Elixir

应用PETAL(Phoenix、Elixir、TailwindCSS、AlpineJS、LiveView)技术栈构建一个简化版的Instagram Web应用程序<!--more--> 在第 3 局部中，咱们增加了个人资料页面以及关注和显示帐户的性能，在这部分中，咱们将解决用户的帖子。您能够赶上Instagram 克隆 GitHub Repo。 让咱们首先增加一个路由来显示用于增加帖子的表单，关上lib/instagram_clone_web/router.ex： scope "/", InstagramCloneWeb do pipe_through :browser live "/", PageLive, :index live "/:username", UserLive.Profile, :index live "/p/:id", PostLive.Show # <-- THIS LINE WAS ADDED end scope "/", InstagramCloneWeb do pipe_through [:browser, :require_authenticated_user] get "/users/settings/confirm_email/:token", UserSettingsController, :confirm_email live "/accounts/edit", UserLive.Settings live "/accounts/password/change", UserLive.PassSettings live "/:username/following", UserLive.Profile, :following live "/:username/followers", UserLive.Profile, :followers live "/p/new", PostLive.New # <-- THIS LINE WAS ADDED end在文件夹中创立咱们的实时视图文件lib/instagram_clone_web/live/post_live： ...

应用PETAL(Phoenix、Elixir、TailwindCSS、AlpineJS、LiveView)技术栈构建一个简化版的Instagram Web应用程序<!--more--> 在第 1 局部中，咱们已实现所有设置并筹备好根本布局，让咱们开始解决用户设置。您能够赶上Instagram 克隆 GitHub Repo。 让咱们首先创立路由，关上lib/instagram_clone_web/router.ex并在范畴下增加以下 2 条路由:require_authenticated_user： scope "/", InstagramCloneWeb do pipe_through [:browser, :require_authenticated_user] get "/users/settings/confirm_email/:token", UserSettingsController, :confirm_email live "/accounts/edit", UserLive.Settings live "/accounts/password/change", UserLive.PassSettings end而后咱们须要创立这些 liveview 文件，在该文件夹内创立一个名为user_liveunder 的文件夹lib/instagram_clone_web/live，增加以下 4 个文件： lib/instagram_clone_web/live/user_live/settings.ex lib/instagram_clone_web/live/user_live/settings.html.leex lib/instagram_clone_web/live/user_live/pass_settings.ex lib/instagram_clone_web/live/user_live/pass_settings.html.leex 在咱们的导航题目中，咱们须要链接到该新路线，lib/instagram_clone_web/live/header_nav_component.html.leex在第 60 行关上，将以下内容增加到Settings live_patch to: <%= live_patch to: Routes.live_path(@socket, InstagramCloneWeb.UserLive.Settings) do %> <li class="py-2 px-4 hover:bg-gray-50">Settings</li><% end %>当初，当咱们拜访该链接时，咱们应该会呈现谬误，因为文件是空的，因而关上lib/instagram_clone_web/live/user_live/settings.ex并增加以下内容： defmodule InstagramCloneWeb.UserLive.Settings do use InstagramCloneWeb, :live_view @impl true def mount(_params, session, socket) do socket = assign_defaults(session, socket) {:ok, socket} endend当初咱们应该有一个空白页面，只有顶部导航栏，所以让咱们开始工作吧。 ...

