dans un environnement professionnel

Transcription

1 dans un environnement professionnel

2 Questions Quels langages et paradigmes connaissez vous? Procédural/Structuré? C, VB, Delphi? Objet? Java, C#, C++, PHP, Python, Ruby? Déclaratif? SQL? Logique? Prolog? Fonctionnel? Haskell, Ocaml?

3 Présentation

4 Un exemple On veut lancer 2 dés à 6 faces, 200 fois

5 Un exemple On veut lancer 2 dés à 6 faces, 200 fois On calcule la somme des 2 faces pour chaque lancer

6 Un exemple On veut lancer 2 dés à 6 faces, 200 fois On calcule la somme des 2 faces pour chaque lancer On affiche l histogramme correspondant, en mode texte

7 Un exemple On veut lancer 2 dés à 6 faces, 200 fois On calcule la somme des 2 faces pour chaque lancer On affiche l histogramme correspondant, en mode texte 2: XXXX 3: XXXXXXXXXX 4: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 5: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 6: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 7: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 8: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 9: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 10: XXXXXXXXXXXXXX 11: XXXXXXXXXXXX 12: XXXX

8 Une solution en Java

9 Une solution en Scala

10 La «vraie» solution en Scala Stream.continually(util.Random.nextInt(6)+util.Random.nextInt(6)+2).take(200).groupBy(identity).toList.sortBy(_._1).foreach { case(a, b) => println(a+":" + "X" * b.size) }

11 Pourquoi s y intéresser Un meilleur Java 100% compatible

12 Pourquoi s y intéresser Un meilleur Java 100% compatible Plus concis

13 Pourquoi s y intéresser Un meilleur Java 100% compatible Plus concis Inférence de types

14 Pourquoi s y intéresser Un meilleur Java 100% compatible Plus concis Inférence de types Librairie standard plus riche (collections, String )

15 Pourquoi s y intéresser Un meilleur Java 100% compatible Plus concis Inférence de types Librairie standard plus riche (collections, String ) Plus puissant : n- uplets, définition d opérateurs, pattern matching, DSL

16 Pourquoi s y intéresser Un meilleur Java 100% compatible Plus concis Inférence de types Librairie standard plus riche (collections, String ) Plus puissant : n- uplets, définition d opérateurs, pattern matching, DSL Interpréteur pour les tâches «rapides»

17 Un meilleur Java package example trait Similarity { def issimilar(x: Any): Boolean def isnotsimilar(x: Any): Boolean =!issimilar(x) } class Point(val x: Int = 0, val y: Int = 0) extends Similarity { def issimilar(obj: Any) = obj.isinstanceof[point] && obj.asinstanceof[point].x == x def +(p: Point) = new Point(x+p.x, y+p.y) } object Point extends App { val p1 = new Point(1, 2) val p2 = new Point val p3 = new Point(5) val p4 = new Point(y=6) val p5 = p2 + p4 println(p2.isnotsimilar(p5)) }

18 Pourquoi s y intéresser La programmation fonctionnelle est de plus en plus fréquente : Java 8, C#, VB#, F#, C++ 11, Swift, Fortran 95, PHP 5.3, Ruby/Python, Map/ Reduce

19 Pourquoi s y intéresser La programmation fonctionnelle est de plus en plus fréquente : Java 8, C#, VB#, F#, C++ 11, Swift, Fortran 95, PHP 5.3, Ruby/Python, Map/ Reduce Un des rares langages vraiment hybride

20 Pourquoi s y intéresser La programmation fonctionnelle est de plus en plus fréquente : Java 8, C#, VB#, F#, C++ 11, Swift, Fortran 95, PHP 5.3, Ruby/Python, Map/ Reduce Un des rares langages vraiment hybride Il est plus intéressant pour un programmeur de connaître d autres langages que d approfondir celui qu il maitrise

21 2012 Pourquoi s y intéresser

22 2015 Pourquoi s y intéresser

23 Pour la petite histoire Développé en Europe (à l EPFL) Conçu par Martin Odersky A conçu Generic Java qui va donner les génériques qu on connaît depuis Java 5 Le compilateur qu il a écrit va être repris par Sun pour faire javac Puis il a voulu faire un «meilleur» Java, moins limitant A commencé par Funnel, simple mais trop «pur», élégant d un point de vue théorique mais peu pratique En 2002/2004, Scala apparaît : plus pragmatique mais toujours mixant fonctionnel et objet

