Vvmebel.com

Новости с мира ПК
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Функциональный подход к программированию

Лекция 4. Функциональный подход к программированию;

В лекции обсуждаются вопросы, касающиеся истории развития, идеологии, математического обоснования и возможностей программных систем на основе функционального подхода к проектированию и реализации программного обеспечения.

Классификация подходов к программированию была построена нами в ходе лекции 2.

Сосредоточимся на важнейшем для данного курса функциональном подходе к программированию.

Прежде всего, обратимся к истории фундаментальных математических исследований, которые привели к появлению функционального подхода к программированию.

Время появления теоретических работ, обосновывающих функциональный подход, относится к 20-м – 30-м годам XX столетия. Как мы убедимся впоследствии, теория часто значительно опережает практику программирования, и важнейшие работы, которые сформировали математическую основу подхода, были написаны задолго до появления компьютеров и языков программирования, которые потенциально могли бы реализовать эту теорию.

Что касается первой реализации, то она появилась в 50-х годах XX столетия в форме языка LISP, о котором речь пойдет далее.

Напомним, что важнейшей характеристикой функционального подхода является то обстоятельство, что всякая программа, разработанная на языке функционального программирования, может рассматриваться как функция, аргументы которой, возможно, также являются функциями.

Функциональный подход породил целое семейство языков, родоначальником которых, как уже отмечалось, стал язык программирования LISP. Позднее, в 70-х годах, был разработан первоначальный вариант языка ML, который впоследствии развился, в частности, в SML, а также ряд других языков. Из них, пожалуй, самым «молодым» является созданный уже совсем недавно, в 90-х годах, язык Haskell.

Важным преимуществом реализации языков функционального программирования является автоматизированное динамическое распределение памяти компьютера для хранения данных. При этом программист избавляется от необходимости контролировать данные, а если потребуется, может запустить функцию «сборки мусора» – очистки памяти от тех данных, которые больше не понадобятся программе.

Сложные программы при функциональном подходе строятся посредством агрегирования функций. При этом текст программы представляет собой функцию, некоторые аргументы которой можно также рассматривать как функции. Таким образом, повторное использование кода сводится к вызову ранее описанной функции, структура которой, в отличие от процедуры императивного языка, математически прозрачна.

Поскольку функция является естественным формализмом для языков функционального программирования, реализация различных аспектов программирования, связанных с функциями, существенно упрощается. Интуитивно прозрачным становится написание рекурсивных функций, т.е. функций, вызывающих самих себя в качестве аргумента. Естественной становится и реализация обработки рекурсивных структур данных.

Благодаря реализации механизма сопоставления с образцом, такие языки функционального программирования как ML и Haskell хорошо использовать для символьной обработки.

Естественно, языки функционального программирования не лишены и некоторых недостатков.

Часто к ним относят нелинейную структуру программы и относительно невысокую эффективность реализации. Однако первый недостаток достаточно субъективен, а второй успешно преодолен современными реализациями, в частности, рядом последних трансляторов языка SML, включая и компилятор для среды Microsoft .NET.

Для профессиональной разработки программного обеспечения на языках функционального программирования необходимо глубоко понимать природу функции. Исследованию закономерностей и особенностей природы функции в основном и посвящены лекции 2 – 12 данного курса.

Заметим, что под термином «функция» в математической формализации и программной реализации имеются в виду различные понятия.

Так, математической функцией f с областью определения A и областью значений B называется множество упорядоченных пар

В свою очередь, функцией в языке программирования называется конструкция этого языка, описывающая правила преобразования аргумента (так называемого фактического параметра) в результат.

Для формализации понятия «функция» была построена математическая теория, известная под названием ламбда-исчисления. Более точно это исчисление следует именовать исчислением ламбда-конверсий.

Под конверсией понимается преобразование объектов исчисления (а в программировании – функций и данных) из одной формы в другую. Исходной задачей в математике было стремление к упрощению формы выражений. В программировании именно эта задача не является столь существенной, хотя, как мы увидим в дальнейшем, использование ламбда-исчисления как исходной формализации может способствовать упрощению вида программы, т.е. вести к оптимизации программного кода.

