| {-# LANGUAGE OverloadedStrings #-} | |
| import Data.Conduit | |
| import Data.Conduit.Network | |
| import Data.Conduit.Text (encode, decode, utf8) | |
| import qualified Data.Conduit.List as CL | |
| import qualified Data.Conduit.Binary as CB | |
| import Data.Text (toUpper) | |
| import qualified Data.ByteString.Char8 as S8 |
| let inline speak (a: ^a) = | |
| let x = (^a : (member Name: string) (a)) | |
| printfn "I'm %s" x | |
| let y = (^a : (member talk: unit -> string) (a)) | |
| printfn "I say %s" y | |
| //type Duck = | |
| // { Name : string } // Name is not property in F# 2.0 | |
| // | |
| // member x.talk() = "quackity quack" |
| /** | |
| * Arbitrary instance for a CompNode: Load, ParallelDo, GroupByKey, Combine, Op or Return | |
| */ | |
| import scalaz.Scalaz._ | |
| import Gen._ | |
| /** | |
| * we're using a sized generator where the size of the generated data will be the depth of the graph | |
| * This allows to control the generation phase for ScalaCheck properties with minSize and maxSize | |
| */ |
| (use '[clojure.core.match :only [match]]) | |
| (defn evaluate [env [sym x y]] | |
| (match [sym] | |
| ['Number] x | |
| ['Add] (+ (evaluate env x) (evaluate env y)) | |
| ['Multiply] (* (evaluate env x) (evaluate env y)) | |
| ['Variable] (env x))) | |
| (def environment {"a" 3, "b" 4, "c" 5}) |
| /** | |
| * UPDATE: this trick doesn't work here because when using 'asInstanceOf', Nothing is inferred as being the expected type, thus the conversion fails at run-time. | |
| */ | |
| /** | |
| * Let's say you have some ugly casting to do | |
| */ | |
| // this doesn't compile with something like: "expected _, got Any" | |
| function match { |
Ruby の HTTP クライアントライブラリ Faraday が便利そう
API ラッパの開発には [RestClient gem][rest_client_gem] だとか
OAuth の必要なものは [Net/HTTP][net_http] + [OAuth gem][oauth_gem] を使ってた
[Twitter gem][twitter_gem] や [Instagram gem][instagram_gem] など API ライブラリのソースを読んでみると
[Faraday gem][faraday_gem] というものがよく使われてた
| package com.github.tototoshi.finagle_hack | |
| import java.net.InetSocketAddress | |
| import com.twitter.finagle.{Service, SimpleFilter} | |
| import com.twitter.util.Future | |
| import com.twitter.finagle.builder.{Server, ServerBuilder} | |
| import com.twitter.finagle.http._ | |
| import com.twitter.finagle.http.path._ | |
| object HTTPServer { |
#NoSQLデータモデリング技法
原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog
I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem.
NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティックな理論に欠けている。本稿で、私はデータモデリングの視点からのNoSQLシステムファミリーの短い比較といくつかの共通するモデリングテクニックの要約を解説したい。
本稿をレビューして文法を清書してくれたDaniel Kirkdorfferに感謝したいと思う
Automata in Scala is moved to https://github.com/everpeace/scalamata
