Mónadas en Elm: Encadenando Cálculos con Elegancia

Las mónadas son un concepto central en la programación funcional. Aunque suenen complicadas, en Elm ya las usamos todo el tiempo sin darnos cuenta.

En términos simples: Una mónada es un funtor con una forma de encadenar operaciones que devuelven estructuras.

En Elm esto se hace con funciones como andThen (también llamada bind en otros lenguajes).

Maybe como mónada: Cuando trabajamos con valores opcionales (Maybe), podemos encadenar operaciones sin preocuparnos por el caso Nothing.

dividir : Int -> Int -> Maybe Int

dividir a b =

    if b == 0 then

        Nothing

    else

        Just (a // b)

calculo : Maybe Int

calculo =

    Just 100

        |> Maybe.andThen (\x -> dividir x 2)

        |> Maybe.andThen (\y -> dividir y 5)

-- Resultado: Just 10

Si en algún paso se produce un Nothing, toda la cadena devuelve Nothing automáticamente.

Result como mónada

Con Result, podemos propagar errores sin necesidad de escribir mucho código repetitivo:

parseEntero : String -> Result String Int

parseEntero s =

    case String.toInt s of

        Just n -> Ok n

        Nothing -> Err "No es un número"

invertir : Int -> Result String Float

invertir n =

    if n == 0 then

        Err "División por cero"

    else

        Ok (1 / toFloat n)

calculo : Result String Float

calculo =

    parseEntero "10"

        |> Result.andThen invertir

-- Resultado: Ok 0.1

Si el parseo falla, se corta la cadena con Err. Si no, se sigue con el siguiente cálculo.

List como mónada

Con listas, una mónada nos permite generar todas las combinaciones posibles de elementos:

pares : List (Int, Int)

pares =

    [1, 2]

        |> List.concatMap (\x ->

            [3, 4] |> List.map (\y -> (x, y))

        )

-- Resultado: [(1,3),(1,4),(2,3),(2,4)]

Esto es equivalente a las list comprehensions en Haskell.

Resumen de funciones clave en Elm

• Maybe.andThen → encadena operaciones opcionales.
• Result.andThen → encadena operaciones que pueden fallar con error.
• List.concatMap → encadena operaciones que generan más listas.

Todas siguen el mismo patrón monádico.

En Elm, aunque no hablemos directamente de “Mónadas” en la sintaxis, las usamos constantemente.

fold en Elm: Reducción de Listas Paso a Paso

En programación funcional, fold (también conocido como reducción) es una técnica para recorrer una lista y acumular un resultado.

En Elm tenemos dos variantes principales:

List.foldl → recorre la lista de izquierda a derecha.

List.foldr → recorre la lista de derecha a izquierda.

Ambos reciben:

1. Una función acumuladora.
2. Un valor inicial.
3. La lista a recorrer.

Y devuelven un único valor.

Veamos un ejemplo:

suma : List Int -> Int

suma lista =

    List.foldl (\x acc -> x + acc) 0 lista

-- suma [1,2,3,4] == 10

Aquí:

• (\x acc -> x + acc) es la función acumuladora.
• 0 es el valor inicial.
• lista es la lista que recorremos.

Otro ejemplo:

concatenar : List String -> String

concatenar palabras =

    List.foldl (\palabra acc -> palabra ++ " " ++ acc) "" palabras

-- concatenar ["Hola", "mundo"] == "Hola mundo "

Ojo: el orden importa. Si usás `foldr`, el resultado cambia:

List.foldr (\palabra acc -> palabra ++ " " ++ acc) "" ["Hola", "mundo"]

-- "Hola mundo "

En este caso no hay diferencia visible, pero con listas grandes o con operaciones no conmutativas sí la hay.

Otro ejemplo: Calcular el producto (foldl vs foldr)

producto : List Int -> Int

producto =

    List.foldl (\x acc -> x * acc) 1

-- producto [1,2,3,4] == 24

Con foldr se obtiene el mismo resultado porque la multiplicación es conmutativa.

Veamos el orden de evaluación:

foldl (izquierda a derecha):

  foldl f acc [1,2,3]

  == f 3 (f 2 (f 1 acc))

foldr (derecha a izquierda):

  foldr f acc [1,2,3]

  == f 1 (f 2 (f 3 acc))

Esto puede cambiar el resultado cuando la operación no es conmutativa, o puede impactar en la performance con listas grandes.