24 La programmation fonctionnelle

25 La programmation fonctionnelle Un vaste sujet qui nécessiterait plusieurs cours

26 La programmation fonctionnelle Un vaste sujet qui nécessiterait plusieurs cours Un programme est une fonction, composé d autres fonctions

27 La programmation fonctionnelle Un vaste sujet qui nécessiterait plusieurs cours Un programme est une fonction, composé d autres fonctions On transforme des données, on ne les modifie pas (elles sont immutables comme String en Java)

28 La programmation fonctionnelle Un vaste sujet qui nécessiterait plusieurs cours Un programme est une fonction, composé d autres fonctions On transforme des données, on ne les modifie pas (elles sont immutables comme String en Java) Historiquement, cela fait des langages plus lents et typés «recherche universitaire»

29 La programmation fonctionnelle Un vaste sujet qui nécessiterait plusieurs cours Un programme est une fonction, composé d autres fonctions On transforme des données, on ne les modifie pas (elles sont immutables comme String en Java) Historiquement, cela fait des langages plus lents et typés «recherche universitaire» Mais de plus en plus utilisé dans le monde réel (Erlang, R)

30 Composition

31 Composition def randomchars = Stream.continually(util.Random.nextPrintableChar)

32 Composition def randomchars = Stream.continually(util.Random.nextPrintableChar) def randomcharswithlength(n: Int) = { val length = util.random.nextint(n) randomchars.take(length) }

33 Composition def randomchars = Stream.continually(util.Random.nextPrintableChar) def randomcharswithlength(n: Int) = { val length = util.random.nextint(n) randomchars.take(length) } def randomcharstream(n: Int) = Stream.continually(randomCharsWithLength(n))

34 Composition

35 Composition def randomstrings(n: Int) = randomcharstream(n).map { s => s.mkstring }

36 Composition def randomstrings(n: Int) = randomcharstream(n).map { s => s.mkstring } def find(n: Int, count: Int, s: String) = randomstrings(n).take(count).filter(_.contains(s))

37 Composition def randomstrings(n: Int) = randomcharstream(n).map { s => s.mkstring } def find(n: Int, count: Int, s: String) = randomstrings(n).take(count).filter(_.contains(s)) randomstrings(10).zipwithindex.find(_._1.contains( "foo")).map { _._2 }

38 Composition

39 Composition def firsta = randomstrings(10).zipwithindex.find(_._1.contains("a")).m ap { _._2 }.getorelse(0)

40 Composition def firsta = randomstrings(10).zipwithindex.find(_._1.contains("a")).m ap { _._2 }.getorelse(0) def averagea(n: Int) = Stream.continually(firstA).take(n).reduce(_+_)/n

41 Composition def firsta = randomstrings(10).zipwithindex.find(_._1.contains("a")).m ap { _._2 }.getorelse(0) def averagea(n: Int) = Stream.continually(firstA).take(n).reduce(_+_)/n def parallelaveragea(n: Int) = Stream.continually(firstA).take(n).par.reduce(_+_)/n

42 Les gains

43 Les gains Map/reduce : on code moins, on peut paralléliser, distribuer

44 Les gains Map/reduce : on code moins, on peut paralléliser, distribuer Option : plus de null pointer et on utilise map

45 Les gains Map/reduce : on code moins, on peut paralléliser, distribuer Option : plus de null pointer et on utilise map Code plus fiable Commutateur en Erlang: 31.5 ms d indisponibilité par an lang_github.pdf

46 Les gains Map/reduce : on code moins, on peut paralléliser, distribuer Option : plus de null pointer et on utilise map Code plus fiable Commutateur en Erlang: 31.5 ms d indisponibilité par an lang_github.pdf On réutilise plus le code qu en programmation objet

47 Scala : un langage hybride

48 Scala : un langage hybride On garde la mutabilité

49 Scala : un langage hybride On garde la mutabilité On peut commencer en mode «meilleur Java»

50 Scala : un langage hybride On garde la mutabilité On peut commencer en mode «meilleur Java» Puis introduire de l immutabilité et des fonctions progressivement

51 Scala : un langage hybride On garde la mutabilité On peut commencer en mode «meilleur Java» Puis introduire de l immutabilité et des fonctions progressivement Les performances sont équivalentes à Java

52 Scala : un langage hybride On garde la mutabilité On peut commencer en mode «meilleur Java» Puis introduire de l immutabilité et des fonctions progressivement Les performances sont équivalentes à Java Très puissant : opérateurs, XML et autres DSLs, implicits, macros...

