Scalaに関する誤解と事実を語る - kmizuの日記
TL;DR 世間のScalaに関するイメージは、昔のままであることが多い 昔のままどころか、最初から間違ったイメージを持たれていることも多い 実際には、既に解決されている問題は多々あるし、改善に向かっていることも多い プロジェクト管理の問題を言語に押し付けているケースもある はじめに 自分が最初にScalaに触れたのが2005年（Scala 1からカウントした場合）、あるいは2007年（Scala 2以降からカウントした場合）と、Scalaとの付き合いも結構長くなってきましたが、その間に Typesafe社（現Lightbend社）の設立 実質標準ビルドツールとしてのsbtの確立 ライブラリのバイナリ後方互換性に関するポリシーの策定 公式ScalaイベントScala Daysのはじまり Play 2 Frameworkの登場 Scala Center発足 その他色々 がありました。この間、
Scalaの学習コストを下げるための心得 - kmizuの日記
追記：Twitterで、「それって、言語マニアにしかできない技のような気が」という指摘を受けました。自分としては一般的に適用可能な話だと思っていますが、あるいは自分の感性が著しくずれているのかもしれません。その辺承知の上でお読みください。 Scalaは習得が難しい言語だ、とよく言われます。また、実際問題として、Scalaの言語仕様の全体はそれなりに複雑でもあります。しかし、それはたとえばJavaでも言語仕様の全体像を把握するのは難しい話であり、Scalaに限った話ではありません。にも関わらず、Scalaの習得が難しいとよく言われるのはプログラミング言語の学習モデルが誤っているからではないかと最近思うようになりました。そこで、Scala（や他の言語も含めて）のコストを下げるために必要な心得についてちょっと書いてみます。 Scalaはオブジェクト指向言語である これは、Scalaは関数型プログ
ExecutionContextとblockingについて調べたメモ [scala] - だいたいよくわからないブログ
この記事の結論 globalなExecutionContextではブロックする処理をblockingで包むとスレッド数が勝手に増えるから空きスレッドが無くて実行できないといったことを防げる。 ExecutionContext.fromExecutorService(new ForkJoinPool(100)) で生成されるThreadはBlockContextトレイトを継承してないのでblockingを使ってもスレッド数を増やした方が良いという情報がスケジューラに伝わらない。 akkaのdispatcherをExecutionContextとして使うとBlockContext付きのForkJoinPoolを簡単に作れる。 ExecutionContext.fromExecutorServiceでもForkJoinPoolのコンストラクタに自前定義したThreadFactoryを渡すようにす
![ExecutionContextとblockingについて調べたメモ [scala] - だいたいよくわからないブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cd3960dc516fcabbcccd7e6f1bc6952fc1efdc10/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F6435988827676774280%2F10328537792366453099%2F1499073542)
slick-doc-ja 3.0 — slick-doc-ja 3.0
slick-doc-ja 3.0 Slick 3.0 documentationの日本語訳です。 編集先: GitHub - krrrr38/slick-doc-ja 連絡先: @krrrr38 他のバージョンのドキュメント Slick 1.0 翻訳 Slick 2.0 翻訳 Slick 3.0 翻訳 API Documentation (scaladoc) Slick Core (slick) TestKit (slick-testkit) Code Generator (slick-codegen) Direct Embedding (slick-direct) (Deprecated) Slick Extensions (slick-extensions)
50代におすすめのマッチングアプリは
病院は時間がかかりますが、皮ふ科に行ったら40代の人に今日は２時間以上かかると言われました。マッチングアプリ 50代というのは混むものだと覚悟してはいるものの、相当な会える人がかかるので、ホテルの中はグッタリしたマッチングアプリ 50代になってスタッフさんたちも平謝りです。近頃はマッチングアプリ 50代のある人が増えているのか、50代のシーズンには混雑しますが、どんどん人妻が長くなっているんじゃないかなとも思います。会える人は以前より増えて今年も近所に出来たのですが、ぼっちゃりの数が多すぎるのでしょうか。困ったものです。 先週、おかずの添え物に使うつもりでいたら、マッチングアプリ 50代を使いきってしまっていたことに気づき、かるめとパプリカと赤たまねぎで即席の付き合いたいを作ってその場をしのぎました。しかし20代にはそれが新鮮だったらしく、マッチングアプリ 50代なんかより自家製が一番とべ
アクターの諸刃の剣：非同期のメッセージパッシングと状態隔離対障害モデル、そしてそれを克服するAkka Streamの可能性 - TanUkkiiのブログ
