Мне стало скучно писать на Python, захотелось чего-нибудь необычного. Решил попробовать Haskell. Языка я не знаю, однако просто писать консольные учебные программы, типа вычисления факториала, не хотелось. После изучения довольно большого числа постов про Haskell и его применения в реальной жизни, я понял, что одна из потенциальных точек роста популярности языка — написание web-приложений. Как ни странно, под Haskell есть довольно много web-фреймворков. Мой выбор пал на Spock, потому что, судя по описанию, это простой и быстрый в разработке фреймворк. У меня есть некоторый опыт написания web-приложений на Flask, поэтому я подумал, что будет интересно сравнить такие непохожие подходы в решении похожих задач. В статье я постараюсь максимально подробно изложить свой путь проб и ошибок в изучении Haskell на примере написания простейшего web-приложения на Spock. Возможно, это будет полезно для тех, кто сомневается, пробовать ли изучать Haskell и будет ли он полезен в реальной жизни.

Предлагаю вашему вниманию перевод замечательной свежей статьи Джастина Ле. В своём блоге in Code этот автор достаточно легким языком рассказывает о математической сути красивых и изящных функциональных решений для практических задач. В этой статье подробно разбирается пример того, как перенос математической структуры, которую образуют данные в предметной области на систему типов программы, может сразу, как писали Джеральд и Сассман "автомагически", привести к работающему решению.

Приведённый на картинке код — это полноценная самодостаточная, расширяемая реализация парсера регулярных выражений, написанная "с нуля". Высший класс, настоящая магия типов!

Введение

Как узнать, что человек понял, что такое монады? Он сам вам об этом расскажет в первые 5 минут общения и обязательно попробует объяснить. А ещё напишет об этом текст и по возможности где-нибудь его опубликует, чтобы все остальные тоже поняли, что такое монады.

Среди функциональных программистов, особенно на Haskell, монады стали чем-то вроде локального мема. Их часто пытаются объяснить, отталкиваясь от частных случаев и сразу приводя примеры использования. Из-за этого слушатель может не уловить основную суть понятия, а монады так и останутся чёрной магией, ну или просто средством костылизации побочных эффектов в чисто функциональных языках.

Я сначала расскажу про базовые понятия теории категорий, а затем мы с практической точки зрения подойдём к определению монады и увидим, что на самом деле очень многие программисты пользуются этой мощной абстракцией в одном из её проявлений.

Моё изложение во многом основывается на книге Бартоша Милевски "Теория категорий для программистов", которая создавалась как серия блогпостов, доступна в PDF, а недавно вышла в бумаге.

Примеры приводятся на Haskell, предполагается, что читатель знаком с синтаксисом и основными понятиями языка. В упомянутой книге есть примеры и на С++, можете сравнить чистоту и понятность кода.

Мотивация

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).

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.

Валидация типом

type EmailContactInfo  = String
type PostalContactInfo = String

data ContactInfo = EmailOnly EmailContactInfo | 
                   PostOnly PostalContactInfo | 
                   EmailAndPost (EmailContactInfo, PostalContactInfo)

data Person = Person 
  { pName :: String,
  , pContactInfo :: ContactInfo,
  }

Валидация данными высокого рода

data Person = Person
  { pName :: String
  , pAge  :: Int
  }

newtype Foo a = Bar a
newtype Id = MkId Word

Типичные вопросы новичка

data Foo a = Bar a
data Id = MkId Word

data Id = MkId !Word

При слове ТРИЗ, часто вспоминают тезис "идеальная система — та, которой нет (а ее функция при этом выполняется)". Как хороший админ, который не появляется в офисе, а все при этом исправно работает.

Функция и система — критически важные понятия в ТРИЗ, говорят даже о функциональном стиле мышления. Правда при этих словах лично у меня сразу возникает ассоциация с функциональными языками программирования.