Кроме того, конверсии обеспечивают переход к вновь введенным обозначениям и, таким образом, позволяют представлять предметную область в более компактном либо более детальном виде, или, говоря математическим языком, изменять уровень абстракции по отношению к предметной области. Эту возможность широко используют также языки объектно-ориентированного и структурно-модульного программирования в иерархии объектов, фрагментов программ и структур данных. На этом же принципе основано взаимодействие компонентов приложения в .NET. Именно в этом смысле переход к новым обозначениям является одним из важнейших элементов программирования в целом, и именно ламбда-исчисление (в отличие от многих других разделов математики) представляет собой адекватный способ формализации переобозначений.

Систематизируем эволюцию теорий, лежащих в основе современного подхода к ламбда-исчислению.

Рассмотрим эволюцию языков программирования, развивающихся в рамках функционального подхода.

Ранние языки функционального программирования, которые берут свое начало от классического языка LISP (LISt Processing), были предназначены, для обработки списков, т.е. символьной информации. При этом основными типами были атомарный элемент и список из атомарных элементов, а основной акцент делался на анализе содержимого списка.

Развитием ранних языков программирования стали языки функционального программирования с сильной типизацией, характерным примером здесь является классический ML, и его прямой потомок SML. В языках с сильной типизацией каждая конструкция (или выражение) должна иметь тип.

При этом в более поздних языках функционального программирования нет необходимости в явном приписывании типа, и типы изначально неопределенных выражений, как в SML, могут выводиться (до запуска программы), исходя из типов связанных с ними выражений.

Следующим шагом в развитии языков функционального программирования стала поддержка полиморфных функций, т.е. функций с параметрическими аргументами (аналогами математической функции с параметрами). В частности, полиморфизм поддерживается в языках SML, Miranda и Haskell.

На современном этапе развития возникли языки функционального программирования «нового поколения» со следующими расширенными возможностями: сопоставление с образцом (Scheme, SML, Miranda, Haskell), параметрический полиморфизм (SML) и так называемые «ленивые» (по мере необходимости) вычисления (Haskell, Miranda, SML).

Семейство языков функционального программирования довольно многочисленно. Об этом свидетельствует не столько значительный список языков, сколько тот факт, что многие языки дали начало целым направлениям в программировании. Напомним, что LISP дал начало целому семейству языков: Scheme, InterLisp, COMMON Lisp и др.

Не стал исключением и изучаемый нами язык программирования SML, который был создан в форме языка ML Р. Милнером (Robin Milner) в MIT (Massachusetts Institute of Technology) и первоначально предназначен для логических выводов, в частности, доказательства теорем. Язык отличается строгой типизацией, в нем отсутствует параметрический полиморфизм.

Развитием «классического» ML стали сразу три современных языка с практически одинаковыми возможностями (параметрический полиморфизм, сопоставление с образцом, «ленивые» вычисления). Это язык SML, разработанный в Великобритании и США, CaML, созданный группой французских ученых института INRIA, SML/NJ – диалект SML из New Jersey, а также российская разработка – mosml («московский» диалект ML).

Близость к математической формализации и изначальная функциональная ориентированность послужили причиной следующих преимуществ функционального подхода:

1. простота тестирования и верификации программного кода на основе возможности построения строгого математического доказательства корректности программ;

2. унификация представления программы и данных (данные могут быть инкапсулированы в программу как аргументы функций, означивание или вычисление значения функции может производиться по мере необходимости);

3. безопасная типизация: недопустимые операции с данными исключены;

4. динамическая типизация: возможно обнаружение ошибок типизации во время выполнения (отсутствие этого свойства в ранних языках функционального программирования может приводить к переполнению оперативной памяти компьютера);

5. независимость программной реализации от машинного представления данных и системной архитектуры программы (программист сосредоточен на деталях реализации, а не на особенностях машинного представления данных).