应用PETAL(Phoenix、Elixir、TailwindCSS、AlpineJS、LiveView)技术栈构建一个简化版的Instagram Web应用程序<!--more--> 更好的学习办法是亲自动手构建货色，让咱们应用很棒的 PETAL（Phoenix、Elixir、TailwindCSS、AlpineJS、LiveView）堆栈构建一个简化版的 Instagram Web 应用程序，并深刻理解函数式的黑暗世界编程和最热门的孩子在凤凰框架与LiveView。 我不认为本人是一名老师，也不是任何方面的专家，我只是一个像你一样的普通人。任何人都能够遵循，即便您可能会被整个堆栈吓倒，这是一种新技术，不是很风行，而且没有很多资源和资料。如果您是一位经验丰富的开发人员，那么您不会有任何问题，这并不意味着如果您是初学者，您就无奈跟上，我会尽力使其对初学者敌对，但我不会具体介绍堆栈的每个基础知识或网络开发，所以你曾经被正告了。 Elixir 是我有幸学习和尝试的最好的语言之一，我想与世界分享我的激情，我心愿其他人能感触到我对这门语言的感触。 免责申明： Elixir、函数式编程、Phoenix 框架，可能听起来、看起来很艰难和简单，但它基本不是，比其余任何货色都容易，它可能不适宜每个人，因为咱们的想法并不相同，但对于那些认为就像我尝试的感觉一样。TailwindCSS 可能有些回心转意，看起来不值得尝试，我晓得，因为我也是这么感觉的，但只有尝试一下，你用得越多，它就会变得越有意义，你就会越喜爱它，它让 CSS 变得不简单，让你不放弃前端开发，CSS依然会很苦楚，作为开发者，咱们没有急躁把UI弄好，但它是一股新鲜空气。 咱们不会在本文中实现整个我的项目，这将是一系列文章，因而这将是第 1 局部。我假如您有本人的开发环境，装置了 Elixir，我的开发环境是在带有 WSL 的 Windows 10 上。咱们将尽力尽可能具体，但放弃简略，这仅用于学习目标，因而它不会是准确的正本，也不会具备所有性能，咱们将尽可能靠近实在的货色，也咱们不会专一于使网站具备响应能力，咱们只会使其实用于大屏幕。 让咱们首先转到终端并应用 LiveView 创立一个新的 Phoenix 应用程序。 $ mix phx.new instagram_clone --live 装置并获取所有依赖项后。 $ cd instagram_clone && mix ecto.create 我创立了一个 GitHub 存储库，您能够在此处拜访Instagram 克隆 GitHub 存储库，您能够随便应用代码，欢送奉献。 让咱们运行服务器以确保一切正常。 $ iex -S mix phx.server 如果没有谬误，当您拜访 http://localhost:4000/ 时，您应该会看到默认的 Phoenix 框架主页 我应用 Visual Studio Code，因而我将应用以下命令关上我的项目文件夹。 $ code . 当初让咱们在 mix.exs 文件中增加混合依赖项。 ...

Nx 是一个 BEAM 上的，用于操作张量（tensor）和数值计算的新库。Nx 冀望为elixir、erlang以及其它 BEAM 语言关上一扇大门，通往一个簇新的畛域 -- 用户可能应用 JIT 和高度特殊化的 tensor 操作来减速他们的代码。本文中，你会学到根底的操作 Nx 的办法，以及如何将其用于机器学习利用中。 适应 TensorNx 的 Tensor 相似于 PyTorch 或 TensorFlow 的 tensor，NumPy 的多维数组。用过它们，那就好办。不过它与数学定义不完全一致。Nx 从 Python 生态里借鉴了许多，所以适应起来应该是很容易。Elixir 程序员能够把 tensor 设想为嵌套列表，附带了一些元数据。 iex> Nx.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])#Nx.Tensor< s64[2][3] [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ]>Nx.tensor/2 是用来创立 tensor 的，它能够承受嵌套列表和标量： iex> Nx.tensor(1.0)#Nx.Tensor< f32 1.0>元数据在 tensor 被检视时能够看到，比方例子里的 s64[2][3] 和 f32。Tensor 有形态和类型。每个维度的长度所组成的元祖形成了形态。在下面的例子里第一个 tensor 的形态是 {2, 3}，示意为 [2][3]： iex> Nx.shape(Nx.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])){2, 3}把 tensor 设想为嵌套列表的话，就是两个列表，每个蕴含3个元素。嵌套更多： ...

