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martes, 20 de enero de 2026

Concurrencia en Crystal: Fibers y Channels al Estilo Go


El lenguaje Crystal combina la sintaxis elegante de Ruby con un modelo de concurrencia ligero y eficiente, inspirado en Go.

En lugar de hilos del sistema operativo, Crystal usa fibers, que permiten ejecutar múltiples tareas de forma concurrente dentro del mismo proceso.

Una fiber es una unidad ligera de ejecución gestionada por el runtime de Crystal (no por el sistema operativo).

Varias fibers pueden ejecutarse “en paralelo” sobre un solo hilo de sistema, haciendo que la concurrencia sea cooperativa y eficiente.


Se crean usando la palabra clave spawn:


spawn do

  puts "Hola desde una fiber!"

end


puts "Hola desde el hilo principal!"

sleep 0.1


Salida posible:

Hola desde el hilo principal!

Hola desde una fiber!


El sleep al final evita que el programa termine antes de que la fiber se ejecute (las fibers corren de forma asíncrona).

Las fibers se comunican a través de channels, una abstracción segura para enviar y recibir mensajes sin necesidad de locks.


channel = Channel(String).new

spawn do

  channel.send("Mensaje desde otra fiber")

end


puts channel.receive


Salida:

Mensaje desde otra fiber


Los Channel son tipados (Channel(Int32), Channel(String), etc.), y pueden usarse para coordinar tareas concurrentes.


Veamos un ejemplo más realista con varias fibers:


channel = Channel(Int32).new


# Productor

spawn do

  5.times do |i|

    puts "Produciendo #{i}"

    channel.send(i)

    sleep 0.2

  end

  channel.close

end


# Consumidor

spawn do

  for value in channel

    puts "Consumiendo #{value}"

  end

end


sleep 2


Salida:

Produciendo 0

Consumiendo 0

Produciendo 1

Consumiendo 1

Produciendo 2

Consumiendo 2

Produciendo 3

Consumiendo 3

Produciendo 4

Consumiendo 4


Crystal no crea múltiples hilos del sistema por cada fiber.

Las fibers son gestionadas por el scheduler del runtime.

El modelo es asíncrono cooperativo: las fibers ceden el control cuando hacen operaciones de I/O o esperan datos.

Este enfoque reduce el costo de cambio de contexto y permite miles de fibers concurrentes sin overhead.

Crystal adopta el modelo CSP (Communicating Sequential Processes) de Go, pero mantiene la simplicidad y legibilidad de Ruby.

Es importante notar que Crystal 1.x usa un solo hilo del sistema (no hay paralelismo real entre núcleos).

Sin embargo, el equipo de Crystal está trabajando en soporte multithreaded para futuras versiones.


Esto significa que las fibers son ideales para:

  • I/O concurrente (HTTP, base de datos, archivos).
  • Operaciones asíncronas livianas.
  • Pero no para tareas intensivas en CPU.


La concurrencia en Crystal es una de sus características más elegantes:

  • Usa fibers para tareas concurrentes sin complicaciones.
  • Permite comunicación segura con channels.
  • Ofrece un modelo simple, escalable y eficiente.


Si disfrutás del enfoque de Go o Elixir, pero querés la sintaxis de Ruby y velocidad de C, Crystal es una alternativa brillante para explorar.

sábado, 17 de enero de 2026

Crystal: El Lenguaje de Programación que Combina la Elegancia de Ruby con la Velocidad de C


En el mundo de la programación, los lenguajes suelen ubicarse entre dos extremos: los rápidos y eficientes, como C o Rust, y los expresivos y productivos, como Ruby o Python.

Crystal intenta unir lo mejor de ambos mundos: la velocidad de C con la sintaxis elegante de Ruby.

Crystal es un lenguaje de programación compilado, tipado estáticamente, y con una sintaxis muy parecida a Ruby.

Está diseñado para ofrecer una experiencia de desarrollo rápida y agradable, sin sacrificar el rendimiento.


Algunos de sus pilares son:

  • Sintaxis legible y concisa.
  • Compilación nativa a binarios.
  • Tipado estático con inferencia de tipos.
  • Recolección de basura (GC).
  • Soporte para concurrencia mediante fibers y channels, inspirados en Go.


Un programa clásico en Crystal se ve así:



def greet(name : String)

  puts "Hola, #{name}!"

end


greet("Emanuel")


A simple vista, parece Ruby. Pero a diferencia de Ruby, Crystal compila a código máquina:


crystal build hello.cr

./hello

# => Hola, Emanuel!


Crystal detecta automáticamente los tipos sin necesidad de declararlos explícitamente, usa inferencia de tipos:


name = "Crystal"

version = 1.12

puts "#{name} #{version}"


El compilador infiere que name es String y version es Float64, verificando los tipos en tiempo de compilación.

Esto evita muchos errores sin perder flexibilidad.


Crystal implementa un modelo de concurrencia basado en fibers (hilos ligeros) y channels, similar a Go:


channel = Channel(Int32).new


spawn do

  3.times do |i|

    channel.send(i)

  end

end


3.times do

  puts "Recibido: #{channel.receive}"

end


Cada spawn ejecuta una tarea concurrente dentro del mismo proceso, permitiendo aplicaciones altamente escalables sin la complejidad de los hilos tradicionales.


Crystal incluye muchas herramientas integradas:

  • crystal build → compila el código a un ejecutable.
  • crystal run → ejecuta directamente un programa.
  • crystal spec → framework de pruebas (similar a RSpec).
  • shards → gestor de dependencias oficial.


Ejemplo de uso con Shards:


shards init

shards install


Crystal se utiliza en:

  • Desarrollo de APIs REST (con frameworks como Kemal o Lucky).
  • CLI tools y aplicaciones de sistema.
  • Programas que requieren rendimiento sin sacrificar legibilidad.