Veamos otro ejemplo: 

invertir : List a -> List a

invertir lista =

    List.foldl (\x acc -> x :: acc) [] lista

-- invertir [1,2,3] == [3,2,1]

En Elm, fold es una herramienta poderosa para:

• Reducir listas a un único valor.
• Evitar bucles explícitos.
• Expresar cálculos de manera declarativa.

Usá foldl cuando quieras acumular de izquierda a derecha (más común y eficiente).

Usá foldr cuando necesites preservar el orden de construcción en estructuras recursivas.

Ignorar vs. Descartar Valores de Retorno en C#

En C# es común encontrarnos con métodos que devuelven un valor que a veces no necesitamos. En esos casos, hay dos formas de manejarlo: ignorar o descartar explícitamente. Aunque parecen lo mismo, hay una diferencia sutil pero importante.

1. Ignorar el valor

File.Exists("config.json");

Aquí llamamos al método, pero el valor (true o false) se ignora directamente.

El compilador lo interpreta como si el resultado no fuera relevante.

2. Descartar explícitamente con _ =

_ = File.Exists("config.json");

En este caso, el valor de retorno se asigna al identificador especial _, conocido como discard. Esto indica explícitamente que sabemos que existe un valor, pero decidimos no usarlo.

• Si el método devuelve void, ambas formas son equivalentes.
• Si el método devuelve un valor, la diferencia es semántica:
• File.Exists(...); → Ignorás el valor.
• _ = File.Exists(...); → Descartás el valor de manera explícita.

Esto es útil con reglas de análisis estático, como CA1806 (Do not ignore method results), que pueden marcar advertencias si el resultado se ignora, pero no si se descarta explícitamente.

Veamos un ejemplo completo:

bool success = int.TryParse("123", out int number);

// Opción 1: ignorar el retorno

int.TryParse("456", out int _);   // algunos analizadores generan warning

// Opción 2: descartar explícitamente el retorno

_ = int.TryParse("789", out int _); // sin warning, el descarte es intencional

• Usar _ = no cambia el comportamiento del programa.
• Sirve para comunicar intencionalidad al compilador y a otros desarrolladores.
• Si querés ser más explícito (y evitar advertencias de análisis), preferí la forma con _ =.

Functores en Elm

En programación funcional, un funtor es una estructura de datos que sabe cómo aplicar una función a los valores que contiene, sin que tengamos que preocuparnos por los detalles internos.

En Elm, el concepto de funtor aparece principalmente con el uso de map en distintos tipos.

 ¿Qué es un funtor?

En términos simples:

Un funtor es algo sobre lo que podemos hacer map.

Nos permite aplicar una función a un valor dentro de un contexto (List, Maybe, Result, etc.).

Veamos unos ejemplos: 

Maybe como List:

dobles : List Int

dobles =

    List.map (\x -> x * 2) [1, 2, 3]

-- Resultado: [2, 4, 6]

Acá List es un funtor, porque podemos aplicar una función a todos sus elementos usando map.

Maybe como funtor:

incrementar : Maybe Int -> Maybe Int

incrementar valor =

    Maybe.map (\x -> x + 1) valor

-- incrementar (Just 5) == Just 6

-- incrementar Nothing == Nothing

El map de Maybe aplica la función solo si hay un valor (Just), y deja todo igual si es Nothing.

Result como funtor

toUppercase : Result String String -> Result String String

toUppercase resultado =

    Result.map String.toUpper resultado

-- toUppercase (Ok "elm") == Ok "ELM"

-- toUppercase (Err "Error") == Err "Error"

El map de Result aplica la función al valor exitoso (Ok), y en caso de error (Err) no hace nada.

Todo funtor debe cumplir dos leyes:

1. Identidad:

   List.map identity xs == xs

   Aplicar la función identity no debe cambiar nada.

2. Composición:

   List.map (f >> g) xs == (List.map f >> List.map g) xs

   Aplicar dos funciones compuestas debe ser lo mismo que aplicarlas de a una.

En Elm, los funtores nos permiten:

• Aplicar funciones de forma elegante a valores dentro de contextos.
• Evitar escribir lógica repetida para casos como Nothing o Err.
• Pensar en términos más declarativos y expresivos.

