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D’une programmation objet
classique aux Free Monads
8 ans de Scala dans Rudder
François ARMAND
far@normation.com
Vincent MEMBRÉ
vme@normation.com
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What’s about?
Est-ce que la programmation fonctionnelle
améliore la qualité des développements ?
(en vrai, entre nous?)
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Maturité de l’écosystème
● Lightbend (ex TypeSafe): L’entreprise
derrière Scala
● LAMP: Un Labo sur le développement de
Scala
● Scala Center: Promotion du langage dans
la communauté OSS
● TypeLevel: Rassemblement de la
communauté poussant les aspects
fonctionnels du langage
● Netflix, IBM, Twitter, Linked In, Xebia,
Criteo … Scala est partout !
Photo historique de la première assemblée de TypeLevel
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What’s about?
Est-ce que la programmation fonctionnelle
améliore la qualité des développements ?
OUI!
Questions ?
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What’s about?
Est-ce que la programmation fonctionnelle
améliore la qualité des développements ?
● 8 ans que nous développons Rudder en Scala
○ 8 ans que l’on pratique son aspect fonctionnel
● Qu’est ce que Scala nous apporte ?
● Des exemples, sortis directement de notre code, et
commentés rien que pour vous !
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Qui parle ?
● 11 ans de Scala
● CTO @Normation
● Lead-dev de Rudder
● choix de Scala il y a
8 ans pour Rudder
● Etude “LaFoSec” avec
l’ANSSI en 2011
Continuous Configuration for Effective Compliance
François ARMAND / @fanf42
● 6 ans de Scala
● Développeur
● backend / api /
packaging ...
● Release manager
Vincent MEMBRÉ / @macbuche
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Scala (historique)
● Créé par Martin Odersky à l’École Polytechnique
Fédérale de Lausanne (EPFL)
● Mêle les principes Objet et Fonctionnel (“dot theory”)
● 2004: Release publique (2.0)
● 2008: Early adopters: communauté très réduite
● 2010: Adoption en hausse: Scala 2.8, API Collection
● 2015: Scala devient hype! (Avec Spark et Big Data)
● La Recherche continue avec Dotty (futur compilateur)
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Qu’est ce qu’on aime dans Scala?
Le compilateur est notre meilleur ami !
Si ça compile, c’est quasiment bon!
(Bon des fois c’est un petit peu long…, mais ca vaut le coût!)
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Qu’est ce qu’on aime dans Scala?
L’expressivité du langage apporte beaucoup
● Tout est expression
● Peu de boilerplate
● Permet de produire un code concis
● Facile à maintenir
Particulièrement mis en valeur avec:
Les implicits
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Qu’est ce qu’on aime dans Scala?
Un système de type puissant et précis
● L’intention se retrouve dans les types, du TDD (t => type!)
● Facile d’exprimer la sémantique du programme
● Abstractions et compositions par des propriétés prouvées
● Des refactoring de grande ampleur sans douleur
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Exemples concrets tirés de Rudder
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Les bases
● Uniquement du code non mutable + fonctions
○ (quelques rares cas, scope limité à une fonction ou moins)
● JAMAIS de NULL !
○ Option[String]
● Pas de “String Typing”
○ ex: pas de String,
○ mais des NodeID
● Repousser les effets de bord au maximum
○ Un coeur pur !
● Fonctions d’ordre supérieur, lambda
○ ex: collection: filter, map, etc
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Les bases
● simple à comprendre, comportements répétables
○ structure de données complètement initialisées
○ pas de mutation ou d’I/O, uniquement des transformations
○ les types permettent de comprendre les intentions
● aide du compilateur lors de refactoring
○ “si ça compile, c’est (presque) bon”
● limiter le boilerplate
○ peu de cérémonie
○ se focaliser sur le but, l’intention
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Bénéfices

