Tuples হলো একাধিক ডেটা টাইপ একত্রে সংরক্ষণ করার একটি ডেটা স্ট্রাকচার, যা Immutable বৈশিষ্ট্যের জন্য পরিচিত। তবে, Java Tuples ব্যবহার করার সময় পারফরম্যান্স এবং মেমরি ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে কিছু গুরুত্বপূর্ণ বিষয় বিবেচনা করা প্রয়োজন।
উদাহরণ:
Tuple2<String, Integer> tuple = Tuple.of("Alice", 25); // Small Tuple
উদাহরণ:
class Person {
String name;
int age;
// Constructor and Getters
}
Simple Tuples (যেমন Pair বা Tuple2) বেশি মেমরি সাশ্রয়ী।
Tuple2<String, Integer> simpleTuple = Tuple.of("Alice", 30);
Vavr Tuples Lazy Evaluation সমর্থন করে, যা মেমরি ব্যবস্থাপনা উন্নত করে।
Lazy<Tuple2<String, Integer>> lazyTuple = Lazy.of(() -> Tuple.of("Alice", 25));
Tuples Immutable হওয়ায় Immutable Objects এর সাথে ব্যবহার করলে মেমরি ব্যবস্থাপনা সহজ হয়।
final Tuple2<String, Integer> immutableTuple = Tuple.of("Bob", 40);
Java Record, Immutable ডেটা স্ট্রাকচার এবং Memory-Efficient।
record Person(String name, int age) {}
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple2;
public class OptimizedTupleExample {
public static void main(String[] args) {
// Efficient Tuple Creation
Tuple2<String, Integer> person = Tuple.of("Alice", 25);
// Lazy Evaluation for Memory Optimization
Lazy<Tuple2<String, Integer>> lazyPerson = Lazy.of(() -> Tuple.of("Bob", 30));
System.out.println("Lazy Evaluation: " + lazyPerson.get());
}
}
| Library | Performance | Memory Efficiency | Use Case |
|---|---|---|---|
| Apache Commons | High | Moderate | Lightweight Tuples for Basic Use Cases. |
| Vavr | Moderate (Functional Focused) | Low (Large Tuples) | Immutable Tuples and Functional Programming. |
| Javatuples | Moderate | Moderate | Flexible Tuples with Larger Field Support. |
| Aspect | Tuple | Custom Class |
|---|---|---|
| Creation Overhead | Low | Higher (More Boilerplate Code). |
| Memory Efficiency | Moderate (Depends on Tuple Size). | High (No Extra Object Overhead). |
| Readability | Less (Fields are accessed via _1, _2). | High (Named Fields Improve Readability). |
Java Tuples ব্যবহারে পারফরম্যান্স এবং মেমরি অপটিমাইজেশনের জন্য প্রয়োজন অনুসারে সঠিক পদ্ধতি এবং লাইব্রেরি নির্বাচন করুন।
Tuples জাভাতে ডেটা গ্রুপিং এবং প্রসেসিং এর জন্য একটি কার্যকর উপায়। তবে Tuples ব্যবহারের সময় Performance Considerations গুরুত্বপূর্ণ কারণ এর ব্যবহারের পদ্ধতি এবং প্রাসঙ্গিকতা নির্ভর করে নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন এবং ডেটা প্রসেসিংয়ের ধরণে।
Immutable Tuples ডেটা নিরাপত্তা নিশ্চিত করে। তবে Immutable হওয়ার কারণে, Tuple পরিবর্তনশীল নয়। এক ফিল্ড পরিবর্তন করতে হলে নতুন Tuple তৈরি করতে হয়।
Performance Impact:
Example:
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple2;
public class ImmutablePerformance {
public static void main(String[] args) {
Tuple2<String, Integer> original = Tuple.of("Alice", 30);
// নতুন Tuple তৈরি করতে হবে
Tuple2<String, Integer> updated = original.update2(35);
System.out.println("Original Age: " + original._2); // 30
System.out.println("Updated Age: " + updated._2); // 35
}
}
Solution:
Tuples সিরিয়ালাইজ করার সময় অতিরিক্ত ওভারহেড তৈরি হয়। সিরিয়ালাইজড Tuples বড় ডেটাসেটে পারফরম্যান্স প্রভাব ফেলতে পারে।
Performance Impact:
