Show page

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- bd2:laboratoare:09 [2022/12/06 11:15]
vlad_iulian.ilie [Subprograme MSSQL]
+++ — (current)
@@ Line 1: / Line 1: @@
-====== Laboratorul 09 - Conectare la o Baza de Date ======
-===== Conectare OracleDB din Python =====
-==== Configurare mediu de lucru ====
-=== Windows ===
-  - Descărcați și instalați managerul de pachete Miniconda pentru Python 3 de [[https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html | aici]].
-  - Deschideți programul Anaconda Prompt.
-  - Instalați pachetul cx_Oracle. <code>conda install -c anaconda cx_oracle</code>
-  - Descărcați Oracle Instant Client, urmând instrucțiunile de [[https://oracle.github.io/odpi/doc/installation.html#windows | aici]].
-=== Linux ===
-  - Instalați Python.
-  - Instalați pachetul cx_Oracle. <code>pip install cx_Oracle</code>
-  - Descărcați Oracle Instant Client, urmând instrucțiunile de [[https://oracle.github.io/odpi/doc/installation.html#linux | aici]].
-==== Pachet Oracle ====
-Vom crea un pachet care expune o funcție și o procedură. Funcția va primi ca parametru id-ul unui job și va returna salariul mediu pentru acel job, expunând ca parametri de tip OUT salariul minim și salariul maxim pentru jobul respectiv. Procedura va primi ca parametru un id de departament și va expune ca parametri de tip OUT numele departamentului și un cursor ce va întoarce angajații acelui departament.
-<code sql>
-create or replace package pck_example
-as
-    procedure exemplu_procedura(idDept in departments.department_id%type,
-        numeDept out departments.department_name%type, angajati out sys_refcursor);
-    function exemplu_functie(jobId in jobs.job_id%type,
-        salLow out jobs.min_salary%type, salHigh out jobs.max_salary%type) return number;
-end pck_example;
-/
-create or replace package body pck_example
-as
-    function exemplu_functie(jobId in jobs.job_id%type,
-        salLow out jobs.min_salary%type, salHigh out jobs.max_salary%type) return number
-    is
-        avgVenit number;
-    begin
-        select distinct min_salary, max_salary into salLow, salHigh from jobs where job_id = jobId;
-        select round(avg(salary * (1 + nvl(commission_pct, 0))), 2) into avgVenit
-            from employees where job_id = jobId;
-        return avgVenit;
-    end exemplu_functie;
-    procedure exemplu_procedura(idDept in departments.department_id%type,
-        numeDept out departments.department_name%type, angajati out sys_refcursor)
-    is
-    begin
-        select department_name into numeDept from departments where department_id = idDept;
-        open angajati for
-            select e.first_name || ' ' || e.last_name, e.hire_date, j.job_title, e.salary * (1 + nvl(e.commission_pct, 0)) as venit
-            from employees e inner join jobs j on e.job_id = j.job_id where e.department_id = idDept;
-    end exemplu_procedura;
-end pck_example;
-/
-</code>
-Scriptul poate fi descărcat de {{:bd2:laboratoare:lab09_oracle_package_script.txt|aici}}.
-==== Conexiune din Python ====
-Vom crea o clasă **OracleConnection** pentru a ne conecta la baza de date Oracle, salvând în constructor pe câmpuri ale clasei adresa bazei de date, numele utilizatorului și parola lui:
-<code python>
-import cx_Oracle
-class OracleConnection:
-    def __init__(self, host, port, schema, username, password):
-        self.host = host
-        self.port = port
-        self.schema = schema
-        self.username = username
-        self.password = password
-</code>
-Această clasă va expune o metodă pentru inițializarea conexiunii către baza de date Oracle și o metoda pentru deconectare:
-<code python>
-    def openConnection(self):
-        try:
-            dsn_tns = cx_Oracle.makedsn(self.host, self.port, self.schema)
-            self.db = cx_Oracle.connect(self.username, self.password, dsn_tns)
-            self.cursor = self.db.cursor()
-            print("Connection open!")
-        except Exception as e:
-            print("Connection not open!")
-            print(e)
-    def closeConnection(self):
-        try:
-            self.cursor.close()
-            self.db.close()
-            print("Connection close!")
-        except Exception as e:
-            print("Connection not closed!")
