
Функциональное программирование *
От Lisp до Haskell
Основы разработки на языке Elm (руководство по инструментарию для начинающих)
От автора: вместо этой статьи рекомендую прочитать более актуальную Инструменты разработчика на языке Elm.
Elm это функциональный язык программирования для разработки веб-приложений, работающих в браузере. Elm строгий, статически типизированный. Elm похож на Haskell, однако это лишь поверхностное сходство, ведь Elm изначально заточен для быстрой разработки веб-приложений.
Эта статья представляет из себя шпаргалку для начинающих по основам разработки на языке Elm, а именно, здесь рассматривается организация проекта, инструментарий Elm и среда разработки Light Table.
Композиция функций на F# и Scala
Проще говоря о чем все это
Я начал думать о написании данной статьи несколько недель назад, после того, когда я старался объяснить моему 7 летнему чаду что такое математические функции. Мы начали с рассмотрения очень простых вещей. Это прозвучит безумно и наверное несуразно, но я закончил мое вводное объяснение повествованием о композиции функций. Это казалось настолько логичным разъясняя что такое функции, приводя примеры их использования из окружающего мира, говорить о композиции. Цель данной статьи — показать насколько простой и мощной является композиция функций. Начну я с рассмотрения понятия чистой композиции и приземленного разъяснения, после чего мы попробуем немного карри и позабавимся с монадами. Надеюсь вам понравится.
RxSwift: работа с GUI

Моя первая статья по RxSwift покрывала практически все базовые операторы, без знаний которых соваться в разработку не имело особого смысла. Но это всего лишь алфавит функционального программирования. Для того чтобы писать полноценные программы необходимо понять основные принципы при работе с GUI.
В основном для проработки материала используются стандартные примеры из RxExample, но для прояснения отдельных моментов была создана песочница UIExplanation и дополнительный пример в RxExample
Весь код можно найти здесь github.com/sparklone/RxSwift
При работе с UI элементами в Rx есть основные потребности:
1) понять какие подводные камни нас ожидают в принципе и зачем нужен Driver
2) научиться делать привязку UI к Observable, чтобы элементы Observable меняли состояние свойства/свойств UI элемента. Это решается с помощью UIBindingObserver
3) научиться переводить паттерн target-action на рельсы Rx. Это делается с помощью ControlEvent
4) сделать двустороннюю привязку к свойствам UI элемента. Это делается с помощью ControlProperty
5) т.к. зачастую у UI элементов delegate/dataSource предполагаются в единственном числе, — ввели класс DelegateProxy, который позволяет одновременно использовать как обычный делегат, так и Rx последовательности.
Рассмотрим каждую потребность отдельно
RxSwift шпаргалка по операторам (+ PDF)

