Сегодня я бы хотел представить вашему вниманию перевод небольшой статьи Роберта Норриса, возможно, знакомого вам под никнеймом tpolecat. Этот человек достаточно хорошо известен в Scala-сообществе как автор бибилиотеки doobie и участник проекта cats.

В своей публикации Роберт рассказывает о том, что использование return может негативно повлиять на семантику вашего кода, а также проливает свет на пару интересных особенностей реализации return в Scala. Оригинал статьи вы можете найти в блоге автора по ссылке.

Часть 2. Обо всем и ни о чем

Сегодня мы обсудим ряд скалических идиом, которые не поместились в первую часть статьи. Мы рассмотрим вопросы интероперации языка с Java и, главное, неправильное использование объектно-ориентированных особенностей Scala.

Мысли о том, какие требования выдвигает Redux, как задумано использование Redux и что возможно с Redux.

Введение

Я потратил много времени, обсуждая онлайн паттерны использования Redux, была ли это помощь тем, кто изучает Redux в Reactiflux каналах, дискуссии о возможных изменениях в API библиотеки Redux на Github'е, или обсуждение различных аспектов Redux'а в комментариях к тредам на Reddit'е или HN (HackerNews). С течением времени, я выработал свое собственное мнение о том, что представляет собой хороший, идиоматичный Redux код, и я хотел бы поделиться некоторыми из этих мыслей. Несмотря на мой статус мейнтейнера Redux'а, это всего лишь мнения, но я предпочитаю думать, что они являются достаточно хорошими подходами.

Redux, в своей сути, невероятно простой паттерн. Он сохраняет значение, выполняет одну функцию для обновления значения когда это необходимо, и уведомляет любых подписчиков о том, что что-то изменилось.

Несмотря на эту простоту, или, возможно, вследствие ее, существует широкий спектр походов, мнений и взглядов о том, как использовать Redux. Многие из этих подходов широко расходятся с концепциями и примерами из документации.

В то же время, продолжаются жалобы на то, как Redux «заставляет» вас делать вещи определенными способами. Многие из этих жалоб на самом деле включают концепции связанные с тем, как Redux обычно используется, а не фактическими ограничениями наложенными самой библиотекой Redux. (Например, только в одном недавнем HN треде я видел жалобы: «слишком много шаблонного кода», «константы action'ов и action creator'ы не нужны», «я вынужден редактировать слишком много файлов чтобы добавить одну фичу», «почему я должен переключаться между файлами чтобы добраться до своей логики?», «термины и названия слишком сложны для изучения или запутанны», и слишком много других.)

Мы как программисты иногда попадаем в "программистский ад", место где наши обычные абстракции не справляются с решением ряда повторяющихся проблем.

В данной статье будут рассмотрены такие проблемы, синтаксические конструкции используемые для их решения и наконец как эти проблемы могут быть решены единообразно с помощью монад.

Ад проверки на null

Данная проблема возникает когда несколько частичных функций (функции которые могут не вернуть значение) нужно выполнить последовательно.

Такие функции обычно приводят в глубоко вложенному и сложно читаемому коду с чрезмерным количеством синтаксического шума.

var a = getData();
if (a != null) {
  var b = getMoreData(a);
  if (b != null) {
     var c = getMoreData(b);
     if (c != null) {
        var d = getEvenMoreData(a, c)
        if (d != null) {
          print(d);
        }
     }
  }
}

Всем привет. Хочу поделиться своим опытом использования библиотеки ProvingGround, написанной на Скале с использованием Shapeless. У библиотеки имеется документация, правда, не очень обширная. Автор библиотеки — Сиддхартха Гаджил из Indian Institute of Science. Библиотека экспериментальная. Сам Сиддхартха говорит, что это пока не библиотека, а «work in progress». Глобальная цель библиотеки — брать статью живого математика, парсить текст, переводить естественный язык с формулами в формальные доказательства, которые мог бы чекать компилятор. Понятно, что до этого еще очень далеко. Пока что в библиотеке можно работать с зависимыми типами и основами гомотопической теории типов (HoTT), (полу-) автоматически доказывать теоремы.

Попался мне на глаза Brainfuck-оподобный язык Cow. И решил я написать для него интерпретатор на новомодном Rust. А так как Rust — мультипарадигменный язык, то стиль написания программы будет функциональный. Чтобы узнать что получилось — прошу под кат.

Проверим на примере: пишем сервис с аэропортами и направлениями.

defmodule Airport do
  defstruct [:id, :name]
end

defmodule Direction do
  defstruct [:origin, :destination]

  def example do
    madrid = %Airport{id: "MAD", name: "Madrid"}
    riga = %Airport{id: "RIX", name: "Riga"}
    %Direction{origin: riga, destination: madrid}
  end
end

Пока что всё в порядке. Отлично, съели печеньку, смотрим, что дальше в джире. Список самых популярных направлений?

