viernes, 30 de abril de 2021

Delegate en C#


Un delegate es un tipo que representa referencias a métodos con una lista de parámetros determinada y un tipo de valor devuelto. Es la versión de .NET de los punteros a función de C++ pero con seguridad de tipos (type-safe), es decir, se comprueban los tipos de retorno y de los parámetros del mismo. La clase de delegado no sólo contiene una referencia a un método, también puede mantener referencias a varios métodos mientras cumplan con la firma definida. Veamos un ejemplo: 


using System;

 

public delegate void MiDelegado(int i); 

  

public class Test

{

  public static void Main()

  {

    MiClase miClase = new MiClase();

    

    // instanciamos un delegado. Observa que el método MiMetodo de la clase 

    // MiClase cumple con la firma definida en el delegado

    MiDelegado delegado = new MiDelegado(miClase.MiMetodo);

    delegado(83); // Se hace la llamada al delegado

  }

}

  

public class MiClase

{

  public void MiMetodo(int i)

  {

    Console.WriteLine("El valor pasado como parámetro es: {0}", i);

  }

}


Como podemos instanciar delegados? Tenemos diferentes maneras: 

  1. Constructor:  MiDelegado delegado = new MiDelegado(miClase.MiMetodo);
  2. Directamente con asignación:  MiDelegado delegado = miClase.MiMetodo;
  3. Anonymous methods: MiDelegado delegado = delegate(int i) { Console.WriteLine("El valor pasado como parámetro es: {0}", i); };
  4. Y lambda expressions: MiDelegado delegado = x => { Console.WriteLine("El valor pasado como parámetro es: {0}", x); };

La verdad no entiendo muy bien, la ventaja y desventaja ante clausuras o lambdas. Voy a tener que seguir leyendo. 

Dejo link: https://www.tutorialsteacher.com/csharp/csharp-delegates

jueves, 29 de abril de 2021

Como crear un proyecto clojure?

 Esto es muy fácil hacemos así : 


$ lein new app nombreDeLaApp

Generating a project called nombreDeLaApp based on the 'app' template.


Como ustedes pueden ver utilice el template app, pero que es eso de los templates? Bueno, leiningen provee un conjunto de template que permiten hacer proyectos con una estructura determinada. 

Y si quieren ver los template acá dejo el link : https://clj-templates.com/

Y listo! Ahora si queremos correr la app hacemos : 

$ cd nombreDeLaApp
$ lein run

Y listo!!!!


domingo, 25 de abril de 2021

Jetbrain presenta code with me, y se ve muy bien!



Me llego un mail de jetbrain con la presentación de "code with me" que es una nueva funcionalidad de su Ide y la verdad es que esta muy bueno. 

Dejo el video : 


miércoles, 21 de abril de 2021

¿Como detectar la fragmentación de indices en base de datos oracle?


Es muy probable que no sepas que los indices se fragmentan pero si se fragmentan (sino para que escribo este post) y lo que podemos hacer es reconstruirlos, lo cual es un proceso lento (si el indice es grande) pero puede mejorar la performance de los indices. 

Por lo tanto una tarea recomendada es chequear los indices cada tanto y reconstruirlos (cuando no esten utilizando la base) 

Lo que hice es un script que inserta en la tabla INDEX_REBUILD los datos de los indices que deben ser reconstruidos. Y luego podemos reconstruirlos de forma automatica o manual.  

Lo hice para base de datos oracle pero es interesante hacerlo para otros motores : 


DROP TABLE INDEX_REBUILD CASCADE CONSTRAINTS;

CREATE TABLE INDEX_REBUILD AS (select * 

        from index_stats);


DECLARE


CURSOR INDEX_NAMES is

SELECT INDEX_NAME FROM all_indexes 

where TABLE_OWNER = 'nombreDelEsquema'

  -- AND TABLE_NAME = 'nombreDeLaTabla'; -- Si deseo correrlo para una tabla puedo descomentar esta linea.