53 Scala : un langage hybride On garde la mutabilité On peut commencer en mode «meilleur Java» Puis introduire de l immutabilité et des fonctions progressivement Les performances sont équivalentes à Java Très puissant : opérateurs, XML et autres DSLs, implicits, macros... Mais il faut savoir se limiter : lang.org/ old/node/8610

54 Les niveaux suivant Odersky Level A1: Beginning application programmer Java- like statements and expressions: standard operators, method calls, conditionals, loops, try/catch class, object, def, val, var, import, package Infix notation for method calls Simple closures Collections with map, filter, etc. for- expressions Level A2: Intermediate application programmer Pattern matching Trait composition Recursion, in particular tail recursion XML literals Level A3: Expert application programmer Folds, i.e. methods such as foldleft, foldright Streams and other lazy data structures Actors Combinator parsers Level L1: Junior library designer Type parameters Traits Lazy vals Control abstraction, currying By- name parameters Level L2: Senior library designer Variance annotations Existential types (e.g., to interface with Java wildcards) Self type annotations and the cake pattern for dependency injection Structural types (aka static duck typing) Defining map/flatmap/withfilter for new kinds of for- expressions Extractors Level L3: Expert library designer Early initializers Abstract types Implicit definitions Higher- kinded types

55 Dans le monde réel

56 Ecosystème

57 Ecosystème On peut utiliser toutes les librairies Java

58 Ecosystème On peut utiliser toutes les librairies Java Certaines ont des «wrappers» : Swing, slf4j, Google Guice, JPA, JMX, MongoDB, Hadoop, Spring

59 Ecosystème On peut utiliser toutes les librairies Java Certaines ont des «wrappers» : Swing, slf4j, Google Guice, JPA, JMX, MongoDB, Hadoop, Spring D autres supportent naturellement Java et Scala : Play, Akka, Spark...

60 Ecosystème On peut utiliser toutes les librairies Java Certaines ont des «wrappers» : Swing, slf4j, Google Guice, JPA, JMX, MongoDB, Hadoop, Spring D autres supportent naturellement Java et Scala : Play, Akka, Spark... Les librairies Java s utilisent telles quelles mais on écrit plus de code

61 Ecosystème On peut utiliser toutes les librairies Java Certaines ont des «wrappers» : Swing, slf4j, Google Guice, JPA, JMX, MongoDB, Hadoop, Spring D autres supportent naturellement Java et Scala : Play, Akka, Spark... Les librairies Java s utilisent telles quelles mais on écrit plus de code Supporté par Eclipse, Idea, Netbeans, Emacs et autres

62 Scalatest

63 Equivalent de Junit Scalatest

64 Scalatest Equivalent de Junit Mais en Scala donc un DSL

65 Scalatest

66 Spark

67 Spark Implémente map/reduce comme Hadoop mais en plus rapide

68 Spark Implémente map/reduce comme Hadoop mais en plus rapide Utilisé par Amazon, Ebay, IBM, NASA, Yahoo...

69 Spark Implémente map/reduce comme Hadoop mais en plus rapide Utilisé par Amazon, Ebay, IBM, NASA, Yahoo... Très simple

70 Spark Implémente map/reduce comme Hadoop mais en plus rapide Utilisé par Amazon, Ebay, IBM, NASA, Yahoo... Très simple Trés rapide : peut trier 100 To en 23 min et 1000 To en 234 min

71 Spark Implémente map/reduce comme Hadoop mais en plus rapide Utilisé par Amazon, Ebay, IBM, NASA, Yahoo... Très simple Trés rapide : peut trier 100 To en 23 min et 1000 To en 234 min petabyte- sort.html