Solution:
Tuples তৈরি এবং সংরক্ষণ করার সময় প্রতিটি Tuple এর জন্য পৃথক অবজেক্ট তৈরি হয়। এটি অতিরিক্ত মেমরি খরচ করতে পারে।
Performance Impact:
Example:
import java.util.stream.IntStream;
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple2;
public class MemoryImpactExample {
public static void main(String[] args) {
// 100000 Tuples তৈরি
Tuple2<String, Integer>[] tuples = IntStream.range(0, 100000)
.mapToObj(i -> Tuple.of("User" + i, i))
.toArray(Tuple2[]::new);
System.out.println("Tuples Created: " + tuples.length);
}
}
Solution:
Tuples এর _1, _2 ইত্যাদি ফিল্ড অ্যাক্সেস করতে অতিরিক্ত কম্পিউটেশন প্রয়োজন হয়, বিশেষ করে যদি Tuples Nested হয়।
Performance Impact:
Example:
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple3;
public class NestedTupleExample {
public static void main(String[] args) {
Tuple3<String, Integer, Tuple3<String, Integer, String>> nestedTuple =
Tuple.of("Alice", 30, Tuple.of("Nested", 20, "Data"));
System.out.println("Nested Value: " + nestedTuple._3._3); // Accessing deeply nested data
}
}
Solution:
Tuples নামহীন ফিল্ড (যেমন _1, _2) ব্যবহার করে, যা কোড রিডেবিলিটি এবং টাইপ সেফটি কমাতে পারে।
Performance Impact:
Solution:
| বৈশিষ্ট্য | Tuples | POJO/Record |
|---|---|---|
| Memory Usage | প্রতি Tuple এর জন্য পৃথক অবজেক্ট। | ক্লাসের স্ট্রাকচার আরও কমপ্যাক্ট। |
| Serialization | সাধারণত অতিরিক্ত ওভারহেড। | JSON বা কাস্টম ফরম্যাটের জন্য উপযোগী। |
| Readability | _1, _2 এর কারণে কম রিডেবল। | ফিল্ড নামের কারণে বেশি রিডেবল। |
| Type Safety | টাইপ সেফ তবে কম্পাইল-টাইমে স্পষ্ট নয়। | টাইপ সেফ এবং কম্পাইল-টাইমে স্পষ্ট। |
| Performance | Immutable হওয়ায় প্রতিবার নতুন অবজেক্ট। | Mutable বা Immutable উভয় হতে পারে। |
Tuples ছোট ডেটা গ্রুপিং এবং সাময়িক ডেটা ম্যানিপুলেশনের জন্য কার্যকর, তবে বড় এবং জটিল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য Tuples ব্যবহারের আগে পারফরম্যান্স ইমপ্যাক্ট বিবেচনা করা জরুরি।
Best Practices:
Tuples হলো একটি ডেটা স্ট্রাকচার যা একাধিক ডেটা টাইপ একত্রে সংরক্ষণ করতে পারে। Tuples-এর Memory Management এবং Resource Optimization সংক্রান্ত বৈশিষ্ট্য Java-তে তার Immutable Nature এবং Efficient Structure দ্বারা প্রভাবিত হয়।
Example: Immutable Tuples
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple2;
public class ImmutableExample {
public static void main(String[] args) {
Tuple2<String, Integer> tuple = Tuple.of("Alice", 25);
// Tuples Immutable, cannot modify directly
// tuple._1 = "Bob"; // Compilation Error
Tuple2<String, Integer> newTuple = tuple.update1("Bob");
System.out.println("Old Tuple: " + tuple);
System.out.println("New Tuple: " + newTuple);
}
}
Memory Impact:
Example:
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple3;
public class CompactStorageExample {
public static void main(String[] args) {
Tuple3<String, Integer, Double> compactTuple = Tuple.of("Alice", 25, 85.5);
// This single tuple holds multiple data types
System.out.println(compactTuple);
}
}
Memory Impact:
Example:
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple2;
import java.util.List;
public class ReusabilityExample {
public static void main(String[] args) {
Tuple2<String, Integer> sharedTuple = Tuple.of("Alice", 25);