LiveBook 是 elixir 团队新推出的一款利用，能够应用它很不便地在浏览器中编写文章，并且在其中运行 elixir 代码。 我很好奇是否应用 LiveBook 间接更改以后服务器的路由配置，使得咱们能够实现实时部署服务。比方咱们在 LiveBook 里写好一个页面，而后间接配置到某个 url 门路上，他人就能够拜访到。这样感觉十分酷，省去了繁琐的配置打包和公布的流程，而且从实践上是齐全能够实现的。 说干就干，首先我在 fly.io 上部署了一个收费的 livebook 实例，你也能够在本地部署，很不便的。 启动之后在左侧的配置按钮里抉择 Runtime settings，选则 Embedded。即在 livebook 自身的 erlang node 里执行代码。livebook 为了保障安全性和隔离性，默认是会另启动一个 node 来执行代码的，也就是 Elixir standalone 选项，但这样咱们是无奈批改路由配置的。 批改好之后，我新建了一个文档，就能够开始写代码了。Livebook 应用的是 Phoenix 框架，其底层的 HTTP 服务器是 Cowboy，再底层是 ranch。所以咱们先通过 :ranch.info() 来获取以后服务器的一些信息。从返回值里咱们晓得了以后的 ranch server 的ref是 LivebookWeb.Endpoint.HTTP，所有的路由（或者叫散发 Dispatch） 配置都是在这外面保留。下一步咱们就能够对 dispatch 配置进行批改。 每个http申请都会被散发到不同的 handler（这个怎么翻译来着，抓手？），所以咱们首先须要写一个用于测试的 handler。 defmodule TestHandler do @behaviour :cowboy_handler def init(req, state) do req = :cowboy_req.reply(200, %{ "content-type" => "text/plain" }, "Hello World!", req) {:ok, req, state} endend它的性能非常简单，无论收到什么都返回你好世界。接下来将它配置到咱们的 dispatch 外面，留神要保留之前的 dispatch 内容，否则咱们的 livebook 就拜访不了了哈哈。 ...

“咱们不短少计算机，短少的是聪慧地应用计算机的办法。”日常编程的时候，我有时候会不盲目的把计算机当成一个人，以对人谈话的形式来给计算机布置任务。然而，计算机和人类的一个次要区别就是，它会一字不差地执行程序，遇到非凡状况时不会做变通。 比方咱们想统计一个文件里的词频，最直观的形式就是： File.stream!("path/to/some/file")|> Enum.flat_map(&String.split(&1, " "))|> Enum.reduce(%{}, fn word, acc -> Map.update(acc, word, 1, & &1 + 1)end)|> Enum.to_list()第一行是应用 File.stream!/1 关上文件，它能够让咱们逐行读取文件，这一步不会把文件内容读取进去。第二行就不得了了，会把文件的全部内容都读取到内存中。在这里如果文件过大，有可能间接就撑爆内存了。 File.stream!("path/to/some/file")|> Stream.flat_map(&String.split(&1, " "))|> Enum.reduce(%{}, fn word, acc -> Map.update(acc, word, 1, & &1 + 1)end)|> Enum.to_list()既然 Enum.flat_map/2 太过暴力，咱们就用 Stream.flat_map/2 来代替它，这样，在第二行仍旧不会读取任何文件内容。到第三行的 Enum.reduce/3 这里会开始逐行读取文件内容并且应用一个 hash map 来统计词频。这样做根本不会呈现内存爆炸的状况了。当初的处理器根本都是多核的，咱们能不能把多核处理器利用起来呢？ 不便起见，咱们用上面这个列表示意文件的每一行（只管这样就无奈体现出解决大文件的特点了，但咱们只有晓得程序不会一下子读取全部内容到内存就行了） data = [ "rose are red", "violets are blue"]第一步，和 Stream 相似，咱们生成一个 lazy 的 Flow 数据结构： opts = [stages: 2, max_demand: 1]flow = flow |> Flow.from_enumerable(opts)%Flow{ operations: [], options: [stages: 2, max_demand: 1], producers: {:enumerables, [["rose are red", "violets are blue"]]}, window: %Flow.Window.Global{periodically: [], trigger: nil}}stages 能够了解为并行的外围数量，实质上是参加并行处理的gen_stage 过程数量。这里咱们设置为2，与双核机器上的默认配置雷同。 ...