ScalaのアクターライブラリであるAkkaでは今までHTTPがIOパッケージでサポートされてきませんでした。HTTPのサポートはAkka Streamの開発とともになされたのです。なぜアクターモデルとHTTPをすぐ統合せずにStreamの登場を待つことになったのか？この疑問に答えることはアクターの問題を考えるよい題材です。 Sprayの革新とその限界 SprayはAkkaのアクターモデルとHTTPを統合して成功したフレームワークです。SprayはJVMベースのフレームワークの中で最高のパフォーマンスを誇りました。SprayはServletがもつがスレッドの高速性と、NodeJSがもつイベントループによる大量のリクエストを効率的に捌くことの特性の両立を、アクターによって可能にしたのです。 ところがSprayはアクターモデルならではの問題とも戦うことになります。Reactive Manife
Scalaでの例外処理 - Either,Option,util.control.Exception - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
今日はScalaの例外処理について解説しますよ。 基本 - try,catch,finally 例外処理の基本は、try,catch,finallyです。これはJavaと同じですね。 ただし、Scalaでのtry,catch,finallyは値を生成します。つまり、実行されたブロックの値が評価されます。 scala> val n = try{ "99".toInt } catch { case e:Exception => -99 } n: Int = 99 scala> val n = try{ "foo".toInt } catch { case e:Exception => -99 } n: Int = -99 上記のように、catch節には "case e:Exception => ..."のようなパターンマッチを書くことで、対応する例外の型に応じて補足することができます。try,
さだまさし弱者すぎて困ったので Scala でコンパイルすることにした話 - Qiita
斬新なアドベントカレンダーで毎回楽しみに拝読していましたが、ポッカリと 20 日目だけが空いていることに気づき、何か書こうと思い立って登録しました。しかし、一つ重要なことを見落としていたことに気づきます。 にわかどころか、一般人レベルの知識すら怪しい・・ これまで 30 年以上もろくにさだまさしさんのことを知らないまま生きてきてしまったので、一般人レベルの知識かそれ以下しか持ち合わせていないことに気づきました。 お恥ずかしながら「さだまさしの曲名を 10 挙げてみろ」と言われただけで「もうお手上げです・・」となりかねないという体たらくです。「神田川」がさだまさしではなく南こうせつの曲であることはさすがに存じ上げておりましたが、基本的にはズブの素人といっていいレベルです。 この有り様では、このアドベントカレンダーに参加されている他のさだまさしマニアの方々はもちろんのこと、このアドベントカレン
JSON4Sの日本語Readme 私訳 · GitHub
readme_ja.md JSON4S 今現在 java json ライブラリを含めないで 少なくとも 6つの scala向け json ライブラリがあります。 すべてのそれらのライブラリは非常に似たASTを持っています。このプロジェクトでは他のscala json ライブラリで使用されるただひとつのASTを提供することを目指しています。 今現在 lift-json 由来の AST を使用するアプローチを取っており、 native パッケージは 事実 lift-json ですが、しかし lift プロジェクトの外部プロジェクトです。 Lift JSON このプロジェクトは lift-json に lift フレームワークより課されてたリリーススケジュールから開放することを試みます。 Lift フレームワークは 多くの依存関係を含んでおり、それらは 新しい scala のバージョンがリリース
Scala先駆者インタビュー VOL.3 ビズリーチ竹添さん 〜前編〜 — 株式会社アットウェア
「Scalaのアドバンテージはどういうところか？」を深く考えた先に インタビューイー ビズリーチ 竹添 インタビューワー アットウェア 浅野/エリシール/ジェフ エムスリー 瀬良 浅野：今日は前回の瀬良さんからのご紹介で、GitBucket という Scala で書かれているオープンソースのGitHubクローンを開発されている、ビズリーチのCTO室チーフアーキテクト竹添さんです。まずは、瀬良さんから次の紹介者として竹添さんをご指名頂いた経緯をお願いします。 瀬良：このScala先駆者インタビューで、最初にヌーラボの吉澤さん、次に私という流れできましたので、毛色を変えた話をできたら面白いんじゃないかと思いました。というのも、Scalaインタビューを実施されているアットウェアさんが受託開発をやっています。そこで、前職で受託開発をして現在では自社サービスをやっており、双方でScalaを採用した竹
IntelliJ IDEAでScalaのメソッドパラメーターをカッコに合わせて整列しない設定 - North Ground
追記'15/11/15: 専用の設定が追加されました Scalaプラグインバージョン2.0.181から(?)設定に項目が追加されました。2.0.181は現在ScalaプラグインのUpdate channelをNightlyに設定していればインストール可能。 下記のContinuation Indentの代わりに、Settings > Editor > Code Style > Scala > Other > Alternate Indentation for constructor args and parameter declarationsをチェックして4spacesに設定したら望む挙動になります。 Continuation Indentで設定した場合と違って、クラス・メソッド宣言以外のインデントに影響しません。 追記終わり #rpscalaの懇親会で話題になったものの皆さん知らないよ
Wait for response with timeout in "Dispatch" library
