На уходящей неделе мне попалась симпатичная, хоть и не новая мини‑серия статей на Дзен‑канале @zdgzdgzdg про процедурную генерацию лабиринта методом «коллапса волновой функции». Пока я читал эти статьи и знакомился с кодом, меня осенило: ведь это же вычисления в комонаде, погружённые в монаду! Я не издеваюсь, действительно, речь идёт о композиции двух паттернов функционального программирования: комонады Zipper, превращающей локальные правила в глобальное состояние, и монады Random, позволяющей генерировать случайные объекты.

И вот, в качестве баловства на выходных, я решил реализовать этот «квантовый» алгоритм генерации лабиринтов на Haskell, используя и комонады и монады, и вообще, ни в чëм себе не отказывая. И хотя язык программирования Haskell нужен не только для извращений, но именно для них он подходит идеально!

Кликбейтный заголовок, риторический вопрос и обещание раскрыть тайну! Не самый лучший набор, но нормального названия для статьи мне в голову не пришло. Что же здесь все таки будет? Речь пойдет о реализации символьного программирования в Wolfram Language (WL). Я не буду рассказывать про отличия от других парадигм. А также здесь точно не будет общих определений. Вместо этого я попытаюсь ответить на несколько вопросов исходя из своего личного опыта и наблюдений.

Внимание! Я не математик и не знаю haskell и lisp! И буду рад если меня поправят настоящие математики, которые с ними знакомы.

Немного о bfc

Brainfuck — очень глупый язык. Там есть лента из 30к ячеек, по байту каждая. Команды bfc это:

• Передвижение по ленте влево и вправо (символы < и >)
• Увеличение и уменьшение значения в ячейке (символы + и -)
• Ввод и вывод текущей ячейки (символы . и ,)
• И цикл while, который продолжается пока значение в текущей ячейке не ноль. [ и ] это начало и конец цикла соответственно

Программировать на bfc сложно. Но, как известно, любую проблему можно решить добавлением слоя абстракции (кроме проблемы большого количества абстракций).

Если вы когда-нибудь читали агитации, призывающие к изучению Haskell, наверняка вас убеждали, что в нём ну очень удобно обрабатывать ошибки, ведь там есть Монада Either.

Но это неправда. В хаскельных школах не рассказывают, как удобно(?) обрабатывать ошибки. А я расскажу.

Всем привет! Мы хотим продолжить серию постов на тему “где используются эти ваши странные языки программирования”. В прошлый раз мы рассказали про Лисп, а сегодня продолжим разговор про функциональные языки и обратим внимание на Haskell.  Он является основным языком разработки в Typeable и, конечно, мы не смогли пройти мимо такой темы.

Haskell — чистый функциональный язык программирования общего назначения. Среди его отличительных особенностей можно выделить строгую статическую типизацию, ленивые вычисления, алгебраические типы данных и серьёзную теоретическую основу. Это относительно молодой язык, он появился в 1990 году, но уже оказал значительное влияние на другие языки и на теорию языков программирования в целом.

Недавно у нас был пост про полезные утилиты, написанные на Haskell, но все они нацелены на использование технически подкованными людьми. Сегодня же приведём примеры прикладного использования из различных индустриальных областей.

На работе я пишу почти исключительно на Python, с университетской скамьи остались некоторые знания C/C++, в одном pet-project использовал Haskell. С таким багажом знаний я взялся за написание компилятора на основе LLVM - зачем и что получилось я уже рассказывал в предыдущей статье.

Эту статью я пишу для тех, кто, как и я, заинтересован в изучении Haskell, создании собственных языков программирования, или хочет поиграться с LLVM - но не знает с какого конца подойти к задаче.

Я кратко расскажу про необходимый минимум знаний Haskell, про свои ошибки и к каким решениям я пришел - а так же про решения, к которым я не пришел, и про которые узнал позже - и как их можно интегрировать в ваш pet-компилятор. На все это я по возможности дам ссылки на изучение.

• Познакомимся с сопряженными функторами
• Узнаем, как отвечать на вопрос «что такое каррирование»
• Притворимся, что у нас есть состояние (если есть только функции)
• И вдогонку поиграемся с примитивной оптикой (линзами)

Однажды крестьянину понадобилось перевезти через реку волка, козу и капусту. У крестьянина есть лодка, в которой может поместиться, кроме самого крестьянина, только один объект — или волк, или коза, или капуста. Если крестьянин оставит без присмотра волка с козой, то волк съест козу; если крестьянин оставит без присмотра козу с капустой, коза съест капусту.

В статье [ссылка] было заявлено, что производительность Haskell кода превзошла код на С++. Что сразу вызвало интерес, т.к. и то и другое может генерироваться LLVM компилятором, значит либо Наskell может давать больше хинтов компилятору, либо что-то не так с С++ реализацией. Далее мы разберём, как череда случайностей в действиях автора привела к неправильным выводам, которые описываются таблицей ниже (под катом).

