F# *

Привет, Хабр!

Объектно-ориентированное программирование представляет собой подход к разработке, где основой являются объекты — экземпляры классов, объединяющие в себе и данные, и поведение. В F#, который вырос на функциональных концепциях, ООП представлен как дополнение к уже существующему функционалу. F# позволяет использовать классы, наследование и интерфейсы, при этом так, что ООП элементы просто идеально вписываются в функциональный контекст, не создавая ощущения чужеродности.

В ходе разработки на F# поднимать локальные web-серверы приходится гораздо чаще, чем это принято на C#. Связано это с большим количеством нехарактерных для C# активностей. То, что в C# делают плагины для IDE, у нас делают скрипты, причём их сферы ответственности пересекаются где-то наполовину. Если не понимать этого аспекта, то можно навечно увязнуть в ситуации перманентного нытья о недостаточной поддержке F# со стороны MS.

В этой статье я расскажу про устойчивую комбинацию из Suave, Fable.Remoting и Hopac, которая может стать для вас молотком универсальным решением для реализации локальных служебных серверов.

В прошлой части мы познакомились с Abstract Syntax Tree (AST).
В этой займёмся его сборкой в полезных объёмах и генерации конечного кода.

В этом многословном, но сравнительно простом цикле я дам введение в генерацию F#-кода.
Как правило, для этих целей в сообществе рекомендуют использовать Myriad, что, по-моему, не совсем правильно, но на его примере можно увидеть, что тема кодогенерации очень объёмна.

Однако я хочу сосредоточиться лишь на очень маленькой области кустарной кодогенерации по месту требования. Её гораздо легче освоить, в отличие от энтерпрайз-монстров, и уж тем более починить или захакать при поддержке. Так что данный цикл будет полезен в первую очередь для работы малой организованной группой. Обеспечение кодогенерации в крупных долгоживущих проектах я оставлю за скобками.

В этой статье я расскажу, как засунуть F# в Yandex Cloud Functions. Навыка работы с Serverless у меня нет, так что это будет не компиляция моего опыта, а отчет о вполне успешном эксперименте.

Судя по всему, разработчики Yandex Cloud Functions считают, что dotnet = C#. Поэтому документация для dotnet написана только c позиции C#-разработчика. О том, что делать F#-разрабу - ни слова. Однако это не означает, что это невозможно в принципе.

Привет, Хабр!

Около трёх месяцев назад, я и мой друг - начинающие .NET разработчики, решили разработать свои виджеты на рабочий стол Windows, так как официальных нормальных виджетов нет (те что в Windows 11 не считаются). Недавно мы выпустили наш проект в релиз, пока что есть 2 виджета (Погода и Заметки), но вскоре их может быть больше! Проект называется Fancy Widgets и мы хотим поделиться им с вами. Вы можете попробовать наши виджеты, скачав их с нашего сайта https://fancy-widgets.onrender.com. Это наш pet-проект и поэтому он ни на что не претендует, мы просто делали его для себя и для удовольствия. Но мы будем рады услышать ваше мнение и предложения по улучшению нашего продукта. Вы можете оставить свои комментарии под этой статьей или написать нам на нашу почту fancy.widgets.help@gmail.com. Цель этой статьи - вкратце рассказать о нашем проекте и о сложностях, которые возникли у нас при разработке. Мы надеемся, что вы найдете нашу статью интересной и полезной. Приятного чтения! ?

В прошлых частях мы познакомились с концепцией альтернатив. Потом научились их подготавливать и достраивать до полностью замкнутых систем. В этой части мы коснёмся "плохих", ну или как минимум сложных случаев. Научимся брать под контроль серую зону на периферии основного русла исполнения.

В прошлой части мы освоили самые азы альтернатив. Познакомились с Alt, Alt.choose и коммитом. В этой части мы научимся собирать сложные альтернативы на основе базовых, а также скрывать этап их подготовки при необходимости.

Hopac -- самостоятельный асинхронный движок, написанный специально под F#.
Он стоит на 4 китах, одним из которых является перенаправление потоков вычисления через явное противопоставление конкурирующих задач.

Конкурирующие задачи (или ветки) реализуются через концепцию альтернатив (или Alt), которую я хочу осветить в этом цикле из трёх статей.

F#, несмотря на строгую типизацию, отлично подходит для решения разовых задач и исследований. В статье описываются исследования несложной олимпиадной математической задачи при помощи этого языка. В спойлерах приведены пояснения по синтаксису для новичков в F#.

Грокнув Traversable, вы удивитесь, как вы вообще раньше жили без него. Попытки понять Traversable просто глядя на сигнатуру типа никогда не доставляли мне особого удовольствия. Поэтому, в этом посте мы используем другой подход и сами придумаем его в процессе решения реальной задачи. Так мы прочувствуем момент осознания, когда наконец поймем, как он работает, и где его можно применять.