По сравнению с другими языками программирования, в том числе с ранними функциональными языками, SML обладает рядом несомненных достоинств. К ним, в первую очередь, относятся:

1. безопасность программного кода, т.е. гарантия отсутствия переполнения памяти (в случае корректно написанной программы) и, соответственно, защиты от потенциальной неустойчивости работы системы посредством искусственного создания переполнения (такие языки программирования как «классический» C и C++ потенциально небезопасны);

2. статическая типизация: все ошибки несоответствия типов выявляются уже на стадии контроля соответствия типов в ходе трансляции (а не во время выполнения программы, как в LISP и Scheme);

3. выводимость типов (нет необходимости явно указывать тип каждого выражения, при этом результирующий программный код становится более удобочитаемым, его легче хранить и повторно использовать).

К числу других преимуществ языка функционального программирования SML следует отнести параметрический полиморфизм (возможность обрабатывать аргументы абстрактного типа). При этом трудозатраты на разработку программного обеспечения сокращаются за счет универсальности разрабатываемых функций (скажем, становится возможным написать унифицированную функцию для упорядочения по возрастанию элементов списка, которая сможет упорядочивать и список из целочисленных элементов, и список из символьных строк).

Читать еще:  Фильтрация отказано безопасность

Еще одним мощным средством, облегчающим символьную обработку (в частности, декомпозицию и верификацию программ), является механизм сопоставления с образцом.

Построение программ из модулей способствует разделению интерфейсной (описательной) части и реализации (содержательной части) функций, что обеспечивает унификацию и сокращает время создания сложных программных проектов, облегчая тестирование на соответствие спецификациям заказчика.

Обработка исключительных ситуаций, которые описывают ход выполнения программы в случае возникновения тех или иных относительно редких событий, а также теоретически интересного механизма продолжений, создает возможность реализации программных систем, взаимодействующих с пользователем в реальном времени.

Заметим, что реализация преимуществ, которые предоставляют языки функционального программирования, существенно зависит от выбора программно-аппаратной платформы.

В случае выбора в качестве программной платформы технологии .NET, практически вне зависимости от аппаратной реализации, программист или руководитель программного проекта дополнительно получает следующие преимущества:

1. интеграция различных языков функционального программирования (при этом максимально используются преимущества каждого из языков, в частности, Scheme предоставляет механизм сопоставления с образцом, а SML – возможность вычисления по мере необходимости);

2. интеграция различных подходов к программированию на основе межъязыковой инфраструктуры Common Language Infrastructure, или CLI (в частности, возможно использование C# для обеспечения преимуществ объектно-ориентированного подхода и SML – функционального, как в настоящем курсе);

3. общая унифицированная система типизации Common Type System, CTS (единообразное и безопасное управление типами данных в программе);

4. многоступенчатая, гибкая система обеспечения безопасности программного кода (в частности, на основе механизма сборок).

Для более подробного самостоятельного ознакомления с тематикой лекции рекомендуется следующий список источников: [38, 47, 58, 61, 63, 93, 94, 97].

Основные принципы программирования: функциональное программирование

    Переводы, 23 января 2017 в 13:43

Если вы такой же разработчик, как и я, то наверняка сперва изучали парадигму ООП. Первым вашим яыком были Java или C++ — или, если вам повезло, Ruby, Python или C# — поэтому вы наверняка знаете, что такое классы, объекты, экземпляры и т.д. В чём вы точно не особо разбираетесь, так это в основах той странной парадигмы, называющейся функциональным программированием, которая существенно отличается не только от ООП, но и от процедурного, прототипно-ориентированного и других видов программирования.

Функциональное программирование становится популярным — и на то есть причины. Сама парадигма не нова: Haskell, пожалуй, является самым функциональным языком, а возник он в 90-ых. Такие языки, как Erlang, Scala, Clojure также попадают под определение функциональных. Одним из основных преимуществ функционального программирования является возможность написания программ, работающих конкурентно (если вы уже забыли, что это — освежите память прочтением статьи о конкурентности), причём без ошибок — то есть взаимные блокировки и потокобезопасность вас не побеспокоят.

У функционального программирования есть много преимуществ, но возможного максимального использования ресурсов процессора благодаря конкурентному поведению — это его главный плюс. Ниже мы рассмотрим основные принципы функционального программирования.

