Programowanie Obiektowe - Laboratorium 5

Rozróżniania celów metod __str__ oraz __repr__ i ich poprawnej implementacji w klasach biznesowych.

Jako programista odpowiedzialny za modernizację systemu bibliotecznego dużej uczelni, musisz przygotować profesjonalny sposób prezentacji zasobów cyfrowych w kodzie źródłowym. Często zdarza się, że domyślny sposób wyświetlania obiektów przez Python jest nieczytelny i utrudnia szybką identyfikację woluminów podczas testowania aplikacji. Twoim zadaniem jest zaimplementowanie pary metod magicznych, które całkowicie odmienią sposób interakcji programisty i użytkownika z klasą książki. Musisz stworzyć estetyczny opis przeznaczony dla czytelników oraz precyzyjną, techniczną reprezentację ułatwiającą błyskawiczne odnalezienie błędów w logice programu. Dobrze zaprojektowane metody repr i str pozwolą na błyskawiczne zrozumienie stanu obiektu bez konieczności ręcznego wypisywania każdego atrybutu z osobna. System powinien automatycznie formatować tytuł, autora oraz rok wydania, tworząc spójny i przejrzysty standard dokumentacji danych. Takie podejście znacząco podnosi kulturę pracy z kodem i jest uznawane za jedną z dobrych praktyk w nowoczesnym programowaniu obiektowym. Gotowe rozwiązanie będzie stanowiło wzór do naśladowania przy tworzeniu kolejnych modułów Twojego zaawansowanego systemu zarządzania bazą danych.

• Skonstruuj klasę Ksiazka przechowującą podstawowe metadane: tytul, autor oraz rok_wydania.
• Zaimplementuj metodę magiczną __str__ do generowania czytelnego opisu przeznaczonego dla użytkownika końcowego.
• Sformatuj wynik __str__ w estetyczny sposób, np.: "Wiedźmin (Andrzej Sapkowski), 1990".
• Opracuj metodę __repr__ dostarczającą oficjalną, techniczną reprezentację obiektu dla programisty.
• Upewnij się, że ciąg zwracany przez __repr__ zawiera nazwę klasy oraz listę wartości wszystkich atrybutów.
• Przetestuj działanie obu metod, wywołując funkcję print() oraz podglądając surowy obiekt w konsoli interaktywnej.
• Dodaj wewnątrz metod obsługę f-stringów dla zwiększenia czytelności i wydajności formatowania.
• Wyjaśnij różnicę w zastosowaniu obu metod podczas procesu debugowania skomplikowanych struktur danych.

• Zdefiniuj metodę magiczną __str__(self), która zwraca przyjazny tekst dla użytkownika końcowego.
• Wykorzystaj f-string do formatowania opisu, np. f"{self.tytul} - {self.autor} ({self.rok_wydania})".
• Zaimplementuj __repr__(self), która powinna wyglądać jak kod Pythona tworzący dany obiekt.
• Przykład poprawnego formatu repr: f"Ksiazka(tytul='{self.tytul}', autor='{self.autor}')".
• Pamiętaj, że __repr__ jest wywoływana, gdy podglądasz obiekt bezpośrednio w konsoli bez funkcji print.
• Metoda __str__ jest automatycznie używana przez funkcje print() oraz str().
• Dobrą praktyką jest, aby __repr__ pozwalało na teoretyczne odtworzenie obiektu przez funkcję eval().
• Przetestuj działanie, tworząc listę książek i wyświetlając ją – zobaczysz wtedy wynik metody __repr__.
• Zastanów się, jakie informacje są kluczowe dla programisty (debugowanie), a jakie dla zwykłego czytelnika.
• Upewnij się, że obie metody zwracają typ str, w przeciwnym razie Python zgłosi błąd typu.

