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jueves, 20 de marzo de 2014

Java 8

Llegue retarde a la noticia, pero de igual manera me quiero hacer eco de esta noticia. La página de Oracle ya está presente la descarga de Java 8; pero al parecer el lanzamiento oficial, será el próximo 25 de marzo.

Ya deben estar enterados de las novedades, entre las que se encuentra lambda. Esta versión sin duda es una de las más importantes.

En mi opinión el cambio de lenguaje no es tan importante, dado que tenes lenguajes en esta plataforma que son muy buenos, ya pensados para utilizar lambda. Si yo manejaría la pelota, me dedicaría a aprender Scala, Groovy, Clojure, etc. Pero es verdad que va a haber mucho trabajo en Java 8.

Que opinan? Tiene posibilidades Java 8?

domingo, 16 de marzo de 2014

The Open source owns the web

Como sabrán Linux fue concebido en la web, y con filosofía web 2.0 dado que la la gente compartía su código por la web. No es casual que las mayores tecnologías que se usan en la web sean Open Source.


sábado, 15 de marzo de 2014

Groovy o Scala esa es la cuestión

Groovy y Scala son lenguajes que se están haciéndose famosos en la plataforma Java. Los dos son similares pero tienen diferencias importantes; que son buenas saberlas antes de elegir uno o otro.

Como semejanza los dos lenguajes corren sobre la JVM, con interoperabilidad con toda la plataforma. Los dos son orientados a objetos pero Scala también es funcional y los dos tienen clausuras. Además los dos permiten un sistema de reutilización con mixins.

Los dos lenguajes soportan aplicación parcial de una función y curring, pero el uso de estas características es más natural en Scala dado que es funcional. Además Scala optimiza las funciones recursivas esto tiene gran importancia en el paradigma funcional pero no tiene tanta importancia en la programación imperativa.

Los dos tienen por defecto evaluación ansiosa o eagerly; sin embargo Scala permite call-by-name y lazy evaluation. En Groovy se puede emular call-by-name con clousures.
Scala no tiene el concepto de campos o clases estáticas, utiliza el concepto de objetos que son similares a objetos singletones; en cambio Groovy, si utiliza statics.

Groovy es un lenguaje dinámicamente tipado pero también podemos trabajar con tipado estático (definiendo los tipos a las variables), esto puede ser bueno o malo depende de como lo veamos; además Groovy soporta dynamic meta-programming.

Scala es un lenguaje estáticamente tipado por lo tanto no soporta dynamic meta-programming, es este punto Scala es más parecido a Java pero Scala cuenta con un sistema de tipos más sofisticado que Java. Algo que también hace la curva de aprendizaje más empinada.

Groovy es sintácticamente más parecido a Java pero semánticamente se ve la influencia que tuvo Ruby. Scala en cambio sintácticamente se ve la influencia de Java y Ruby, pero semánticamente fue influido por Java, SML, Haskell y gBeta.

A mi entender lo principal que impulso a Groovy fue Grails fue el caballo de batalla y que le hizo muy buena publicidad al lenguaje. En cambio Scala no tenia un framework de desarrollo ágil que lo impulsara hasta que la empresa Typesafe compro el framework Play! y con Play 2 adaptaron a Play para que funciones con Scala. Si bien Grails esta super maduro, Play! tiene una comunidad muy buena.

James Strachan el creador de Groovy dijo: “I can honestly say if someone had shown me the Programming in Scala book by Martin Odersky, Lex Spoon & Bill Venners back in 2003 I’d probably have never created Groovy.” Dicho que condena a Groovy, pero a mi entender es un tanto injusto. Groovy es un lenguaje de tipado dinámico con características que lo hacen muy práctico y muy fácil de aprender. En cambio Scala es un lenguaje de tipado estático, que tiene una curva de aprendizaje mayor a Groovy.

Estas son las diferencias más importantes, que tenemos que tener en cuenta cuando escogemos uno o el otro…

Discover Dart

Hola quería compartir un nuevo curso de code scholl sobre Dart. Recuerdan que Dart es el lenguaje de google que quiere desterrar a Javascript.

Dejo link:
http://dart.codeschool.com/

lunes, 10 de marzo de 2014

Recompensa del esfuerzo

Si bien no tiene que ver directamente con el blog; quiero compartir esta reflexión de Alejandro Dolina. La relación con este blog tiene que ver con el goce de aprender, el goce de usar la cabeza, tiene que ver con una visión que quiero del mundo. Y en parte explica este blog.

miércoles, 5 de marzo de 2014

Encuesta sobre java 8


Interesante encuesta de la gente de Typesafe sobre Java 8











Dejo link:
http://info.typesafe.com/acton/form/3608/0026:d-0007/1/index.htm?id=0026&utm_medium=email&utm_source=Act-On+Software&utm_content=email&utm_campaign=Typesafe%20Newsletter%20-%20March%20%27014&utm_term=Java%208%20Survey%20Results

Nueva versión de Akka


Hoy me entere de un nuevo release del framework de la empresa Typesafe. El pasado 5 de marzo se dio a conocer la nueva versión de Akka 2.3.0.

Para el que no conoce Akka es un framework open source basado en el concepto de Actores. Este framework nos facilita la creación de aplicaciones distribuidas y concurrentes. Fue escrito en Scala y se puede utilizar en cualquier lenguaje de la plataforma Java.