-            print(e)
-</code>
-Urmează implementarea interacțiunii cu procedura și functia din pachetul definit mai sus. Pentru aceasta vom expune o metodă care primește ca parametru un id de departament pentru a apela procedura și o metodă care primește ca parametru id-ul unui job pentru a apela funcția:
-<code python>
-    def exempluProcedura(self, idDept):
-        try:
-            numeDept = self.cursor.var(cx_Oracle.STRING)
-            angajati = self.cursor.var(cx_Oracle.CURSOR)
-            self.cursor.callproc("pck_example.exemplu_procedura", [idDept, numeDept, angajati])
-            for elem in angajati.getvalue():
-                print(elem[0], elem[1].strftime("%Y-%m-%d"), elem[2], elem[3], numeDept.getvalue())
-        except Exception as e:
-            print(e)
-    def exempluFunctie(self, jobId):
-        try:
-            salLow = self.cursor.var(cx_Oracle.NUMBER)
-            salHigh = self.cursor.var(cx_Oracle.NUMBER)
-            avgVenit = self.cursor.callfunc("pck_example.exemplu_functie", cx_Oracle.NUMBER, [jobId, salLow, salHigh])
-            print(jobId, avgVenit, salLow.getvalue(), salHigh.getvalue())
-        except Exception as e:
-            print(e)
-</code>
-Putem observa că valorile parametrilor întorși de procedură și de funcție pot fi accesate apelând metoda **.getvalue()**, iar pentru a itera peste un cursor este de ajuns sa iterăm peste valoarea parametrului de tip cursor, folosind o buclă **for**.
-Vom adăuga și comportamentul de funcție **main** pentru script, unde vom deschide o conexiune către baza de date, apelând procedura cu id-ul de departament 10 și funcția cu id-ul de job 'SA_REP', la final închizând conexiunea:
-<code python>
-if __name__ == "__main__":
-    oc = OracleConnection('localhost', 1521, 'ORCLCDB', 'system', 'parolaAiaPuternic4!')
-    oc.openConnection()
-    oc.exempluProcedura(10)
-    oc.exempluFunctie('SA_REP')
-    oc.closeConnection()
-</code>
-Dacă rulăm scriptul obținem:
-<code>
-Connection open!
-Jennifer Whalen 2003-09-17 Administration Assistant 4400 Administration
-SA_REP 10184.67 6000.0 12008.0
-Connection close!
-</code>
-Scriptul complet poate fi găsit {{:bd2:laboratoare:lab09_python_oracle_example.txt|aici}}.
-===== Conectare MSSQL din Python =====
-==== Configurare mediu de lucru ====
-Configurati mediul de lucru urmarind pasii de [[https://learn.microsoft.com/en-us/sql/connect/python/pyodbc/step-1-configure-development-environment-for-pyodbc-python-development?view=sql-server-ver16|aici]] in functie de platforma pe care va aflati.
-==== Subprograme MSSQL ====
-Pentru a testa conexiunea din Python la MSSQL vom folosi doua subprograme, o procedura si o functie.
-Procedura va intoarce rezultatul unei interogari SELECT care preia numele complet, data angajarii, titlul jobului si venitul angajatilor din departamentul cu id-ul primit ca parametru.
-Functia calculeaza numarul de subordonati ai unui manager cu id-ul primit ca parametru, care au salariul mai mic decat o valoare data ca parametru, care are valoarea default salariul managerului.
-<code tsql>
-CREATE OR ALTER FUNCTION dbo.GET_SUBORDINATES_WITH_LOWER_SALARY
-(@ManagerId INT, @Salary REAL = NULL)
-RETURNS INT AS
-BEGIN
-    IF @Salary IS NULL
-        SELECT @Salary = salary
-        FROM employees
-        WHERE employee_id = @ManagerId;
-    DECLARE @result INT;
-    SELECT @result = COUNT(*)
-    FROM employees EMP
-    LEFT OUTER JOIN employees MGR ON EMP.manager_id = MGR.employee_id
-    WHERE EMP.manager_id = @ManagerId AND EMP.salary <= @Salary;
-    RETURN @result;
-END
-GO
-CREATE OR ALTER PROCEDURE dbo.exemplu_procedura
-(@idDept INT)
-AS
-    SELECT e.first_name + ' ' + e.last_name AS full_name, e.hire_date, j.job_title, e.salary * (1 + isnull(e.commission_pct, 0)) AS venit
-    FROM employees e INNER JOIN jobs j ON e.job_id = j.job_id WHERE e.department_id = @idDept;
-RETURN 0
-GO
-</code>
-==== Conexiune din Python ====
-Pentru conexiunea din python vom crea o clasa MSSQLConnection cu urmatorul constructor:
-<code python>
-import pyodbc
-class MSSQLConnection:
-    def __init__(self, host, port, database, username, password):
-        self.host = host
-        self.port = port
-        self.database = database
-        self.username = username
-        self.password = password
-</code>
-Vom defini apoi doua functii, **open_connection** si **close_connection** care vor deschide, respectiv inchide, conexiunea la baza de date.
