В первой части мы рассмотрели примеры тестов, из которых не все одинаково полезны. Затем попытались определиться, что же такое качество ПО, и как подходить к вопросу тестирования с системной точки зрения.
Теперь рассмотрим один из аспектов разработки, позволяющий уменьшить необходимое количество тестов — "прямолинейность" кода (как понятие, противоположное цикломатической сложности).
Сталкивались с тестами, которые толком ничего не тестируют? А тесты, которые что-то тестируют, но при этом всё равно постоянно возникают баги? Может быть, тесты, которые приходится каждый раз исправлять?
Несложно построить тест, обеспечивающий 100% покрытие, но при этом ничего не проверяющий и не гарантирующий. (См., например).
Проблемы юнит-тестов уже затрагивались на Хабре ранее:
В заметке рассматривается несколько разновидностей бестолковых тестов, а также некоторые ограничения самой идеи тестирования. А затем (в следующих частях) предлагаются разумные, на взгляд автора, меры обеспечения качества программ, включающие как уменьшение количества малополезных тестов, так и применение тестов там, где они уместны.
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 мы черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ
В данной статье рассматривается непопсовый метод тестирования чисел на простоту с использованием биномиальных коэффициентов. Авторы представляют алгоритм, позволяющий быстро и точно определить простые числа (но это не точно), ограничиваясь проверкой всего лишь половины биномиальных коэффициентов. Код реализации приводится на языке программирования Scala с использованием длинной арифметики. Результаты тестирования на большом наборе чисел демонстрируют эффективность и надежность предложенного метода.
В данной статье исследуется метод оценки параметров систем дифференциальных уравнений на основе неточных наблюдений. Автор проводит численный эксперимент с использованием языка программирования Scala для оценки реальных результатов и более подробного изучения предложенного алгоритма. Алгоритм оценки параметров включает подготовку данных, генерацию неточных наблюдений, использование численных методов для решения системы уравнений и оценку приближенных значений параметров. Эксперимент проводятся на системе Лоренца, и результаты оценки параметров сравниваются с реальными значениями. Заключение статьи делает выводы о применимости метода и его эффективности при оценке параметров систем дифференциальных уравнений на основе неточных наблюдений.
В данной статье рассматривается создание расширяемого алгоритма строкового калькулятора, который позволяет пользователю самостоятельно определять операции и константы, с которыми работает калькулятор. Основная цель статьи - предоставить описание процесса разработки и реализации такого алгоритма, а также продемонстрировать его гибкость и возможности для настройки под индивидуальные нужды пользователей.
Apache Flink является популярным фреймворком для обработки больших данных и аналитики в режиме реального времени. Одним из ключевых компонентов этого фреймворка является Table API, который предоставляет удобный и выразительный способ работы с данными в формате таблиц, аналогичный SQL.
Если вы разработчик, который хочет узнать больше о том, как использовать Apache Flink Table API для обработки потоковых данных, или если вы интересуетесь современными инструментами аналитики данных, эта статья для вас.
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 другие интересные новости и собственные комментарии. Свою мотивацию мы черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ
При описании модели данных, часто приходится создавать новые типы, в первую очередь, используя такие ключевые слова как class/struct/record. Я же предлагаю взглянуть на случаи, когда моделируемая сущность, описывается существующими, часто простыми типами, такими как целое число или строка. В статье хочу поделиться мыслями, которые привели меня к использованию специальных типов там, где часто используются встроенные: int, string и тому подобные. И как удобно (относительно) это делать. Примеры приведу на языках Scala, Go и C++.
Привет!
Меня зовут Александр Маркачев, я 3,5 года работаю на позиции Data Engineer в билайне и люблю открывать для себя что-то новое и интересное в работе. Так случилось и с темой, которой я сегодня хочу с вами поделиться — со spill-ами.
Под катом мы поговорим о том, что такое Spill-ы в контексте Spark, и почему именно для Spark это не такая уж сильно плохая штука. Рассмотрим, из-за чего Spill-ы в принципе возникают, разберем несколько видов Spill-ов (и даже вызовем их намеренно), а затем будем решать эту проблему.
Что такое spill-ы в Spark
Вообще, Spill — это термин для обозначения процесса перемещения данных из памяти на диск, а затем снова обратно в память. По крайней мере, именно так гласит официальная трактовка. Если проще, то дело вот в чем — когда у Spark не хватает ресурсов для обработки, он перемещает данные на диск.
