PythonにはIPython NotebookというWebブラウザで利用可能なインタラクティブシェルがあります。これは編集内容を保存できたり、過去に実行した内容を繰り返し実行できたりなど、ちょっとしたコードを試したり学習用途には最適なものです。 IPythonは言語非依存部分がJupyterとして独立しており、サードパーティによってPython以外にも様々な言語用のカーネルが開発されているようです。jupyter-scalaを使うとIPython NotebookでScalaを使うことができました。 インストール&実行方法は簡単で、予めIPythonをインストールしたのち、jupyter-scalaのサイトからアーカイブをダウンロードし、適当な場所に展開後、展開したディレクトリのbinディレクトリに含まれているjupyter-scalaというシェルスクリプトを実行します。これでScala

ScalaのWebフレームワークについて、昨年某所で書いた記事をアップデートしてみました。マイクロサービスが流行ってきたり、Playは2.4になっていろいろ変わったり、ScalaのライブラリやフレームワークもFutureやモナドを活用したものが増えてきたり等々、この一年でScala界隈のWeb開発事情もいろいろと変化してきています。 Play2 出たばかりの頃はPlay 1.x系でできたことができなかったり、バグだらけだったりでコミュニティでも暴動が起きそうになったものですが、喉元すぎればなんとやら、いまでも使いにくい部分も多いのですが、Typesafe社のお墨付きということもあり、なんだかんだでデファクトスタンダードの位置を確立しているのではないかと思います。 ユーザ数が多いだけあり、プラグインや周辺ライブラリ、Web上での情報等も豊富です。 ただ、Play 2.4でGuiceを使ったD

何はともあれ以下のコードを見てください(ちなみに複素数クラスの実装は、 d.hatena.ne.jp を参考にさせていただきました）： trait Complex { type T def re(a: T): Double def im(a: T): Double def make(re: Double): T def plus(a: T, b: T): T def minus(a: T, b: T): T def multiply(a: T, b: T): T def divide(a: T, b: T): T } object Complex extends Complex { case class C(re: Double, im: Double) type T = C def re(a: T): Double = a.re def im(a: T): Double = a.im d

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

Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア Twitterは独自に開発した分散フレームワークの「Gizzard」をオープンソースとして公開しました。GizzardはScalaで書かれたJavaVM上で動作するミドルウェアで、PHPやRubyといったWebアプリケーションからの要求を自動的にデータベースに分散することで、大規模で可用性の高い分散データベースを容易に実現するためのものです。 Gizzard：フォルトトレラントな分散データベースを実現 The Twitter Engineering Blog: Introducing Gizzard, a framework for creating distributed datastores Twitterのブログにポストされた「Introducing Gizzard

Javaな人から見ると、「Scalaって難しい」ってイメージがありますね。俺も最初はそう思ってました。今もですけど。 で、考えてみたんですが、何が難しいって考え方・イディオムになじみがないのが原因かと思ったんです。 ここでは、俺が今までScalaをやってきて得た考え方を紹介します。「Scalaをちょっとやってみたんだけど、とっつきにくくて…」と思われている方は、ぜひご一読ください。 参考資料: Scala入門 - Scalaで書きはじめたJava使い向け - Scala勉強会＠東北 Dropbox - 404 神は言われた。「リストあれ。」 Lisperは、リストをどう作るかをまず考えるらしいです。適切なリストが出来たら、プログラムはもうできたも同然だと。同じ考え方は、Scalaでも通用すると思います。 大まかに、こんな流れで考えてます。(リストは最初から与えられることもあるでしょう) 「

トレイトのメンバとして抽象 val を宣言した場合、初期化処理のタイミングでは、その val の値が null になっていることがあります。 以下の例では、Foo の初期化時には value2 が null になっています。 object Sample1 { def main(args: Array[String]) { val foo = new FooImpl println("[main]foo.value1 is "+foo.value1) println("[main]foo.value2 is "+foo.value2) } trait Foo { // value は実装クラスで設定する val value1: String val value2: String // Foo の初期化処理 println("[foo]value1 is "+value1) println("

ちょっと面白い問題を見つけたので、俺も解いてみました。 Blog not found 仕様はこうです。 あるListから要素を探し、該当する要素を除いた残りの要素数を返す。 ただし、要素がListに存在しない場合は-1を返す。 1の仕様だけなら、単純にList#dropWhileしてlengthを返すだけでしょうが、2を考えるとそうも行きません。 存在しない場合もListの末尾に該当する場合もともに結果が0になってしまうからです。 実行結果はこんな感じになります。 scala> val list = List("World", "is", "not", "enough") list: List[java.lang.String] = List(World, is, not, enough) scala> remainsLength( list , "is") res1: Int = 2 s

