Пробежавшись по предыдущим статьям на Хабре, тыц и тыц так и не удалось в быстром режиме понять, что делает неявность (implicit) в Scala. Попробуем разобраться вместе.


Итак, implicit в Scala позволяют избежать вызывания методов или явных ссылок на переменные, и взамен этого позволяют компилятору самому найти нужные неявные данные.

Например, мы могли бы написать функцию для преобразования из Float в Int(FloatToInt) и, вместо того, чтобы вызвать эту функцию явно, компилятор бы сделал это вместо нас неявно:

def double(value: Int) = value * 2
implicit def FloatToInt(value: Float):Int = value.toInt
println(double(2.5F))

Запутанно? Давайте обо всём по порядку.

Приглашаем вас на второй в России открытый митап Camunda BPM, который пройдет 30 мая 2019 года на площадке Райффайзенбанка в Нагатино.

Как прошел первый митап сообщества Camunda BPM можно посмотреть в этом посте.

Для нас очень важно формировать сообщества и делиться знаниями и опытом как внутри компании, так и во вне. Именно поэтому на регулярной основе мы проводим открытые митапы по разным направлениям.

Сильное сообщество – крутая площадка для развития, поэтому мы не только приглашаем вас на митап, но и активно зовем всех присоединяться к чату Camunda BPM User Group. С поддержкой комьюнити жить проще и веселее, ведь тогда появляется возможность что-то быстро спросить у коллег или просто скинуть интересную статью или мем.

Хотите в чат? Тогда вам сюда

Нет, это не очередная попытка объяснить монады. Я не знаю, как это сделать и не могу представить, как бы я, например, из настоящего мог бы объяснить это себе из прошлого.

Это же касается и остальных концептов FP. Я понимаю их ценность, как ими пользоваться. Но я не знаю, как это донести до людей, которые изначально настроенны негативно к функциональному подходу. Не думаю, что это вообще возможно. Практика легко решает это дело, но до неё у людей редко доходят руки.

Я даже не знаю, как ответить на более простые вопросы. Несмотря на то, что пишу на Scala больше 3 лет, я не могу на пальцах объяснить преимущества языка для человека извне. Например, пару месяцев назад мне довелось провести не лучшую дискуссию.

Функциональное программирование в Scala может быть нелегко освоить из-за некоторых синтаксических и семантических особенностей языка. В частности, некоторые средства языка и способы реализации задуманного с помощью основных библиотек кажутся очевидными, когда ты с ними знаком — но в самом начале изучения, особенно самостоятельного, узнать их не так просто.

По этой причине я решил, что будет полезно поделиться некоторыми советами по функциональному программированию в Scala. Примеры и наименования соответствуют cats, но синтаксис в scalaz должен быть аналогичным из-за общей теоретической базы.

Всем привет!

В первой части мы подробно рассмотрели как создавать и работать с dApp (децентрализованным приложением) в Waves RIDE IDE.

Давайте сейчас немного потестируем разобраный пример.

Этап 3. Тестирование dApp аккаунта

Всем привет!

Совсем недавно Waves Labs анонсировал конкурс для разработчиков приуроченный к релизу в тестовую сеть расширения языка смарт-контрактов RIDE для децентрализованных приложений Ride4Dapps!

Мы выбрали кейс DAO, так как Ventuary планирует заниматься разработкой dApp с социальными функциями: голосованием, фандрейзингом, доверительным управлением и пр.

Мы начали работу с простого примера в Q&A-сессии и в RIDE IDE — примере с общим кошельком.

Хотелось бы рассказать один интересный механизм работы с конфигурацией распределённой системы. Конфигурация представлена напрямую в компилируемом языке (Scala) с использованием безопасных типов. В этом посте разобран пример такой конфигурации и рассмотрены различные аспекты внедрения компилируемой конфигурации в общий процесс разработки.