Вступление: Все эти принципы не обязательны (многие языки следуют им не полностью). Все они теоретические и нужны для наиболее точного определения функциональной парадигмы.

1. Все функции — чистые

Это правило безусловно является основным в функциональном программировании. Все функции являются чистыми, если они удовлетворяют двум условиям:

  1. Функция, вызываемая от одних и тех же аргументов, всегда возвращает одинаковое значение.
  2. Во время выполнения функции не возникают побочные эффекты.

Первое правило понятно — если я вызываю функцию sum(2, 3) , то ожидаю, что результат всегда будет равен 5. Как только вы вызываете функцию rand() , или обращаетесь к переменной, не определённой в функции, чистота функции нарушается, а это в функциональном программировании недопустимо.

Второе правило — никаких побочных эффектов — является более широким по своей природе. Побочный эффект — это изменение чего-то отличного от функции, которая исполняется в текущий момент. Изменение переменной вне функции, вывод в консоль, вызов исключения, чтение данных из файла — всё это примеры побочных эффектов, которые лишают функцию чистоты. Может показаться, что это серьёзное ограничение, но подумайте ещё раз. Если вы уверены, что вызов функции не изменит ничего “снаружи”, то вы можете использовать эту функцию в любом сценарии. Это открывает дорогу конкурентному программированию и многопоточным приложениям.

2. Все функции — первого класса и высшего порядка

Эта концепция — не особенность ФП (она используется в Javascript, PHP и других языках) — но его обязательное требование. На самом деле, на Википедии есть целая статья, посвящённая функциям первого класса. Для того, чтобы функция была первоклассной, у неё должна быть возможность быть объявленной в виде переменной. Это позволяет управлять функцией как обычным типом данных и в то же время исполнять её.

Функции высшего порядка же определяются как функции, принимающие другую функцию как аргумент или возвращающие функцию. Типичными примерами таких функций являются map и filter.

3. Переменные неизменяемы

Тут всё просто. В функциональном программировании вы не можете изменить переменную после её инициализации. Вы можете создавать новые, но не можете изменять существующие — и благодаря этому вы можете быть уверены, что никакая переменная не изменится.

4. Относительная прозрачность функций

Сложно дать корректное определение относительной прозрачности. Самым точным я считаю такое: если вы можете заменить вызов функции на возвращаемое значение, и состояние при этом не изменится, то функция относительно прозрачна. Это, быть может, очевидно, но я приведу пример.

Пусть у нас есть Java-функция, которая складывает 3 и 5:

Очевидно, что любой вызов этой функции можно заменить на 8 — значит, функция относительно прозрачна. Вот пример непрозрачной функции:

Эта функция ничего не возвращает, но печатает текст, и при замене вызова функции на ничто состояние консоли будет другим — значит, функция не является относительно прозрачной.

5. Функциональное программирование основано на лямбда-исчислении

Функциональное программирование сильно опирается на математическую систему, называющуюся лямбда-исчислением. Я не математик, поэтому я не буду углубляться в детали — но я хочу обратить внимание на два ключевых принципа лямбда-исчисления, которые формируют самое понятие функционального программирования:

  1. В лямбда-исчислении все функции могут быть анонимными, поскольку единственная значимая часть заголовка функции — это список аргументов.
  2. При вызове все функции проходят процесс каррирования. Он заключается в следующем: если вызывается функция с несколькими аргументами, то сперва она будет выполнена лишь с первым аргументом и вернёт новую функцию, содержащую на 1 аргумент меньше, которая будет немедленно вызвана. Этот процесс рекурсивен и продолжается до тех пор, пока не будут применены все аргументы, возвращая финальный результат. Поскольку функции являются чистыми, это работает.

Как я уже говорил, лямбда-исчисление на этом не заканчивается — но мы рассмотрели лишь ключевые аспекты, связанные с ФП. Теперь, в разговоре о функциональном программировании вы сможете блеснуть словечком “лямбда-исчисление”, и все подумают, что вы шарите 🙂

Заключение

Функциональное программирование серьёзно напрягает мозги — но это очень мощный подход, и я считаю, что его популярность будет только расти.

