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
0
86
Introduction to Scala
2020/04/21 社内LT
Scala入門
Yukiyan
April 21, 2020
Tweet
Share
More Decks by Yukiyan
See All by Yukiyan
Introduction to Scala about type parameter
yukiyan
0
160
digdagで支えるデータパイプライン / Building a data pipeline with digdag
yukiyan
1
5.7k
機械学習基盤を一人で構築するということ / Hitori ml team
yukiyan
3
3.6k
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
研究開発と製品開発、両利きのロボティクス
youtalk
1
520
Language Update: Java
skrb
2
290
5分でカオスエンジニアリングを分かった気になろう
pandayumi
0
240
ガチな登山用デバイスからこんにちは
halka
1
240
下手な強制、ダメ!絶対! 「ガードレール」を「檻」にさせない"ガバナンス"の取り方とは?
tsukaman
2
440
AWSを利用する上で知っておきたい名前解決のはなし(10分版)
nagisa53
10
3.1k
AWSで始める実践Dagster入門
kitagawaz
1
610
初めてAWSを使うときのセキュリティ覚書〜初心者支部編〜
cmusudakeisuke
1
240
ChatGPTとPlantUML/Mermaidによるソフトウェア設計
gowhich501
1
130
JTCにおける内製×スクラム開発への挑戦〜内製化率95%達成の舞台裏/JTC's challenge of in-house development with Scrum
aeonpeople
0
210
5年目から始める Vue3 サイト改善 #frontendo
tacck
PRO
3
220
2025年夏 コーディングエージェントを統べる者
nwiizo
0
140
Featured
See All Featured
Designing for Performance
lara
610
69k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
352
21k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3.1k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
59
9.5k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.4k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
330
21k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1.1k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.6k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
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