Scala におけるモナドって何だろう？Scala関西Summit 2019 の登壇資料です。 変更履歴 v1.0.0 v0.1.1 - init
概要 - Spark 3.2.1 ドキュメント 日本語訳
Sparkの概要 Apache Spark は大規模なデータ処理のための統合分析エンジンです。Java, Scale, PythonおよびRの高レベルのAIPを提供し、一般的な実行グラフをサポートする最適化されたエンジンを提供します。また、SQLおよび構造化データ処理のためのSpark SQL、機械学習のためのMLlib、グラフ処理のためのGraphX、逐次計算およびストリーム処理のための構造化ストリーミングを含む高レベルのツールの充実したセットもサポートします。 ダウンロード プロジェクトのwebサイトの ダウンロードページ からSparkを取得します。このドキュメントはSpark バージョン3.2.1のものです。SparkはHDFSおよびYARNのためにHadoopのクライアントライブラリを使用します。ダウンロードは少数の一般的なHadoopバージョンのためにあらかじめパッケージ化され
【ScalaMatsuriセッション当選御礼】ドワンゴ秘伝のトランザクションモナドを解説！ - Qiita
このたびはScalaMatsuriのセッションに投票していただき、ありがとうございました。 今回はそのScalaMatsuriのセッションで発表予定の内容の一つであるドワンゴ秘蔵のトランザクションモナドについて解説したいと思います。 このトランザクションモナドは基本的な機能だけなら30行ほどの短いコードで記述できてしまうのですが、なかなか説明が難しい代物でして、 ScalaMatsuriの自分の発表時間内に聴衆のみなさんに理解していただくのは難しいだろうということで、先に解説記事を書くことにしました。 このトランザクションモナドは作者の名前から通称Fujitaskと呼ばれているのですが、作者の方は周りから「天才」と言われてまして、彼は常人が思いつかないようなコードを書かれるんですね。 Fujitaskは短いながらも、モナドと、サブタイピング(変位指定)と、アドホックポリモーフィズムの三つの
Scalaで<:<とか=:=を使ったgeneralized type constraintsがスゴすぎて感動した話 - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
Scala2.8から、Predefに<:<とか=:=とかが定義されていて、これなんだろ?とずーっと疑問だった訳ですよ。で、ついったーで質問投げてたらやっと理解できました。 教えて頂いた @ScalaTohoku さん、@okomok さん、@tioa さん、有り難うございました! "generalized type constraints"というヤツで、型パラメータに与えられた型が、特定の条件を満たす場合にのみ呼び出せるメソッドを定義できるというものです。しかもコンパイル時に静的にチェックされる!! これはスゴい!! What do <:<, <%<, and =:= mean in Scala 2.8, and where are they documented? - Stack Overflow =:=や<:<や<%<で特定の型のみ呼び出せるメソッドを定義する 具体的な例で説明します。
ScalaでFutureとEitherを組み合わせたときに綺麗に書く方法 - xuwei-k's blog
組み合わせるとはつまりアレのことを書くのですが、一応それほど前提知識無くても理解できるように書いてみます。さて、なぜいきなりEitherとFutureか？というと play2とか使ってると、Futureがよく出てくる Futureをそこら中でAwaitしたらFuture使う意味がないので、Future[A]をmapやflatMapなどでどんどん連鎖させて、メソッドの型にFutureが大量に出現！ Futureは非同期に行われる処理であり、そこで例外発生したら、その中に例外を含むしかない(単純に例外投げるわけにはいかないというか不可能) Scala標準ライブラリのFutureは、Throwable型で例外を保持できるようになってる 逆にいうと、Throwableでしか保持できない 例外の種類が多くなってきて、プログラムが複雑になった場合、Throwableではなくもっと限定された独自のエラー
モナドの本当の力を引き出す・・・モナドによる同期/非同期プログラミングの抽象化 - xuwei-k's blog
以下の2つの続き ScalaでFutureとEitherを組み合わせたときに綺麗に書く方法 FutureとEitherの話の続き(ApplicativeとMonadの違い) 上記の2つ(特に最初の方)を読んだことを前提で書くので、読んでない人は先にそちらを読みましょう。 なんだか少し関連する話(?)で盛り上がっていて、書かないといけない気がしてきたので 非同期プログラミングの難しさとScalaのFuture そのtogetterの議論について色々書きたいこと*1もありますが、それは置いておき、表題の「モナドによる同期/非同期プログラミングの抽象化」について書きます。というか、(非同期プログラミングの話より)便乗してモナドとモナドトランスフォーマーの便利さを話したいだけかもしれません(?) 前回2つは「Future使って非同期にしても、だいたい関数の本体同じでいけるよ」ということを書きました
Covariantとcontravariant - tkawachi Blog
今日 Functional Programming Principles in Scala で聞いた話が難しかったのでメモ。 Subtype 書き方として A <: B と書けば A は B の subtype であることを示す。 A >: B と書けば A は B の supertype、言い換えれば B は A の subtype であることを示す。 Subtype とは何か？というのは Liskov substitution principle というので定義されている。 「A <: B であれば、B型の値に対して出来ることならなんでもA型の値に対して出来る」ということらしい。 クラス階層で言えば、 A <: B というのは A が B の subclass または A == B ってこと。 Subtype の概念はクラス階層にとどまらない。 こんな型が定義されていたら、 class
