paild 社でお手伝いをしている yuki です。前回に引き続き Dependency Injection 略して DI の話題を書いていきたいと思います。今回は Rust における DI についていろいろと考えてみました。今回紹介する実装はかなり単純な例を用いたもので、この記事からさらにみなさんのアプリケーションの実装状況に合わせていくつか工夫は必要になるかもしれません。ただ、とっかかりとしては十分なものになっていると思うので、DI でお困りの方はぜひ参考にしてみてください。 今回実装したいアプリケーションのお題について 今回紹介する技法の種別について コンストラクタインジェクション 静的ディスパッチを用いたもの 動的ディスパッチを用いたもの 静的ディスパッチと動的ディスパッチの利点・欠点 shaku （DI コンテナ）を用いたインジェクション shaku の利点・欠点 余談: DI
paild 社でお手伝いをしている yuki です。みなさんは Rust で DI をしようと思った際に困ったことはありませんか？この連載では、他のプログラミング言語で利用される DI パターンを参照しながら、Rust でそれを実装するためにはどのような工夫が必要かまでを検討します。中には Rust での実装が難しいパターンも出てくるかもしれません。その際は、なぜ難しいのかまでを検証します。 そこそこの規模のソフトウェアを実装するにあたって、ソフトウェアエンジニアが共通して利用する手法がいくつかあると思います。その中でも DI (Dependency Injection; 依存オブジェクト注入) は最もポピュラーな手法の一つであり、保守運用まできちんと耐えうるソフトウェアの設計をしたいとなったときに、まず真っ先に候補に上がる手法でしょう。 Rust ではこの DI をどのように行えばよいの
2023 年度の僕のエラーハンドリング について書きたい。 昨日Safe Data Fetching in Modern JavaScriptを読んでいて、fetch に限った話ではないが一家言ある内容だったので書きたくなった。 おそらくやりすぎだとか非効率と言われる点はあると思うので、みんなの一家言も教えて欲しい。 対象は Typescript での サーバー開発想定だが、TS であればクライアント開発にもほとんどに当てはまる話だと思う。 例外のスローではなく Result 型を使う Result は失敗するかもしれないという文脈を与えてくれる型 エラーハンドリングの戦略として例外を投げるのではなく、Result 型を返すやり方がある。 Result 型というのは export type Result<T, E> = Ok<T> | Err<E>; export interface Ok
2022-11-20 僕は Twitter社の Build/Bazel Migration チームでスタッフ・エンジニアとして勤務していた。信じられないような 2年の後、2022年11月17日をもって退職した (企業買収後のレイオフでも任意でもあんまり関係無いが、僕は任意退職希望のオファーを取った)。Twitter社は、切磋琢磨、多様性、そして Flock を構成する全ての人に対して溢れ出る優しさというかなり特別な文化を持った職場だった。これを間近で経験して、その一員となる機会を得たことに感謝している。(Flock は「鳥の群れ」の意で、社内での Twitter社の通称) 以下は過去2年の簡単な振り返りだ。尚本稿での情報は、既に公開されているトークやデータに基づいている。買収後、うちのチームだけでも 10名以上のメンバーが Twitter社を抜けたので、在籍・元含め LinkedIn プロ
みなさんTypeScriptでサーバアプリケーション（Node.js）のロジックを書く時に、異常系の表現をどのようにされていますでしょうか？ここでいう異常系とは、仕様上想定される異常のことです。準正常系と言ったりもするかと思います。 私はJavaScriptの延長でTypeScriptをはじめたので、最初は null や undefined を返したり throw を用いるやり方をしていましたが、次第にTypeScriptが持つ型を生かし、できるだけ型安全に異常系を表現したいと考えるようになりました。そして試行錯誤した結果、いい感じの落とし所に落ち着いたので、その内容についてお伝えしたいと思います。 また記事の後半では、異常系の型を実装する中でハマった点についてもお伝えしたいと思います。 TypeScriptの異常系表現について 1. nullやundefinedを返す 冒頭でも述べたよう
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、