После недавних статей (№10xd34df00d, №2chapuza, №3picul) сравнивающих скорость работы реализаций упрощенной утилиты wc у меня оставался только один вопрос — Как простая реализация на Haskell оказалась быстрее простой реализации на C ?!

2020-02-27: Подтверждены результаты и выводы для ghc 8.8.3 и на текстах Шекспира (в конце под спойлером).

Священные войны в интернете о системах типов по-прежнему страдают от распространенного мифа о том, что динамические системы типов по своей природе лучше подходят для моделирования предметных областей «открытого мира». Обычно аргумент звучит так: цель статической типизации состоит в том, чтобы как можно более точно зафиксировать все сущности, однако в реальном мире это просто неудобно. Реальные системы должны быть слабо связаны и должны как можно меньше быть завязаны на представление данных, поэтому динамическая типизация приводит к более устойчивой системе в целом.

В Serokell мы занимаемся не только коммерческими проектами, но стараемся изменить мир к лучшему. Например, работаем над улучшением главного инструмента всех хаскелистов – Glasgow Haskell Compiler (GHC). Мы сосредоточились на расширении системы типов под впечатлением от работы Ричарда Айзенберга "Зависимые типы в Haskell: теория и практика".

В нашем блоге Владислав уже рассказывал о том, почему в Haskell не хватает зависимых типов и как мы планируем их добавить. Мы решили перевести этот пост на русский, чтобы как можно больше разработчиков могло использовать зависимые типы и сделать дальнейший вклад в развитие Haskell как языка.

Несколько месяцев назад в блоге компании Яндекс вышла статья, в которой обсуждалось прохождение алгоритмической секции интервью. Помимо всего прочего, в этой статье была указана ссылка на специальный контест, содержащий задачи похожие на те, которые в Яндексе предлагают своим кандидатам.

Зарегистрировавшись в системе, моё внимание сразу привлекла возможность решать задачи на Haskell. Дело в том, что я хоть и увлекаюсь программированием на этом языке, но не продвинулся дальше реализации задач из различных курсов образовательных on-line платформ. Решив, что их решение может оказаться интересным вызовом и повысит мой уровень, как разработчика, я приступил к их решению.

Кому интересно, что в итоге из этого вышло, добро пожаловать под кат.

Disclaimer: да, в понедельник мы опубликовали хабрапост с именно таким сравнением языков. Нет, мы не сошли с ума. Всё идёт по плану.

• Преподавание и знакомство с JavaScript;
  
• Зачем выбирать Haskell;
  
• Место функциональных языков в жизни программиста;
  
• Чего хорошего в JavaScript и как он развивается;
  
• Что появится в языках программирования в ближайшие 10-15 лет;
  
• Какие языки программирования вызывают доверие и почему;
  
• В чем разница между научными конференциями и конференциями для разработчиков. Зачем преподавателю вообще на них ходить;
  
• Важно ли читать программисту, устаревают ли книги и какие из них must read.
  

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.

Предлагаю вашему вниманию перевод замечательной свежей статьи Джастина Ле. В своём блоге in Code этот автор достаточно легким языком рассказывает о математической сути красивых и изящных функциональных решений для практических задач. В этой статье подробно разбирается пример того, как перенос математической структуры, которую образуют данные в предметной области на систему типов программы, может сразу, как писали Джеральд и Сассман "автомагически", привести к работающему решению.

Приведённый на картинке код — это полноценная самодостаточная, расширяемая реализация парсера регулярных выражений, написанная "с нуля". Высший класс, настоящая магия типов!

Введение

Как узнать, что человек понял, что такое монады? Он сам вам об этом расскажет в первые 5 минут общения и обязательно попробует объяснить. А ещё напишет об этом текст и по возможности где-нибудь его опубликует, чтобы все остальные тоже поняли, что такое монады.

Среди функциональных программистов, особенно на Haskell, монады стали чем-то вроде локального мема. Их часто пытаются объяснить, отталкиваясь от частных случаев и сразу приводя примеры использования. Из-за этого слушатель может не уловить основную суть понятия, а монады так и останутся чёрной магией, ну или просто средством костылизации побочных эффектов в чисто функциональных языках.

Я сначала расскажу про базовые понятия теории категорий, а затем мы с практической точки зрения подойдём к определению монады и увидим, что на самом деле очень многие программисты пользуются этой мощной абстракцией в одном из её проявлений.

Моё изложение во многом основывается на книге Бартоша Милевски "Теория категорий для программистов", которая создавалась как серия блогпостов, доступна в PDF, а недавно вышла в бумаге.

Примеры приводятся на Haskell, предполагается, что читатель знаком с синтаксисом и основными понятиями языка. В упомянутой книге есть примеры и на С++, можете сравнить чистоту и понятность кода.