Siempre que uses map en List, Maybe o Result, ¡estás usando funtores en Elm!

Simulando Listas por Comprensión en Elm

En lenguajes como Haskell o Python, las listas por comprensión permiten generar y transformar listas con una sintaxis muy compacta.

En Elm no existen listas por comprensión como sintaxis, pero sí podemos expresar lo mismo con funciones de orden superior como map, filter y concatMap.

En Haskell:

[x * 2 | x <- [1..5]]

-- Resultado: [2,4,6,8,10]

En Elm:

dobles : List Int

dobles =

    [1,2,3,4,5]

        |> List.map (\x -> x * 2)

Resultado: [2,4,6,8,10]

Con condición (filter)

En Haskell:

[x * 2 | x <- [1..5], x > 2]

-- Resultado: [6,8,10]

En Elm:

doblesMayoresQueDos : List Int

doblesMayoresQueDos =

    [1,2,3,4,5]

        |> List.filter (\x -> x > 2)

        |> List.map (\x -> x * 2)

-- Resultado: [6,8,10]

Generando pares (concatMap)

En Haskell:

[(x,y) | x <- [1,2], y <- [3,4]]

-- Resultado: [(1,3),(1,4),(2,3),(2,4)]

En Elm:

pares : List (Int, Int)

pares =

    [1,2]

        |> List.concatMap (\x ->

            [3,4] |> List.map (\y -> (x, y))

        )

-- Resultado: [(1,3),(1,4),(2,3),(2,4)]

Aunque Elm no tiene listas por comprensión como sintaxis, podemos lograr la misma expresividad combinando funciones de orden superior:

• List.map → transformación.
• List.filter → condiciones.
• List.concatMap → anidación (equivalente a los múltiples generadores de Haskell).

De esta forma, Elm mantiene un estilo declarativo y expresivo, alineado con su filosofía de simplicidad y claridad.

Lazy Evaluation en Elm: ¿Existe?

En muchos lenguajes funcionales, como Haskell, la lazy evaluation (evaluación perezosa) es una característica central: los valores no se calculan hasta que realmente se necesitan.

En Elm, en cambio, la evaluación es estricta por defecto (eager evaluation), lo que significa que todos los argumentos de una función se evalúan inmediatamente antes de ser usados.

Veamos un ejemplo simple:

calcular : Int -> Int -> Int

calcular x y =

    x + 1

resultado =

    calcular 5 (Debug.log "evaluando..." 10)

Al ejecutar este código, veremos en la consola:

evaluando...

Aunque el parámetro y nunca se use, Elm lo evalúa igual, porque siempre evalúa sus argumentos antes de ejecutar la función.

Aunque Elm no es lazy por diseño, sí ofrece el módulo Lazy, que permite diferir la evaluación de expresiones costosas hasta que realmente las necesitemos.

import Lazy exposing (Lazy)

perezoso : Lazy Int

perezoso =

    Lazy.lazy (\_ -> 1 + 2)

resultado : Int

resultado =

    Lazy.force perezoso

En este caso:

• Lazy.lazy encapsula un cálculo.
• Lazy.force ejecuta el cálculo cuando es necesario.

¿Cuándo usar Lazy?

El módulo Lazy es útil en:

• Estructuras grandes que no siempre se recorren por completo.
• Cálculos costosos que solo se necesitan en ciertas condiciones.
• Simulación de comportamiento perezoso, para optimizar rendimiento.

Sin embargo, Elm sigue favoreciendo la evaluación estricta en la mayoría de los casos, para mantener la simplicidad y la predictibilidad del lenguaje.

default en C#: El valor por defecto en tipos genéricos

Cuando trabajamos con genéricos en C#, nos enfrentamos a una pregunta clave:

¿cómo inicializo un valor de un tipo que aún no conozco?

Para esto existe la palabra clave default, que nos permite obtener el valor por defecto de cualquier tipo, sea valor o referencia.

En C#, cada tipo tiene un valor por defecto:

• Tipos por referencia (class, string, object) → null.
• Tipos numéricos (int, double, etc.) → 0.
• bool → false.
• Estructuras (struct) → todos sus campos inicializados a 0 o null.

