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sábado, 9 de agosto de 2014

Scala es el nuevo Ruby?


Quiero compartir con ustedes el siguiente articulo : https://medium.com/@Jarlakxen/is-scala-the-new-ruby-a-deeper-view-2b724666e595 en el cual es una comparativa de Ruby y Scala.

La verdad que coincido con la idea que Scala es o va a ser el nuevo Ruby. Pero no a nivel sintáctico o semántico, sino en lo que paso con el lenguaje. En mi humilde opinión Ruby es y fue un lenguaje exitoso dado que influyo a muchos lenguajes y muchos lenguajes se crearon a partir de él por nombrar algunos Groovy o Scala. Es decir existían muchas necesidades y el supo satisfacerlas.

Algunas personas dirán que no fue o es exitoso porque no hay tantos proyectos nuevos en Ruby o no hay tantas lineas de código escritas en él. Pero esto no es así. Ruby fue y es una gran influencia para los lenguajes y la programación. Tal vez no triunfo porque no usa la sintaxis de C o no sé.

Scala en mi humilde opinión no crecerá tanto como tecnología sino que influirá a otros lenguajes y sera el padre de otros lenguajes. Scala introdujo el concepto de que la programación funcional y la orientada a objetos pueden convivir. Además que los mejores conceptos de programación pueden convivir.

Que opinan?

miércoles, 6 de agosto de 2014

OpenLibra, la Biblioteca Libre


Que buena idea! Era hora que exista una pagina para compartir libros. En esta pagina podemos encontrar muchos libros sobre programación.

Dejo link: http://www.etnassoft.com/biblioteca/

martes, 5 de agosto de 2014

Curso de Django


Quiero compartir estos vídeo tutoriales sobre django el framework más popular para desarrollo de aplicaciones web para python.

Dejo link: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEtcGQaT56cg3A3r-TNoc-PyVeOuAMB4x

sábado, 2 de agosto de 2014

Comet fácil con Atmosphere Framework


Seguramente has sentido nombrar la técnica de comet o técnica de Push que permite que el servidor envié peticiones sin que el browser o cliente lo solicite. Voy a dar un ejemplo, si debemos implementar un chat, en el modelo tradicional el cliente debe preguntar cada cierto tiempo si hay un nuevo mensaje para él porque el servidor no puede notificar al cliente sin un pedido de éste.

El enfoque comet difiere del modelo original de la web, en el que un navegador solicita una página web completa o trozos de datos para actualizar una página web. En cambio, el servidor puede notificar al cliente sin que él haya hecho un pedido, pero esto es solo en teoría porque en la práctica hay diferentes formas de implementar comet, una muy extendida es que el cliente haga pedidos largos y el servidor solo conteste cuando tenga algo que notificar, otro modo es utilizar WebSocket si utilizamos HTML 5.

Atmosphere es un framework java/javascript para la construcción de aplicaciones Web asincrónicas usando Groovy, Scala y Java. El objetivo del framework es permitir a los desarrolladores escribir una aplicación y dejar que éste descubra el mejor canal de comunicación entre el cliente y el servidor, de forma transparente. Por ejemplo, con atmophere una aplicación puede utilizar webSockets cuando el servidor y el browser lo permitan pero éste framework usara otra técnica si esto no esta soportado.

Algo muy bueno de atmophere es que soporta todos los principales navegadores y servidores y además tiene integración con los más populares framework java y javascript. Y como si fuera poco soporta diferentes tecnologías para implementar comet, como WebSockets, Server Side Events (SSE), Long-Polling, HTTP Streaming y JSONP.

Del lado del servidor atmophere soporta Tomcat, Jboss, Jetty, Resin, GlassFish, Undertow, WebSphere, WebLogic etc. pero si no corres tu aplicación sobre un servlet container tienes soporte para Netty, Play! Framework o Vert.x. Además tiene extensiones para los frameworks más usados PrimeFaces, Wicket, Vaadin, Grails, richfaces, Spring, etc. Puedes buscar la extensión que necesites aquí.

Si utilizas maven puedes utilizarlo agregando la siguiente dependencia:

<dependency>
         <groupId>org.atmosphere</groupId>
         <artifactId>atmosphere-{atmosphere-module}</artifactId>
         <version>2.2.0</version>
</dependency>

Atmosphere es una excelente opción para implementar la técnica de comet en Java por su flexibilidad, integración y facilidad de uso.

