Scala *

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

Продолжаем серию статей об особенностях, применении, плюсах и минусах языков, которые используются в «Криптоните». Опытом разработки на Scala поделится Олег Булатов, старший программист направления серверной разработки.

Привет, Хабр! Мы — Рома, Настя и Карина — бэкенд-разработчики Тинькофф, пишем код на Scala и стараемся его популяризировать.

Мы собрали свежий выпуск новостей из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавили дополнительные новости и свои комментарии. Наша мотивация — в желании развиваться и делиться полученными знаниями. Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Finagle — библиотека от разработчиков Twitter. Ее используют для организации межсервисного RPC и построения mesh-микросервисной архитектуры. У библиотеки богатая функциональность по тонкой настройке и интроспекции, но сегодня мы рассмотрим клиентскую балансировку.

В заметке Ричарда Тауэрса (Richard Towers) Typescripting the technical interview (есть перевод на Хабре: Руны и лёд: техническое собеседование по TypeScript) по ходу повествования была решена классическая задача расстановки 8 ферзей на шахматной доске. Для решения использовалась система типов TypeScript. Мне захотелось посмотреть, как эта задача будет выглядеть на Scala. Т.к. Scala 3 помимо развитой системы типов предлагает превосходную поддержку метапрограммирования, то здесь мы рассмотрим не только решение на типах, но и мета-программное решение.

По определению шаблон Строитель (Builder) отделяет конструирование сложного объекта от его представления, что особенно хорошо, когда нужно провести валидацию параметров перед получением итогового экземпляра. Особенно удобно комбинировать шаблон Строитель с уточняющими типами.

Рассмотрим использование Строителя на Scala версии 3.2.2.

Будучи разработчиком программного обеспечения, вы наверняка сталкивались с ситуацией, что получив какой-то результат из внешних источников (обычно внешнего сервиса), необходимо выполнить функцию хотя бы пару раз, пока она не добьется успеха. Это распространенный сценарий, когда нужно интегрировать наше приложение с каким-то внешним источником данных, а внешний сервис работает плохо, возвращает случайные ошибки или иногда просто недоступен в течение нескольких секунд.

Написание CRUD-приложений и интеграция с внешними сервисами — это ежедневная рутина для большинства разработчиков программного обеспечения, которых я знаю. Тем не менее, поиск лучших и более быстрых способов выполнения этих утомительных задач — это постоянный процесс, и с годами он стал намного проще благодаря новым инструментам, библиотекам и фреймворкам, появляющимся повсюду и каждый день.

Apache NlpCraft - библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для интеграции языкового интерфейса с пользовательскими приложениями. Новая версия 1.0.0 привнесла в проект наиболее существенные изменения за все время его существования. 

Основные идеи развития библиотеки были изложены в данной заметке, вкратце напомню их суть:

1. Предельное упрощение, отказ от всех вспомогательных enterprise возможностей, предельно точная фокусировка продукта.

2. Максимальная  плагабильность, позволяющая контролировать все элементы обработки текста и как следствие, решающая проблему поддержки мультиязычности.

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

Привет, Хабр! Я ведущий инженер по обработке данных в компании «Криптонит» и пишу на Scala. В этой статье хочу поделиться своим опытом и рассказать о паре лайфхаков, которые помогут избежать распространённых ошибок.

Если в процессе изучения gRPC хотите попрактиковаться с Bidirectional Streaming (двунаправленная потоковая передача данных), c запросами в рамках одного соединения, инициированием событий со стороны сервера, то создание простого чата может быть отличным способом.

Имплиситы (implicits) – одна из наиболее вызывающих опасения фич языка программирования Scala, и на то есть веские причины!

Во-первых, понятие имплиcитов довольно специфично для Scala. Ни один другой основной язык программирования не имеет подобной концепции. Это означает, что у начинающих разработчиков Scala нет шаблонов, на которые можно было бы опереться, чтобы правильно использовать имплиситы.

Во-вторых, в Scala 2 ключевое слово implicit используется слишком часто (подобно _). Поэтому потребуется достаточное количество времени и практики, чтобы провести грань между различными вариантами использования имплиcитов. В этом отношении Scala 3 значительно улучшила ситуацию, введя специальный синтаксис для каждого случая использования имплиcита.

Данная публикация блога будет посвящена Scala 2, поскольку в настоящее время это наиболее используемая основная версия Scala. Однако по ходу статьи я буду упоминать о тех различиях, которые появились в Scala 3 относительно имплиcитов.

Привет, Хабр! Мы — @Melkaya_150cm, @Ivoya и @tcarina — бэкенд-разработчики Тинькофф, пишем код на Scala и горим желанием заниматься его популяризацией. 

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

Привет! Я – Валерия Дымбицкая, технический руководитель команды дата-инженеров в OneFactor. Это вторая часть статьи о том, как автоматически подбирать параметры для Spark-приложений на примере spark.executor.memory.

В первой части мы разбирали, как читать логи событий Spark и как достать из них три показателя того, насколько можно уменьшить память экзекьюторам (а также зачем это делать). Здесь я расскажу о том, как превратить это всё в работающую систему на продуктиве, используя довольно простые средства. 

В этом интервью своим уникальным опытом освоения Scala и Spark поделится Михаил Кузнецов, ведущий инженер департамента разработки компании «Криптонит». Его карьерная лестница сделала крутой разворот, в результате которого из ритейла он перешёл в Big Data и анализ данных, полностью сменив не только привычные инструменты, но и сами подходы к программированию.