在 elixir 里能够用 Stream 来示意有限长的序列，例如 0，1，2，3... 就能够示意为： iex> s = Stream.iterate(0, & &1 + 1)#Function<62.50989570/2 in Stream.unfold/2>如果咱们想要计算这个数列中每5个数的和，就能够应用 Stream.transform 函数： iex> s1 = Stream.transform(s, {0, 0}, fn x, {sum, count} ->...> if count == 5 do ...> {[sum], {x, 1}} ...> else...> {[], {sum + x, count + 1}} ...> end...> end)#Function<60.50989570/2 in Stream.transform/3>iex> Enum.take(s1, 10)[10, 35, 60, 85, 110, 135, 160, 185, 210, 235]它是 Enum.flat_map_reduce 的 Stream 版本。

相熟 erlang/elixir 的敌人们应该晓得 application 的概念，它是一种非凡的构造，用于启动和进行一个利用。每当咱们新建一个 erlang/elixir 我的项目，也同时新建了一个同名的 利用。在应用依赖库的时候，个别每个依赖库也是一个利用，会在咱们运行我的项目时被载入和启动。 那么，erlang是如何治理这些利用的呢？这就是 :application_controller 发挥作用的中央了。所有的利用的载入、启动等状态的保留和变更，都要通过这个过程。 # 列出以后的全副利用状态> :application_controller.info()虚利用不是所有的利用都会启动过程树，有些利用即便处于 :started 状态，也没有启动任何过程。权且称这种利用为虚利用吧。 跟踪利用我之前文章里提到的 bony_trance 库来跟踪一下 在load 和 start 一个利用时，:application_controller 过程都做了什么吧。 stop 利用iex(3)> :application_controller.stop_application :play#PID<0.44.0> RECEIVED +67.069019sMESSAGE: {:"$gen_call", {#PID<0.199.0>, #Reference<0.2783639343.3287547907.121340>}, {:stop_application, :play}}#PID<0.44.0> SENT TO: :code_server +0.000047sMESSAGE: {:code_call, #PID<0.44.0>, {:ensure_loaded, Logger.Translator}}#PID<0.44.0> RECEIVED +0.004582sMESSAGE: {:code_server, {:module, Logger.Translator}}#PID<0.44.0> SENT TO: :code_server +0.000033sMESSAGE: {:code_call, #PID<0.44.0>, {:ensure_loaded, Logger.Utils}}#PID<0.44.0> RECEIVED +0.002413sMESSAGE: {:code_server, {:module, Logger.Utils}}#PID<0.44.0> SENT TO: :code_server +0.000012sMESSAGE: {:code_call, #PID<0.44.0>, {:ensure_loaded, :calendar}}#PID<0.44.0> RECEIVED +0.012388sMESSAGE: {:code_server, {:module, :calendar}}12:38:54.714 [info] Application play exited: :stopped:ok#PID<0.44.0> SENT TO: Logger +0.000015sMESSAGE: {:notify, {:info, #PID<0.64.0>, {Logger, ["Application ", "play", " exited: " | ":stopped"], {{2021, 11, 28}, {12, 38, 54, 714}}, [erl_level: :notice, domain: [:otp], error_logger: %{report_cb: &:application_controller.format_log/1, tag: :info_report, type: :std_info}, file: "application_controller.erl", function: "info_exited/3", gl: #PID<0.64.0>, line: 2119, mfa: {:application_controller, :info_exited, 3}, module: :application_controller, pid: #PID<0.44.0>, report_cb: &:application_controller.format_log/2, time: 1638074334714339]}}}#PID<0.44.0> SENT TO: #PID<0.199.0> +0.000015sMESSAGE: {#Reference<0.2783639343.3287547907.121340>, :ok}首先向 code_server 确认一些必要的用于打印log的模块是已载入的, 这一步的后果会缓存，之后不用反复询问。如果该利用有 application 过程，则会向其发送 :stop 音讯。最初打印出利用已进行的log。 ...