Ejemplo con Kemal (un microframework web):


require "kemal"


get "/" do

  "Hola desde Crystal!"

end


Kemal.run


Crystal es un lenguaje ideal si buscás:

  • La belleza sintáctica de Ruby.
  • El rendimiento de C.
  • Un sistema de tipos seguro pero sin verbosidad.
  • Concurrencia sencilla y eficiente.


Aunque su ecosistema es más pequeño que el de Go o Rust, Crystal está ganando tracción entre quienes valoran productividad y rendimiento equilibrados.



viernes, 2 de enero de 2026

Métodos Monádicos en Go — Parte 2


En el post anterior definimos Result[T], un tipo genérico para representar operaciones que pueden fallar, junto con las funciones Map, FlatMap y OrElse.

Ahora vamos a llevar ese patrón al mundo concurrente, donde los errores y la sincronización suelen volverse un caos si no se estructuran bien.

Go facilita lanzar tareas concurrentes con goroutines, pero mezclar concurrencia y manejo de errores puede ser tedioso:


go func() {

    v, err := doSomething()

    if err != nil {

        // manejar error...

    }

    res, err := doSomethingElse(v)

    if err != nil {

        // otro error...

    }

    // ...

}()


Cada paso necesita su if err != nil, y los canales deben sincronizar resultados y errores manualmente.

Podemos crear una versión concurrente del patrón Result, donde cada operación devuelve un canal que emite un Result[T].


func Async[T any](f func() Result[T]) <-chan Result[T] {

    ch := make(chan Result[T], 1)

    go func() {

        defer close(ch)

        ch <- f()

    }()

    return ch

}


Creamos versiones asíncronas de Map y FlatMap:


func MapAsync[A, B any](in <-chan Result[A], f func(A) B) <-chan Result[B] {

    ch := make(chan Result[B], 1)

    go func() {

        defer close(ch)

        r := <-in

        ch <- Map(r, f)

    }()

    return ch

}


func FlatMapAsync[A, B any](in <-chan Result[A], f func(A) <-chan Result[B]) <-chan Result[B] {

    ch := make(chan Result[B], 1)

    go func() {

        defer close(ch)

        r := <-in

        if r.Err != nil {

            ch <- Err[B](r.Err)

            return

        }

        out := f(r.Value)

        ch <- <-out

    }()

    return ch

}


Supongamos que tenemos operaciones concurrentes que pueden fallar:


func FetchData() Result[int] {

    time.Sleep(time.Millisecond * 100)

    return Ok(10)

}


func Compute(x int) Result[int] {

    return Ok(x * 2)

}


func SaveResult(x int) Result[string] {

    if x > 15 {

        return Ok(fmt.Sprintf("Saved %d", x))

    }

    return Err[string](fmt.Errorf("too small"))

}


Podemos encadenarlas de forma limpia:


result := FlatMapAsync(

    MapAsync(Async(FetchData), Compute),

    func(x int) <-chan Result[string] { return Async(func() Result[string] { return SaveResult(x) }) },

)


fmt.Println(OrElse(<-result, "failed")) // "Saved 20"

Las ventajas son :

  • Las tareas se ejecutan en goroutines separadas.
  • Si ocurre un error en cualquier paso, se propaga automáticamente.
  • No hay if err != nil, ni sincronización manual.


Podés crear fácilmente un combinador All para ejecutar varias tareas concurrentes que devuelvan Result:


func All[T any](tasks ...func() Result[T]) Result[[]T] {

    ch := make(chan Result[T], len(tasks))

    for _, f := range tasks {

        go func(fn func() Result[T]) { ch <- fn() }(f)

    }


    var results []T

    for i := 0; i < len(tasks); i++ {

        r := <-ch

        if r.Err != nil {

            return Err[[]T](r.Err)

        }

        results = append(results, r.Value)

    }

    return Ok(results)

}


Si alguna tarea falla, el error se devuelve inmediatamente.

Si todas tienen éxito, se devuelven los resultados combinados.


El enfoque monádico aplicado a Go te permite combinar funciones puras y goroutines sin perder control del flujo ni del manejo de errores.

Aporta claridad a sistemas concurrentes y simplifica el código de coordinación.

Métodos Monádicos en Go


Go no usa palabras como mónada, pero su estilo basado en funciones y retorno explícito de errores se adapta perfectamente a la idea de encadenar operaciones que pueden fallar, sin perder claridad.

Con los genéricos (desde Go 1.18), podemos escribir funciones reutilizables que se comportan como map, flatMap, orElse de otros lenguajes.


El estilo Go para manejar errores:


value, err := DoSomething()

if err != nil {

    return 0, err

}

result, err := DoSomethingElse(value)

if err != nil {

    return 0, err

}

return result, nil


Funciona bien, pero escala mal cuando hay muchos pasos encadenados.

Podemos mejorarlo aplicando ideas monádicas.

Vamos a representar una operación que puede tener éxito o error:


type Result[T any] struct {

    Value T

    Err   error

}


Y creamos constructores simples:


func Ok[T any](v T) Result[T]   { return Result[T]{Value: v} }

func Err[T any](e error) Result[T] { return Result[T]{Err: e} }


Aplica una función al valor, si no hay error.


func Map[A, B any](r Result[A], f func(A) B) Result[B] {

    if r.Err != nil {

        return Err[B](r.Err)

    }

    return Ok(f(r.Value))

}


Aplica una función que también devuelve un Result, y lo aplana.


func FlatMap[A, B any](r Result[A], f func(A) Result[B]) Result[B] {

    if r.Err != nil {

        return Err[B](r.Err)

    }

    return f(r.Value)

}


OrElse: Devuelve un valor alternativo si hubo error.


func OrElse[T any](r Result[T], fallback T) T {

    if r.Err != nil {

        return fallback

    }

    return r.Value

}


Y como lo usamos? 


func ParseInt(s string) Result[int] {

    n, err := strconv.Atoi(s)

    if err != nil {

        return Err[int](err)

    }

    return Ok(n)

}


func DivideByTwo(n int) Result[int] {

    if n%2 != 0 {

        return Err[int](fmt.Errorf("odd number"))

    }

    return Ok(n / 2)

}


func main() {

    result := FlatMap(ParseInt("42"),

        func(n int) Result[int] {

            return Map(DivideByTwo(n), func(x int) int { return x * 3 })

        })


    fmt.Println(OrElse(result, 0)) // 63

}

¿Cuáles son las ventajas?