Заинтересовавшись темой функционального программирования я встал на распутье, — какой фреймворк выбрать для ознакомления. ReactiveCocoa — ветеран в iOS кругах, по нему вдоволь информации. Но он вырос с Objective-C, и хотя это не является проблемой, но все же в данный момент я в основном пишу именно на Swift, — хотелось бы взять решение изначально спроектированное с учетом всех плюшек языка. RxSwift же порт Reactive Extensions, имеющего долгую историю, но сам порт свежий и написанный именно под Swift. На нем я и решил остановиться.
Но специфика документации по RxSwift в том, что описание всех команд ведет на reactivex.io, а там в основном дается общая информация, руки у разработчиков не дошли еще сделать документацию именно для RxSwift, что не всегда удобно. Некоторые команды имеют тонкости в реализации, есть те, о которых в общей документации нет ничего кроме упоминания.
Прочитав все главы вики с RxSwift гитхаба, я сразу решил поразбираться с официальными примерами, тут то и стало ясно, что с RX такое не пройдет, нужно хорошо понимать основы, иначе будешь как мартышка с
В общем ничтоже сумняшеся я решил проработать все операторы RxSwift. Лучший способ что то понять в программировании — запустить код и посмотреть как он отработает. Затем учитывая специфику реактивного программирования — очень полезны схемы, ну и краткое описание на русском. Закончив сегодня работу, я подумал, что грех не поделиться результатами с тем, кто лишь присматривается к теме реактивного программирования.
Много картинок и текста под катом, очень много!
Разбавляем асинхронное программирование функциональным на Scala
Что это и зачем
К сожалению, простое последовательное комбинирование 2х и более асинхронных операций (загрузить конфиг, а потом картинку по адресу из конфига как пример) — это все, на что способны обычные Future-ы в качестве монад. Они не позволяют ни сохранять состояние, ни делать циклы из асинхронных операций, ни выдавать несколько (или бесконечно много) значений. Вот этими недостатками мы сейчас и займемся.
Давайте для определенности представим некий виджет. Он ждет конфиг, который обновляется с определенной периодичностью, загружает по адресу из конфига значение (например, температуру), и рисует на экране текущее значение, минимум, максимум, среднее и так далее. И все это делает в цикле, да еще и асинхронно.
Применив знания из этой статьи, мы сможем этот процесс описать примерно так:
// Про 'FState' - далее, пока же просто примем, что это - такая необычная Future
def getNextConfig: FState[Config]
def getTemperature(from: String): FState[Int]
case class State(temperature: Int, sumTemp: Long, count: Int) {
def isGood = ...
}
// Как видим, получается единый асинхронный алгоритм с состоянием,
// которое извне этого алгоритма не видно
val handle =
while_ ( _.isGood)
{ for (
config <- getNextConfig();
if (config.isDefined); // пустой конфиг - прекращаем выполнение
nextValue <- getTemperature(config().source); // грузим значение температуры
state <- gets[State]; // тут мы берем текущее состояние
newState = State(nextValue, state.sumTemp + nextValue, state.count + 1);
_ <- puts(newState); // .. и меняем его
_ <- runInUiThread { drawOnScreen(newState) }
) yield() }
Или вот так:
val configs: AsyncStream[Config] = ... // получаем откуда-то stream конфигов
def getTemperature(from: String): FState[Int]
case class State(temperature: Int, sumTemp: Long, count: Int)
// Получается то же самое, только вместо зависимости 'getNextConfig'
// мы, по сути, передаем сами данные - stream из конфигов
val handle =
foreach(configs) {
config => for (
nextValue <- getTemperature(config().source); // грузим значение температуры
state <- gets[State]; // тут мы берем текущее состояние
newState = State(nextValue, state.sumTemp + nextValue, state.count + 1);
_ <- puts(newState); // .. и меняем его
_ <- runInUiThread { drawOnScreen(newState) }
) yield()
}
Всех, кто заинтересовался, прошу под кат.
Лямбда-выражения Java 8 — это замыкания?

Приятного чтения!
О функциональности Go
Тестирование в F#
Введение
Вы наверное уже слышали много хорошего о языке F#, и даже наверное успели его опробовать на небольших личных проектах. Но как быть если речь идет о чем-то немного большем чем просто запуск и отладка простого консольного приложения или скрипта? В этой статье я поведаю вам о моем личном опыте работы с тестами в F#. Кому интересно, прошу в подкат.
Замечательные zippers, или как я научился не волноваться и полюбил древовидные структуры данных
При этом довольно давно существует высоко эффективный инструмент для работы с деревьями – зипперы, однако широкого распространения он не получил и, мне кажется, я знаю почему.
Классическое концептуальное объяснение зиппера, выглядит как-то так: это взгляд изнутри на древовидную структуру как бы вывернутую наизнанку, вроде вывернутой перчатки.
Это образное объяснение, если поскрипеть мозгами, обычно, конечно же, понимается только отчасти. Далее зипперы откладываются в сторону, потому что «это непонятная какая-то функциональная заморочка, типа монад, потом разберусь».
У автора «потом» уже наступило. Эта статья – попытка дать альтернативное объяснение зипперов (не путать с объяснением для альтернативно одаренных, хотя…) такое, что позволит быстро понять и немедленно начать использовать зипперы в практических задачах.
[Москва] Встреча с разработчиками Kotlin
В четверг, 17 марта (да-да, это послезавтра!), в 19:00 в офисе компании КРОК пройдет встреча JUG.msk c разработчиками языка Kotlin Андреем Бреславом и Дмитрием Жемеровым. Андрей — вообще самый главный человек в Kotlin, возглавляет разработку языка, а Дмитрий — возглавляет разработку плагина к IntelliJ IDEA. Так что будет что обсудить, и ответы на вопросы будут из первых уст!
Тема встречи — недавний и долгожданный релиз языка Kotlin. И поэтому встреча тоже называется очень просто:

fsharpConf 2016 — прямая трансляция виртуальной конференции по F#

Всем привет! Сегодня, 4 марта, состоится виртуальная конференция fsharpConf 2016, посвящённая языку функционального программирования F# и связанным технологиям и инструментам.
Начало трансляции — в 19:30 (по Москве).
Не упустите возможность услышать о языке F# от его создателя, Дона Сайма, послушать о применении F# в production в компании jet.com, а также узнать много нового о персонажах звёздных войн на основе анализа данных в докладе Эвелины Габасовой (20:00). И конечно один из самых интересных и ожидаемых докладов — демонстрации Шона и Фила Трелфолдов в 21:30.
Шаблон проектирования View в языках с зависимыми типами

Шаблоны проектирования! Впервые я узнал о них на курсе Software Design, когда учился в магистратуре Академического университета. Мы писали различные программы на Java с использованием шаблонов. С тех пор это словосочетание ассоциируется у меня с чем-то таким ООПшным. Однако, разбираясь с языком Agda, я наткнулся на статью The Power Of Pi, которая рассказывает про шаблоны проектирования в языках с зависимыми типами!
В этом посте я хочу рассказать об одном из этих шаблонов, который называется View. С его помощью можно реализовывать пользовательские правила pattern matching'a. Если вам интересно, что это за шаблон, что такое пользовательский pattern matching, каковы особенности pattern matching'а в языках с зависимыми типами, и вы знакомы с каким-нибудь функциональным языком программирования со статической типизацией (Haskell, Scala, Ocaml, F#) — добро пожаловать под кат!
Ближайшие события
Второй митап функциональных программистов в Москве (Erlang, Clojure и другие функциональные штуки)

Что будет: доклады, пицца, общение, отличный вечер четверга.
Список заявленных докладчиков и тем под катом.
Почему я больше не использую MVC-фреймворки

Уважаемые хабравчане.
Поскольку дискуссия вокруг статьи идет весьма активно, Жан-Жак Дюбре (он читает комментарии) решил организовать чаты в gitter.
Вы можете пообщаться с ним лично в следующих чатах:
https://gitter.im/jdubray/sam
https://gitter.im/jdubray/sam-examples
https://gitter.im/jdubray/sam-architecture
Также автор статьи разместил примеры кода здесь: https://bitbucket.org/snippets/jdubray/
По поводу кода он оставил следующий комментарий:
I don't code for a living, so I am not the best developer, but people can get a sense of how the pattern works and that you can do the exact same thing as React + Redux + Relay with plain JavaScript functions, no need for all these bloated library (and of course you don't need GraphQL).
UFCS в языке программирования D
Рассмотрим некий класс A и функцию, принимающую указатель на его экземпляр:
class A {
int a;
}
void foo(A a) {}
Спросите любого программиста на Си, как бы он её вызвал. Наверняка вы услышите что-то подобное:
void main() {
auto b = new A;
foo(b);
}
Фишка в том, что в D первый аргумент может выступать в роли базового идентификатора, чьим методом является данная функция, т.е. функцию можно вызвать следующим образом:
b.foo();
Это открывает большой простор для построения очень интересных, последовательных(и даже быстрых) конструкций.
Осторожно: в конце цветное изображение!
Stream API: универсальная промежуточная операция
- Будет ли она действительно промежуточной, то есть не будет трогать источник до выполнения терминальной операции?
- Будет ли она ленивой и вытаскивать из источника не больше данных, чем требуется?
- Сработает ли она на бесконечном стриме? Требует ли она ограниченный объём памяти?
- Будет ли она хорошо параллелиться?
Минусик по любому из этих пунктов заставляет серьёзно задуматься, добавлять ли такую операцию. Минусик по первому — это сразу нет. Например, у конкурентов в jOOλ есть операция shuffle(), которая выглядит как промежуточная, но на самом деле прямо сразу потребляет весь стрим в список, перемешивает его и создаёт новый стрим. Я такое не уважаю.
Минусики по остальными пунктам не означают сразу нет, потому что есть и стандартные операции, которые их нарушают. Второй пункт нарушает
flatMap()
, третий — sorted()
, четвёртый — всякие limit()
и takeWhile()
(в JDK-9). Но всё-таки я стараюсь этого избегать. Однако на днях я открыл для себя операцию, которая плохо параллелится и в зависимости от использования может не сработать на бесконечном стриме, но всё же слишком хороша. Через неё удаётся буквально в несколько строчек выразить как практически любую существующую промежуточную операцию, так и кучу несуществующих. Я назвал операцию headTail().GDG DevFest Красноярск 2015: Фотоотчёт