自从 erlang OTP 团队开设技术博客以来，很多高质量的文章让咱们有机会可能理解 erlang 外部的各种机制。 譬如最近的这篇 https://www.erlang.org/blog/p... ，就讲述了在 erlang 虚拟机中是如何对 “N对1” 的过程消息传递进行性能优化的。 本文只是站在笔者的角度对文章内容进行转述，如有了解谬误或者不到位的中央，敬请在评论中指出。 下面这张图很直观地体现了优化的成果，这是在多核机器上，很多过程同时向一个过程发送短消息的性能比照。其中横轴是过程数量，纵轴是每秒操作数。能够看到在优化后，曾经实现了程度扩大，即过程数量越多，每秒操作数越多。而在优化之前，过程数越多，性能越低。 在深刻理解这个优化是如何做到的之前，先来理解一下 erlang 虚拟机中的信号（signal）机制。 在 erlang 虚拟机中，实体(entity)代表所有并发执行的货色，包含过程、Port 等等。一般的过程音讯也是一种信号。信号的程序遵循以下规定： 如果实体 A 先发送信号 S1 给 B, 而后发送 S2 给 B。那么 S1 保障不会在 S2 之后达到。 艰深地讲，设想一条N个车道的公路，不容许超车，那么在同一条车道上，汽车的程序是肯定的；而不同车道之间，汽车的前后总是在变动。 下图是在优化之前，一个过程内简略构造。 过程发送音讯的步骤是这样的： 调配一个链表的节点，其中蕴含信号获取外信号队列（OuterSinalQueue）的锁将信号节点增加到外信号队列的前面开释锁。过程收取音讯的步骤是这样的： 获取外信号队列的锁将外信号队列的内容增加到内信号队列（InnerSinalQueue）前面开释锁。以上是选项 {message_queue_data, off_heap} 开启时的机制。而默认的选项是 {message_queue_data, on_heap}, 本次的这个优化其实只作用于 off_heap 的状况，也就是如果咱们没有对 message_queue_data 这个选项进行配置，那么这个优化就和咱们无关。那么默认状况下的消息传递步骤是什么呢？尽管和这个优化无关，但文章里还是具体介绍了一下： 发送音讯的步骤： 尝试用 try_lock 来获取主过程锁（MainProcessLock）。如果胜利：1.在过程的主堆（main heap）上为信号调配空间，并将信号复制到那里2.调配一个链表节点，蕴含指向那个信号的地位的指针3.获取外信号队列锁4.将信号节点增加到外信号队列的前面5.开释外信号队列锁6.开释主过程锁如果失败：1.调配一个链表的节点，其中蕴含信号2.获取外信号队列锁3.将信号节点增加到外信号队列的前面4.开释外信号队列锁。能够看出 on_heap 的益处就是在获取主过程锁胜利的状况下，信号数据被间接复制到了过程的主堆上。害处就是须要获取主过程锁，来避免在这个过程中产生垃圾回收。所以，在十分多的过程同时给一个过程发消息的时候，off_heap具备更好的扩展性，因为不须要去争抢接收者的主过程锁。 尽管如此，外信号队列锁仍旧是一个性能瓶颈。 上面咱们能够聊聊如何优化了。 回顾咱们之前提到的 erlang 虚拟机对于信号程序的要求，能看出咱们须要的是一条N车道的公路，当初却只有一个收费站（接收者的外信号队列锁），车全堵在这了。优化的计划显然也跃然纸上了，就是减少“收费站“的数量。通过简略地对发送者过程的pid做哈希，将信号分流到64个 slot 队列中。 只有在同时获取外信号队列的过程数量超过肯定阈值的时候，此优化才会被触发。 ...

想平常一样关上 github，发现我最喜爱的编程语言 elixir 公布了新的版本。立马下载安装，没想到一运行公司的我的项目，爆了一堆谬误。 1首先看到的是： warning: ^^^ is deprecated. It is typically used as xor but it has the wrong precedence, use Bitwise.bxor/2 instead查了一下 Changelog，原来这个函数曾经被淘汰了，像提醒里说的那样改为 Bitwise.bxor/2 就能够了。 2而后 elixir 1.12 版本修改了一个对于 behaviour 的bug。之前如果某个 callback 的实现函数没有标注 @impl true 的话是不会有正告的。当初会报： warning: module attribute @impl was not set for function xxx/2 callback (specified in XXX). This either means you forgot to add the "@impl true" annotation before the definition or that you are accidentally overriding this callback咱们把 @impl true 在对应函数下面加上就能够了。 ...