  • Si ocurre un error en cualquier paso, se propaga automáticamente.
  • Sin if err != nil en cada línea.
  • Código más funcional y declarativo.


Aunque Go no tenga sintaxis monádica ni azúcar funcional, su modelo basado en valores de retorno y funciones puras encaja perfectamente con la idea.

Con un par de funciones genéricas, podés escribir código más declarativo y mantenible.


viernes, 9 de mayo de 2025

Trabajando con partes de colecciones sin copiar: slices, spans y más


Cuando trabajamos con colecciones o buffers de datos, es muy común necesitar operar solo sobre una parte de ellos: una porción de un array, un segmento de texto, o un rango de bytes. La solución más directa suele ser copiar esa parte a una nueva estructura… pero eso introduce sobrecarga innecesaria de memoria y CPU. Si queremos trabajar con partes de una colección (por ejemplo, un array, un string o un buffer de bytes) sin crear copias, es decir, tener una vista o referencia a un fragmento de la colección original.  

Es decir, queremos qu esta solución sea:

  • Ligera en memoria (sin asignaciones adicionales)
  • Segura (sin acceder fuera de los límites)
  • Eficiente (idealmente sin costo en tiempo de ejecución)

Muchos lenguajes modernos han ido incorporando construcciones para resolver este problema. Veamos cómo lo hacen C#, Go y Rust.

A partir de C# 7.2, se introdujo Span<T>, una estructura de tipo ref struct que representa una ventana sobre memoria contigua. 


int[] datos = { 10, 20, 30, 40 };

Span<int> segmento = datos.AsSpan(1, 2); // contiene {20, 30}


Podés usar Span<T> para:

  • Evitar copiar arrays o strings.
  • Trabajar con memoria en el stack (stackalloc).
  • Reutilizar buffers en pipelines o parsers.
  • Procesar archivos grandes en trozos.


Span<byte> buffer = stackalloc byte[1024]; // sin heap


Limitaciones:

  • No puede usarse como campo de clases (sólo en structs).
  • No se puede usar con async/await ni capturar en lambdas.
  • Solo dentro del alcance del stack (por diseño).


Go tiene slices desde siempre: son una capa por encima de los arrays. Un slice guarda un puntero al array subyacente, longitud y capacidad.


arr := [5]int{1, 2, 3, 4, 5}

s := arr[1:4] // contiene {2, 3, 4}


Ventajas:

  • Livianos y eficientes.
  • Se puede modificar el contenido (afecta al array original).
  • Permiten crecer mediante append si hay capacidad.


s[0] = 99 // también cambia arr[1]


La semántica de slicing en Go es natural y permite componer operaciones sin asignar memoria.


Rust maneja este problema con referencias segmentadas: &[T] para vistas inmutables y &mut [T] para mutables.


let arr = [1, 2, 3, 4];

let slice = &arr[1..3]; // &[2, 3]


Características:

  • Completamente seguras en tiempo de compilación.
  • El borrow checker impide aliasing mutable.
  • Altamente eficientes, sin sobrecarga.
  • Son la base de muchas APIs estándar.


fn print_slice(s: &[i32]) {

    for val in s {

        println!("{}", val);

    }

}


¿Y cuál conviene?

  • Si estás en un lenguaje GC-friendly como C#, Span<T> te da poder sin pagar costo de GC.
  • Si buscás simplicidad y velocidad de desarrollo, Go es imbatible con su slicing natural.
  • Si necesitás seguridad al máximo y performance nativa, Rust con slices es lo más robusto.

Es decir, depende del lenguaje que estes usando ... 

Y Otros lenguajes tambien tenemos cosas parecidas: 

  • C++20: std::span<T> cumple un rol casi idéntico a Span<T> de C#, y también es zero-copy.
  • Python: memoryview permite trabajar con buffers sin copiar, aunque menos seguro.
  • Java: No tiene slices como tal, pero ByteBuffer puede simularlos.
  • Nim, Zig, D: Todos ofrecen slices como vistas eficientes sobre datos.


En la práctica, estas estructuras son fundamentales para escribir código eficiente, especialmente en procesamiento de datos, parsers, sistemas embebidos o cualquier aplicación donde el rendimiento importa.  


martes, 22 de octubre de 2024

Borgo, lenguaje de programación que compila a Go.


Borgo es un lenguaje de programación relativamente nuevo que está diseñado para ser versátil y eficiente en varios entornos de desarrollo. Aunque aún está en sus primeras etapas, promete ofrecer un equilibrio entre alto rendimiento y facilidad de uso, haciendo énfasis en la simplicidad y la expresividad del código.

  1. Simplicidad y Legibilidad: Uno de los pilares de Borgo es la simplicidad en su sintaxis. Se enfoca en evitar la verbosidad innecesaria, permitiendo que los desarrolladores escriban código más limpio y comprensible.
  2. Eficiencia y Rendimiento: Borgo está optimizado para ejecutar código de manera eficiente, lo que lo hace ideal para aplicaciones de alto rendimiento. Su compilador se enfoca en generar binarios pequeños y rápidos.
  3. Soporte para Programación Funcional y Orientada a Objetos: Al igual que lenguajes como Scala y Kotlin, Borgo combina paradigmas funcionales y orientados a objetos, lo que permite a los desarrolladores elegir el enfoque más adecuado para su proyecto.
  4. Concurrencia Nativa: Al ser un lenguaje moderno, Borgo incluye soporte para concurrencia y paralelismo de manera nativa, facilitando la creación de aplicaciones altamente escalables sin tener que recurrir a bibliotecas externas.
  5. Ecosistema Modular: Borgo apuesta por un ecosistema modular, donde los desarrolladores pueden añadir funcionalidad mediante paquetes externos, similar a lo que ofrecen lenguajes como Python con `pip` o Node.js con `npm`.

