Чтобы применять Domain-Driven Design, DDD Aggregate и Transactional outbox на MongoDB, наша команда создала open source — библиотеку calypso для работы с BSON.
Публикация для тех, кто стремится к современным практикам разработки и разделяет наше влечение к Scala 3.
Готовы к открытиям? Добро пожаловать в мир функционального программирования и надёжной работы с schema-on-read.
Монада Cats-effect Resource предоставляет отличную монадическую абстракцию над паттерном try-with-resource. Например, она позволяет управлять жизненным циклом зависимостей, включая закрытие/финализацию ресурса, когда он больше не нужен (закрытие соединения с базой данных, освобождение кэша при завершении работы). В сочетании с компонуемостью монад это стало очень популярным подходом для управления зависимостями — до такой степени, что такие библиотеки Scala, как http4s, предоставляют свои зависимости обернутыми в монаду Resource.
Валидация данных — отнюдь не новое явление в разработке программного обеспечения. В этой статье мы с вами будем решать практическую задачу — реализуем комплексную валидацию для ситуации, когда пользователь пытается создать пароль для своего профиля.
Наша цель — аккумулировать ошибки валидации таким образом, чтобы пользователь увидел все допущенные им ошибки в пользовательском интерфейсе одновременно и мог изменить свой пароль в соответствии с нашими требования за одну попытку.
Привет, Хабр! Мы — Рома, Настя и Карина — бэкенд-разработчики Тинькофф, 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 cвои комментарии. Мотивацию черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ
Концепция implicit в Scala представляет собой одну из наиболее уникальных и мощных особенностей этого языка программирования. Этот ключевой механизм позволяет разработчикам создавать более гибкий и чистый код, улучшая читаемость и расширяемость программ.
В этой статье мы погрузимся в мир implicit в Scala, исследуем его суть, применение и возможности. Мы рассмотрим, как implicit обеспечивает поддержку для реализации различных паттернов и шаблонов программирования, а также как его использование способствует созданию более элегантных и эффективных решений задач. Давайте углубимся в эту удивительную возможность Scala и узнаем, как использовать implicit для улучшения вашего кода.
Система типов Scala 3 позволяет конструировать вторичные структуры данных в пространстве типов. Ярким примером таких структур может выступать HList, впоследствии ставший основой реализации кортежей. Кортежи в Scala 3 стали весьма гибким инструментом, позволяющим захватить в упорядоченном виде сведения о разнородных типах.
В настоящей заметке мы рассмотрим реализацию структуры "множество типов" на основе кортежей с использованием инструментов Scala 3.
А что, если бы операции List[A].head и List[A].tail в Scala были бы безопасными на этапе компиляции?
В один ноябрьский вечер я задался этим вопросом, и, обладая нулевыми знаниями по метапрограммированию, принялся реализовывать список SList[A, N] с известным на этапе компиляции размером. Даже for-comprehension в итоге получилось реализовать!
Как это получилось сделать и какими средствами языка? Если рассказывать подробно - долгая история.
В функциональном программировании широко используются так называемые алгебраические типы данных. Такие данные формируются из более простых типов с использованием всего двух операций — "суммы" и "произведения". Использование таких математических операций оказывается очень удобным с точки зрения последующей обработки с помощью сопоставления с образцом ("паттерн-матчинг"/pattern matching).
Помимо удобства при разработке, математичность получающихся структур данных позволяет делать более понятные, прозрачные и логичные конструкции, находящие применение в самых разных предметных областях.
В этой заметке посмотрим на примеры моделирования ошибок и сообщений логирования.
Функциональное программирование одной из целей ставит отражение логики программы в типах входных/выходных значений функций. Типы аргументов и результатов накладывают существенные ограничения на то, как может быть реализована функция. Тем самым, позволяют делать разумные выводы о работе функции, ориентируясь только на её сигнатуру. Такое явление называется "параметричность". Замечательным примером параметричности служит такая сигнатура:
val f: [A] => A => AЭту сигнатуру можно прочитать так: для любого типа, получив значение этого типа, вернуть какое-то значение того же типа. Исходя из того, что тип может быть любым, и никаких операций над этим типом мы не определили, единственной продуктивно завершающейся реализацией является identity. Здесь и далее мы исключаем непродуктивные решения вида f(a) = f(a) (зависание/отсутствие завершения) или f(a) = throw Exception() (исключение).
