Translate

sábado, 8 de agosto de 2020

Programación funcional, pros y contras

Lei un articulo y me gusto mucho, por lo tanto les dejo un resumen, al final esta el articulo original :

Como saben, los programadores son personas creativas, pero al mismo tiempo se adhieren celosamente a ciertas ideas, por ejemplo, la elección de un lenguaje de programación. PHP se considera un "lenguaje vago" y JavaScript es magia "difícil de predecir". Y en medio de la gran abundancia de lenguajes, los lenguajes funcionales están ganando cada vez más seguidores y cada vez más se están abriendo camino en la mayoría de las empresas de todo el mundo. Según la analítica RedMonk. Desde junio de 2017 y la evaluación combinada de la popularidad de los lenguajes en GitHub y Slack Overflow, los lenguajes funcionales (Elm, Elixir) están creciendo lenta pero seguramente. El gran aumento en la popularidad de JavaScript también está impulsando un mayor interés en FP. Además, los desarrolladores con experiencia en programación funcional posteriormente comenzaron a trabajar en frameworks y como resultado, tenemos Redux, React, MobX y otras librerías que usan millones de personas.

Entonces, ¿qué es la programación funcional, por qué hay tanto auge y por qué vale la pena considerar aprenderla? Vamos a resolverlo.

El mundo de JavaScript está hirviendo. Hace unos años, solo unos pocos desarrolladores entendían la programación funcional, pero en los últimos tres años, casi todas las bases de código de grandes aplicaciones han estado utilizando activamente ideas tomadas del mundo de la programación funcional. Y por una buena razón: la programación funcional le permite escribir código más conciso y predecible, y es más fácil de probar (aunque aprender desde cero no es fácil).

Las principales características distintivas del desarrollo de software con FP:
  • funciones puras;
  • evitar el estado compartido, datos mutables y efectos secundarios;
  • La prevalencia de un enfoque declarativo más que imperativo.
La programación funcional se basa inherentemente en los principios fundamentales y definitorios enumerados anteriormente. Y para comenzar a comprenderlos, primero debe cambiar al modo "académico" y cómo debe estudiar las definiciones de términos que lo seguirán implacablemente en FP: funciones puras, composición de funciones, evitar el estado compartido, etc. Esto es más como volver a la escuela. a una lección de matemáticas, pero después de eso verás tanto la funcionalidad como la programación de una manera completamente diferente.

Profundicemos un poco más en los términos de FP y, al menos superficialmente, comprendamos lo que significan.

Las funciones puras  son funciones deterministas sin efectos secundarios. Una función determinista significa que para el mismo conjunto de valores de entrada, devuelve el mismo resultado. Para FP, las propiedades de tales funciones son muy importantes: por ejemplo, las funciones puras tienen transparencia referencial: puede reemplazar una llamada de función con su valor final sin cambiar el valor del programa.

La composición de funciones se refiere al proceso de combinar dos o más funciones para crear una nueva función o realizar cálculos.

El principal problema con los estados compartidos es que para comprender los efectos de una función, debe conocer el historial completo de cada variable compartida que utiliza la función. Por lo tanto, la programación funcional evita estados compartidos, confiando en cambio en estructuras de datos inmutables y computación sin procesar para extraer nuevos datos de los existentes. Otro matiz que surge cuando se trabaja con estados compartidos es que cambiar el orden de las llamadas a funciones puede provocar una avalancha de errores. En consecuencia, al evitar estados compartidos, también evita este problema.

Subyacente a toda la programación funcional está la inmutabilidad (inmutabilidad). Y aquí es importante no confundirse const con la inmutabilidad. const crea un enlace de nombre variable que no se puede reasignar después de la creación, pero no crea objetos inmutables. No podrá cambiar el objeto al que pertenece el enlace, pero aún puede cambiar las propiedades de este objeto const, por lo tanto , los enlaces creados no son inmutables. Los objetos inmutables no se pueden cambiar en absoluto. Esto se logra mediante la congelación profunda de las variables.

Los efectos secundarios significan que, además de devolver un valor, la función también interactúa con el estado mutable externo. ¿Por qué FP los evita? Porque de esta manera los efectos del programa son mucho más fáciles de entender y probar. Haskell, por ejemplo, usa mónadas para aislar los efectos secundarios de las funciones puras.

