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Publié le 15 Juin 2017

SBT permet de définir des sous-modules (ou sous-projets) à l'intérieur d'un seul projet.

Cela se fait en utilisant des sous-répertoires pour chaque sous-module puis en déclarant chacun d'eux dans le build.sbt.

lazy val commonSettings = Seq(
  organization := "io.grpc.reactive",
  version := "0.0.0"
)

lazy val runtime = (project in file("runtime"))
  .settings(
    commonSettings,
    scalaVersion := "2.12.2",
    crossScalaVersions := Seq("2.12.2", "2.11.11"),
    name := "GrpcMonixRuntime",
    libraryDependencies ++= Seq(
      "com.trueaccord.scalapb" %% "scalapb-runtime-grpc" % "0.6.0-pre5",
      "io.monix"               %% "monix"                % "2.3.0"
    )
  )

lazy val generator = (project in file("generator"))
  .settings(
    commonSettings,
    scalaVersion := "2.10.6",
    name := "GrpcMonixGenerator",
    libraryDependencies += "com.trueaccord.scalapb" %% "compilerplugin" % "0.6.0-pre5"
  )

Le problème est que par défaut SBT utilise la même version de scala pour tous les sous-modules bien que les settings de chaque sous-module spécifient bien des versions différentes.

Même en compilant avec '+compile' on n'obtient de compilation avec les versions désirées.

La solution consiste à preciser explicitement la version de scala à utiliser:

sbt '++ 2.10.6 generator/compile'

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Rédigé par Bliz

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Publié le 4 Janvier 2017

Si dans votre projet sbt vous avez plusieurs classes principales, vous avez surement besoin d'executer ces différents programmes sans pour autant vouloir changer votre build.sbt.

Une classe principale est un objet (scala object) qui contient une méthode main telle que

def main(args: Array[String]): Unit = { ... }

ou  bien une class (ou objet) qui étend le trait App.

object MonAppli extends App { ... }

Pour spécifier l'application à exécuter avec sbt il faut utiliser la commande runMain:

sbt "runMain mon.package.MonAppli"

 

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Rédigé par Bliz

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Publié le 17 Décembre 2016

Et bien on ne peut pas définir de constructeur en Scala simplement car cela n'existe pas mais il y a un concept équivalent: les paramètres de classe.

En revanche on peut définir les paramètres directement après le nom de la classe, ce qui donne quelque chose comme ceci:

class Animal(pattes: Int, couleur: String) {
...
}

Comme il n'y a pas de constructeur on peut placé le code du constructeur directement dans le corps de la classe:

class Animal(pattes: Int, couleur: String) {
   private val _pattes: Int
   private val _couleur: String

   println(s"Nouvel animal à $pattes pattes de couleur $couleur")
   _pattes = pattes
   _couleur = couleur
}

Ça marche mais ça fait très "java" niveau style. En fait Scala permet d'effectuer la même chose beaucoup plus simplement.

class Animal(val pattes: Int, val couleur: String) {
   println(s"Nouvel animal à $pattes pattes de couleur $couleur")
}

Quelle est la différence ? Simplement le mot-clé val juste devant chaque paramètre. La différence est que maintenant la classe Animal a une propriété pattes et une propriété couleur accessible publiquement. Comme il s'agit d'un val, cette propriété n'est pas modifiable, il nest donc pas gênant quelle soit publique.

Il est tout à fait possible de la garder privée en utilisant le mot-clé private:

class Animal(private val pattes: Int, private val couleur: String) { ...

Si on veut une propriété modifiable on remplace val par var. Attention dans ce cas, à la visibilité de la propriété qui est par défaut publique.

Enfin il y a le cas particulier des case classes ou il n'est pas nécessaire d'utiliser val car les attributs d'une case class sont immuable et publiquement accessible (à moins d'utiliser private).

case class Animal(pattes: Int, couleur: String)
 

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Rédigé par Bliz

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Publié le 23 Novembre 2016

En scala l'utilisation des expressions régulières combinée avec le pattern matching permet de simplifier l'extraction de groupes à l'intérieur des regex.

Par exemple imaginons que nous devons extraire les composants d'une date au format aaaa-mm-dd (soit année-mois-jour).

Il nous faut tout d'abord une regex pour extraire les 3 composants: (\d{4})-(\d{2})-(\d{2}). On utilise 3 groupes (les parenthèses) composés de 4 puis 2 digits et séparé par des -.

