Porque você deve trocar o Maven pelo Gradle?

Gradle

Qual ferramenta de build é a melhor?

Esse assunto é polêmico hein! Razão de inúmeros flamewars, brigas, mortes, guerras, protestos, atentados terroristas.

Não vou dizer que farei um análise imparcial aqui, porque não vou. Mas também não vou apenas ficar cuspindo no prato que comi – embora não sei porque isso é um problema, cuspir… em um prato vazio… qual problema… já comi mesmo…

Enfim! Minha ideia é apenas mostrar bons motivos para se usar o Gradle no lugar do Maven, assim como alguns anos atrás eu tive bons motivos para usar o Maven no lugar do Ant.

Muitos já se convenceram que o Gradle é uma alternativa mais interessante, inclusive o novo sistema de build do Android SDK é em Gradle.

Existe até uma teoria – bem justificada – do Neil Ford da Thoughtworks que eventualmente todo mundo vai ficar puto com o Maven e abandoná-lo.

Mas voltaremos nisso mais pra frente. Primeiro queria fazer um pequeno retrospecto autobiográfico…

Minha história com ferramentas de build

Meu background profissional é principalmente relacionado a Java e posso afirmar com bastante segurança que no mundo Java as ferramentas de build mais conhecidas e usadas são duas: o Ant e o Maven.

Tive a oportunidade de usar ambas na prática, em grandes e pequenos projetos, e essa foi minha experiência resumida com cada uma:

Experiências com Ant

– car***o, não tenho idéia do que esse build.xml de 32989 linhas faz…
– meu deus do céu, que target que eu rodo primeiro?

Experiências com Maven

– que maravilha, todos os 726362 projetos estão padronizados. É só fazer mvn install
\o/

– ah, agora eu sei que o source está em src/main/java e os resources em src/main/resources
\o/

– preciso implementar, buildar e distribuir um maldito plugin só pra fazer isso?!?!
<o>

– meu projeto precisa herdar desse mega-gigante pom.xml da empresa? Mas eu estou duplicando praticamente tudo novamente só para especializar meu build.
<o>

Explicando o que aconteceu:
Na época do Ant existia um grande problema de falta de padronização entre diferentes projetos. Cada um colocava o código fonte e os recursos onde julgava melhor, cada um colocava os artefatos gerados em uma pasta diferente, sem falar que muitos projetos não usavam nenhuma ferramenta para gerenciamento de dependências.

Além disso, os próprios arquivos descritores de build eram despadronizados. Se alguém trocava de projeto, a primeira coisa era descobrir qual target do Ant rodar primeiro.

Quando implantamos o Maven na empresa em que eu trabalho houve um ganho instantâneo em termos de padronização, adaptação de novas pessoas nas equipes e gerenciamento de dependências.

Claro que nem tudo é perfeito, no começo tivemos problemas com integração com IDEs, resistência e adaptação das pessoas, builds mais lentos. Mas os ganhos gerais compensaram essas dores de cabeça iniciais.

Mas depois de muitos anos usando o Maven, você começa a esbarrar em problemas muito inconvenientes a medida em que os builds se torna mais sofisticados e fora do comum, te obrigando a fazer vários malabarismos somente para contornar as imposições e limitações da ferramenta.

O Maven fez sua parte, mas já pode ir embora agora

Por ser uma ferramenta de opinião muito forte, a ponto de ser até considerada dogmática, ele conseguiu trazer uma padronização muito grande entre projetos da comunidade Java, criando praticamente uma nova cultura:

  • repositórios Maven
  • layout padrão de diretórios: src/main, src/test, target
  • build lifecycle

Mas se o Maven trouxe tantos benefícios, porque alguns estão trocando ele pelo Gradle?

Gosto de pensar no Maven como uma grande ditadura totalitária que veio instaurar a ordem quando tudo estava em um estado de total caos. Você tem que seguir o modelo rígido de build que ele impõe, seguir somente as fases que ele determina, ou então você terá muito trabalho subvertendo o sistema!

Imposition over Configuration

Assim o Maven funciona muito bem para 90% das coisas mais comuns de um build, mas complica muito para aqueles 10% de detalhes específicos do seu projeto (leia mais sobre a Dietzler’s Law no link do Neal Ford acima), já que a maneira como o Maven permite extensão é limitada e complicada demais.

Já está na hora dessa ditadura acabar e dar origem a um sistema mais flexível.

Gradle junta o melhor dos dois mundos e vai além

Enquanto o Ant oferece total flexibilidade para você definir as tarefas do seu build e como elas se sucedem umas as outras, o Maven vem com a proposta de um ciclo de vida rígido que todo build deve seguir.

A proposta do Gradle é continuar reforçando essa cultura e padronização do Maven através de convenção ao invés de imposição.

O Gradle incorporou o melhor dos dois lados:
Do Ant:

  • tasks altamente configuráveis
  • ciclo de vida de build flexível baseado em grafo aciclico direcionado.
  • gerenciamento de dependências com repositórios Ivy

Do Maven:

  • padronização do layout de diretórios
  • padronização do build lifecycle
  • builds multi-projeto
  • gerenciamento de dependências com repositórios Maven

Mas o Gradle vai muito além do Ant e do Maven: ele implementa uma verdadeira DSL em Groovy, permitindo a maior flexibilidade possível; no fim das contas, seu descritor de build é um script!

Enquanto no Maven e no Ant para criar uma coisinha diferente para seu build é preciso que você implemente e disponibilize um plugin, no Gradle você pode programar sua task ali mesmo, no build file.

Perai, o descritor de build é um script, então significa que vou voltar para o caos novamente?

Não, não vai, e o segredo está em seu sistema de plugins.

Conhecendo melhor o Gradle

No Gradle, a unidade de trabalho é a Task; equivalente ao Target do Ant ou ao Phase e o Goal do Maven.

Como no Ant, essas tasks podem ter dependência para outras tasks, criando um grafo direcionado acíclico. Dessa forma, quando você executa uma task, o Gradle executa antes todas as dependências dessa task.

No entanto, o Gradle conta com um sistema de plugin, e vários plugins nativos, que evitam que os builds voltem para o caos novamente, através da convenção.