Relindas las características pero veamos un poco de código: 


use fmt

enum NetworkState<T> {

    Loading,

    Failed(int),

    Success(T),

}


struct Response {

    title: string,

    duration: int,

}


fn main() {

    let res = Response {

        title: "Hello world",

        duration: 0,

    }


    let state = NetworkState.Success(res)


    let msg = match state {

        NetworkState.Loading => "still loading",

        NetworkState.Failed(code) => fmt.Sprintf("Got error code: %d", code),

        NetworkState.Success(res) => res.title,

    }


    fmt.Println(msg)

}


Como ven, es como que go y rust hubieran tenido un hijo... 

Borgo es un lenguaje emergente con mucho potencial, diseñado para combinar simplicidad con eficiencia. Aunque aún no es ampliamente adoptado, sus características prometen hacer que valga la pena seguirlo de cerca, especialmente para aquellos desarrolladores que buscan una alternativa moderna a lenguajes tradicionales. 

Dejo link: https://borgo-lang.github.io/

jueves, 11 de julio de 2024

Como podemos manejar las referencias nulas?


El error más frecuente en Java es NullPointerException y me imagino que en otros lenguajes alguno similar...  Para abordar esto, se han introducido estructuras y operadores que ayudan a manejar la ausencia de valores de manera más segura y explícita. 

Por ejemplo en Java se introdujo la clase `Optional` en la versión 8 para manejar valores potencialmente nulos de una manera más segura. `Optional` es un contenedor que puede o no contener un valor no nulo.

import java.util.Optional;


public class OptionalExample {

    public static void main(String[] args) {

        Optional<String> optional = Optional.of("Hello, World!");

        

        // Verificar si hay un valor presente

        if (optional.isPresent()) {

            System.out.println(optional.get());

        }

        

        // Uso del método ifPresent

        optional.ifPresent(System.out::println);

        

        // Proveer un valor predeterminado

        String value = optional.orElse("Default Value");

        System.out.println(value);

        

        // Proveer un valor predeterminado usando un Supplier

        value = optional.orElseGet(() -> "Default Value from Supplier");

        System.out.println(value);

    }

}


Scala utiliza la clase `Option` para representar un valor opcional. `Option` tiene dos subclases: `Some` y `None`, lo que proporciona una forma elegante y funcional de manejar valores que pueden estar ausentes. Esta idea es similar a la monada `Maybe` en Haskell.


object OptionExample extends App {

  val someValue: Option[String] = Some("Hello, World!")

  val noneValue: Option[String] = None


  // Uso de getOrElse

  println(someValue.getOrElse("Default Value"))

  println(noneValue.getOrElse("Default Value"))


  // Uso del patrón de coincidencia (Pattern Matching)

  someValue match {

    case Some(value) => println(value)

    case None => println("No value")

  }


  noneValue match {

    case Some(value) => println(value)

    case None => println("No value")

  }

}


Scala "copio" esta forma de Haskell. Haskell utiliza el tipo de datos `Maybe` para manejar valores opcionales `Maybe` puede ser `Just` un valor o `Nothing`.


main :: IO ()

main = do

    let someValue = Just "Hello, World!"

    let noneValue = Nothing


    -- Uso de fromMaybe

    putStrLn (fromMaybe "Default Value" someValue)

    putStrLn (fromMaybe "Default Value" noneValue)


    -- Uso del patrón de coincidencia (Pattern Matching)

    case someValue of

        Just value -> putStrLn value

        Nothing -> putStrLn "No value"


    case noneValue of

        Just value -> putStrLn value

        Nothing -> putStrLn "No value"


Kotlin es similar a Scala en muchos aspectos pero no en este. Kotlin introduce el operador `?` para facilitar la gestión de valores nulos. Este operador se utiliza para declarar tipos de datos que pueden ser nulos y para realizar operaciones seguras contra nulos.


fun main() {

    var nullableString: String? = "Hello, World!"


    // Uso del operador ?. para llamadas seguras

    println(nullableString?.length)


    // Uso del operador ?: para proporcionar un valor predeterminado

    val length = nullableString?.length ?: 0

    println(length)


    nullableString = null


    // Uso de let para ejecutar código solo si el valor no es nulo

    nullableString?.let {

        println(it)

    }

}


C# ha incluido varias características para manejar valores nulos, como el operador `?`, que facilita el manejo seguro de tipos que pueden ser nulos.


using System;


class Program

{

    static void Main()

    {

        string? nullableString = "Hello, World!";

        

        // Uso del operador ?. para llamadas seguras

        Console.WriteLine(nullableString?.Length);


        // Uso del operador ?? para proporcionar un valor predeterminado

        int length = nullableString?.Length ?? 0;

        Console.WriteLine(length);


        nullableString = null;


        // Uso de pattern matching para verificar nulos

        if (nullableString is string nonNullString)

        {

            Console.WriteLine(nonNullString);

        }

    }

}


Rust maneja la ausencia de valores y los errores de una manera robusta utilizando los tipos `Option` y `Result`. `Option` puede ser `Some` o `None`, mientras que `Result` puede ser `Ok` o `Err`.


fn main() {

    let some_value: Option<String> = Some("Hello, World!".to_string());

    let none_value: Option<String> = None;


