HAMA 블로그

AKKA HTTP[번역] https://sachabarbs.wordpress.com/2016/11/16/akka-http/ 지난 번에 우리는 Akka 에서의 라우팅에 대해 이야기했다. 이번에는 Akka의 http 지원에 대해 알아 보겠는데, 그 전에 약간의 역사에 대해 살펴보자. Akka.Http가 있기 전에 스칼라 개발자들은 이미 Spray라는 Akk 기반 http 라이브러리를 사용할 수 있었다. 여기에 Spray설명서가 있으니 참고 하시고. http://spray.io/이 프레임워크는 매우 잘 작성되어 있기 때문에 이 팀이 수행해 많은 놓은 작업을 이용해서 Akka.Http에 대한 많은 코드베이스가 형성되어 졌다. 실제로 Spray에 익숙하다면 Akka.Http에서서 route 와 JSON이 처리되는..

스칼라 스쿨 타입 고급주제 (한글번역) 참고. https://twitter.github.io/scala_school/ko/advanced-types.html 먼가 좀 조잡하긴 한데....나중에 스칼라에 대한 도가 좀 쌓이면, 풀어서 다시 정리하는 글을 올릴것이다.

F-bounded polymorphism / recursive types 번역:http://blog.originate.com/blog/2014/02/27/types-inside-types-in-scala/ 지금까지 이런 타입 시그니처 본 적이 있어? (역주: 난 얼마전에 봤다...당황 많이 했어 ;;) 1 trait T[U Bird): Bird def delete(id: String): Unit }사과랑 새라는 두개의 클래스가 있는데, 잘 보면 두 클래스가 하는 역할이 너무 비슷하잖아? 중복되는 느낌도 들고~ 앞으로 비슷한 클래스를 작성 할때 저 코드를 또 타이핑 해야할 것을 생각하면 한숨이 나오지..그렇다면 리팩토링의 화신인 우리가 해야할 것은 무엇일까?그래 인터페이스로 끌어 올리는거야. 스칼라에서는 ..

Plotly 파이썬 라이브러리 Plotly의 Python 그래프 라이브러리는 인터랙티브 한 출판물 수준의 그래프를 온라인으로 만듭니다. 라인 플롯, 스캐터 플롯, 영역 차트, 막대 차트, 오류 막대, 상자 플롯, 막대 그래프, 히트 맵, 하위 플롯, 다중 축, 폴라 차트 및 거품 형 차트를 만들 수 있습니다. 쥬피터 노트북 설치 (윈도우즈 기준) 1. 먼저 아나콘다를 설치하자 Anaconda Download [link]참고로 나는 2.7.x 로 설치하였다. 2. 쥬피터 노트북 설치 $ pip install jupyter 3. 쥬피터 노트북 실행 $ jupyter notebook 위와 같이 브라우저를 통해 실행됩니다. Plotly 파이썬 실습 1. 먼저 실습할 폴더/파일을 만들자.위와 같이 폴더 하나 만드..

퀘벡주 몬트리올에 본사가 있는 온라인 분석 및 데이터 시각화 도구입니다. Plotly는 Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino 및 REST 용 과학 그래프 라이브러리뿐만 아니라 개인 및 공동 작업을위한 온라인 그래프, 분석 및 통계 도구를 제공합니다. 역사Plotly는 Alex Johnson, Jack Parmer, Chris Parmer 및 Matthew Sundquist가 설립했습니다. 창업자들은 과학, 에너지 및 데이터 분석 및 시각화에 전문성이 있었구요. 초기 직원으로는 캐나다의 소프트웨어 엔지니어 인 Christophe Viau와 캐나다의 지구 물리학자인 Ben Postlethwaite가 있습니다. Plotly는 캐나다 혁신 거래소 (Canadian Innovat..

시계열 데이터 스토어로서의 Elasticsearchhttps://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-as-a-time-series-data-store Kibana 를 사용하기 위해서라도 한번 바꿔 볼까.. ( from Influxdb + Grafana ) 저는 오픈 소스 성능 모니터링 도구인 stagemonitor, 의 프로젝트 관리자로서, 백엔드로서 여전히 멋지지만 노후화되고 있는 TSDB(Graphite Time Series DataBase)를 대체할 데이터베이스를 찾고 있었습니다. TSDB는 앱 응답 시간 또는 서버의 CPU 활용과 같은 (성능) 메트릭 데이터를 저장할 수 있는 특별한 패키지입니다. 궁극적으로는 설치가 용이하고 확장 가능하며 다양한 기능을 지원하고 메트..

line chart import matplotlib.pyplot as plt xs = range(1440) plt.plot(xs, watts) plt.axis([0, 1440, 0, 100000]) plt.xlabel("# of 1min of day") plt.ylabel("# of watt") plt.show() bar chart import matplotlib.pyplot as plt xs = range(1440) plt.bar(xs, watts) plt.axis([0, 1440, 0, 100000]) plt.xlabel("# of 1min of day") plt.ylabel("# of watt") plt.show() line chart 2 import matplotlib.pyplot as plt i..

Play2 는 뼛속부터 비동기로 이루어져 있기 때문에 최강성능&부드러운 서버라는 장점을 가지고 있지만, 비동기라는 그리 직관적이지 않은 기술을 내부에 포함하고 있기 때문에 때론 굉장히 헥깔리게 만들기도 합니다. 하지만 Scala 언어및 다양한 동시성 라이브러리의 지원으로 추상층을 끌어올려 아주 간단한 코드로 그런 강력한 능력을 얻게 해주니깐 걱정마세요 ^^우리가 SQL 문을 작성할때, 그 짧은 코딩으로 매우 많은 일들이 물밑에서 이루어지는 것처럼 즉 모든것을 알지 않아도 편하게 소기의 성과를 이루는 것처럼, Play2 내부에서 이루어지는 모든 것들을 상세하게 이해하지 않아도 됩니다. "해결" 을 하는게 응용개발자의 목적이니까요. 이제 Play2 에서 HTTP 안의 body 를 어떻게 다루는지 살펴보겠습니..

평범한 사람들을 위한 Play2 Iteratees 의 이해 http://mandubian.com/2012/08/27/understanding-play2-iteratees-for-normal-humans/ 내용을 번역하고 감수했습니다. 후반부에 많이 졸렸지만... Scala 와 Play2 를 시작하는 분에겐 도움이 되었으면 합니다. 좀더 간단한 내용을 원하시는 아래 링크도 참고 하십시요. http://hamait.tistory.com/767 Play2 를 시작하고 나면 아마 Iteratee 와 그의 형제들인 Enumerator and Enumeratee에 대해 관심이 생겼을꺼야. 그리고 나서 좀 어버버하겠지 ㅋㅋ 이 기사의 목적은 어버버하고 있는 평범한 우리 모두를 위한 정리라고 보면 되. 거창한 함수형/..

Streaming HTTP responsesStandard responses and Content-Length headerHTTP 1.1부터 여러 HTTP 요청과 응답을 제공하기 위한 단일 연결을 유지하기 위해, 서버는 적절한 Content-Length HTTP 헤더를 응답과 함께 보내야합니다.기본적으로 아래와 같지요. public Result index() { return ok("Hello World"); }특별히 Content-Length 헤더를 지정하지 않았습니다. 물론, 보내는 콘텐츠가 잘 알려져 있기 때문에 Play는 콘텐츠 크기를 계산하고 적절한 헤더를 생성 할 수 있습니다. 참고 : 텍스트 기반 콘텐츠의 경우 Content-Length header가 문자를 바이트로 변환하는 데 사용되는 인코..