Функциональное программирование *

Спустя месяцы напряжённой работы мы наконец выпустили приложение для iOS Relevant. С ним мы ломаем существующие устои взаимодействия с сервисами и контентом в сети, благодаря чему пользователь тратит куда меньше времени на привычные вещи. Достигается это путём представления приложений и веб-сервисов в виде карточек (подробнее здесь).

Карточки, как независимые интерактивные единицы, показывают, каким будет будущее мобильных интерфейсов.

Эта статья о том, как элементы функционального программирования помогают в реальной жизни. Таких статей на Хабре много, но, насколько я помню, про Forth, на эту тему, ещё никто не писал. Кроме того, я не собираюсь разводить по этому поводу теорию (теоретик из меня ещё тот). Я расскажу о сугубо практической задаче, с которой столкнулся буквально вчера. Надеюсь, мой рассказ будет интересен.
 

Поскольку после второй части у меня случился перерыв на работу, я поимел возможность получить некоторый фидбек, который я хоть и еще не обработал, все же заставляет меня написать внеплановую часть Йо, которая мне кажется важной для дальнейшего разговора. С тем же перерывом на работу связана задержка третьей части, прошу меня извинить тех, кто действительно ждал и пока не дождался.

Первая часть здесь. Продолжение:

Семь долбаных лет я ждал язык, который хоть как то ответит части моих желаний. За это время, и в фоновом режиме я препробывал всё. Всё — означает, всю херню общего назначения, и всю херню не совсем общего назначения. Нельзя прочувствовать язык только что-то прочитав про него и написав Hello World. Чтобы понять — надо хоть немного попрограммировать — написать какую нить вещь. И вот все это время, я в минуты отчаянья качал какой-нить “замечательный язык”, и пытался что-то написать. Какие-то вещи даже до сих пор крутятся в конторе (или крутились).

Поскольку дальше я буду жестко провоцировать троллей на тему языков программирования, и тем более назову лучший в мире (на данный момент) язык программирования (абсолютно лучший, то есть без всяких оговорок), от чего, обычно, у троллей срывает башню, рекомендую им и всем остальным ознакомиться с моим постом почти трех летней давности «О выборе языка программирования», все написаное там актуально и повторяться я не хочу.

Прочитали? Дальше будет про лучший в мире язык программирования, который я назову ближе к концу. Да, да, еще три дня назад я и не думал что единороги существуют — ведь каждый язык так или иначе сосет, и каждый сосет по-своему (хотя нет, есть и такие которые сосут всегда и везде, но о них не будем). Как инженер, я прекрасно понимал что в вопросе языка не возможно без разнообразных trade offs, начиная с garbage collected vs manual memory management, хотя Rust пытается съесть рыбку не присев на палку в этом вопросе, и так далее. Хоть мы и говорим о языках общего назначения, все они так или иначе позиционируют себя, фокусируясь на каких-то идеях, принципах, и целях, в которых они хороши, оставляя все не согласованное с такими принципами в лучшем случае возможными, но не эффективными и/или не удобными. Одним словом нецелесообразными. Однако язык, сочетающий в себе несочетаемое, есть.

Доброго времени суток, уважаемый читатель!
Перед каждым новичком в мире языка программирования Common Lisp
возникает проблема выбора среды разработки — Integrated Development Environment (далее, IDE).

Существует большое количество IDE для Common Lisp. Перечислим некоторые, самые распространенные, из них:

• LispWorks IDE (commercial, crossplatform)
• Allegro Common Lisp (commercial, crossplatform)
• LispIDE (open source, Windows 2K/XP/Vista/7)
• Lispbox (open source, crossplatform)
• Emacs + Slime (open source, crossplatform)