• Wyjaśnij techniczne różnice w przeznaczeniu metod __str__ (opis dla użytkownika) oraz __repr__ (reprezentacja dla programisty).
• Opisz, co się stanie, gdy w klasie zdefiniujemy wyłącznie metodę __repr__, a pominiesz całkowicie definicję __str__.
• Omów zalety stosowania f-stringów do budowania czytelnych i wydajnych reprezentacji tekstowych skomplikowanych obiektów.
• Przeanalizuj zasadę "repr should look like code", która znacząco ułatwia odtwarzanie stanu obiektu podczas sesji debugowania.
• Zastanów się, jakie konkretne informacje o książce (tytuł, autor, ISBN) są kluczowe dla poszczególnych metod reprezentacji.
• Wnioskuj o poprawie kultury pracy z kodem i szybkości identyfikacji błędów dzięki czytelnym komunikatom diagnostycznym w konsoli.
• Porównaj sposób wyświetlania pojedynczego obiektu przez print() do wyświetlania całej listy obiektów w interpreterze Pythona.
• Uzasadnij, dlaczego metody magiczne reprezentacji tekstowej muszą bezwzględnie zwracać dane typu str.
• Sprawdź i opisz, jak metoda __repr__ zachowuje się w przypadku wyświetlania zagnieżdżonych struktur danych, np. listy obiektów.

Przeciążania operatorów dodawania i odejmowania oraz zwracania nowych instancji klasy w wynikach operacji.

Pracujesz nad innowacyjną aplikacją do zarządzania finansami osobistymi, która ma za zadanie maksymalnie uprościć codzienne operacje na domowym budżecie. Użytkownicy Twojego systemu chcą móc w sposób intuicyjny łączyć środki z różnych subkont oraz planować wydatki za pomocą prostych symboli matematycznych. Twoim wyzwaniem jest przeciążenie standardowych operatorów arytmetycznych w taki sposób, aby dodawanie dwóch portfeli do siebie sumowało ich zawartość w ułamku sekundy. Musisz również zaimplementować mechanizm bezpiecznego odejmowania kwot, dbając o to, aby każda taka operacja zwracała nową, poprawnie skonfigurowaną instancję klasy. Dzięki wykorzystaniu metod magicznych, kod Twojej aplikacji stanie się niezwykle przejrzysty i będzie przypominał naturalny zapis działań na liczbach. Ważnym elementem zadania jest zapewnienie pełnej spójności danych poprzez rygorystyczne sprawdzanie typów obiektów uczestniczących w operacjach finansowych. Taki sposób projektowania interfejsu klasy sprawia, że praca z nią jest czystą przyjemnością dla innych programistów w Twoim zespole. Gotowy moduł arytmetyki finansowej będzie sercem Twojego autorskiego systemu bankowości osobistej.

• Zdefiniuj klasę Portfel z atrybutem srodki reprezentującym aktualny stan posiadania (typ float).
• Przeciąż operator dodawania __add__, umożliwiając sumowanie zawartości dwóch obiektów klasy Portfel.
• Zaimplementuj wewnątrz __add__ weryfikację typu (isinstance), aby zapobiec dodawaniu niekompatybilnych danych.
• Opracuj metodę magiczną __sub__ do odejmowania konkretnych kwot pieniężnych od stanu portfela.
• Gwarantuj niemutowalność: każda operacja arytmetyczna musi zwracać całkowicie nową instancję klasy Portfel.
• Dodaj wewnątrz metody odejmowania walidację uniemożliwiającą powstanie debetu (saldo nie może być ujemne).
• Zaimplementuj metodę __str__ do eleganckiego prezentowania stanu konta z symbolem waluty.
• Przetestuj łańcuchowe wykonywanie działań (np. p3 = p1 + p2 - 50) i sprawdź poprawność wyniku końcowego.

• Metoda __add__(self, other) musi zawsze zwracać nowy obiekt, np. return Portfel(suma).
• Przed wykonaniem operacji dodawania sprawdź typ argumentu: if isinstance(other, Portfel):.
• Możesz również pozwolić na dodawanie zwykłych liczb (float/int) do stanu konta portfela.
• Implementując __sub__(self, other), dodaj warunek blokujący: if self.srodki < other:.
• Możesz rzucić wyjątek ValueError("Brak środków") w przypadku próby stworzenia niedozwolonego debetu.
• Pamiętaj, że operatory matematyczne nie powinny zmieniać stanu self.srodki w istniejącym już obiekcie.
• Przetestuj tzw. łańcuchowanie operacji w jednej linii, np.: p_wynik = p1 + p2 - 50.
• Dodaj metodę __str__, aby wynik działania matematycznego był od razu czytelnie sformatowany.
• Sprawdź, co się stanie, gdy spróbujesz dodać do portfela obiekt zupełnie innej klasy (np. napis).
• Zauważ, że dzięki przeciążaniu operatorów Twój kod biznesowy staje się znacznie bardziej intuicyjny.

