scala已经配备了自身的Future类.我们先举个例子来了解scala Future的具体操作: import scala.concurrent._ import ExecutionContext.Implicits.global object scalafuture { def dbl(i: Int): Future[Int] = Future { Thread.sleep() ; i + i } //> dbl: (i: Int)scala.concurrent.Future[Int] v…

java多线程-概念&创建启动&中断&守护线程&优先级&线程状态(多线程编程之一)java多线程同步以及线程间通信详解&消费者生产者模式&死锁&Thread.join()(多线程编程之二)java&android线程池-Executor框架之ThreadPoolExcutor&ScheduledThreadPoolExecutor浅析(多线程编程之三)Java多线程:Callable.Future和FutureTask浅析(多…

One of the advantages of the Executor framework is that you can run concurrent tasks that return a result. The Java Concurrency API achieves this with the following two interfaces: Callable: This interface is similar to the Runnable interface. It has…

组网R1 -- CE12800  -- CE12800 --- R2 其中R1.R2是模拟VM的 R1的配置: interface GigabitEthernet0/0/0#interface GigabitEthernet0/0/0.1 vlan-type dot1q 10 ip address 10.1.1.1 255.255.255.0# R2的类似 CE1的配置: vlan batch 10# interface GE1/0/0 undo portswitch undo shutdown…

scalaz-stream支持无穷数据流(infinite stream),这本身是它强大的功能之一,试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现.这是因为外界的输入是不可预料的,对于系统本身就是无穷的,比如键盘鼠标输入什么时候终止.网站上有多少网页.数据库中还有多少条记录等等.但对无穷数据流的运算又引发了新的挑战.我们知道,fp程序的主要运算方式是递归算法,这是个问题产生的源泉:极容易掉入StackOverflowError陷阱.相信许多人对scalaz-stream如何实现无穷数据的运算安全都…

scalaz-stream库的主要设计目标是实现函数式的I/O编程(functional I/O).这样用户就能使用功能单一的基础I/O函数组合成为功能完整的I/O程序.还有一个目标就是保证资源的安全使用(resource safety):使用scalaz-stream编写的I/O程序能确保资源的安全使用,特别是在完成一项I/O任务后自动释放所有占用的资源包括file handle.memory等等.我们在上一篇的讨论里笼统地解释了一下scalaz-stream核心类型Process的基本情况,…

从上面多篇的讨论中我们了解到scalaz-stream代表一串连续无穷的数据或者程序.对这个数据流的处理过程就是一个状态机器(state machine)的状态转变过程.这种模式与我们通常遇到的程序流程很相似:通过程序状态的变化来推进程序进展.传统OOP式编程可能是通过一些全局变量来记录当前程序状态,而FP则是通过函数组合来实现状态转变的.这个FP模式讲起来有些模糊和抽象,但实际上通过我们前面长时间对FP编程的学习了解到FP编程讲究避免使用任何局部中间变量,更不用说全局变量了.FP程序的数据A是…

一个完整的scalaz-stream有以下几个部分组成:Source -> Transducer -> Sink,用直白文字来描述就是:“输入 -> 传换 -> 输出”.我们已经在前面几篇讨论中介绍了Source和Transducer的基本情况,这篇讨论我们探讨一下Sink.scalaz-stream最基本的功能就是从Source接收一串元素,经过处理然后输出.毕竟我们从外部获取了数据.处理完毕后总不能就留在原地内存,还是要把数据输出到对当前运算中程序来说的一个外部系统.Sink就…

我们不断地重申FP强调代码无副作用,这样才能实现编程纯代码.像通过键盘显示器进行交流.读写文件.数据库等这些IO操作都会产生副作用.那么我们是不是为了实现纯代码而放弃IO操作呢?没有IO的程序就是一段烧CPU的代码,没有任何意义,所以任何类型的程序都必须具备IO功能,而在FP模式中对IO操作有特别的控制方式:具体实现是通过把代码中产生副作用的部分抽离出来延后运算(在所有纯代码运算之后).scalaz的IO Monad就是处理副作用代码延后运算的一种数据结构.我先举个简单的例子来示范如何通过一种数…

在上一篇讨论里我在设计示范例子时遇到了一些麻烦.由于Free Monad可能是一种主流的FP编程规范,所以在进入实质编程之前必须把所有东西都搞清楚.前面遇到的问题主要与scalaz Free的FreeC类型有关系.这个类型主要是针对一些非Functor的F[A]特别设计的.FreeC是Coyoneda[F,A]的Free Monad类型,任何F[A]都可以被转换成Coyoneda[F,A],而Coyoneda[F,A]本身是个Functor.因为我们通常都在Functor和非Functor AD…