В данной статье я подробно расскажу как установить и настроить кроссплатформенную среду разработки для Common Lisp, как скачивать и устанавливать дополнительные библиотеки при помощи quicklisp — менеджера пакетов Common Lisp. Будет много полезных ссылок на ресурсы и материалы по языку.
Речь пойдет о связке GNU Emacs & Slime.
Если Вас интересует Common Lisp, Вам нужна кроссплатформенная, мощная, интерактивная Common Lisp IDE с блэкджеком и дамами дебаггером и дизассемблером (внезапно!), то, прошу под кат…

Очень удивительно (я бы даже сказал — внезапно!), но кортеж-пара в GHC является функтором. Это сложно понять, ведь функтор должен иметь только один параметр, а у пары их два. Можно восхищаться тем, как разработчики стандартной библиотеки GHC умудрились предоставить такую абстракцию, но мне кажется, полученное решение все же следует признать неудачным.

Начнем с того, что оно интуитивно непонятно. Скажем, попробуйте вычислить вручную, не используя инструментов GHC, выражение (1+) `fmap` (2, 3). А после этого проверьте полученный результат, например, в ghci. У многих ли результат ручного вычисления совпал с тем, который выдала система? И если у вас результаты все же совпали, мне очень хотелось бы услышать хорошее объяснение того, как именно вам это удалось.

Если вы не знаете, что такое LINQ, и зачем он сдался на PHP, смотрите предыдущую статью по YaLinqo.

С остальными продолжаем. Сразу предупреждаю: если вы считаете, что итераторы — это ненужная штука, которую зачем-то притащили в PHP, что производительность из-за всех этих новомодных штучек с анонимными функциями зверски проседает, что нужно вымерять каждую микросекунду, что ничего лучше старого-доброго for не придумано — то проходите мимо. Библиотека и статья не для вас.

С остальными продолжаем. LINQ — это замечательно, но насколько проседает производительность от его использования? Если сравнивать с голыми циклами, то скорость меньше раз в 3-5. Если сравнивать с функциями для массивов, которым передаются анонимные функции, то раза в 2-4. Так как предполагается, что с помощью библиотеки обрабатываются небольшие массивы данных, а сложная обработка данных находится за пределами скрипта (в базе данных, в стороннем веб-сервисе), то на деле в масштабах всего скрипта потери небольшие. Главное — читаемость.

Так как со времени создания моей библиотеки YaLinqo на свет появилось ещё два конкурента, которые действительно являются LINQ (то есть поддерживают ленивые вычисления и прочие базовые возможности), то возникают позывы библиотеки сравнить. Самое простое и логичное — сравнить функциональность и производительность. По крайней мере это не будет избиением младенцев, как в прошлом сравнении.

(А также появление конкурентов наконец-то мотивировало меня выложить документацию YaLinqo онлайн.)

Дисклеймер: это тесты «на коленке». Они не дают оценить все потери в производительности. В частности, я совершенно не рассматриваю потребление памяти. Отчасти потому что я не знаю, как это нормально сделать. Если что, pull requests are welcome, что называется.

Типичный любитель λ-исчисления.

Однажды, бороздя просторы интернета, я наткнулся на новость о лиспоподобном, встраиваемом языке программирования Shen. Раньше у них на главной странице висел пример кода на Лиспе. В примере авторы описывают абстрактную коллекцию и функции работы с ними.

Так уж совпало, что я являюсь тайным почитателем функционального программирования, а значит, в некоторой степени, лямбда-исчисления, которое состоит почти полностью из абстракций. Захотелось мне написать что-то максимально абстрактное и, что бы усложнить себе задачу, я решил, что встроенные типы данных это для слабых прикладников, а реализовать все нужно непременно в терминах кодирования Чёрча.

С лямбда исчислением я был знаком очень поверхностно, так как почти всегда статьи об этом разделе математики состоят полностью из формул, которые никак не попробовать на практике не представляется возможным. Поэтому пришла идея разобраться с ним на практике, и возможно привлечь на темную сторону силы адептов машины Тьюринга ООП.