Ejemplo:

int numero = default;      // 0

bool bandera = default;    // false

string texto = default;    // null

En un método genérico no sabemos de antemano si T es un tipo de referencia o de valor.

default(T) resuelve este problema devolviendo el valor inicial correcto según el tipo.

public T ObtenerPrimerElemento<T>(List<T> lista)

{

    if (lista.Count > 0)

        return lista[0];

    else

        return default(T);  // null si T es referencia, 0/false/etc si es valor

}

Ejemplo de uso:

Console.WriteLine(ObtenerPrimerElemento(new List<int>()));     // 0

Console.WriteLine(ObtenerPrimerElemento(new List<string>()));  // null

A partir de C# 7.1, se introdujo una sintaxis más corta: simplemente default sin necesidad de escribir el tipo entre paréntesis.

T valor = default; // equivalente a default(T)

Esto simplifica la escritura en genéricos y métodos.

Un ejemplo muy común es al buscar un valor en un diccionario sin estar seguros de que exista:

public TValue Buscar<TKey, TValue>(Dictionary<TKey, TValue> dic, TKey clave)

{

    if (dic.TryGetValue(clave, out TValue valor))

        return valor;

    return default; // null si TValue es referencia, 0/false si es valor

}

La palabra clave default es una herramienta poderosa para manejar genéricos en C#.

Permite escribir código seguro y flexible sin preocuparnos si T es una clase o un struct, y desde C# 7.1 la sintaxis se volvió aún más simple y expresiva.

Pattern Matching en Elm: Desestructurando Datos de Forma Segura

El pattern matching en Elm es una herramienta poderosa para trabajar con listas, tuplas, registros y tipos algebraicos.

Permite desestructurar datos y cubrir todos los casos posibles de manera clara y segura, gracias al compilador.

Pattern Matching con listas:

primerElemento : List Int -> String

primerElemento lista =

    case lista of

        [] ->

            "Lista vacía"

        x :: xs ->

            "El primer elemento es " ++ String.fromInt x

[] → lista vacía.

x :: xs → descompone la lista en el primer elemento x y el resto xs.

Ejemplo:

primerElemento []          -- "Lista vacía"

primerElemento [10,20,30]  -- "El primer elemento es 10"

Pattern Matching con tuplas

sumaTupla : (Int, Int) -> Int

sumaTupla tupla =

    case tupla of

        (a, b) ->

            a + b

sumaTupla (3, 4)   -- 7

También podés combinar:

describeTupla : (String, Int) -> String

describeTupla (nombre, edad) =

    nombre ++ " tiene " ++ String.fromInt edad ++ " años"

Pattern Matching con registros

type alias Persona =

    { nombre : String

    , edad : Int

    }

saludo : Persona -> String

saludo persona =

    case persona of

        { nombre, edad } ->

            "Hola " ++ nombre ++ ", tenés " ++ String.fromInt edad ++ " años"

Ejemplo:

saludo { nombre = "Ana", edad = 30 }

-- "Hola Ana, tenés 30 años"

Pattern Matching con tipos algebraicos

Elm brilla con sus tipos definidos por el usuario.

type Resultado

    = Exito String

    | Error String

procesar : Resultado -> String

procesar res =

    case res of

        Exito mensaje ->

            "Todo salió bien: " ++ mensaje

        Error mensaje ->

            "Ocurrió un error: " ++ mensaje

Ejemplo:

procesar (Exito "Archivo guardado")

-- "Todo salió bien: Archivo guardado"

procesar (Error "Permiso denegado")

-- "Ocurrió un error: Permiso denegado"

Algo clave en Elm: el compilador exige cubrir todos los casos posibles en un case.

Si olvidás uno, el código no compila → esto evita errores en tiempo de ejecución.

• case ... of permite desestructurar listas, tuplas, registros y tipos algebraicos.
• Es una forma segura y declarativa de trabajar con datos.
• El compilador obliga a cubrir todos los casos, garantizando que no haya estados no contemplados.

 El pattern matching es uno de los pilares que hace a Elm un lenguaje expresivo y confiable.

Records en Java: Clases Inmutables de Forma Sencilla

A partir de Java 14 (como preview) y de forma estable en Java 16, se introdujeron los records.

Un record es una forma concisa de declarar clases inmutables que sirven principalmente para transportar datos (clases DTO, value objects, etc.).