List<Tuple2<String, Integer>> list = List.of(sharedTuple, sharedTuple, sharedTuple);
System.out.println("Shared Tuple Used Multiple Times: " + list);
}
}
Memory Impact:
Example: Without Tuple (Inefficient Approach)
class Employee {
String name;
int age;
public Employee(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
}
With Tuple (Optimized Approach)
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple2;
public class OptimizedExample {
public static void main(String[] args) {
Tuple2<String, Integer> employee = Tuple.of("Alice", 25);
System.out.println(employee);
}
}
Tuples এবং Streams API একত্রে ব্যবহার করে ডেটা প্রসেসিং আরো কার্যকর করা যায়।
Example: Batch Data Processing
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple2;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class BatchProcessingExample {
public static void main(String[] args) {
List<Tuple2<String, Integer>> employees = List.of(
Tuple.of("Alice", 25),
Tuple.of("Bob", 30),
Tuple.of("Charlie", 35)
);
// Filter and Collect
List<Tuple2<String, Integer>> filtered = employees.stream()
.filter(employee -> employee._2 > 28)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(filtered);
}
}
Resource Optimization:
Tuples এর hashCode() এবং equals() সঠিকভাবে ইমপ্লিমেন্ট করা থাকে, যা Tuples কে Hash-based ডেটা স্ট্রাকচারে কার্যকর করে।
Example: Using Tuples in HashMap
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple2;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class HashingExample {
public static void main(String[] args) {
Map<Tuple2<String, Integer>, String> employeeMap = new HashMap<>();
Tuple2<String, Integer> tuple = Tuple.of("Alice", 25);
employeeMap.put(tuple, "Developer");
System.out.println(employeeMap.get(tuple)); // Developer
}
}
Resource Optimization:
Parallel Streams এবং Tuples ব্যবহার করে ডেটা প্রসেসিং দ্রুত এবং দক্ষ করা যায়।
Example:
import io.vavr.Tuple;
import io.vavr.Tuple2;
import java.util.List;
public class ParallelProcessingExample {
public static void main(String[] args) {
List<Tuple2<String, Integer>> employees = List.of(
Tuple.of("Alice", 25),
Tuple.of("Bob", 30),
Tuple.of("Charlie", 35)
);
employees.parallelStream()
.map(tuple -> Tuple.of(tuple._1.toUpperCase(), tuple._2 + 5))
.forEach(System.out::println);
}
}
Resource Optimization:
_1, _2 ইত্যাদি ফিল্ড নামহীন হওয়ায় কোড কম রিডেবল।Java-তে Tuples এর Memory Management এবং Resource Optimization নিশ্চিত করে:
Best Practice: ছোট এবং সহজ ডেটা মডেলের জন্য Tuples ব্যবহার করুন, এবং বড় বা জটিল মডেলের জন্য POJO বা Record ব্যবহার করুন।
Java Tuples বড় ডেটা সেট ম্যানেজমেন্টের ক্ষেত্রে একটি কার্যকর টুল। Tuples একটি হালকা, ইম্যুটেবল ডেটা স্ট্রাকচার যা বিভিন্ন ধরনের ডেটা সংরক্ষণ করতে এবং সহজে প্রক্রিয়াকরণ করতে সাহায্য করে। বড় ডেটা সেটে Tuples ব্যবহার করে ডেটা সংগঠিত করা, প্রক্রিয়াকরণ করা এবং সংরক্ষণ করা সহজ হয়।
একটি বড় ডেটা সেটে Tuples ব্যবহার করে ডেটা গোষ্ঠীভুক্ত এবং প্রক্রিয়াকরণ করা।
import org.javatuples.Pair;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class LargeDataSetExample {
public static void main(String[] args) {
// একটি বড় ডেটা সেট তৈরি করুন
List<Pair<String, Integer>> dataSet = new ArrayList<>();