Для представления эффектов часто используется конструкция IO[A]. Значение из этого объекта можно получить, только выполнив код, содержащийся внутри. Довольно часто можно столкнуться с ситуацией, когда само значение нам не настолько интересно, как факт выполнения определённой операции. Обычно используется тип возвращаемого значения IO[Unit]. В этой заметке предлагается воспользоваться параметричностью, чтобы получить определённые гарантии.
Давайте разберем, что такое класс типов. Обратимся к формальному определению:
Класс типов (type class) — это абстрактный параметризованный тип, который позволяет добавлять новое поведение к любому закрытому типу данных без использования подтипов.
Класс типов - это в первую очередь про "поведение". Когда мы определяем класс типов, то неявно заключаем "контракт", в котором описываем желаемое для определяемого класса типов поведение.
Привет, Хабр! Мы — Рома, Настя и Карина — бэкенд-разработчики Тинькофф, 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. Свою мотивацию черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ
Всем привет!
Во время нашей работы часто приходится сталкиваться с таким форматом обмена данных как JSON, и на данный момент существует большое количество различных библиотек для JSON сериализации. Конечно, для любителей языка программирования Scala, которые хотят использовать преимущества этого языка, тоже есть такая библиотека – о ней и пойдёт речь в данной статье.
Привет, Хабр! Мы — Рома, Настя и Карина — бэкенд-разработчики Тинькофф, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. Свою мотивацию черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. Приветствуем любую обратную связь!
Некоторые оптимальные алгоритмы, оказывается, можно вывести из неоптимальных, пользуясь эквивалентными преобразованиями алгоритма. Бёрд и Меертенс разработали формализм, который устанавливает свойства функций высшего порядка map, fold, scan, позволяющие преобразовывать алгоритмы в эквивалентные. (См. также на Вики). Ниже представлен вольный перевод статьи Бёрда.
Рассмотрим задачу поиска максимальной суммы сегмента массива. Эту задачу можно переформулировать в виде математически точного ответа:
Для всех сегментов, которые можно получить из массива, необходимо посчитать сумму чисел, а затем среди всех таких сумм найти максимальную.
Мы так привыкли к типам, что редко задаёмся вопросом, что же они такое на самом деле? А главное - почему возникла необходимость в их использовании? Этот поверхностный обзор сделан для того, чтобы продемонстрировать, как типы и другие связанные абстракции являются следствием из обобщения условий различных задач.
Привет, Хабр! Мы — Рома, Настя и Карина — бэкенд-разработчики Тинькофф, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. Свою мотивацию черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ
В первой части мы рассмотрели примеры тестов, из которых не все одинаково полезны. Затем попытались определиться, что же такое качество ПО, и предложили "распрямлять" код и выводить программы из требований. Рассмотрели классификацию ошибок. Рассмотрели те задачи, в которых тесты хорошо себя проявляют.
Попробуем разобраться, что получится, если применить все эти соображения к тестам из первой части.
В первой части мы рассмотрели примеры тестов, из которых не все одинаково полезны. Затем попытались определиться, что же такое качество ПО, и предложили "распрямлять" код и выводить программы из требований. Рассмотрели классификацию ошибок.
Видя необоснованные надежды, возлагаемые на юнит-тесты, хотелось бы понять, что в действительности можно ожидать от тестов.
В первой части мы рассмотрели примеры тестов, из которых не все одинаково полезны. Затем попытались определиться, что же такое качество ПО, и предложили "распрямлять" код. Рассмотрели классификацию ошибок.
Теперь рассмотрим, как использовать типы, чтобы реализуемая программа сразу гарантированно соответствовала предъявляемым требованиям.
В первой части мы рассмотрели примеры тестов, из которых не все одинаково полезны. Затем попытались определиться, что же такое качество ПО, и предложили "распрямлять" код.
Теперь посмотрим, от каких ошибок защищают тесты, а от каких — другие инструменты из арсенала разработчика.