Если вас не пугает Lisp, много лямбд и y-combinator (не тот, который с новостями),

Рассуждая о функциональном программировании, люди часто начинают выдавать кучу «функциональных» характеристик. Неизменяемые данные, функции первого класса и оптимизация хвостовой рекурсии. Это свойства языка, помогающие писать функциональные программы. Они упоминают мапирование, каррирование и использование функций высшего порядка. Это приёмы программирования, использующиеся для написания функционального кода. Они упоминают распараллеливание, ленивые вычисления и детерменизм. Это преимущества функциональных программ.

Забейте. Функциональный код отличается одним свойством: отсутствием побочных эффектов. Он не полагается на данные вне текущей функции, и не меняет данные, находящиеся вне функции. Все остальные «свойства» можно вывести из этого.

Нефункциональная функция:

a = 0
def increment1():
    global a
    a += 1

Функциональная функция:

def increment2(a):
    return a + 1

Вместо проходов по списку используйте map и reduce

---

Скачать учебник на русском языке
Скачать учебник на украинском языке

---

В документацию системы Wolfram Mathematica встроен виртуальный учебник, который подробно рассказывает о базовых принципах языка Wolfram Language, а также на множестве примеров показывает то, как его можно применять в самых разных областях знаний.

Этот учебник содержит в себе 356 статей, общий объем которых составляет несколько тысяч печатных страниц.

Мне радостно сообщить, что этот учебник теперь переведен на украинский и русский языки.

Перевод учебника делался довольно длительное время Андреем Михайловичем Зеленицей (сотрудником официального дистрибьютора продукции компании Wolfram Research на Украине, компании "Бакотек").

В последнее время мы часто слышим о реактивном программировании и видим различные баззворды: message-driven архитектура, event-sourcing, CQRS. К сожалению, на Хабре об этом пишут довольно мало, поэтому я решил исправить ситуацию и поделиться своими знаниями со всеми желающими.

В этой статье мы узнаем об основных особенностях реактивных приложений, рассмотрим, как паттерны CQRS и EventSourcing помогут нам в их создании, а чтобы не было скучно, мы с вами шаг за шагом сделаем свой мессенджер с вебсокетом и акторами, соответствующий всем канонам реактивного программирования. Для реализации всего этого добра, мы будем использовать замечательный язык Scala вместе с не менее превосходной библиотекой Akkа, реализующей модель акторов. Еще, мы будем использовать Play Framework для написания веб-составляющей нашего приложения. Итак, приступим.

Статья предназначена для тех, кто уже знаком со Scala и слышал о модели акторов. Все остальные тоже приглашаются к прочтению, принципы реактивного программирования можно применять вне зависимости от языка и фреймворка.

В ходе подготовки спецкурса «Scala for Java Developers» под платформу онлайн-обучения UDEMY, я анализирую другие «лекционные» видео. В библиотеке накопилось какое-то количество ссылок на дельных учебные материалы по Scala (видео на английском).

Для большинства видео указано количество просмотров. Надо сделать несколько замечаний:
1. Количество просмотров не является главным критерием качества и полезности видео, но этот может служить каким-то указателем на ценность.
2. Здесь не все популярное видео, что я встречал, а лишь то, что ценно по моему личному мнению.
3. Если кто-то знает еще хорошее видео — пишите, добавлю в списки.

• General
• Odersky about Scala
• Play
• Akka
• Spray
• Spark
• Slick (DB)
• SBT
• Scalaz
• Shapeless
• Spire (generic numeric programming)
• Functional/Reactive Programming

Некоторое время назад я анонсировал курс по Scala. Он стартовал и выкладывается на MOOC-платформу UDEMY — «Scala for Java Developers». Больше о курсе вы можете прочитать в конце статьи.

Сейчас я бы хотел представить материал по одной из тем курса — перегрузке операторов в Scala.