形容 开发 Elixir 的时候，根本都是在 MacOS 或者 Linux 下。对于 bcrypt_elixir 这个包 须要用到 nmake 去构建和编译。 装置必须工具 先去下载安装 Microsoft Visual Studio, 我这里装置的是2019的。为了必须的 nmake 须要装置 应用 C++ 的桌面开发. 装置实现后，先设置 nmake到环境变量中。 如果不晓得 nmake 在哪，能够关上资源管理器 去到 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019 而后通过搜寻栏搜素 nmake.exe. 这里找到了4个，有两个是 x86 文件夹下， 两个是 x64 文件夹下. 具体设置那个到环境变量中，应用对应零碎是多少位的那个。例如我这里是 x64 文件夹下的。 设置后，从新 应用 mix deps.get 命令，可能提醒你须要应用 cmd /k "C:\Program Files (x86)\....\vcvarsall.bat" amd64 如果呈现下面提醒，跟着它操作就行了。只是把两头的 "C:\Program Files (x86)....\vcvarsall.bat" 换成你零碎中 vcvarsall.bat 所在的目录。也是去下面那个 2019 中搜寻进去。 最初就是执行 mix deps.compile 从新编译之前的 bcrypt_elixir 包了。 我这里中途呈现了 modules base64url not found 的问题,引入了base64url 包都不行。然而执行下面后，从新执行 mix compile, 而后 mix deps.get 后又能够了，起因不明。 ...

在编辑形象语法树(AST) 的时候, 咱们常常须要遍历整个构造, elixir 规范库中提供了两种遍历形式. 举个例子, 有这样一个 AST: quote do add(1, 2)endquote 后的数据结构是这样: {:add, [], [1, 2]}用图像示意的话, 大略就是这样, 有很显著的层级关系: Prewalkprewalk 就是以从外层到内层的程序, 进行遍历. 留神最初返回的元组里, 第二个参数才是咱们的 acc. iex(5)> Macro.prewalk(ast, [], fn ...(5)> x, acc ->...(5)> {x, acc ++ [x]}...(5)> end...(5)> ){{:add, [], [1, 2]}, [{:add, [], [1, 2]}, 1, 2]}postwalk 正相反, 是从外向外遍历. iex(6)> Macro.postwalk(ast, [], fn...(6)> x, acc -> ...(6)> {x, acc ++ [x]} ...(6)> end ...(6)> ){{:add, [], [1, 2]}, [1, 2, {:add, [], [1, 2]}]}

在 elixir 中罕用的数据结构都是不可变（immutable）的，也就是每次批改实际上是在内存中新建一个数据。不可变数据的益处是能够防止副作用，不便测试，缩小bug。毛病也很显著，就是速度慢。 例如 advent of code 2020 的第23天Part2 这道题，通过应用可变的数据结构，能够大幅晋升速度。 题目粗心是：给定一个数列，结尾9个数是 “389125467”，前面是 10 到 1百万，最初一个数连贯到结尾造成环。以 3 为以后数，执行以下操作 100 百万次 —— “将以后数左边3个数拿起，而后在残余的数字里寻找一个指标数，它比以后数小，且值最靠近，如果没有，则返回最大的数。将拿起的3个数插入到指标数的左边。以以后数左边的数作为新的以后数。” 在 elixir 里是无奈间接操作链表指针的，但咱们能够用 map 来模仿一个单链表： defmodule MapList do def new do %{} end def put(s, a, next) do Map.put(s, a, next) end def find(s, a) do Map.get(s, a) end def exchange(s, a, x) do Map.get_and_update!(s, a, fn c -> {c, x} end) end end上面是理论的解题逻辑： ...

如何递归调用匿名函数，这个问题困扰我很久了。直到我据说了 Y 组合子。 一般的递归函数是这样的： defmodule M do def foo(x) do case x do 0 -> 0 n -> foo(n-1) + n end endend而后我一步步把它革新成匿名函数，首先，函数体大抵不会变： foo = fn x -> case x do 0 -> 0 n -> foo.(n-1) + n endend这里第二个 foo 的中央应该是 foo 这个函数自身被递归调用，然而这个时候 foo 的定义还没有实现。没关系，遇到不晓得的货色，就把它作为参数吧。 所以咱们批改了函数的定义，让它首先从参数 g 承受它自身的定义，因为 g 就是 bar， 为了失去下面的本来的 foo ， 须要将它自身作为参数传递给本人，用 g.(g) 来失去 foo。 这里有点绕，可能须要多看几遍。 bar = fn g -> # 上一步里的 foo 从这里开始 fn x -> case x do 0 -> 0 n -> g.(g).(n-1) + n end endendbaz = bar.(bar)接下来想方法先把 g.(g)这个货色替换掉，替换的准则是不扭转运行时的执行逻辑： ...

