Сегодня мы будем говорить про журналы событий, количественные метрики и наблюдение за всем этим с целью увеличения скорости реакции команды на инциденты и уменьшения времени простоя целевой системы.
Erlang/OTP как фреймворк и идеология построения распределенных систем дает нам регламентированные подходы к разработке, инструменты и реализацию стандартных компонентов. Допустим мы применили потенциал OTP и прошли весь путь от прототипа до продакшена. Наш Erlang проект прекрасно себя чувствует на боевых серверах, кодовая база постоянно развивается, появляются новые требования и функционал, в команду приходят новые люди, и все вроде бы хорошо. Но иногда что-то идет не так и технические проблемы, помноженные на человеческий фактор, могут привести к аварии.
Поскольку подстелить соломку абсолютно для всех возможных случаев отказов и проблем невозможно или же экономически нецелесообразно, то необходимо управленческими и программными решениями сократить время простоя системы в случае сбоев.
«Изоморфизм» — одно из базовых понятий современной математики. На конкретных примерах на Haskell и C# я не только растолкую теорию для нематематиков (не используя при этом никаких непонятных математических символов и терминов), но и покажу как этим можно пользоваться в повседневной практике.
Злые языки утверждают, что функциональные языки программирования — «языки для написания факториалов». Чаще всего так определяют язык Haskell, мы же начнем с того функционального языка, который сильно повлиял и на Haskell, и на подмножество средств для функционального программирования многих других языков — язык Scheme. По-крайней мере, map и for-each, filter и reduce, а так же apply и eval пришли в наши любимые языки программирования если не именно из Scheme, то в том числе и оттуда.
Рассмотрим некоторые возможные способы записи вычисления факториала. Заодно получится своеобразная ода языку программирования Scheme. Думаю, этот замечательный язык того вполне заслуживает.
У меня получилось 10 вариантов записи определений функций, которые можно свести к 3 основным способам вычисления: традиционному линейно-рекурсивному вычислительному процессу, итерации, генерации последовательности чисел с последующей сверткой умножением. Предлагаю рассмотреть эти варианты подробнее. Попутно мы рассмотрим: оптимизацию хвостовой рекурсии, функции высших порядков и метапрограммирование, отложенные вычисления, бесконечные списки, мемоизацию, способ создать статическую переменную в Scheme и гигиенические макросы.
Перед вами любительский перевод эссе Эрика Норманда — консультанта и спикера, продвигающего функциональное программирование.
Я был довольно волен с терминами, не стеснялся использовать англицизмы вроде "фича". Меня смущает дословный перевод программистских терминов. Приятного чтения
Резюме: мы отвечаем на вопрос напрямую, но потом разбираем предубеждения, скрытые за ним.
Довольно часто опытные разработчики спрашивают меня: "Что может дать мне функциональное программирование такого, чего у меня нет? Могу ли я просто начать использовать ФП на своем языке?". Это отличный вопрос, я надеюсь, что смогу дать на него достойный ответ.
Когда я только начинала осваивать Haskell, меня очень раздражало повсеместное использование сложных абстракций вместо каких-то конкретных решений. Мне казалось, что гораздо лучше всегда следовать принципу KISS и писать велосипеды с использованием элементарных конструкций языка, чем разбираться во всех этих классах типов, чтобы где-то в итоге написать одну якобы удобную конструкцию.
Мне не хватало хорошего примера, где бы окупались усилия, потраченные на освоение "матчасти". Для меня одним из самых удачных таких примеров оказались парсеры. Теперь я довольно часто рассказываю про них, когда у меня спрашивают, для каких распространённых задач можно красиво использовать Haskell.
Я хочу предложить начинающим тоже пройти этот путь и создать с нуля небольшую базу функций для удобной реализации парсеров, а затем использовать её для написания собственного парсера, код которого будет практически дословно повторять грамматику, по которой осуществляется разбор.
