# Übungsblatt 5 ## Vorwort Dieses mal wollen wir ausgehend von unserem Parser (selbstgeschrieben oder von der Tutoren zur Verfügung gestellt) eine Visualisierung schreiben. ## Set-Up Wir legen zunächst wieder ein `stack`-Projekt an und tragen dort die benötigten Dependencies ein: * `attoparsec`, falls wir den Parser selbst schreiben wollen * `text`, weil aus den Parsern nur "Text" und nicht "String" herausfällt * `gloss` zur Visualisierung. Sie können zunächst einmal den in der Vorlesung besprochenen Code ausführen und so nachvollziehen, ob alles richtig installiert ist: ```haskell import Graphics.Gloss import Graphics.Gloss.Data.Color (makeColor, red) main :: IO () main = display (InWindow "Hello World" (500,500) (100,100)) (makeColor 0.9 0.9 0.9 1) (Pictures [ Color red (Circle 1000) , Text "Hello World Text" ]) ``` ## Aufgabe 1 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`). Geben sie dies mittels `print` auf der Konsole aus ## Aufgabe 2 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. ## Aufgabe 3 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. 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. Skalieren sie die Zeit so, dass 1h aus dem Log 10 Sekunden in der Animation entspricht. ## Aufgabe 4 Denken sie sich weitere Visualisierungen des Datensatzes aus. Evtl. können sie z.b. mittels `play` den Datensatz interaktiv erkundbar machen.