Yコンビネータの定義: def Y[A,B]( f:((A => B), A ) => B, x:A ):B = f( ( y:A ) => Y( f,y ),x ) Yコンビネータってのは、要は Y(f) = f(Y(f))となる関数らしい。不動点演算子とか呼ばれていますがなんのことかわかりませんね。 「ある関数fをYに与えた結果できる関数をf'とすると、f'をまたYに与えてできる関数はfと同じ」になるように関数を作り出すものです。 何でこんなもん必要なの? ある無名関数があるとしましょう。この無名関数は名前が定義されていないため、自身を再帰で呼び出す定義ができません。 単純に、0から引数nまで加算する関数を無名関数で定義しようとすると、 (i:Int) => i match{ case 0 => 0 case _ => i + ここで自分自身を再帰で呼びたいけど名前がない( i - 1

Chain of Responsibility というよりも、http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20081009/316549/?P=2 の方法を変形しただけなんですけどね。 まず、リクエストを処理するメソッドを持つ、ハンドラの trait をつくります。 trait Handler { def handleRequest(request: Symbol): String = error("Unknown request.") } 次に、特定のリクエストを処理するハンドラの実装をつくります。以下の例は 'foo と 'bar を処理するハンドラになります。 // 'foo を処理して "Hello Foo!!" を返す trait FooHandler extends Handler { override def handleReques

「何故、JDKにはBase64のencoder/decoderがないのだッ?!」 ってことで、書きました。 imutableなLIstをreverseしたりdropしたりしまくって、再帰でListを受け渡す形なのでパフォーマンスいくないです。 あと、decodeの時はフォーマットのチェックしてない適当さwww。 まぁ練習で書いたんで ／） ／／／） ／,.=ﾞ''"／ ／　　　　 i f　,.r='"-‐'つ＿＿＿_　　　こまけぇこたぁいいんだよ！！ /　　　　　 /　　　_,.-‐'~／⌒　　⌒＼ ／　 　,i　　　,二ﾆ⊃（ ●）.　（●）＼ /　 　　ﾉ　　　 ilﾞフ::::::⌒（__人__）⌒::::: ＼ ,ｲ｢ﾄ､　　,!,!|　　　　　|r┬-|　　　　　| /　iﾄヾヽ_/ｨ"＼ 　　 　 `ー'´ 　 　 ／ object Base64 { val BASE64 =

GeoHash(http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash)は、緯度経度を文字列のハッシュで表現する仕様です。 GeoHashにより表現された緯度経度の情報は、一つの文字列で緯度と経度という2次元の情報に加えて精度も表すことができるという特徴を持っています。 例えば、どうでしょうバカの聖地である北海道札幌市の平岸高台公園は、北緯43.025東経141.377ですが、これをGeoHashで表現すると、"xpssc0"となります。 この"xpssc0"というGeoHash表現は、「北緯43.0224609375から43.0279541015625の間で、東経141.3720703125から141.383056640625の矩形範囲」であり、座標はこの矩形範囲の中心点になります。 @masuidrive blogさんの緯度経度を文字列で表すGeoHash - @ma

子側のトレイトで親の val を override すると、コンパイルは成功するにも関わらず、実行時に ClassFormatError が出ます。 以下は現象を再現させるコード。 trait Base { val value: String = "base" } trait Child extends Base { override val value: String = "child" } object OverrideTraitSample { def main(args: Array[String]) { val target = new AnyRef with Child println(target.value) } } これをコンパイル＆実行した結果は以下。 C:\development\workspaces\sandbox\scala-sandbox\src>scalac

Java のライブラリを利用していると None を返してほしいところで null を扱うことになります。if (value == null) ... とか value match { case null => .... } とか書くのに嫌気がさしてきたので、implicit conversion を利用して Option 型に変換するようにしました。 作成した implicit conversion のコードは以下のとおり。 object OptionConversion { implicit def anyToOptionConversion[T](value: T) = new OptionConversion(value) } class OptionConversion[T](value: T) { def toOption: Option[T] = value match {

先日、Hadoop ConferenceでScala on Hadoopというタイトルで発表してきました。スライドを以下に置いておきます。 Scala on HadoopView more presentations from Shinji Tanaka. ダイジェストとして、ScalaをHadoopで動かすための方法を書いておきます。 まず、Hadoop上でScalaを実行させるためには、JavaとScalaを接続するライブラリが必要となります。ここでは、SHadoop( http://code.google.com/p/jweslley/source/browse/#svn/trunk/scala/shadoop )を使用します。SHadoopは、型変換を行うシンプルなライブラリです。 よくあるWordCountのサンプル、WordCount.scala (http://blog.jo