72 Spark def avg(n: Int) = sc.parallelize(1 to n).map{ i => firsta }.reduce(_+_)/n

73 Spark def avg(n: Int) = sc.parallelize(1 to n).map{ i => firsta }.reduce(_+_)/n def time[a](f: => A) = { val s = System.nanoTime val ret = f printf("time: %.2f sec\n", (System.nanoTime- s)/ 1.0e9) ret }

74 Scala.js On écrit en Scala et il compile en Javascript

75 Scala.js On écrit en Scala et il compile en Javascript Le code est concis et efficace

76 Scala.js On écrit en Scala et il compile en Javascript Le code est concis et efficace Intégré avec Node.js et autres

77 Scala.js On écrit en Scala et il compile en Javascript Le code est concis et efficace Intégré avec Node.js et autres On peut le voir comme un exemple «ultime» de DSL

78 Scala.js

79 Scala.Js

80 Play Un framework complet pour faire des sites Web Utilisable en Java et Scala Typé «rapide et efficace», moins de contraintes que J2EE, rechargement à chaud Utilisé par LinkedIn, Coursera

81 Play Très complet : RESTful Templates Authentification CRUD Validation (par annotations) Planificateur de tâches SMTP mailer JSON & XML Persistence basée sur JPA Embarque une base de données pour simplifier les tests (h2) Embarque un framework de tests etc.

82 Play

83 Autres lang.org/display/sw/tools +and+libraries

84 Twitter

85 Twitter Ils utilisaient (et utilisent) Ruby et Ruby on Rails

86 Twitter Ils utilisaient (et utilisent) Ruby et Ruby on Rails Très efficace pour le front- end mais peu adapté aux traitements longs (performance, GC...)

87 Twitter Ils utilisaient (et utilisent) Ruby et Ruby on Rails Très efficace pour le front- end mais peu adapté aux traitements longs (performance, GC...) Besoin d un typage fort

88 Twitter Ils utilisaient (et utilisent) Ruby et Ruby on Rails Très efficace pour le front- end mais peu adapté aux traitements longs (performance, GC...) Besoin d un typage fort Ils ont regardé d autres langages : C++, Python, Erlang, Java, JRuby...

89 Twitter Ils utilisaient (et utilisent) Ruby et Ruby on Rails Très efficace pour le front- end mais peu adapté aux traitements longs (performance, GC...) Besoin d un typage fort Ils ont regardé d autres langages : C++, Python, Erlang, Java, JRuby... La gestion de la concurrence est un gros plus dans Scala

90 Guardian.co.uk Fondé en 1821 mais a choisi de devenir principalement numérique

91 Guardian.co.uk Fondé en 1821 mais a choisi de devenir principalement numérique La 1 ère architecture était basée sur Java, Spring, Hibernate, Velocity et Oracle

92 Guardian.co.uk Fondé en 1821 mais a choisi de devenir principalement numérique La 1 ère architecture était basée sur Java, Spring, Hibernate, Velocity et Oracle Mais elle était trop monolithique et pas assez flexible => l ajout de nouvelles fonctions était long

93 Guardian.co.uk Fondé en 1821 mais a choisi de devenir principalement numérique La 1 ère architecture était basée sur Java, Spring, Hibernate, Velocity et Oracle Mais elle était trop monolithique et pas assez flexible => l ajout de nouvelles fonctions était long Python + Django était une solution viable mais qui nécessitait de réécrire le code Java

94 Guardian.co.uk Ils utilisaient Scala à travers Scalatest pour leur code Java

95 Guardian.co.uk Ils utilisaient Scala à travers Scalatest pour leur code Java Ils ont donc généralisé son usage

96 Guardian.co.uk Ils utilisaient Scala à travers Scalatest pour leur code Java Ils ont donc généralisé son usage Puis sont passé à Play + Akka

97 Guardian.co.uk Ils utilisaient Scala à travers Scalatest pour leur code Java Ils ont donc généralisé son usage Puis sont passé à Play + Akka Plus de 2 millions de pages vues par jour

98 Guardian.co.uk Ils utilisaient Scala à travers Scalatest pour leur code Java Ils ont donc généralisé son usage Puis sont passé à Play + Akka Plus de 2 millions de pages vues par jour 0 interruption de service