• Wyjaśnij szczegółowo, dlaczego metody takie jak __add__ powinny zawsze zwracać nowy obiekt, zamiast modyfikować stan self.
• Opisz proces rygorystycznego sprawdzania typów (isinstance) wewnątrz operatorów w celu zapewnienia stabilności arytmetyki obiektowej.
• Omów zalety projektowania niemutowalnych obiektów finansowych przy wykonywaniu skomplikowanych operacji matematycznych na portfelach.
• Przeanalizuj mechanizm "łańcuchowania" działań (np. p1 + p2 - 50) i sposób, w jaki interpreter Pythona realizuje takie wyrażenia.
• Zaproponuj sposób implementacji metody __radd__, aby umożliwić dodawanie obiektu portfela do liczby (zapewnienie przemienności).
• Wnioskuj o intuicyjności kodu biznesowego, w którym wszelkie operacje na środkach są zapisywane za pomocą naturalnych symboli matematycznych.
• Porównaj przeciążanie operatorów magicznych do stosowania tradycyjnych metod dostępowych typu dodaj_srodki() czy zdejmij_kwote().
• Opisz, w jaki sposób zaimplementować bezpieczne odejmowanie (__sub__), które skutecznie chroni przed powstaniem niedozwolonego ujemnego salda.
• Sprawdź i udokumentuj zachowanie Twojego systemu przy próbie dodania do portfela obiektu o zupełnie niekompatybilnym typie danych (np. napisu).

Implementacji logiki porównawczej i integracji własnych obiektów ze standardowymi algorytmami sortowania Pythona.

W ramach budowy inteligentnego silnika dla nowej platformy e-commerce, musisz zaimplementować zaawansowany system automatycznego sortowania i porównywania asortymentu. Klienci sklepu oczekują możliwości błyskawicznego odnalezienia najtańszych produktów oraz budowania rankingów popularności na podstawie cen rynkowych. Twoim zadaniem jest zintegrowanie klasy produktu z wbudowanymi mechanizmami porównawczymi języka Python poprzez implementację tzw. bogatych porównań. Musisz zdefiniować reguły, które określą, kiedy jeden przedmiot jest uznawany za tańszy od drugiego, co pozwoli na natychmiastowe użycie standardowej funkcji sortującej na całych listach towarów. Dzięki temu rozwiązaniu, unikniesz pisania żmudnych pętli sortujących i wykorzystasz zoptymalizowane algorytmy systemowe do zarządzania kolekcjami danych. Ważne jest, aby Twoja logika porównawcza była spójna i przewidywalna, co gwarantuje stabilność działania filtrów w interfejsie użytkownika. Takie podejście do modelowania obiektów uczy, jak efektywnie wykorzystywać potęgę standardowej biblioteki Pythona do rozwiązywania typowych problemów biznesowych. Gotowy moduł rankingu stanie się kluczowym elementem optymalizującym wydajność Twojego nowoczesnego sklepu internetowego.

• Utwórz klasę Produkt posiadającą atrybuty nazwa oraz numeryczną wartość cena.
• Zaimplementuj metodę magiczną __eq__ (equal) do sprawdzania, czy dwa produkty mają identyczną cenę.
• Opracuj metodę __lt__ (less than) definiującą logiczny porządek produktów na podstawie ich kosztu.
• Umożliw wykorzystanie standardowych operatorów porównania (==, <, >) bezpośrednio na obiektach.
• Zbuduj listę kilku różnych produktów o zróżnicowanych cenach i nazwach.
• Wykorzystaj wbudowaną metodę sort() na liście i zaobserwuj, jak Python automatycznie porządkuje Twoje obiekty.
• Dodaj metodę __repr__ ułatwiającą weryfikację kolejności elementów po zakończeniu sortowania.
• Wyjaśnij, dlaczego implementacja tylko jednej metody porównawczej (__lt__) wystarcza do działania algorytmu sortującego.