    // Uso de unwrap_or

    println!("{}", some_value.unwrap_or("Default Value".to_string()));

    println!("{}", none_value.unwrap_or("Default Value".to_string()));


    // Uso del patrón de coincidencia (Pattern Matching)

    match some_value {

        Some(value) => println!("{}", value),

        None => println!("No value"),

    }


    match none_value {

        Some(value) => println!("{}", value),

        None => println!("No value"),

    }

}


Go no tiene un tipo de datos específico para manejar valores opcionales, pero utiliza la convención de retornar múltiples valores, incluyendo un valor y un `error`. Que la verdad no me gusta, te pasas preguntando todo el tiempo si hay error o si los valores son nulos. 


package main


import (

    "errors"

    "fmt"

)


func getValue() (string, error) {

    return "Hello, World!", nil

}


func getNullableValue() (string, error) {

    return "", errors.New("no value")

}


func main() {

    value, err := getValue()

    if err != nil {

        fmt.Println("Error:", err)

    } else {

        fmt.Println("Value:", value)

    }


    nullableValue, err := getNullableValue()

    if err != nil {

        fmt.Println("Error:", err)

    } else {

        fmt.Println("Value:", nullableValue)

    }

}


Python utiliza la palabra clave `None` para representar la ausencia de valor. Aunque no tiene una estructura específica como `Optional`, los desarrolladores pueden utilizar condicionales y manejo de excepciones.


def get_value():

    return "Hello, World!"


def get_nullable_value():

    return None


value = get_value()

nullable_value = get_nullable_value()


if value is not None:

    print(value)

else:

    print("Default Value")


if nullable_value is not None:

    print(nullable_value)

else:

    print("Default Value")


Ruby utiliza `nil` para representar la ausencia de valor. Al igual que en Python, no tiene una estructura específica para valores opcionales, pero proporciona métodos para manejar `nil`.


value = "Hello, World!"

nullable_value = nil


# Uso del operador ||

puts value || "Default Value"

puts nullable_value || "Default Value"


# Uso de condicionales

puts value.nil? ? "Default Value" : value

puts nullable_value.nil? ? "Default Value" : nullable_value


C++ utiliza punteros inteligentes (`smart pointers`) para gestionar la memoria y prevenir errores relacionados con punteros nulos. Los punteros inteligentes, como `std::unique_ptr` y `std::shared_ptr`, se encargan de la gestión automática de la memoria.


#include <iostream>

#include <memory>


int main() {

    std::unique_ptr<int> uniquePtr(new int(42));

    if (uniquePtr) {

        std::cout << *uniquePtr << std::endl;

    }


    std::shared_ptr<int> sharedPtr = std::make_shared<int>(42);

    if (sharedPtr) {

        std::cout << *sharedPtr << std::endl;

    }


    // Uso de weak_ptr para evitar ciclos de referencia

    std::weak_ptr<int> weakPtr = sharedPtr;

    if (auto lockedPtr = weakPtr.lock()) {

        std::cout << *lockedPtr << std::endl;

    }


    return 0;

}


TypeScript, un superconjunto de JavaScript, permite tipos opcionales y tiene un soporte robusto para manejar valores `null` y `undefined`.


let nullableString: string | null = "Hello, World!";


// Uso del operador ? para llamadas seguras

console.log(nullableString?.length ?? 0);


// Uso de if para asegurar valores no nulos

if (nullableString !== null) {

    console.log(nullableString);

}


TypeScript utiliza tipos opcionales para manejar valores que pueden ser `null` o `undefined`, proporcionando un enfoque seguro para evitar errores comunes relacionados con valores nulos. El operador `?.` permite realizar llamadas seguras, y el operador `??` proporciona valores predeterminados en caso de valores `null` o `undefined`.

En fin, aunque la gestión de valores nulos varía entre lenguajes, la idea subyacente es la misma: proporcionar mecanismos más seguros y expresivos para manejar la ausencia de valores. Ya sea mediante clases contenedoras como `Optional` en Java y `Option` en Scala, tipos de datos como `Maybe` en Haskell, operadores específicos como `?` en Kotlin y C#, punteros inteligentes en C++, o enfoques específicos en Rust, Go, Python y Ruby, estos enfoques ayudan a reducir los errores y a escribir un código más robusto y mantenible.


lunes, 20 de mayo de 2024

Lenguajes utilizados en los proyectos apache

Tal vez hace mucho que Apache publico este gráfico pero yo recién lo veo : 



Como se puede ver Java es el lenguaje más utilizado por los proyectos de apache, seguido de python, c++, c, javascript, scala, C#, go, perl, etc ... 




jueves, 16 de mayo de 2024

Hacer un servicio con gRPC y go-zero


Hagamos un hola mundo con go-zero utilizando gRPC. Para empezar vamos a hacer el archivo .proto : 

syntax = "proto3";


package hello;


option go_package = "./hello";


message Request {

}


message Response {

  string msg = 1;

}


service Hello {

  rpc Ping(Request) returns(Response);

}


$ goctl rpc protoc hello.proto --go_out=server --go-grpc_out=server --zrpc_out=server

Done.

luego hacemos : 

cd server

go mod tidy 


Completamos el archivo server/internal/logic/pinglogic.go


func (l *PingLogic) Ping(in *hello.Request) (*hello.Response, error) {

return &hello.Response{ Msg: "pong" }, nil

}


y luego en el archivo server/etc/hello.yaml agregamos que estamos trabajando en modo dev: 


Name: hello.rpc
ListenOn: 0.0.0.0:8080
Mode: dev

y por ultimo corremos el proyecto: 

go run hello.go



martes, 30 de abril de 2024

Queres probar código y no queres instalar nada? paiza.io


Queres probar código y no queres instalar nada? 

