Что объединяет «каррирование», «монады», «алгебраические типы данных»? Не только тот факт, что часть разработчиков старается обходить эти слова стороной, но еще и функциональное программирование. Под заботливым руководством Евгения Елчева мы погрузились в функциональную парадигму и почти все поняли. Не пугайтесь раньше времени, смело читайте расшифровку десятого выпуска подкаста AppsCast.

Привет, Хабр!

Все любят runtime exceptions. Нет лучшего способа узнать о том, что что-то не было учтено при написании кода. Особенно — если исключения обваливают приложение у миллионов пользователей, и эта новость приходит паническим email'ом с портала аналитики. В субботу утром. Когда ты в загородной поездке.

После подобного всерьез задумываешься о обработке ошибок — и какие же возможности предоставляет нам Kotlin?

Первым на ум приходит try-catch. По мне — отличный вариант, но у него есть две проблемы:

1. Это как-никак лишний код (вынужденная обертка вокруг кода, не лучшим образом сказывается на читаемости).
2. Не всегда (особенно при использовании сторонних библиотек) из блока catch возможно получить информативное сообщение о том, что конкретно вызвало ошибку.

Давайте посмотрим во что try-catch превращает код при попытке решения вышеозвученных проблем.

Привет, Хабр!

Меня зовут Артём Добровинский, я работаю в компании Finch. Предлагаю к прочтению статью одного из отцов библиотеки функционального программирования Arrow о том, как писать полиморфические программы. Часто люди, которые только начинают писать в функциональном стиле, не спешат расставаться со старыми привычками, и на самом деле пишут чуть более изящную императивщину, с DI-контейнерами и наследованием. Идея переиспользования функций вне зависимости от используемых ими типов может подтолкнуть многих думать в правильном направлении.

Enjoy!

Бывает так, что когда человек начинает писать на Kotlin, Scala или %language_name%, он делает манипуляции с коллекциями так, как привык, как “удобно”, как “понятнее” или даже “как быстрее”. При этом, разумеется, используются циклы и изменяемые коллекции вместо функций высшего порядка (таких как filter, map, fold и др.) и неизменяемых коллекций.

Эта статья — попытка убедить ортодоксов, что использование “этой вашей функциональщины” не влияет существенно на производительность. В качестве примеров использованы куски кода на Java, Scala и Kotlin, а для измерения скорости был выбран фреймворк для микробенчмаркинга JMH.

Разрабатывая проект под платформу Android, даже самый небольшой, рано или поздно приходится сталкиваться с окружением для разработки. Кроме Android SDK, необходимо чтобы была последняя версия Kotlin, Gradle, platform-tools, build-tools. И если на машине разработчика все эти зависимости решаются в большей мере с помощью Android Studio IDE, то на сервере CI/CD каждое обновление может превратиться в головную боль. И если в web-разработке, решением проблемы окружения стандартом стал Docker, то почему-бы не попробовать решить с помощью него аналогичную проблему и в Android-разработке…

В статьях о функциональном программировании много пишут о том, как ФП подход улучшает разработку: код становится легко писать, читать, разбивать на потоки и тестировать, построить плохую архитектуру невозможно, а волосы становятся мягкими и шелковистыми.

Недостаток один — высокий порог входа. Пытаясь разобраться в ФП, я столкнулся с огромным количеством теории, функторами, монадами, теорией категорий и алгебраическими типами данных. А как применять ФП на практике, было неясно. Кроме того, примеры приводились на незнакомых мне языках — хаскеле и скале.

Тогда я решил разобраться в ФП самого начала. Разобрался и рассказал на codefest о том, что ФП — это на самом деле просто, что мы уже им пользуемся в Swift и можем пользоваться еще эффективнее.

Композиция логирования

Вы видели, как сделать категорию типов и чистых функций. Я также упомянул, что есть способ смоделировать побочные эффекты, или нечистые функции, в рамках теории категорий. Давайте рассмотрим пример: функции, которые логируют или записывают ход своего выполнения.

Это четвертая статья в цикле «Теория категорий для программистов».

Понять пользу категорий можно изучая различные примеры. Категории бывают всех форм и размеров и часто появляются в самых неожиданных местах. Мы начнем с самых простых.

Без объектов

Самая простая категория — без объектов и, как следствие, без морфизмов.

Это третья статья в цикле «Теория категорий для программистов».

Категория типов и функций играет важную роль в программировании, так что давайте поговорим о том, что такое типы, и зачем они нам нужны.

Кому нужны типы?

В сообществе есть некоторое несогласие о преимуществах статической типизации против динамической и сильной типизации против слабой. Позвольте мне проиллюстрировать выбор типизации с помощью мысленного эксперимента. Представьте себе миллионы обезьян с клавиатурами, радостно жмущих случайные клавиши, которые пишут, компилируют и запускают программы.

Это вторая статья в цикле «Теория категорий для программистов».

Категория — очень простая концепция.

Категория состоит из объектов и стрелок, которые направлены между ними. Поэтому, категории так легко представить графически. Объект можно нарисовать в виде круга или точки, а стрелки — просто стрелки между ними. (Просто для разнообразия, я буду время от времени рисовать объекты, как поросят а стрелки, как фейерверки.) Но суть категории — композиция. Или, если вам больше нравится, суть композиции — категория. Стрелки компонуются так, что если у вас есть стрелка от объекта А к объекту B, и еще одна стрелка из объекта B в C, то должна быть стрелка, — их композиция, — от А до С.

О Kotlin последнее время уже очень много сказано (особенно в совокупности с последними новостями c Google IO 17), но в то же время не очень много такой нужной информации, во что же компилируется Kotlin.
Давайте подробнее рассмотрим на примере компиляции в байткод JVM.

Это первая часть публикации. Вторую можно посмотреть тут

Процесс компиляции это довольно обширная тема и чтобы лучше раскрыть все ее нюансы я взял большую часть примеров компиляции из выступления Дмитрия Жемерова: Caught in the Act: Kotlin Bytecode Generation and Runtime Performance. Из этого же выступления взяты все бенчмарки. Помимо ознакомления с публикацией, настоятельно рекомендую вам еще и посмотреть его выступление. Некоторые вещи там рассказаны более подробно. Я же больше внимания акцентирую именно на компиляции языка.

Содержание:

Функции на уровне файла
Primary конструкторы
data классы
Свойства в теле класса
Not-null типы в публичных и приватных методах
Функции расширения (extension functions)
Тела методов в интерфейсах
Аргументы по умолчанию
Лямбды

Но прежде чем рассмотрим основные конструкции языка и то, в какой байткод они компилируются, нужно упомянуть о том, как непосредственно происходит сама компиляция языка:

Думаю, многие читатели хаба по android-разработке слышали, что Java позволяет в рантайме через ClassLoader модифицировать dex уже установленного приложения. С помощью этого можно в рантайме подгружать скомпилированный код и использовать его. Но Google к таким махинациям относится, мягко говоря, не слишком лояльно и банит уличённые в подобном приложения.

Однако есть альтернативные способы загрузки и выполнения скриптов на мобильном устройстве. За подробностями под кат!