Если вы хотите узнать о функциональном программировании побольше, то советуем вам ознакомиться с примерами использования принципов ФП в JavaScript (часть 1, часть 2), а также с циклом статей, посвящённым функциональному C#.

Обязательно изучите функциональное программирование в 2017 году

Функциональное программирование существует уже очень давно, начиная с появления языка программирования Lisp в 50-х годах прошлого века. И, если вы заметили, на протяжении последних двух лет такие языки, как Clojure, Scala, Erlang, Haskell и Elixir, создают много шума и привлекают к себе внимание.

Но все-таки, что такое функциональное программирование? Почему все сходят с ума от него, но использующих его людей не становится больше? В этой статье я попытаюсь ответить на все эти вопросы и, надеюсь, заразить вас идеей функционального программирования.

Краткая история функционального программирования

Как мы уже говорили, функциональное программирование берет свое начало еще в 50-х годах с момента создания Lisp для работы в серии научных компьютеров IBM700/7000. Lisp представил множество парадигм и особенностей, которые теперь мы связываем с функциональным программированием, и хотя мы можем назвать Lisp дедушкой функционального программирования мы можем копнуть глубже и взглянуть на еще большую общность между всеми функциональными языками программирования — лямбда-исчисление.

Читать еще:  Сетевое программирование сокетов

Это, безусловно, самый интересный аспект функционального программирования. Все языки функционального программирования основаны на одной и той же простой математической основе — лямбда-исчислении.

Лямбда-исчисление обладает свойством полноты по Тьюрингу, то есть является универсальной моделью вычислений, которая может быть использована для моделирования любой одноленточной машины Тьюринга. Ее тезка, греческая буква лямбда (λ), используется в лямбда-выражениях и лямбда-условиях для обозначения связывания переменной с функцией. — Википедия

Лямбда-исчисление — удивительно простая, но мощная концепция. В основе лямбда-исчисления лежат два понятия:

  • Функциональная абстракция, использующаяся для обобщения выражений посредством введения имен (переменных)
  • Функциональное применение, которое используется для вычисления обобщенных выражений путем присвоения переданных имен к определенным значениям

В качестве примера давайте рассмотрим функцию f с одним аргументом, увеличивающую аргумент на единицу:

Допустим, мы хотим применить функцию к числу 5 . Тогда функцию можно читать следующим образом:

Основы функционального программирования

Пока что закончим с математикой. Давайте взглянем на особенности, делающие функциональное программирование таким мощным.

Функции первого класса

В функциональных языках функции являются объектами первого класса. Это означает, что функция может храниться в переменной. Например, в Elixir это так:

Затем мы легко можем вызвать эту функцию:

Функции высшего порядка

Функции высшего порядка — функции, принимающие одну или несколько функций в качестве аргументов и/или возвращающие новую функцию. Для демонстрации концепции давайте снова воспользуемся нашей функцией double :

В этом примере Enum.map в качестве первого аргумента принимает перечисляемый — список, а в качестве второго — функцию, которую мы только что определили. Затем Enum.map применяет функцию к каждому элементу списка. В результате мы получаем:

Неизменяемое состояние

В языках функционального программирования состояние неизменяемое: после того, как переменная привязана к значению, она не может быть переопределена. Это отлично для предотвращения побочных эффектов и состояния гонки, что делает работу с конкурентностью намного проще.

Как и прежде, давайте воспользуемся Elixir для иллюстрации:

В примере выше наша переменная tuple никогда не изменит своего значения. В третьей строке put_elem возвращает совершенно новый tuple без изменения значения оригинала.