fossBytesに8月9日(米国時間)に掲載された記事「Top 5 Highest Paying Programming Languages of 2016」が、Packtが1万1000人以上のITプロフェッショナルを対象にした調査をベースとした、給与支払いの高いプログラミング言語ランキング2016年版を紹介した。 紹介されている給料の高いプログラミング言語は次のとおり。 Bash 10万米ドル(約1010万円) Perl 9万5000米ドル(約960万円) Scala 9万米ドル(約910万円) SQL 6万2000米ドル(約630万円) Delphi 6万米ドル(約610万円) 同記事では、ほかにも人気の高いプログラミング言語や人気の高いWeb開発フレームワーク、開発者コミュニティが興味を持っているアイデアのランキングも掲載されている。それぞれ掲載されているランキングのトップ5は次の
(注：2016/1/21、頂いたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 『 Programming in Scala (Scalaでプログラミング) 』の初版を読み始めた（でも読み終えていない）5年前からJavaの代わりにScalaを使うようになりました。最初はテストの時に使用していましたが、すぐにちょっとしたユーティリティクラスでも使用するようになり、気付いたらプロジェクト全てで使用するようになっていました。 Scalaに対する不満は多く存在しますが、この記事は違います。これは非難するものではなく、むしろ称賛するものです。 Scalaに興味ある開発者や聞いたことがあっても詳しく見たことがない人、「スムーズなプログラミングの妨げになる」と思い使用を先送りしていた人のために書きました。もちろんScalaファンに読んでもらうのも、他の人にも紹介してもらうのも大歓迎です。 この記事は3
はじめに プログラミング技術の歴史は、ありとあらゆる歴史がそうであるように、いろんな「史観」で眺めることができます。ならば、プログラミング技術の歴史を、「エラーハンドリングとの戦い」という視点から見ることもできるのではないでしょうか。本日は、エラーハンドリングとの戦いの歴史を俯瞰することで、エラーハンドリングの勘所について考えていこうと思います。 なお、このエントリはNDSという勉強会の第41回で発表した内容と同一です。 Cの時代 Cの時代のエラーハンドリングでは、関数の返り値と、グローバル変数errnoを見ることで処理が成功したか失敗したかを見るのが一般的でした。 例として、文字列をlongに変換するstrtol関数をmanで引いてみましょう。すると、だいたい以下のようなことが書かれています。 変換に失敗すると、0を返す 変換に失敗した場合、グローバルな変数であるerrnoに以下の定数を
Twitterしてたら目に入ったので軽く。 Javaにおけるnull。これまでとこれから この後のスライドで、 Scalaにおける「何もないもの」の分類はやり過ぎ感はある と言われているんですが、ある程度は誤解に基づく意見だよなぁこれは、ということを言っておこうかなと。 Scalaについて 日本では説明が不要なくらいScalaって有名になってると思うんですが一応。 ScalaはJVMの上で動作する、(クラス指向の)オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングを融合させた言語です。 そして、Scalaのコア機能はどちらかというとオブジェクト指向プログラミング寄りです。 オブジェクト指向プログラミングをベースに、関数型の色々なものを実現している感じです*1。 オブジェクト指向プログラミング的な機能として真っ先に思いつくのは何でしょうか？ 割と上位の方に、「継承」とか「型階層」とか来るん
ScalaとJava 8に関する プレゼンテーション が、他の似た内容のものよりも多くリツイートされ、大変うれしく思います。だから、こうして皆さんにブログでも書いてお伝えすることにしました。ScalaとJavaとの違いと、それぞれの重要性についてお話しします。両者は相互にイノベーションしています。言語間でお互いに取り入れています。では、Javaが使える場合であっても、Scalaを学ぶ必要があるのでしょうか？ もちろんです。より多くの言語を知れば知るほど、あなたはさらにプロフェッショナルになっていきます。 もし、ScalaエンジニアにScalaとJavaとの基本的な違いについて尋ねたとしても、おそらくその人はラムダ関数とトレイトに関する違いを全て言うことはないでしょう。代わりに次のような例を出すはずです。 public class Person { private String firstN
Rebuild.fm に出させてもらいました。ありがたいことです。 さっそく録音を聞き直す。自分の声を聞くのは辛い・・・のはさておき、 リアクティブプログラミングの話は我ながら主張がよくわからない。 反省のため何が言いたかったのかを考え直したい。 たぶん趣旨は二つあった: A. RxJava や RxAndroid はなかなかいいやつだ。 B. リアクティブプログラミングは一つのはっきりした概念ではない。 A については試してもらえばわかるはず。ReactiveX のサイトからぽつぽつ資料を読めば済む。ここでは B を補足してみる。 X 指向は Y みたいなもの リアクティブプログラミングとは何だろう。どうもつかみどころがない。私は腑に落ちるまでけっこう時間がかかった。 このわかりにくさには大きく二つ理由があると思う。一つはプログラミングの概念をコードなしに説明する一般的な難しさ。オブジェ