Ensuite il n'y a plus qu'a combiner cette regex avec un pattern matching. Ce qui donne:

// la date à parser
val str = "2016-11-23"
// la regex pour extraire les composants
val date = """(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})""".r

str match {
   case date(annee, mois, jour) => println(s"Date $jour/$mois/$annee")
   case _ => println("date invalide")
}

 

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Rédigé par Bliz

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Publié le 10 Octobre 2016

Play ne supporte pas nativement la serialisation d'enum vers json. (Je pense qu'il s'agit d'une sombre histoire de compatibilité avec la version Java de Play).

Qu'à cela ne tienne on peut facilement écrire un json format qui fonctionne pour n'importe quelle Enumeration en quelques lignes:

import play.api.libs._

object EnumFormat {
   def formatEnum[E <: Enumeration](enum: E): Format[E#Value] = {
      // méthode pour gérer les erreurs en cas de valeur d'enum inconnue
      def readError(json: JsValue) =
         ValidationError("Can't parse {}, expected one of {}",
             json,
             enum.values.map(_.toString).mkString(", ")
        )

      new Format[E#Value] = {
         override def reads(json: JsValue): JsResult[E#Value] =
            json.validate[String]
              .map(s => Try(enum.withName(s)).toOption)
              .collect(readError(json)) { case Some(e) => e }

         override def writes(e: E#Value): JsValue =
           JsString(e.toString)
   }
}

 

Ensuite il n'y a plus qu'à utiliser EnumFormat.format pour définir un format json pour n'importe quelle enum:

object MyEnum extends Enumeration {
  // Enum avec Oui et Non comme valeur
   val Oui, Non = Value
  implicit val format = EnumFormat.format(MyEnum)
}

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Rédigé par Bliz

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Publié le 10 Octobre 2016

Play ne fournit pas par défaut de format pour sérialiser une map en Json. Bien sûr si vous utiliser une Map[String, V] et que vous avez un format implicitement disponible pour le type V alors vous pouvez sérialiser votre map sans effort supplémentaire.

 

En revanche lorsque les clés sont d'un type non-standard. Par exemple pour sérialiser une map dont les clés sont aussi une case class. Dans ce cas autant écrire un format qui supporte n'importe quel type the map: Map[K, V].

 

Pour cela on utilise une case class qui va comporter 2 champs: 1 pour la clé et un pour la valeur. Ce qui donnera le json suivant:

 

[
  {
    "key": {....},
    "value": {...}
  }, {
    "key": {...},
    "value": {....}
  },
  ...
]

 

Il faut donc définir la case class suivante avec les champs key et value:

case class Entry[K, V](key: K, value: V)

 

Ensuite il faut écrire le format qui permettra de sérialiser notre map vers/depuis json:

import play.api.libs.json._
import play.api.libs.functional.syntax._

object MapFormat {
   def format[K, V](implicit formatKey: Format[K], formatValue: Format[V]) =
     new Format[Map[K, V]] {
        // on définit un format qui permet de sérialiser notre case class Entry
        implicit def formatEntry = (
          (__ \ "key").format[K] ~
          (__ \ "value").format[V]
        )(Entry.apply, unlift(Entry.unapply[K, V]))
       
// Apparemment Json.format[Entry[K, V]] ne fonctionne pas
       // (Assertion error at runtime)


      // gère la transformation Map[K, V] vers json

     override def writes(entries: Map[K, V]): JsValue =
        // on transforme notre map en sequence d'Entry et on sérialise vers json
        Json.toJson(entries.map { case (key, value) => Entry(key, value)})

      // gère la transformtion json -> Map[K, V]
      override
def reads(json: JsValue): JsResult[Map[K, V]] =
         // parse le json en List[Entry[K, V]]
         // puis extrait les paires clé/valeur pour en faire une map

         Json.fromJson[List[Entry[K, V]]](json).map(
           _.map(entry => entry.key -> entry.value).toMap
        )
   }
}

 

L'utilisation est la suivante:

// définit les type pour les clés et les valeurs
case class MyKey(underlying: String)

case class MyValue(underlying: String)
// ainsi que les format qui vont avec
implicit val formatKey = Json.format[MyKey]
implicit val formatValue = Json.format[MyValue]
implicit val mapFormat = MapFormat.format[MyKey, MyValue]
// définit notre map
val myMap = Map(
   MyKey("1") -> MyValue("A"),
   MyKey("2") -> MyValue("B")
)
val json = Json.toJson(myMap)

Ce qui produit le json suivant:

[
  {
    "key": {
     
"underlying": "1"
   },
    "value": {
     
"underlying": "A"
   }
  }, {
    "key": {
     
"underlying""2"
   },
    "value": {
     
"underlying": "B"
   }
  }
]

Ici les types MyKey and MyValue sont intentionnellement trop simple. Mais ce qui est bien c'est que le format fonctionne avec n'importe quel type du moment qu'il y a un format disponible.