El punto es que el enfoque imperativo funciona según el principio de control de flujo y responde a la pregunta "cómo hacerlo". El enfoque declarativo describe el flujo de datos y responde a la pregunta "qué hacer". Además, el código imperativo a menudo se basa en instrucciones (operadores), mientras que el código declarativo se basa más en las expresiones.

Entonces, descubrimos qué es la programación funcional y qué necesita saber al respecto. Y, antes de pasar a discutir sus ventajas, propongo pasar primero por las desventajas, más precisamente, para comprender la esencia del estereotipo "la programación funcional no es natural".

A juzgar por lo que escribí anteriormente, los seguidores de la programación funcional ya deberían haber surgido entre los lectores. Sin embargo, a pesar de la gran cantidad de artículos laudatorios, no hay menos artículos titulados "La programación funcional es extraña y no tiene futuro" (por ejemplo). ¿Esto significa que estoy equivocado? No. ¿Hay alguna razón para pensar que la FA es extraña? Por supuesto.

Permíteme darte una cita de Internet que refleja completamente la actitud de muchos desarrolladores hacia FP:

"Escribir código funcional es como escribir al revés y la mayoría de las veces es como resolver un rompecabezas en lugar de explicar el proceso a una computadora".
De hecho, esta es una actitud bastante subjetiva hacia la FP para aquellos que no quieren dedicar suficiente tiempo para comprender los matices de la programación funcional y simplemente intentarlo. Pero, como prometí, veamos las desventajas de FP y luego veamos las ventajas.

Primero, no existe un vocabulario eficiente desordenado y configurado para lenguajes funcionales. Los diccionarios puramente funcionales son más lentos que las tablas hash, y esto puede ser crítico para algunas aplicaciones. En segundo lugar, no hay tablas hash débiles puramente funcionales, aunque para la mayoría de los desarrolladores esta falla puede pasar desapercibida.

Además, FP no es adecuado para algoritmos en gráficos (debido a su funcionamiento lento) y, en general, para aquellas soluciones que se han basado en programación imperativa durante décadas.

De acuerdo, el último punto suena más como una queja: no podemos culpar a FP por lo que no estaba destinado. Por lo tanto, propongo recurrir a lo agradable, es decir, a las ventajas de FP y su uso en proyectos reales por parte de compañías internacionales reales.

Uno de los beneficios más obvios de la programación funcional son las abstracciones de alto nivel que ocultan muchos de los detalles de las operaciones de rutina, como la iteración. Debido a esto, el código es más corto y, como resultado, garantiza menos errores que se pueden cometer.

Además, el FP contiene menos primitivas de lenguaje. Las clases bien conocidas en FP simplemente no se usan: en lugar de crear una descripción única de un objeto con operaciones en forma de métodos, la programación funcional utiliza varias primitivas básicas del lenguaje que están bien optimizadas internamente.

Además, la programación funcional permite al desarrollador acercar el lenguaje al problema, en lugar de viceversa, todo a expensas de las estructuras flexibles y la flexibilidad del lenguaje. Además, FP ofrece a los desarrolladores nuevas herramientas para resolver problemas complejos que los programadores de POO a menudo descuidan.

De hecho, es demasiado largo para enumerar todas las ventajas de la programación funcional; realmente hay muchas de ellas. Puedo decir esto: trabajar con lenguajes funcionales proporciona una escritura de código precisa y rápida, facilita las pruebas y la depuración, los programas son de nivel superior y las firmas de funciones son más informativas.

Por supuesto, uno no puede negar las ventajas de POO, pero vale la pena recordar que los lenguajes funcionales están a la par con muchos otros en términos de conveniencia y merecen su atención.

En el mundo de TI, nada sucede. Una cosa se aferra a la otra, y ahora todas las tendencias más actuales están interconectadas.

Si recordamos las tendencias más sensacionales de 2016-2017, estas, por supuesto, serán AI, IoT, Big Data y Blockchain. Están en boca de todos, todos conocen su potencial y sus características clave. Y son algunas de estas tendencias las que han catalizado la creciente popularidad de la programación funcional entre los desarrolladores.

Actualmente, el problema del procesamiento paralelo y el trabajo con grandes flujos de datos es muy grave, en otras palabras, trabajar con Big Data. Y, paralelizando el procesamiento de estos datos, puede obtener el resultado deseado en una fracción de segundo, lo cual es muy crítico en el mundo real. Además, no se olvide de la informática descentralizada (distribuida): blockchains y otras, que, en esencia, son un mecanismo bastante complejo. Y para tales cálculos, el código funcional es más adecuado debido a todos los principios de la programación funcional (como las funciones puras, por ejemplo). El uso de todas las técnicas básicas de FP facilita la ejecución y el mantenimiento de código paralelo.