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ADT (Sum Type)
● Pattern matching (couverture de totalité)
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def getPeople(id: PeopleId): Either[Error,Option[People]] = {...}
val message = getPeople(PeopleId(“Alice”) match {
case Right(Some(alice)) => s“Alice age is ${alice.age}”
case Right(None) => “Alice not found!”
case Left (Error(msg) => s“Error with storage: ${msg}”
}
println(message)
● Déclaration de sum type (presque simple)
sealed abstract class Either[+A, +B] { … }
final case class Left [+A, +B](a: A) extends Either[A, B]
final case class Right[+A, +B](b: B) extends Either[A, B]

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ADT (Sum Type)
● rendre impossible les états illégaux
○ moins de complexité “accidentelle”
● aide du compilateur sur la totalité des traitements
● les cas d’erreurs sont des données comme les autres
○ on conserve la transparence référentielle
● faciliter la composition de programme
○ programmation fonctionnelle == légos
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Bénéfices

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● Décrire la logique du programme
● sucre syntaxique “For comprehension”
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● Gérer les erreurs de façon pure et composable
● S’appuyer sur des lois mathématiques :
○ on sait que la tuyauterie fonctionne,
○ on peut se concentrer sur la logique métier
Bénéfices
Monade, erreurs &
for comprehension

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Monade, erreurs &
for comprehension
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● Chaque ligne renvoie Either[Error, T]
● Either est une monade
● résultat: Either[Error, T]
○ T = type de la dernière ligne

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Implicits
● La “Scala touch”
○ https://www.slideshare.net/Odersky/what-to-keave-implicit
● permet de laisser le compilateur choisir
automatiquement certains paramètres
● exemples d’utilisation :
○ passage de contexte
○ implémentation de “types classes”
○ preuve de théorèmes
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Ecosystème: bibliothèques “FP”
● “ bibliothèques qui fournissent des abstractions pour
la programmation fonctionnelle en Scala ”
● tiennent compte des spécificités de la JVM
○ constructions stack-safe
○ optimisations (pression sur le GC)
● fournissent des éléments de base des Catégories :
○ monoïd, semi-group, applicative functor, monad, …
○ des instances: IO, Writer, Either, Error, etc.
○ Free Monad
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Scalaz & Cats

20. Tous droits réservés
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Ecosystème: bibliothèques “FP”
● Free Monad
○ abstraction couramment employée pour proposer un DSL (Domain
Specific Language) et des interpréteurs de ce DSL
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Scalaz & Cats
Commands
(monads)
Interpreters
Programme Résultat
DSL
(ADT paramétré
=> functors)
Données Pures

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Ecosystème: bibliothèques “FP”
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Doobie : principle JDBC
● DSL de construction de requêtes JDBC
● basé sur des Free Monad
● https://www.slideshare.net/normation/doobie-feedbacks-from-the-trenches-scalaio-2016
● gestion propre des sessions, transactions, …
● gestion propre des erreurs, null, …
● Mapping “case class” ⇔ SQL gratuit et automatique
Bénéfices

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Ecosystème: bibliothèques “FP”
● DSL de gestion de “Task” (unité de programme)
● exécutés sur un scheduler (asynchrone, parallel, etc)
● … à base de Free Monads
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Monix: programmation asynchrone pure FP
● facilité de rajouter des contraintes
○ rate limitation, exécution ordonnée, sémaphores...
● pas de gestion manuelle des threads / futures / etc
● Pour les tests: contrôle du temps via un faux scheduler
Bénéfices

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Next steps
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Plus de bibliothèques
fonctionnelles (pures)
⇒ JSON, serveur REST
Property-based testing
⇒ scalacheck
Nos propres DSL et nos
interpréteurs

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Conclusion
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● libération: le code évolue dans un cadre clairement défini, répétable
● vers une “lingua franca” trans-bibliothèques,
○ mais aussi trans-langage de programmations (Haskell, OCaml…)
“recettes”
(design patterns)
Abstraction avec
propriétés prouvés,
lois de composition
programmation
Orientée Objet
Programmation
fonctionnelle
Design Top-bottom,
framework
Design bottom-up,
bibliothèques

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Questions ?
François ARMAND
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Vincent MEMBRÉ
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