Elixir/Phoenix *

Стек технологий для запуска нового продукта в компании обычно выбирается исходя из того, с чем команда работала до этого и сколько наработок уже имеется.

Однако если вы свободны от необходимости использования какого-либо наследия (набираете новую команду или ищете актуальные технологии для изучения), то эта статья поможет вам выбрать, что стоит использовать для запуска продукта или сервиса. 

Меня зовут Евгений Корнеев и я постараюсь дать разностороннюю оценку с точки зрения зрелости технологии, популярности, доступности специалистов и вакансий, а также того, для каких целей лучше применять конкретный стек.

По долгу службы, мы много работаем с деньгами. Складываем, вычитаем, считаем проценты. Любому школьнику известно, что для этих расчетов не подходят обычные встроенные в язык типы: флоаты не сойдутся у финансовых аудиторов, большие целые принесут кучу проблем при конвертации (например, йены обходятся без дробных единиц, а в одном оманском риале — 1000 баиз, а не сто, как у всяких плебейских долларов и евро), и так далее. Существуют целые комитеты, определяющие стандарты (ISO 4217 — коды валют и ISO 24165 — идентификаторы цифровых токенов). Во всех более-менее современных языках есть библиотеки для работы с денежными суммами, реализующие стандарты и скрывающие от нас адовую арифметику без потерь точности.

В мире эликсира, почти всем, что связано с имплементацией комитетских стандартов, занимается Кип Коул. Удобной работе с деньгами мы обязаны тоже его библиотекам: ex_money — для собственно арифметики и money_sql для персистенса.

gleam - это новый язык со статической типизацией для платформы BEAM (Erlang). Уверен, что Вас он тоже заинтересует - в том случае, если Вы эрлангист, эрланговед или что-то в этом роде. Язык очень любопытный: например, в нём есть зарезервированное слово todo - для мотивации программистов. И, наоборот - отсутствует ключевое слово if.

В целом, gleam - пример того, как эрланг можно переделать для использования с типами. Мы с вами знаем, что есть функциональные языки, такие как Haskell и OCaml, которые работают с типами хорошо. Однако, языки ML-семейства выглядят совсем по-другому. gleam же имеет C-подобный синтаксис.

В этой статье я постарался описать основные черты языка gleam. Также, в конце читателя ждёт увлекательный мастер-класс о том, как (не) нужно превращать обычный императивный язык в функциональный. На примере Python.

И да, поросёнок - не совсем официальный mascot языка gleam. Но я позволил себе немного пофантазировать - надеюсь, попал в цветовую гамму плюс-минус :)

Привет, это очередной доклад Ruby Russia 2022. В нём наш разработчик Дмитрий Клейменов рассказывает, как он восемь лет пытался сменить Ruby на Elixir, благодаря чему ему все же это удалось, и жалеет ли он о переходе в другой стек.

Привет! Меня зовут Наталья. В Каруне я пишу в команде высоконагруженные сервисы на Elixir.

Это третья компания, в которой я работаю на Elixir. До этого я писала на Ruby. Если посмотреть свежее исследование Хабр Карьеры по зарплатам, можно увидеть — зарплаты рубистов растут, а Elixir там нет. Более того, есть истории о том, как люди возвращались с Elixir обратно на Ruby. Я считаю, что на это сильно влияет вход в язык. Elixir классный, но в первые месяцы знакомства с ним мне самой так не казалось. Настолько классный, что я не хочу назад. В этой статье я расскажу про трудности перевода перехода.

Облачные сервисы уже давно стали неотъемлемой частью нашей жизни. На данный момент существует большое количество сервисов от разных компаний. Так давайте разберемся в принципах работы простейшего облачного сервиса, подтянем навыки проектирования систем. Данный проект можно постоянно развивать на протяжении длительного времени, и может стать отличным pet project. Созданное облако может пригодится для управления домашними файлами, достаточно его развернуть в локальной сети и с легкостью получать доступ к файлам с разных устройств.

Прыгайте под кат за подробностями.

Привет, Хабр! Меня зовут Иван, я — техлид в Каруне.

В команде мы активно используем Elixir в одном из самых нагруженных проектов.

Мы уделяем особое внимание тому, что за код выполняется в коллбеках GenServer'а, особенно если это код третьесторонних библиотек.

В этой статье я расскажу, почему это настолько важно, и продемонстрирую, как с помощью простейших механизмов, которые предоставляют нам Elixir и Erlang, мы можем сломать поведение GenServer'a и породить трудноуловимые баги. Ещё расскажу, как мы боролись с таким багом в реальной жизни.

Поехали!

Вот в чём вопрос! Что лучше - держать всё в одном процессе, или создавать отдельный процесс на каждый кусок состояния, которым нам нужно управлять? В этой статье я немного расскажу об использовании или неиспользовании процессов. Я также расскажу, как отделить сложную логику с отслеживанием состояния от таких проблем, как временное (темпоральное) поведение и межпроцессное взаимодействие.

Но перед тем, как начать, т. к. статья будет длинной, я хотел бы обозначить основные моменты:

• Используйте функции и модули для разделения мыслительных сущностей.

• Используйте процессы для разделения сущностей времени выполнения.

• Не используйте процессы (даже агентов) для разделения сущностей мышления.