Um plugin no Gradle é essencialmente um conjunto de tasks e configurações pré-definidas, que você pode importar em seu projeto. É como se um plugin no Gradle fosse uma Trait do Scala ou um Mixin do Ruby, ficando muito fácil estender um build através da composição e não da herança.

Portanto com o Gradle temos tanto a convenção, que nos permite ter a padronização e o inicio rápido de um novo projeto, como também a flexibilidade para customizar o build da maneira que for necessária, através de uma poderosa DSL Groovy.

Veja como é simples um build file para um projeto Java, com classes, resources e testes unitários.

Arquivo build.gradle:

apply plugin: 'java'

Sim, com uma linha você tem um projeto Java que compila, testa e empacota um JAR.

Outras vantagens do Gradle

Só uma listinha para te convencer a usar o Gradle:

  • Descritor de build em Groovy e não em XML
  • Suporte a repositórios Maven e Ivy
  • Build incremental que funciona de verdade
  • Composição ao invés de Herança
  • Suporte nativo a várias linguagens como Groovy e Scala
  • Integração com Eclipse, IntelliJ
  • Dezenas de plugins disponíveis
  • Android SDK e Hibernate já usam (vai ficar fora dessa?)

Estou convencido! E agora?

Shut up and take my money
Eu pretendo fazer outros posts sobre o funcionamento do Gradle, tentando destilar um pouco da documentação que tem por aí, mas para quem ficou entusiasmado com o Gradle, o guia dele é bem completo.

Também recomendo o livro Building and Testing with Gradle que é gratuito para leitura online.

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Type-safe null usando Option

Reconhecendo o erro bilionário

Em 1965, Sir Charles Antony Richard Hoare (Tony Hoare para os chegados), inventava o null, as referências nulas, enquanto projetava a linguagem orientada a objetos ALGOL W.

Muitos anos depois, em 2009 ele mesmo retoma esse fato em uma palestra:

I call it my billion-dollar mistake.

Ele chama o null de seu erro bilionário! Fonte de inúmero erros, vulnerabilidades e problemas em sistemas no mundo todo. De fato uma grande cagada!

O Problema e sua Consequências

Certamente o null é tratado com muita cautela por nós programadores quando escrevemos nosso código. Sendo profissionais cautelosos, sempre pensamos que uma ou outra referência pode estar nula, desconfiados de toda e qualquer variável.

O programador Java incauto, faria coisas do tipo:

Animal elefante = animais.get("elefante"); 
elefante.anda(); // Pode dar merda
Pessoa p = PessoaDAO.findByName("Felipe");
Documento d = p.getDocumento(); // Vai dar merda
d.getNumero(); // Já deu merda

Já o programador cauteloso e experiente não se arriscaria a tomar um NullPointerException na cara:

Animal elefante = animais.get("elefante");
if(elefante != null)
  elefante.anda();  // Agora é seguro
Pessoa p = PessoaDAO.findByName("Felipe");
if(p != null) {
  Documento d = p.getDocumento();
  if(d != null) { 
    d.getNumero();  
  }
}

Ser desconfiado dá trabalho, e deixa nosso código cheio de if-guards, que são feios e chatos de ler.

Claro que, com um bom design, é possível diminuir a quantidade de ifs, mas o grande problema é que eventualmente alguém vai esquecer do maldito if e um NullPointerException (ou Segmentation Fault) poderá explodir a qualquer momento em produção!

O problema é que o compilador não nos diz nada. Se fosse possível fazer o compilador trabalhar para gente, e pegar todos esses erros em compilação seria ótimo…

Evitando o erro

Muitas pessoas inteligentes perceberam o risco de se ficar manipulando nulls e inventaram maneiras para evitar seu uso.

Null Objects

Um exemplo é o pattern Null Object, que sugere a construção de objetos “sem comportamento” como uma alternativa.

O grande problema desses Null Objects é que se forem usado sem cuidado, podem introduzir bugs difíceis de se encontrar, pois eles de certa forma disfarçam o problema. Imagine: você tem um objeto na mão, chama alguns métodos sem nenhum problema só que na verdade esses métodos não estão fazendo nada.

Option

Um conceito muito interessante e bastante simples, trazido diretamente do mundo da programação funcional é o do tipo Option, também chamado de Maybe em algumas linguagens.

O Option é um tipo abstrato parametrizado (portanto Option[T]) que tem apenas dois filhos: Some[T] e None. De maneira muito simplificada, em Java seria algo do tipo:

public abstract class Option<T> {
	  public static <T> Option<T> of(final T conteudo) {
		if(conteudo == null) {
			return new None<T>();
		} else {
			return new Some<T>() {
		    	public T get() {
		    		return conteudo;
		    	}
		    };	
		}
	  }
}

abstract class Some<T> extends Option<T> {
  public abstract T get();
}

class None<T> extends Option<T> {}

Usamos o Option assim:

Option<String> some = Option.of("Tem coisa"); // devolve Some<String>
Option<String> none = Option.of(null); // devolve None

Portanto, sempre que uma função tem a possibilidade de devolver um valor inválido ou inexistente para determinado argumento, podemos embrulhar o resultado em um Option.

Por exemplo:

Option<Pessoa> pessoa = pessoaDAO.findById(1234L); 

Legal, dessa maneira pessoa nunca será null, mesmo que o registro 1234 não exista no banco de dados.

Só que quando eu quiser o conteúdo do Option, teria que fazer isso:

if(pessoa instanceof Some<?>) { 
  String nome = ((Some<Pessoa>) pessoa).get().getNome(); 
  System.out.println("Encontrei pessoa com nome: " +  nome); 
} else {
  System.out.println("Não encontrei ninguém");
}

Esse código, apesar de terrivelmente feio, é mais type-safe, já que o compilador nos força a fazer uma verificação antes de usar a instância de Pessoa.

Outra desvantagem dessa abordagem é que, além de ser desengonçado, é mais prático fazer um if(pessoa != null) . Por isso é difícil convencer um programador a usar isso. E agora?