BEGIN

     FOR N IN INDEX_NAMES LOOP

       EXECUTE IMMEDIATE 'analyze index ' || N.INDEX_NAME || ' validate structure';

       dbms_output.put_line(  N.INDEX_NAME );

     END LOOP;

     

     INSERT INTO INDEX_REBUILD select * 

        from index_stats

        where round((del_lf_rows/lf_rows)*100,2) >= 20

        OR height > 3

        OR lf_rows > lf_blks;

        

      COMMIT;

END; 

Dado que tenemos los indices a reconstruir en una tabla, podemos hacer esto de forma automática : 


CURSOR INDEX_NAMES is

SELECT NAME FROM INDEX_REBUILD;


BEGIN

FOR N IN INDEX_NAMES LOOP

       EXECUTE IMMEDIATE 'ALTER index ' || N.NAME || ' REBUILD';

     END LOOP;

END; 


Pero tenemos que tener cuidado porque este proceso puede llevar mucho tiempo. Si se hace para una o dos tablas puede servir, pero para una base de datos grande o mediana, nunca terminaría. En ese caso es mejor hacerlo manual con un equipo de mate y bizcochitos. 

Talvez tendría que hacer un post explicando un poco más la fragmentación y porque esos valores mágicos que pongo en la consulta, pero eso va llevar mucho tiempo...


OpenJS Foundation


La misión de OpenJS Foundation es impulsar la adopción y el desarrollo continuo de soluciones JavaScript y tecnologías relacionadas.

Los objetivos principales de la Fundación OpenJS son:

Promover la adopción generalizada y el desarrollo continuo de soluciones web, JavaScript y tecnologías relacionadas.

Facilitar la colaboración dentro de la comunidad de desarrollo de JavaScript.

Crear un centro de gravedad para proyectos de código abierto en todo el ecosistema de JavaScript de un extremo a otro, guiándolos hacia una gobernanza abierta y diversas bases de colaboradores.

Para alojar la infraestructura para admitir proyectos de código abierto de JavaScript alojados.

Permitir, a través del avance de Proyectos y alianzas estratégicas, una web abierta y accesible.

La idea es proporcionar un hogar neutral para proyectos críticos, con principios comunes de gobernanza técnica y responsabilidad. Al hacerlo, estan proporcionando la sostenibilidad a largo plazo tanto de los proyectos individuales como del ecosistema en su conjunto.

Dejo link : https://openjsf.org/

martes, 20 de abril de 2021

Microsoft presenta : Rust para Windows


Microsoft anunció Rust para Windows, que tiene como objetivo permitir la creación de aplicaciones Rust para Windows utilizando cualquier API de Windows.

Rust para Windows tiene como objetivo poner a disposición las API más antiguas y más recientes aprovechando el proyecto win32metadata para crear proyecciones idiomáticas de la API de Windows para lenguajes distintos de C# y F#.

Este framework puede generar enlaces a todas las API de Windows necesarias sobre la marcha. Lo que debemos hacer es especificar qué tipos de API necesitamos dentro de un archivo build.rs:

fn main() {

    windows::build!(

        Windows::Data::Xml::Dom::*,

        Windows::Win32::WindowsProgramming::CloseHandle,

        Windows::Win32::WindowsAndMessaging::MessageBoxA,

        Windows::Win32::SystemServices::{

            CreateEventW, SetEvent, WaitForSingleObject

        },

    );

}

Los enlaces generados se pueden importar y usar en los archivos fuente de Rust:

use bindings::{

    Windows::Data::Xml::Dom::*,

    Windows::Win32::SystemServices::{CreateEventW, SetEvent, WaitForSingleObject, PWSTR},

    Windows::Win32::WindowsAndMessaging::{MessageBoxA, HWND, MESSAGEBOX_STYLE},

    Windows::Win32::WindowsProgramming::CloseHandle,

};

Microsoft ha proporcionado varios programas de muestra que utilizan varias API de Windows, incluidos Direct2D, Microsoft.Web.WebView2.Core, Win2D y otros. 

Win32metadata no solo permite proyecciones automatizadas de API de Windows, sino que también se esfuerza por facilitar su uso al convertir tipos no específicos como uint en enumeraciones específicas, tipos opacos como objetos HANDLE y GDI en estructuras fuertemente tipadas, etc.