Надеюсь, кому-то это поможет перебороть страх абстракций и научит уместно их использовать (да, я всё ещё считаю, что иногда бывает эффективней написать велосипед).
Привет!
Подумал я тут рассказать вам о том, как в JavaScript с помощью библиотеки Fluture можно создавать и использовать ленивые функции. Это будет краткий обзор на то, как создавать функции, как обрабатывать ошибки и чуть-чуть про параллелизм. Функциональным программированием мозги парить не буду! Обещаю!
Существуют различные способы обработки ошибок в языках программирования:
Исключения используются очень широко, с другой стороны о них часто говорят, что они медленные. Но и противники функционального подхода часто апеллируют к производительности.
Последнее время я работаю со Scala, где в равной мере я могу использовать как исключения так и различные типы данных для обработки ошибок, поэтому интересно какой из подходов будет удобнее и быстрее.
Сразу отбросим использование кодов и флагов, так как этот подход не принят в JVM языках и по моему мнению слишком подвержен ошибкам (прошу прощения за каламбур). Поэтому будем сравнивать исключения и разные виды АТД. Кроме того АТД можно рассматривать как использование кодов ошибок в функциональном стиле.
UPDATE: к сравнению добавлены исключения без стек-трейсов
Давайте пофантазируем на тему функциональной композиции, а так же проясним смысл оператора композиции/пайплайна.
TL;DR
Compose functions like a boss:
Популярные реализации compose — при вызове создают новые и новые функции на основе рекурсии, какие здесь минусы и как это обойти.
Как правило статьи, рассказывающие о проектировании типами, содержат примеры на функциональных языках — Haskell, F# и других. Может показаться, что эта концепция неприменима к объектно-ориентированным языкам, но это не так.
В этой статье я переведу примеры из статьи Скотта Власчина Проектирование типами: Как сделать некорректные состояния невыразимыми на идиоматический C#. Также я постараюсь показать, что этот подход применим не только в качестве эксперимента, но и в рабочем коде.
В одной из предыдущих статей я рассказывал о том, как можно построить исполнитель программ для виртуальной стековой машины, используя подходы функционального и языково-ориентированного программирования. Математическая структура языка подсказала базовую структуру для реализации его транслятора, основанную на концепции полугрупп и моноидов. Этот подход позволил построить красивую и расширяемую реализацию и сорвать аплодисмент, но первый же вопрос из зала заставил меня слезть с трибуны и снова залезть в Emacs.
Я провёл простое тестирование и убедился в том, что на простых задачах, использующих только стек, виртуальная машина работает шустро, а при использовании "памяти" — массива со случайным доступом — начинаются большие проблемы. О том, как удалось их решить, не меняя базовых принципов архитектуры программы и достичь тысячекратного ускорения работы программы, и пойдёт речь в предлагаемой вашему вниманию статье.
Не так давно на Хабре появилась отличная и вдохновляющая статья про компиляторы и стековые машины. В ней показывается путь от простой реализации исполнителя байт-кода ко всё более и более эффективным версиям. Мне захотелось показать на примере разработки стековой машины, как это можно сделать Haskell-way.
На примере интерпретации языка для стековой машины мы увидим, как математическая концепция полугрупп и моноидов помогает разрабатывать и расширять архитектуру программы, как можно использовать алгебру моноидов и каким образом можно строить программы в форме набора гомоморфизмов между алгебраическими системами. В качестве рабочих примеров мы сначала построим интерпретатор, неотделимый от кода в виде EDSL, а потом научим его разным штукам: вести запись произвольной отладочной информации, отделять код программы от самой программы, проводить простой статический анализ и вычислять с различными эффектами.
Статья рассчитана на тех, кто владеет языком Haskell на среднем уровне и выше, на тех, кто его уже использует в работе или исследованиях и на всех любопытных, заглянувших поглядеть чего это функциональщики ещё понаворотили. Ну, и для тех, конечно, кого не испугал предыдущий абзац.