99 Autres LinkedIn (ont construit Apache Kafka) Electricité de France Trading Novell Xerox FourSquare Sony Siemens

100 Echecs

101 Echecs Yammer ( est un réseau social d entreprise

102 Echecs Yammer ( est un réseau social d entreprise Après avoir décidé de migrer de Scala à Java, ils ont fait machine arrière en 2011

103 Echecs Yammer ( est un réseau social d entreprise Après avoir décidé de migrer de Scala à Java, ils ont fait machine arrière en 2011 Ils citent : La complexité du langage D avoir sous- estimé le travail de formation et la difficulté de trouver des programmeurs Scala expérimentés Une compatibilité ascendante imparfaite Des problèmes de performance

104 Echecs Yammer ( est un réseau social d entreprise Après avoir décidé de migrer de Scala à Java, ils ont fait machine arrière en 2011 Ils citent : La complexité du langage D avoir sous- estimé le travail de formation et la difficulté de trouver des programmeurs Scala expérimentés Une compatibilité ascendante imparfaite Des problèmes de performance La plupart des objections relèvent de l organisation ou ne sont plus valides

105 Echecs Yammer ( est un réseau social d entreprise Après avoir décidé de migrer de Scala à Java, ils ont fait machine arrière en 2011 Ils citent : La complexité du langage D avoir sous- estimé le travail de formation et la difficulté de trouver des programmeurs Scala expérimentés Une compatibilité ascendante imparfaite Des problèmes de performance La plupart des objections relèvent de l organisation ou ne sont plus valides Mais il ne faut pas sous- estimer le coût du changement et savoir le faire progressivement

106 Notre expérience

107 Density

108 Density Editeur de progiciels pour la gestion d actifs, les mutuelles...

109 Density Editeur de progiciels pour la gestion d actifs, les mutuelles... 1 millions de lignes de Java en 10 ans

110 Density Editeur de progiciels pour la gestion d actifs, les mutuelles... 1 millions de lignes de Java en 10 ans lignes «techniques», lignes «métier»

111 Density Editeur de progiciels pour la gestion d actifs, les mutuelles... 1 millions de lignes de Java en 10 ans lignes «techniques», lignes «métier» Scala utilisé depuis 2 ans pour le nouveau code technique

112 Density Editeur de progiciels pour la gestion d actifs, les mutuelles... 1 millions de lignes de Java en 10 ans lignes «techniques», lignes «métier» Scala utilisé depuis 2 ans pour le nouveau code technique Le code «métier» reste en Java (8 depuis peu)

113 Les connections «résilientes»

114 Les connections «résilientes» L application garde des connections à la base de données

115 Les connections «résilientes» L application garde des connections à la base de données On veut qu elle détecte les pertes de connection, prévienne l utilisateur et lui propose de se reconnecter

116 Les connections «résilientes» L application garde des connections à la base de données On veut qu elle détecte les pertes de connection, prévienne l utilisateur et lui propose de se reconnecter Mais cela peut arriver n importe où dans le code (persistence automatique)

117 Les connections «résilientes» L application garde des connections à la base de données On veut qu elle détecte les pertes de connection, prévienne l utilisateur et lui propose de se reconnecter Mais cela peut arriver n importe où dans le code (persistence automatique) Certains opérations peuvent être réessayées, d autres non

118 Les connections «résilientes» L application garde des connections à la base de données On veut qu elle détecte les pertes de connection, prévienne l utilisateur et lui propose de se reconnecter Mais cela peut arriver n importe où dans le code (persistence automatique) Certains opérations peuvent être réessayées, d autres non

119 Les connections «résilientes»

120 Les connections «résilientes» On encapsule les connection et les «statements» dans une facade

121 Les connections «résilientes» On encapsule les connection et les «statements» dans une facade On l écrit en Java avec Eclipse

122 Les connections «résilientes» On encapsule les connection et les «statements» dans une facade On l écrit en Java avec Eclipse On convertit en Scala avec javatoscala.com/

123 Les connections «résilientes» On encapsule les connection et les «statements» dans une facade On l écrit en Java avec Eclipse On convertit en Scala avec javatoscala.com/ On écrit un «retry» et on le met devant les méthodes qui le supportent

124 Les connections «résilientes»

125 Les connections «résilientes» On encapsule les connection et les «statements» dans une facade avec la même interface

126 Les connections «résilientes» On encapsule les connection et les «statements» dans une facade avec la même interface On l écrit en Java avec Eclipse