// ডেটা যোগ করুন
for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
dataSet.add(Pair.with("User" + i, i));
}
// ডেটা প্রসেস করুন
dataSet.stream()
.filter(pair -> pair.getValue1() % 2 == 0) // শুধুমাত্র জোড় সংখ্যার ডেটা ফিল্টার করুন
.limit(10) // প্রথম ১০টি ডেটা নিন
.forEach(pair ->
System.out.println("Name: " + pair.getValue0() + ", ID: " + pair.getValue1()));
}
}
একটি বড় ডেটা সেটে Nested Tuples ব্যবহার করে ডেটা ম্যানেজ করা।
import org.javatuples.Pair;
import org.javatuples.Triplet;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class NestedTuplesExample {
public static void main(String[] args) {
// Nested Tuples ব্যবহার করে ডেটা গোষ্ঠীভুক্ত
List<Triplet<String, Integer, Pair<String, String>>> employees = new ArrayList<>();
employees.add(Triplet.with("Alice", 1, Pair.with("IT", "Developer")));
employees.add(Triplet.with("Bob", 2, Pair.with("HR", "Manager")));
employees.add(Triplet.with("Charlie", 3, Pair.with("Finance", "Analyst")));
// ডেটা প্রিন্ট করুন
employees.forEach(emp -> {
System.out.println("Name: " + emp.getValue0());
System.out.println("ID: " + emp.getValue1());
System.out.println("Department: " + emp.getValue2().getValue0());
System.out.println("Position: " + emp.getValue2().getValue1());
System.out.println("---------------");
});
}
}
Stream API এবং Tuples একত্রে ব্যবহার করে বড় ডেটা সেটে ফিল্টারিং, ম্যাপিং, এবং রিডাকশন করা।
import org.javatuples.Pair;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class TupleWithStreamAPI {
public static void main(String[] args) {
// একটি ডেটা সেট তৈরি করুন
List<Pair<String, Double>> salesData = new ArrayList<>();
salesData.add(Pair.with("ProductA", 1500.0));
salesData.add(Pair.with("ProductB", 3000.0));
salesData.add(Pair.with("ProductC", 4500.0));
salesData.add(Pair.with("ProductD", 2500.0));
// $3000 এর বেশি বিক্রিত পণ্য ফিল্টার করুন এবং প্রিন্ট করুন
salesData.stream()
.filter(data -> data.getValue1() > 3000)
.forEach(data ->
System.out.println("Product: " + data.getValue0() + ", Sales: $" + data.getValue1()));
}
}
Tuple কে Map এর key-value পেয়ার হিসেবে ব্যবহার করা।
import org.javatuples.Pair;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class TupleWithMapExample {
public static void main(String[] args) {
// একটি Map তৈরি করুন
Map<Pair<String, String>, Integer> populationData = new HashMap<>();
// ডেটা যোগ করুন
populationData.put(Pair.with("New York", "USA"), 8419600);
populationData.put(Pair.with("Tokyo", "Japan"), 13929286);
populationData.put(Pair.with("London", "UK"), 8982000);
// ডেটা অ্যাক্সেস করুন
populationData.forEach((key, value) -> {
System.out.println("City: " + key.getValue0() + ", Country: " + key.getValue1() + ", Population: " + value);
});
}
}
| সুবিধা | ব্যাখ্যা |
|---|---|
| ডেটা গোষ্ঠীভুক্ত করা সহজ। | একাধিক ভিন্ন ধরনের ডেটা একত্রে সংরক্ষণ করতে Tuples খুবই কার্যকর। |
| ইম্যুটেবল ডেটা স্ট্রাকচার। | ডেটা পরিবর্তন করা যায় না, যা নিরাপত্তা নিশ্চিত করে। |
| Functional Programming। | Stream API এবং Functional Interfaces এর সাথে ব্যবহার করা যায়। |
| Collections এর সাথে ইন্টিগ্রেশন। | List, Map এবং অন্যান্য Collections এর সাথে সহজে মিশে যায়। |