Bueno podes utilizar paiza. Que es una pagina donde podemos correr código en diferentes lenguajes: 

Bash, C, C#, C++, Clojure, Cobol, CoffeeScript, D, Elixir, Erlang, F#, Go, Haskell, Java, JavaScript, Kotlin, MySQL, Nadesiko, Objective-C, Perl, PHP, Python2, Python3, R, Ruby, Rust, Scala, Scheme, Swift, TypeScript, VB


Dejo link: https://paiza.io/

miércoles, 6 de marzo de 2024

Primera API con Go-zero


Después de completar la instalación de goctl, podemos crear un servicio HTTP mínimo para obtener una descripción general del servicio API go-zero de goctl.


# Create workspaces and enter the directory

$ mkdir -p ~/workspace/api && cd ~/workspace/api

# Execute instructions generated demo service

$ goctl api new demo

Done.


Después de ejecutar la instrucción, se generará un directorio de demostración en el directorio actual que contiene un servicio HTTP minimizado, verificaremos la estructura del directorio del servicio.


$ cd ~/workspace/api/demo

$ ls

demo.api demo.go  etc      go.mod   internal

$ tree

.

├── demo.api

├── demo.go

├── etc

│   └── demo-api.yaml

├── go.mod

└── internal

    ├── config

    │   └── config.go

    ├── handler

    │   ├── demohandler.go

    │   └── routes.go

    ├── logic

    │   └── demologic.go

    ├── svc

    │   └── servicecontext.go

    └── types

        └── types.go


Después de completar la generación del código anterior, podemos encontrar los archivos ~/workspace/api/demo/internal/logic/demologic.go, y podemos completar el códigos entre las líneas 27 y 28:

resp = new(types.Response)

resp.Message = req.Name


Después de escribir el código anterior, podemos iniciar el servicio con las siguientes instrucciones:


# Enter service directory

$ cd ~/workspace/api/demo

# to organize dependencies

$ go mod tidy

# Run go program

$ go run demo.go


Cuando vea el siguiente resultado "Starting server at 0.0.0.0.0:888.." indica que el servicio se ha iniciado correctamente, entonces visitamos el servicio HTTP.


$ curl --request GET 'http://127.0.0.0.1:8888/from/me'


Cuando vea el resultado en la terminal {"message":"me"} en nombre de su servicio se inició con éxito.


Y listo!!

Dejo link: https://go-zero.dev/en/docs/tasks/cli/api-demo


domingo, 25 de febrero de 2024

Instalando go zero

 


Ya hemos hablado de zero el framework de go para hacer microservicios. Ahora vamos a bajar las herramientas para trabajar con él. 

Primero, tenemos que tener go instalado. Yo tengo la versión 1.22.0

$ go version

go version go1.22.0 linux/amd64


Después de la versión 1.11, se recomienda que el valor GO111MODULE se establezca en on para evitar errores innecesarios.

$ go env -w GO111MODULE=on
$ go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct

$ go env GO111MODULE
on
$ go env GOPROXY
https://goproxy.cn,direct

goctl es una herramienta incorporada de go-zero que es importante para aumentar la eficiencia del desarrollo, generar código, documentos, implementar k8s yaml, dockerfile, etc.

$ go install github.com/zeromicro/go-zero/tools/goctl@latest
go: downloading github.com/gookit/color v1.5.4
go: downloading github.com/withfig/autocomplete-tools/integrations/cobra v1.2.1
go: downloading github.com/spf13/cobra v1.8.0
...

$ goctl -version
goctl version 1.6.2 linux/amd64

Ahora tenemos que installar docker. Yo ya tengo docker instalado por lo tanto siguo: 

$ sudo docker pull kevinwan/goctl
$ sudo docker run --rm -it -v `pwd`:/app kevinwan/goctl goctl --help

Y si todo anda bien hacemos : 

$ sudo docker run --rm -it -v `pwd`:/app kevinwan/goctl:latest goctl --version
goctl version 1.3.5 linux/amd64

protoc es una herramienta para generar código basado en archivos proto, este genern código en múltiples lenguajes como C++, Java, Python, Go, PHP, etc. para nuestros servicios gRPC. Lo tenemos que instalar, en mi caso yo lo tenia instalado y lo sé porque hice : 

$ goctl env check --install --verbose --force
[goctl-env]: preparing to check env

[goctl-env]: looking up "protoc"
[goctl-env]: "protoc" is installed

[goctl-env]: looking up "protoc-gen-go"
[goctl-env]: "protoc-gen-go" is installed

[goctl-env]: looking up "protoc-gen-go-grpc"
[goctl-env]: "protoc-gen-go-grpc" is installed

[goctl-env]: congratulations! your goctl environment is ready!

Y ahora por fin, vamos a crear nuestro proyecto go-zero!! 

Creamos el proyecto: 
$ mkdir myapp && cd myapp
$ go mod init myapp
$ go get github.com/zeromicro/go-zero@latest
go: added github.com/zeromicro/go-zero v1.6.2


Y Listo!! 


sábado, 3 de febrero de 2024

Printing en Go


La impresión formateada en Go utiliza un estilo similar a la familia printf de C, pero es más rica y más general. Las funciones se encuentran en el paquete fmt y tienen nombres en mayúscula: fmt.Printf, fmt.Fprintf, fmt.Sprintf, etc. Las funciones de cadena (Sprintf, etc.) devuelven una cadena en lugar de enviar la cadena a un buffer determinado.

No es necesario proporcionar un formato. Para cada uno de Printf, Fprintf y Sprintf hay otro par de funciones, por ejemplo Print y Println. Estas funciones no toman una cadena de formato sino que generan un formato predeterminado para cada argumento. Las versiones Println también insertan un espacio en blanco entre los argumentos y agregan una nueva línea a la salida, mientras que las versiones Print agregan espacios en blanco solo si el operando en ninguno de los lados es una cadena. En este ejemplo, cada línea produce el mismo resultado.


fmt.Printf("Hello %d\n", 23)

fmt.Fprint(os.Stdout, "Hello ", 23, "\n")

fmt.Println("Hello", 23)

fmt.Println(fmt.Sprint("Hello ", 23))


Las funciones de impresión formateadas fmt.Fprint y las demás toman como primer argumento cualquier objeto que implemente la interfaz io.Writer; por ejemplo os.Stdout y os.Stderr.