127 Les connections «résilientes» On encapsule les connection et les «statements» dans une facade avec la même interface On l écrit en Java avec Eclipse On convertit en Scala avec javatoscala.com/

128 Les connections «résilientes» On encapsule les connection et les «statements» dans une facade avec la même interface On l écrit en Java avec Eclipse On convertit en Scala avec javatoscala.com/ On écrit «retry», «safely» et on les met devant les méthodes qui le supportent

129 Les connections «résilientes»

130 Reporting avec Birt

131 Reporting avec Birt On intègre un outil de reporting open- source : Birt

132 Reporting avec Birt On intègre un outil de reporting open- source : Birt Ecrit en Java

133 Reporting avec Birt On intègre un outil de reporting open- source : Birt Ecrit en Java API complexe

134 Reporting avec Birt On intègre un outil de reporting open- source : Birt Ecrit en Java API complexe Le gain est faible

135 Reporting avec Birt

136 Reporting avec Birt

137 Un compilateur de formules

138 Un compilateur de formules Le but est de définir des formules sur les champs de nos objets

139 Un compilateur de formules Le but est de définir des formules sur les champs de nos objets Nous utilisons un interpréteur Java modifié (BeanShell) mais c est lent

140 Un compilateur de formules Le but est de définir des formules sur les champs de nos objets Nous utilisons un interpréteur Java modifié (BeanShell) mais c est lent L éditeur ne fait pas de complétion comme un IDE

141 Un compilateur de formules

142 Un compilateur de formules Pour l éditeur, nous utilisons Ensime embarqué

143 Un compilateur de formules Pour l éditeur, nous utilisons Ensime embarqué Si on a une classe Java Foo avec geta et getb, on génère, on compile et on charge :

144 Avantages et inconvénients : notre expérience

145 Avantages et inconvénients : notre expérience Avantages

146 Avantages et inconvénients : notre expérience Avantages Très puissant

147 Avantages et inconvénients : notre expérience Avantages Très puissant Plus concis, plus agréable à programmer

148 Avantages et inconvénients : notre expérience Avantages Très puissant Plus concis, plus agréable à programmer Permet d envisager le parallélisme plus sereinement

149 Avantages et inconvénients : notre expérience Avantages Très puissant Plus concis, plus agréable à programmer Permet d envisager le parallélisme plus sereinement Permet de faire du code plus fiable tout en restant rapide

150 Avantages et inconvénients : notre expérience Avantages Très puissant Plus concis, plus agréable à programmer Permet d envisager le parallélisme plus sereinement Permet de faire du code plus fiable tout en restant rapide Inconvénients

151 Avantages et inconvénients : notre expérience Avantages Très puissant Plus concis, plus agréable à programmer Permet d envisager le parallélisme plus sereinement Permet de faire du code plus fiable tout en restant rapide Inconvénients Langage complexe et presque trop riche : il faut savoir se limiter

152 Avantages et inconvénients : notre expérience Avantages Très puissant Plus concis, plus agréable à programmer Permet d envisager le parallélisme plus sereinement Permet de faire du code plus fiable tout en restant rapide Inconvénients Langage complexe et presque trop riche : il faut savoir se limiter Besoin de changer (un peu) notre environnement de développement

153 Avantages et inconvénients : notre expérience Avantages Très puissant Plus concis, plus agréable à programmer Permet d envisager le parallélisme plus sereinement Permet de faire du code plus fiable tout en restant rapide Inconvénients Langage complexe et presque trop riche : il faut savoir se limiter Besoin de changer (un peu) notre environnement de développement Recrutement possible mais moins facile

154 Avantages et inconvénients : notre expérience Avantages Très puissant Plus concis, plus agréable à programmer Permet d envisager le parallélisme plus sereinement Permet de faire du code plus fiable tout en restant rapide Inconvénients Langage complexe et presque trop riche : il faut savoir se limiter Besoin de changer (un peu) notre environnement de développement Recrutement possible mais moins facile Part de marché et pérennité correctes mais loin de Java

155 Alternatives

156 Java 8 Alternatives

157 Alternatives Java 8 Autre langages : Clojure, Erlang, Haskell, F#...

158 Questions?