En un lenguaje funcional, solo hay funciones

Aunque parezca que un lenguaje como Haskell tiene muchos objetos y construcciones diferentes, podemos expresarlos todos en términos de funciones. 

  let

      n = 10

      f x = x+1

    in

      f n

-- Una variable por let =>

    let

      n = 10

    in

      let  

        f x = x+1

      in

        f n

-- Reescribe f como lambda  =>

        

    let

      n = 10

    in

      let  

        f = \x -> x+1

      in

        f n

-- Reescribe el let interno como lambda =>

    let

      n = 10

    in

      (\f -> f n) (\x -> x+1)  

-- Reescribe el let externo como lambda =>

    ( \n -> ((\f -> f n) ( \x -> x+1 )) ) 10    

Entonces, las variables y las expresiones let son solo azúcar sintáctico para las expresiones lambda.

    tp = (1,"2",[3])

La notación de tupla es azúcar sintáctica para una aplicación de función:

    tp = mkTup 1 "2" [3]

La función de construcción de tuplas se puede definir de nuevo simplemente usando lambdas:

   mkTup = \x y z -> \t -> t x y z

Lo mismo ocurre con las funciones de acceso a la tupla:

    fst tp = tp (\x y z -> x)

    snd tp = tp (\x y z -> y)

Las listas se pueden definir en términos de listas vacías [] y la operación de contras (:).

    ls = [1,2,3]

Se puede escribir con : y [] =>

    ls = 1 : 2 : 3 : []

O usando cons =>

 ls = cons 1 (cons 2 (cons 3 []))

Podemos definir cons usando solo funciones lambda como

  cons = \x xs ->

   \c -> c x xs

Así

    ls = cons 1 (...)

       = \c -> c 1 (...)

También podemos definir head y tail usando solo lambdas:

    head ls = ls (\x y -> x)

    tail ls = ls (\x y -> y)

 

Podemos definir la lista vacía de la siguiente manera:

 [] = \f -> true

Las definiciones de verdadero y falso se dan a continuación bajo Booleanos.

Luego podemos verificar si una lista está vacía o no:

    isEmpty lst = lst (\x xs -> false)

Una lista no vacía siempre se define como: 

lst = x: xs

que con nuestra definición de (:) es

    lst = (\x xs -> \c -> c x xs) x xs

    = \c -> c x xs

Así que :

isEmpty lst

    = isEmpty (\c -> c x xs)

    =  (\c -> c x xs) (\x xs -> false)

    = false

    isEmpty []

    = isEmpty (\f -> true)

    = (\f->true) (\x xs -> false)

    = true

Ahora que podemos probar la lista vacía, podemos definir recursiones en listas como foldl, map, etc.

    foldl f acc lst =

      if isEmpty lst

        then acc

        else foldl f (f (head lst) acc) (tail lst)

y

    map f lst  =

      let

        map' f lst lst' = if isEmpty lst then (reverse lst') else map' f (tail lst) (head lst: lst')

      in

        map' f lst []

con

   reverse lst = (foldl (\acc elt -> (elt:acc)) [] lst

Las definiciones de foldl y map usan una expresión if-then-else que se define a posteriormente en condicionales.

 Concatenación de lista :   (++) lst1 lst2 = foldl (\acc elt -> (elt:acc)) lst2 (reverse lst1)

Para calcular la longitud de una lista necesitamos números enteros, se definen a continuación.

    length lst = foldl calc_length 0 lst

      where

        calc_length _ len = inc len

Hemos utilizado condicionales en las expresiones anteriores:

    if cond then if_true_exp else if_false_exp

Aquí cond es una expresión que devuelve verdadero o falso, que se definen a continuación.

Podemos escribir la cláusula if-then-else como una función pura:

    ifthenelse cond if_true_exp if_false_exp

Para evaluar la condición necesitamos definir booleanos:

    true = \x y -> x

    false = \x y -> y

Con esta definición, el if-then-else se convierte simplemente

    ifthenelse cond if_true_exp if_false_exp = cond if_true_exp if_false_exp

Usando ifthenelse podemos definir y, o y no:

    and x y = ifthenelse x (ifthenelse y true) false

    or x y = ifthenelse x true (ifthenelse y true false)

    not x = ifthenelse x false true

Observamos que para probar la igualdad de los booleanos podemos usar xnor y, por supuesto, podemos definir xor en términos de y, o y no:

    xor x y = (x or y) and (not x or not y)

    xnor x y = not (xor x y)

Enteros firmados

Definimos un entero como una lista de valores booleanos, en codificación de termómetro, y con las siguientes definiciones:

Definimos usigned 0 como una lista de 1 elemento que contiene false. Para obtener enteros con signo, simplemente definimos el primer bit de la lista como el bit de signo. Definimos versiones firmadas y sin firmar de 0:

    u0 = false:[]

    0 = +0 = true:u0

    -0 = false:u0

Por conveniencia definimos también:

    isPos n = head n

    isNeg n = not (head n)

    isZero n = not (head (tail n))

    sign n = head n

La definición de 0 facilita la igualdad de enteros (==):

    (==) n1 n2 = let

      s1 = head n1

      s2 = head n2

      b1 = head (tail n1)

      b2 = head (tail n2)

      if (xnor s1 s2) then

        if (and (not b1) (not b2))

          then true

          else

            if (and b1 b2)

              then  (==) (s1:(tail n1)) (s2:(tail n2))

              else false

        else false

También podemos definir fácilmente la negación:

    neg n = (not (head n)):(tail n)

Por conveniencia definimos también definimos operaciones de incremento y decremento:

    inc n = if isPos n then true:true:(tail n) else if isZero n then 1 else false:(tail (tail n))

    dec n = if isZero n then -1 else if isNeg n then false:true:(tail n) n else true:(tail (tail n))

La adición general es bastante fácil:

    add n1 n2 = foldl add_if_true n1 n2

      where

        add_if_true elt n1 = if elt then true:n1 else n1

Del mismo modo, la resta también es sencilla:

    sub n1 n2 = foldl sub_if_true n1 n2

      where

        sub_if_true elt n1 = of elt then (tail n1) else n1

Una forma sencilla de definir la multiplicación es definiendo las operaciones de replicación y suma:

    replicate n m =

      let

        repl n m lst = if n==0 then lst else repl (dec n) m (m:lst)

      in

        repl n m []

    sum lst = foldl add 0 lst

Entonces la multiplicación simplemente se convierte en

    mult n m = sum (replicate n m)

De manera similar, se pueden definir la división y el módulo de enteros.

Observamos que los flotantes y los caracteres utilizan una representación de números enteros, y las cadenas son simplemente listas de caracteres. Entonces ahora tenemos un lenguaje que puede manipular listas y tuplas de enteros, flotantes, caracteres y cadenas.

Introspección de objetos en Python

En programación, la introspección es la capacidad de determinar las características de un objeto en tiempo de ejecución. Es uno de los puntos fuertes de Python. Todo en Python es un objeto y podemos examinar esos objetos. Python viene con algunas funciones y módulos incorporados para ayudarnos.

dir es una de las funciones más importantes para la introspección. Devuelve una lista de atributos y métodos que pertenecen a un objeto. Aquí hay un ejemplo:

my_list = [1, 2, 3]

dir(my_list)

# Output: ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__',

# '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__',

# '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__',

# '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__',

# '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__',

# '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__sizeof__', '__str__',

# '__subclasshook__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop',

# 'remove', 'reverse', 'sort']

Esta llamada nos dio los nombres de todos los métodos de una lista. Esto puede ser útil cuando no puede recordar el nombre de un método. Si ejecutamos dir () sin ningún argumento, devuelve todos los nombres en el ámbito actual.

La función de type devuelve el tipo de un objeto. Por ejemplo:

print(type(''))

# Output: <type 'str'>

print(type([]))

# Output: <type 'list'>

print(type({}))

# Output: <type 'dict'>

print(type(dict))

# Output: <type 'type'>

print(type(3))

# Output: <type 'int'>

id devuelve los identificadores únicos de varios objetos. Por ejemplo:

name = "Yasoob"

print(id(name))

# Output: 139972439030304

El módulo de inspección también proporciona varias funciones útiles para obtener información sobre objetos activos. Por ejemplo, puede verificar los miembros de un objeto ejecutando:

import inspect

print(inspect.getmembers(str))

# Output: [('__add__', <slot wrapper '__add__' of ... ...

También hay un par de otros métodos que ayudan en la introspección. Pero los veremos en otro post...

Libros Gratuitos de Java Code Geeks

 

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Elixir School

Elixir School es el primer destino para personas que buscan aprender y dominar el lenguaje de programación Elixir

Ya seas un veterano experimentado o esta es tu primera vez, vas a encontrar lo que necesitas en las lecciones y en los recursos auxiliares

Mediante el trabajo duro de voluntarios Elixir School ha sido traducido a muchos idiomas. Algunas de estas traducciones incluyen: Việt ngữ, 简体中文, 繁體中文, English, Slovenčina, 日本語, Polski, Português, Русском, Bahasa Indonesia, Bahasa Melayu, Українською, 한국어, Italiano, Deutsch, বাংলা, Türkçe, y ภาษาไทย.

Te damos la bienvenida y te motivamos a continuar haciendo Elixir School grandioso involucrándote en elixirschool/elixirschool!

De esta manera se presenta Elixir school que es un excelente sitio para comenzar con Elixir. 

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Tipos con Clase parte 5

Seguimos con type class. 

Veamos algunas de type class definidas en las bibliotecas estándar.

Num: números, con muchas subclases para tipos específicos de números.

Read: tipos que se pueden "leer desde" una cadena.

Show: tipos que se pueden "mostrar a" una cadena.

Eq: tipos para los que se define el operador de igualdad ==.

Ord: tipos para los que puede hacer comparaciones como <,>, etc.

Enum: tipos donde los valores se pueden enumerar en secuencia; esto se usa, por ejemplo, en la notación [1..n] y ′ a ′ .. ′ z ′.

    *Main> [1..10]

    [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

    *Main> ['a'..'z']

    "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"

Tipos con Clase parte 4

Seguimos con Type class. 

Hemos estado usando show para convertir un valor de datos en una cadena, que luego se puede escribir en la salida.

Algunos valores se pueden "mostrar", pero no todos.

Por ejemplo, en general es imposible mostrar una función.

Por lo tanto, debemos usar type class

    show::Show a → a→String

Definición de su propia instancia de Show

    data Foo = Bar | Baz

Podríamos querer nuestra propia representación de cadena :

    instance Show Foo where

      show Bar = "it is a bar"

      show Baz = "this is a baz"

Recordemos que cuando ingresa una expresión exp en ghci, imprime showexp. Entonces podemos probar nuestra extraña declaración de instancia:

    *Main> Bar

    it is a bar

    *Main> Baz

    this is a baz

deriving nos permite indicar que "implementa" Show o otro data type : 

    data Foo2 = Bar2 | Baz2

      deriving (Read, Show)

Haskell definirá automáticamente una instancia de show para Foo2, usando la definición obvia:

    *Main> Bar2

    Bar2

    *Main> Baz2

    Baz2

Tipos con Clase parte 3

 

Seguimos con type class

Haskell proporciona varias type class estándar. Echemos un vistazo a Num.

Num es la clase de tipos numéricos.

Aquí está (en parte) su declaración de clase:

    class Num a where

      (+), (-), (*) :: a -> a -> a

Hay muchos tipos numéricos; dos de ellos son Int y Double.

Hay funciones monomórficas primitivas que realizan operaciones aritméticas en estos tipos (estos no son los nombres reales):

addInt, subInt, mulInt :: Int -> Int -> Int

addDbl, subDbl, mulDbl :: Double -> Double -> Double

    instance Num Int where

      (+) = addInt

      (-) = subInt

      (*) = mulInt

    instance Num Double where

      (+) = addDbl

      (-) = subDbl

      (*) = mulDbl

Hay algunas operaciones (suma) que son válidas para todos los tipos numéricos. Hay algunos otros (por ejemplo, funciones trigonométricas) que son válidos solo para algunos tipos numéricos.

Por lo tanto, existe una rica jerarquía de subclases, que incluyen :

Integral: clase de tipos numéricos que representan valores enteros, incluidos Int, Integer y más.

Fraccional: clase de tipos que pueden representar fracciones.

Floating: clase que contiene Float, Double, etc.

Bounded: clase de tipos numéricos que tienen un elemento mínimo y máximo.

Bits: clase de tipos donde puede acceder a la representación como una secuencia de bits, útil para la programación de sistemas y el diseño de circuitos digitales.

Si deseamos profundizar en clases y tipos numéricos, podemos consultar la documentación de Haskell.

Tipos con Clase parte 2

Seguimos con type class

Un Type Class es un conjunto de tipos para los que se definen algunas operaciones.

Haskell tiene algunas Type Classes estándar que se definen en el Preludio estándar.Pero también podemos definir el tuyo propio.

Supongamos que estamos computando con colores. Aquí hay un tipo y un par de funciones.

    data Bright = Blu | Red

      deriving (Read, Show)

    darkBright :: Bright -> Bool

    darkBright Blue = True

    darkBright Red  = False

    lightenBright :: Bright -> Bright

    lightenBright Blue = Red

    lightenBright Red = Red

Ahora, suponga que tenemos un tipo diferente que necesita funciones similares.

    data Pastel  = Turquoise  | Tan

      deriving (Read, Show)

    darkPastel :: Pastel -> Bool

    darkPastel Turquoise = True

    darkPastel Tan       = False

    lightenPastel :: Pastel -> Pastel

    lightenPastel Turquoise = Tan

    lightenPastel Tan       = Tan

Ambos tipos de colores tienen funciones para decidir si es oscuro o claro.

Podemos definir una clase Color y sus funciones correspondientes.

    class Color a where

      dark :: a -> Bool

      lighten :: a -> a

Esto dice :

• El color es una clase de tipo
• La variable de tipo a representa un tipo particular que está en la clase Color
• Para cualquier tipo a en Color, hay dos funciones que puede usar: oscuro y claro, con los tipos especificados.

Una declaración de instancia dice que un tipo es miembro de una clase de tipo.

Cuando declaras una instancia, necesitas definir las funciones de clase.

A continuación se indica que el tipo Bright está en la clase Color y, en ese caso, la función oscura es en realidad darkBright.

    instance Color Bright where

      dark = darkBright

      lighten = lightenBright

De manera similar, podemos declarar que Pastel está en Color, pero tiene diferentes funciones para implementar las operaciones de la clase.

    instance Color Pastel where

      dark = darkPastel

      lighten = lightenPastel

Tipos con Clase

Type class son una forma de sobrecargar funciones u operadores al imponer restricciones al polimorfismo.

Por ejemplo:

(+) :: a -> a -> a

no está bien porque queremos restringir la suma de números.

Igualmente,

     (<) :: a -> a -> Bool

no está bien porque no está claro a priori cómo comparar con tipos arbitrarios.

Para abordar este problema, Haskell proporciona Type class. Estos restringen el polimorfismo. Por ejemplo:

     (+) :: Num a => a -> a -> a

dice que el tipo a debe ser numérico, y

     (<) :: Ord a => a -> a -> Bool

dice que debe ser ordenable.

Y eso es todo! listo, pero pero puedo crear mi propio type class? Lucho, por supuesto viejo... pero lo vamos a ver en el próximo post. 

Zip y unzip en python

Zip es una función útil que le permite combinar dos listas fácilmente. Como un cierre.

Después de llamar a zip,obtenemos un iterador. Para ver el contenido envuelto dentro, primero debemos convertirlo en una lista.

Ejemplo:

first_name = ['Joe','Earnst','Thomas','Martin','Charles']

last_name = ['Schmoe','Ehlmann','Fischer','Walter','Rogan','Green']

age = [23, 65, 11, 36, 83]

print(list(zip(first_name,last_name, age)))

# Output

#

# [('Joe', 'Schmoe', 23), ('Earnst', 'Ehlmann', 65), ('Thomas', 'Fischer', 11), ('Martin', 'Walter', 36), ('Charles', 'Rogan', 83)]

Una ventaja del zip es que mejora la legibilidad de los bucles for.

Por ejemplo, en lugar de necesitar varias entradas, solo necesita una lista zip para el siguiente bucle for:

first_name = ['Joe','Earnst','Thomas','Martin','Charles']

last_name = ['Schmoe','Ehlmann','Fischer','Walter','Rogan','Green']

age = [23, 65, 11, 36, 83]

for first_name, last_name, age in zip(first_name, last_name, age):

    print(f"{first_name} {last_name} is {age} years old")

# Output

#

# Joe Schmoe is 23 years old

# Earnst Ehlmann is 65 years old

# Thomas Fischer is 11 years old

# Martin Walter is 36 years old

# Charles Rogan is 83 years old

También podemos usar la función zip para abrir el cierre o hacer unzip . Esta vez, necesitamos la entrada de una lista con un asterisco antes.

Las salidas son listas separadas.

full_name_list = [('Joe', 'Schmoe', 23),

                  ('Earnst', 'Ehlmann', 65),

                  ('Thomas', 'Fischer', 11),

                  ('Martin', 'Walter', 36),

                  ('Charles', 'Rogan', 83)]

first_name, last_name, age = list(zip(*full_name_list))

print(f"first name: {first_name}\nlast name: {last_name} \nage: {age}")

# Output

# first name: ('Joe', 'Earnst', 'Thomas', 'Martin', 'Charles')

# last name: ('Schmoe', 'Ehlmann', 'Fischer', 'Walter', 'Rogan')

# age: (23, 65, 11, 36, 83)

Dejo link: https://book.pythontips.com/en/latest/zip.html

apuntes.de

Quiero recomendarles este sitio que esta en español y tienen varios libros gratuitos sobre tecnología. Que temas pueden encontrar?? 

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Tour of Scala

Quiero compartirles esta pagina que nos hace un tour por el maravilloso mundo de scala por medio de ejercicios que deberás resolver. 

Dejo link: https://tourofscala.com/

Introducción al cálculo Lambda

El cálculo lambda fue desarrollado en la década de 1930 por Alonzo Church (1903-1995), uno de los principales desarrolladores de lógica matemática. El cálculo lambda fue un intento de formalizar funciones como medio de computación.

Un avance importante (realmente el mayor) en la teoría de la computabilidad fue la prueba de que el cálculo lambda y la máquina de Turing tienen exactamente el mismo poder computacional. Esto llevó a la tesis de Church: que el conjunto de funciones que son efectivamente computables es exactamente el conjunto computable por la máquina de Turing o el cálculo lambda.

La tesis se fortaleció cuando varios otros sistemas de computación matemática (Problema posterior a la correspondencia y otros) también demostraron ser equivalentes al cálculo lambda.

El punto es que el conjunto de funciones efectivamente computables parece ser una realidad fundamental, no solo una peculiaridad de cómo se definió la {máquina de Turing, cálculo lambda}.

El cálculo lambda ha resultado capturar dos aspectos de una función:

• Un objeto matemático (conjunto de pares ordenados de dominio y rango), y
• Una máquina de caja negra abstracta que toma una entrada y produce una salida.

El cálculo lambda es fundamental para la semántica denotacional, la teoría matemática de lo que significan los programas de computadora.

Los lenguajes de programación funcional se desarrollaron con el objetivo explícito de convertir el cálculo lambda en un lenguaje de programación práctico.

El compilador ghc Haskell opera (1) desechando el programa fuente, (2) transformando el programa en una versión del cálculo lambda llamado Sistema F, y (3) traduciendo el Sistema F al lenguaje de máquina usando reducción de grafos.

Trabajaremos con el cálculo lambda básico “enriquecido” con algunas constantes y funciones primitivas (estrictamente hablando, eso no es necesario).

El lenguaje tiene constantes, variables, aplicaciones y funciones.

    exp = const

      | var

      | exp exp

      | \ var -> exp

Cada aparición de una variable en una expresión está ligada o es libre.

En ∖x → x + 1, la ocurrencia de x en x + 1 está limitada por ∖x.

En y ∗ 3, la ocurrencia o y es libre. Debe definirse en otro lugar, quizás como una definición global.

En general, una aparición de una variable está vinculada si hay alguna expresión lambda adjunta que la vincula; si no hay enlace lambda, entonces la ocurrencia es libre.

Debemos tener cuidado: la primera aparición de a es libre pero la segunda aparición está vinculada.

       a + (\ a -> 2 ^ a) 3 -> a + 2 ^ 3

Ser libre o vinculada es una propiedad de la ocurrencia de una variable, ¡no de la variable en sí!

La computación en el cálculo lambda se realiza utilizando tres reglas de conversión.

Las reglas de conversión le permiten reemplazar una expresión por otra ("igual").

Algunas conversiones simplifican una expresión; estos se llaman reducciones.

Conversión alfa : La conversión alfa le permite cambiar el nombre de un parámetro de función de manera consistente. ¡Pero no puede cambiar las variables libres con la conversión alfa!

La definición detallada de conversión alfa es un poco complicada, porque debe tener cuidado de ser coherente y evitar la "captura de nombres". No nos preocuparemos por los detalles en este momento.

(\ x -> x + 1) 3

(\ y -> y + 1) 3

Conversión beta : La conversión beta es el "caballo de batalla" del cálculo lambda: define cómo funcionan las funciones.

Para aplicar una expresión lambda a un argumento, se toma el cuerpo de la función y se reemplaza cada aparición enlazada de la variable con el argumento.

    (\ x -> exp1) exp2

se evalúa como exp1 [exp2 / x]

Ejemplo:

    (\ x -> 2 * x + g x) 42

se evalúa como 2 ∗ 42 + g 42

Conversión ETA : Eta conversión dice que una función es equivalente a una expresión lambda que toma un argumento y aplica la función al argumento.

(\ x -> f x)

es equivalente a f

Ejemplo (recuerde que (∗ 3) es una función que multiplica su argumento por 3)

(\ x -> (* 3) x)

es equivalente a (∗ 3)

Intente aplicar ambos a 50:

(\ x -> (* 3) x) 50

es lo mismo que (∗ 3) 50

Existe un uso común de la conversión Eta. Supongamos que tenemos una definición como esta:

f x y = g y

Esto se puede reescribir de la siguiente manera:

f = \ x -> (\ y -> g y)

f = \ x -> g = f x = g

Por tanto, las siguientes dos definiciones son equivalentes:

    f x y = g y

    f x = g

En efecto, dado que el último argumento en ambos lados de la ecuación es el mismo (y), se puede “factorizar”.

Y listo, no quiero profundizar en detalles matemáticos, pero sin duda que esta teoría influyo mucho el mundo de los lenguajes y quiero compartir una imagen que encontré y describe como ha llegado esta teoría al mainstream de los lenguajes y gracias a quienes :

Cómo y por qué Twitter usa Scala ?

Twitter usa Scala, si! hace mucho. Scala es un lenguaje de programación que combina rasgos de lenguajes orientados a objetos. y lenguajes funcionales con miras a soportar mejor la concurrencia en software a gran escala.

¿Por qué utilizar Scala? Lo que necesitaba a medida que Twitter crecía era procesos pesados ​​de larga ejecución, cola de mensajes, capas de almacenamiento en caché para realizar 20.000 operaciones por segundo. 

¿cuáles fueron los criterios para elegir Scala? Bueno, primero ¿es rápido, divertido y bueno para un proceso de larga duración? ¿Tiene funciones avanzadas? ¿Puede ser productivo rápidamente? Los desarrolladores del lenguaje en sí tenían que ser accesibles para nosotros.

¿Y Scala resultó ser rápido? Bueno, ¿cuál es tu definición de rápido? Casi tan rápido como Java. No tiene que ser tan rápido como C o Assembly. Python no es significativamente más rápido que Ruby. Querían hacer más con menos máquinas, aprovechando mejor la concurrencia; quería que se compilara para que no quemara la CPU haciendo las cosas incorrectas.

Es muy divertido trabajar en Scala; sí, puede escribir código serio, similar a Java, cuando empiece. Más tarde, puede escribir código Scala que casi se parece a Haskell. Puede ser muy idiomático, muy funcional, hay mucha flexibilidad ahí.

Y es rápido. El principal desarrollador de lenguaje de Scala trabajó en la JVM en Sun. Cuando comenzó Java, era claramente un gran lenguaje, pero la máquina virtual era lenta. La JVM se ha llevado a la era moderna y no nos lo pensamos dos veces antes de usarla.

Scala puede tomar prestadas bibliotecas de las bibliotecas de Java; está compilando en código de bytes de Java, y todo está llamando de un modo que es realmente eficiente. No nos hemos encontrado con ninguna dependencia de biblioteca que cause problemas. Podemos contratar personas con Java y pueden hacerlo bastante bien.

La gran teoría unificada de Scala es que combina programación orientada a objetivos (OOP) y programación funcional (FP). El objetivo de Scala es esencialmente decir que OOP y FP no tienen que ser estos mundos separados. Es algo zen, y no lo entiendes cuando empiezas. Es realmente poderoso; es bueno tener un lenguaje con una tesis, en lugar de tratar de atraer a todos los programadores. Scala está tratando de resolver un problema intelectual específico.

Tiene métodos que toman cualquier cosa entre una cadena y varios puntos en la cadena de herencia de una cadena. La sintaxis es más flexible que la de Java; es muy legible por humanos, ya que puede omitir un período entre las llamadas al método para que parezca una serie de palabras. Su programa puede hacer buenas declaraciones declarativas sobre la lógica de lo que está tratando de hacer.

Con Scala, también puede usar rasgo o traits. Esto es útil porque, por supuesto, tiene preocupaciones transversales en su aplicación. Por ejemplo, todos los objetos deben poder registrar cosas, pero no quieres que todo se extienda desde una clase de registrador, eso es una locura. Con Scala, puede usar un rasgo para introducirlo directamente y puede agregar tantos rasgos como desee a una clase u objeto determinado.

Puedes elegir entre mutabilidad e inmutabilidad. Esto puede resultar peligroso. 9 de cada 10 veces usa variables inmutables cuando desea previsibilidad, especialmente cuando tiene cosas ejecutándose al mismo tiempo. Pero Scala confía en el programador para la mutabilidad cuando lo necesita.

Scala tiene el concepto de valores perezosos; se puede decir lazy val x = una función realmente complicada. Eso no se calculará hasta el último segundo, cuando necesite ese valor. Esto es bonito.

Pattern matching también es buena. Le permite sumergirse en una estructura de datos para que pueda, por ejemplo, explotar una colección que coincida con una matriz con "2" como tercer elemento. Puede dividir cadenas y expresiones regulares, y puede combinar grupos de patrones con expresiones regulares.

Una característica extraña que es realmente útil es la capacidad de usar literales XML, de modo que pueda hacer algo igual a un literal XML, como si el literal XML fuera una cadena. No tienes que importar Sax o alguna biblioteca XML.

Cuando la gente lee sobre Scala, casi siempre es en el contexto de la concurrencia. La simultaneidad la puede resolver un buen programador en muchos lenguajes, pero es un problema difícil de resolver. Scala tiene una biblioteca de Actores, Akka, que se usa comúnmente para resolver problemas de concurrencia, y hace que ese problema sea mucho más fácil de resolver.

Un actor es un objeto que tiene un buzón; pone en cola los mensajes y los trata en un bucle, y puede dejar un mensaje en el suelo cuando no sabe qué hacer con él.

Puede modelar la concurrencia como mensajes, una unidad de trabajo, enviados a los actores, lo cual es realmente bueno. Es como usar un sistema de cola. También puede usar Java.util.concurrency, Netty y Apache Mina, colocándolo directamente. Puede reescribir la implementación de Actor, y algunas personas han ido tan lejos como para lanzar sus propias bibliotecas de memoria transaccional de software.

La interoperabilidad de Java es una gran, gran victoria. Hay diez años de grandes bibliotecas, cosas como Jodatime. Usamos mucho Hadoop y ha sido fácil conectar Scala a las bibliotecas de Hadoop. Usamos Thrift, sin tener que parchearlo; utilizamos bibliotecas de Apache Commons y de Google.

En el mundo empresarial, una arquitectura orientada a servicios no es nueva, pero en la Web 2.0 es una ciencia nueva y loca. Con PHP o Ruby on Rails, cuando necesite más funcionalidad, simplemente incluya más complementos y bibliotecas, y los inserte todos en el servidor. El resultado es una bola de barro gigante.

Entonces, cualquier cosa que tenga que hacer un trabajo pesado en nuestra pila será un servicio independiente. Podemos probarlo de forma independiente, es una buena forma de descomponer nuestra arquitectura.

¿Qué servicios de Twitter funcionan con Scala? Tienen un sistema de colas llamado Kestrel. Utiliza una versión mejorada del protocolo mem-cache. Originalmente se escribio en Ruby, pero debido a que Ruby es un lenguaje dinámico, el servicio comenzó a mostrar sus puntos débiles de rendimiento.

Flock usan para almacenar grafos social, como una lista desnormalizada de identificadores de usuario. No es una base de datos de grafos, por lo que no puede realizar recorridos aleatorios a lo largo del grafo. Pero es excelente para almacenar rápidamente conjuntos desnormalizados de ID de usuario y hacer intersecciones. Estan realizando 20.000 operaciones por segundo en ese momento, respaldadas por un esquema MySQL diseñado para mantener tanto como sea posible en la memoria. Ha sido muy eficiente, no se necesitan muchos servidores.

El servicio de búsqueda de personas está impulsada por un servicio creado por Scala que se llama Hawkwind. Es un grupo de objetos de usuario que Hadoop arroja, donde la solicitud se distribuye en varias máquinas y luego se vuelve a unir.

Dejo link: https://www.redfin.com/news/how_and_why_twitter_uses_scala/

Quien utiliza Haskell??

La programación funcional (en particular Haskell) es utilizada por un número creciente de empresas en la actualidad, incluidas algunas grandes multinacionales.

Hay listas de empresas que utilizan Haskell en el sitio web de Haskell y en Quora. Algunas companias destacadas son Facebook, IBM, Twitter, AT&T, Bank of America, Barclays Capital, NVIDIA y Microsoft.

Facebook utiliza Haskell en varios proyectos, por ejemplo Lucha contra el spam con Haskell.

Galois ha sido un usuario y promotor activo de Haskell durante más de una década. Esta charla presenta tres estudios de caso de algunos de sus proyectos.

The New York Times tiene una agradable charla sobre Haskell en la sala de redacción.