Bom, em Scala e em outras linguagens mais funcionais temos Pattern Matching para melhorar as coisas:

Option<Pessoa> pessoa = pessoaDAO.findByPK(1234L); 
pessoa match {
  case Some(p) => println("Encontrei pessoa com nome: " + p.nome)
  case None => println("Não encontrei ninguém")
}

Ainda um pouco verboso, mas bem melhor!

Pattern Matching é ideal quando temos dois fluxos completamente diferentes dependendo se o Option é Some ou None. Para casos em que só se quer passar o valor para uma função, ou manipulá-lo de maneiras mais simples, podemos usar as construções apresentadas na próxima seção.

Indo um pouco além do óbvio

Option surgiu no mundo funcional, e é muito mais do que um simples container de coisas.

Na realidade, é possível manipular um Option de maneiras muito práticas e poderosas, especialmente em linguagens em que conseguimos passar funções como parâmetro. Essas construções geralmente são mais enxutas do que fazer Pattern Matching.

Tony Morris fez um post em seu blog mostrando algumas formas mais funcionais de se substituir diversos casos implementados com Pattern Matching, usando a própria API do Option.

Veja alguns exemplos em Scala:

Option<Pessoa> pessoa = pessoaDAO.findByPK(1234L);  // mesmo exemplo

// foreach
// Se for Some executa a função passada, se for None não faz nada.
pessoa.foreach(p => println(p.nome))

// map
// Se for Some executa a função e embrulha o retorno em um Option. Se for None devolve None.
val endereco:Option[Endereco] = pessoa.map(_.endereco) 

// getOrElse
// Se for Some devolve o conteúdo, se for None devolve o resultado do bloco passado como parâmetro
val p = pessoa.getOrElse(new Pessoa())

Note que muitos métodos de Option são os mesmos que existem nas Collection em Scala.
E pasmem, é possível usar Option em for-comprehensions, podendo até misturar listas com options.

val lista:List[Integer] = List(1,2,3)
val option:Option[Integer] = Some(1)

// Conhecemos for em listas
for( num <- lista) {
  println(num)
}

// Mas é possível usar Option
for(num <- option) {
  println(num)
}

Imagine que você quer navegar por uma estrutura de objetos cujos métodos retornam Option. É possível usar uma construção for sofisticada em Scala:

for { 
  pessoa <- pessoaDAO.findByPK(1234L)  
  endereco <- pessoa.getEndereco
  numero <- endereco.getNumero 
} {
  println("O número da casa da pessoa de ID 1234 é " + numero)
}

Se em alguma dessas linhas, o objeto for um None, o corpo do for não será executado. É como se um Option fosse uma lista de um único elemento.

Por fim…

Option é uma poderosa abstração para substituir o famigerado null, causa de tantos NullPointerExceptions inesperados.

Seu objetivo é tornar o código mais type-safe e, mesmo adicionando uma camada extra para alcançar isso, sua API engenhosa permite que o programador manipule os Option de maneiras muito eficientes, concisas e poderosas.

Quando estiver projetando uma API, considere o uso de Option em funções que podem ou não devolver um objeto. Use para tratar os casos de exceção, como por exemplo quando um registro não é encontrado no banco de dados, ou quando uma função não está definida para determinado argumento.

Design Patterns em Scala – Parte 3: Pimp My Library

Nas duas primeiras partes da série Design Patterns em Scala, vimos alguns patterns bem conhecidos, porém implementados de uma maneira um pouco diferente em Scala.

Agora veremos um pattern que não é conhecido no mainstream Java, porque usa alguns recursos exclusivos da linguagem Scala, no caso de hoje esse recurso é a conversão implícita.

Estamos falando do Pimp My Library! Yooo!

Motivação

Se você leu o post sobre conversões implícitas, deve se lembrar do exemplo abaixo:

scala> val str = "Hello"
str: java.lang.String = Hello

scala> str.toList
res0: List[Char] = List(H, e, l, l, o)

E agora, com toda a mágica desmistificada, você deve saber que está ocorrendo uma conversão implícita de String para alguma classe que contenha o método .toList().

Mas sem pensar no que está acontecendo por baixo dos panos, qual a sensação que temos quando escrevemos o código acima? Qual a percepção do desenvolvedor?

Parece que foram acrescentados métodos diretamente na classe final String, não é? Se observarmos o código, não dá nem para saber qual a classe que efetivamente define o método .toList().

Esse exemplo é exatamente uma aplicação do pattern Pimp My Library! A classe String foi… éé… “Pimpada”!

Ok, “incrementada”, “aumentada”, “melhorada”, são termos melhores… Mas enfim…

O Pimp My Library é útil para os casos em que você usa uma classe ou API que não é sua e deseja estendê-la, de maneira transparente, para melhor se adaptar às suas necessidades.

Esse pattern foi definido (e nomeado) pelo próprio Martin Odersky, criador da linguagem, nesse artigo.

A primeira vista esse pattern se parece muito com Ruby Open Classes ou até mesmo Prototypes em Javascript, no sentido de que se consegue atingir o mesmo efeito.

No entanto, fazer Pimp My Library em Scala é algo muito mais controlado e localizado. Você não está efetivamente fazendo uma alteração na classe e afetando todo restante da sua aplicação (o que pode sair do controle e introduzir bugs estranhos).

É mais controlado fazer isso em Scala porque você precisa trazer explicitamente para o escopo do seu código o método implicit que faz as coisas acontecerem.

Vamos entender melhor como funciona…

Implementação

Agora que sabemos como funcionam as conversões implícitas fica fácil fazer o resto!

Tudo que precisamos é fazer um rich wrapper que possui os métodos que desejamos acrescentar a classe a ser incrementada.

Você adoraria que String tivesse um método inverte() que te devolve a String de trás para frente? E mais, você quer esse método em português?? Sem problemas, faça você mesmo:

// A primeira coisa que você precisa é de um wrapper bem legal
class StringBombada(str:String) { 
  def inverte():String = {
    val listaRev = str.toCharArray.foldLeft(new ListBuffer[Char]) { (lista, char) => char +: lista }
    listaRev.mkString  
  }
}

// A segunda coisa é uma conversão implicita no escopo. 
// Você pode deixar esse método dentro de um object.
implicit def stringParaStringBombada(str:String):StringBombada = {
  new StringBombada(str)
}

E a prova final:

scala> "socorram-me subi no onibus em marrocos".inverte
res17: String = socorram me subino on ibus em-marrocos

E é só isso. Lembrando que a conversão só acontecerá quando o implicit estiver no escopo.