La sintaxis básica es:

public record Persona(String nombre, int edad) {}

Esto genera automáticamente:

• Los campos privados y finales nombre y edad.
• Un constructor que inicializa esos campos.
• Los métodos getters nombre() y edad().
• Una implementación de toString().
• Métodos equals() y hashCode() basados en los campos.

Veamos un ejemplo de uso: 

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        Persona p = new Persona("Ana", 30);

        System.out.println(p.nombre()); // "Ana"

        System.out.println(p.edad());   // 30

        System.out.println(p);          // Persona[nombre=Ana, edad=30]

    }

}

Notá que no se usan getNombre() ni getEdad(), sino directamente nombre() y edad().

Los campos de un record son inmutables (implícitamente final).

No existe p.setEdad(31) → en su lugar, deberías crear un nuevo objeto Persona.

Aunque el record genera mucho código automáticamente, también podés definir métodos adicionales:

public record Persona(String nombre, int edad) {

    public boolean esMayorDeEdad() {

        return edad >= 18;

    }

}

Persona juan = new Persona("Juan", 17);

System.out.println(juan.esMayorDeEdad()); // false

Podés agregar lógica en el constructor, pero siempre respetando la inicialización de todos los campos:

public record Persona(String nombre, int edad) {

    public Persona {

        if (edad < 0) {

            throw new IllegalArgumentException("La edad no puede ser negativa");

        }

    }

}

Este es el constructor compacto: no es necesario repetir la asignación de campos, Java lo hace automáticamente.

Los records funcionan muy bien como DTOs, por ejemplo en listas o streams:

List<Persona> personas = List.of(

    new Persona("Ana", 30),

    new Persona("Luis", 25)

);

personas.stream()

    .filter(p -> p.edad() > 26)

    .forEach(System.out::println);

En Resumen: 

• Los records simplifican la creación de clases para transportar datos.
• Generan automáticamente: constructor, getters, equals, hashCode y toString.
• Son inmutables por diseño.
• Se pueden añadir métodos y validaciones de construcción.

Son ideales para DTOs, value objects y cualquier situación en la que antes usabas una clase con solo atributos y getters.

Registros en Elm

En Elm, un registro es una colección de pares clave = valor, similar a un objeto en otros lenguajes, pero inmutable y tipado.

Son muy usados para agrupar datos de manera clara y segura.

persona : { nombre : String, edad : Int }

persona =

    { nombre = "Ana", edad = 30 }

• nombre es de tipo String.
• edad es de tipo Int.

nombreDeAna : String

nombreDeAna =

    persona.nombre

-- Resultado: "Ana"

También se puede usar una función anónima para acceder:

List.map .nombre [ persona, { nombre = "Luis", edad = 25 } ]

-- ["Ana", "Luis"]

Los registros en Elm son inmutables.

Para "cambiar" un campo, se crea una copia con el campo modificado:

personaMayor : { nombre : String, edad : Int }

personaMayor =

    { persona | edad = 31 }

Esto no altera persona, sino que genera un nuevo registro.

Las funciones pueden recibir registros directamente:

saludar : { nombre : String } -> String

saludar r =

    "Hola, " ++ r.nombre

saludar persona

-- "Hola, Ana"

Cuando un registro es usado en varios lugares, conviene definir un alias de tipo:

type alias Persona =

    { nombre : String

    , edad : Int

    }

juan : Persona

juan =

    { nombre = "Juan", edad = 40 }

cumplirAnios : Persona -> Persona

cumplirAnios p =

    { p | edad = p.edad + 1 }

Podemos "abrir" un registro en sus campos:

mostrar : Persona -> String

mostrar { nombre, edad } =

    nombre ++ " tiene " ++ String.fromInt edad ++ " años"

mostrar juan

-- "Juan tiene 40 años"

En Resumen:

• Un registro agrupa datos con nombres de campo.
• Son inmutables, para "modificarlos" se usa la sintaxis { r | campo = nuevoValor }.
• Los alias de tipo (type alias) hacen el código más claro.
• Se puede usar desestructuración para acceder fácilmente a los campos.

En Elm, los registros reemplazan el concepto de objetos de otros lenguajes, pero sin herencia ni mutabilidad.

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Tipos Genéricos en Elm

En Elm, al igual que en muchos lenguajes funcionales, los tipos genéricos permiten escribir funciones y estructuras de datos que funcionan con diferentes tipos sin necesidad de duplicar código.