I am going to use Dispatch to write a simple HTTP client. I call dispatch.Http to get a future and call the future to get the response val request = ... val future = Http(request) // call the server asynchronously val response = future() // wait for the response from the server Now I wonder how I can wait with timeout. I would like the last API call to be: // throw an exception if no response rece
第21章：Scalaの型パラメータ - Qiita
皆、元気してた？久々の投稿をさせてもらうね。 今回から 応用編 に突入するよ！ 今回のテーマは、 型パラメータ だ！ こんな感じで語っていくからね。 型パラメータとは 型境界 変位指定アノテーション まとめ 型パラメータとは 型パラメータってなんだろ？ 意味分かんないぞ！ と思っていたら、Javaで言う ジェネリックス(総称型) のことを、Scalaでは 型パラメータ と呼ぶみたいなんだ。 型自体をパラメータとし使うことができるんだ。 クラスの定義自体はジェネリックスにしておいて、インスタンス化するときに型を決定する。 なんてことができるようになるんだ。 例えば、JavaのArrayListの定義を抜粋するとこんな感じです。
(解説) はてなブックマークにおけるアクセス制御 - 半環構造に基づくモデル化 - Hatena Developer Blog
こんにちは、シニアアプリケーションエンジニアのid:taraoです。この記事ははてなデベロッパーアドベントカレンダー2015の10日目です。昨日はid:tapir320によるはてなの組織開発についてでした。 先月開催されたWebDB Forum 2015で、「はてなブックマークにおけるアクセス制御: 半環構造に基づくモデル化」というタイトルの発表をしました。 はてなブックマークにおけるアクセス制御 - 半環構造に基づくモデル化 from Lintaro Ina 発表資料には多くの方に興味をもっていただけたようですが、わかりにくい点も多かったのではないでしょうか。スポンサー企業としての技術報告セッションとはいえ学術会議での発表なので理論面と独自の工夫点にフォーカスした内容であったり、口頭での発表のしかたに大きく依存したスライドの遷移方法になっているので、この資料だけで細かいところまで理解しよ
DIについてあれこれ - tototoshi の日記
Dependency Injectionとはコンポーネント間の依存関係をプログラムのソースコードから排除し、外部の設定ファイルなどで注入できるようにするソフトウェアパターンである ってwikipedia先生が言ってました。 Scalaにおける最適なDependency Injectionの方法を考察する 〜なぜドワンゴアカウントシステムの生産性は高いのか〜 - Qiita を読んでいろいろ考えたので、なんで今さらって感じのことを書きます。 ScalaでDIというとDIコンテナとかCake PatternとかReader Monadとかって話になっちゃうんですが、これらはいかにかっこよくDIするかの話であって、別にこういった道具やパターンを使わなくてもDIは可能という話です。 Constructor Injection 簡単な例で考えます。今ここにUserRepositoryにべったり依存し
Scalaにおける最適なDependency Injectionの方法を考察する 〜なぜドワンゴアカウントシステムの生産性は高いのか〜 - Qiita
DIを使わない状態ではUserRepositoryというインターフェースが定義されているのにもかかわらず、UserServiceはUserRepositoryImplの参照も持っていました。 これではせっかくインターフェースを分離した意味がありません。 UserServiceがUserRepositoryインターフェースだけを参照(依存)するようにすれば、具体的な実装であるUserRepositoryImplの変更に影響されることはありません。 この問題を解決するのがDIの目的です。 それではDIのインジェクタを加えて、上記のクラス図を修正しましょう。 謎のインジェクタの登場によりUserServiceからUserRepositoryImplへの参照がなくなりました。 おそらくインジェクタは何らかの手段でサービスであるUserRepositoryImpl(Dependency)をクライアン
Akka Cluster Shardingで即時集計系をつくる | Scala Tech Blog
こんにちは、CA ProFit-X の松村です。 私たちのプロダクトでは広告配信のシステムにAkkaを使っていて、アプリケーションはAWS/Docker環境に配備して運用しています。今回はAkkaのCluster Shardingという拡張を使って、主にAWS環境を想定した簡単なリアルタイム集計システム(即時集計系)をつくってみたのでその内容をご紹介します。 下ではAkka Cluster Shardingについて簡単に説明した後、試作した即時集計系の実装・永続化と配備について説明します。その後、ワークロードとノード数を増減させた実験とその結果について説明します。 Akka Cluster Sharding について Akka ClusterはGossip Protocolとφ Accrual Failure Detectorという手法に基づいた非中央集権的なノード群構築を行うAkka拡張
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はてなにおけるマイクロサービスとScala / Microservices and Scala at Hatena
https://dwango.github.io/scala_text/
Scalaの試験プラットフォームDottyがブートストラップ可能に