Quick Pimp

Se você quer fazer uma coisa mais rápida, adicionar só um método aqui e ali, e acha que escrever um Wrapper é muito trabalhoso, apresento-lhe o Quick Pimp.

O Quick Pimp é uma versão light do Pimp My Library, que usa Structured Typing e Classes Anônimas ao invés de um Wrapper completo e dedicado:

implicit def string2paraInteiro(s: String): { def paraInteiro: Int } = new {
  def paraInteiro: Int = java.lang.Integer.parseInt(s)
 }
}

Veja, só com esse implicit no escopo eu consigo fazer isso:

scala> "12345" paraInteiro
res1:Int = 12345

Prático, conciso, elegante…

O QuickPimp se baseia em Structural Typing que internamente depende de reflection. Portanto, pode ter algum impacto em partes em que a performance é crítica.

Recapitulando

Nesse post começamos a entrar mais a fundo no mundo exclusivo de Scala, conhecendo um pattern muito usado, inclusive na própria API do Scala, chamado Pimp My Library, e sua variação light Quick Pimp.

Esse pattern lembra os open-classes e monkey patching do Ruby, mas de uma forma mais controlada e type-safe. É extremamente útil para incrementar classes e APIs existentes, mesmo que elas sejam de terceiros, e mesmo que elas sejam final.

E por hoje é só!

Implicits em Scala – Conversões implícitas e dinamites

Explícito é o que você está acostumado a ver na TV de madrugada, implícito é outra coisa. Veja:

implícito
adj.
1. Incluído, contido (ainda que não expressado), subentendido.

Isso mesmo! Conversões implícitas são conversões subentendidas, que acontecem por baixo dos panos, que o compilador faz sem você perceber.

E para que serve isso? É esse o segredo da mágica do Scala! É o pó mágico que nos permite fazer DSLs que são ao mesmo tempo poderosíssimas e type-safe!

Já se imaginou fazendo isso:

scala> val str = "Hello"
str: java.lang.String = Hello

scala> str.toList
res0: List[Char] = List(H, e, l, l, o)

Eu olhei a API de java.lang.String e não tem nenhum método toList! E String é final!

E que tal definir mapas assim?

scala> val mapa = Map(1 -> "Um", 2 -> "Dois")
mapa: scala.collection.immutable.Map[Int,java.lang.String] = Map((1,um), (2,dois))

Não, nada disso é nativo da linguagem. São apenas conversões implícitas de String para alguma classe que contenha o método toList, e de Int para alguma classe que contenha o método ->.

Implicit Methods

A mágica aí em cima é feita por métodos implícitos que estão definidos no objeto scala.Predef que é importado automaticamente pelo compilador.

Mas como esses métodos implícitos funcionam?

O conceito é bastante simples na verdade. Um método implícito é um método que recebe um objeto de alguma classe e devolve um objeto de outra classe, e também é explicitamente marcado como implícito =) .

Vamos fazer alguns exemplos. Primeiro vamos definir o seguinte método:

def imprime(str:String) = println(str)

Um método bobo que recebe uma String e a imprime no console. Vai lá, faça um teste no console do Scala:

scala> imprime("Uma String")
Uma String

Agora tente passar um Int para nosso método:

scala> imprime(1234)
found : Int(1234)
required: String

Holy Shit! Erro de compilação! 1234 não é uma String.

Agora defina o seguinte método implícito de conversão de Int para String.

// Não faça isso de verdade, ok?
implicit def intToString(inteiro:Int):String = {
  println("Implicit em ação!") // Isso é para provar que essa função é chamada
  inteiro.toString
}

Agora vamos tentar chamar nosso método mais uma vez com um inteiro:

imprime(1234)
Implicit em ação!
1234

Aha! Como esperado! Nosso implicit foi chamado e o parâmetro foi convertido.

O compilador muito inteligentemente fez o seguinte:

  • viu que o método imprime recebe uma String como parâmetro, mas o programador passou um Int no lugar.
  • então ele procurou no escopo da chamada, algum método marcado com implicit que recebe um Int e devolve uma String. No nosso caso o método intToString.
  • colocou uma chamada para intToString(1234) substituindo o parâmetro 1234.

Resumindo, ele transformou isso:
imprime(1234)
Nisso:
imprime(intToString(1234))

Se você não estivesse tão maravilhado com esse fantástico exemplo, talvez estivesse pensando:
– Essa ***** não explica os exemplos do começo do Post!

Muito perspicaz você hein!

O fato é que além de funcionar no momento de passagem de parâmetros, as conversões implícitas também entram em ação em chamadas de método, ou seja, se você tentar chamar um método que não existe em uma classe XYZ, o compilador vai procurar por um método implícito no escopo que saiba converter a classe XYZ para alguma classe que contenha o método chamado.

Por exemplo:

class DateHelper(val qtd:Int) {
  def segundos = qtd * 1000L
  def minutos = 60 * segundos
  def horas = 60 * minutos
  def dias = 24 * horas
}

Esse wrapper é construido passando-se um inteiro para ele. Quando chamamos qualquer um de seus métodos, ele devolve uma quantidade de milisegundos se for segundos, minutos, horas ou dias.

Normalmente isso não seria algo muito prático de se usar:

val dh = new DateHelper(2);
dh.minutos // 120000

Mas se tivermos um implicit de Int para DateHelper, as coisas ficam muito mais interessantes:

implicit def intToDateHelper(qtd:Int) = new DateHelper(qtd)

E portanto teremos algo muito fantástico:

scala>2 minutos
120000
scala>5 dias
432000000

Praticamente estamos escrevendo em português aqui =)

E é assim que podemos fazer poderosas DSLs em Scala!

Implicit Parameters

Em Scala existe um outro tipo de implict. Os parâmetros implícitos.