Un tipo genérico se indica con letras minúsculas como a, b, c, etc.

Veamos un ejemplo simple:

identity : a -> a

identity x =

    x

Aquí, la función identity recibe un valor de cualquier tipo a y lo devuelve.

• Si le paso un Int, devuelve un Int.
• Si le paso un String, devuelve un String.

identity 42

-- Resultado: 42

identity "hola"

-- Resultado: "hola"

Las listas en Elm también son genéricas.

Su tipo es List a, donde a puede ser cualquier tipo.

longitud : List a -> Int

longitud lista =

    List.length lista

longitud puede recibir:

longitud [1, 2, 3]          -- funciona con List Int

longitud ["a", "b", "c"]    -- funciona con List String

En ambos casos la función devuelve la cantidad de elementos, sin importar de qué tipo sean.

Las tuplas también soportan tipos genéricos:

swap : (a, b) -> (b, a)

swap (x, y) =

    (y, x)

Ejemplo de uso:

swap (1, "uno")

-- Resultado: ("uno", 1)

swap (True, 3.14)

-- Resultado: (3.14, True)

Podemos crear estructuras más complejas con varios genéricos:

maybeFirst : List a -> Maybe a

maybeFirst lista =

    case lista of

        [] ->

            Nothing

        x :: _ ->

            Just x

• Si la lista está vacía, devuelve Nothing.
• Si tiene elementos, devuelve Just el primero.

Funciona con cualquier tipo de lista:

maybeFirst [1, 2, 3]       -- Just 1

maybeFirst ["a", "b"]      -- Just "a"

maybeFirst []              -- Nothing

Los tipos genéricos se escriben con letras minúsculas (a, b, c).

• Permiten que funciones y estructuras trabajen con cualquier tipo.
• Están presentes en funciones (identity), listas (List a), tuplas ((a, b)), y en tipos como Maybe a.
• Nos ayudan a escribir código más reutilizable y flexible.

WebSocket Scope en Spring

Spring Framework nos ofrece diferentes scopes para manejar el ciclo de vida de los beans: singleton, prototype, request, session, etc.

Pero cuando trabajamos con WebSockets, entramos en un contexto distinto al clásico HTTP. Aquí, cada cliente mantiene una conexión persistente, y necesitamos un scope que nos permita almacenar estado por sesión WebSocket.

Para eso existe el WebSocket Scope.

El WebSocket Scope es un alcance especial que Spring habilita cuando se trabaja con @EnableWebSocket o @EnableWebSocketMessageBroker.

Permite que un bean viva mientras dure la conexión WebSocket de un cliente específico.

Es decir:

• Cada cliente WebSocket obtiene su propia instancia del bean.
• Cuando la conexión WebSocket se cierra, ese bean se destruye automáticamente.

Spring Boot ya trae soporte para WebSockets. Para usar el WebSocket Scope hay que agregar la anotación @Scope("websocket") sobre el bean.

import org.springframework.context.annotation.Scope;

import org.springframework.stereotype.Component;

@Component

@Scope("websocket")

public class WebSocketSessionBean {

    private int counter = 0;

    public int incrementAndGet() {

        counter++;

        return counter;

    }

}

En este ejemplo, cada cliente WebSocket tiene su propio contador independiente.

Podemos inyectar el bean con scope websocket en un controlador:

import org.springframework.messaging.handler.annotation.MessageMapping;

import org.springframework.stereotype.Controller;

@Controller

public class ChatController {

    private final WebSocketSessionBean sessionBean;

    public ChatController(WebSocketSessionBean sessionBean) {

        this.sessionBean = sessionBean;

    }

    @MessageMapping("/message")

    public String handleMessage(String message) {

        int count = sessionBean.incrementAndGet();

        return "Mensaje #" + count + ": " + message;

    }

}

Aquí:

• Cada vez que el mismo cliente envía un mensaje, se incrementa su contador privado.
• Otro cliente tiene su propio contador independiente.

Ciclo de vida

• Inicio: el bean se crea cuando el cliente establece la conexión WebSocket.
• Destrucción: se elimina automáticamente cuando la conexión se cierra.

Esto lo hace ideal para manejar estado ligado a una sesión WebSocket, sin necesidad de usar mapas estáticos o manejar manualmente IDs de sesión.

