ScalaのORM「Slick」でいろんなSQLを投げてみる | mwSoft
概要 SlickはScalaのCollection操作っぽい記述でDBにSQLを投げることができる。 どう書くとどういったSQLが投げられるのかは普通に使ってるだけだとイマイチわからないので。よく使いそうな記述とそれによって生成されるSQLについてまとめてみる。 SQLは改行を入れたりエスケープ文字を消したりして、多少見やすくしてます。SLick1.0.1を使ってますが、ざっと見た感じでは2.0.0-RC1でもほとんど変わらない。 クエリの出力方法 実行クエリはH2に対して TRACE_LEVEL_SYSTEM_OUT=2 を指定することで、H2が受け取ったクエリを標準出力させている。DBによって多少の出力クエリの違いはあると思われる。 import scala.slick.driver.H2Driver.simple._ Database.forURL( "jdbc:h2:mem:tes
Scala の動的変数で DSL を簡潔にする：Rainy Day Codings：So-net blog
Ruby のブロックつき open のように勝手に後始末をしてくれる open メソッドを Scala で実装することを考えて見ます。これを素直に書けばこうなります。 import java.io.FileOutputStream object DisposableFile1 { def openOut(path: String)(block: FileOutputStream => Unit) { val out = new FileOutputStream(path) try { block(out) } finally { out.close() // Console.println("closed") } } } これはこのようにして使えます。 scala> import DisposableFile1._ import DisposableFile1._ scala> openO
Actorでの例外処理 - 2009-12-08 - NetPenguinの日記
Scala の Actor は、メッセージ処理中に例外が発生すると Actor 自体が終了するようになっています。 例外を処理したい場合に、今までは case を try 〜 catch で囲んでいたのですがどうもいまいちな感じでした。以下は try 〜 catch で囲んでいる例です。 actor { loop { react { case 'foo => try { ... } catch { ... } case 'bar => try { ... } catch { ... } } } } しばらくは忘れていたのですが、ふとしたときに link を使って例外を処理する Actor を作ればよいことに気付きました。 下記の例では、1 秒後に正常終了、2 秒後に例外発生、3 秒後にプログラムを終了する(トリガになる) Actor が起動します。 import scala.actors.
Scalaによる19行のDependency Injectionフレームワーク - N2 ToolBox(跡地)
お久しぶりです。 Scala でDIっぽいことをやる方法と申しますと、こういったアプローチがあるのですが、 これだと、inject用のTraitを山のように定義しないといけなくて、煩雑な気がしたので、自分で簡単なDIの仕組みを作ってみました。 こんな感じです↓ 1 import scala.collection.immutable.Map 2 3 trait Key[+T] 4 5 class Component(entries:Map[Key[Any],()=>Any]) { 6 7 def define[T](key:Key[T], instance: => T) = 8 new Component(entries + (key -> (()=>instance))) 9 10 def apply[T](key:Key[T]):T = 11
第15回 Scala 2.8の新機能 (1)
SIer勤務。関数型プログラミング言語や形式手法に興味があり色々勉強中。"A Scala Tutorial for Java programmers"の和訳やScala勉強会(scala-beなど)での発表などScalaの普及活動を行っている。 現在使用されているScala 2.7系に対して、2009年後半にβ版が公開されテスト中のScala 2.8系では大きな変更や数多くの興味深い機能追加が行われています。今回と次回はScala 2.8についての紹介を行います。 なおScala 2.8は現在も開発中です。この記事は2009/12/24版のScala 2.8.0を元に執筆していますので、Scala 2.8の正式リリースまでに変更が加わる可能性があることを予めお断り致します。 Scala 2.8 について この記事を執筆している時点(2009年12月)におけるScalaの安定版は2.7.7
Scala で tap メソッドを使う：Rainy Day Codings：So-net blog
Ruby 1.9 で標準装備になったという tap メソッド [1] [2] というのがかなりかっこいい。この場合の tap って多分電源タップの意味だろうか。メソッドチェーンの流れを切るまいとする Ruby 的な発想なんだろうと思う。 というわけで Scala でもやってみた。仕組み自体はおなじみのもの。Scala でも特に問題無い様に思われる。 scala> class Tap[T](obj: T) { | def tap(block: T => Unit): T = { block(obj); obj } | } defined class Tap scala> implicit def any2tap[T](obj: T): Tap[T] = new Tap(obj) any2tap: [T](T)Tap[T] scala> val l = List(2, 1, 4, 5, 3)
Scala開眼
1階受付：インストール等 / 1階案内版：コマンド / 2階：書き方 / 3階：文と式 / 4階：関数 / 5階：オブジェクト指向 / 6階：型 / 7階：注釈等 / 屋上：言語仕様要約 / 雲：scalaパッケージ概観 / 青空：その他の付属パッケージ概観 なお、以上の解説はJavaの文法とコマンドや標準ライブラリ等を一応知っていることを前提（現行のScalaはなおJavaライブラリへの依存度が高くScalaだけで完結できる状態では無い。なお、Scalaのコンパイラ自体はJava1.4用のコードも吐けるが、標準ライブラリが多く1.5を前提としている）とし、その違いだけをとりあえずは書き留めるものである。もっぱら文法やライブラリ参照用であることを目指しているので、例や特長等は次のリンクを参照されたい（なおただし、原著者たちの配慮にもかかわらず、それらの例は関数型言語に関する事前の概要的把握
Scala Actor - mpen
