Один из моих любимых топиков в программировании - различные способы зафиксировать выполнение процесса программы на определенном месте и затем вернуться к нему. Это также называют Continuation. Впервые возможности которые за этим скрыты меня впечатлили когда я погружался в генераторы и в реализацию Redux Sagas. И теперь в каждом новом языке ищу нечто подобное и нахожу новые возможности, как это можно применять.
В языках, с которыми я сталкивался чаще всего есть одна из форм сontinuation -
async/await. Чаще всего мы маркируем функции как async и чтобы зафиксировать состояние программы и отдать управление куда-то еще используем await. Такая маркировка еще называется раскраской функций. Однако, этот подход требует сложной поддержки всего этого дела со стороны рантайма, например, в Rust для этого вообще много интересной низкоуровневой возьни - посмотрите на то как там работает Tokio и какие в нем используются примитивы. Генераторы примерно туда же, хотя они как правило дают чуть больше контроля над процессом выполнения, но с ними все те же проблемы.Кроме раскраски функций типичный сontinuation в разных языках еще и не сериализуем, а значит не получится продолжить выполнение на другой машине, что вместе с потребляемыми CPU ресурсами ставит предел применимости этой техники.
И тут для меня на сцену вышла виртуальная машина Erlang - Beam. Процессы в Beam легковесны, планировщик встроенный в VM переключает работу с зависших процессов на живые и позволяет их распределять по всем инстансам VM, которые могут находиться на разных тачках. И вооружившись Gleam’ом я попробовал решить одну классическую проблему с Telegram ботами.
Как правило, чтобы имитировать последовательное общение между чат ботом и пользователем нам нужно куда-то сохранять состояние чата с текущим пользователем. И уже на следующий ответ снова запускать всю цепочку обработчиков и проверять состояние чата. Тут в реализации начинают появляться конечные автоматы или всякие специализированные подходы, вроде сцен.
Но по своей природе это задача как раз для континуаций. И тут на сцену выходит Conversations в grammy. Где вы просто пишете
const newContext = await conversation.wait(); и оно работает. Но тут все те же проблемы сontinuation’ов и еще немного специфичных ограничений из-за деталей реализации. И Beam это может помочь решить. Что собственно я и сделал - реализовал аналог Conversation API, но уже на Gleam. Вы уже можете попробовать сделать на этом простых чат-ботов (я +- стабилизировал внешний интерфейс, так что вряд ли что-то большое сломаю). Тут нет покраски функций, нет проблем с сериализацией и распределением между инстансами и как мне кажется довольно просто начать это писать (и читать):
fn set_name_command_handler(
ctx: BotContext,
_,
) -> Result(NameBotSession, String) {
use <- telega.log_context(ctx, "set_name command")
use _ <- result.try(telega_api.reply(ctx, "What's your name?"))
use ctx, name <- telega.wait_text(ctx)
use _ <- result.try(telega_api.reply(ctx, "Your name is: " <> name <> " set!"))
Ok(NameBotSession(name: name))
}
Больше примеров можно посмотреть тут и тут!
В итоге писать чат ботов выходит куда более естественно, чем с различными конечными автоматам. Пробуйте, может вам тоже понравится!