• Введение
• Infix operators
• «Pointless style» (infix notation) это не «point-free style» (tacit programming)
• Приоритет операторов
• Ассоциативность операторов
• Infix types
• Prefix operators
• Postfix operators
• О курсе

Одной из многих причин, почему мне нравится работать именно с функциональным программированием, является высокий уровень абстракции. Это связано с тем, что в конечном итоге мы имеем дело с более читаемым и лаконичным кодом, что, несомненно, способствует сближению с логикой предметной области.

В данной статье большее внимание уделяется на четыре вещи, представленные в Java 8, которые помогут вам овладеть новым уровнем абстракции.

Всем доброго утра

Это полностью валидный код на JavaScript.

Введение

Как-то раз я сидел и грустно смотрел на написанный в рамках изучения эрланговский код. Очень хотелось написать на нем что-нибудь более полезное, чем крестики-нолики, но как назло никаких подходящих задач в голову не приходило. Зато есть JavaScript, в котором есть и функции первого порядка, и каррирование, и map/filter/fold, и, главное, задачу придумать куда проще. А вот pattern matching-а своего нету. Беглый поиск выдал мне несколько библиотек, но предлагаемый ими синтаксис показался мне тяжеловесным. Можно ли сделать лаконичнее, ближе к родному эрланговскому синтаксису?

Спойлер: можно, если взять coffeescript, сделать так:

fn = Match -> [
  When {command: “draw”, figure: @figure = {type: “circle”, radius: @radius}}, -> 
    console.log(@figure, @radius)
  When {command: “draw”, figure: @figure = {type: “polygon”, points: [@first, @second | @rest]}}, -> 
    console.log(@figure, @first, @second, @rest);
]
fn {command: “draw”, figure: {type: “circle”, radius: 5, color: “red”}}
#output: {type: “circle”, radius: 5, color: “red”} 5

Кому интересно, как это получилось — добро пожаловать под кат.

Мы в rangle.io давно увлекаемся функциональным программированием, и уже опробовали Underscore и Lodash. Но недавно мы наткнулись на библиотеку Ramda, которая на первый взгляд похожа на Underscore, но отличается в небольшой, но важной области. Ramda предлагает примерно тот же набор методов, что и Underscore, но так организовывает работу с ними, что функциональная композиция становится легче.

Разница между Ramda и Underscore – в двух ключевых местах – каррирование и композиция.

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод статьи «16 Months of Functional Programming». Все мои замечания будут выделены курсивом.

В этой статье я хочу поделиться с вами моим опытом в функциональном программировании. Я чувствую, что в целом за прошедшие 16 месяцев стал лучше разбираться в информатике и компьютерах, чем за предыдущие 10 лет и всё это благодаря моему погружению в Scala и мир функционального программирования. Причина по которой функциональное программирование побуждает вас к постоянному развитию заключается в том, что каждую задачу необходимо переосмысливать заново. Порой невозможно поверить в то, что большинство стандартных задач могут быть решены иным путём и — бум! — функциональный подход предлагает лучшее решение и это шокирует.

История библиотеки Finch началась около года назад «в подвалах» Конфеттина, где мы пытались сделать REST API на Finagle. Не смотря на то, что finagle-http сам по себе очень хороший инструмент, мы стали ощущать острую нехватку более богатых абстракциий. Кроме того, у нас были особые требования к этим самым абстракциям. Они должны были быть неизменяемыми (immutable), легко композируемыми (composable) и в тоже время очень простыми. Простыми как функции. Так появилась библиотека Finch, которая представляет собой очень тонкий слой функций и типов поверх finagle-http, который делает разработку HTTP (micro|nano)-сервисов на finagle-http более приятной и простой.

Шесть месяцев назад вышла первая стабильная версия библиотеки, а буквально на днях вышла версия 0.5.0, которую я лично считаю pre-alpha 1.0.0. За это время 6 компаний (три из них еще не в официальном списке: Mesosphere, Shponic и Globo.com) начали использовать Finch в production, а некоторые из них даже стали активными контрибьюторами.

Этот пост рассказывает о трех китах на которых построен Finch: Router, RequestReader и ResponseBuilder.