Además, si la programación funcional anterior se usaba solo para resolver problemas específicos, ahora incluso se aplica a proyectos clásicos. 

Como probablemente ya haya entendido, no debe temer la programación funcional. Un poco de diligencia y curiosidad, y ahora has dominado la FP. Aquí hay algunos consejos para aquellos que han decidido probarse en un nuevo género y aprender algo radicalmente nuevo:
  • Relájate :) Al principio será muy complicado, teniendo en cuenta que tendrás que dejar atrás lo que sabes y aprender nuevos enfoques y principios. Y eso esta bien. Piense en la primera vez que aprendió a codificar. Nada malo sucederá.
  • Comience con micro tareas para tenerlo en sus manos.
  • Comience a aprender Haskell y luego pase a Scala (o F #) para comenzar a comprender los principios de programación funcional (y al mismo tiempo comenzar a pensar más "funcional").
Dada la prevalencia de la programación funcional, puede estar seguro de su futuro profesional (con la debida diligencia), ya que seguramente puede usar sus habilidades recién adquiridas. ¡No tengas miedo de intentarlo!

jueves, 6 de agosto de 2020

Scala.js


Que tal si llevamos a scala al browser?? Bueno esto se puede hacer con scala.js. 

Scala.js es básicamente el typescript de scala y provee muchas cosas más que typescript : 


Y otro tema interesante es que tiene integración con los framework javascript más utilizados como react o Vue.js

No soy muy fanatico del Frontend, pero esta sin duda es una gran opción. 

Dejo link: https://www.scala-js.org/doc/

sábado, 1 de agosto de 2020

Se creo la Micronaut Foundation


Quiero hacerme eco de esta noticia dado que me interesa mucho el futuro de Micronaut.

Object Computing, Inc. (OCI) ha anunciado la creación de la Fundación Micronaut, una fundación sin fines de lucro establecida para promover la innovación y la adopción de Micronaut. La fundación "supervisará la hoja de ruta y el desarrollo del software, las mejores prácticas y procesos, el control de repositorio, la documentación y el soporte, y la recaudación de fondos relacionados con el framework de código abierto". La fundación recibirá fondos iniciales de $ 2M de OCI para desarrollo.

Anteriormente conocido como Project Particle, Micronaut es un framework completo basado en JVM para crear aplicaciones basadas en microservicios, nativas de la nube y sin servidor que se pueden escribir en Java, Groovy y Kotlin. Micronaut se introdujo en marzo de 2018 y posteriormente fue de código abierto en mayo de 2018.

Dejo link: https://www.infoq.com/news/2020/07/oci-micronaut-foundation/

Piratería y desarrollo: discursos, historias y política de un amor negado

Cuando vi este video pensé en situaciones que suceden en el mundo del software y en general en todas las industrias. 

Me paso en el blog que por algunos comentarios gente me acusaba de utilizar por ejemplo imágenes que tenían copyright, y en realidad esas imágenes no agregaban mayor valor al post en sí, sino que eran decorativas. Copyright tiene libros enteros de los que los apoyan y los que lo condenan, pero por ejemplo con las imágenes que les contaba, mucha gente podría conocer esas imagenes a partir de un post que nada que ver. Y la rueda puede seguir rodando... En general pienso que es más lo que se pierde de lo que se gana, en fin les dejo el video : 


Contador de palabras ...


Me gustaría hacer un conjunto de post de contadores de palabras, en diferentes tecnologías. Ya se lo que piensan : 

String[] palabras = getPalabras()
int contador = 0
for (String p : palabras) contador++
return contador

o los que piensan de forma más funcional : 

String[] palabras = getPalabras()
int contador = palabras.fold(0, (c, a) => c++)

Pero la idea de esta actividad es hacerla en paralelo, por ejemplo utilizar 3 hilos. y contar el 1/3 en un hilo, y así...

Empiezo mi tarea haciendo un github : https://github.com/emanuelpeg/contador

Por algo se empieza, quien me ayuda??  

Conectarse a un servidor FTP con Python


Para conectarse a un servidor FTP desde Pythos debemos utilizar el módulo ftplib y la clase FTP (que original). 