友人から「しんぺいさん DI について書いてほしい」みたいな話をだいぶ前からされてたんだけど書く気力ずっとなかった。でも仕事の気分転換にちょっとずつ書いたやつがいい量まとまったので公開するです。たいしたことは書いてないっていうか知ってるひとにはあたりまえのことしか書いてない。サンプルコードはわたしの趣味で Scala で書いてあるが、Java が読めればなんとなく読めると思います。 DI ってなに Dependency Injection、日本語で言えば依存性の注入です。おしまい。 で記事を終えてもいいんだけど、そもそも依存性とはなんなのか、それを注入するとはどういうことなのか、なぜ DI が必要となるのかみたいな話をこれからします。 そもそも依存性ってなあに 例を出します。入力された文字列をもとにおみくじをひいて、その結果を twitter に投稿するプログラムにしましょう。 まずは普通
Java8 から追加されるインターフェイスの default 実装ですが、C# の拡張メソッドに似てますよね。 実際、このどちらも「シンインターフェイス」を定義するだけで「リッチインターフェイス」が手に入ります。 しかし、C# の拡張メソッドと Java のインターフェイスの default 実装には、それぞれの利点と欠点があります。 拡張メソッドの利点 拡張メソッドの利点は、インターフェイスの実装者だけでなく、 インターフェイスの使用者に対してもインターフェイスの拡張が開かれている点です。 既存の型ですら、後付けでメソッドを追加することができるということです。 using System; public static class StringExtension { // インターフェイスでなくても、どんな型に対しても拡張可能 public static int ToInt(this str
これが……型の力かッ……!! spray | Blog » The Magnet Patternという記事で、「The Magnet Pattern」というデザインパターンが紹介されている。 これは、メソッドオーバーロードで解決していた問題を、型クラスとDependent method typesを組み合わせて置き換えることで、オーバーロードの際の様々な制約(Type Erasureなど)を突破し、より柔軟な拡張性を得ることができるというもの。このパターンでは、引数の型に応じて異なる結果型を返すようにできる。 この記事で、今まで何のために使われるのかわからんかったDependent method typesの有効性が理解でき、あらためて型の力を思い知った。 以前に"Generalized type constraints"(Scalaで<:<とか=:=を使ったgeneraliz
Effective Scala Marius Eriksen, Twitter Inc. marius@twitter.com (@marius) Table of Contents Introduction Formatting: Whitespace, Naming, Imports, Braces, Pattern matching, Comments Types and Generics: Return type annotations, Variance, Type aliases, Implicits Collections: Hierarchy, Use, Style, Performance, Java Collections Concurrency: Futures, Collections Control structures: Recursion, Returns,
バグから学ぶ計算機科学 Scalaのハッシュテーブルにおいて並列コレクションのためのコード変更が大量の衝突を引き起こした事例 書いた人: ると 書いた日: 2012年1月21日 はじめに Twitterで「有名なオープンソースソフトで今まであったおもしろいバグを解説した本とかないだろうか」とツイートしたらそれなりに需要があるようでした。そこで先ず隗より始めよという故事にのっとり、死馬の骨としてバグ解説記事を書いてみます。 今回のバグはScala 2.9の標準ライブラリに含まれるmutable.HashSet(ハッシュテーブルを使った重複無しコレクション)のコピーがJavaの標準ライブラリに含まれるHashSetの100倍遅いというバグです。並列コレクションのためにぱっと見問題の無い変更を加えたら思わぬところで影響が出たというものです。 なお、今回はScalaに関するバグですが、Scalaに
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