La documentación de Rust para todas las API proyectadas también está disponible para describir cómo se proyectan las API y los tipos de Windows en Rust idiomático.

Rust para Windows todavía está en versión preliminar y el proyecto agradece las contribuciones para identificar y corregir errores en el código fuente.

Dejo video : 

Dejo link: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/dev-environment/rust/rust-for-windows

lunes, 19 de abril de 2021

NET 6: Date y Time


Un problema de larga data con la biblioteca de clases base de .NET es la incapacidad de representar por separado los valores de fecha y hora. Como parte de .NET 6, las nuevas clases DateOnly y TimeOnly buscan corregir esto.

Avance rápido a .NET 6 y obtenemos la propuesta DateOnly y TimeOnly. Como implican los nombres, estas estructuras están diseñadas para contener solo una fecha o solo una hora. El nombre original de la estructura DateTime era solo Date. Esto continúa en VB, donde la palabra clave Date continúa haciendo referencia a DateTime. Por lo tanto, se eligió el nombre DateOnly para evitar confusiones.

Otra razón por la que se eligió el nombre DateOnly es que DateTime.Date ya devuelve un valor DateTime. Esto no se puede cambiar, pero los nuevos programadores esperan que devuelva una fecha. Al llamar al tipo DateOnly, la nueva propiedad coincidente se puede llamar DateTime.DateOnly.

De manera similar, TimeOfDay es problemático ya que muchas propiedades y métodos lo usan para referirse a un valor de DateTime o TimeSpan.

DateOnly y TimeOnly no implementarán el atributo Serializable. En .NET Core y versiones posteriores, este atributo se considera obsoleto, al igual que las bibliotecas de serialización que dependen de él.

En este momento, no hay planes para abordar escenarios avanzados como el manejo de la zona horaria real y el período frente a la duración. Este rol lo maneja en gran parte la biblioteca Noda Time. Basado en Joda Time de Java, también le permite representar fechas parciales como "3 de enero" o "marzo de 2021", donde el año, el día o el mes faltan intencionalmente.

Dejo link : https://www.infoq.com/news/2021/04/Net6-Date-Time/

domingo, 18 de abril de 2021

Partición de tablas con MariaDb

 


En sistemas grande o viejos sucede que existen tablas muy grandes, son tablas que cuando hacemos un select y tenemos que recorrerlas impacta en la performance. Son las tablas que tratamos de no tocar cuando hay que desarrollar una nueva funcionalidad.

Si utilizamos oracle o postgres o alguna otra base de datos podemos partir estas tablas de modo que la información vieja quede en otras particiones y podamos trabajar con un rango menor de información, mejorando así la performance de nuestro sistema.

Pero MariaDb también permite partir tablas!! (que suerte porque sino este post era al pedo :P ) 

Existen 2 tipo de particiones vertical y horizontal, es decir por filas o columnas.

Vamos a empezar con preguntas frecuentes...

Cuando particionar tablas? Cuando tenes una tabla grande.

Que es grande? Depende del servidor que tengas, de cuanto va a crecer la tabla, etc...

Cuando no esta bueno particionar la tabla? Cuando consultas información vieja todo el tiempo, no vas a ver el cambio, en el caso de particion por fila. Y no es conveniente hacer partición por columna si siempre recupero todas las columnas.

Lo aplico en la base de producción y veo que onda? No seas pavo, lo más conveniente es aplicarlo en un servidor de prueba y probar. Podes jugar con la cantidad de registros de la partición; ver cuales son las tablas que conviene partir. Para esto lo ideal es tener una batería de test de performance y medir, medir y medir... Y al final aplicar en producción.

Como particiono? Buena pregunta, ahora voy a explicar un poco más. Como imaginaran la particiones son por tabla, es decir parto una tabla en n partes, el numero n impacta en la performance por lo tanto hay que elegir el mejor posible y ir probando. Para partir una tabla necesito un criterio de partición; por ejemplo las facturas más viejas a esta fecha se encuentran en una parte; las más viejas que esta otra fecha en otra y así …

MariaDb implementa el particionado horizontal. Básicamente, se pueden realizar cuatro tipos de particionado, que son:

RANGE: la asignación de los registros de la tabla a las diferentes particiones se realiza según un rango de valores definido sobre una determinada columna de la tabla o expresión. Es decir, nosotros indicaremos el numero de particiones a crear, y para cada partición, el rango de valores que serán la condición para insertar en ella, de forma que cuando un registro que se va a introducir en la base de datos tenga un valor del rango en la columna/expresion indicada, el registro se insertara en dicha partición.