-<code python>
-    def open_connection(self):
-        try:
-            self.db = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 18 for SQL Server};SERVER='+self.host+';DATABASE='+self.database+';ENCRYPT=yes;TrustServerCertificate=yes;UID='+self.username+';PWD='+ self.password)
-            self.cursor = self.db.cursor()
-            print("Connection open!")
-        except Exception as e:
-            print("Connection not open!")
-            print(e)
-    def close_connection(self):
-        try:
-            self.cursor.close()
-            self.db.close()
-            print("Connection close!")
-        except Exception as e:
-            print("Connection not closed!")
-            print(e)
-</code>
-Acum mai ramane de adaugat metode care sa apeleze subprogramele definite in baza de date mai sus:
-<code python>
-    def exemplu_procedura(self, idDept):
-        try:
-            cmd = "EXEC dbo.exemplu_procedura ?;"
-            values = (idDept)
-            self.cursor.execute(cmd, values)
-            for elem in self.cursor.fetchall():
-                print(elem)
-        except Exception as e:
-            print(e)
-    def exemplu_functie(self, manager_id, salary=None):
-        try:
-            cmd = """\
-            SET NOCOUNT ON;
-            DECLARE @RC int;
-            EXEC @RC = dbo.GET_SUBORDINATES_WITH_LOWER_SALARY ?, ?;
-            SELECT @RC AS rc;
-            """
-            values = (str(manager_id), (str(salary) or "NULL"))
-            self.cursor.execute(cmd, values)
-            emp_count = self.cursor.fetchval()
-            print('Managerul cu id-ul ' + str(manager_id) + ' are ' + str(emp_count) + ' angajati cu salariul mai mic decat ' + (str(salary) or 'el'))
-        except Exception as e:
-            print(e)
-</code>
-Aici sunt cateva lucruri de observat. Accesul la date in afara contextului de T-SQL necesita o instructiune de tip SELECT la final. Astfel, in cazul procedurii, care facea un singur SELECT, este de ajuns sa apelam procedura folosind **exec numele_procedurii lista_parametri**. Pentru functie, in schimb, va trebui sa rulam un bloc de instructiuni T-SQL care se termina in **SELECT rezultat_apel_functie**.
-In ambele cazuri, cursorul va contine acum valorile dorite. Pentru a accesa valorile multiple intoarse de procedura putem folosi **cursor.fetchall()**, iar pentru functie putem folosi **cursor.fetchval()**.
-Vom si testa clasa nou creata cu o functie main:
-<code python>
-if __name__ == "__main__":
-    oc = MSSQLConnection('localhost', 1433, 'master', 'sa', 'parolaAiaPuternic4!')
-    oc.open_connection()
-    oc.exemplu_procedura(10)
-    oc.exemplu_functie(100, 20000)
-    oc.close_connection()
-</code>
-Dupa rulare putem vedea urmatorul output:
-<code>
-Connection open!
-('Jennifer Whalen', datetime.date(2003, 9, 17), 'Administration Assistant', 4400.0)
-Managerul cu id-ul 100 are 14 angajati cu salariul mai mic decat 20000
-Connection close!
-</code>
-===== Conectare MongoDB din Python =====
-==== Configurare mediu de lucru ====
-Pentru a va conecta la MongoDB din python aveți nevoie de pachetul ''pymongo''.
