Мы уже обсуждали сборку и развёртывание приложений Elixir(перев: с помощью exrm): как осуществлять миграции поверх релиза или как работать с переменными среды. Пришло время открыть для себя ещё один инструмент, который поможет развёртывать Elixir приложения.

Практика развёртывания Elixir приложений и дальнейшее отслеживание их работы на нодах с помощью Exrm позволяет нам чувствовать себя гораздо увереннее в вопросах управления релизами в production. Однако возникает следующий вопрос: как управлять самим процессом развёртывания? Конечно, мы можем воспользоваться Capistrano, особенно если в мир Elixir мы пришли из Rails. Но посмотрим на цитату из Edeliver README:

edeliver основан на доставке и предоставляет bash-скрипт для сборки и развёртывания Elixir и Erlang приложений, а так же позволяет совершать "горячее" обновление кода.

Пытаться организовать весь процесс развёртывания вручную — это жёсткая головная боль с кучей повторяющегося кода. А вот использование Edeliver для развёртывания оказалось очень простым с первой же попытки! В конце концов, весь процесс развёртывания уместился в один меленький bash-скрипт:

#!/bin/bash -ex

BRANCH=${1:-master};

mix edeliver build release --branch=BRANCH --verbose
mix edeliver deploy release to production --verbose
mix edeliver start production --verbose
mix edeliver migrate production up --verbose

Скорее всего Вам придётся подкрутить этот скрипт под собственные нужды. Мы используем его только для развёртывания в production, но Вы так же можете использовать его и для staging развёртываний. Описание того, как всё это работает — под катом.

ICFP Programming Contest — международное соревнование по программированию, проводимое ежегодно летом с 1998 года. Результаты соревнования объявляются на Международной конференции по функциональному программированию. (с) Wikipedia

Ты слышал про парня, который попрощался с OOП?

О нет. Ещё один? Что же он сказал?

Он описал все обещания OOП, и как ни одно из них на самом деле не было исполнено, и что все возможности ООП обходятся дороже, чем они реально стоят, и функциональное программирование лучше, и ...

Ох. Да, я слышал всё это раньше...

Таким образом, OOП окончательно умерло, и мы можем двигаться дальше.

Двигаться дальше к чему?

Ты чего? К следующему технологическому прорыву, конечно!

А, к этому… И что там у нас на очереди?

Процессы в Elixir (ну и в Erlang конечно же) идентифицируются с помощью уникального идентификатора процесса — pid.
Мы используем их, чтобы взаимодействовать с процессами. Сообщения посылаются как бы в pid, а виртуальная машина сама заботится о доставке этих сообщений в правильный процесс.
Иногда, впрочем, чрезмерное доверие к pid может приводить к значительным проблемам.
К примеру, мы можем хранить pid уже мёртвого процесса, или мы можем использовать Supervisor, который абстрагирует создание процессов от нас, поэтому мы даже не знаем, какой у них pid (пер: а ещё Supervisor можете перезапустить упавший процесс с другим pid, и мы об этом не узнаем никак).
Давайте создадим простое приложение и посмотрим: с какими проблемами мы можем столкнуться и как мы эти проблемы будем решать.

В мире Elixir, Plug представляет собой спецификацию, позволяющую различным фреймворкам общаться с различными web-серверами, работающими в Erlang VM.
Если вы знакомы с Ruby, то можете провести аналогию с Rack: Plug пытается решать те же проблемы, но только другим способом. Понимание основ работы Plug позволит лучше разобраться как с работой Phoenix, так и других web-фреймворков, созданных на языке Elixir.

Привет, коллеги!

Я расскажу о библиотеке для Питона с лаконичным названием f. Это небольшой пакет с функциями и классами для решения задач в функциональном стиле.

— Что, еще одна функциональная либа для Питона? Автор, ты в курсе, что есть fn.py и вообще этих функциональных поделок миллион?

— Да, в курсе.

Причины появления библиотеки

Это седьмая статья из цикла «Теория категорий для программистов». Предыдущие статьи уже публиковались на Хабре:

• Теория категорий для программистов: предисловие
• Категория: суть композиции
• Типы и функции
• Категории, большие и малые
• Категории Клейсли
• Произведения и копроизведения
• Простые алгебраические типы данных

Функторы

За понятием функтора стоит очень простая, но мощная идея (как бы заезжено это ни прозвучало). Просто теория категорий полна простых и мощных идей. Функтор есть отображение между категориями. Пусть даны две категории C и D, а функтор F отображает объекты из C в объекты из D — это функция над объектами. Если a — это объект из C, то будем обозначать его образ из D как F a (без скобок). Но ведь категория — это не только объекты, но еще и соединяющие их морфизмы. Функтор также отображает и морфизмы — это функция над морфизмами. Но морфизмы отображаются не как попало, а так, чтобы сохранять связи. А именно, если морфизм f из C связывает объект a с объектом b,

f :: a -> b

то образ f в D, F f, связывает образ a с образом b:

F f :: F a -> F b

(Надеемся, что такая смесь математических обозначений и синтаксиса Haskell понятна читателю. Мы не будем писать скобки, применяя функторы к объектам или морфизмам.)

1. На чистых функциональных языках не существует эффективного неупорядоченного словаря и множества

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.

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.

Что это и зачем

// 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() }

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()  
  }