El constructor de FTP, recibe como parámetros al host, usuario, clave. A la vez, esta librería nos provee un monton de funcionalidad, veamos un ejemplo : 


from ftplib import FTP
ftp = FTP()
ftp.connect('0.0.0.1', 21, -999)
ftp.login('user', 'pass')
print ftp.getwelcome()
ftp.mkd('nuevo-dir')
ftp.cwd('nuevo-dir')
print ftp.pwd()
ftp.storlines('STOR example.txt', open('ftp_examples.py', 'r'))
ftp.rename('example.txt', 'example.py')
ftp.dir()
archivo = ftp.retrlines('RETR example.py')
print archivo
ftp.close()

Y listo!! 

miércoles, 29 de julio de 2020

The RedMonk Programming Language Rankings: June 2020

Media tarde la noticia, estamos a fines de Julio :S

Pero bueno, no quería dejar pasar este gráfico sobre los lenguajes más utilizados. Al parecer Python toma la delantera pero javasctipt sigue adelante. 

En fin, hay varios rankings y algunos dan a ganador a Java o a Python o Javascript. Que se yo? Den su opinión!!  

martes, 28 de julio de 2020

viernes, 24 de julio de 2020

Enviando e-mails desde Python

Para poder enviar e-mail desde un servidor (u ordenador local), en primer lugar, es necesario contar con un MTA (Mail Transpor Agent o “Agente de transporte de correo”). Uno de los MTA más populares para sistemas linux, es sendmail. Por lo tanto debemos instalarlo:

sudo apt-get install sendmail

Para enviar e-mails desde Python, éste nos provee smtplib, otro módulo de la librería estándar de Python, quien nos permitirá enviar mensajes de correo electrónico, incluso, en formato HTML.

Solo necesitaremos:
  • Crear un objeto smtplib.SMTP el cuál recibirá como parámetro de su método constructor, el host (localhost)
  • Crear un mensaje de correo: Enviar el mensaje mediante una llamada al método sendmail del objeto SMTP.
Veamos el código : 


import smtplib

remitente = "ElmachodelPirulin <emanuel@blog.com.ar>"
destinatario = "Ella <ella@gmail.com>"
asunto = "E-mail enviado desde Python"
mensaje = """Hola!<br/> <br/>
Este es un <b>e-mail</b> enviando desde <b>Python</b>
"""
email = """From: %s
To: %s
MIME-Version: 1.0
Content-type: text/html
Subject: %s
%s""" % (remitente, destinatario, asunto, mensaje)
try:
  smtp = smtplib.SMTP('localhost')
  smtp.sendmail(remitente, destinatario, email)
  print "Correo enviado"
except:
  print """Error: el mensaje no pudo enviarse.
  Compruebe que sendmail se encuentra instalado en su sistema"""

Así de simple, enviamos un e-mail con Python!

Conceptos que debemos tener claros cuando hablamos de lenguajes informáticos...

Cuando se habla de lenguajes no se tiene bien en claro muchos conceptos, por eso voy a tratar de dejar algo de luz aquí : 

Lenguaje informático: es un lenguaje artificial, utilizado por ordenadores y personas para comunicarse. Los lenguajes informáticos, pueden clasificarse en: 
  • lenguajes de programación (Python, PHP, Pearl, C, etc.); b) 
  • lenguajes de especificación (UML)
  • lenguajes de consulta (SQL)
  • lenguajes de marcas (HTML, XML)
  • lenguajes de transformación (XSLT)
  • protocolos de comunicaciones (HTTP, FTP)
  • entre otros... 

Lenguaje de programación: es un lenguaje informático, diseñado para expresar órdenes e instrucciones precisas, que deben ser llevadas a cabo por una computadora. El mismo puede utilizarse para crear programas que controlen el comportamiento físico o lógico de un ordenador. Está compuesto por una serie de símbolos, reglas sintácticas y semánticas que definen la estructura del lenguaje.

Lenguajes de alto nivel: son aquellos cuya característica principal, consiste en una estructura sintáctica y semántica legible, acorde a las capacidades cognitivas humanas. A diferencia de los lenguajes de bajo nivel, son independientes de la arquitectura del hardware, motivo por el cual, asumen mayor portabilidad y son mucho más abstractos. Se acercan al humano y se alejan de la maquina. 

Lenguajes interpretados: a diferencia de los compilados, no requieren de un compilador para ser ejecutados sino de un intérprete. Un intérprete, actúa de manera casi idéntica a un compilador, con la salvedad de que ejecuta el programa directamente, sin necesidad de generar previamente un ejecutable. Ejemplo de lenguajes de programación interpretado son Python, PHP, Ruby, Lisp, entre otros.

Tipado dinámico: un lenguaje de tipado dinámico es aquel cuyas variables, no requieren ser definidas asignando su tipo de datos, sino que éste, se auto-asigna en tiempo de ejecución, según el valor declarado.

Multiplataforma: significa que puede ser interpretado en diversos Sistemas Operativos como GNU/Linux, Windows, Mac OS, Solaris, entre otros.

Multiparadigma: acepta diferentes paradigmas (técnicas) de programación, tales como la orientación a objetos, aspectos, la programación imperativa y funcional.

Código fuente: es un conjunto de instrucciones y órdenes lógicas, compuestos de algoritmos que se encuentran escritos en un determinado lenguaje de programación, las cuales deben ser interpretadas o compiladas, para permitir la ejecución del programa informático.

Como sería una base de datos reactiva??


Antes que nada voy a aclarara que este post tiene como objetivo solo hacer un ejercicio mental, no tiene como objetivo proponer un estándar o sugerir un cambio. Solo vamos a utilizar la imaginación y disfrutar…

Otra cosa, se que existe RDBC que básicamente ofrece un conjunto de funcionalidades reactivas para utilizar base de datos relacionales y esta bien, pero pero tiene sabor a poco. Dado que este conector tiene como objetivo simular un origen de datos reactivo que en realidad no es tan así …

En fin, una base de datos reactiva debería cumplir el manifiesto reactivo :
  • Responsivos
  • Resilientes
  • Elásticos
  • Orientados a Mensajes
No quiero detallar como implementar estos puntos, existen muchas bases de datos nosql que intentan implementarlo y a su modo lo hacen muy bien.

Dado los siguientes puntos y supongamos que los cumpla. Una base reactiva debería retornar siempre un Observer (si utilizamos RxJava, o puede ser un Flux o Mono si utilizamos spring) , por ahora no estoy agregando nada de conocimento esto es igual que R2DBC, vamos a soñar …

Lo que podríamos hacer es trasmitir datos por ejemplo : 

Preparestatement ps = con.createPreparestatement(“select * from Persona”); 
ps.subscribe( rs => System.out.println(rs.getString(“name”); ); 
  
Cada vez que se inserte un registro nuevo se imprimirá el nombre.

Le podríamos poner un delay, por ejemplo :

Preparestatement ps = con.createPreparestatement(“select * from Persona”); 
ps.delay(100);
ps.subscribe( rs => System.out.println(rs.getString(“name”); );

Si tuviéramos que hacer esto, de forma tradicional, deberíamos, revisar la base de datos cada tanto tiempo para ver si insertaron un dato nuevo. En cambio, si hubiera una base reactiva, la base nos retornará  cada 100 nanosegundos el nombre de una persona y esto no debería ser bloqueante, es decir si mientras imprimimos alguien cambia algo, no debería influir en nuestro proceso. Y si llega al final, cada vez que se inserte debería notificarnos. 

Otra cosa muy buena, sería poder suscribir a un cambio (esto desplazaría a los triggers). Deberíamos poder suscribir al cambio de un registro o de todos los registros de una tabla o la estructura de una tabla o etc. Por ejemplo vamos a suscribir un proceso que se llame cuanto eliminen un registro : 

Preparestatement ps = con.createPreparestatement(“select * from Persona p where p.id = 33”); 
ps.subscribe(“delete”, rs => System.out.println(rs.getString(“name”); );

ponele, me estoy suscribiendo y cuando se borre esta fila, la base de datos debería, notificarnos. 
Como se deben haber dado cuenta una base de datos reactiva no solo es un repositorio donde consulto datos, sino que es un sistema el cual conversa con nuestra aplicación y nos notifica de los cambios. Esto favorecería increíblemente las comunicaciones, supongamos que tenemos 2 sistemas que escriben en una base de datos, según lo que venimos razonando podríamos suscribirnos a la inserción de nuevos datos. Ect...

En fin, no conozco nada parecido, alguien conoce algo similar??

Dejo link: 

martes, 21 de julio de 2020

ReactiveX parte 2


Continuando con el post anterior...

En el modelo ReactiveX, Observable le permite tratar flujos de eventos asincrónicos con el mismo tipo de operaciones simples y componibles que se utilizan para colecciones. Lo libera de redes enredadas de devoluciones de llamada (como los callbacks) y, por lo tanto, hace un código sea más legible y menos propenso a errores.

Las técnicas como Java Futures son fáciles de usar para un solo nivel de ejecución asincrónica, pero comienzan a agregar una complejidad no trivial cuando están anidadas.

Es difícil usar Futures para componer de manera óptima flujos de ejecución asincrónicos condicionales (o imposible, ya que las latencias de cada solicitud varían en tiempo de ejecución). Esto se puede hacer, por supuesto, pero rápidamente se vuelve complicado (y por lo tanto propenso a errores) o se bloquea prematuramente en Future.get (), lo que elimina el beneficio de la ejecución asincrónica.

Los Observables de ReactiveX, están destinados a componer flujos y secuencias de datos asincrónicos.

ReactiveX Observables admite no solo la emisión de valores escalares únicos (como lo hacen los futuros), sino también secuencias de valores o incluso flujos infinitos. Observable es una única abstracción que puede usarse para cualquiera de estos casos de uso. Un Observable tiene toda la flexibilidad y elegancia asociadas a el Iterable:


ReactiveX no está sesgado hacia alguna fuente particular de concurrencia o asincronía. Los observables se pueden implementar utilizando grupos de subprocesos, bucles de eventos, I/O sin bloqueo, actores (como de Akka) o cualquier implementación que se adapte a sus necesidades, su estilo o su experiencia. El código del cliente trata todas sus interacciones con Observables como asíncronas, ya sea que su implementación subyacente sea bloqueante o no.

ReactiveX proporciona una colección de operadores con los que puede filtrar, seleccionar, transformar, combinar y componer Observables. Esto permite una ejecución y composición eficientes.

Se Puede pensar en la clase Observable como un equivalente a Iterable. Con un Iterable, el consumidor extrae valores del productor y los bloques de subprocesos hasta que lleguen esos valores. Por el contrario, con un Observable, el productor introduce valores al consumidor cuando los valores están disponibles. Este enfoque es más flexible, porque los valores pueden llegar sincrónicamente o asincrónicamente.


El tipo Observable agrega dos semánticas faltantes al patrón Observador de la Banda de los Cuatro, para que coincida con las que están disponibles en el tipo Iterable:

  • la capacidad del productor de indicarle al consumidor que no hay más datos disponibles (un bucle foreach en un Iterable se completa y regresa normalmente en tal caso; un Observable llama al método onCompleted de su observador)
  • la capacidad del productor de indicarle al consumidor que se ha producido un error (un Iterable genera una excepción si se produce un error durante la iteración; un Observable llama al método onError de su observador)
Con estas adiciones, ReactiveX armoniza los tipos Iterable y Observable. La única diferencia entre ellos es la dirección en la que fluyen los datos. Esto es muy importante porque ahora cualquier operación que pueda realizar en un Iterable, también puede realizarla en un Observable.

Dejo link : http://reactivex.io


sábado, 18 de julio de 2020

ReactiveX

Hace tiempo que existe este framework y es muy raro que no haya escrito de él antes, tal vez porque se utiliza muchísimo en Angular y no soy un experto en esta tecnología. 

Pero bueno, todo llega y vamos a hablar de ReactiveX que en su pagina web dice que ReactiveX es una combinación de buenas ideas: el patrón Observer, el patrón Iterator y la programación funcional.

Patrones y programación funcional, temas que tocamos todo el tiempo en el blog, que raro que no lo vi antes o si lo vi, le reste importancia. Me paso lo mismo con typescript

ReactiveX sigue el patrón Reactor. Que si vamos a la wikipedia podemos leer : 

"El patrón de diseño reactor es un patrón de programación concurrente para manejar los pedidos de servicio entregados de forma concurrente a un manejador de servicio desde una o más entradas. El manejador de servicio demultiplexa los pedidos entrantes y los entrega de forma sincrónica a los manejadores de pedidos asociados."

y

"Este patrón separa completamente al código específico de la aplicación de la implementación del reactor, permitiendo que los componentes de la aplicación puedan ser divididos en módulos reutilizables. Además, la llamada síncrona de los manejadores de pedidos permite concurrencia, de grano grueso, sin agregar la complejidad de múltiples hilos en el sistema."

A la vez ReactiveX utiliza los conceptos de programación reactiva. Pero que sería la programación reactiva?? 

Esto es más fácil explicarlo con un ejemplo, supongamos que tenemos que hacer una aplicación que tiene que calcular una serie de montos, el monto 1 se ingresa, el monto 2 es un porcentaje del monto 1, el monto 3 se ingresa, el monto 4, es la suma del montos. Si programaste aplicaciones seguro que te encontraste con un problema similar. Si ingresa el monto 1 debemos refrescar todos los montos calculados y si ingresan el monto 3 solo el 4. Podemos atacamos este problema poniendo un botón que refresque los valores, el tema es que más allá que es poco práctico, no esta bueno que si modificamos el monto 3, se refresque todo (ya que es innecesario)

Excel o una hoja de calculo, la hace más fácil, cuando modificamos la celda, refresca automáticamente todos los valores que la usan esta celda para su calculo, este es el concepto de reactividad. Y es mucho más eficiente. 

Pero ahora volvamos a reactiveX que básicamente implementa lo que acabo de explicar, con diferentes conceptos : observador y suscripción. 

Por lo tanto ReactiveX es una librería para componer programas asincrónicos y basados en eventos mediante el uso de secuencias observables.

Extiende el patrón de observador para admitir secuencias de datos y/o eventos y agrega operadores que le permiten componer secuencias juntas de manera declarativa, mientras abstrae preocupaciones sobre cosas como subprocesos de bajo nivel, sincronización, seguridad de subprocesos, estructuras de datos concurrentes y no bloqueo de I/O.

ReactiveX es multilenguaje y multiplataforma, talvez la versión más utilizada es la de javascript, ya que viene con Angular y otros frameworks webs. Pero se puede utilizar en diferentes plataformas y lenguajes. 

Les dejo la lista: 

Languages

ReactiveX for platforms and frameworks

Y como me quedo muy largo el post, voy a seguir en otros...

Dejo link: 
http://reactivex.io/

viernes, 17 de julio de 2020

Que hay de nuevo en MongoDB 4.4 ?


MongoDB 4.4 se viene con todo!!! 

El resultado de este release es una base de datos que le permite crear aplicaciones transaccionales, operativas y analíticas más rápido que cualquier otra, para escalarlas globalmente, con la flexibilidad de definir y refinar la distribución de datos en cualquier momento a medida que evolucionan sus requisitos. Todo mientras nos brinda controles de latencia y seguridad más sofisticados.

Esta version mejora las consultas de tal modo que se puede combinar datos de múltiples colecciones para una exploración y análisis más profundos.

Expresiones de agregación personalizadas para ampliar MongoDB con nuestras propias funciones, ejecutadas como parte de una canalización de agregación.

Lectura y escritura para configurar el aislamiento en todo el clúster y las garantías de durabilidad de escritura.

Nuevos controladores Rust y Swift.

MongoDB va ser un webbinar para explicar todo esto, un tanto mejor que yo, te dejo el link:

martes, 14 de julio de 2020

The Truffle Language Implementation Framework

Graal es un super proyecto, que en su paraguas contiene muchos subproyectos. Tal vez el más famoso es pasar a nativa una aplicación java con las imagenes, que se hizo famoso por mejorar mucho la performance de aplicaciones java. 

Pero no voy a hablar de eso ahora, si no de otro subproyecto que permite implementar cualquier lenguaje a en la maquina virtual de graal. Truffle representa un avance significativo en la tecnología de implementación de lenguaje de programación dinámicos en la maquina virtual Graal.

Para hacerla corta Truffle nos permite implementar de forma sencilla un lenguaje dinámico en la maquina virtual GraalVM, con lo cual podemos llevar un programa escrito en un lenguaje dinámico a una imagen nativa. Haciendo que sea super rapido (comparado con su versión no nativa). Y a la vez nos brinda herramientas comunes para debugear diferentes lenguajes. 

Además provee un lenguaje simple como ejemplo. SimpleLanguage es un lenguaje de demostración creado con la API Truffle. El proyecto SimpleLanguage proporciona un escaparate sobre cómo usar las API de Truffle para escribir su propio Lenguaje. Su objetivo es utilizar la mayoría de las funciones del marco Truffle disponibles y documenta su uso ampliamente con la documentación fuente en línea.

Truffle es desarrollado y mantenido por Oracle Labs y el Institute for System Software de la Universidad Johannes Kepler de Linz.

Dejo link: 
https://github.com/oracle/graal/tree/master/truffle