(english)

Месяца назад я получил свою первую работу и стал стажер-разработчиком, наша команда использует язык Scala. Мне кажется, все начинающие разработчики в первый день потерянные. одновременно наваливается куча новых имен, технологий, каких-то правил, да и мало ли что еще, абсолютно все для тебя ново, это же первая работа. В моем же случае я еще и не знал языка, на котором буду программировать, до момента собеседования я даже никогда о нем не слышал. Итог: в первый день я был в полном ауте. Спросите как тогда я вообще получил эту работу? Я знал Java, на собеседовании мне сказали что джависту перейти на скалу будет достаточно легко и можно не переживать. Но видимо чуть-чуть попереживать все же стоило, потому что первое время перед собой я видел просто экраны, заполненные текстом, в которых сходу была ясна едва ли половина.

Но больше дискомфорта приносило даже не то, что я чего-то не понимал, а то что там многое по-другому, да даже тип переменной идет после названия, а порой его вообще нет.

final String str = "abc"; //Java

val str = "abc" // Scala

Привет, Хабр! Предлагаю вашему вниманию перевод статьи "A tale on Semirings" автора Luka Jacobowitz.

Когда-нибудь задумывались, почему сумма типов называется суммой типов. Или, может, вы всегда хотели узнать, почему оператор <*> записывается именно так? И что это имеет общего с полукольцами? Заинтересовавшихся прошу под кат!

23 марта 2019 года пройдет четырнадцатый слет IT-сообществ Санкт-Петербурга IT Global Meetup 2019.

Весенний слет петербургских IT-сообществ стартует в субботу! На островках сообществ можно будет ознакомиться с их деятельностью и принять участие в активностях. ITGM — не форум, не конференция. ITGM — встреча, созданная самими сообществами со свободой действий, докладов и активностей.

На днях мы решили пообщаться c Дмитрием Бугайченко (dmitrybugaychenko), одним из наших преподавателей программы "Анализ данных на Scala", и обсудить с ним актуальные вопросы использования Scala в задачах Data Science и Data Engineering. Дмитрий является инженером-аналитиком в "Одноклассниках".

В интернете есть огромное количество руководств и примеров, на основе которых вы, дорогие читатели, сможете «без особого труда» и с «минимальными» временными затратами написать код, способный на фото отличать кошечек от собачек. И зачем тогда тратить время на эту статью?

Основной, на мой взгляд, недостаток всех этих примеров — ограниченность возможностей. Вы взяли пример, — пусть даже с базовой нейронной сетью, которую предлагает автор, — запустили его, возможно, он даже заработал, а что дальше? Как сделать так, чтобы этот незамысловатый код начал работать на production-сервере? Как его обновлять и поддерживать? Вот тут и начинается самое интересное. Мне не удалось найти полного описания процесса от момента «ну вот, ML-инженер обучил нейронную сеть» до «наконец-то мы выкатили это в production». И я решил закрыть этот пробел.

У вас бывало, что вы залипаете в какую-то простенькую игру, думая, что с ней вполне бы мог справиться искусственный интеллект? У меня бывало, и я решил попробовать создать такого бота-игрока. Тем более, сейчас много инструментов для компьютерного зрения и машинного обучения, которые позволяют строить модели без глубокого понимания подробностей реализации. «Простые смертные» могут сделать прототип, не строя нейронные сети месяцами с нуля.



Под катом вы найдете процесс создания proof-of-concept бота для игры Clash Royale, в котором я использовал Scala, Python и CV-библиотеки. Используя компьютерное зрение и машинное обучение я попытался создать бота для игры, который взаимодействует как живой игрок.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод своей статьи «Why you should think about functional programming», посвященной функциональному программированию.



Почему вы должны думать о функциональном программировании? Давайте ответим на следующие вопросы:

• всегда ли ваши проекты выполняются в определенные сроки?
• Были ли у пользователей какие-либо жалобы?
• Поддержка проекта никогда не занимала много времени?
• Новый функционал всегда удачно вписывается в существующую архитектуру?

Если ответы на все вышеупомянутые вопросы положительные, вам не нужно ничего менять, ваша команда — редкий пример гармоничного персонала, методологии и инструментов. В противном случае вы должны быть открыты для новых подходов к решению ваших проблем, включая критический взгляд на используемые технические средства и языки программирования.