-Acesta se poate instala fie cu ''pip'' fie folosinf ''conda'':
-  * ''pip install pymongo'' sau
-  * ''conda install pymongo''
-==== Clasa de conectare ====
-Pentru a vă conecta la baza de date, aveți nevoie de urmatorele informații:
-  * ''hostname'' numele sau adreasa de IP pe care se afla serverul de MongoDB
-  * ''port'' portul pe care asculta MongoDB
-  * ''dbname'' numele bazei de date la care doriti sa va conectatii
-Toate aceste informații se găsesc în constructorul classei ''MongoDBConnector''.
-Pentru a vă conecta la instanța de mongo, folosiți ''client = pymongo.MongoClient(host, port)''.
-Pentru a vă baza de date, folosit ''client[dbname]''.
-Aceste sunt implementate în metoda ''openConnection(...)''.
-Pentru a interoga baza de date, se pot folosi funcțiile ''find_one()'' sau ''find()''.
-Pentru a ușura munca, vom defini două metode: ''getRecords(...)'' și ''getRecord(...)''.
-Parametrul obligatoriu primit de aceste metode este ''collection'' care specifică colecția pe care să se facă căutare.
-Aceste metode primesc parametrii opționali:
-  * ''filter'' - pentru a pune condiții și a filtra înregistrările întoarse
-  * ''projection'' - pentru a spune ce câmpuri să se întoarcă.
-Pentru a folosi Aggregation Pipeline, este definită metoda ''execAggreation(...)'' care primește doi parametrii:
-  * ''collection'' - coleția pe care să se facă agregarea
-  * ''pipeline'' - operațiile de agregare sub forma unei liste de dicționare.
-Metoda ''execMapReduce(...)'' este folosită pentur a trimite către server intrucțiuni de tip MapReduce.
-primește următorii parametrii:
-  * ''collection'' - colecția pe care să se execute MapReduce
-  * ''mapper'' - funcția pentru Map
-  * ''reducer'' - funcția pentru Reduce
-  * ''out'' - colecția unde să se salveze rezultatul
-  * ''query'' (opțional) - cerere de filtrare a întregistrărilor înainte de să facă MapReduce.
-<code python>
-import pymongo
-class MongoDBConnector:
-    def __init__(self, dbname, host='localhost', port=27017):
-        self.host = host
-        self.port = port
-        self.dbname = dbname
-    def openConnection(self):
-        self.client = pymongo.MongoClient(host=self.host, port=self.port)
-        self.db = self.client[self.dbname]
-    def closeConection(self):
-    	self.client.close()
-    def getRecords(self, collection, filter=None, projection=None):
-        if projection is None and not filter is None:
-            return self.db[collection].find(filter=filter)
-        elif not projection is None and filter is None:
-            return self.db[collection].find(projection=projection)
-        elif projection is None and filter is None:
-            return self.db[collection].find()
-        return self.db[collection].find(filter=filter, projection=projection)
-    def getRecord(self, collection, filter=None, projection=None):
-        if projection is None and not filter is None:
-            return self.db[collection].find_one(filter=filter)
-        elif not projection is None and filter is None:
-            return self.db[collection].find_one(projection=projection)
-        elif projection is None and filter is None:
-            return self.db[collection].find_one()
-        return self.db[collection].find_one(filter=filter, projection=projection)
-    def execAggreation(self, collection, pipeline):
-        return self.db[collection].aggregate(pipeline=pipeline)
-    def execMapReduce(self, collection, mapper, reducer, out, query=None):
-        self.db[out].drop()
-        if query is None:
-            return self.db[collection].map_reduce(mapper, reducer, out)
-        return self.db[collection].map_reduce(mapper, reducer, out, query=query)
-</code>
-==== Utilizare ====
-Pentru următoarele exemple să se importe documentele din fișierul {{:bd2:laboratoare:bd2_mongo.txt|bd2_mongo}} care conține baza de date în format JSON.
-Baza de date se va numi **BD** și colecția se va numi **documents**.
-Folosiți mongoimport pentru a popula baza de date:
-<code bash>
-mongoimport --db=BD --collection=documents --type=json --file=bd2_mongo.json
-</code>
-După ce creați baza de date, puneți următorii indecși pentur a funcționea exemplele
-<code javascript>
-db.documents.createIndex({author: 1})
-db.documents.createIndex({gender: 1, age: 1})
-db.documents.createIndex({"words.word": 1})
-db.documents.createIndex({"geoLocation": "2d"})
-db.documents.createIndex({"lemmaText": "text"})
-db.documents.createIndex({"date": "hashed"})
-</code>
-Se folosesc host-ul și portul default al bazei de date MongoDB.