Aquí las cosas empiezan a diferir de C. Primero, los formatos numéricos como %d no aceptan indicadores de signo o tamaño; en cambio, las rutinas de impresión utilizan el tipo de argumento para decidir estas propiedades.


var x uint64 = 1<<64 - 1

fmt.Printf("%d %x; %d %x\n", x, x, int64(x), int64(x))


Esto imprime: 


18446744073709551615 ffffffffffffffff; -1 -1


Si solo desea la conversión predeterminada, como decimal para números enteros, puede usar el formato general %v (para “valor”); el resultado es exactamente lo que producirían Print y Println. Además, ese formato puede imprimir cualquier valor, incluso matrices, sectores, estructuras y mapas. Aquí hay una declaración impresa para el mapa de zona horaria.


fmt.Printf("%v\n", timeZone)  // or just fmt.Println(timeZone)


lo que da salida:


map[CST:-21600 EST:-18000 MST:-25200 PST:-28800 UTC:0]


Para los mapas, Printf y las demás clasifican la salida lexicográficamente por clave.


Al imprimir una estructura, el formato modificado %+v anota los campos de la estructura con sus nombres y, para cualquier valor, el formato alternativo %#v imprime el valor en la sintaxis Go completa.


type T struct {

    a int

    b float64

    c string

}

t := &T{ 7, -2.35, "abc\tdef" }

fmt.Printf("%v\n", t)

fmt.Printf("%+v\n", t)

fmt.Printf("%#v\n", t)

fmt.Printf("%#v\n", timeZone)


imprime : 



&{7 -2.35 abc   def}

&{a:7 b:-2.35 c:abc     def}

&main.T{a:7, b:-2.35, c:"abc\tdef"}

map[string]int{"CST":-21600, "EST":-18000, "MST":-25200, "PST":-28800, "UTC":0}


(Tenga en cuenta los símbolos). Ese formato de cadena entre comillas también está disponible a través de %q cuando se aplica a un valor de tipo cadena o []byte. El formato alternativo %#q utilizará comillas inversas si es posible. (El formato %q también se aplica a números enteros y runas, lo que produce una constante rúnica entre comillas simples). Además, %x funciona en cadenas, matrices de bytes y porciones de bytes, así como en números enteros, generando una cadena hexadecimal larga y con un espacio. en el formato (% x) pone espacios entre los bytes.


Otro formato útil es %T, que imprime el tipo de un valor.


fmt.Printf("%T\n", timeZone)


imprime: 


map[string]int


Si desea controlar el formato predeterminado para un tipo personalizado, todo lo que se requiere es definir un método con la cadena de firma String() en el tipo. Para nuestro tipo T simple, podría verse así.


func (t *T) String() string {

    return fmt.Sprintf("%d/%g/%q", t.a, t.b, t.c)

}

fmt.Printf("%v\n", t)


para imprimir en el formato


7/-2.35/"abc\tdef"


(Si necesita imprimir valores de tipo T así como punteros a T, el receptor de String debe ser de tipo valor; este ejemplo usó un puntero porque es más eficiente e idiomático para tipos de estructuras).

Nuestro método String puede llamar a Sprintf porque las rutinas de impresión son completamente reentrantes y se pueden empaquetar de esta manera. Sin embargo, hay un detalle importante que debe comprender acerca de este enfoque: no construya un método String llamando a Sprintf de una manera que se repetirá en su método String indefinidamente. Esto puede suceder si la llamada de Sprintf intenta imprimir el receptor directamente como una cadena, lo que a su vez invocará el método nuevamente. Es un error común y fácil de cometer, como muestra este ejemplo.


type MyString string


func (m MyString) String() string {

    return fmt.Sprintf("MyString=%s", m) // Error: will recur forever.

}


También es fácil de solucionar: convierta el argumento al tipo de cadena básica, que no tiene el método.


type MyString string

func (m MyString) String() string {

    return fmt.Sprintf("MyString=%s", string(m)) // OK: note conversion.

}


Otra técnica de impresión consiste en pasar los argumentos de una rutina de impresión directamente a otra rutina similar. La firma de Printf usa el tipo ...interfaz{} como argumento final para especificar que un número arbitrario de parámetros (de tipo arbitrario) puede aparecer después del formato.


func Printf(format string, v ...interface{}) (n int, err error) {


Dentro de la función Printf, v actúa como una variable de tipo []interfaz{} pero si se pasa a otra función variable, actúa como una lista normal de argumentos. Aquí está la implementación de la función log.Println que usamos anteriormente. Pasa sus argumentos directamente a fmt.Sprintln para el formato real.


// Println prints to the standard logger in the manner of fmt.Println.

func Println(v ...interface{}) {

    std.Output(2, fmt.Sprintln(v...))  // Output takes parameters (int, string)

}


Escribimos ... después de v en la llamada anidada a Sprintln para decirle al compilador que trate a v como una lista de argumentos; de lo contrario, simplemente pasaría v como argumento de un solo segmento.

martes, 23 de enero de 2024

gRPC Server


Una vez que tengamos una definición de servicio (un archivo .proto), podemos usarla para generar el código del lado del servidor o del cliente usando el protocolo del compilador del búfer de protocolo. Con el complemento gRPC para búferes de protocolo, puede generar código del lado del servidor y del lado del cliente de gRPC, así como el código del búfer de protocolo normal para completar, serializar y recuperar sus tipos de mensajes.