• Metoda magiczna __eq__(self, other) powinna zwracać True, jeśli ceny obu produktów są identyczne.
• Zaimplementuj __lt__(self, other) (less than) tak, aby zwracała wynik self.cena < other.cena.
• Po zdefiniowaniu __lt__, Python automatycznie obsłuży operator > poprzez zamianę argumentów miejscami.
• Przetestuj sortowanie kolekcji produktów za pomocą wbudowanej metody lista_produktow.sort().
• Zauważ, że funkcja sortująca używa właśnie Twojej implementacji metody __lt__ do układania elementów.
• Możesz opcjonalnie zaimplementować __le__ (mniejszy-równy) dla uzyskania pełnej kontroli nad logiką.
• Upewnij się, że parametr other jest obiektem klasy Produkt przed przystąpieniem do porównania.
• Przetestuj działanie standardowych funkcji min() oraz max() na liście swoich produktów.
• Wyjaśnij w komentarzu, dlaczego spójność logiki porównań jest kluczowa dla stabilności algorytmów systemowych.
• Dodaj __repr__, aby po posortowaniu listy jej zawartość była od razu widoczna i poprawna w konsoli.

• Wyjaśnij fundamentalne pojęcie "Duck Typing" i jego bezpośredni związek z automatycznym działaniem funkcji sort() na Twoich obiektach.
• Opisz, dlaczego poprawna implementacja tylko jednej metody __lt__ wystarcza Pythonowi do przeprowadzenia pełnego sortowania kolekcji.
• Omów zasady działania tzw. "bogatych porównań" (rich comparisons) i ich wpływ na definiowanie relacji porządku między obiektami w systemie.
• Przeanalizuj, w jaki sposób metoda __eq__ wpływa na działanie standardowego operatora równości == w logice biznesowej aplikacji.
• Zastanów się i uzasadnij, czy produkty posiadające identyczną cenę powinny być uznawane za obiekty tożsame w każdym kontekście biznesowym.
• Wnioskuj o oszczędności czasu programisty dzięki wykorzystaniu zoptymalizowanych, systemowych algorytmów sortowania (np. Timsort).
• Porównaj stosowanie niestandardowych kluczy sortowania (parametr key w metodzie sort) do przeciążania operatorów porównania w klasie.
• Opisz, jak Python sprytnie radzi sobie z wywołaniem operatora >, gdy w klasie zdefiniowano jedynie metodę "mniejszy niż" (__lt__).
• Sprawdź i potwierdź poprawność działania wbudowanych funkcji min() oraz max() na zbiorze Twoich autorskich produktów.

Tworzenia klas pełniących rolę kontenerów na dane oraz implementacji standardowych zachowań dla kolekcji.

Projektujesz moduł koszyka zakupowego dla nowoczesnej aplikacji mobilnej, która musi sprawnie zarządzać listami artykułów wybranych przez klientów w czasie rzeczywistym. Twoim celem jest stworzenie klasy, która nie tylko przechowuje dane, ale również zachowuje się jak naturalna kolekcja danych wbudowana w język Python. Musisz zaimplementować protokoły, które pozwolą na błyskawiczne sprawdzanie liczby elementów w koszyku za pomocą standardowej funkcji len oraz weryfikację obecności produktów przy użyciu operatora in. Takie rozwiązanie sprawia, że interakcja z obiektem koszyka jest niezwykle prosta i nie wymaga od programisty nauki specyficznych nazw metod dla Twojej klasy. Kluczowym elementem zadania jest zapewnienie wysokiej wydajności tych operacji, co jest krytyczne przy bardzo długich listach zakupowych. Twoja klasa powinna w sposób bezpieczny enkapsulować wewnętrzną listę produktów, oferując jedynie autoryzowane sposoby dostępu do jej zawartości. Dzięki zastosowaniu metod magicznych dla kolekcji, Twój kod stanie się bardziej profesjonalny i łatwiejszy do integracji z zewnętrznymi bibliotekami. Poprawna realizacja tego modułu pozwoli Ci zrozumieć, jak budować własne, zaawansowane struktury danych o wysokim stopniu integracji z silnikiem języka.