Et enfin les formats pour les types MyKey et MyValue sont normalement définis dans les companions object pour éviter des problèmes d'import.

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Rédigé par Bliz

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Publié le 16 Septembre 2016

J'ai récemment eu un build sbt qui échouait à cause d'un OutOfMemory exception.

La solution: donner plus de mémoire à sbt. Et la bonne nouvelle c'est que c'est maintenant beaucoup plus simple. Il suffit d'ajouter l'option -mem. Par exemple:

sbt -mem 2048 run

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Rédigé par Bliz

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Publié le 13 Septembre 2016

Dans un fichier build.sbt les dépendances se déclarent de la façon suivante:

libraryDependencies += "org.nd4j" % "nd4j-native-platform" % "0.5.0"

mais parfois on trouve aussi un double pourcent "%%"

libraryDependencies += "com.typesafe.akka" %% "akka-actor" % "2.4.8"

Quelle est la différence ?

Dans le premier cas (%) on déclare une dépendance vers une librairie java (qui ne dépend pas de la version de scala donc). Dans ce cas le % est suffisant.

Dans le deuxième cas on déclare une dépendance vers une librairie scala qui dépend de la version de scala. Le %% ajoute automatiquement la version de scala au nom de la librairie.

C'est donc équivalent à ceci:

libraryDependencies += "com.typesafe.akka" % "akka-actor_2.11" % "2.4.8"

Notez le suffixe '_2.11' à la fin du nom de la librairie. Le %% permet de l'ajouter automatiquement.

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Rédigé par Bliz

Publié dans #Scala

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Publié le 12 Août 2016

En ce moment je développe une application play scala et j'utilise donc sbt pour compiler et lancer mon application.

Le moyen le plus simple que j'ai trouvé pour la debugger et de lancer l'appli avec l'option -jvm-debug:

sbt -jvm-debug 9999 run

Ensuite j'utilise mon IDE (IntelliJ dans mon cas) que je configure pour debugger une application distante sur le port que j'ai spécifier avec l'option -jvm-debug.

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Rédigé par Bliz

Publié dans #Scala, #Play

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Publié le 20 Octobre 2015

J'utilise Gatling pour tester mon application (pour l'instant uniquement un service REST).

J'ai une liste de requêtes JSON dans un fichier et je veux que Gatling envoie chacune de ces requêtes à mon service REST.

Mon fichier contient une requête json par ligne. (ce n'est donc pas un fichier json valide mais chaque ligne est un objet json valide indépendamment).

Le problème est que mon fichier contient plusieurs milliers de lignes et qu'il ne tient pas entièrement en mémoire.

La solution que j'ai trouvé consiste à utiliser un "feeder" sur mesure qui va itérer sur les lignes du fichier est injecté chaque ligne json dans la session, de sorte qu'il sera très facile de former les requêtes HTTP.

Voilà ce que ça donne:

package com.patatos.gatling

import java.util.zip.GZIPInputStream

import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.core.action.builder.ActionBuilder
import io.gatling.core.structure.ChainBuilder
import io.gatling.http.Predef._
import io.gatling.http.action.HttpRequestActionBuilder
import io.gatling.http.request.Body

class MySimulation extends Simulation {
   val httpProtocol = http.baseURL("http://localhost:8080")

   private def sendRequest: HttpRequestActionBuilder = http("SendRequest")
      .put("/myservice")
      .header("Content-Type", "application/json")
      .body(StringBody("${json}"))
      .check(status is 200)
   }

   def samples: Iterator[String] = scala.io.Source.fromInputStream(
      new GZIPInputStream(getClass.getResourceAsStream("/gatling_input.gz"))
   ).getLines

   // iterator qui tourne en boucle sur le fichier d'input
   val feeder = Iterator.continually(samples)
      .flatten
      .map(json => Map("json" -> json))

   //scenario
   val scn = scenario("My Simulation").repeat(100000) {
      feed(feeder).exec(sendRequest)
   }

   setUp(scn.inject(atOnceUsers(4)))
      .protocols(httpProtocol)
      .assertions(global.successfulRequests.percent.is(100))

}

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Rédigé par Bliz

Publié dans #Scala

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