Как я писал в предисловии предыдущей статьи, я нахожусь в поисках языка, в котором я мог бы писать поменьше, а безопасности иметь побольше. Моим основным языком программирования всегда был C#, поэтому я решил попробовать два языка, симметрично отличающиеся от него по шкале сложности, про которые до этого момента приходилось только слышать, а вот писать не довелось: Haskell и Go. Один язык стал известен высказыванием "Avoid success at all costs"*, другой же, по моему скромному мнению, является полной его противоположенностью. В итоге, хотелось понять, что же окажется лучше: умышленная простота или умышленная строгость?

Я решил написать решение одной задачки, и посмотреть, насколько это просто на обоих языках, какая у них кривая обучения для разработчика с опытом, сколько всего надо изучить для этого и насколько идиоматичным получается "новичковый" код в одном и другом случае. Дополнительно хотелось понять, сколько в итоге мне придется заплатить за ублажание хаскеллевского компилятора и сколько времени сэкономит знаменитое удобство горутин. Я старался быть настолько непредвзятым, насколько это возможно, а субъективное мнение приведу в конце статьи. Итоговые результаты меня весьма удивили, поэтому я решил, что хабровчанам будет интересно почитать про такое сравнение.

Иногда мы не понимаем как работает регулярное выражение, которое мы составили, и хотим проверить. Есть множество восхитительных приложений встроенных в различные среды или онлайн. Мне захотелось добавить еще одно к этому списку.

В данной статье мы посмотрим, как можно обернуть Regex в кроссплатформенную графику и получить простенькое приложение для теста регулярных выражений.

Необходимое вступление

Я не гарантирую, что изложенные здесь трактовки общепринятых терминов и принципов совпадают с тем, что изложили в солидных научных статьях калифорнийские профессора во второй половине прошлого века. Я не гарантирую, что мои трактовки полностью разделялись или разделяются большинством IT-профессионалов в отрасли или научной среде. Я даже не гарантирую, что мои трактовки помогут вам на собеседовании, хоть и предполагаю, что будут небесполезны.

Но я гарантирую, что если отсутствие всякого понимания заменить моими трактовками и начать их применять, то код вами написанный будет проще сопровождать и изменять. Так же я прекрасно понимаю, что в комментариях мной написанное будут яростно дополнять, что позволит выправить совсем уж вопиющие упущения и нестыковки.

Столь малые гарантии поднимают вопросы о причинах, по которым статья пишется. Я считаю, что этим вещам должны учить везде, где учат программированию, вплоть до уроков информатики в школах с углублённым её изучением. Тем не менее, для меня стала пугающе нормальной ситуация, когда я узнаю, что собеседник мой коллега, причём работающий уже не первый год, но про инкапсуляцию «что-то там слышал». Необходимость собрать всё это в одном месте и давать ссылку при возникновении вопросов зрела давно. А тут ещё и мой «pet-project» дал мне изрядно пищи для размышлений.

Тут мне могут возразить, что учить эти вещи в школе рановато, и вообще на ООП свет клином не сошёлся. Во-первых, это смотря как учить. Во-вторых, 70% материала этой статьи применимо не только к ООП. Что я буду отмечать отдельно.

^{Этот перевод появился благодаря хорошему комментарию 0x1000000.}

В .NET Framework 4 появилось пространство System.Threading.Tasks, а с ним и класс Task. Этот тип и порождённый от него Task<TResult> долго дожидались, пока их признают стандартами в .NET в роли ключевых аспектов модели асинхронного программирования, которая была представлена в C# 5 с его операторами async/await. В этой статье я расскажу о новых типах ValueTask/ValueTask<TResult>, разработанных для улучшения производительности асинхронных методов в случаях, когда издержки на выделение памяти нужно принимать во внимание.