Quando um parâmetro marcado como implicit não é fornecido pelo programador, o compilador vai procurar no escopo da chamada alguma variável também marcada como implicit que possa ser usada como parâmetro.

Imagine a função:

implicit val numero = 10

def soma(a:Int)(implicit b:Int) = a + b

soma(2)(2) == 4  // Se não precisar, o implicit não é usado
soma(2) == 12 // usa implicit
soma(1) == 11 // usa implicit

Uma das aplicações disso é o uso de Manifests para obter informações de tipo em runtime. (um dia escrevo um post sobre isso).

Algumas regras

O compilador segue algumas regrinhas para determinar qual implicit usar e quando usar.

Basicamente:

  • Somente é considerado o que estiver marcado como implicit
  • Somente é considerado os implicits que estiverem no escopo.
  • Se o compilador encontrar mais de um implicit que possa ser aplicado (ambiguidade), dá erro.
  • Somente UMA conversão implícita é tentada pelo compilador. Por exemplo, se um método espera C, você passa A, e existe uma conversão A->B e outra B->C. O compilador NÃO faz.
  • O compilador só faz uma conversão se for necessário. Se o que estiver escrito fizer sentido (type-check), o compilador não aplica nenhuma conversão.

E as dinamites?

O que diabos dinamites tem a ver com isso?

Quem já assistiu a série Lost deve se lembrar do finado Dr. Artz que morreu explodido por uma dinamite.

O que eu quero dizer aqui é simples: Implicits são extremamente poderosos, mas tome muito cuidado ao usá-los. Não saia por aí fazendo conversões implícitas sem cautela porque você vai:

  • Criar um código muito difícil de entender.
  • Introduzir os bugs mais bizarros que você já viu no seu código.
  • Morrer de caganeira.

Com grande poder vem grande responsabilidade.

Pense nisso. (ou se exploda, você quem sabe…)

Design Patterns em Scala – Parte 2: Decorator

No post anterior dessa série de Design Patterns falamos um pouco sobre maneiras diferentes de se implementar o pattern Observer em Scala.

Agora vejamos como as Traits podem nos ajudar a “decorar” nossas classes em runtime, com o Pattern Decorator.

Decorator

Muitas vezes quando queremos adicionar um comportamento a alguma classe, pensamos logo em herança, só que herança nem sempre é o melhor caminho. Vejamos o famoso exemplo das Janelas (decoração, janelas… acho vou mudar de ramo.).

Suponha uma classe que desenha uma janela simples na tela.

class Janela {
  def renderiza() = {
    print("Desenhando janela") // Use a imaginação cara!
  }
}

Ótimo, só que em um sistema de janelas, podemos ter diversos tipos de janelas, cada uma com uma combinação de funcionalidades:

  • Janela com barra de título
  • Janela com scroll vertical e barra de título
  • Janela com scroll horizontal, barra de título e barra de status
  • etc etc etc

Já de cara podemos ver que é impraticável criar uma subclasse para cada tipo de janela.

Aí vem a sacada do Decorator: ao invés de herança vamos usar composição e compor, a partir de pedaços de funcionalidade, a janela que quisermos. Tudo em runtime.

Vamos ver como implementar em Java da maneira chata usual:

// Interface implementada pela classe e pelos seus decorators
public interface Janela {
  public void renderiza();
}

// Decorator tem que manter controle de quem ele está decorando
abstract class JanelaDecorator implements Janela {
  private Janela janela;

  public Janela getJanela() {
    return this.janela;
  }

  public JanelaDecorator(Janela janela) {
    this.janela = janela;
  }

  public abstract void renderiza();
}

class JanelaSimples implements Janela {
  public void renderiza() {
    System.out.print("Desenhando Janela");
  }
}

class ScrollBarDecorator extends JanelaDecorator {
  public ScrollBarDecorator(Janela janela) {
    super(janela);
  }

  public void renderiza() {
    this.getJanela().renderiza();
    System.out.print(" com ScrollBar");  // Decorator adiciona comportamento
  }
}

Então, quando você tiver um monte de decorators implementados, você pode começar a decorar suas janelinhas:

Janela j = new ScrollBarDecorator(new JanelaSimples());
j.renderiza();
// Desenhando Janela com Scrollbar

// Você pode decorar com quantos decorators quiser.
Janela j = new ScrollBarDecorator(new TitleBarDecorator(new StatusBarDecorator(new JanelaSimples())));

Muito legal, mas eu só mostrei isso para você poder comparar com Scala.

Em Scala podemos fazer isso usando Traits:

// Nossa Janela
class Janela {
  def renderiza = print("Desenhando Janela")
}

// Quando uma Trait estende uma classe, ela só poderá ser misturada a objetos daquela classe. E também, "super" irá se referir à classe a qual ela foi misturada, ou outra Trait que foi misturada na classe.
trait ScrollBar extends Janela {
  override def renderiza = {
    super.renderiza
    print(" com Scrollbar")
  }
}

// Vamos usar
val janela = new Janela with ScrollBar
janela.renderiza 

// Desenhando janela com Scrollbar

Só isso! Meus dedos agradecem a redução de linhas.

E também aqui você pode usar quantos decorators quiser, separando as Traits com a palavra-chave with:

// "super" sempre vai se referir ao elemento da esquerda. 
val janela = new Janela with ScrollBar with StatusBar with TitleBar with Resize with BolinhasVerdes

Nesse exemplo, quando invocamos o método renderiza() no objeto janela, o primeiro
método a ser chamado é o da Trait a extrema direita BolinhasVerdes. A medida em que invocamos o método em
super, estamos referenciando a Trait logo a esquerda, até chegar na classe Janela.

É assim que funciona a composição de Traits.

Por hoje é só pessoal, e no próximo capítulo sobre Design Pattern:

Pimp My Library

Design Patterns em Scala – Parte 1: The Observer

Todo programador moderno, hype, antenado, ligado nas tendências, curte mesmo um Design Pattern.

Aliás tudo que tem Design no nome fica chique né? “Design de Sombrancelhas”, “Hair Designer”. Mas enfim…

Design Patterns é de fato um assunto bastante interessante, e o conhecimento de alguns desses padrões de design pode facilitar bastante o desenho de soluções.