一直感觉FP比较虚,可能太多学术性的东西,不知道如何把这些由数学理论在背后支持的一套全新数据类型和数据结构在现实开发中加以使用.直到Free Monad,才真正感觉能用FP方式进行编程了.在前面我们已经花了不小篇幅来了解Free Monad,这次我想跟大家讨论一下用Free Monad来编写一个真正能运行的完整应用程序.当然,这个程序必须具备FP特性,比如函数组合(function composition),纯代码(pure code),延迟副作用(delayed side effect)等等.…

很多函数式编程爱好者都把FP称为Monadic Programming,意思是用Monad进行编程.我想FP作为一种比较成熟的编程模式,应该有一套比较规范的操作模式吧.因为Free能把任何F[A]升格成Monad,所以Free的算式(AST).算法(Interpreter)关注分离(separation of concern)模式应该可以成为一种规范的FP编程模式.我们在前面的几篇讨论中都涉及了一些AST的设计和运算,但都是一些功能单一,离散的例子.如果希望通过Free获取一个完整可用的程序,就…

我一直在不断的提示大家:FP就是Monadic Programming,是一种特殊的编程风格.在我们熟悉的数据库编程领域能不能实现FP风格呢?我们先设计一些示范例子来分析一下惯用的数据库编程过程: import scalaz._ import Scalaz._ import scala.language.higherKinds import scala.language.implicitConversions import com.jolbox.bonecp.BoneCP import com.…

在上面几期讨论中我们连续介绍了Free Monad.因为FP是纯函数编程,也既是纯函数的组合集成,要求把纯代码和副作用代码可以分离开来.Free Monad的程序描述(AST)和程序实现(Interpretation)关注分离(separation of concern)模式恰恰能满足FP要求.我们可以用一些代数数据类型(ADT Algebraic Data Type)来模拟功能,再把这些ADT组合起来形成AST(Abstract Syntax Tree).AST既是对程序功能的描述,它的组成过…

我们说过自由数据结构(free structures)是表达数据类型的最简单结构.List[A]是个数据结构,它是生成A类型Monoid的最简单结构,因为我们可以用List的状态cons和Nil来分别代表Monoid的append和zero.Free[S,A]是个代表Monad的最简单数据结构,它可以把任何Functor S升格成Monad.Free的两个结构Suspend,Return分别代表了Monad的基本操作函数flatMap,point,我特别强调结构的意思是希望大家能意识到那就是内存…

在任何模式的编程过程中都无法避免副作用的产生.我们可以用F[A]这种类型模拟FP的运算指令:A是可能产生副作用的运算,F[_]是个代数数据类型ADT(Algebraic Data Type),可以实现函数组合(functional composition),我们可以不用理会A,先用F[_]来组合形成描述功能的抽象程序AST(Abstract Syntax Tree),对A的运算可以分开另一个过程去实现,而且可以有多种的运算实现方式,这样就达到了算式AST(Monadic Programming)…

说道FP,我们马上会联想到Monad.我们说过Monad的代表函数flatMap可以把两个运算F[A],F[B]连续起来,这样就可以从程序的意义上形成一种串型的流程(workflow).更直白的讲法是:任何类型只要实现了flatMap就可以用for-comprehension, for{...}yield.在这个for{...}里我们可以好像OOP一样编写程序.这个for就是一种运算模式,它规范了在for{...}里指令的行为.我们正从OOP风格走入FP编程模式,希望有个最基本的FP编程模式使我…

Monoid是种最简单的typeclass类型.我们先看看scalaz的Monoid typeclass定义:scalaz/Monoid.scala trait Monoid[F] extends Semigroup[F] { self => //// /** The identity element for `append`. */ def zero: F ... Monoid trait又继承了Semigroup:scalaz/Semigroup.scala trait Semigroup[…

长久以来,函数式编程模式都被认为是一种学术研究用或教学实验用的编程模式.直到近几年由于大数据和多核CPU的兴起造成了函数式编程模式在一些实际大型应用中的出现,这才逐渐改变了人们对函数式编程无用论的观点.通过一段时间对函数式编程方法的学习,我们了解到Free Monad的算式/算法关注分离(separation of concern)可以是一种很实用的函数式编程模式.用Free Monad编写的程序容易理解并具备良好的可维护性.scalaz-stream的流程控制和多线程运算模式可以实现程序的安全…

如果scalaz-stream真的是一个实用的数据流编程工具库的话,那它应该能处理同时从多个数据源获取数据以及把数据同时送到多个终点(Sink),最重要的是它应该可以实现高度灵活的多线程运算.但是:我们说Process代表了一串可能是无穷的元素.这个一串的意思是多个按序排列的元素.也就是说如果我们有一个Process(a,b,c),那么我们只能按顺序来进行运算:我们只能在完成了对a的运算后才能运算b.这样也说得过去:它让我们更容易理解scalaz-stream Process的运算过程.面对sc…

scalaz-stream是一个数据流处理工具库,对资源使用,包括:开启文件.连接网络.连接数据库等这些公共资源使用方面都必须确定使用过程的安全:要保证在作业终止时能进行事后处理程序(finalizer)来释放相关的文件.网络链接.数据库连接等.所谓作业终止包括正常的作业完成(End).人工强行终止(Kill)及出现异常中断(Exception).scalaz-stream并且保证了无论在数据产生的上游Source或者消费数据的下游Process都能在作业终止时运行上游Source的finali…