En el lado del servidor, el servidor implementa esa definición de servicio y ejecuta un servidor gRPC para manejar las llamadas de los clientes. Por lo tanto, para generar un servicio gRPC necesitamos:

1. Implementar la lógica del servicio, en el esqueleto del la clase generada. 

2. Ejecute un servidor gRPC para escuchar las solicitudes de los clientes y devolver las respuestas del servicio.

Al implementar la lógica del servicio, lo primero que debe hacer es generar el esqueleto del servicio a partir de la definición del servicio. Por ejemplo:


import (

...

"context"

pb "github.com/grpc-up-and-running/samples/ch02/productinfo/go/proto"

"google.golang.org/grpc"

...

)

// ProductInfo implementation with Go

// Add product remote method

func (s *server) AddProduct(ctx context.Context, in *pb.Product) (

*pb.ProductID, error) {

// business logic

}

// Get product remote method

func (s *server) GetProduct(ctx context.Context, in *pb.ProductID) (

*pb.Product, error) {

// business logic

}


Dentro del cuerpo de estas funciones remotas puedes implementar la lógica de cada función.

Una vez que tengamos lista la implementación del servicio, debe ejecutar un servidor gRPC para escuchar las solicitudes de los clientes, enviar esas solicitudes a la implementación del servicio y devolver las respuestas del servicio al cliente. Por ejemplo:  

func main() {
    lis, _ := net.Listen("tcp", port)
    s := grpc.NewServer()
    pb.RegisterProductInfoServer(s, &server{})
    if err := s.Serve(lis); err != nil {
        log.Fatalf("failed to serve: %v", err)
    }
}

En el ejemplo anterior se muestra una implementación de servidor gRPC con Go para el caso de uso del servicio ProductInfo. Aquí abrimos un puerto TCP, iniciamos el servidor gRPC y registramos el servicio ProductInfo con ese servidor. Y eso es todo lo que tienes que hacer en el lado del servidor. 


lunes, 15 de enero de 2024

Go Patterns


Estas estudiando Golang y queres aprender patrones de diseño? bueno, te dejo este recurso que te va a venir super bien. 


Dejo link: https://github.com/tmrts/go-patterns

viernes, 12 de enero de 2024

¡C# es el lenguaje de programación del año 2023!

Como cada año se publica el indice tiobe que indica el uso de los lenguajes. Y este año la novedad fue el amplio crecimiento de C#. 

"Por primera vez en la historia del índice TIOBE, C# ha ganado el premio al lenguaje de programación del año. ¡Felicidades! C# ha estado entre los 10 mejores durante más de 2 décadas y ahora que se está poniendo al día con los 4 grandes lenguajes, ganó el merecido premio al ser el lenguaje con el mayor repunte en un año (+1,43%). Los segundos puestos son Scratch (+0,83%) y Fortran (+0,64%). C# le está quitando cuota de mercado a Java y se está volviendo cada vez más popular en dominios como backends de aplicaciones web y juegos (gracias a Unity). C# se puede utilizar de forma gratuita y evoluciona a un ritmo constante, lo que hace que el lenguaje sea más expresivo con cada nueva versión. C# llegó para quedarse y pronto podría incluso superar a Java.

Aparte de C#, el año pasado hubo muchos cambios interesantes en el índice TIOBE. Fortran y Kotlin se convirtieron permanentemente en los 20 mejores jugadores reemplazando a los antiguos favoritos R y Perl. Fortran está muy preparado para hacer cálculos con buenas bibliotecas y sigue siendo uno de los favoritos de las universidades en muchos ámbitos. Kotlin es el competidor de Java fácil de aprender y escribir. Pregunta interesante: ¿qué lenguajes entrarán en el top 20 del índice TIOBE en 2024? Esto es muy difícil de predecir. Julia tocó brevemente el índice TIOBE en 2023, pero no pudo mantener esa posición. Se necesita la madurez del idioma y la comunidad de Julia para tener una segunda oportunidad. Apostaría por Dart (con Flutter) y TypeScript. Este último ya se utiliza mucho en la industria, pero por alguna razón todavía no se destaca en el índice TIOBE. Veamos qué nos depara el 2024." -- Paul Jansen, director ejecutivo de TIOBE Software (Esto nos dice la pagina oficial de TIOBE.)

Como lenguje más utilizado lo tenemos a python, seguido de c, c++ y java. 


Jan 2024Jan 2023ChangeProgramming LanguageRatingsChange
11Python pagePython13.97%-2.39%
22C pageC11.44%-4.81%
33C++ pageC++9.96%-2.95%
44Java pageJava7.87%-4.34%
55C# pageC#7.16%+1.43%
67changeJavaScript pageJavaScript2.77%-0.11%
710changePHP pagePHP1.79%+0.40%
86changeVisual Basic pageVisual Basic1.60%-3.04%
98changeSQL pageSQL1.46%-1.04%
1020changeScratch pageScratch1.44%+0.86%
1112changeGo pageGo1.38%+0.23%
1227changeFortran pageFortran1.09%+0.64%
1317changeDelphi/Object Pascal pageDelphi/Object Pascal1.09%+0.36%
1415changeMATLAB pageMATLAB0.97%+0.06%
159changeAssembly language pageAssembly language0.92%-0.68%
1611changeSwift pageSwift0.89%-0.31%
1725changeKotlin pageKotlin0.85%+0.37%
1816changeRuby pageRuby0.80%+0.01%
1918changeRust pageRust0.79%+0.18%
2031changeCOBOL pageCOBOL0.78%+0.45%



La verdad es que descreo un poco de este indice, por ejemplo me llama la atención que Rust bajo, cuando en general veo que va creciendo mucho. O por ejemplo que sea más utilizado Scratch que Go o Rust. Son cositas que no me cierran :( 


Dejo link: https://www.tiobe.com/tiobe-index/