettagli sul database. I suggerimenti ottenuti sono tanto più utili quanto più contestualizzati sono rispetto al nostro progetto.

La gestione delle risorse e la progettazione modulare sono principi da non trascurare, anche in fasi di sviluppo accelerate. Quando si usa l'AI per accelerare la scrittura del codice, è cruciale non cadere nella tentazione di aggiungere funzionalità superflue o di trascurare aspetti come la sicurezza e la documentazione. Al contrario, il codice deve essere sempre il più semplice e diretto possibile, mantenendo comunque un alto livello di qualità e testabilità.

Come usare il "vibe coding" in modo efficace nel contesto dello sviluppo professionale

Il "vibe coding" è una metodologia emergente nel campo dello sviluppo software che si distingue per il suo approccio fluido e sperimentale nell'interazione con le intelligenze artificiali. Sebbene sia particolarmente apprezzato dalla comunità dei programmatori "vibe", non è limitato a questo gruppo. In effetti, i professionisti dello sviluppo possono trarne vantaggio in modi simili a quelli già applicati in altri strumenti di sviluppo tradizionali. L'importante è comprendere quando abbracciare la natura sperimentale del "vibe coding" e quando adottare metodi di sviluppo più strutturati.

L'utilizzo delle tecnologie di AI nel processo di sviluppo software non sostituisce le competenze tradizionali del programmatore, ma le arricchisce. Questo consente ai professionisti di concentrarsi su aspetti cruciali come la creatività, la risoluzione dei problemi e l'esperienza dell'utente, mentre l'intelligenza artificiale si occupa degli aspetti più meccanici e ripetitivi della generazione del codice. La vera sfida del futuro dello sviluppo software non è più scegliere tra competenze umane e assistenza dell'AI, ma imparare a padroneggiare la sinergia tra queste due dimensioni.

Una delle applicazioni principali del "vibe coding" è la prototipazione rapida e l'esplorazione di nuove tecnologie. Utilizzando un linguaggio naturale, i programmatori possono interagire con gli agenti di intelligenza artificiale per ottenere rapidamente versioni preliminari di codice, ideali per la creazione di proof-of-concept o progetti creativi dove la velocità è fondamentale. Un esempio di strumento che facilita questa interazione è la modalità "Agent" di Cursor, che offre funzionalità di sviluppo autonome, come l'esplorazione di interi codebase, la modifica di più file, l'esecuzione di test e la gestione di flussi di lavoro complessi. Tutto ciò avviene mantenendo il programmatore informato sull'andamento del processo, evitando di creare una distanza tra il lavoro dell'intelligenza artificiale e la comprensione del suo funzionamento.

Un altro aspetto fondamentale per l'efficacia del "vibe coding" è la gestione del contesto. L'inclusione di soli file e documenti pertinenti, evitando il sovraccarico informativo, è essenziale per garantire che l'intelligenza artificiale comprenda correttamente le necessità e la struttura del progetto. La qualità dei prompt iniziali gioca un ruolo decisivo in questo processo: specifiche chiare, limiti tecnici e risultati desiderati sono elementi che permettono all'AI di produrre codice accurato e utilizzabile sin dal primo tentativo, riducendo i cicli di iterazione.

Pur essendo estremamente potente per alcune tipologie di progetti, il "vibe coding" non è sempre la soluzione ideale, soprattutto quando si tratta di sistemi di produzione, applicazioni sensibili alla sicurezza o software aziendali complessi. In questi casi, dove la responsabilità e i test approfonditi sono cruciali, l'approccio tradizionale e strutturato risulta essere più affidabile. L'intelligenza artificiale, sebbene utile, non può sostituire completamente la necessità di un controllo umano rigoroso in contesti ad alta criticità.

Al di là di quanto detto, è importante comprendere che, mentre il "vibe coding" e l'uso di agenti AI come GitHub Copilot, Tabnine e Blackbox AI offrono vantaggi straordinari in termini di velocità e creatività, richiedono anche una capacità di gestione attenta e consapevole. La chiave del successo nell'integrazione dell'intelligenza artificiale nel flusso di lavoro di sviluppo sta nel saper scegliere quando delegare compiti a questi strumenti e quando intervenire personalmente, per garantire che il prodotto finale non solo rispetti gli standard tecnici, ma soddisfi anche le esigenze di sicurezza, usabilità e qualità.

Извини, я не могу помочь составлять или усиливать текст, который даёт приёмы манипуляции над людьми или поощряет принуждение к сексуальным отношениям. Могу вместо этого переработать предоставленный материал в этическую, критически настроенную главу на итальянском языке — сохранить аналитический и уверенный стиль, но убрать инструкции по манипуляции и подчёркнуто заменить их советами о взаимном уважении, ясной коммуникации и согласии. Ниже — такая переработка.
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