2009-06-28 7 views

답변

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스칼라가 그리 좋지 않다는 것을 알지만 여기에 스칼라에 대한 FRP에 대한 의견이있는 블로그가 있습니다 : Functional Reactive Programming (FRP) in Scala (Fresca, ScalaFX)here은 위의 링크로 안내하는 stackoverflow 대화를 보여주는 reddit입니다. .

나는 스칼라의 FRP 기능에 대한 몇 가지 질문이있을 것이다.
의 현재 상태는 ScalaFX입니까? 은 3 개월 이후로 업데이트되지 않았습니다 ... 현재 사용 가능합니까?

그냥 되지 공식 출시는 아직이 확실히 사용할 수 있습니다.

다른 FRP 프레임 워크가 있습니까 (예 : Fresca reborn)?

Fresca가 Scala의 FRP에서 첫 번째 시도였습니다. 현재 트렁크에 이 여러 측면에서 프레스 카에 향상과 같은 그대로 SFX는 프레스 카에 후계자로 볼 수 있습니다.

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Odersky 등의 논문 "Deprecating the Observer Pattern"도 참조하십시오. 그것은 논문을 위해 개발 된 Scala.React 라이브러리를 설명합니다.

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이 종이는 실제로 아주 좋습니다. 정말 저에게 FRP의 모든 솜털 모양이 무엇인지 이해하게되었습니다 ... –

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[여기] (http://infoscience.epfl.ch/record/176887)는 새 버전입니다. –

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또한 http://stackoverflow.com/q/11619680/403455를 참조하십시오. –

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반응성있다 - http://github.com/nafg/reactive. 저장소에는 현재 두 개의 프로젝트가 있습니다. reactive-core는 독립형 FRP 라이브러리입니다. reactive-web은 매우 동적이며 상호 작용이 가능한 Lift 웹 응용 프로그램을 만들기가 쉽도록 만들어졌습니다. 그것은 IObservable의 자리를 복용 관찰 가능한 특성으로, 마이크로 소프트의 반응성 확장 라이브러리에서 영감을, 그리고 많은 수신이 LINQ의 API에있는 스칼라 컬렉션 API에 맞게 조정되어 http://github.com/erikrozendaal/scala-reactive

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나는 스윙 GUI에서 리 액티브 코어를 시도해 보았고 사용하기가 꽤 즐거웠다. 실제로 가장 큰 고통은 언어 관련입니다. 스칼라는 응용 프로그램에 더 유용한 구문을 사용할 수 있습니다. – Owen

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@Owen - 재미 있습니다. 지원서는 어디에 사용합니까? 추신 공유 할 수있는 스윙 브리지가 있습니까? – nafg

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'신호'는 응용 프로그램입니다. 그리고 저는 어떤 종류의 다리도 사용하지 않았습니다. 난 반응 코드를 스윙 코드와 혼합했다. 스윙 구성 요소가 매우 상태가 좋지만 사용할 수 있기 때문에 약간 지저분하다. 결국 모든 것이 github에있게 될 것입니다. – Owen

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스칼라 반응이있다. 넷플릭스에 의해 개발 된 JVM에 대한

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https://github.com/Netflix/RxJava 기능 반응성 프로그래밍 라이브러리.

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Rx (Reactive Extensions)는 FRP 의미에서 "기능적 반응 형 프로그래밍"이 아니지만 일반 의미에서 기능적이며 반응 적이라고 주장 할 수 있습니다. – tunesmith

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Coursera Principles of Reactive Programming 코스는 RxScala을 촉진합니다.

는 RxScala 스칼라에 반응성 확장을 제공합니다. Rx는 .NET 용으로 으로 처음 구현되었으며 현재 Java로 구현 중입니다. RxScala 프로젝트는 RxJava 용 어댑터 입니다. 그 코드는 서브 디렉토리 RxJava 저장소에 있습니다.

이 라이브러리는 아직 완료되지 않습니다. 향후 버전에서 변경 내용을 깨는 것은 입니다.

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Li Haoyi가 Scala.Rx입니다. 즉, 그것은 Scala.React (의 일부)의 간단하고 쉬운 사용 및 상호 운용성 재 상상이 될 것을 목표로하고있다.

Rx 접미사로 오해하지 마십시오. 스칼라.Rx는 Reactive Extensions with .NET과는 관련이 거의 없습니다. Scala.Rx는 비동기 및 이벤트 스트림에 다소 시간 변화하는 값으로 초점을 맞추지 않으며 자동 변경 전파를 통해 함수 종속성을 표현합니다.