Существуют различные способы обработки ошибок в языках программирования:

• стандартные для многих языков исключения (Java, Scala и прочий JVM, python и многие другие)
• коды статуса или флаги (Go, bash)
• различные алгебраические структуры данных, значениями которых могут быть как успешные результаты так и описания ошибок (Scala, haskell и другие функциональные языки)

Исключения используются очень широко, с другой стороны о них часто говорят, что они медленные. Но и противники функционального подхода часто апеллируют к производительности.

Последнее время я работаю со Scala, где в равной мере я могу использовать как исключения так и различные типы данных для обработки ошибок, поэтому интересно какой из подходов будет удобнее и быстрее.

Сразу отбросим использование кодов и флагов, так как этот подход не принят в JVM языках и по моему мнению слишком подвержен ошибкам (прошу прощения за каламбур). Поэтому будем сравнивать исключения и разные виды АТД. Кроме того АТД можно рассматривать как использование кодов ошибок в функциональном стиле.

UPDATE: к сравнению добавлены исключения без стек-трейсов

Waves Platform — одна из крупнейших в мире блокчейн-платформ, она входит в первую двадцатку блокчейн-компаний мира. В декабре Waves проводит хакатон для разработчиков: приглашаем познакомиться с экосистемой продуктов, командой проекта и присоединиться к блокчейн-сообществу.

Если вы не знаете, чем отличаются

someMap.map{ case (k, v) => k -> foo(v)}

и

someMap.mapValues(foo)

кроме синтаксиса или сомневаетесь/не знаете, к каким плохим последствиям это отличие может привести и причем тут identity, то это статья для вас.

В противном случае — поучаствуйте в опросе, расположенном в конце статьи.

Разработка программ высокого качества подразумевает, что программа и её части подвергаются тестированию. Классическое модульное (unit) тестирование подразумевает разбиение большой программы на маленькие блоки, удобные для тестов. Либо, если разработка тестов происходит параллельно с разработкой кода или тесты разрабатываются до программы (TDD — test driven development), то программа изначально разрабатыватся небольшими блоками, подходящими под требования тестов.

Одной из разновидностей модульного тестирования можно считать propery-based testing (такой подход реализован, например, в библиотеках QuickCheck, ScalaCheck). Этот подход основан на нахождении универсальных свойств, которые должны быть справедливы для любых входных данных. Например, сериализация с последующей десериализацией должна давать такой же объект. Или, повторная сортировка не должна менять порядок элементов в списке. Для проверки таких универсальных свойств в вышеупомянутых библиотеках поддерживается механизм генерации случайных входных данных. Особенно хорошо такой подход работает для программ, основанных на математических законах, которые служат универсальными свойствами, справедливыми для широкого класса программ. Есть даже библиотека готовых математических свойств — discipline — позволяющая проверить выполнение этих свойств в новых программах (хороший пример повторного использования тестов).

Иногда оказывается, что необходимо протестировать сложную программу, не имея возможности разобрать её на независимо проверяемые части. В таком случае тестируемая программа представляет собой черный белый ящик (белый — потому что мы имеем возможность изучать внутреннее устройство программы).

Под катом описаны несколько подходов к тестированию сложных программ с одним входом с разной степенью сложности (вовлеченности) и разной степенью покрытия.

В настоящее время многие компании предоставляют сервис облачного хранилища, но каждая имеет свой проприетарный клиент и их функционал, как правило, оставляет желать лучшего.
Существующие альтернативы мне не подошли в силу многих причин, поэтому я решил сделать собственный универсальный клиент — shadowcloud

Как-то так он выглядит:

Что умеет

• Прямая загрузка (без использования локального диска) в Google Drive, Яндекс Диск (WebDAV), Облако Mail.Ru, Dropbox
• Полное шифрование по умолчанию, большой выбор алгоритмов и настроек
• Защищённая паролем база данных
• Чексуммы и дедупликация
• Убирает ограничение на размер файла
• Репликация или разбиение файлов по разным хранилищам
• Стриминг медиа без ограничений
• Создаёт превью и извлекает метаданные и текст документов
• Версионирование файлов и всей структуры директорий
• Markdown заметки, подсветка кода
• Быстрое сохранение веб-страниц со встроенными ресурсами
• Кэширование файлов в памяти
• Использование в виде локального диска с помощью FUSE (требуется winfsp)
• Открытый исходный код, почти каждый аспект настраивается через shadowcloud.conf