• Skonstruuj klasę Koszyk przechowującą kolekcję produktów wewnątrz prywatnej listy _produkty.
• Zaimplementuj metodę magiczną __len__, aby umożliwić sprawdzanie rozmiaru koszyka funkcją len().
• Przeciąż operator __contains__ (in), pozwalający na błyskawiczne wyszukiwanie nazwy produktu w koszyku.
• Dodaj publiczną metodę dodaj_produkt() do bezpiecznego rozszerzania zawartości kontenera.
• Zaimplementuj metodę __str__ generującą podsumowanie listy zakupów wraz z informacją o łącznej liczbie sztuk.
• Upewnij się, że metoda __contains__ wykonuje porównanie wielkości liter w sposób niewrażliwy (case-insensitive).
• Przetestuj działanie klasy w pętli oraz przy użyciu instrukcji warunkowej if "produkt" in koszyk:.
• Wyjaśnij, jak protokół kontenera w Pythonie ułatwia integrację Twoich klas z naturalną składnią języka.

• Metoda magiczna __len__(self) powinna zwracać długość wewnętrznej kolekcji: len(self._produkty).
• Dzięki tej metodzie, wywołanie standardowej funkcji len(koszyk) będzie działać w sposób naturalny.
• Metoda __contains__(self, item) jest odpowiedzialna za poprawne działanie operatora item in koszyk.
• Wewnątrz __contains__ użyj pętli lub sprawdź przynależność: item in self._produkty.
• Aby wyszukiwanie było bardziej elastyczne, zastosuj metodę .lower() przy porównywaniu nazw tekstowych.
• Możesz również zaimplementować __getitem__(self, index), aby umożliwić dostęp typu koszyk[0].
• Metoda __str__ powinna estetycznie wylistować wszystkie produkty znajdujące się aktualnie w pojemniku.
• Przetestuj scenariusz logiczny: if "Mleko" in koszyk: print("Produkt jest już w koszyku").
• Zauważ, że __len__ jest również wykorzystywane przez Pythona do sprawdzania wartości logicznej obiektu.
• To zadanie pokazuje, jak tworzyć własne kontenery, które integrują się ze składnią kolekcji wbudowanych.

• Wyjaśnij, w jaki sposób protokół kontenera (metody __len__ i __contains__) ułatwia pełną integrację klas z naturalną składnią języka Python.
• Opisz techniczny mechanizm działania operatora in i jego bezpośrednie powiązanie z metodą magiczną __contains__ wewnątrz klasy.
• Omów praktyczne zalety zaimplementowania niewrażliwości na wielkość liter (case-insensitive) w wyszukiwarce produktów wewnątrz koszyka.
• Przeanalizuj, jakie inne metody magiczne (np. __getitem__) pozwoliłyby na wygodny dostęp do produktów poprzez ich indeksy liczbowe.
• Zastanów się nad wydajnością operacji wyszukiwania w koszyku przy zastosowaniu różnych struktur danych (np. lista vs zbiór/set).
• Wnioskuj o poprawie czytelności kodu źródłowego, w którym sprawdzenie aktualnego rozmiaru koszyka odbywa się przez standardowe len(koszyk).
• Porównaj interfejs oparty na metodach magicznych do tradycyjnego interfejsu opartego na nazwach metod typu get_count() lub get_size().
• Opisz kluczową rolę metody __str__ w generowaniu estetycznych i przejrzystych podsumowań zakupowych przeznaczonych dla klienta.
• Sprawdź, czy puste kontenery są automatycznie traktowane jako wartość False w instrukcjach warunkowych dzięki obecności metody __len__.

Tworzenia własnych menedżerów kontekstu i automatyzacji operacji wykonywanych przed i po konkretnym bloku kodu.

Jako programista zajmujący się optymalizacją wydajności w dużym projekcie big data, musisz przygotować narzędzie do precyzyjnego monitorowania czasu wykonywania krytycznych operacji na danych. Ręczne wstawianie liczników przed i po każdym fragmencie kodu jest nieefektywne i często prowadzi do zaśmiecenia głównej logiki aplikacji niepotrzebnymi zmiennymi tymczasowymi. Twoim wyzwaniem jest stworzenie eleganckiego menedżera kontekstu, który w sposób automatyczny zajmie się pomiarem czasu trwania dowolnego bloku instrukcji zamkniętego w strukturze with. Klasa powinna samodzielnie rejestrować moment rozpoczęcia pracy oraz precyzyjnie obliczać opóźnienie w momencie zakończenia przetwarzania, niezależnie od tego, czy operacja zakończyła się sukcesem, czy błędem. Dzięki temu rozwiązaniu, będziesz mógł w łatwy sposób namierzać "wąskie gardła" w swoim systemie, po prostu otaczając podejrzane fragmenty kodu Twoim nowym narzędziem. Wykorzystaj moduł time do uzyskania najwyższej dostępnej precyzji pomiarowej, co jest kluczowe przy analizie algorytmów o wysokiej częstotliwości. Takie podejście do automatyzacji zadań pomocniczych jest standardem w profesjonalnym tworzeniu oprogramowania wysokiej klasy. Gotowy timer będzie nieocenionym wsparciem podczas codziennej pracy nad doskonaleniem wydajności Twoich systemów informatycznych.