Nesse post não pretendo ficar explicando a fundo os Patterns mais conhecidos no mundo Java, tem muita coisa já escrita por aí.

Como o foco principal desse blog é a linguagem Scala, vamos dar uma olhada em como alguns Patterns manjados em Java ficam ainda mais interessantes em Scala. Em seguida, vamos ver alguns Patterns novos para Scala.

Singleton

object MySingleton {
 // Código vai aqui
}

Singleton foi elevado ao cargo de construção de linguagem! Usando a palavra-chave “object” estamos criando uma instância única de uma classe.

No exemplo acima estamos ao mesmo tempo declarando uma classe e instanciando um singleton para ela.

Um singleton pode naturalmente estender classes e implementar Traits.

// Nem preciso de corpo se eu não quiser
object MySingleton extends MyClass with MyTrait 

O ministério da saúde dos programadores adverte: Singleton faz mal aos testes. Use com consciência.

Observer

Como vocês já sabem, nesse padrão temos dois personagens principais: o Observer, e o Subject.

O Observer é o objeto que está interessado no que o Subject está fazendo, e o Subject é gentil em notificar os Observers quando algo nele muda.

Primeiro, vejamos o jeito mais conhecido, java-like:

trait Subject {
  private var observers: List[Observer] = Nil

  def addObserver(observer: Observer) = observers = observer :: observers

  def notifyObservers() = observers.foreach(_.receiveUpdate(this))
}

trait Observer {
  def receiveUpdate(s:Subject)
}

// Olha mãe, sou um Singleton
object MyObserver extends Observer {
  def receiveUpdate(s:Subject) {
    println("O subject mudou!")
  }
}

// Olha mãe, eu nem preciso de um corpo
object MySubject extends Subject

// Testa tudo isso aí
MySubject.addObserver(MyObserver)
MySubject.notifyObservers

Criamos uma Trait para o Subject e o Observer e um exemplar concreto para cada um apenas para ver funcionando.

Uma Trait é como se fosse uma interface Java que também pode ter campos concretos. Uma classe consegue “estender” múltiplas Traits.

Só que em Scala eu consigo deixar as coisas mais interessantes. Vamos dizer que você não queira uma interface para os Observers. Que tal se qualquer classe que tiver o método receiveUpdate(s:Subject) pudesse ser um Observer?

Podemos usar Structural Typing para isso, e jogar a Trait Observer fora:

// Subject agora aceita qualquer observer que se "encaixa" no type definido
trait Subject {
  // Adicionei esse Type Alias para dar um nome a esse tipo estrutural.
  type Observer = { def receiveUpdate(s:Subject) }

  private var observers: List[Observer] = Nil
  def addObserver(observer: Observer) = observers = observer :: observers
  def notifyObservers() = observers.foreach(_.receiveUpdate(this))
}

// Não estende nada
object MyObserver {
  def receiveUpdate(s:Subject) {
    println("O subject mudou!")
  }
}

// O resto é igual
object MySubject extends Subject

MySubject.addObserver(MyObserver)
MySubject.notifyObservers

Structural Typing é parecido com Duck Typing, se o objeto tiver aquele método, ele é chamado. Por baixo dos panos o compilador resolve tudo usando Reflection, e por isso talvez tenha um impacto na performance do código.

Agora, uma instância de qualquer, QUALQUER classe que possua o método receiveUpdates(s:Subject) pode se adicionado como um Observer.

Legal, mas podemos ir além! E se eu não quiser que meu Observer seja uma instância de uma classe? Que tal se ele fosse apenas uma função?

Sinta o poder:

trait Subject {
  // Type Alias novamente. O tipo Observer é qualquer função que recebe Subject como parâmetro e não devolve nada (Unit é tipo void).
  type Observer = (Subject => Unit)

  private var observers: List[Observer] = Nil

  def addObserver(observer: Observer) = observers = observer :: observers

  // Mudei aqui para executar a função ( .apply aplica uma função )
  def notifyObservers() = observers.foreach(_.apply(this)) 
}

// Olha mãe, sou uma função!
val updateHandler = (s:Subject) => println("O subject mudou!")

object MySubject extends Subject

// Testa
MySubject.addObserver(updateHandler)
MySubject.notifyObservers

Type Alias é uma construção que permite que você defina um tipo. Isso mesmo, você declara um tipo e dá um nome para ele. Por exemplo, você pode dar um nome diferente para o tipo String:
type MinhaString = String.
Isso é bastante útil com Structural Typing.

Eu sei, eu sei, foi uma viagem e tanto. Se você nunca tinha experimentado nada do mundo funcional, esse aqui foi um pequeno exemplo.

Isso aí, vimos como em Scala podemos escrever o Observer de maneiras diferentes, tornando-o mais flexível.

Se o seu Observer não puder por algum motivo implementar uma interface, ou estender uma classe específica, podemos usar Structural Typing!

Se você não quer criar uma classe só para ser um Observer, e quiser só passar uma função de callback para seu Subject, agora você também pode de maneira simples e concisa. (em Java até daria para fazer uma classe anônima, mas convenhamos que assim é 3430943498 vezes mais bonito).

No próximo capítulo!

Arquitetura e Decoração com o Decorator

E não, não estamos falando sobre jardim, sofás, paredes e decoração de interiores…

Como usar o SBT (simple-build-tool) com JRebel

Prólogo

Não muito tempo atrás, em um lugar não muito distante, chamado Web, existiam dois tipos de programadores:

  • Aqueles que dominavam a arte da linguagem interpretada, como Ruby, PHP. Acostumados com o tempo de Turnaround zero, em troca de menos performance.
  • E aqueles que dominavam a disciplina da linguagem compilada e tipada, como o Java, Scala e C#, que em troca de mais performance e servidores de aplicações, submeteram-se ao sofrimento do tempo de Turnaround

Um certo dia, um grupo de sábios estonianos uniram seus poderes e inventaram um artefato chamado JRebel que miraculosamente diminuía o tempo de Turnaround para os desenvolvedores Java e Scala.