Новое в Wolfram Language | Аналитическое решение уравнений в частных производных

Перевод поста Devendra Kapadia "New in the Wolfram Language: Symbolic PDEs".
Код, приведенный в статье, можно скачать здесь.
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе и подготовке публикации.
Уравнения в частных производных (УрЧП) играют очень важную роль в математике и ее приложениях. Их можно использовать для моделирования реальных явлений, таких как колебания натянутой струны, распространения потока тепла в стержне, в финансовых областях. Цель этой статьи — приоткрыть завесу в мир УрЧП (тем кто еще с ним не знаком) и ознакомить читателя с тем, как можно эффективно решать УрЧП в Wolfram Language, используя новый функционал для решения краевых задач в DSolve, а так же новую функцию DEigensystem, которая появилась в версии 10.3.
История УрЧП восходит к работам известных математиков восемнадцатого века — Эйлера, Даламбера, Лапласа, однако развитие этой области в последние три столетия так и не остановилось. И потому в статье я приведу как классические, так и современные примеры УрЧП, что позволит рассмотреть эту область знаний под разными углами.
Давайте начнем с рассмотрения колебаний натянутой струны с длиной π, закрепленной на обоих концах. Колебания струны можно смоделировать с помощью одномерного волнового уравнения, приведённого ниже. Здесь u(x,t) — вертикальное смещение точки струны с координатой х в момент времени t:

Почему функциональное программирование — мейнстрим?
Преимущества функционального программирования давно признаны широкой общественностью. Успешное развитие программного обеспечения нередко сводится к максимальному упрощению существующих механизмов, которые позволяют новым приложениям приспособиться к требованиям современных пользователей. А заодно приходится спешить, успевая в сжатые сроки представлять потребителям продукцию с неограниченными возможностями. Гораздо проще справиться с поставленной задачей, когда разрабатываемые приложения можно условно разделить на несколько чистых функций, проверить которые не составляет труда. В таких алгоритмах нет каверзных побочных эффектов и абстрактных формулировок, рассчитанных на результаты в глобальном масштабе.
Но, похоже, ни один функциональный язык не претендует на звание общепризнанного. Я имею в виду своеобразную всемирную гегемонию C в 70-х, который позже передал корону C ++, Java, а со временем и JavaScript. Ни один из претендентов второго эшелона (Python, PHP, Perl, Ruby, C# ...) не попадал в категорию функциональных.
Вклад авторов
PsyHaSTe 351.0Vitter 239.6samsergey 214.6cupraer 213.0fierce-katie 207.2amarao 183.0iokasimov 182.0Underskyer1 177.0MegaMufa 175.0barbalion 173.7