アクターの生成・開始 extends Actor import actors.Actor class MyActor extends Actor { def act: Unit = { ... } } val myActor = new MyActor myActor.start actorメソッド ただちに開始する import actors.Actor._ val myActor = actor { ... } メッセージ受信 receive 常にスレッドを使用する receiveの結果を返せる val myActor = actor { val rr = receive { case i:Int => println("receive " + i) "Int" } println("receive result " + rr) } myActor ! 1 react メッセージ処理中
[Scala] Twitterの移行について
ずいぶん前の話題だが、TwitterのバックヤードScala化に関する記事の要点整理をしてみた。 ＞＞前提 Twitterは、フロントはRailsに依存しており、逆にOffload観点から、キャッシュの失効処理等に、キューイングの仕組みを使った非同期処理が多数あり、それだけデーモンアプリが必要となるシステム構成。 ＞＞なぜ移行？(システム的理由) RubyはGreenThreadでカーネルスレッドを使うことはできず、プロセッサに依存してしまい、マルチコア環境での性能が出ない。これに対処するため複数プロセスを上げる方向に行くのだが、そうなるとメモリが大量に必要となり、さらにRubyのガベコレ性能が(Javaのそれに比べて)悪いこともあり、限界を感じていた。 (これに対し)JVMは、スクリプト言語が苦手とする長時間動かし続けるデーモンアプリを書く環境として適切。 また、動的型付けにより必要とな
[Scala]Scalaでeval - t2ru's blog
Rubyのように文字列をScalaスクリプトとしてプログラム内でevalする方法。 scala-compiler.jarの中にscalaインタプリタが使っているクラスInterpreter(そのまんま)があるので、これでevalできる。 package jp.hogehoge import scala.tools.nsc._ import scala.util.DynamicVariable class Evaluator { val i = new Interpreter(new Settings(null)) def eval(line: String): Any = { i.interpret("jp.hogehoge.Evaluator.result.value = " + line) Evaluator.result.value } } object Evaluator { va
![[Scala]Scalaでeval - t2ru's blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8d396c488df0a0267bbd6c1f01ced31085014111/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F11696248318754040300%2F11696248318754040387%2F1369846013)
Scalaのパッケージ管理システム sbazとは - A Memorandum
Scala Bazaar Systemとは Scala Bazaar System、略してsbazはScalaの提供するパッケージ管理システム。新しいプログラムのインストールやアップグレードを自動化でき、パッケージの配布を容易にする。CPANやaptみたいな感じ Scalaのインストール 念のため、Scalaのインストールから順を追って、、 http://www.scala-lang.org/からDownload Scalaのリンクを辿り、実行ファイルダウンロード&解凍 ここでは解凍したファイルを C:\Program Files\scala に配置 PATH環境変数の追加 binディレクトリのフルパスをPATH環境変数に追加する。一時的であれば、コマンドプロンプト立ち上げて、 set path=%path%;C:\Program Files\scala\bin または、[システムのプロパ
inforno :: Scalaで無限リスト：Haskellライクに
ScalaにはStreamという無限リストがあるんだけど、微妙に使いづらい、というか分かりづらい。Haskellでいうcycleはどうだ、とかよく忘れるのでメモ。 1def repeat[T](a:T) = Stream.const(a) 2def cycle[T](a:Iterable[T]) = Stream.const(a).flatMap(v=>v) 3def iterate[T](f:T => T, x:T):Stream[T] = Stream.cons(x, iterate(f, f(x))) 4def replicate[T](n:int, elem:T) = Stream.make(n, elem) こんな感じかな。cycleは結構使うから、Streamに標準でありそうな気がするんだけど、ないような。というわけで上のような定義となる。 1repeat(1) take 10
inforno :: 日本語プログラミング言語Scala
via 第20回 日本語でおk Ruby もいいけど Smalltalk でも、おｋ。 Scalaはメソッド名に日本語使えるよ。Scalaは日本語プログラミング言語だよ(言いすぎ)。 1object JapaneseLanguage { 2 class Standard[A](self:A) { 3 def の[B](f:(A) => B) = f(self) 4 def を[B](f:(A) => B) = f(self) 5 def する() = () 6 } 7 8 class PseudoKansai[A](self:A) { 9 def のな[B](f:(A) => B) = f(self) 10 def をな[B](f:(A) => B) = f(self) 11 def すんねん() = () 12 } 13} 14 15 16def 平方根(v:int) = Math.sq
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Scala Cheatsheet
Clustered Scala Actors
http://www.codecommit.com/blog/scala/scala-for-java-refugees-part-2
Scalaのアクターのための性能を犠牲にしないで競合安全性を確保する型システム
HugeDomains.com
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
https://xtech.nikkei.com/it/article/COLUMN/20090811/335504/zu01.gif
