Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Introduction to Scala
Search
Yukiyan
April 21, 2020
Technology
99
0
Share
Introduction to Scala
2020/04/21 社内LT
Scala入門
Yukiyan
April 21, 2020
More Decks by Yukiyan
See All by Yukiyan
Introduction to Scala about type parameter
yukiyan
0
170
digdagで支えるデータパイプライン / Building a data pipeline with digdag
yukiyan
1
5.8k
機械学習基盤を一人で構築するということ / Hitori ml team
yukiyan
3
3.7k
ECSのデプロイツールを試している話
yukiyan
0
2.5k
Replace a batch application to ECS
yukiyan
1
1.6k
Introduction to Docker
yukiyan
0
5.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI時代の私の技術インプットとアウトプット術
tonkotsuboy_com
15
7.6k
AI駆動開発でなんでもハンズオン環境をつくってみた
yoshimi0227
0
170
オンコールの負荷軽減のためのBits Assistant 活用方法 / How to Use Bits Assistant to Reduce the Workload on On-Call Staff
sms_tech
1
300
Spring AI × MCP 入門〜AIエージェントへのツール公開、境界設計から始める最小構成 〜
yuyamiyamoto
0
170
開発を止めない CI/CD ~CI Visibilityによる継続的最適化~
pensuke628
0
160
形式手法特論:公平性制約の位相的特徴づけ #kernelvm / Kernel VM Study Kansai 12th
ytaka23
1
550
Cloud Run のアップデート 触ってみる&紹介
gre212
0
210
Fabric-cicd によるAzure DevOps デプロイ
ryomaru0825
0
110
個人AIからチームAIへ:開発における品質と生産性の再設計
moongift
PRO
0
270
Strands Agents超入門
kintotechdev
1
130
大規模環境でどのように監視を実現する?
yuobayashi
2
270
AI時代に改めて考える、ドメイン駆動設計 - モデリングが「AIへの共通言語」になる
littlehands
8
2.8k
Featured
See All Featured
Color Theory Basics | Prateek | Gurzu
gurzu
0
320
Accessibility Awareness
sabderemane
1
130
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.7k
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
300
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
260
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.1k
Building Adaptive Systems
keathley
44
3k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.4k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6.1k
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
1
3.4M
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.8k
Transcript
Scala 入門 ゆきやん
教材
Scala をやる動機 データエンジニアリングをしていると Scala や Java 製のプロダクトを利用することが多い • 大規模分散処理系のプロダクトで採用事例が多い ◦
apache/spark ◦ apache/kafka ◦ apache/flink ◦ apache/beam • データ処理に便利 ◦ NULL 安全なエラーハンドリング (大規模データ処理で数時間待ってヌルポはきつい ) ◦ 型を生かした豊富なコレクションライブラリ ◦ 柔軟な非同期処理 • Java の資産を利用できる ◦ treasure-data/digdag, embulk/embulk のプラグインを Scala で書ける ◦ spotify/scio
• jenv/jenv • scalaenv/scalaenv • Language Server ◦ scalameta/metals ◦
R.I.P ENSIME IDE は必ずしも必要ではない REPL もちゃんとある (sbt console) 環境構築
基本的な文法
面白かった機能 • ケースクラス • トレイト • 高階関数 • implicit parameter
• パターンマッチ • Option, Either, Try • コレクション(for 内包表記)
ケースクラス • Value Object 使うときに役立つ
トレイト • Java のインターフェースみたいなやつ • 複数のトレイトを 1つのクラスやトレイトにミックスインできる • 直接インスタンス化できない
トレイト
高階関数
高階関数
implicit parameter メタ情報のような使うか使わないか分からん情報を、引数でひたすら引き回す手間を省ける (DBコネクションとか) 「引数の省略ができる」というメリットはあるけど、場合によっては可読性が下がるので次スライドの活用法のほ うが多用される
implicit parameter リファクタリング前
implicit parameter まずは trait でリファクタリング 要素の型で自明なのに HogeAddr 書くのが無駄
implicit parameter さらに implicit parameter で リファクタリング
型クラス(≒implicit parameter)は、うまく使うと、後付けのデータ型に対して既存のアルゴリズムを型安全に 適用するのに使うことができます。 この特徴は、特にライブラリ設計のときに重要になってきます。 ライブラリ設計時点で定義されていないデータ型に対していかにしてライブラリのアルゴリズムを適用する か、つまり、拡張性が高いように作るかというのは、なかなか難しい問題です。 簡潔に書けることを重視すると、拡張性が狭まりがちですし、拡張性が高いように作ると、デフォルトの動作で いいところを毎回書かなくてはいけなくて利用者にとって不便です。 型クラスを使ったライブラリを提供することによって、この問題をある程度緩和することができます。 皆さんも、型クラスを使って、既存の問題をより簡潔に、拡張性が高く解決できないか考えてみてください。
型クラスへの誘い · Scala研修テキスト implicit parameter
パターンマッチ
パターンマッチ
パターンマッチ
パターンマッチ
Option, Either, Try
Option, Either, Try
Option, Either, Try
Option, Either, Try
コレクション(for 内包表記) for 内包表記が便利
コレクション(for 内包表記)
• ジェネリクス ◦ class Foo[A] • 変位指定 ◦ class Foo[+A]
◦ class Foo[-A] • 型境界 ◦ class Foo[A <: B] ◦ class Foo[A >: B] • Future ◦ andThen ◦ recover, recoverWith ◦ result, ready ...etc 次回予告