Следующая статья о том, как писать игры на Scheme

Учебник HtDP (How to Design Programs), посвящен программированию на языке Scheme в среде drRacket.
drRacket можно скачать с сайта.
Вводная часть учебника содержит описание функции empty-scene, предназначенной для работы с изображениями. Например, эта программа создает пустую сцену

#lang racket  
(require 2htdp/image)      ;библиотека для работы с изображениями 
(empty-scene 100 60)     ;сцена (канвас) размером 100х60 

Стандартная библиотека языка C++ очень неплоха. Долгие годы стандартные алгоритмы верой и правдой служат простому плюсовику!

Но вся отрасль бурно развивается, и язык C++ вместе с ней. Уже давно люди стали понимать, что как бы хороши ни были стандартные алгоритмы, у них есть большой недостаток: нулевая компонуемость. Иначе говоря, невозможно без дополнительных сложностей объединить в цепочку несколько алгоритмов преобразования, фильтрации, свёртки и т.д. и т.п.

Существует несколько вариантов решения данной проблемы. Один из них — ленивые вычисления и диапазоны — уже на подходе к стандартной библиотеке.

Однако, и старые добрые алгоритмы пока рано списывать со счетов.

В этой статье я хочу рассмотреть один из приёмов, который хоть и не является полноценным решением проблемы компонуемости алгоритмов, но вполне способен и упростить работу со старыми стандартными алгоритмами, и обязательно пригодится для работы с грядущими версиями стандарта языка C++.

В нашей компании мы активно используем Erlang, но часто рассматриваем другие альтернативные языки и подходы для улучшения качества собственного кода.

Elixir – это функциональный язык программирования общего назначения, который работает на виртуальной машине BeamVM. От Erlang отличается синтаксисом, более похожим на Ruby, и расширенными возможностями метапрограммирования.

В Elixir также существует замечательный механизм для полиморфизма под названием Protocols, но в Erlang нет синтаксической конструкции для динамической диспетчеризации, которая необходима для их реализации.

Тогда как же они устроены внутри? Какой overhead дает код с использованием протоколов? Попробуем разобраться.

Некоторое время назад в одном уютном камерном собрании я делал доклад о своей разработке — скриптовом лиспоподобном языке Liscript. Начал с азов — семантики вычисления списков, префиксной нотации… Дошел до произвольной арности стандартных операций:

+ 1 2 3
=> 6

все интуитивно понятно, вопросов не возникает. Рассказываю про булевские значения, привожу пример:

< 1 2
=> true

тоже все понятно. И тут вопрос из зала: «а если 3 аргумента передать, как будет вычисляться?» Я решаю, что это хороший повод выпендриться умными терминами, и отвечаю: «точно так же — как свертка по моноиду» :) И тут же поправляясь — «хотя операция сравнения не является моноидом», пишу пример:

< 1 2 3
=> true
< 1 2 3 4 1 2
=> false

Все так же интуитивно понятно, вопросов не возникает и продолжаем дальше (благоразумно оставляя без рассмотрения вычисления примитивных операций на одном аргументе и вообще при отсутствии оных, а также вычитание/деление и прочие немоноидальные операции :)). Успешно миновав в докладе подобных камней, через некоторое время я подумал — а можно ли как-то изловчиться, и все-таки сделать операцию сравнения моноидом (в каком-либо смысле)? И мне кажется, мне это удалось. Заинтересовавшихся темой прошу под кат.

Многие, наверняка, слышали о функциональном программировании, некоторые пробовали написать свой Hello World, а кто-то даже завел свой «функциональный» pet-проект. Но многие ли пользовались функциональными языками в продакшене? Какие у ФП преимущества и недостатки? Оправдывает ли парадигма функционального программирования ожидания разработчиков? На эти и многие другие вопросы нам смог ответить человек, открывший для себя преимущества функционального подхода после 20 лет ООП-разработки.

Предлагаю читателям "Хабрахабра" перевод статьи Kyle Kingsbury, a.k.a "Aphyr".
Ранее: Заклиная техническое интервью

В прежние времена, задолго до восхода Церкви, все заклятья произносились по чистому случаю, все действия были разрешены, а смерть была обыденностью. Многие ведьмы покалечились из-за своей магии, их находили изломанными в центре круга искривленных, застеклившихся деревьев и горящих камней, не гаснущих даже под водой; некоторые полностью исчезали, или начинали путешествовать по горным перевалам, никогда не касаясь ногами земли, никогда не согревая воздух своим дыханием.