Я не буду продолжать вдаваться в подробности, потому что эта статья не является введением в лямбда-исчисление, теорию вычислений или даже функциональное программирование. Если вы хотите, чтобы я копал глубже по любой из этих тем, напишите об этом в разделе комментариев. На данный момент мы можем закрепить следующее:

  • Функциональное программирование существует уже давно (с начала 50-х годов)
  • Функциональное программирование основано на математических концепциях, в частности на лямбда-исчислениях
  • Функциональное программирование считалось слишком медленным по сравнению с императивными языками
  • Функциональное программирование возвращается

Применение функционального программирования

Как разработчики программного обеспечения мы живем в захватывающие времена, когда обещанные облачные вычисления наконец-то здесь и каждому из нас доступен беспрецедентный объем компьютерной мощности. К сожалению, с этим также пришли и требования масштабируемости, производительности и параллелизма.

Объектно-ориентированное программирование уже не справляется, особенно когда речь идет о конкурентности и параллелизме. Попытки добавить их к этим языкам, добавляют много сложностей и чаще всего приводят к чрезмерному усложнению и низкой производительности.

С другой стороны, функциональное программирование уже хорошо подходит для таких задач как: неизменяемое состояние, замыкания и функции высокого порядка — концепции, очень хорошо подходящие для написания высоконагруженных и распределенных приложений.

Но не надо верить мне на слово, вы можете найти достаточно доказательств, посмотрев на технологические новости стартапов, таких как WhatsApp и Discord:

  • 900 миллионов пользователей WhatsApp поддерживают всего лишь 50 инженеров, используя Erlang
  • Discord подобным образом обрабатывают более миллиона запросов в минуту с использованием Elixir

Эти компании и команды справляются с взрывным ростом благодаря преимуществам функционального программирования. А поскольку функциональное программирование приобретает все большую популярность, я твердо верю, что подобные истории будут встречаться чаще.

По этой причине функциональное программирование обязательно должно быть в арсенале знаний каждого разработчика. Вам необходимо быть готовым к созданию приложений следующего поколения, которые будут обслуживать следующий миллиард пользователей. И, черт возьми, если этого было недостаточно, поверьте мне, функциональное программирование — это действительно весело, просто взгляните на Elixir:

WebDev → Императивное vs Функциональное программирование

Парадигма — это стиль написания исходного кода компьютерной программы. Существует несколько парадигм.

Императивное программирование (от англ. imperative — приказ) — это парадигма программирования, которая описывает процесс вычисления в виде инструкций, изменяющих состояние данных.

Программа — набор инструкций изменяющих состояние (данные). Мы говорим КАК выполнить задачу, описывает алгоритм, даем набор последовательных инструкций.

Для этой парадигмы характерно использование:

  • именованных переменных;
  • оператора присваивания;
  • составных выражений;
  • подпрограмм;
  • циклов.

К подвидам императивного программирования относят Процедурное и Объектно-ориентированное программирование (ООП).

Декларативное программирование — это парадигма программирования, в которой задается спецификация решения задачи, то есть описывается, ЧТО представляет собой проблема и ожидаемый результат. Декларативные программы не используют состояния, то есть не содержат переменных и операторов присваивания. Программа — спецификация описывающая решение задачи.

К подвидам декларативного программирования относят Функциональное и Логическое программирование.

Функциональное программирование — программирование значениями (не используются присваивания). Предполагает обходиться вычислением результатов функций от исходных данных и результатов других функций, и не предполагает явного хранения состояния.

Для этой парадигмы характерно:

  • функции первого класса (можно передавать как аргументы и возвращать из других функций);
  • функции высшего порядка (принимают на вход другие функции);
  • рекурсии;
  • состояние никогда не меняется;
  • не используется присваивание.

Функциональное программирование — это программирование значениями. Функциональный подход к программированию отличается от императивного отсутствием внутренних состояний. В функциональном программировании отсутствует присваивание как способ изменения значения.

Вы можете видеть в функциональных языках использование знака =, но в функциональных языках он оно называется “связывание“. Мы не изменяем никаких переменных, мы просто даем имя (алиас) какому-то выражению и потом обращаемся к этому выражению через это имя.

Основой для функционального программирования являются Лямбда-исчисления, многие функциональные языки можно рассматривать как «надстройку» над ними.

Лямбда-функции — это функции, у которой фактически нет имени. Лямда-выражения — анонимные функции. Понятие пришло из математики, где использовалась специальная форма записи функций, ликвидирующая неоднозначности функция/значение функции и пр.