Dejo links:
https://github.com/Atmosphere/atmosphere
http://async-io.org/



jueves, 31 de julio de 2014

Introduction to Linux

"Introduction to Linux" es un curso super recomendado para todos los que aman el sistema operativo Linux. Esta dictado por el mismísimo Linus Tolvar y se dicta por medio de la pagina Edx.

Dejo un vídeo:


Dejo link:
https://www.edx.org/course/linuxfoundationx/linuxfoundationx-lfs101x-introduction-1621#.U9rn_x8zzpq

Tutorial de Python en Español Por Python Argentina


La verdad es que estoy robando esta información a Chema Cortés, gracias a él encontré este excelente tutorial de Python hecho por la gente de Python Argentina.

Sin otro particular les dejo el link:
http://docs.python.org.ar/tutorial/index.html

martes, 29 de julio de 2014

OpenSUSE Factory se convierte en distro rolling release


Que buena distro OpenSUSE!!

OpenSUSE tiene una distro hermanita o hija OpenSUSE Factory que es la rama de desarrollo de OpenSUSE. Esta distro a optado por ser rolling release.

Sin más les presento esta distro:

"La distribución Factory es una distribución de desarrollo continuo (rolling) y la base para la próxima publicación estable de openSUSE.
Hay un flujo constante de paquetes entrando en Factory. No hay congelaciones y, por tanto, el repositorio Factory no ofrece garantías de ser completamente estable. Los paquetes fundamentales del sistema se testan usando openQA. Cuando se completa el test automatizado y el repositorio se encuentra en un estado estable, éste se sincroniza con los servidores réplica para la descarga. Esto sucede una o dos veces por semana.
Factory es mayormente útil para los desarrolladores principales de la distribución, testeadores con experiencia y desarrolladores que quieren estar al filo de la navaja.
Se avisa a los usuarios corrientes de que se mantengan en la versión estable. "

Dejo link:
http://es.opensuse.org/Portal:Factory

domingo, 27 de julio de 2014

Aprendiendo Node.js


Quiero compartir el siguiente libro que encontré sobre Node.js.

Dejo link: http://www.creativealys.com/2014/07/27/learning-node-js/

Desarrollo en Android y IOS con F#

Sin duda la programación funcional cada vez esta ganando más espacio, la noticia de hoy tiene que ver con esto.

F# ahora esta soportado para las plataformas Android y IOS gracias a la gente de Xamarin. A partir de la versión Xamarin 4.8 podemos utilizar F# para desarrollar aplicaciones Android y IOS. Les recuerdo que Xamarin es la empresa que llevo a C# a Android y la principal promotora de Mono.

Y para el que no sabe, F# (pronunciado F Sharp) es un lenguaje de programación multiparadigma de código abierto, para la plataforma .NET, que conjunta la programación funcional con las disciplinas imperativa y orientada a objetos. Es una variante del lenguaje de programación ML y es compatible con la implementación Objective Caml. F# fue inicialmente desarrollado por Don Syme de Microsoft Research, pero actualmente está siendo desarrollado por la División de Desarrolladores de Microsoft y es distribuido como un lenguaje totalmente soportado en la plataforma .NET y Visual Studio 2010, 2012 y 2013.

Dejo link:
http://www.infoq.com/news/2014/07/fsharp-native-moible-development

martes, 22 de julio de 2014

Programación con Qt4

Por motivos personales decidí aprender un poco más de qt plataforma que siempre me gusto pero nunca le pude dedicar tiempo. Estuve buscando algunos libros y me encontre con estos:
  • Advanced Qt Programming Creating Great Software with C++ and Qt 4 
  • An Introduction to Design Patterns in C++ with Qt 
  • C++ GUI Programming with Qt 4 
  • Foundations of Qt Development 
Les dejo el link:

Introduction to Multitenant Databases

Me llego un mail de la gente de oracle invitandome a un Webinar. Parece interesante por lo tanto quiero compartir la invitación:


Free Live Web Seminar
Introduction to Multitenant Databases
Wednesday, July 30
9:00am to 10:00am PT
(12:00pm to 1:00pm ET)
 
Sign up Now!