Конструкция "мыслительные сущности" здесь относится к идеям, которые есть в нашем разуме, таким как "заказ", "позиция в заказе", "продукт" и т. д. Если эти концепции слишком сложны, то стоит реализовать их в отдельных модулях и функциях для разделения различных сущностей и держать каждую часть нашего кода сфокусированной и целостной.

Использование для этого процессов (например агентов) - это ошибка, которую люди часто допускают. Такой подход существенно упускает функциональную составляющую Elixir и вместо этого пытается имитировать объекты процессами. Реализация, скорее всего, будет хуже, чем простой функциональный подход (или даже эквивалент на языке объектно-ориентированного программирования). Поэтому стоит обращаться к процессам, только когда есть ощутимые выгоды от этого. Организация кода не входит в число этих преимуществ, так что это не лучший повод для использования процессов.

Photo by Science in HD

Если вам когда-либо приходилось решать задачу отправки SMS из кода вашего приложения, скорее всего, вы использовали готовое REST API поставщика дополнительных услуг. Но что происходит после того, как поставщик получит ваш запрос? Какие протоколы используются и какой путь проходит текст сообщения, прежде чем оказаться на экране мобильного терминала пользователя?

В этой статье вы найдёте:

1. Немного теории и терминологии SMPP-протокола: SMSC, ESME, PDU, MO/MT SM.
2. Краткий обзор существующих библиотек для работы с SMPP в Erlang/Elixir.
3. Пример реализации асинхронного клиента при помощи библиотеки SMPPEX. Возможно, он будет полезен тем, кто ещё не использовал Elixir-библиотеки в Erlang-проектах.
4. Информацию по обработке deliver_sm, MO SM.

Чего тут точно нет, так это информации по отправке коротких сообщений через SIGTRAN.

Когда я начинал писать заметку «Типы, где их не ждали», мне казалось, что я осилил принести эрланговские типы в рантайм и теперь могу их использовать в клиентском коде на эликсире. Ха-ха, как же я был наивен.

Все, что предложено по ссылке, будет работать для явных определений типа по месту использования, наподобие use Foo, var: type(). К сожалению, такой подход обречен, если мы хотим определить типы где-нибудь в другом месте: рядом в коде при помощи атрибутов модуля, или, там, в конфиге. Например, для определения структуры мы можем захотеть написать что-то типа такого:

# @fields [foo: 42]
# defstruct @fields

@definition var: atom()
use Foo, @definition

Код выше не то, что не обработает тип так, как нам хочется — он не соберется вовсе, потому что @definition var: atom() выбросит исключение ** (CompileError) undefined function atom/0.

Давайте представим себе реализацию модуля Scaffold, который генерирует структуру с предопределенными пользовательскими полями и инжектит ее в вызываемый модуль при помощи use Scaffold. При вызове use Scaffold, fields: foo: [custom_type()], ... — мы хотим реализовать правильный тип в Consumer модуле (common_field в примере ниже определен в Scaffold или еще где-нибудь извне).

@type t :: %Consumer{
  common_field: [atom()],
  foo: [custom_type()],
  ...
}

Было бы круто, если бы мы могли точно сгенерировать тип Consumer.t() для дальнейшего использования и создать соответствующую документацию для пользователей нашего нового модуля.

Для протокола: заголовок я позаимствовал у Цицерона, в Oratio in Catilinam Prima in Senatu Habita.

В реальной жизни мы часто имеем дело с временны́ми интервалами. Свиданки с зубным врачом, бронирование гостиничных номеров, даже ежедневный обеденный перерыв: планирование всего этого — задача подгонки временно́го интервала в ряд других временны́х интервалов.

Становится уже доброй традицией — все любопытное, что появилось на Хаскеле — повторять на Эликсире.

Первой ласточкой были «Примерно 20 строк для подсчета слов», появившиеся как алаверды на «Побеждая C двадцатью строками Haskell: пишем свой wc» от 0xd34df00d — сегодня же я наткнулся на «Перевозим волка, козу и капусту через реку с эффектами на Haskell» от iokasimov и тоже не устоял.

Итак, встречайте: ленивый полный асинхронный параллельный перебор против алгебраических эффектов.

В финтехе нам часто приходится обрабатывать довольно массивные объемы данных курсов обмена валют. Мы получаем данные из разных источников, и каждый из них имеет собственное представление о том, как экстраполировать значения курсов на завтра, послезавтра, следующий месяц и даже следующие три года. Если бы кто-то умел предсказывать курсы правильно, впору было бы закрывать бизнес и просто тупо менять деньги туда-сюда. Некоторые источники пользуются бо́льшим доверием, некоторые поставляют сплошь мусор, с редкими вкраплениями почти правильных значений, но зато для экзотических пар. Наша работа заключается в том, чтобы просеять эти десятки тысяч значений в секунду и определить, что именно показать заказчикам. Нам нужно отфильтровать единственное правильное значение из тонны грязи и ила, как это делают фламинго на обеде.

Особым отличительным признаком фламинго является массивный выгнутый вниз клюв, с помощью которого они фильтруют пищу из воды или ила.
 — Вики

Так родилась библиотека Vela, которая хранит кеш состояния для нескольких значений в заданных временных интервалах. Под капотом она на лету отсеивает плохие и устаревшие данные, а также предоставляет доступ к последним N прошедшим валидацию значениям для каждого ключа (пары валют, в нашем случае).

От переводчика: Джо Армстронг внес величайший вклад в становление Computer Science. Ниже предлагается перевод статьи из вики-цитатника, посвященной Джо.