Nota de rodapé do autor: Tempo de Turnaround é usado para denominar, entre outras coisas, o intervalo de tempo entre o momento em que você salva seu código e vê as alterações na tela. Em PHP esse tempo é zero, você salva o arquivo, faz refresh no browser e as mudanças estão lá. Em Java, caso você esteja desenvolvendo para um servidor de aplicação como o Weblogic, você tem que salvar seu código, compilar, empacotar, baixar e subir o Weblogic, aí sim você vê suas alterações.

Também conhecido como o tempo em que você levanta para pegar um cafézinho enquanto o servidor está subindo.

E assim eles destruíram os programadores de Ruby on Rails e viveram felizes para sempre.

Brincadeira.

Eles só ficaram mais produtivos, e passaram a tomar menos café (ou não).

JRebel, a salvação

Chega de historinha, esse é um post sério.

JRebel é uma ferramenta criada para diminuir o tempo que você espera para ver seu código funcionando.

Como ele faz isso?

Ele é um Java Agent, que altera os Classloaders da sua aplicação quando ela é executada. Esses classloaders modificados ficam monitorando os arquivos .class de sua aplicação. Quando algum desses .class muda, por exemplo quando você faz uma modificação e compila, o classloader percebe a mudança e recarrega a classe, sem que haja necessidade de reiniciar a aplicação ou o servidor.

Enquanto isso, no mundo dos builds

SBT, ou o Simple-Build-Tool

Essa ferramenta, escrita em Scala, não foi feita pelo Silvio Santos não.

Ela é uma alternativa para o famigerado Maven. Enquanto o Maven vem perdendo adeptos, por ser considerada uma ferramenta engessada, lenta, burra, o SBT vem arrasando corações no submundo emergente de Scala.

O foco aqui não é fazer uma apresentação detalhada de SBT, mas posso elencar alguns pontos chave:

  • É rápido.
  • A configuração é feita em Scala.
  • Integra com Maven e Ivy.
  • Dá para abrir um console Scala com todo seu projeto no Classpath para ficar testando coisas.
  • Consegue monitorar seu código fonte, executando o build assim que algum arquivo muda.

Se você programa em Scala e nunca usou o SBT experimente.

SBT e JRebel, a combinação ágil

Essa combinação vem ficando cada vez mais famosa, especialmente entre os programadores Lift. E tenho que confessar, funciona muito bem. Meu tempo de turnaround está praticamente zero.

Como configurar?

Primeiro baixe o JRebel e em seguida peça uma licença gratuita de um ano para desenvolvedores Scala (ao lado direito da página).

Quando receber a licença siga as instruções (colocar o arquivo da licença no diretório do JRebel).

Em seguida baixe o JAR do SBT, coloque em uma pasta qualquer e crie um script que irá chamá-lo:

java -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=516m -Xmx512M -Xss2M -noverify -javaagent:[CAMINHO_DO_JREBEL.JAR] -jar `dirname $0`/[CAMINHO_DO_JAR_DO_SBT] "$@"

Note que estamos informando ao Java que o JRebel é um javaagent. Assim, quando o você executar o SBT usando esse Script, o JRebel vai subir junto.

Coloque esse Script no seu PATH.

Como usar?

Para tirar os proveitos do JRebel você precisa criar uma aplicação em SBT, usar uma aplicação em SBT, ou configurar o SBT em uma aplicação Maven:

Se você usa Maven, saiba que o SBT consegue ler as dependências do arquivo pom.xml caso você não especifique nenhuma dependência na classe de configuração do SBT. Isso é bastante útil se você precisa manter um projeto em Maven e ao mesmo tempo quiser tirar proveito do SBT.

Vejamos um exemplo. Vamos usar um projeto Lift de exemplo que coloquei no Github:


git clone git://github.com/felipekamakura/sbt_jrebel_lift_example.git myApp


> cd myApp
> sbt


#############################################################

JRebel 3.5 (201011151605)
(c) Copyright ZeroTurnaround OU, Estonia, Tartu.

Over the last 23 days JRebel prevented
at least 92 redeploys/restarts saving you about 3.7 hours.

This product is licensed to Personal
until April 3, 2011
for up to developer seats on site.

The following plugins are disabled at the moment:
* JBoss AOP Plugin (set -Drebel.jbossaop_plugin=true to enable)
Integration with jboss aop agent
* Jackson Plugin (set -Drebel.jackson_plugin=true to enable)
Supports reloading Jackson's JsonSerializer caches.
* Lift Plugin (set -Drebel.lift_plugin=true to enable)
Supports reloading singleton objects that extend LiftScreen or Wizard.
* Log4j plugin (set -Drebel.log4j-plugin=true to enable)
Reloads full configuration of log4j
* RESTEasy Plugin (set -Drebel.resteasy_plugin=true to enable)
Supports adding/changing methods with @Path annotation for RESTEasy application.
* Seam Wicket Plugin (set -Drebel.seam_wicket_plugin=true to enable)
Integration with load time weaving seam annotations to wicket classes
(-javaagent:)
* WebObjects Plugin (set -Drebel.webobjects_plugin=true to enable)
WebObjects JRebel Plugin

#############################################################

Getting Scala 2.7.7 ...
:: retrieving :: org.scala-tools.sbt#boot-scala
confs: [default]
2 artifacts copied, 0 already retrieved (9911kB/5097ms)
Getting org.scala-tools.sbt sbt_2.7.7 0.7.4 ...
:: retrieving :: org.scala-tools.sbt#boot-app
confs: [default]
15 artifacts copied, 0 already retrieved (4096kB/13414ms)
[info] Recompiling project definition...
[info] Source analysis: 1 new/modified, 0 indirectly invalidated, 0 removed.
Getting Scala 2.8.1 ...
:: retrieving :: org.scala-tools.sbt#boot-scala
confs: [default]
2 artifacts copied, 0 already retrieved (15118kB/805ms)
[info] Building project Lift SBT Template 0.1 against Scala 2.8.1
[info] using LiftProject with sbt 0.7.4 and Scala 2.7.7
>

Você está agora no console do SBT. Execute o comando update para baixar as dependências do projeto:

>update

Em seguida, compile e suba a aplicação exemplo com o comando jetty-run:

>jetty-run

Legal, se tudo deu certo, a aplicação Lift de exemplo está disponível em http://localhost:8080/. Entre lá para dar uma olhada, deve estar assim:
Aplicação Lift, JRebel e SBT

Vamos agora ver o poder do JRebel alterando uma classe, compilando-a e vendo a mudança na tela:

Execute o seguinte comando no SBT:

>~prepare-webapp

O prepare-webapp é um comando do SBT que compila e empacota a sua aplicação web. O ~ (til) antes do comando fala para o SBT – “rode o seguinte comando sempre que houve uma mudança no código fonte”.