LIST: la asignación de los registros de la tabla a las diferentes particiones se realiza según una lista de valores definida sobre una determinada columna de la tabla o expresión. Es decir, nosotros indicaremos el numero de particiones a crear, y para cada partición, la lista de valores que serán la condición para insertar en ella, de forma que cuando un registro que se va a introducir en la base de datos tenga un valor incluido en la lista de valores, el registro se insertara en dicha partición.

HASH: este tipo de partición esta pensado para repartir de forma equitativa los registros de la tabla entre las diferentes particiones. Mientras en los dos particionados anteriores eramos nosotros los que teníamos que decidir, según los valores indicados, a que partición llevamos los registros, en la partición HASH es MariaDb quien hace ese trabajo. Para definir este tipo de particionado, deberemos de indicarle una columna del tipo integer o una función de usuario que devuelva un integer. En este caso, aplicamos una función sobre un determinado campo que devolvera un valor entero. Según el valor, MariaDb insertará el registro en una partición distinta.

KEY: similar al HASH, pero la función para el particionado la proporciona MariaDb automáticamente (con la función MD5). Se pueden indicar los campos para el particionado, pero siempre han de ser de la clave primaria de la tabla o de un índice único.

SUBPARTITIONS: MariaDb permite además realizar subparticionado. Permite la división de cada partición en múltiples subparticiones.

Luego de toda esta teoría solo quedan ganas de partir, de partir tablas! Y se parten así:


CREATE TABLE by_year (

   d DATE

)

PARTITION BY RANGE (YEAR(d))

(

PARTITION P1 VALUES LESS THAN (2001),

PARTITION P2 VALUES LESS THAN (2002),

PARTITION P3 VALUES LESS THAN (2003),

PARTITION P4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)

)

Y listo, la macana es que para particionar una tabla existente, tenemos que crear una nueva y copiar los datos y luego renombrar. 

Dejo link: https://mariadb.com/kb/en/partitioning-tables/

martes, 13 de abril de 2021

Programación poliglota con GraalVM


Una de las características de GraalVM es que podemos programar en diferentes lenguajes. Y esto es gracias a Truffle. 

Truffle es un framwork Java para construir implementaciones de lenguajes de programación como intérpretes para árboles de sintaxis abstractos auto-modificables. Al escribir un intérprete de lenguaje con Truffle, automáticamente usará el compilador GraalVM como un compilador jit (just in time) para el lenguaje. Al tener acceso a este framework, una aplicación Ruby, por ejemplo, puede ejecutarse en la misma JVM que una aplicación Java. Además, un lenguaje host basado en JVM y un lenguaje invitado pueden interactuar directamente entre sí y pasar datos de un lado a otro en el mismo espacio de memoria.

Con el fin de proporcionar valores políglotas en los lenguajes implementados con Truffle, se ha desarrollado el llamado protocolo de interoperabilidad políglota. Este protocolo de interoperabilidad consiste en un conjunto de mensajes estandarizados que cada lenguaje implementa y usa para valores políglotas. El protocolo permite a GraalVM admitir la interoperabilidad entre cualquier combinación de lenguajes sin que sea necesario que se conozcan entre sí. 

En próximos post, vamos a profundizar como ejecutar aplicaciones políglotas con graalvm. 

Dejo link: https://www.graalvm.org/reference-manual/polyglot-programming/



domingo, 11 de abril de 2021

QT 6 soporta C++ 17


The Qt Company ha liberado Qt 6.0, ya hace rato pero me acabo de enterar, si no lo conocen a qt salgan del termo, dado que no solo es la base tecnológica de KDE Plasma y LXQt, sino también de destacadas aplicaciones como VirtualBox, VLC, Shotcut y muchas otras.