Entre las novedades de la nueva versión podemos nombrar:

  • Akka Persistence: Este módulo le permite escribir Actores con estado persistente que sobrevivan a los fallos de hardware y software, y también proporciona un mecanismo de opt-in.
  • Soporte para Java 8: Akka viene preparando la cancha para la nueva versión de Java y dejando todo preparado para el uso de lambda.  
  • Mejoras en el uso de Cluster: La gente de Akka aprendió varias cosas dado que ejecuto Akka en 2400 nodos, dando lugar a varias mejoras de rendimiento y mejoras de usabilidad.
  • Activator Templates: Activator es como Maven (salvando las diferencias) y los templates como los archetypes. La gente de Akka creo nuevos templates, para que tengamos menos trabajo al crear un nuevo proyecto que use Akka:

Akka es un framework que esta ganando espacio y creciendo rápidamente y no debemos perderle la pisada.

Dejo link:
https://typesafe.com/blog/akka-230-major-release

Google Analytics Education Infographic

Ya que estamos hablando de Google Analytics, les dejo una infrografia sobre Google Analytics;


Join our next Analytics Academy course

Google nos invita a realizar un nuevo curso de Google Analytics.

Les dejo el mail que me mandaron:


Google Analytics
 
 
 

Join our next Analytics Academy course

Learn how the Analytics platform works to get more value from your reports.
 
 
 
Register now
 
 
Last October, we introduced Digital Analytics Fundamentals, our first course on Analytics Academy. We were thrilled to have over 145,000 students join us to learn about the core concepts of digital measurement.

Today, we’re diving deeper into how Analytics works with our next course in the series: Google Analytics Platform Principles.

In this course, we’ll cover:
  • the four components of the Analytics platform: collection, processing, configuration and reporting
  • how Analytics collects data across different devices
  • how data is transformed before you see it in reports
  • key concepts for customizing your data in useful ways

You’ll have two weeks to complete the course alongside a worldwide community of Analytics enthusiasts to earn a certificate of completion. After that, the course will remain open for you to complete at your own pace.

Interested in participating? Enroll now and join us when the course begins on March 11, 2014.
 

Preview the course



Watch this quick course previewto learn about joining a course on Analytics Academy.
 
 
Register now
 
 
Happy analyzing,
The Google Analytics Team

lunes, 3 de marzo de 2014

Julia, un lenguaje del futuro...


Julia es un lenguaje de programación conocido en el ámbito científico por su basta librería de funciones matemáticas, a la vez es un lenguaje de alto nivel y de alta perfomance. El lenguaje fue creado por Stefan Karpinski, estudiante graduado de la Universidad de California, que estaba involucrado en una herramienta simulación de redes que requería el uso de varios lenguajes de programación diferentes. Curiosamente, ninguno de los lenguajes usados podía hacer toda la tarea, todo el proceso. Por ello, Karpinski, junto con su compañero de universidad Viral Shah y  Jeff Bezanson del MIT, decidieron resolverlo diseñando un nuevo lenguaje que fuera compatible con prácticamente cualquier tarea. La meta de Karpinski y su equipo es construir un lenguaje único que haga todo bien.

La librería de funciones matemáticas, en gran parte estan escrita en Julia, pero también se integra con librerías maduras, las mejoras librerías de C y las librerías de Fortran para álgebra lineal, la generación de números aleatorios, procesamiento de señales y procesamiento de cadenas.

Entre las características de este lenguaje podemos nombrar:

  • Posibilidad de definir el comportamiento de una función con una combinación de tipos de argumentos
  • Sistema dinámico de tipos: tipos para documentar, optimizar y ejecutar rutinas
  • Buen desempeño, el cual se aproxima (estadísticamente) a lenguajes como C
  • Manejador de paquetes interconstruido
  • Macros como en LISP y otras funcionalidades de metaprogramación
  • Se pueden llamar funciones de Python usando el paquete PyCall
  • Llamada a funciones de C directamente. No se necesita nada más
  • Poderosas Shell que puede manejar otros procesos
  • Diseñado para computación distribuida y en paralelo
  • Corrutinas
  • Tipos definidos por el usuario que son rápidos y compactos
  • Generación automática de código especializado, eficiente, de acuerdo al tipo de argumentos
  • Conversiones elegante y extensibles para tipos numéricos y otros tipos
  • Soporte para Unicode
  • Licencia MIT : libre y de código abierto
Una de las características más notables de Julia es la performance de su compilador JIT, el cual es capaz de superar a lenguajes que tienen más historia. En la pagina oficial de Julia podemos ver un benchmark realizado que compara a Julia con otros lenguajes como Fortran, Python, R, matlab, etc. Como podemos ver a continuación Julia queda muy bien parado:



 IJulia, es un entorno gráfico e interactivo que permite combinar instrucciones Julia con funciones matemáticas, gráficos, multimedia todo en un solo documento. Ijulia utiliza el poderoso entorno IPython para su funcionamiento.
Julia ha ganado un espacio importante en el mundo científico con su amplia librería matemática y su velocidad. La pregunta es si seguirá ganando terreno en otros ámbitos. Ustedes que opinan?