Sempre que você usar o ~ (til) no SBT, ele vai ficar em um “estado de alerta”, e vai construir tudo sempre que houver mudança. Isso é essencial para conseguirmos baixar o tempo de Turnaround. E também o SBT é esperto o suficiente para compilar apenas as classes de seu projeto que foram alteradas.

Agora abra e altere o arquivo src/main/scala/code/snippet/HelloWorld.scala. Troque a frase de saudação para sua frase favorita.

class HelloWorld {
// Altere a linha abaixo para sua frase favorita
def howdy = "#greet *" #> "Cai fora curioso."
}

Então, quando você salvar a classe, o SBT vai começar a compilar tudo e o JRebel vai notar que houve mudança no .class dessa classe.

De um refresh no browser e note que a tela foi atualizada com suas modificações! Rápido, prático, indolor! Veja que a frase mudou:
Aplicação depois da alteração

É só isso pessoal! Nada de intervalo para o cafézinho durante o build, foi mal…

Extraindo valores com unapply (extractor methods)

Quem já teve contato com Scala provavelmente já ouviu falar do famigerado Pattern Matching (vulgo “switch-case” bombadão).

E realmente esse negócio parece mágico, consegue fazer match de tudo quanto é coisa: String, List, case classes etc etc. Na realidade, vamos ver mais pra frente que ele realmente pode fazer match de qualquer coisa.

Olha esse exemplo que fantástico:

case class Pessoa(nome:String, idade:Int)
case class Cachorro(nome:String, dono:Pessoa)

val dono = Pessoa("Homer", 43)
val pet = Cachorro("Ajudante de papai noel", dono)

pet match {
  case Cachorro( nome, Pessoa("Homer",_) ) => println(nome + " é o cachorro do Homer") // Match de todos os 'Cachorro' cujo 'dono' se chama "Homer"
  case Cachorro( nome, Pessoa("Bart", _) ) => println(nome + " é o cachorro do Bart") // Match de todos os 'Cachorro' cujo 'dono' se chama "Bart"
}

>> Ajudante de papai noel é o cachorro do Homer

Absurdo! Consigo até fazer match com uma case class dentro da outra! (momento paga pau).

Ok, parece que eu estou fugindo do assunto do título, mas na verdade case classes tem tudo a ver com esse tal de unapply.

Para entendermos mais a fundo o funcionamento de um match, vamos definir o seguinte singleton:

object MeuExtrator {
  def unapply(s:String):Option[String] = Some(s.head)
}

Esse objeto define um método extractor bem besta, que faz match em uma String e extrai a primeira letra dessa String, mas já podemos começar entender o que o Scala faz com esse unapply.

O método unapply deve receber como parâmetro o elemento no qual se deseja fazer o match e deve devolver uma dessas três coisas:

  • subclasse de Option[T] : caso se deseja extrair do elemento um valor T qualquer.
  • subclasse de Option([T1, … , Tn)]: caso se deseja extrair do elemento N valores diferentes.
  • Boolean: nesse caso o unapply funciona apenas como uma verificação (por exemplo, um extrator chamado ehpar(i:Int):Boolean, que não extrai nada, mas indica se o elemento é par.

Agora vamos usar nosso extrator:

"Bisnaga" match {
  case MeuExtrator(letra) => println(letra)
}

Eis o que o compilador faz quando vê esse “case MeuExtrator(letra)”:

  1. Executa o método MeuExtrator.unapply() passando como parâmetro a String “Bisnaga”.
  2. Ele vê que o unapply devolve um Some[_] e coloca o conteúdo desse Some na variável letra.
  3. Como o match foi feito, executa o que tiver depois da setinha =>

Hum, agora está começando a fazer sentido. Posso fazer também um extractor que extrai algumas informações de uma instância de Produto.

class Produto(var nome:String, var preco:Int, var isDisponivel:Boolean) {
  // Produto com alguns campos.
}

object Produto {
  def unapply(p:Produto):Option[(String, Int, Boolean)] = {
    Some( (p.nome, p.preco, p.isDisponivel) )
  }
}

val umProduto = new Produto("IPhone", 2000, true )

umProduto match {
  case Produto(nome, valor, estaDisponivel) =>
    if(estaDisponivel) {
      println(nome + " disponivel por R$" + valor)
    } else {
      println("Nao tem nenhum " + nome + " hoje.")
    }
  case _ => println("Nenhum produto encontrado.")
}

Massa! Mas o que case classes tem a ver com extractors?

Quando você cria uma case class o compilador cria para você (entre outras coisitas) um método unapply que extrai cada um dos campos definidos para a case class.

Pronto, sabemos construir extractors! Agora você pode sair por aí fazendo Pattern Matching de tudo pela frente.

def first = “Hello world!”

Atualmente trabalho com Java e tenho que dizer que estou ficando cansado de tanta verbosidade. Um dia desse ouvi falar de um tal de Scala… Curioso que sou, fui ver qual é que é.

Bom, tenho que dizer que Scala é massa pra cacete. E alguns frameworks construidos sobre essa linguagem, como Lift, Akka e Squeryl me deixaram bem impressionados.

Não é uma linguagem fácil, o que torna as coisas mais interessantes. Mas também não é difícil.

Como tenho memória de peixe, fiz esse blog para escrever algumas coisas que fui (e ainda vou) descobrindo. Como o Google é a fonte primária de respostas para muitas pessoas, talvez esse blog venha a ajudar alguém um dia.

Vai saber.