Scalaで型レベルのラムダ計算 - 貳佰伍拾陸夜日記
新しい言語をさわったらとりあえずラムダ計算のインタプリタを実装するよね! Scalaでふつうにラムダ計算のインタプリタを実装するのはあまりに簡単*1なので, 型レベルでやってみた. まじめな話をしておくと, C++のテンプレートがチューリング完全なのは有名な話だけど, Scalaではどうなのか気になった. 以前C++のテンプレートでラムダ計算のインタプリタを実装したのと同様のことができるか思考実験してみると, だいたいできそうに思えたのでやってみた. できたもの 例 import lambda._ case class Equals[A >: B <: B, B]() // 型レベルの同値性チェック用 type S = x ->: y ->: z ->: ( x @@ z @@ (y @@ z) ) type K = x ->: y ->: x type result = ( S @@ K
Subtyping in Scala
これらはそれぞれ 非変(Invariant) 共変(Covariant) 反変(Contravariant) と呼ばれる. Covariant 共変な型パラメータをもつ型としてListやOptionがある. 共変を指定した型パラメータにはサブタイプを代入することができる.
Finagleでサーバープログラミング - Qiita
この記事はScala Advent Calendar 2014の20日目です。 よろしくお願いします。 はじめに latencyが短く、かつ大規模アクセスにも耐えられるサーバー環境の構築が必要になる場合があります。 例えば、広告系のシステムだと入札/応札するようなサーバーでは100msとか50msとか以内にレスポンスを返さなければいけません。 このようなサーバーを書くために、Scalaではいくつか選択肢があるかと思います。 自分の会社では、その中でFinagleを使ってAdServerを書いています。 この記事ではFinagleの簡単な紹介と、Finagleがサーバーをどのように動かしているのかについて書きたいと思います。 Finagleは、Twitterが開発したOSSのRPCシステムです（御存知の通り）。こちらにもあるように、RPCライブラリそのものではありません。 裏側にはNetty
実戦での Scala: Cake パターンを用いた Dependency Injection (DI) · eed3si9n
2011-04-23 Akka の作者として益々注目を集めている Jonas Bonér が 2008年に書いた “Real-World Scala: Dependency Injection (DI)” を翻訳しました。翻訳の公開は本人より許諾済みです。翻訳の間違い等があれば遠慮なくご指摘ください。 2008年10月6日 Jonas Bonér 著 2011年4月22日 eed3si9n 訳 さて、実戦での Scala シリーズ第二弾の今回は、Scala を用いた Depenency Injection (DI) の実装をみていきたい。Scala は、備わっている言語機構だけを用いても何通りかの DI を実現できる非常に豊かでディープな言語だが、必要に応じて既存の Java DI フレームワークを使うこともできる。 Triental では、一つの戦略に落ち着くまで三つの異なる方法を試した
ScalazのTypeclassの図作った - xuwei-k's blog
以前「怖いScala」のときに紹介したように、すでに他の人が作ったクラス図が存在したり http://leifwarner.net/scalaz.svg また、自動で生成されるクラス図のサイトかなり昔に作ったこともありますが http://class-diagrams.herokuapp.com/scalaz.MonadPlus.svg https://github.com/xuwei-k/heroku-class-diagrams また別のもの作りました。 継承関係を線で結んで表すのもいいけど、いわゆる「ベン図(Venn diagram)」という、 論理和とか論理積を表すときによく使われるような、円が重なっていて集合の関係がわかりやすいやつ使ったらどうかな？と思って、svg-editというオンラインのSVGエディタ使って、地味に作ってた、結構時間かかった(なんて暇人なのでしょうか・・・)
Play framework 2.0の概要／5つの特徴とScalaで作るための環境構築
Play frameworkの背景と歴史 Ruby on Railsが人気となり、それ以外にもいろいろと軽量フレームワークが出てきた2009年ごろ、Javaのフルスタックフレームワークである「Play framework」の1.0（以下、「Play 1.0」）がリリースされました。 このころよく使用されていた（いまでも十分よく使用されていますが）Javaフレームワークは、SpringやSeasar2などのDIコンテナと、それに付随するORマッパー（Spring DataやS2JDBC）やMVCのフレームワーク（Spring MVCやS2Struts）でした。これらのフレームワークはそれぞれ十分な機能と実績があり、現在でもJavaでWebアプリケーションを開発する際には、まっ先に採用候補に挙がると思います。 しかし、これらのフレームワークは基本的にJava EEでの開発用フレームワークなので
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Combinator Parsing
Scalaのコンパイル速度の話が聞きたいだろうし、するつもりだ