Вы когда‑нибудь замечали, что pattern matching и Dependency Injection чем‑то похожи? Я — да. Вообще, pattern matching, характерный для функциональных языков, матчит значения только по структуре и содержимому. Вызовы функций не разрешаются. Я подумал — что, если разрешить вызовы функций? В этом случае, мы получим нечто близкое к Dependency Injection.

MiddleAges(status, lifespan) = hipster

Вот так можно попробовать сматчить хипстера, отправив его в средневековье — чтобы узнать социальный статус, который он там займёт, а также его время жизни там. MiddleAges — это некоторая функция. Можно оставить слева только status или только lifespan, хотя, конечно, всем любопытно узнать и то, и другое. Похоже ведь на Dependency Injection?

В этой статье я попытался представить себе, как бы мог выглядеть функциональный язык, основанный на таких конструкциях. Спойлер: в нём есть оператор pop.

Обработка исключений в Java с использованием сопоставления с образцом (pattern matching).

Данная статья является логическим продолжением статей

• Обработка исключений в Java в функциональном стиле и
• Обработка исключений в Java в функциональном стиле. Часть 2.

В данной статье рассмотрим способы обработки исключений Java при помощи pattern-matching, как это делается в других FP языках.

Пример на других языках

В функциональных языках программирования существуют удобные средства для работы с исключениями. В Kotlin и Rust это класс Result, в Scala и Haskell — Try. Обработка успешного результата или ошибки может производится при помощи pattern-matching как на примерах ниже.

Scala

val result = divideWithTry(10, 0) match {
  case Success(i) => i
  case Failure(DivideByZero()) => None
}

Rust

    let greeting_file_result = File::open("hello.txt");
    let greeting_file = match greeting_file_result {
        Ok(file) => file,
        Err(error) => panic!("Problem opening the file: {:?}", error),
    };

Использование pattern-matching является естественным (idiomatic) в функциональных языках. А как дело обстоит в Java?

Kubernetes (k8s) является де-факто стандартом для развёртывания приложений. В терминах K8s приложение представляет собой набор сконфигурированных ресурсов нескольких типов — pod, service, deployment, secret, statefulset,… Конфигурация каждого ресурса задаётся унифицированно с помощью YAML (или JSON) манифеста. Kubernetes API и интерфейс командной строки позволяют манипулировать манифестами ресурсов, а сами ресурсы автоматически приводятся в состояние, соответствующее манифестам.

Для формирования согласованных конфигураций ресурсов используются дополнительные технологии. Например,

• Helm — генерация манифестов на основе строковых шаблонов + "магазин" готовых компонентов (package manager).
• Kustomize — ("Kubernetes cUSTOMIZation") — донастройка манифестов путём внесения исправлений в различные свойства.
• Jsonnet — генерация манифестов с использованием легковесного функционального языка, предназначенного для генерации JSON.

Для синхронизации проектов, хранящихся в репозитории git, с фактическим состоянием инфраструктуры в каком-либо кластере может использоваться специальное приложение, работающее в рамках концепции GitOps, например ArgoCD. Причём поддерживаются как проекты, содержащие собственно манифесты, так и проекты, основанные на вышеперечисленных генераторах/модификаторах.

Эти генераторы широко применяются в различных приложениях и, в целом, позволяют решить задачи, связанные с развёртыванием инфраструктуры. Однако, имеются существенные отличия в подходах, что определяет возможности и потенциальный охват задач.

Рассмотрим, какие требования было бы разумно предъявить к языку описания инфраструктуры. (В этой заметке излагается взгляд автора, занимающегося разработкой программного обеспечения. Другие стороны, например, команды эксплуатации, могут иметь иной взгляд на этот вопрос.)

Если в процессе изучения gRPC хотите попрактиковаться с Bidirectional Streaming (двунаправленная потоковая передача данных), c запросами в рамках одного соединения, инициированием событий со стороны сервера, то создание простого чата может быть отличным способом.

Практика преподавания и изучения программирования преимущественно на базе императивных языков (включая объектно-ориентированные императивные языки) приводит к тому, что такой фундаментальный алгоритмический механизм, как рекурсия, остаётся плохо понятным многими программистами и порождает заблуждения, транслируемые в популярной культуре. Попытаемся внести в вопрос немного ясности.