Функциональное программирование (ФП) может улучшить ваш подход к написанию кода. Но ФП непросто освоить. Многие статьи и руководства не уделяют внимания таким подробностям, как монады (Monads), аппликативность (Applicative) и т. д., не приводят в качестве иллюстраций практические примеры, которые могли бы помочь нам в повседневном использовании мощных ФП-методик. Я решил исправить это упущение.

Хочу подчеркнуть: в статье сделан упор на том, ЗАЧЕМ нужна фича Х, а не на том, ЧТО такое фича Х.

Привет! В этой статье я хочу в очередной раз взглянуть на лямбда-исчисление. Теоретическую сторону вопроса на хабре обсуждали уже множество раз, поэтому взглянем на то, как лямбда-исчисление может выглядеть на практике, например, на языке JavaScript (чтобы примеры можно было выполнять прямо в браузере).

Итак, основная идея: всё есть функция. Поэтому мы ограничим себя очень узким кругом возможностей языка: любое выражение будет либо анонимной функцией с одним аргументом (x => expr), либо вызовом функции (f (x)). То есть весь код будет выглядеть похожим образом:

id = x => x
double = f => x => f (f (x))

Поскольку результатом работы функций будут другие функции, нам понадобится способ интерпретировать результат. Это единственное место, в котором пригодятся нетривиальные возможности JavaScript.

Прикладное введение в монадные трансформеры, от проблемы к решению

Представьте, что вы сидите за рабочим столом, допиваете кофе и готовитесь к написанию кода на Scala. Функциональное программирование оказалось не так страшно, как его малюют, жизнь прекрасна, вы усаживаетесь поудобнее, сосредотачиваетесь и начинаете писать новый функционал, который нужно сдать на этой неделе.

Всё как обычно: несколько лаконичных однострочных выражений (да, детка, это Scala!), несколько странных ошибок компилятора (о, нет, Scala, нет!), лёгкое сожаление о том, что вы написали такой запутанный код… И вдруг вы сталкиваетесь со странной проблемой: выражение for не компилируется. «Ничего страшного», — думаете вы: «сейчас гляну на StackOverflow», как вы это делаете ежедневно. Как все мы это делаем ежедневно.

Но сегодня, похоже, неудачный день.

Предлагаю читателям "Хабрахабра" перевод (возможно лучшей) статьи Kyle Kingsbury, a.k.a "Aphyr".

Давным-давно, на Шпицбергене, когда ты была юной ведьмочкой всего сорока трех лет, мама взяла в свои ладони твои еще не покрытые шрамами руки, и сказала:

Видрун, зачатая от морских ветров в верхушках елей,
Видрун, зелень моих ветвей, радость и ноша моих дней,
Видрун, всех вдохновенней и умней, да станет мудрость нашего клана твоей:
Никогда не читай Hacker News

За последнее время мы очень многое узнали о монадах. Мы уже разобрались что это такое и даже знаем как их можно нарисовать, видели доклады, объясняющие их предназначение. Вот и я решил заскочить в уходящий монадный поезд и написать по этой теме, пока это окончательно не стало мейнстримом. Но я зайду с немного другой стороны: здесь не будет выкладок из теории категорий, не будет вставок на самом-лучшем-языке, и даже не будет scalaz/shapeless и библиотеки parser-combinators. Как известно, лучший способ разобраться как что-то устроено — сделать это самому. Сегодня мы с вами будем писать свою монаду.

Задача

Возьмем для примера банальную задачу: парсинг CSV-файла. Допустим нам требуется распарсить строки файла в case classes, чтобы потом отправить их в базу, сериализовать в json/protobuf и так далее. Забудем про escaping и кавычки, для еще большей простоты, считаем что символ разделителя в полях встречаться не может. Думаю, если кто-то решит затащить это решение в свой проект, докрутить эту фичу будет не трудно.

Разработка элементов систем искусственного интеллекта активно развивается и становится трендом сегодняшнего времени, а умных ботов сейчас и вовсе не пишет только ленивый. Именно поэтому мы взяли интервью у Дмитрия shwars Сошникова, одного из лучших в стране экспертов по ИИ. Он является технологическим евангелистом Microsoft, автором книг, статей и учебных пособий, а также преподавателем и координатором студенческих программ, специалистом по функциональному программированию, нейросетям и искусственному интеллекту.

Коллекция онлайн-курсов, подготовленных преподавателями Академического университета (СПбАУ РАН) и Computer Science Center, насчитывает уже почти 20 бесплатных курсов по программированию и математике.

Все онлайн-курсы разработаны на платформе Stepik.org, их может проходить любой желающий. Количество курсов продолжает расти, и этой весной запускаются несколько новинок:

• Алгоритмы: теория и практика. Структуры данных (А. С. Куликов)
• Операционные системы (М.Ю. Кринкин)
• Функциональное программирование на языке Haskell (часть 2) (Д. Н. Москвин)