El WebSocket Scope en Spring nos permite manejar estado de forma segura y aislada por conexión.

Es útil para casos como:

• Chats con información por usuario.
• Juegos multijugador donde cada sesión mantiene su progreso.
• Aplicaciones colaborativas en tiempo real.

Con esta herramienta, Spring hace más simple mantener datos por cliente en arquitecturas basadas en WebSockets.

Dejo link:  

https://docs.spring.io/spring-framework/reference/web/websocket/stomp/scope.html

Lambdas en Elm

En Elm, las lambdas (o funciones anónimas) son una herramienta fundamental para escribir código conciso y expresivo. Una lambda es simplemente una función sin nombre, definida directamente en el lugar donde se necesita.

La sintaxis de una lambda es:

\param1 param2 -> expresion

Por ejemplo:

\x -> x + 1

Es una función que recibe un número x y devuelve x + 1.

Con más de un parámetro:

\a b -> a + b

Las lambdas son muy útiles cuando trabajamos con funciones como map, filter o fold:

List.map (\x -> x * 2) [1,2,3]

-- Resultado: [2,4,6]

List.filter (\x -> x > 5) [3,7,1,8]

-- Resultado: [7,8]

Las lambdas pueden capturar variables de su entorno, convirtiéndose en clausuras:

sumarN : Int -> List Int -> List Int

sumarN n lista =

    List.map (\x -> x + n) lista

sumarN 5 [1,2,3]

-- Resultado: [6,7,8]

Acá la lambda \x -> x + n recuerda el valor de n aunque se ejecute después.

En Elm, los operadores son funciones. Esto significa que:

(+) 3 4 -- 7

(<) 2 5 -- True

Y en lugar de escribir:

\a b -> a < b

Podés usar directamente:

(<)

Ejemplo:

List.sortWith (<) [3,1,2]

-- Resultado: [1,2,3]

Todas las funciones en Elm son curried. Esto significa que se pueden aplicar parcialmente:

(>) 10

-- Es equivalente a \x -> 10 > x

List.filter ((>) 5) [1,7,3,9]

-- Resultado: [1,3]

Las lambdas en Elm hacen que trabajar con funciones de orden superior sea simple y elegante. Entre la posibilidad de capturar variables (clausuras), usar operadores como funciones y aplicar parcialmente, Elm ofrece un estilo de programación muy expresivo y seguro.

Listas en Elm: Una Guía Práctica

En Elm, las listas son una de las estructuras de datos más utilizadas. Son colecciones inmutables de elementos del mismo tipo, y ofrecen muchas funciones para trabajar con ellas de forma segura y declarativa.

Podés crear una lista escribiendo los elementos entre corchetes [] separados por comas:

numeros : List Int

numeros = [1, 2, 3, 4, 5]

palabras : List String

palabras = ["hola", "elm", "listas"]

Una lista vacía se define como:

vacia : List Int

vacia = []

Acceder al primer elemento

List.head [1,2,3] -- Just 1

 Acceder al resto de la lista

List.tail [1,2,3] -- Just [2,3]

Largo de la lista

List.length [1,2,3] -- 3

Concatenar listas

[1,2] ++ [3,4] -- [1,2,3,4]

Aplica una función a cada elemento:

List.map (\x -> x * 2) [1,2,3] -- [2,4,6]

Filtra elementos que cumplen una condición:

List.filter (\x -> x > 2) [1,2,3,4] -- [3,4]

Reduce una lista a un único valor:

List.foldl (+) 0 [1,2,3,4] -- 10

Elm ofrece el operador :: para construir listas agregando un elemento al inicio:

1 :: [2,3,4] -- [1,2,3,4]

"hola" :: ["elm", "listas"] -- ["hola","elm","listas"]

Ejemplo completo :

numeros : List Int

numeros = [1, 2, 3, 4, 5]

pares : List Int

pares = List.filter (\n -> modBy 2 n == 0) numeros

cuadrados : List Int

cuadrados = List.map (\n -> n * n) 

main =

    Debug.log "Pares" pares

    |> Debug.log "Cuadrados" cuadrados

Las listas en Elm son poderosas, seguras y fáciles de manipular gracias a la librería estándar. Una vez que domines map, filter y fold, vas a poder expresar la mayoría de las transformaciones sobre colecciones de forma clara y concisa.