About the Instructor

Bill Millar
Bill Millar is a Senior Principal Instructor for Oracle University. Bill has been an instructor with Oracle for over 7 years with a focus on database administration courses. Bill teaches Oracle Database Installation and Administration, Backup and Recovery, Performance Tuning, Oracle Database 12cNew features and Managing Multitenant Architecture.

Free Oracle Learning Streams Live Webinar!
Introduction to Multitenant Databases
Introduction to Multitenant Databases

Oracle University is pleased to invite you to experience part of the new Oracle Database Learning Stream when you attend this free one-hour webinar delivered by one of our senior instructors, Bill Millar. In this webinar, Bill will provide an overall understanding of the multitenant architecture, including how to create and manage a multitenant container database and pluggable databases. Bill will also explore how to create and manage storage, apply security and best practices.This Live Webinar Includes:
  • Multitenant Architecture
  • Creating Multitenant and Pluggable Database
  • Managing Storage
  • Applying Security
  • Best Practices
  • Preview of Oracle Learning Streams
Why You Should Attend:
By attending this live webinar, you will get overall understanding of the multitenant architecture. Sign Up Now.

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domingo, 20 de julio de 2014

Lista por comprensión


¿Recuerdan de las definiciones matemáticas de por ejemplo números pares o múltiplos que veíamos en la escuela? por ejemplo la definición de los números pares mayores a 10 sería así:

s = { 2 * x  | x  € N, 2 * x > 10 }

Esto se lee como los números pares (2*x) que pertenecen (€) a los números naturales (N) y que sean mayores que 10.  La parte anterior al separador se llama la función de salida, x es la variable, N es el conjunto de entrada y  2 * x > 10 es el predicado.




De esta forma se define la lista de forma compresiva. Es decir se puede conocer el valor de la lista dependiendo de la posición sin enumerar sus elementos. Esta definición se podría escribir en Haskell de la siguiente manera:

s = [ 2*x | x <- [0..], x*2 > 10 ]

Como vemos es muy similar a la definición matemática, solo que se define los números naturales como [0..] los dos puntos indican que esta lista es infinita. Cuando pensamos en una lista infinita, automáticamente relacionamos con un bucle que nunca termina o con un cuelgue de nuestro programa, esto es porque venimos del mundo imperativo pero cómo Haskell ejecuta las sentencias de forma perezosa, podemos modelar listas infinitas sin problema.

Podemos modelar diferentes listas sin ningún problema, por ejemplo  todos los números del 50 al 100 cuyo resto al dividir por 7 fuera 3 :

ghci> [ x | x <- [50..100], x `mod` 7 == 3]
[52,59,66,73,80,87,94]

La lista de dobles de los números naturales y que el cuadrado sea mayor a 3:

s = [ 2*x | x <- [0..], x^2 > 3 ]

Por suerte las listas por compresión, no son solo una característica de Haskell sino que se encuentra en diferentes lenguajes, voy a mostrar el ejemplo de la lista de dobles de los números naturales y que el cuadrado sea mayor a 3 en diferentes lenguajes:

Ceylon
{ for (x in 0..100) if ( x**2 > 3) x * 2 }

Clojure
 (take 20
   (for [x (range) :when (> (* x x) 3)]
     (* 2 x)))
 ;; ⇒ (4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42)

CoffeeScript
 (x * 2 for x in [0..20] when x*x > 3)

Elixir
for x <- 0..100, x*x > 3, do: x*2

Erlang
 S = [2*X || X <- lists:seq(0,100), X*X > 3].

F#
> seq { for x in 0..100 do
          if x*x > 3 then yield 2*x } ;;
val it : seq<int> = seq [4; 6; 8; 10; ...]

Groovy
s = (1..100).grep { it ** 2 > 3 }.collect { it * 2 }
s = (1..100).grep { x -> x ** 2 > 3 }.collect { x -> x * 2 }

JavaScript 1.7
 js> [2*x for each (x in [0,1,2,3,4,5,6,7]) if (x*x<5)]
 [0, 2, 4]

Julia
y = [x^2+1 for x in 1:100]

Perl 6
my @s = ($_ * 2 if $_ ** 2 > 3 for ^100);

Python
S = [2 * x for x in range(101) if x ** 2 > 3]

Scala
val s = for (x <- Stream.from(0) if x*x > 3) yield 2*x

Smalltalk
((1 to: 100) select: [:x|x*x>3]) collect: [:x|2*x]

Algunos lenguajes tienen diferentes formas de hacer lo mismo y para algunos lenguajes no uso todos los números naturales sino hasta el 100.