Qt 6 ha llegado sobre todo con la intención de adaptar el framework a las tecnologías que han emergido o evolucionado en los últimos tiempos, manteniendo en el proceso sus principales virtudes, que son el desarrollo multiplataforma para escritorio, móviles y sistemas embebidos; la “escalabilidad desde dispositivos de un solo propósito y de gama baja hasta aplicaciones de escritorio complejas de gama alta”; sus API, herramientas y documentación; además de su mantenibilidad, estabilidad y compatibilidad para permitir a los usuarios “mantener grandes bases de código con un mínimo esfuerzo.”

La primera novedad que encontramos es el requerimiento de usar un compilador compatible C++ 17, la última versión del popular lenguaje de propósito general y orientado a objetos. La empresa ha intentado con este movimiento permitir el uso de construcciones de lenguaje C++ más modernas al desarrollar con Qt y puntos de integración en el lado de la API.

En lo que respecta a las bibliotecas principales y las API del framework, Qt 6 incorpora un nuevo sistema de propiedad y binding, mejoras en el soporte de Unicode, la unificación de ‘QList’ y ‘QVector’ en una misma clase y que ahora “‘QMetaType’ y ‘QVariant’ son fundamentales para el funcionamiento del sistema de metaobjetos de Qt”. También se han introducido una gran cantidad de cambios en componentes que no están relacionados con los gráficos, como el hecho de que Qt Concurrent haya “experimentado una reescritura casi completa para hacer que el desarrollo de las aplicaciones multiproceso sea más sencillo que nunca.”

La GPU ha ganado mucho protagonismo durante el transcurso de la última década (2011-2020), y obviamente Qt no iba a quedarse atrás en ese aspecto. Qt 5 se apoyó en su momento en OpenGL para dotarse de características de aceleración por hardware, pero surgió la necesidad de adaptarse mejor a las API propietarias de Microsoft y Apple: DirectX y Metal. En Qt 6 se ha introducido y habilitado por defecto Rendering Hardware Interface (RHI), que es una nueva capa de abstracción para gráficos 3D que se encarga de que Qt Quick se apoye en Direct3D en Windows y en Metal en macOS. Sobre Linux no se comenta de si esta característica ha llegado o no, o si se sigue apoyando en OpenGL o se ha iniciado la transición a Vulkan.

Qt Quick 3D es un módulo relativamente reciente con el que se ha pretendido ofrecer una API con soporte completo para la “creación de escenas complejas en 3D”, todo con la intención de que sea “tan fácil de usar como las partes existentes de Qt Quick” y permitir una integración perfecta entre los contenidos en 2D y en 3D. Qt Quick 3D ha sido mejorado en Qt 6 gracias a la introducción de RHI, la mejora de la integración de los contenidos en 2D y en 3D y la mejora del soporte para glTF2 y la renderización basada en físicas.



Spring + GraalVM = Spring Native


Micronaut y quarkus son frameworks similares a Spring pero con la ventaja de que son mucho más performantes. Estos frameworks utilizan la potencia de GraalVM para ser mucho más performante. Spring habia quedado un tanto desplazado en este nicho de mercado hasta ahora. 

Spring lanzo la primera versión de Spring Native, para convertir las aplicaciones Spring Boot existentes, escritas en Java o Kotlin, en imágenes nativas de GraalVM. Las imágenes nativas de GraalVM son pequeñas, optimizadas y se inician rápidamente. Las compensaciones, sin embargo, son tiempos de compilación más largos y menos optimizaciones de tiempo de ejecución en comparación con la JVM.

Trabajando con el equipo de GraalVM durante los últimos 18 meses, Spring Native actúa como un puente para garantizar que GraalVM comprenda el código Spring Boot tradicional.

Dejo link : https://spring.io/blog/2020/11/23/spring-native-for-graalvm-0-8-3-available-now

viernes, 9 de abril de 2021

Libros Gratuitos de Web Code Geeks

 

 

Bootstrap Programming Cookbook

Bootstrap is a free and open-source collection of tools for creating websites and web applications. It contains HTML and CSS-based design templates for typography, forms, buttons,...

