Регулярные выражения очень упрощают жизнь программиста, а эта обработка призвана упростить тестирование этих самых выражений.
Файлы
ВНИМАНИЕ:
Файлы из Базы знаний - это исходный код разработки.
Это примеры решения задач, шаблоны, заготовки, "строительные материалы" для учетной системы.
Файлы ориентированы на специалистов 1С, которые могут разобраться в коде и оптимизировать программу для запуска в базе данных.
Гарантии работоспособности нет. Возврата нет. Технической поддержки нет.
Вы можете заказать платную доработку или адаптацию этой разработки под вашу конфигурацию на «Бирже заказов».
0% комиссии — оплата напрямую исполнителю;
Исполнители любого масштаба — от отдельных специалистов до команд под проект;
Прямой обмен контактами между заказчиком и исполнителем;
Безопасная сделка — при необходимости;
Рейтинги, кейсы и прозрачная система откликов.
Обработка позволяет находить в тексте (файле) регулярные выражения по заданному шаблону. Основное отличие от других разработок - отображение не только обычных совпадений (Mathes), но и вложенных (SubMatches).
Есть три примера, которые можно посмотреть, нажав на соответствующую кнопку верхней командной панели.
Добавил раскраску совпадений, но вложенные совпадения в некоторых случаях окрашиваются не очень точно т.к. неизвестно начало и длина конкретного SubMatch.
В новой версии появилась возможность загружать текст для анализа с интернет-ресурса, а также режим замены
Четыре года в интеграторе я работал с git и EDT. Git после хранилища полюбил сразу: видно, кто и что менял. С EDT сложнее: тормозит, ошибки при обновлении ERP, автономный сервер внутри него работает только с файловой базой. На новой работе команда захотела перейти на git, я развернул EDT, и оно на второй день разрушило проект при загрузке расширения. Тогда я решил дать команде git с привычным Конфигуратором и инструмент, который за минуту доносит коммит до базы через ibcmd, вместо получасовой загрузки из файлов. На новой работе разрешили ИИ, и я написал это приложение с его помощью: от чтения документации и первого ТЗ до идей в электричке. Впервые за годы снова почувствовал себя творцом, а не закрывателем задач. По дороге приросли выгрузка, объединение и проверка конфигурации по коммитам, YAxUnit и режим MCP-сервера. В статье: схемы, скриншоты, грабли и честный список ограничений. Ссылки пока нет: хочу понять, нужно ли это кому-то, кроме меня.
В экосистеме 1С давно живут сотни инструментов: от Конфигуратора и Хранилища до систем тестирования, мониторинга, интеграции и CI/CD. Я собрал их в Ландшафт технологий, а теперь добавляю данные о реальном использовании. Рассказываю, как устроена карта, что показал первый опрос и почему в новой волне особенно нужны администраторы, аналитики и тестировщики.
Платформа 1С давно вышла за рамки учетных систем. Сегодня это полноценная среда для создания сложных, высоконагруженных и распределенных приложений. А значит, и стек технологий современного разработчика кардинально изменился. Систематизируем весь инструментарий, который превращает 1С-программиста в инженера: от EDT и Git до автотестов на YAxUnit, контейнеризации приложений в Docker, мониторинга в Prometheus и организации шины данных на Kafka. Разберемся, зачем каждый инструмент нужен, как он вписывается в жизненный цикл разработки и с чего начать его внедрение.
Шесть внешних отчётов на боевой базе крупной сети переписали за неделю. По секундомеру ускорились четыре, в акт пошли три: у одного отчёта минус тринадцать процентов оказались выбросом нагрузки прода, а не эффектом кода. Поймал это чередующийся замер до/после в одном окне, обычные три прогона с метрикой "минимум" показывали ускорение уверенно.
Дальше в тексте: почему построчная сверка выхода ломается ровно на тех правках, ради которых её заводят; из чего собирается повторяемый слепок результата и почему главную работу в нём делает нормализация, а хеш только сигнализация; где слепок не берётся вовсе и его заменяет по-колоночная сверка; чем проверять пересчёт итогов, чистку данных и операции с кластером. Отдельно - гипотеза, которую замер отклонил, и честный счёт, во что вся эта дисциплина обходится.
Пентест – это не только поиск уязвимостей, но и сложный проект, в котором ошибка может привести к простою, инциденту и потере доверия заказчика. Рассказываем, как правильно определить цели и границы работ, распределить ответственность, выстроить коммуникации и сделать неизбежные риски и изменения контролируемыми. На реальных кейсах разбираем, почему задержка с сообщением о критической уязвимости способна перечеркнуть технический успех, как управленческая рамка помогла разобраться в остановке турбины и когда выход за пределы скоупа приносит пользу бизнесу, а когда становится нарушением договоренностей.
Написать тест на 1С несложно. Дорого стоит привести базу в состояние, где прогон вообще стартует: семь шагов, каждый ломает запуск молча — без ошибки, без записи в журнале. И эту цену платит заново каждый новый человек на проекте. Разбираю молчаливый отказ окружения как класс проблем, показываю, почему его не закрывают ни документация, ни скрипт развёртывания, и предлагаю решение — фиксацию состояния в артефакте с машинно-проверяемым критерием приёмки. Подход проверен на сквозной задаче (первая задача экзамена «1С:Специалист по платформе» с юнит- и функциональными тестами), а затем перенесён на пул тестовых баз с типовыми конфигурациями. Отдельно — каталог симптомов и их настоящих причин, который пригодится независимо от инструментария.
Разбираем, как в крупных компаниях регуляторные требования, постмортемы и внутренние ограничения постепенно превращаются в многоуровневую систему инструкций, в которой разработчику все сложнее понять, что и когда нужно проверить. Показываем opensource-сервис внешних проверок для GitLab, который автоматизирует часть этой бюрократии и сводит результат к понятному сигналу: зеленое – все в порядке, красное – нужно обратить внимание на конкретное требование. Объясняем, как такие проверки помогают «сдвинуть влево» контроль задач и снизить риск отказа во внедрении задачи в последний момент перед релизом. А заодно смотрим, может ли связка Autumn + «Вино» + немного разработческого энтузиазма превратить обязательные инструкции в инструмент, который команда сама захочет развивать.
Как мы пришли к Юнит-тестированию и почему стоит его использовать.
Использование универсальных тестов для проверки работы IS MagicInput в вашей конфигурации.
Это плюс! А как насчет забацать конструктор что-то типа
что бы все перед глазами было и с подсказками, ну и генерацию кода сразу. А то регекспами раз в полгода приходится пользоваться и каждый раз синтаксис вспоминать надо. Много времени бы экономилось.
А неужели ни у кого нет на javascript-е хорошего конструктора? Через полеhtmlдокумента можно заниматся отладкой, а результат передавать в 1С и генерить 1С код. Да хоть тот же, что из (8).
(0) Начал пользоваться в реальной работе, в конструкторе сразу увидел нехватку одного из самых частых спец.символов \s
Нужно добавить.
ИМХО еще лучше сразу добавить еще варианты \s+ и \s*
У меня как раз есть задача у клиента - свертка справочника Номенклатура по похожим наименованиям. Куча элементов с похожими наименованиями (заводили кривые ручки менеджеров), необходимо найти совпадения и свернуть справочник. Сложность в том, что заранее алгоритм (шаблон) н задать, приходится каждый раз искать по-разному
(20) как делать это технически я знаю, - клиент может попросить напечатать документы повторно. А там название уже изменено. и это так цветочки...а проблемы начинаются так, как описано в статье