En resumen podemos decir que las listas por comprensión es una característica de algunos lenguajes con lo cual podemos definir listas de forma comprensiva.

Dejo link: http://en.wikipedia.org/wiki/List_comprehension

jueves, 17 de julio de 2014

Eclipse Luna esta aquí!!


Se me paso totalmente el lanzamiento de Luna la nueva versión de mi IDE favorita eclipse. Entre las características más importantes de este IDE es soporte completo a java 8.

miércoles, 16 de julio de 2014

Resolviendo problemas de forma funcional


Pensar de forma funcional es bastante difícil y más que nada si estamos programando en otro paradigma. Por lo tanto la idea es plantear un problema y buscar una solución funcional.

Problema

Normalmente cuando escribíamos expresiones matemáticas en la escuela lo hacíamos de forma infija. Por ejemplo, 10 -(4 + 3) * 2. +, * y - son operadores infijos. Resulta bastante útil, ya que nosotros, como humanos, podemos analizar fácilmente estas expresiones. Lo malo es que tenemos que utilizar paréntesis para especificar la precedencia.

La Notación polaca inversa (RPN) es otra forma de escribir expresiones matemáticas. Al principio parece un poco complicado, pero en realidad es bastante fácil de entender y utilizar ya que no hay necesidad de utilizar paréntesis y muy fácil de utilizar en la calculadoras. Aunque las calculadoras más modernas usan una notación infija, todavía hay gente que lleva calculadoras RPN (del inglés, Reverse Polish Notation). Así se vería la expresión infija anterior en RPN:

10 4 3 + 2 * -

¿Cómo calculamos el resultado de esto? Bueno, piensa en una pila. Recorremos la expresión de izquierda a derecha. Cada vez que encontramos un número, lo apilamos. Cuando encontramos un operador, retiramos los dos números que hay en la cima de la pila, utilizamos el operador con ellos y apilamos el resultado de nuevo. Cuando alcancemos el final de la expresión, debemos tener un solo número en la pila si la expresión estaba bien formada, y éste representa el resultado de la expresión.

Si no estas pensando en Lisp, no tuviste infancia o tuviste una infancia feliz.  En Lisp, el primer elemento de cada expresión es un operador y el resto de elementos son tratados como datos. Esta forma se denomina notación prefija o notación Polaca Cambridge. Lisp no utiliza la notación polaca inversa, usa la notación prefija de esta forma tampoco es necesario especificar la precedencia.

Pero sigamos con el problema, vamos a pensar en como podríamos hacer que una función tomara como parámetro una cadena que contenga una expresión RPN, como 10 4 3 + 2 * -, y nos devolviera el resultado.

Solución

Antes que nada para trabajar más cómodos necesitamos una lista que contenga los operadores y operandos, por lo tanto debemos tomar la cadena “10 4 3 + 2 * -” y separarla por los espacios y luego llevarla a una lista.

Cuando implementemos la solución de un problema, a veces es bueno ver como lo solucionamos de forma manual para ver si podemos sacar algo que nos ayude. Por lo tanto vamos a resolver la expresión “10 4 3 + 2 * -” de forma manual.

Como dijimos anteriormente llevamos “10 4 3 + 2 * -” a una lista. Luego tomamos el primer elemento y lo apilamos de forma que ahora nuestra pila contiene un 10. El siguiente elemento es un 4, así que lo apilamos también. La pila ahora contiene 10, 4. Hacemos los mismo para el 3 y conseguimos una pila que contiene 10, 4, 3. Ahora, encontramos un operador, +. Retiramos los dos números que se encuentran en la cima de la pila (de forma que la pila se quedaría de nuevo solo con 10), sumamos esos dos números y apilamos el resultado. La pila contiene 10, 7 ahora mismo. Apilamos 2 y obtenemos 10, 7, 2. Multiplicamos 7 y 2 y obtenemos 14, así que lo apilamos y la pila ahora contendrá 10, 14. Para terminar hay un -. Retiramos 10 y 14 de la pila, restamos 14 a 10 y apilamos el resultado. El número que contiene la pila es -4 y como no hay más números ni operadores en la expresión, ese es el resultado.