 
 

HTML5 Programming Cookbook

HTML5 is a core technology markup language of the Internet used for structuring and presenting content for the World Wide Web. Its core aims have been to improve the language with support...

 
 

Apache Hadoop Cookbook

Apache Hadoop is an open-source software framework written in Java for distributed storage and distributed processing of very large data sets on computer clusters built from commodity...

 
 

Amazon S3 Tutorial

Amazon S3 (Simple Storage Service) is a web service offered by Amazon Web Services. Amazon S3 provides storage through web services interfaces (REST, SOAP, and BitTorrent). Amazon...

 

martes, 6 de abril de 2021

Ya tenemos la primera versión de Microsoft OpenJDK


 Si!! Totalmente inesperado Microsoft lanzo una implementación de la OpenJDK, es totalmente gratuita de código abierto para linux y windows. 

En Microsoft, han visto un crecimiento creciente en el uso de Java por parte de los clientes en sus servicios en la nube y herramientas de desarrollo. Por lo tanto han trabajado para ampliar y profundizar el soporte de Java para clientes y desarrolladores.

Los binarios de Microsoft Build de OpenJDK para Java 11 se basan en el código fuente de OpenJDK, siguiendo los mismos scripts de compilación utilizados por el proyecto Eclipse Adoptium y probados con la suite Eclipse Adoptium Quality Assurance (incluidas las pruebas del proyecto OpenJDK). Sus binarios para Java 11 han pasado el Kit de compatibilidad técnica de Java (TCK) para Java 11, que se utiliza para verificar la compatibilidad con la especificación de Java 11. Microsoft Build de OpenJDK es un simple reemplazo directo para cualquier otra distribución de OpenJDK disponible en el ecosistema de Java.

Los binarios de Microsoft Build of OpenJDK 11 pueden contener correcciones y mejoras que consideramos importantes para sus clientes o usuarios internos. Es posible que algunos de estos aún no se hayan respaldado formalmente en sentido ascendente y estén claramente indicados en las notas de lanzamiento. Esto nos permite acelerar las mejoras y las correcciones mucho más rápido mientras procedemos a implementar esos cambios en paralelo. Las actualizaciones serán gratuitas y estarán disponibles para que todos los desarrolladores de Java las implementen en cualquier lugar.

Microsoft utiliza una variedad de proyectos Java de código abierto para tareas críticas en Azure para respaldar su infraestructura global, así como para Big Data y sistemas de análisis de registros. Los servicios de back-end de LinkedIn y Yammer se implementan casi por completo en microservicios de Java nativos de la nube distribuidos. Minecraft Java Edition también sigue siendo omnipresente con un ecosistema significativo de mods y una comunidad de modders entusiastas, y aprovechamos Java para ejecutar los servidores detrás de Minecraft Realms.

Azure está experimentando un crecimiento significativo en las cargas de trabajo de Java a través de Azure Spring Cloud, Azure App Service, Azure Functions y Azure Kubernetes Service. En el futuro, y una vez que comiencen a implementar nuevas JVM con Microsoft Build of OpenJDK en Azure, buscarán oportunidades para recomendar mejores optimizaciones para cargas de trabajo basadas en Java en estos servicios.

A finales de este año, Microsoft Build of OpenJDK se convertirá en la distribución predeterminada para Java 11 en los servicios administrados por Azure. Los clientes no tendrán que realizar ninguna tarea de mantenimiento, ya que la transición será fluida y transparente a través de la implementación de aplicaciones. Para todos los demás servicios de Azure, los clientes pueden traer el JDK que elijan, incluido Microsoft Build of OpenJDK. Proporcionaremos más actualizaciones sobre eso en los próximos meses.

Dejo link : https://www.microsoft.com/openjdk

sábado, 3 de abril de 2021

Dynamic Language Runtime

 


Dynamic Language Runtime (DLR) es un entorno de ejecución que agrega un conjunto de servicios para lenguajes dinámicos al Common Language Runtime (CLR). El DLR facilita el desarrollo de lenguajes dinámicos para su ejecución en .NET Framework y la adición de funciones dinámicas a los lenguajes escritos estáticamente.