Java Tuples বড় ডেটা সেট ম্যানেজমেন্টে একটি কার্যকর ডেটা স্ট্রাকচার। এটি ডেটা গোষ্ঠীভুক্ত করতে, নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে, এবং ডেটা প্রসেসিং সহজ করতে সাহায্য করে। Tuples সহজেই Functional Programming এবং Collections এর সাথে কাজ করতে পারে, যা বড় ডেটা সেট ম্যানেজমেন্টের কার্যকারিতা বাড়ায়। সঠিক ব্যবহারে Tuples আপনার অ্যাপ্লিকেশনের স্কেলেবিলিটি এবং কার্যক্ষমতা উন্নত করতে পারে।
Java Tuples একটি Immutable ডেটা স্ট্রাকচার যা একাধিক ডেটা টাইপের মান একসাথে সংরক্ষণ করে। তবে, প্রোগ্রামিংয়ে Tuples ব্যবহার করার সময় Memory এবং Performance সংক্রান্ত বিষয়গুলি বিবেচনা করা জরুরি। সঠিক টিউনিং প্রোগ্রামের কার্যকারিতা বাড়ায় এবং অপ্রয়োজনীয় মেমরি ব্যবহার কমায়।
ভুল উদাহরণ (অনেক বড় Tuple):
import org.javatuples.Septet;
Septet<String, Integer, Boolean, Double, Character, String, Long> data =
Septet.with("Alice", 30, true, 99.99, 'A', "Engineer", 123456789L);
সঠিক উদাহরণ (সহজ এবং ছোট Tuple):
import org.javatuples.Triplet;
Triplet<String, Integer, String> data = Triplet.with("Alice", 30, "Engineer");
উদাহরণ:
// অপ্রয়োজনীয় নতুন Tuple তৈরি
Triplet<String, Integer, String> data = Triplet.with("Alice", 30, "Engineer");
data = data.setAt1(35); // নতুন Tuple তৈরি করে
সমাধান: Immutable Tuples এর পরিবর্তে Mutable স্ট্রাকচার ব্যবহার করুন যদি বারবার আপডেট করার প্রয়োজন হয়।
ভুল উদাহরণ (Nested Tuples):
import org.javatuples.Pair;
Pair<String, Pair<Integer, String>> nestedTuple = Pair.with("Alice", Pair.with(30, "Engineer"));
সঠিক উদাহরণ (Custom Class):
class Employee {
String name;
int age;
String position;
public Employee(String name, int age, String position) {
this.name = name;
this.age = age;
this.position = position;
}
}
উদাহরণ:
import org.javatuples.Pair;
public class ReusabilityExample {
private static final Pair<String, Integer> defaultUser = Pair.with("Guest", 0);
public static Pair<String, Integer> getDefaultUser() {
return defaultUser; // পুনরায় ব্যবহার
}
}
উপদেশ: Tuples ব্যবহারের পরে অবজেক্ট রেফারেন্স শূন্য করুন যাতে Garbage Collector তা দ্রুত রিলিজ করতে পারে।
Triplet<String, Integer, String> data = Triplet.with("Alice", 30, "Engineer");
// কাজ শেষে
data = null; // মেমরি রিলিজ
null মান ব্যবহারের পরিবর্তে Optional ব্যবহার করুন।উদাহরণ:
import org.javatuples.Pair;
import java.util.Optional;
Pair<String, Optional<Integer>> person = Pair.with("Alice", Optional.ofNullable(null));
| Best Practice | উপকারিতা |
|---|---|
| Tuples এর আকার সীমিত রাখা | মেমরি ব্যবহারে দক্ষতা বৃদ্ধি। |
| Immutable Tuples ব্যবহারে সতর্কতা | অপ্রয়োজনীয় মেমরি ব্যবহারের ঝুঁকি হ্রাস। |
| Reusable Tuples ব্যবহার করা | নতুন অবজেক্ট তৈরির প্রয়োজন কমানো। |
| Optional ব্যবহার করা | null এর সাথে কাজ করার ঝুঁকি কমানো। |
| Nested Tuples এড়ানো | ডেটা অ্যাক্সেস দ্রুত এবং মেমরি ব্যবস্থাপনা উন্নত। |
Tuples একটি শক্তিশালী ডেটা স্ট্রাকচার, তবে মেমরি এবং পারফরম্যান্স টিউনিং নিশ্চিত না করলে এটি অপ্রয়োজনীয় ওভারহেড তৈরি করতে পারে। সঠিকভাবে Tuples ব্যবহার করলে ডেটা ম্যানেজমেন্ট সহজ, কার্যকর, এবং মেমরি দক্ষ হয়। এই টিপস এবং Best Practices অনুসরণ করলে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের কার্যকারিতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হবে।
Read more
or
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