Advent of code 2020 elixir 解法回顾 （上） 网络上有很多乏味的编程题库，其中 Advent of code 近几年收到越来越多人的关注。起因是题目很乏味，联合圣诞节主题，在圣诞节前的25天每天一题。另外不限度编程语言，只须要输出正确答案即可。每做出一题还会失去一颗圣诞树上的小星星，有成就感。往年我应用 elixir 来解题，转眼间曾经做了过半的题目，于是写一篇文章来回顾一下。如果你也想尝试解题，倡议做完再看。 第一天第一局部是从一个由数字组成的列表中，找到两个数，它们的和等于2020，返回它们的积。 为了让查问快一些，我用了一个 MapSet （查问复杂度 O(1)) 来代替 List (查问复杂度O(n)) 存储这些数字，而后遍历 List，在 MapSet 中寻找可能和以后的数相加等于 2020 的数。 Enum.reduce_while(list, mapset, fn x, acc -> if MapSet.member?(acc, 2020 - x) do {:halt, x * (2020 - x)} else {:cont, MapSet.put(acc, x)} endend)第二局部是把两个数变成了三个数。能够三次遍历 List，而后应用 raise 语句来抛出异样从在找到满足条件的数时突破循环。因为题目规定不能够重复使用同一个地位的数，所以须要记录每个数的 index。 也能够应用三次嵌套的 reduce_while 来寻找答案，益处是不须要 raise 和 index 了，毛病是代码看起来很丑。 Enum.reduce_while(list, list, fn x, list -> case Enum.reduce_while(tl(list), tl(list), fn y, list -> case Enum.reduce_while(tl(list), tl(list), fn z, list -> if x + y + z == 2020 do {:halt, x * y * z} else {:cont, tl(list)} end end) do [] -> {:cont, tl(list)} a -> {:halt, a} end end) do [] -> {:cont, tl(list)} a -> {:halt, a} endend)第二天第一局部和第二局部都是依据既定的规定来统计非法的 “明码” 的数量，不同之处是应用的规定不同。第一局部的规定是字符串里某个字母呈现的次数，例如 1-2 z 示意字符串里只能由 1 到 2 个 z 。比拟麻烦的中央可能就是把规定解码进去，如果你相熟正则表达式会比拟快。而后依据规定查看每个 "password"。 ...

mix.exs 增加依赖{:ejabberd, "~> 20.4"}配置 ejabberd application config/config.exsconfig :ejabberd, file: "config/ejabberd.yml", log_path: 'logs/ejabberd.log'config :mnesia, dir: 'mnesiadb/'下载官网示例配置文件到 config/ejabberd.yml https://github.com/processone... 编译mix.deps get mix compileopenssl 问题===> /Users/lidashuang/Github/ejabberd/deps/fast_tls/c_src/fast_tls.c:21:10: fatal error: 'openssl/err.h' file not foundopenssl https://github.com/processone... 设置环境变量 export LDFLAGS="-L/usr/local/opt/openssl/lib"export CFLAGS="-I/usr/local/opt/openssl/include/"export CPPFLAGS="-I/usr/local/opt/openssl/include/"

平时应用 iex 进行调试时常常会遇到须要从新关上 iex 的状况，这时候方才输出的历史内容就全副失落了。那么如何让 iex 保留历史记录呢？ 只须要在你的 shell 的 profile 外面加上这一行（例如 bash 对应的 ~/.bash_profile 文件： export ERL_AFLAGS="-kernel shell_history enabled"source 之后，iex就会保留历史记录啦。默认的下限是 512kb，如果想要更多，把命令改成： export ERL_AFLAGS="-kernel shell_history enabled -kernel shell_history_file_bytes 1024000"就能够啦.

