Scala *

В данной статье хочется взглянуть на конечный автомат больше с точки зрения практического применения и меньше как на математическую модель.

Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. Мотивацию мы черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. 

Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Данный обзор посвящён применению теории категорий в программировании. Акцент сделан на то, что стремление к повышению качества программ неизбежно приводит к абстракциям («функтор», «монада» и прочие), которые уже появились в математике при решении другого рода задач.

В этой части будет рассказано об основных свойствах категорий, приведены примеры наиболее важных для дальнейшего изложения. Но сразу предупреждаю, что это лишь «скучное введение» — полезность представленных здесь сведений раскроется лишь в последующих частях обзора.

Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. Мотивацию мы черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями.

Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. 

Мотивацию мы черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

В 2021 году Мартин Одерски представил Scala 3. С тех пор экосистема адаптируется, а интерес к ней растет: Scala 3 становится стандартом для новых проектов, в то же время Scala 2 постепенно сворачивается.

В этой статье — наш опыт миграции проекта на Scala 3. Рассказываем, как справлялись с типовыми ограничениями и совместимостью, переписывали макросы и адаптировали популярные библиотеки, и почему архитектура модульного монолита помогла нам пройти этот путь безболезненно.

Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. Мотивацию мы черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. 

Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Для обработки Common Crawl на терабайтных объёмах широко используются архитектуры обработки данных, построенные на фреймворках вроде Apache Spark. Благодаря распределённой обработке данных и структурированному стримингу Spark позволяет разработчикам создавать масштабируемые пайплайны, применять логику фильтрации и формировать итоговые очищенные корпусы для обучения. Эта статья перевод моей статьи на medium.com, я хотел рассматреть, как на практике формируются обучающие наборы из Common Crawl (например, в проектах C4, CCNet, OSCAR, GPT-3, BLOOM, Falcon и др.), а затем показать пример Spark Streaming-приложения, который я написал и опубликовал в GitHub. Мы также приводим пример подхода, реализованного в DeepSeek, для фильтрации математического контента — узкоспециализированная задача, которая способна дать существенный прирост в качестве моделей.

Дискуссии о будущем языка Scala не утихают. Как быстро он должен развиваться? Что необходимо улучшить? Должен ли он вообще претерпеть какие‑либо изменения? В этой статье мы обсудим, как Scala должен эволюционировать в дальнейшем, почему эта эволюция необходима и в каких направлениях мы ее ожидаем в первую очередь. Мы надеемся, что сможем ответить на многие часто задаваемые вопросы о будущем языка и поможем сообществу понять, в каком направлении будет развиваться Scala в ближайшие месяцы и годы.

Это продолжение статьи про имплиситы и тайпклассы в Scala (если вы не знакомы с ними, то предлагаю начать с предыдущей статьи). А в этой статье рассмотрим классические примеры тайпклассов и их свойства и научимся писать максимально обобщенный код на Scala

Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии.

В наши дни общепризнанный стандарт для RTL-описаний — это язык SystemVerilog, но популярность сейчас набирает его альтернатива, Chisel. Далее я расскажу подробней об этом языке, его преимуществах, недостатках и рисках, связанных с переходом на Chisel со стандартного стека. Отдельно остановлюсь на функциональном программировании — возможности Chisel, которой нет в SystemVerilog, — и на дополнительных возможностях Chisel, улучшающих механизм переиспользования модулей. А также о том, почему код на Chisel менее подвержен ошибкам и всегда работает. Ну, почти всегда.

Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. Мотивацию мы черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями.

Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Однажды меня попросили подготовить рекомендации по программированию на Scala для сотрудников нашей компании. В поисках лучших рецептов приходилось заглядывать в самые пыльные уголки Интернета, и в одном из них, в ветхом проржавелом сундуке я заметил старинный конверт. Просто из любопытства решил заглянуть туда, благо конверт был уже вскрыт. Истлевшие страницы, поблекшие чернила, но содержание настолько меня заворожило, что я просто не мог не поделиться со всеми!

К сожалению, не удалось установить ни автора, ни адресата. Местами текст совершенно невозможно было прочитать, так что пришлось додумывать самому. Но даже несмотря на потери, письмо всё ещё достойно Вашего внимания.

Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. Мотивацию черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Знакомо ли вам чувство, когда на поддержке есть сервис, о принципах работы которого знает буквально пара человек? В таких условиях очередная задача по миграции с одного решения на другое эквивалентна по-дурацки спродюсированному квесту из ролевой игры: ищем документацию, просматриваем глазами код, вызваниваем тех немногих, кто посвящен в таинства организации компонента системы.

В какой-то момент порог негодования в нашей команде достиг критической отметки. Количество сервисов на поддержке приближалось к двум десяткам. Сами же сервисы не развивались, а просто существовали как есть. Более того, никакой общей доменной области, никаких актуальных описаний архитектуры. 

Мы решили навести порядок и разметить сервисы для понимания их архитектурных компонентов. После обсуждения взяли прицел на автоматизируемый процесс описания системы, а не на ручную поддержку документации. Добро пожаловать под кат — рассказываю о нашем пути, а в конце делюсь ссылкой на библиотеку.

Привет, Хабр! Мы — Настя и Эвелина — приветствуем свежую кровь в нашей небольшой, но уютной команде! Миша присоединился к нам месяц назад с горящими глазами и желанием раскопать и вывести на свет каждую драгоценную унцию информации и новостей из Scala-мира.

Мы рады видеть нового бойца в наших рядах и уверены, что сможем делать дайджест еще лучше. А вы можете поделиться собственными материалами — мы опубликуем их и скажем вам спасибо (づ ◕‿◕ )づ

В заметке "Идиоматическое внедрение зависимостей в ZIO 2" Пьер Рикадат описывает типичную структуру Scala-приложения на основе ZIO. Элементами этой структуры являются использование интерфейсов, классов с зависимостями и dependency injection.

Известен также подход, описанный в заметке "От внедрения зависимостей к отказу от зависимостей" Марка Симана. Автор прежде был апологетом внедрения зависимостей и написал об этом книжку. Но в функциональном подходе можно строить системы без зависимостей, что требует отказа сразу от интерфейсов, классов с зависимостями и от понятия dependency injection.

Хотелось бы посмотреть, как те же примеры, что приводит Пьер Рикадат, будут выглядеть без классов и интерфейсов. А также понять, можно ли использовать ZLayer'ы при разработке программ в функциональном стиле.

Перевод заметки Пьера Рикадата о механизме ZLayer в ZIO2 ("Idiomatic dependency injection for ZIO applications in Scala", Pierre Ricadat).

---

Я (автор оригинальной заметки) часто слышу в Интернете в Scala-обсуждениях, что ZLayer "слишком сложный" или "лишний". Эти совершенно противоречит моему опыту: я считаю, что ZLayer - невероятно крутая технология! В предыдущих версиях ZIO действительно были проблемы (те, кто помнит тип данных Has[_], знают, о чем я говорю!), но с тех пор всё поменялось. В этой статье я покажу идиоматическое использование ZLayer для DI (dependency injection, внедрение зависимостей) и надеюсь продемонстрировать, как это позволяет делать сложные вещи очень простым способом.

Примечание: Я много лет работал с приложениями ZIO (ещё даже до выхода версии 1.0!), и в настоящее время я работаю над серверной частью большой многопользовательской онлайн-игры, полностью написанной на Scala и использующей ZIO. Примеры в этой статье основаны на этой кодовой базе.

Ox, библиотека Scala для безопасного параллелизма и отказоустойчивости в императивном стиле (direct‑style) на JVM, получила новую реализацию параллельной потоковой обработки данных. Она позволяет определять конвейеры обработки данных с помощью функционального API, императивного API или сразу обоих вариантов одновременно.

Потоковая обработка данных в Ox была и раньше: предыдущая реализация была основана исключительно на каналах. Хоть она и работала, но все‑таки имела свои недостатки: каждый этап преобразования вводил асинхронную границу. В некоторых ситуациях это может быть неэффективно: если вы оперируете всего лишь несколькими неблокирующими и не требующими больших затрат CPU этапами, такими как .filter, .mapStateful или .interleave, асинхронные границы просто не нужны. Следовательно, такой подход приводил к избыточному параллелизму.