Примеры языков
Императивные: Ruby, PHP, Python, C++, C#, Java, JavaScript, Swift и т.д.
Функциональные: Haksell, Erlang
Логические: Prolog
Мультипарадигменные: Clojure, Ocaml, Scale, F#

Функционально программировать можно практически в любом языке программирования.

Все функциональные языки имеют в своем арсенале инструменты для императивного программирования, потому что абсолютно декларативный язык не имел бы смысла (какой смысл от языка в котором вы не можете получившееся вычисление записать в файл/базу/отправить по сети/или вывести на экран).

Выводы

Еесли кратко: императивная — манипулирование состоянием; декларативная парадигма — отсутствие состояния.

В общем и целом, декларативное программирование идет от человека к машине, тогда как императивное — от машины к человеку.

Функциональное программирование или ООП?

Часто встречаю статьи и доклады от функциональщиков, что функциональное программирование рулит, а объекты это треш. Не будем здесь говорить о процедурщиках, которые думают, что они функциональщики. Не будем их разочаровывать, что ни к кому из вышеперечисленных они порой не относятся (и по этой причине иногда идут лесом). Разберёмся, чем функциональное программирование отличается от других парадигм и для чего это всё вообще нужно.

Парадигмы придумывают людьми для каких-то специфических целей и для упрощения работы. Да-да, как я и сказал когда-то на форуме:

Архитектуру придумали для упрощения сложного кода, а не для усложнения лёгкого.

Какие же парадигмы придумали? На ассемблере мы пишем нечасто, поэтому в самый низ опускаться не будем. Лапшекод и последующий процедурный подход тоже, так как с ними всё понятно. Остановимся на высокоуровневых парадигмах, призванных структурировать этот лапшекод.

Объектно-ориентированный подход

Когда кода становится много, его нужно как-то разбить по процедурам. Когда процедур становится много, то их нужно как-то сгруппировать по обязанностям и разнести по модулям. Если несколько процедур и функций как-то связаны работой с одними и теми же данными, то их удобнее вместе с этими данными сгруппировать в объект.

Но если просто возьмёте груду кода и просто перенесёте процедуры в классы, как я говорил на итенсиве, то не станете сразу объектно-ориентированным программистом. Это другой подход к компоновке кода. Целый отдельный образ жизни и мыслей.

Читать еще:  Что такое ооп в программировании

Настоящее ООП нацелено на разделение обязанностей и сокрытие информации.

Это парадигма, придуманная для моделирования объектов реального мира. Как она это делает? Удобно показывать на метафорах и аналогиях, поэтому рассмотрим ситуацию с тостером или микроволновкой:

Есть контроллер, управляющий всеми запчастями чёрными стрелками и подписанный на состояние кнопок по голубым проводам. Как этот агрегат работает?

Кнопка включения передаёт сообщение Меня нажали . Контроллер передаёт сообщение Включись нагревателю и Запустись на 10 секунд таймеру, подписываясь при этом на его сигналы. Через указанное время таймер уведомляет Я истёк и контроллер передаёт Выключись печке. А по сигналу с кнопки выключения контроллер передаёт сигналы Выключись нагревателю и Стоп таймеру.

Если вдруг надо будет перепрограммировать логику, то всего лишь доработаем «прошивку» главного контроллера.

А если нужно добавить термометр, дисплей и GSM-модуль для отправки SMS-уведомлений? Запросто подключаем их к контроллеру своими «родными» разъёмами и в обработчике события истечения от таймера мы после остановки печки отправляем SMS о готовности. Или автоматически фотографируем обед и постим в Instagram. Но суть здесь одна:

Контроллер при нажатии кнопки включает дисплей и подписывает его на события таймера через себя. Может и напрямую, но тогда дисплей и таймер должны быть совместимы. Что это напоминает?

Это классический подход Model-View-Controller (MVC), часто используемый в оконных приложениях, где есть много кнопок, дисплеев и прочих элементов.