В предыдущем посте мы открыли Аппликативный функтор, а если точнее, изобрели функцию apply. С ее помощью мы решили проблему валидации полей кредитной карты. Функция apply позволила легко объединить результаты каждой функции, отдельно проверяющей одно поле - номер карты, срок действия и CVV - в объект типа Result<CreditCard>, который представляет финальный результат проверки всех данных кредитной карты на корректность. Возможно, вы также помните, что в случае если у нас есть несколько ошибок валидации, мы решили пойти простым путем и просто возвращать первую из них.

В прошлой части мы разобрали базис тестового фреймворка Expecto. В этой рассмотрим основные подходы написания тестов в контексте Expecto и постепенно перейдём к обобщённым преимуществам-следствиям концепции “тест-объект”. Часть выводов по ходу статьи могут быть полезны и не F#-истам. Однако, как говорилось в первой части, изначально это был монолитный текст, что был разделён почти механически, и я не берусь оценить усвояемость данного материала в отрыве от первой части.

Аппликативный функтор, возможно, наименее известный брат монады, но он столь же важен и решает похожую проблему. В этом посте мы постараемся разобраться, что он из себя представляет.

Expecto — фреймворк для тестирования, написанный на F# и для F#. Он довольно хорошо известен в рамках F#-сообщества, и у разработчиков, сумевших отгородиться от C# в достаточной степени, используется как платформа для тестов по умолчанию. Новички в F#, а также мимо проходящие C#-еры, как правило, не обращают внимания на данный фреймворк до первого красного теста. А после знакомства впадают в лёгкий аналитический паралич. Ибо то, что со стороны выглядит как ещё один @"{Prefix}Unit" фреймворк для тестирования, на практике оказывается переосмыслением привычных практик.

В данной статье я попробую широкими мазками описать онтологический аппарат Expecto и показать наиболее естественный путь его подчинения. Это не рулбук, а одноразовое введение, которое я предпочёл бы видеть вместо (или до) существующего README.md в официальном репозитории. Также я постараюсь обойтись максимально локальными примерами кода, дабы текст можно было прочитать, не слезая с самоката.

Это перевод статьи из целого цикла постов "Грокаем функциональное программирование" Мэта Торнтона. Я позволил себе немного поменять порядок постов. В оригинале, функторы идут после монад, что мне показалось неверным. Всякая монада - это функтор, но не всякий функтор - это монада. Также я убрал дублирование из поста про монады и добавил необходимые пояснения. Мне нравится практическая направленность материала. Он довольно подробно останавливается на базовых вещах, так что скорее предназначен для тех, кто только знакомится с функциональным программированием.

В этом посте мы постараемся разобраться, что такое функтор собственноручно переизобретая его на рабочем примере.

В предыдущем посте мы переизобрели Монаду на рабочем примере. У нас получился базовый механизм в виде функции andThen для типа option, но мы еще не достигли нашей конечной цели. Мы надеялись, что получится написать код, так же как если бы нам не нужно было обрабатывать значения option. Мы хотели писать в более "императивном" стиле. В этой части мы увидим как достичь этого при помощи технологии computation expressions языка F#, а также углубим наше понимание Монад.

Всем привет. Среди многих интересных концепций, имеющихся в F#, меня привлекли Discriminated Unions. Я задался вопросом, как их реализовать в C#, ведь в нем отсутствует поддержка (синтаксическая) типов объединений, и я решил найти способ их имитации.

Discriminated Unions - тип данных, представляющий собой размеченные объединения, каждый из которых может состоять из собственных типов данных (также именованных).

Идея в том, что мы имеем ограниченное количество вариантов выбора, и каждый вариант может состоять из своего набора данных, никак не связанных с другими, но все варинанты объединены общим подтипом.

Для создания своих Discriminated Unions будем использовать эту мысль

Самый распространенный способ объяснить монаду - зайти через теорию категорий. Знать, что монада - это моноид в категории эндофункторов и увлекательно и полезно для общего развития, но слабо помогает в практическом смысле. Второй, равный по популярности прием - прибегнуть к помощи образов, и вот мы уже складываем значения в коробочки и достаем их оттуда (или, вообще кошмар, катимся по железной дороге). Не спорю, образы - хороший способ посмотреть на явление, но тут мы равно удалились и от теории категорий и от практики.

Автор, подобно лектору по математике, у которого вылетело из головы доказательство теоремы и он доказал ее прямо у доски, ориентируясь на интуитивное представление, как бы хотелось решить задачу, постепенно пробирается от корявого куска кода к лаконичному.