¿Qué fue lo hicimos? Recorrimos la expresión de izquierda a derecha mientras manteníamos una pila.

Lo primero que podemos pensar es en los casos especiales, ¿que deberíamos hacer si la lista de operadores y operandos esta vacía? En ese caso deberíamos devolver la pila, la pila debería tener un elemento, pero esta validación escapa del ejercicio. Si tiene un elemento debemos analizar que es ese elemento si es un operador debemos tomar los dos elementos de la pila, luego aplicar el operador y por ultimo apilar el resultado. Si es un operando debemos simplemente apilarlo.

Una cosa más que tenemos que pensar es, bueno ¿Cómo vamos a representar la pila? Propongo que utilicemos una lista. También propongo que mantengamos en la cabeza de la lista la cima de la pila. De esta forma añadir un elemento en la cabeza de la lista es mucho más eficiente que añadirlo al final. Así que si tenemos una pila como, 10, 4, 3, la representaremos con una lista como [3,4,10].

Ahora tenemos suficiente información para bosquejar vagamente nuestra función. Tomará una cadena como "10 4 3 + 2 * -" y la romperá en una lista de elementos utilizando words de forma que obtenga ["10","4","3","+","2","*","-"]. Luego, utilizará un pliegue por la izquierda sobre esa lista y generará una pila con un único elemento, como [-4]. Tomará ese único elemento de la lista y ese será nuestro resultado final.

Veamos el código en scala:

//Paso la cadena a una lista  
val valores = "10 4 3 + 2 * -".split(" +").toList
   
   
 def eval(valores : List[String], pila:List[String]) : List[String] = valores match {
  case Nil => pila
  case x :: xs => x match {
  case "+" => eval(xs, (pila(1).toInt + pila.head.toInt).toString :: pila.tail.tail)
  case "-" => eval(xs, (pila(1).toInt - pila.head.toInt).toString :: pila.tail.tail)
  case "*" => eval(xs, (pila(1).toInt * pila.head.toInt).toString :: pila.tail.tail)
  case _ => eval(xs, x :: pila )
  }
}  

eval(valores, Nil)                            
> res0: List[String] = List(-4)

Como podemos ver usando funciones recursivas podemos recorrer la lista con operadores y operandos.

Otra forma de recorrer una lista muy fácilmente es por medio de los pliegues. Con los pliegues podemos implementar cualquier función que recorra una lista de izquierda a derecha, elemento a elemento, y genere (o acumule) un resultado.

En este caso, vamos a utilizar un pliegue por la izquierda, ya que vamos a recorrer la lista de izquierda a derecha.

Veamos la solución con pliegues:

def eval2(pila:List[String], x: String) : List[String] = x match {
  case "+" =>  (pila(1).toInt + pila.head.toInt).toString :: pila.tail.tail
  case "-" =>  (pila(1).toInt - pila.head.toInt).toString :: pila.tail.tail
  case "*" =>  (pila(1).toInt * pila.head.toInt).toString :: pila.tail.tail
  case _ => x :: pila
}                                                


valores.foldLeft(List[String]()) (eval2)        
> res1: List[String] = List(-4)

o la versión resumida usando clausuras:

"10 4 3 + 2 * -".split(" +").toList.foldLeft(List[String]()) ((pila:List[String], x: String) => x match {
  case "+" =>  (pila(1).toInt + pila.head.toInt).toString :: pila.tail.tail
  case "-" =>  (pila(1).toInt - pila.head.toInt).toString :: pila.tail.tail
  case "*" =>  (pila(1).toInt * pila.head.toInt).toString :: pila.tail.tail
  case _ => x :: pila
})

Como ven podemos resolver el problema utilizando pattern matching y pliegues o funciones recursivas.

Que opinan? se puede mejorar la solución?

Developing Android Apps

Udacity lanzo un curso gratuito muy interesante de Android. Aun que cuesta 150 dolares tener correcciones personalizadas y "trato" especial, el curso es gratuito.

Les dejo un vídeo:



Dejo link:
https://www.udacity.com/course/ud853