-Nu uitați să imporați clasa ''MongoDBConnector'' sau să o puneți în același fișier
-=== Interogarea bazei de date ===
-Următorul exeplu folosește folosește indexul de tip ''text'' pentru a găsi un document care are cuvântul "coffee" în interiorul șirului de caractere din câmpul ''lemmaText''.
-<code python>
-from bson.code import Code
-if __name__ == '__main__':
-    dbname = "BD"
-    db = MongoDBConnector(dbname=dbname)
-    collection = "documents"
-    filter = { "$text":
-        {
-            "$search": "coffee",
-            "$language": "english",
-            "$caseSensitive": False,
-            "$diacriticSensitive": False
-        }
-    }
-    projection = { "lemmaText": 1 }
-    db.openConnection()
-    print("Test 1")
-    doc = db.getRecord(collection, filter, projection)
-    print(doc)
-    print("Test 2")
-    doc = db.getRecord(collection, filter=filter)
-    print(doc)
-    print("Test 3")
-    doc = db.getRecord(collection, projection=projection)
-    print(doc)
-    print("Test 4")
-    doc = db.getRecord(collection)
-    print(doc)
-    db.closeConection()
-</code>
-Următorul exeplu găsește toate documentele care se află în aproierea coordonatelor [25,25].
-Se folosește indexul de tip ''geoLocation'' pentru a folosi operatorul ''$near''.
-<code python>
-from bson.code import Code
-if __name__ == '__main__':
-    dbname = "BD"
-    db = MongoDBConnector(dbname=dbname)
-    collection = "documents"
-    filter = { "geoLocation": { "$near": [25, 25] } }
-    projection = {"geoLocation": 1, "lemmaText": 1 }
-    db.openConnection()
-    docs = db.getRecords(collection, filter, projection)
-    for doc in docs:
-        print(doc)
-    db.closeConection()
-</code>
-Următorul exemplu foloseșete Aggregation Pipeline pentru a număra de câte ori apar un cuvânt în documentele care au ca autor un bărbat.
-Pipeline-ul este format din următoarele câmpuri:
-  * ''$match'' - este folosit pentru filtrare
-  * ''$project'' - folosit pentru proiecție. La cest pas se extrac cuvintele din câmpul ''$lemmaText''. Cuvintele sunt salvate în vectorul ''words''
-  * ''$unwind'' - este folosit pentru a despacheta vectorul ''words'' și a lua fiecare element din el care este folosit mai departe în ''$group''
-  * ''$group'' - este folosti pentru a asigna ca "_id" un cuvânt din ''$words'' și a calcula numărul de apariții ale unui cuvânt ''"counts": { "$sum": 1 }''
-Filtrarea se face folosind ''q''.
-<code python>
-from bson.code import Code
-if __name__ == '__main__':
-    dbname = "BD"
-    db = MongoDBConnector(dbname=dbname)
-    collection = "documents"
-    q = {"gender": "male"}
-    pipeline = [
-                    { "$match": q },
-                    { "$project": { "words": { "$split": ["$lemmaText", " "]}}},
-                    { "$unwind": "$words" },
-                    { "$group": { "_id": "$words", "counts": { "$sum": 1 } } }
-        ]
-    db.openConnection()
-    docs = db.execAggreation(collection, pipeline)
-    for doc in docs:
-        print(doc)
-    db.closeConection()
-</code>
-Următorul exemplu foloseșete MapReduce pentru a număra de câte ori apar un cuvânt în documentele care au ca autor o femeie.
-Trebuie să scriem funcțiile map și reduce în limbnajul JavaScript.
-Funcția ''mapper'' ia textul care se găsește în câmpul ''lemmaText'' și extrage cuvintele. Apoi, pentru fiecare cuvânt se "emite' o pereche cheie-valoare care cuprinde cuvântul (cheia) și numărul de apariții initializat la 1 (valoare).
-Funcția ''reducer'' ia fiecare set cuvânt (''key'') și lista cu numărul de apariții (''values'') și însumează valorile.
-Rezultatele sunt salvate în colecția ''out_collection = "wordCounts"''.
