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# Übungsblatt 5
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## Vorwort
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Dieses mal wollen wir ausgehend von unserem Parser (selbstgeschrieben oder von der Tutoren zur Verfügung gestellt) eine Visualisierung schreiben.
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## Set-Up
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Wir legen zunächst wieder ein `stack`-Projekt an und tragen dort die benötigten Dependencies ein:
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* `attoparsec`, falls wir den Parser selbst schreiben wollen
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* `text`, weil aus den Parsern nur "Text" und nicht "String" herausfällt
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* `gloss` zur Visualisierung.
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Sie können zunächst einmal den in der Vorlesung besprochenen Code ausführen und so nachvollziehen, ob alles richtig installiert ist:
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```haskell
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import Graphics.Gloss
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import Graphics.Gloss.Data.Color (makeColor, red)
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main :: IO ()
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main = display (InWindow "Hello World" (500,500) (100,100))
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(makeColor 0.9 0.9 0.9 1)
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(Pictures [ Color red (Circle 1000)
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, Text "Hello World Text"
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])
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```
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## Aufgabe 1
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Parsen sie die mitgegebene Datei "data.csv" in einen geeigneten Datentypen, den sie definieren. Der CSV-Parser liefert meist nur `[[Text]]`, sie sollen aber so etwas wie `[DataRow]` daraus erstellen (für ein passend Definiertes `DataRow`).
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Geben sie dies mittels `print` auf der Konsole aus
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## Aufgabe 2
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Wir möchten wissen, wie viele Zugriffe in welcher Stunde auf unserer Website es gab. Sortieren sie die Daten in 24 Buckets ein und stellen sie dies mittels `display` als einfaches Balkendiagramm dar.
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## Aufgabe 3
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Wir möchten gerne eine Animation der Zugriffe über Zeit haben. Teilen sie hierzu den Datensatz in 5-Minuten-Buckets ein und erzeugen sie für jeden Bucket ein Bild aus 16x16 Kacheln, deren Farbe von Weiss nach Rot geht - je nachdem, wie viele Zugriffe in einer "Kachel" waren.
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Ein Zugriff auf eine Kachel ist definiert über die erste Zahl in der angegebenen IP (0-255). Die Kachel oben links entspricht der 0, oben rechts der 15, unten links der 240, unten rechts der 255. `ip ``div`` 16` gibt ihnen also die Zeile und `ip ``mod`` 16` die entsprechende Spalte.
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Skalieren sie die Zeit so, dass 1h aus dem Log 10 Sekunden in der Animation entspricht.
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## Aufgabe 4
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Denken sie sich weitere Visualisierungen des Datensatzes aus. Evtl. können sie z.b. mittels `play` den Datensatz interaktiv erkundbar machen.
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