高负载高并发问题，不仅仅呈现在面试中，在日常生活中也很常见，比方周末去冷落的商场吃饭，餐厅们口常常会须要排队取号。能够演绎为“需要”和“资源”的不匹配，多进去的“需要”的不到满足，就须要有适合的机制让这些”需要“进行 期待 或者 撤销。 让咱们用 elixir 模仿这样一个场景：一个服务器里一共有 3 个座位，每进来1个客人就要占用一个座位，座位占满之后服务器就无奈提供服务。 defmodule M5 do use GenServer @seats 3 @wait_timeout 1000 def start() do GenServer.start(__MODULE__, :ok) end def enter(pid) do GenServer.call(pid, :enter, @wait_timeout) end def leave(pid) do GenServer.cast(pid, :leave) end def init(_) do {:ok, @seats} end def handle_call(:enter, {_pid, _ref}, seats) do IO.puts("got enter request") if seats > 0 do {:reply, :ok, print(seats - 1)} else {:noreply, print(seats)} end end def handle_cast(:leave, seats) do IO.puts("free seats: #{seats}") {:noreply, print(seats + 1)} end defp print(seats) do IO.puts("free seats: #{seats}") seats endend再定义这样一个函数，模仿客人们同时要求进入服务器，如果得不到响应，就会 BOOM！ ...

在 erlang 虚拟机中，port 是链接 process 的消息传递世界，与 erlang 虚拟机之外 linux 零碎世界的桥梁。在 process 看来，port是一种非凡的资源。 让咱们来看看在 elixir 中能够如何操作 port。 新建 portiex(5)> port = Port.open('computer', [])#Port<0.5>留神 port 的 name 因为历史起因须要应用 charlist. 新建胜利后会失去一个 port 的 id。 查看 port 信息iex(6)> Port.info port[ name: 'computer', links: [#PID<0.105.0>], id: 40, connected: #PID<0.105.0>, input: 0, output: 0, os_pid: :undefined]咱们看到一个 port 能够 link 到多个 porcess，这里的 link 机制和 process 之间的 link 机制是一样的，即 crash 会传导。 一个 port 同时只能 connect 到一个 process。connect 意味着 port 的所有音讯都会发送到这个 process. ...

初学 elixir 时就被它不便的文档编写形式所吸引，咱们能够这样编写模块的文档和函数的文档： defmodule M4 do @moduledoc """ Module doc for M4. """ @doc "function doc for f" def f do endend能够在 repl 里间接查看，也能够生成网页版的文档。 iex(2)> h M4 M4 Module doc for M4.iex(3)> h M4.f def f() function doc for f那么 elixir 到底是如何从代码文件中获取到 doc 内容的呢。 Code.fetch_docs规范库的 Code 模块里自带了很多用于解决源文件的函数，其中 Code.fetch_docs 能够间接获取一个模块里全副的 doc 内容： iex(1)> Code.fetch_docs M4{:docs_v1, 2, :elixir, "text/markdown", %{"en" => "Module doc for M4.\n"}, %{}, [{{:function, :f, 0}, 6, ["f()"], %{"en" => "function doc for f"}, %{}}]}让咱们来看看它的外部实现： ...

有时咱们在批改程序的时候只是心愿给旧的函数增加一个参数，咱们能够应用macro来简化这一流程。 这里是一个简略的例子，咱们应用了一个名为 define 的宏，它的作用是增加一个名为 state 的参数到函数里。 defmodule M3 do use M2, head: :state define f(:a, a) define f(:b, b) define g(a, c)endiex(1)> h M3.f def f(state, atom, a) define 宏的实现是这样的： defmodule M2 do defmacro __using__(opts) do head = opts[:head] Module.put_attribute(__CALLER__.module, :__head__, head) quote do import M2 end end defmacro define(call) do case Macro.decompose_call(call) do {f, a} -> mod = __CALLER__.module var = Module.get_attribute(mod, :__head__) |> Macro.var(nil) args = [var | a] quote do def unquote(f)(unquote_splicing(args)) do IO.puts("args: #{inspect(unquote(args))}") end end _ -> raise "invalid args" end endend次要的几个点： ...