Los lenguajes dinámicos pueden identificar el tipo de un objeto en tiempo de ejecución, mientras que en lenguajes de tipado estático como C # y Visual Basic (cuando usa Option Explicit On) debe especificar los tipos de objeto en tiempo de diseño. Ejemplos de lenguajes dinámicos son Lisp, Smalltalk, JavaScript, PHP, Ruby, Python, ColdFusion, Lua, Cobra y Groovy.

La mayoría de los lenguajes dinámicos ofrecen las siguientes ventajas para los desarrolladores:

La capacidad de utilizar un ciclo de retroalimentación rápida (REPL o ciclo de lectura-evaluación-impresión). Esto le permite ingresar varias declaraciones y ejecutarlas inmediatamente para ver los resultados.

Soporte tanto para el desarrollo de arriba hacia abajo como para el desarrollo de abajo hacia arriba más tradicional. Por ejemplo, cuando usa un enfoque de arriba hacia abajo, puede llamar a funciones que aún no están implementadas y luego agregar implementaciones subyacentes cuando las necesite.

Refactorización y modificaciones de código más fáciles, porque no tiene que cambiar las declaraciones de tipo estático en todo el código.

Los lenguajes dinámicos son excelentes lenguajes de secuencias de comandos. Los clientes pueden ampliar fácilmente las aplicaciones creadas mediante el uso de lenguajes dinámicos con nuevos comandos y funciones. Los lenguajes dinámicos también se utilizan con frecuencia para crear sitios web y arneses de prueba, mantener granjas de servidores, desarrollar diversas utilidades y realizar transformaciones de datos.

El propósito del DLR es permitir que un sistema de lenguajes dinámicos se ejecute en .NET Framework y brindarles interoperabilidad .NET. El DLR agrega objetos dinámicos a C # y Visual Basic para admitir el comportamiento dinámico en estos lenguajes y permitir su interoperación con lenguajes dinámicos.

El DLR también ayuda a crear bibliotecas que admiten operaciones dinámicas. Por ejemplo, si tiene una biblioteca que utiliza objetos XML o de notación de objetos JavaScript (JSON), sus objetos pueden aparecer como objetos dinámicos en los lenguajes que utilizan DLR. Esto permite a los usuarios de la biblioteca escribir código sintácticamente más simple y natural para operar con objetos y acceder a miembros de objetos.

Al igual que CLR, DLR es parte de .NET Framework y se proporciona con los paquetes de instalación de .NET Framework y Visual Studio. La versión de código abierto del DLR también está disponible para descargar en el repositorio IronLanguages ​​/ dlr en GitHub.

La versión de código abierto del DLR tiene todas las características del DLR que se incluyen en Visual Studio y .NET Framework. También proporciona soporte adicional para implementadores de lenguajes. 

Entre los ejemplos de lenguajes desarrollados mediante el uso de DLR se incluyen los siguientes:

  • IronPython. Disponible como software de código abierto en el sitio web de GitHub.
  • IronRuby. Disponible como software de código abierto en el sitio web de IronRuby.

El DLR ofrece las siguientes ventajas :