在上一篇讨论里我们介绍了Source,它的类型款式是这样的:Process[F[_],O].Source是通过await函数来产生数据流.await函数款式如下: def await[F[_], A, O](req: F[A])(rcv: A => Process[F, O]): Process[F, O] await函数的作用是:运算F从外界数据源获取数据A,如:从数据库读取记录.从网络读取网页或读取键盘鼠标输入等.获取数据A后输入函数rcv来生成Process[F,O]类型.这是一种产生数据…

scalaz-stream是一个泛函数据流配件库(functional stream combinator library),特别适用于函数式编程.scalar-stream是由一个以上各种状态的Process串联组成.stream代表一连串的元素,可能是自动产生或者由外部的源头输入,如:一连串鼠标位置:文件中的文字行:数据库记录:又或者一连串的HTTP请求等.Process就是stream转换器(transducer),它可以把一种stream转换成另一种stream.Process的类型款式…

在前面的讨论里我们提到自由数据结构就是产生某种类型的最简化结构,比如:free monoid, free monad, free category等等.我们也证明了List[A]是个free monoid.我们再看看free monad结构Free的定义:scalaz/Free.scala /** A free operational monad for some functor `S`. Binding is done using the heap instead of the stack,…

函数式编程模式强调纯代码(pure code),主要实现方式是使用不可变数据结构,目的是函数组合(composability)最终实现函数组件的重复使用.但是,如果我们在一个函数p内部使用了可变量(mutable variables),如果函数的输入参数e是纯代码,那么表达式p(e)同样是纯代码的,因为函数的调用者是无法接触到函数内部申明的这些可变量的.不过,这样的做法会造成函数的臃肿代码,因为在函数内部是无法实现函数组合的,无法重复使用函数组件,实际上又违背了FP的宗旨.Scalaz提供了专门…

上节我们讨论了Zipper-串形不可变集合(immutable sequential collection)游标,在串形集合中左右游走及元素维护操作.这篇我们谈谈Tree.在电子商务应用中对于xml,json等格式文件的处理要求非常之普遍,scalaz提供了Tree数据类型及相关的游览及操作函数能更方便高效的处理xml,json文件及系统目录这些树形结构数据的相关编程.scalaz Tree的定义非常简单:scalaz/Tree.scala * A multi-way tree, also kn…

马上进入新的一年2016了,来点轻松点的内容吧.前面写过一篇关于用Reader实现依赖注入管理的博文(Scalaz(16)- Monad:依赖注入-Dependency Injection By Reader Monad).刚好年底这几天抽空重审了一遍,这时才真正认识到让一个老资格OOP程序猿去编写一段FP程序时会发生什么事情:他会用FP语法和数据类型按照OOP的思维编写程序.其结果就是一段尴尬的代码,让人看得不知怎么去形容,更不用提FP程序的精简高雅了.我在前面博文的示范程序正是落入了这个OO…

Leskov,Leibniz,别扭的名字,是什么地干活?碰巧从scalaz源代码里发现了这么个东西:scalaz/BindSyntax.scala /** Wraps a value `self` and provides methods related to `Bind` */ final class BindOps[F[_],A] private[syntax](val self: F[A])(implicit val F: Bind[F]) extends Ops[F[A]] { ////…

scalaz还提供了个type class叫Validation.乍看起来跟\/没什么分别.实际上这个Validation是在\/的基础上增加了Applicative功能,就是实现了ap函数.通过Applicative实例就可以同时运算多个Validation并返回多条异常信息.所以,\/与Validation核心分别就在于Validation可以返回多条异常信息.Validation也是由两种状态组成:Success和Failure,分别与\/的left和right相对应.Failure可以返…

我们经常提到函数式编程就是F[T].这个F可以被视为一种运算模式.我们是在F运算模式的壳子内对T进行计算.理论上来讲,函数式程序的运行状态也应该是在这个运算模式壳子内的,也是在F[]内更新的.那么我们就应该像函数式运算T值一样,也有一套函数式更新程序状态的方法.之前我们介绍了Writer Monad.Writer也是在F[]内维护Log的,可以说是一种状态维护方式.但Writer的Log是一种Monoid类型,只支持Semigroup的a|+|b操作,所以只能实现一种两段Log相加累积这种效果.…