Весь минувший месяц я глаз не мог оторвать от языка программирования Rust, ведь его конёк – создание современных программ, обеспечивающих безопасную работу с памятью. За прошедшие годы появилось несколько языков, которые позиционировались как «инструмент что надо» для написания надёжного бекенд-софта. Постепенно маятник качнулся от Java/C++ к Go и Rust, выстроенных на многолетних разработках по теории языков программирования. Суть – в создании инструментов, которые были бы эффективны именно в наш век.

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.

Приветствую всяк смотрящий на моем первом посте на Хабре. Очень долго я шел к тому чтоб решиться написать свой неинтересный рассказ и разместить его тут. И да. это очередной пост о том как кто-то написал скучного бота. Но я получил опыт, который возможно пригодится мне когда-то. Поэтому хотелось бы закрепить. Я расскажу об этапах создания некоторого функционала, идей и с чем я столкнулся и что я узнал не из интернета, а на своём опыте. Возможно кому-то будет полезно.

Однажды, зайдя в чат дома между катками доты, я увидел бота который дает возможность кикать пользователей путем голосования в чате. Нехитрое изобретение, я решил повторить и тогда я впервые познакомился с Telegram Bot API. В частности с библиотекой telebot. И тут первое что хотел бы отметить. На момент написания того самого первого бота, в данной библиотеке использовалась функция polling(), для поддержки бота в сети при простое. Однако она была не идеальной и через буквально 10 минут простоя бот всё же полностью терял соединение и не принимал запросы. На тот момент решением стало вот такая вещь...

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.

Аннотация

Квазицитирование (quasiquotation) — это технология, обычно используемая в Lisp для создания программ, генерирующих другие программы. В статье объясняется механизм работы квазицитирования, поясняется почему он работает именно так и каковы его ограничения, а также даётся экскурс в историю квазицитирования.

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.

Состояние SPA (одностраничное приложение на javascript) и управление состоянием — бесконечная тема. У всякого популярного js-фрейморка есть пара, тройка решений на этот счет. "Их есть" и без фреймворков и библиотек, с помощью несложной функции и javascript, просто способ управления состоянием (паттерн, шаблон). Автор назвал его Мейоз. Название довольно так себе на мой взгляд, но автору виднее.

Основа паттерна — поток (stream), на удивление простая, но "крутая" идея реактивного функционального программирования. Одной структуры данных и нескольких функций достаточно, чтобы управлять состоянием приложения, не особо "заморачиваясь".

Этот диалог не имеет никакого смысла для людей, но он произошел между двумя сетями чат-ботов  ИИ. Назову их условно: Синий кот и Белый кот. Они «делили» предметы: 2 книги, 1 шляпу и 3 шарика. Изначально можно назвать этих котов-ботов junior. В этом эксперименте каждый объект обладал значимостью для сети, выраженной в баллах (от 1 до 3).

Программист обязательно ставит на тумбочку у кровати два стакана: один полный, на случай, если он проснётся и захочет пить, а другой пустой — вдруг он не захочет. Так гласит известный анекдот. Но в реальной жизни часто работают законы Мерфи, и предусмотренные планы рушатся. Что же делать программисту на случай, если он проснётся и не поймёт, хочет он пить или нет

Много раз при обсуждении преимуществ и прелестей Go, как языка разработки, мне приходилось слышать что-то вроде «у вас даже нет дженериков» или «вот завезут дженерики, тогда и поговорим». Так вот, дженерики завезли, давайте посмотрим что из этого вышло. 

Меня зовут Павел Грязнов. Я уже несколько лет пишу на Go в прод, хотя знакомство с языком начал с самых ранних версий. Видел как Garbage Collector мог сделать stop the world на пару секунд, страдал от отсутствия системы зависимостей и других проблем. В этой статье я расскажу о дженериках в Go. Начнём с самых основ, продолжим более продвинутыми примерами и закончим бенчмарками.

Чтобы лучше показать работу дженериков на контрасте, я сравню примеры их использования на двух языках — Python и Go. C Python последний раз работал слишком давно, поэтому вторую часть доклада мне помогли сделать коллеги из Evrone. Пойдем по порядку: разберем, для чего нужны дженерики и какие задачи они решают. Посмотрим, как выглядит мир без дженериков, на их синтаксис, ограничения, бенчмарки и немного затронем функциональное программирование.