  • Simplifica la portabilidad de lenguajes dinámicos a .NET Framework : El DLR permite a los implementadores de lenguaje evitar la creación de analizadores léxicos, analizadores sintácticos, analizadores semánticos, generadores de código y otras herramientas que tradicionalmente tenían que crear ellos mismos. Para utilizar DLR, un lenguaje necesita producir árboles de expresión, que representan código a nivel de lenguaje en una estructura en forma de árbol, rutinas de ayuda en tiempo de ejecución y objetos dinámicos opcionales que implementan la interfaz IDynamicMetaObjectProvider. DLR y .NET Framework automatizan una gran cantidad de análisis de código y tareas de generación de código. Esto permite a los implementadores del lenguaje concentrarse en características exclusivas del lenguaje.
  • Habilita funciones dinámicas en lengujes escritos estáticamente : Los lenguajes de .NET Framework existentes, como C # y Visual Basic, pueden crear objetos dinámicos y usarlos junto con objetos de tipo estático. Por ejemplo, C # y Visual Basic pueden usar objetos dinámicos para HTML, Document Object Model (DOM) y reflexión .NET.
  • Proporciona beneficios futuros de DLR y .NET Framework : Los lenguajes implementados mediante el uso de DLR pueden beneficiarse de futuras mejoras de DLR y .NET Framework. Por ejemplo, si .NET Framework lanza una nueva versión que tiene un recolector de basura mejorado o un tiempo de carga de ensamblaje más rápido, los lenguajes implementados mediante DLR obtienen inmediatamente el mismo beneficio. Si el DLR agrega optimizaciones, como una mejor compilación, el rendimiento también mejora para todos los idiomas implementados mediante el uso del DLR.
  • Permite compartir bibliotecas y objetos : Los objetos y bibliotecas implementados en un idioma pueden ser utilizados por otros idiomas. El DLR también permite la interoperación entre lenguajes dinámicos y de tipado estático. Por ejemplo, C # puede declarar declarar un objeto dinámico que utiliza una biblioteca escrita en un lenguaje dinámico. Al mismo tiempo, los lenguajes dinámicos pueden utilizar bibliotecas de .NET Framework.
  • Proporciona Invocación y Despacho Dinámico Rápido: El DLR proporciona una ejecución rápida de operaciones dinámicas al admitir el almacenamiento en caché polimórfico avanzado. El DLR crea reglas para las operaciones vinculantes que utilizan objetos para las implementaciones de tiempo de ejecución necesarias y luego almacena en caché estas reglas para evitar cálculos vinculantes que agotan los recursos durante ejecuciones sucesivas del mismo código en los mismos tipos de objetos.

El DLR agrega un conjunto de servicios al CLR para un mejor soporte de lenguajes dinámicos. Estos servicios incluyen lo siguiente:

Árboles de expresión. El DLR usa árboles de expresión para representar la semántica del lenguaje. Para este propósito, el DLR ha ampliado los árboles de expresión LINQ para incluir el flujo de control, la asignación y otros nodos de modelado del lenguaje. Para obtener más información, consulte Árboles de expresión (C #) o Árboles de expresión (Visual Basic).

Llamadas al almacenamiento en caché del sitio. Un sitio de llamada dinámica es un lugar en el código donde realiza una operación como a + bo a.b () en objetos dinámicos. El DLR almacena en caché las características de ayb (generalmente los tipos de estos objetos) e información sobre la operación. Si tal operación se ha realizado previamente, el DLR recupera toda la información necesaria de la caché para un despacho rápido.

Interoperabilidad de objetos dinámicos. El DLR proporciona un conjunto de clases e interfaces que representan operaciones y objetos dinámicos y pueden ser utilizados por implementadores de lenguaje y autores de bibliotecas dinámicas. Estas clases e interfaces incluyen IDynamicMetaObjectProvider, DynamicMetaObject, DynamicObject y ExpandoObject.

El DLR utiliza carpetas en los sitios de llamadas para comunicarse no solo con .NET Framework, sino también con otras infraestructuras y servicios, incluidos Silverlight y COM. Los aglutinantes encapsulan la semántica de un lenguaje y especifican cómo realizar operaciones en un sitio de llamada mediante árboles de expresión. Esto habilita lenguajes dinámicos y de tipado estático que utilizan el DLR para compartir bibliotecas y obtener acceso a todas las tecnologías que admite el DLR.


ki, la nueva shell para Kotlin

Ki es una nueva shell RELP de Kotlin, la cual trae consigo muchisimas ventajas, en las que podemos nombrar: 

  • Autocompletado
  • Soporte de dependencias externas
  • Soporte de inferencia de tipos
  • Modo de pegado especial para pegar fragmentos de código grandes 
  • Soporte de secuencias de comandos
  • Complementos
  • API de Kotlin para compatibilidad con Apache Spark
Cada una de las características se detallan muy bien en el post de Jetbrain, a la vez hay unos GIF con ejemplos de con código y todo. (no puedo superar eso) 

Personalmente me parece una buena idea esto de mejorar las RELP y me parece super útil la interfaz con Spark.