Попробуем посмотреть, насколько органично идеи функционального мышления ТРИЗ отображаются на Haskell, одном чистых функциональных языков общего назначения.

Всем привет.

В последнее время я работаю с распределенными системами и часто встречаюсь с проблемами работы с данными, части которых могут находиться в различных местах. Ну и так как я уже продолжительное время пишу на Haskell, описание проблемы и мощная система типов здорово помогли в дальнейшем развитии этой идеи. Речь пойдет о том, как всего одна несущая алгебраическая конструкция позволила решить задачу рециркулирующих данных в общем виде.

Software Transactional Memory

Три мудреца поспорили, кто из них самый мудрый. Чтобы выяснить правду, каждый надел на голову колпак случайного цвета. Каждый мудрец видит цвета колпаков своих оппонентов, но не видит свой собственный. Побеждает тот, кто сможет определить цвет своего колпака.

Так получилось, что все трое вытянули колпаки белого цвета. Мимо проходящий прохожий сообщает им: «на одном из вас надет белый колпак». Через некоторое время самый умный из мудрецов воскликнул: «на мне белый колпак!!!».

Как он об этом догадался?

Привет, Хабр!

На днях я захотел достать ресурсы одной визуальной новеллы, созданной с помощью Ren'Py (Да, да, того самого "Бесконечного Лета"). Опытным путем было установлено, что все они хранятся в файле archive.rpa. Я нашел готовые скрипты для распаковки на Github, но решил достать их сам, Haskell в помощь...

Область ИТ растёт, и легко заблудиться в зоопарке подходов, фреймворков и технологий, которые громко заявляют о своей "новизне" и "эффективности". Но за обёрткой обычно скрываются старые добрые идеи, заново "изобретённые" в другом контексте. В итоге распространяется не самая простая и эффективная, а самая разрекламированная реализация. Разработчики не успевают вдумчиво произвести выбор из-за постоянного недостатка времени, а менеджеры выбирают самое распространённое, чтобы снизить риски при поиске разработчиков.

Для себя я стараюсь свести используемый в индустрии термин или технологию к простому определению или наглядному примеру. Предлагаю справочник, очень краткий, и поэтому неполный и не претендующий на точность.

• Первый «вау-эффект» я испытал от Центральной предельной теоремы. Берем кучу случайных величин, устремляем их количество в бесконечность и получаем нормальное распределение. И совсем неважно как распределены эти величины, неважно, будь это подбрасывания монетки или капли дождя на стекле, вспышки на Солнце или остатки кофейной гущи, результат будет всегда один — их сумма всегда стремится к нормальности. Разве что, нужно потребовать их независимость и существование дисперсии (позднее я узнал, что существует теорема и для экстремальных тяжелохвостых распределений с бесконечной дисперсией). Тогда этот парадокс долго не давал мне заснуть.
• В какой-то момент учебы в университете такие предметы как дискретная математика и функциональный анализ слились вместе и всплыли в теорвере под видом выражения «почти наверное». Стандартный пример: вы случайно выбираете число от 0 до 1. С какой вероятностью вы ткнёте в рациональное число (привет, функция Дирихле)? Спойлер: 0. Ноль, Карл! Бесконечное множество не имеет никакой силы, если оно счетно. У вас бесконечное число вариантов, но вы не выберете ни один из них. Вы не выберете 0, или 1, или 1/2, или 1/4. Вы и не выберете 3/2.
  
  Да-да, что выбрать 1/2, что выбрать 3/2, вероятность нулевая. Вот только в 3/2 вы не ткнёте точно, таковы условия, а в 1/2 вы не попадёте ну… «почти наверное». Концепция «почти всюду»/«почти наверное» забавляет математика, а обывателя заставляет крутить пальцем у виска. Многие ломают себе мозг в попытке классифицировать нули, но результат того стоит.
• Третий по счёту, но не по силе, «вау-эффект» настиг уже на переходе в advanced level