-Filtrarea se face folosind ''q''.
-<code python>
-from bson.code import Code
-if __name__ == '__main__':
-    dbname = "BD"
-    db = MongoDBConnector(dbname=dbname)
-    collection = "documents"
-    mapper = Code("""
-        function() {
-            var tokens = this.lemmaText.split(" ");
-            for (var idx=0; idx<tokens.length; idx++){
-                emit(tokens[idx], 1);
-            }
-        }
-        """)
-    reducer = Code("""
-        function(key, values) {
-            return Array.sum(values);
-        }
-        """)
-    q = {"gender": "female"}
-    out_collection = "wordCounts"
-    db.openConnection()
-    docs = db.execMapReduce(collection, mapper, reducer, out_collection, q)
-    for doc in docs.find():
-        print(doc)
-    db.closeConection()
-</code>
-Codul se găsește {{:bd2:laboratoare:main.txt|main.py}}. Nu uitați să schimbați extensia.
-===== PowerBI - Windows =====
-Pentru a descarca Microsoft PowerBI, pe Windows, accesati [[https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=58494 | acest link]]. Dupa ce ati selectat versiunea pentru arhitectura voastra, vom deschide aplicatia si o vom conecta la bazele noastre de date (Oracle si Microsoft din Docker, dar principiul este acelasi si pentru unele hostate complet).
-In toate scenariile, dupa deschiderea aplicatiei vom apasa pe butonul "Get Data".
-{{:bd2:laboratoare:getdata.jpg?400|}}
-==== Conectarea la BD Microsoft ====
-Pentru a selecta SQL Server ca baza de date vom selecta meniul **Database** > **SQL Server Database** > **Connect**.
-{{:bd2:laboratoare:sqlserverpbi.jpg?400|}}
-Dupa care vom introduce datele de conectare. Daca folosim exact datele din laborator vom folosi **localhost,1433** (port-ul in PBI este precizat cu virgula, nu cu:).
-Vom selecta modul Import.
-{{:bd2:laboratoare:sqlserverpbi2.jpg?400|}}
-Dupa ce apasam **OK** va trebui sa ne autentificam. Daca folosim exact datele din laborator vom folosi **SA**@**parolaAiaPuternic4!** la Database Credentials.
-{{:bd2:laboratoare:sqlserverpbi3.jpg?400|}}
-==== Conectarea la BD Oralce ====
-Inainte de a conecta PBI la o baza de date Oracle, trebuie sa instalam clientul. Detaliile complete se gasesc [[https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/connect-data/desktop-connect-oracle-database#installing-the-oracle-client | aici]].
-=== Setup - TLDR ===
-  - Descarcam ODAC [[https://www.oracle.com/database/technologies/odac-downloads.html | x64]] sau [[https://www.oracle.com/database/technologies/dotnet-utilsoft-downloads.html | x32]] (nu cel cu copy_, cel mare)
-  - Rulam Setup-ul (avem grija sa fie bifat **Configure ODP.NET nad/or Oracle Providers for ASP.NET at machine-wide level** in sectiunea de **ODP.NET**)
-=== Conectare PBI ===
-Pentru a selecta Oracle ca baza de date vom selecta meniul **Database** > **Oracle Database** > **Connect**.
-{{:bd2:laboratoare:oraclepbi.jpg?400|}}
-Dupa care vom introduce datele de conectare. Daca folosim exact datele din laborator vom folosi **localhost:1521**.
-Vom selecta modul Import.
-{{:bd2:laboratoare:oraclepbi2.jpg?400|}}
-Dupa ce apasam **OK** va trebui sa ne autentificam. Daca folosim exact datele din laborator vom folosi **system**@**parolaAiaPuternic4** la Database Credentials.
-{{:bd2:laboratoare:oraclepbi3.jpg?400|}}
-==== Link-uri Utile ====
-  * [[https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/fundamentals/desktop-getting-started | Get started with Power BI Desktop]]
-  * [[https://blog.alexpetrescu.net/2022/01/20/building-my-cool-site-the-microsoft-way/ | Sample App With Microsoft Tech]]

bd2/laboratoare/09.1670318115.txt.gz · Last modified: 2022/12/06 11:15 by vlad_iulian.ilie

Show page Old revisions

Media Manager Back to top