В процессе обработки существуют разные участки — есть Executor Memory, есть Storage Memory, и когда эти участки оба целиком заполнены, то они начинают переполняться и вызывать утечку данных. Причем в отличие от утечки в C, Java или еще где-то, в Spark это преднамеренное действие для того, чтобы ваша задача не падала. Собственно, именно поэтому при нехватке ресурсов данные и «проливаются».
Можно ещё сильнее упростить аналогию.
В предыдущем посте о производных в Scala я объяснил суть идеи и показал, как мы можем извлечь из нее пользу, используя производные, предоставляемые библиотеками. В этот раз копнем глубже и реализуем нашу собственную деривацию с помощью Magnolia.
Примечание: Этот пост предназначен для пользователей Scala среднего (intermediate) уровня. Если же вы еще не знакомы с данной темой, я рекомендую начать с введения для начинающих.
Привет, Хабр!
Меня зовут Дмитрий Мулло, я сотрудник Группы «Иннотех».
В этой статье на несложных примерах рассматриваются понятия объектно‑ориентированного программирования, такие как «класс» и «объект», помогающие структурировать код приложения.
Привет, хабр!
Данная задача в разных вариациях мне давалась на нескольких собеседованиях несколько лет назад. Хоть мой дизайн и проходил, мне стало интересно реализовать это в коде с нуля. Сыроватый и сильно урезанный по функционалу MVP готов, ссылка на github будет под катом. Пока что мной запланировано 3 статьи - эта, по бэкенду и по фронту. Будет много кода на scala, много котов (cats effect), стримов (fs2), пара lock-free техник, scala js, и постараюсь сделать так, чтобы мозг от всего этого не взорвался.
Все, кому интересно - добро пожаловать под кат.
Привет! Меня зовут Сергей Грибков, я тимлид команды FM&RA в билайне, и в этом посте я хочу рассказать об одной фирменной особенности Scala под названием implicits. Это неявные параметры, неявные преобразования, неявные классы.
Почему неявные — потому что они не требуют прямого вызова, если мы говорим о методах, не требуют прямой передачи в метод, если мы говорим о параметрах, и так далее.
В Scala implicits широко распространены. Скорее всего, вы уже сталкивались с ними в различных библиотеках и фреймворках, например, Apache Spark.
Чтобы успешно использовать implicits в собственном коде и работать со сторонними библиотеками, требуется понимание принципов их работы. Поэтому давайте разберем, как всё устроено.
Итак, существует три основных категории implicits:
Частичная функция (в отличие от полной) — это функция, которая определена не для всех возможных входных данных. Частичная функция g: A => B — это функция, для которой существуют некоторые значения a в области A такие, что g(a) не определена. Scala имеет хорошую поддержку частичных функций.
Когда дело доходит до обработки ошибок, основной стратегией является прекращение всех вычислений после обнаружения первой погрешности. Обычно это достигается за счет использования исключений. Хотя этот подход работает в большинстве случаев, бывают случаи, когда он не идеален. Например, при получении запроса от пользователя предпочтительнее вернуть все ошибки сразу и позволить исправить их одним махом. В этой статье я рассмотрю такой сценарий и изучу конкретный пример с использованием Scala 3 и библиотеки Cats.
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
Привет! Меня зовут Никита Калинский, я разработчик в Тинькофф Бизнесе. Сейчас я занимаюсь продуктом под названием «Лента операций». Физлица в желтом приложении могут отслеживать все свои операции, и мы делаем такой же инструмент для предпринимателей.
Сегодня я хочу поговорить про основы различных систем исполнения эффектов в Scala. Мы разберем, как работают системы эффектов, как они реализованы в Scala в Cats Effects и ZIO и как эволюционировали между версиями. А также обсудим неявные особенности и подводные камни исполнения сред таких библиотек.
В этой статье наш ведущий инженер по обработке данных Артём Корсаков разбирает некоторые особенности использования Scala и показывает на шуточных примерах "подводные камни", на которые часто натыкаются разработчики.
Привет, Хабр! Мы — Рома, Настя и Карина — бэкенд-разработчики Тинькофф, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать.
Мы собираем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем другие интересные моменты и собственные комментарии. Свою мотивацию мы черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ
