a_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
print(list(itertools.chain.from_iterable(a_list)))
# Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# o podemos hacer :
print(list(itertools.chain(*a_list)))
# Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
Luego de aprender Javascript, aprendimos CofeScript (se acuerdan?) y luego Typescript y ahora llega Rescript.
Rescript es el lenguaje similar a JavaScript que estabas esperando. Es el slogan de este lenguaje, aunque yo no esperaba nada :P
Antes de ponerme a ver la instalación del entorno y todo eso, vamos a ver el lenguaje, veamos unos ejemplos:
// MyFile.res
let rec fib = n => {
switch n {
| 0 | 1 => 1
| n => fib(n -1) + fib(n-2)
}
}
Js.log(fib(0))
A simple vista se puede ver la influencia de los lenguajes funcionales.
Rescript aporta un sistema de tipos, podemos tener estructuras o tipos, veamos ejemplos :
//definimos una estructura persona
type rec person = {
name: string,
friends: array<person>
}
//Definimos tipos y los usamos
type intCoordinates = (int, int, int)
type floatCoordinates = (float, float, float)
let a: intCoordinates = (10, 20, 20)
let b: floatCoordinates = (10.5, 20.5, 20.5)
En fin, ReScript nos brinda muchas ventajas, como tipos, lazy values, objetos, etc .. Pero no veo, claramente algunas ventajas para migrar un proyecto Typescript a Rescript. Como me gustan los vs, tengo que hacer un post Rescript vs Typescript.
Dejo link: https://rescript-lang.org/
|
python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('csv_file.csv'))))"
Y Listo!!
Los conjuntos ordenados se ordenan según una función de comparación que puede comparar dos elementos. De forma predeterminada, se utiliza la función de comparación de Clojure, que ordena en el orden "natural" los números, cadenas, etc.
user=> (conj (sorted-set) "Bravo" "Charlie" "Sigma" "Alpha")
#{"Alpha" "Bravo" "Charlie" "Sigma"}
También se puede utilizar un comparador personalizado con sorted-set-by.
user> (sorted-set-by > 3 5 8 2 1)
#{8 5 3 2 1}
into se utiliza para agregar una colección en otra.
user=> (def players #{"Alice" "Bob" "Kelly"})
user=> (def new-players ["Tim" "Sue" "Greg"])
user=> (into players new-players)
#{"Alice" "Greg" "Sue" "Bob" "Tim" "Kelly"}
into devuelve una colección del mismo tipo que su primer argumento.
Los Set son conjuntos matemáticos, desordenados y sin duplicados. Los conjuntos son ideales para comprobar de forma eficaz si una colección contiene un elemento o para eliminar cualquier elemento arbitrario.
(def players #{"Alice", "Bob", "Kelly"})
python -m cProfile my_script.py
cProfile es una implementación más rápida que profile, ya que está escrito en c
Las listas son listas enlazadas secuenciales que agregan nuevos elementos al principio de la lista, en lugar de al final como vectores.
Debido a que las listas se evalúan invocando el primer elemento como una función, debemos agregar el ' para evitar la evaluación:
(def cards '(10 :ace :jack 9))
Las listas no están indexadas, por lo que se deben recorre accediendo al primero y al resto.
user=> (first cards)
10
user=> (rest cards)
'(:ace :jack 9)
conj se puede usar para agregar elementos a una lista al igual que con los vectores. Sin embargo, conj agrega elementos al frente de las listas:
user=> (conj cards :queen)
(:queen 10 :ace :jack 9)
Las listas también se pueden usar como una pila con peek y pop:
user=> (def stack '(:a :b))
#'user/stack
user=> (peek stack)
:a
user=> (pop stack)
(:b)
|
Los vectores son una estructura de datos secuenciales indexados. Los vectores se representan con [] así:
[1 2 3]
"Indexado" significa que los elementos de un vector se pueden recuperar por índice. En Clojure (como en Java), los índices comienzan en 0, no en 1. Usamos la función get para recuperar un elemento en un índice:
user=> (get ["abc" false 99] 0)
"abc"
user=> (get ["abc" false 99] 1)
false
Todas las colecciones de Clojure se pueden contar:
user=> (count [1 2 3])
3
Además de la sintaxis literal [], los vectores Clojure se pueden crear con la función vector:
user=> (vector 1 2 3)
[1 2 3]
Los elementos se agregar a un vector con conj (abreviatura de unir). Los elementos siempre se agregan a un vector al final:
user=> (conj [1 2 3] 4 5 6)
[1 2 3 4 5 6]
Las colecciones de Clojure comparten propiedades importantes de valores simples como cadenas y números, como la inmutabilidad y la comparación de igualdad por valor.
Por ejemplo, creemos un vector y modifiquémoslo con conj.
user=> (def v [1 2 3])
#'user/v
user=> (conj v 4 5 6)
[1 2 3 4 5 6]
Aquí conj devolvió un nuevo vector, pero si examinamos el vector original, vemos que no ha cambiado:
user=> v
[1 2 3]
Cualquier función que "cambie" una colección devuelve una nueva instancia. Su programa deberá recordar o transmitir la instancia modificada para aprovecharla.
Dragonwell de Alibaba es una versión posterior de OpenJDK, que tiene algunas características importantes que no están disponibles en la línea principal de OpenJDK. Alibaba lo describe como una compilación OpenJDK optimizada para aplicaciones de comercio electrónico, financieras y logísticas. Alibaba utiliza Dragonwell para ejecutar sus aplicaciones en más de 100.000 servidores.
En 2019, Dragonwell se convirtió en código abierto y está disponible de forma gratuita. Linux x86-64 es oficialmente compatible, sin embargo, también hay una compilación aarch64 disponible y hay una versión experimental para Windows. Alibaba menciona que brindará soporte a largo plazo, pero no se ha definido el período exacto.
Las compilaciones para Dragonwell 8 y 11 se publicarán en el sitio web AdoptOpenJDK. Esto significa que la API AdoptOpenJDK se puede utilizar para descargar los binarios. Esto es particularmente útil para organizaciones que automatizan la instalación de nuevos binarios.
Una de las características únicas de Dragonwell es JWarmup. JWarmup intenta reducir los desafíos de rendimiento en caliente provocados por la compilación JIT. La solución utiliza métodos en caliente precompilados para mejorar el rendimiento. Para lograrlo, se definen dos fases: la pre-ejecución y la ejecución normal.
En la fase previa a la ejecución, los datos de generación de perfiles de los métodos en caliente se registran durante una prueba de carga y se almacenan en un archivo en el disco. Ese archivo se usa durante la ejecución normal donde el hilo JIT compila los métodos en el archivo en versiones nativas. Ahora esos métodos se ejecutan de forma nativa desde el inicio en lugar de interpretarse. Esto reduce la fase de calentamiento de una aplicación, lo que se traduce en un rendimiento mejorado para las aplicaciones que recién se inician.
Otra característica interesante es el soporte de corrutinas Wisp2. Wisp2 asigna subprocesos de Java a corrutinas en lugar de subprocesos a nivel de kernel. El rendimiento de la aplicación se mejora potencialmente ya que se pueden programar muchas corrutinas en una pequeña cantidad de líneas centrales. Esto reduce la sobrecarga de programación y puede mostrar una mejora en función de la carga de trabajo que se esté ejecutando.
El motor Wisp2 es similar en algunos aspectos a los objetivos de Project Loom, que también intenta eliminar el cuello de botella del número de subprocesos activos al permitir a los desarrolladores "virtualizar" sus subprocesos y multiplexarlos en un número menor de subprocesos de plataforma que utilizan enfoques a las corrutinas.
La idea central de Wisp2 es que (a diferencia de Loom) funciona de forma inmediata en el código existente habilitándolo con estos argumentos de Java:
java -XX: + UnlockExperimentalVMOptions -XX: + UseWisp2
Como Wisp2 no requiere cambios en el código fuente, el costo de la migración es bajo. Los desarrolladores no necesitan implementar corrutinas ellos mismos y las características de concurrencia de Java existentes aún se pueden usar.
Sin embargo, no todas las aplicaciones se benefician de Wisp2 y el impacto de mover automáticamente todos los hilos a las corrutinas puede ser muy grande (y no necesariamente positivo).
Las aplicaciones intensivas de Entrada-Salida donde las tareas se bloquean en eventos y luego se programan pueden beneficiarse del soporte de corrutinas. Por otro lado, las aplicaciones con uso intensivo de CPU probablemente no se beneficiarán de las corrutinas. La forma más sencilla de averiguar si una aplicación se beneficia de Wisp2 es habilitar el soporte y ejecutar una prueba de rendimiento.
Alibaba está trabajando activamente para contribuir con estas y otras características y parches al OpenJDK ascendente. Por ejemplo, JWarmup se describe en una propuesta de mejora de Java (JEP), pero todavía está en estado de borrador.
AdoptOpenJDK y Dragonwell son dos de las distribuciones más conocidas basadas en OpenJDK, pero hay muchas más opciones como: Corretto de Amazon, SapMachine de Sap, Liberica de BellSoft, Zulu de Azul y ojdkbuild. Las organizaciones entregan JDK y JRE con diferentes características y parches. Además, cada organización determina sus propios niveles de soporte, algunos de los cuales son de pago. Esto les da a los clientes más libertad, ya que pueden elegir su JDK preferido en función de las funciones y el soporte que necesitan.
Dejo link : https://blog.adoptopenjdk.net/2020/11/adoptopenjdk-welcomes-dragonwell/
from pprint import pprint
my_dict = {'name': 'Yasoob', 'age': 'undefined', 'personality': 'awesome'}
print(dir(my_dict))
# ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
pprint(dir(my_dict))
# ['__add__',
# '__class__',
# '__contains__',
# '__delattr__',
# '__delitem__',
# '__dir__',
# '__doc__',
# '__eq__',
# '__format__',
# '__ge__',
# '__getattribute__',
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# '__iadd__',
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# '__init__',
# '__init_subclass__',
# '__iter__',
# '__le__',
# '__len__',
# '__lt__',
# '__mul__',
# '__ne__',
# '__new__',
# '__reduce__',
# '__reduce_ex__',
# '__repr__',
# '__reversed__',
# '__rmul__',
# '__setattr__',
# '__setitem__',
# '__sizeof__',
# '__str__',
# '__subclasshook__',
# 'append',
# 'clear',
# 'copy',
# 'count',
# 'extend',
# 'index',
# 'insert',
# 'pop',
# 'remove',
# 'reverse',
# 'sort']
Dejo link : https://wiki.python.org/moin/Powerful%20Python%20One-Liners
La versión 12.2 de Apache NetBeans ofrece, entre otros, soporte (mejorado) para Java 14 y 15. Las características de NetBeans como el color de código, el formateo de código y el autocompletado ahora admiten nuevas características del lenguaje Java como registros y palabras claves.
Por lo visto Netbeans sigue creciendo.
Dejo link: https://netbeans.apache.org/download/nb122/nb122.html
# Python 2
python -m SimpleHTTPServer
# Python 3
python -m http.server
Podemos poner el puerto si lo deseamos por defecto es 8080, por ejemplo:
python -m SimpleHTTPServer 9999
Y listo si accedes a http://localhost:8080 (en caso que no hayas cambiado el puerto) podes ver los archivos.