• Zaimplementuj klasę Timer pełniącą rolę menedżera kontekstu (context manager).
• Zaimportuj i wykorzystaj moduł time do uzyskania precyzyjnych sygnatur czasowych (np. time.perf_counter()).
• Opracuj metodę magiczną __enter__, która rejestruje dokładny moment rozpoczęcia bloku kodu.
• Zdefiniuj metodę __exit__ odpowiedzialną za finalizację pomiaru i czyszczenie kontekstu.
• Oblicz wewnątrz __exit__ całkowity czas trwania operacji jako różnicę między końcem a początkiem.
• Wyświetl sformatowany komunikat z wynikiem pomiaru, zaokrąglając go do czterech miejsc po przecinku.
• Upewnij się, że menedżer kontekstu działa poprawnie nawet w przypadku wystąpienia wyjątku wewnątrz bloku with.
• Przetestuj narzędzie, mierząc czas trwania pętli wykonującej dużą liczbę operacji matematycznych lub opóźnienie time.sleep().

• Metoda __enter__(self) jest automatycznie wywoływana na samym początku bloku instrukcji with.
• Zapisz w niej precyzyjny czas startu operacji, używając funkcji time.perf_counter().
• Metoda __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb) zajmuje się sprzątaniem i finalizacją pomiaru.
• Parametry exc_* przechowują informacje o ewentualnym błędzie, który mógł wystąpić wewnątrz bloku.
• W metodzie __exit__ oblicz końcową różnicę czasu i sformatuj ją do czytelnej postaci tekstowej.
• Pamiętaj, że metoda __exit__ musi zwrócić None lub False, aby wyjątki były poprawnie przekazywane dalej.
• Jeśli celowo zwrócisz True, każdy błąd powstały wewnątrz with zostanie wyciszony ("połknięty").
• Przetestuj użycie aliasu: with Timer() as t: wykonując pętle z dużą liczbą ciężkich operacji.
• Zauważ, że menedżer kontekstu gwarantuje wykonanie pomiaru nawet jeśli kod wewnątrz bloku rzuci wyjątek.
• Użyj funkcji round(wynik, 4), aby czas wykonania był prezentowany z odpowiednią dla inżyniera precyzją.

• Wyjaśnij szczegółowo, dlaczego menedżery kontekstu (instrukcja with) są uważane za bezpieczniejsze niż ręczne wywoływanie par metod start() i stop().
• Opisz rolę parametrów exc_type, exc_val oraz exc_tb w poprawnej obsłudze wyjątków powstających wewnątrz bloku __exit__.
• Omów zasadę działania funkcji time.perf_counter() jako najbardziej precyzyjnego źródła czasu dla celów zaawansowanego profilowania kodu.
• Przeanalizuj skutki celowego zwrócenia wartości True z metody __exit__ (tzw. mechanizm wyciszania / połykania wyjątków).
• Zastanów się, jak wykorzystać menedżer kontekstu do automatycznego i bezpiecznego zamykania zasobów systemowych, takich jak pliki czy bazy danych.
• Wnioskuj o poprawie czytelności logiki głównej aplikacji dzięki odseparowaniu technicznego kodu diagnostycznego do dedykowanej klasy Timer.
• Porównaj menedżer kontekstu do tradycyjnego bloku try...finally pod kątem estetyki, czytelności i ponownego wykorzystania kodu (DRY).
• Opisz, w jaki sposób klasa Timer gwarantuje wykonanie pomiaru czasu nawet w przypadku wystąpienia krytycznego błędu w mierzonym bloku kodu.
• Sprawdź i uzasadnij przydatność zaokrąglania wyników czasowych za pomocą round() w profesjonalnych raportach wydajnościowych dla inżynierów.