Issue 540

v0.9 of Gleam, a statically typed language for the Erlang VM, is out

Phiên bản v0.9 của ngôn ngữ lập trình Gleam (dành cho Erlang VM) đã được phát hành, giới thiệu những cập nhật và cải tiến mới.

Lập trình viên tìm kiếm hiệu suất và tính nhất quán của Erlang VM nhưng muốn một ngôn ngữ mạnh mẽ hơn với kiểu dữ liệu tĩnh sẽ thích thú với những tính năng mới của Gleam v0.9 như hỗ trợ kiểu dữ liệu mới và cải tiến tính tương thích.

Logic for Programmers

Toán học thực hành dành cho lập trình viên đang làm việc.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng logic toán học thực tế trong giải quyết vấn đề lập trình, từ đó tối ưu hóa hiệu suất, giảm sai sót và xây dựng giải pháp code hiệu quả hơn.

Lesson 6: Functional Programming (FP)

Bài học giới thiệu lập trình chức năng (Functional Programming - FP), một phong cách lập trình mạnh mẽ trong xử lý dữ liệu, mô tả dữ liệu như dòng chảy qua hệ thống ống dẫn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng tính không phụ thuộc (side-effect-free), tính tái sử dụng cao và tính biểu diễn rõ ràng của lập trình chức năng để giải quyết vấn đề xử lý dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả và dễ bảo trì.

Haskell for all: Dependent if expressions without dependent types

Folklore trick for dollar-store dependent types

review2 :: Reasonably Polymorphic

Bài viết xem lại tính năng 'repeat' của một trình soạn thảo giống vim cũ, nơi tác giả ban đầu triển khai bằng một monad tùy chỉnh kết hợp MonadState và MonadWriter để lưu trữ các hành động IO. Nguyên nhân lỗi là việc sử dụng unsafe Dynamic để ép kiểu trong monad, khiến toán tử bind ẩn các nhánh xử lý sau các hàm mờ, làm mất khả năng phân tích tĩnh và dẫn đến sự cố khi chạy. Hệ quả là trình soạn thảo gặp crash tại thời điểm thực hiện lặp lại vì không thể xác định trước cấu trúc hiệu ứng của monad. Sửa đổi thay monad bằng mũi tên (Kleisli arrows) bao bọc trong một wrapper applicative Static, cho phép phân tích cấu trúc tĩnh mà vẫn giữ khả năng cache effectful. Ngoài ra, việc cung cấp một instance ArrowChoice tự động tạo ra một functor Selective miễn phí, từ đó người dùng có thể chọn viết lại tính năng bằng API mũi tên hoặc applicative tùy theo nhu cầu.

Bài viết này giúp lập trình viên học được cách sửa lỗi monad bằng cách sử dụng arrows và Selective functors để tạo tính năng lặp lại an toàn hơn trong các ứng dụng có side effect.

Haskell, Strong Types, and the Next Generation of Bioinformatics: interview with Michal Gajda

Michal Gajda chia sẻ về vai trò của Haskell với strong types, purity và functional abstractions trong xử lý dữ liệu sinh học phức tạp, thông qua các dự án như hPDB, JSON Autotype và XML TypeLift. Ông cũng bàn luận về thách thức mở rộng lập trình hàm trong bioinformatics, cũng như tiềm năng của giáo dục, công cụ và AI hỗ trợ lập trình để phổ biến Haskell hơn trong giới khoa học tương lai.

Lập trình viên biohọc nên đọc bài này để khám phá cách Haskell giúp xử lý dữ liệu sinh học phức tạp một cách chính xác, hiệu suất cao và không phụ thuộc vào môi trường chạy, từ đó tối ưu hóa các ứng dụng phân tích gen, xử lý dữ liệu protein và phát triển công cụ khoa học dữ liệu hiệu quả hơn.

Monads for Kotlin Developers

Bài viết của Francis Reynders giải thích tại sao các nhà phát triển Kotlin nên quan tâm đến monad khi xử lý các tác vụ có thể thất bại hoặc phụ thuộc vào ngữ cảnh. Ông ta bắt đầu bằng việc mô tả ba luật monad (left identity, right identity, associativity) và cách chúng được thể hiện qua các lớp Option, Either và IO trong thư viện Arrow cho Kotlin 1.5+. Sau đó, qua ví dụ cụ thể về việc chuỗi các phép biến đổi trên Option để tránh lồng nhau if‑else, bài viết cho thấy cách giảm thiểu boilerplate và tăng khả năng đọc mã. Kết quả là, các hàm trở nên bardziej dichiarativo, dễ hợp thành và ít lỗi hơn khi mở rộng tính năng. Bài học chính là việc áp dụng các extension function của Arrow như map, flatMap và fold để viết code Kotlin ngắn gọn, an toàn kiểu và tuân thủ nguyên lý monad.

Bài viết này giúp lập trình viên Kotlin hiểu cách ứng dụng Monads để viết code hiệu quả hơn.

Prela Tutorial

Prela is a new query language developed at UCLA that represents an alternative to SQL, built entirely from binary relations (tables with two columns). This tutorial builds a toy Python implementation of Prela to explain its core operators: relation composition (.select), the & operator for pairing columns, .eq for filtering, and .where for restriction. It shows how decomposing wide tables into binary relations (akin to 6NF) lets queries compose like functions, producing dramatically shorter queries than equivalent SQL (11 lines vs 20+). A full paper and GitHub implementation are linked for further exploration.