SE Radio 682: Duncan McGregor And Nat Pryce On Refactoring From Java To Kotlin Software Engineering Radio - The Podcast For Professional Software Developers podcast

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SE-Radio Team에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 SE-Radio Team 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.

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SE Radio 682: Duncan McGregor and Nat Pryce on Refactoring from Java to Kotlin

1M ago 57:23

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Duncan McGregor and Nat Pryce, co-authors of Java to Kotlin: Refactoring Guidebook, speak with host Giovanni Asproni about their hands-on experiences migrating Java codebases. The episode starts by highlighting Kotlin’s seamless interoperability with Java, allowing teams to incrementally adopt Kotlin without disrupting existing Java code.

Duncan and Nat then describe some of the benefits of using Kotlin — including stronger type safety, non-nullable types, and better support for immutability — and some of the gotchas when refactoring from Java to Kotlin due to the different idioms supported by the two languages. Finally, they discuss the importance of testing and tooling, and the evolving role of AI-assisted tools in complex and large-scale refactorings — in the context of work done by teams, as opposed to individuals.

This episode is sponsored by Monday Dev

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Duncan McGregor and Nat Pryce, co-authors of Java to Kotlin: Refactoring Guidebook, speak with host Giovanni Asproni about their hands-on experiences migrating Java codebases. The episode starts by highlighting Kotlin’s seamless interoperability with Java, allowing teams to incrementally adopt Kotlin without disrupting existing Java code.

Duncan and Nat then describe some of the benefits of using Kotlin — including stronger type safety, non-nullable types, and better support for immutability — and some of the gotchas when refactoring from Java to Kotlin due to the different idioms supported by the two languages. Finally, they discuss the importance of testing and tooling, and the evolving role of AI-assisted tools in complex and large-scale refactorings — in the context of work done by teams, as opposed to individuals.

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