Sağlık bilişimi ve tıbbi cihaz yazılımları geliştirme süreçlerinde, sistemin standartlara uygunluğunu doğrulamak için gerçekçi veri setlerine duyulan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. mock-jutsu kütüphanesi, bu ihtiyacı karşılamak adına sunduğu zengin Health kategorisi altında yer alan dicom_uid fonksiyonu ile öne çıkmaktadır. Tıbbi görüntüleme dünyasının temel taşı olan DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) standartlarına uygun benzersiz tanımlayıcılar üretmek, özellikle karmaşık entegrasyon testlerinde geliştiricilere büyük bir esneklik sağlar. Bu fonksiyon, manuel veri oluşturma zahmetini ortadan kaldırarak projeleriniz için saniyeler içinde binlerce geçerli mock data üretmenize olanak tanır.
Teknik altyapı olarak dicom_uid fonksiyonu, evrensel kabul görmüş ISO/IEC 9834-8 standardını ve 2.25 kök dizinini (root) baz alarak çalışır. Üretilen her bir değer, rakamlar ve noktalardan oluşan, standart gereği maksimum 64 karakter sınırını aşmayan benzersiz bir dizidir. Bu yapısal doğruluk, geliştirilen yazılımın veritabanı şemaları, veri doğrulama mantıkları ve indeksleme algoritmaları üzerinde gerçek dünya senaryolarına en yakın test verisi ile sınanmasını sağlar. mock-jutsu tarafından üretilen bu veriler tamamen sentetik olduğu için, gerçek hasta bilgilerinin korunması gereken hassas test ortamlarında KVKK ve GDPR uyumluluğunu da doğal olarak garanti altına almış olursunuz.
Geliştiriciler için dicom_uid fonksiyonunun kullanımı oldukça çeşitlidir. Bir PACS (Görüntü Arşivleme ve İletişim Sistemi) sunucusunun yük kapasitesini ölçmek istediğinizde veya bir radyoloji iş akışı yazılımında benzersiz çalışma (study) kimliklerini simüle etmeniz gerektiğinde bu araç devreye girer. Python projelerinizde jutsu.generate('dicom_uid') metodunu kullanarak uygulama koduna doğrudan entegre olabilir, CLI üzerinden mockjutsu generate dicom_uid komutuyla hızlıca toplu veri setleri oluşturabilir veya JMeter üzerinde ${__mockjutsu(dicom_uid,)} ifadesiyle kapsamlı performans testleri yürütebilirsiniz. Bu çok yönlülük, farklı platformlarda çalışan ekiplerin aynı standartlarda veri üretmesini kolaylaştırır.
Sonuç itibarıyla, dicom_uid fonksiyonu sadece rastgele bir dizi üretmekle kalmaz, aynı zamanda sağlık sektörü yazılımlarının kalite güvence (QA) süreçlerini modernize eder. Hatalı biçimlendirilmiş verilerin sistemde yol açabileceği sorunları önceden tespit etmek ve büyük ölçekli veri tabanı işlemlerini optimize etmek için mock-jutsu'nun sunduğu bu profesyonel test verisi çözümü vazgeçilmezdir. Sağlık teknolojileri alanında çalışan mühendisler için bu kütüphane, geliştirme hızını artırırken yazılımın sahadaki güvenilirliğini de en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olur.
mockjutsu generate dicom_uidmockjutsu bulk dicom_uid --count 10mockjutsu export dicom_uid --count 10 --format jsonmockjutsu export dicom_uid --count 10 --format csvmockjutsu export dicom_uid --count 10 --format sql# --mask: regulation-compliant output (PCI DSS / GDPR / KVKK)mockjutsu generate dicom_uid --maskmockjutsu bulk dicom_uid --count 5 --maskfrom mockjutsu import jutsujutsu.generate('dicom_uid')jutsu.bulk('dicom_uid', count=10)jutsu.template(['dicom_uid'], count=5)# mask=True: regulation-compliant outputjutsu.generate('dicom_uid', mask=True)jutsu.bulk('dicom_uid', count=5, mask=True)${__mockjutsu_health(dicom_uid)}# JMeter Function: __mockjutsu_health# Parameter 1: dicom_uid# Parameter 2: (not required for this function)# Add 'mask' keyword to get a regulation-compliant masked value${__mockjutsu_health(dicom_uid,mask)}GET /generate/dicom_uid# → {"type":"dicom_uid","result":"...","status":"ok"}GET /bulk/dicom_uid?count=10POST /template {"types":["dicom_uid"],"count":1}# mask=true: regulation-compliant outputGET /generate/dicom_uid?mask=trueGET /bulk/dicom_uid?count=5&mask=true| Parametre | Değerler | Açıklama |
|---|---|---|
| --mask | true | false | Return a regulation-compliant masked value (PCI DSS, GDPR, KVKK…) |