В данном случае все связи идут не хаотически, а от контроллера. Нагреватель, таймер, дисплей и кнопки не знают друг о друге. Кнопки умеют только нажиматься, таймер только считать. Каждый делает только свою работу. Каждую специализированную запчасть легко проверить и поменять.

В такой системе можно вместо нагревателя даже поставить холодильник или шлагбаум. И у контроллера может быть возможность подключить что угодно:

лишь бы это «что угодно» поддерживало указанный интерфейс:

Тогда просто создаём все устройства и закидываем их в контроллер:

И такой контроллер будет всех их включать и отключать по таймеру.

В хозяйстве это вещь весьма полезная. Даже продвинутые варианты таких контроллеров уже есть:

В такой можно включить даже электропилу, реализующую интерфейс ЕвроВилкаInterface .

А что если у нас в хозяйстве появилась бензопила? Она заводится особым образом и имеет свои методы:

Если у бензопилы нет кнопок вкл и выкл как у электропилы, то просто напишем адаптер:

Он снаружи будет выглядеть так, как нужно нашему контроллеру, а внутри себя будет скрывать весь этот сложный процесс. Так можно и для ядерного реактора адаптер написать, если вдруг это понадобится.

В реальности нам пригодился бы скромный набор деталей:

И теперь одним махом включаем бензопилу в разъём контроллера:

Бензопила с Arduino-адаптером теперь ничем не отличается от нагревателя. Мощь полиморфизма 🙂

Всё как в жизни. Абстрагируясь от реализации всего этого, для нас каждый модуль это всего лишь ящик с парой проводов. Груда проводов и транзисторов в виде элементов открытого ассоциативного массива причинит много проблем, так как нечаянно можно замкнуть не тот провод. А закрытый толстым кожухом объект с парой видимых кнопок или разъёмов с этим справится идеально.

Приятно и удобно программировать специализированными ящиками, обменивающимися сообщениями.

Умело разделяя систему на объекты и продумывая сообщения между ними можно достичь нирваны в ООП. А влезая в это кривыми руками можно забыть о структуре и сделать месиво:

Здесь компоненты соединены кучами проводов и нужно всюду впаивать логику, чтобы термометр умел работать с дисплеем и включать печку. Бензопилу сюда уже так просто не включишь. Мы уже упоминали эту проблему при организации независимых модулей сайта с интересными картинками.

Функциональный подход

Если просто программируете процедурно и ещё не успели изучить хотя бы тот же ООП, то вы не обязательно получите функциональное программирование. ФП тоже о разделении обязанностей и тоже призвано структурировать лапшекод, но немного по-другому. Это так:

Пример: если Вы есть в соцсетях, то вас постоянно парсят маркетологи:

И получим результат:

Можно добавить город вначале:

и фильтры с группировками менять местами. Объекты с методами здесь никуда не впишешь.

Здесь вместо объектов, объединяющих данные с поведением, всё разнесено раздельно на сами данные и на их обработчики. Каждый обработчик представляет из себя функцию, принимающую исходные данные и возвращающую результат.

Здесь идеально подходят ассоциативные массивы и другие примитивные структуры. Они не нагружают оперативку и процессор созданием тысяч и миллионов объектов для каждого элемента. Но что если фильтраций будет много? Дабы не копировать миллионные массивы снова и снова, удобнее передавать все значения по ссылке. Или сделать структуры в виде классов с полями, чтобы все значения хранились в памяти в одном экземпляре и передавались по указателю.

Чем это отличается от обычного процедурного подхода?

Разбиение императивного кода на процедуры и функции в процедурной парадигме служит как инструмент абстракции в руках умелых или только для избавления от копипасты в руках обычных. Функции рассчитывают результат, а процедуры что-то куда-то записывают. Ведь нет смысла вызывать процедуру, которая ничего не возвращает и ничего при этом не делает.

В нашем парсере ничего записывать не надо и императивная пошаговость не нужна. Мы просто в потоке преобразуем одни данные в другие, не перезаписывая старые значения. Поэтому в функциональной парадигме можно выкинуть процедуры и переменные за ненадобностью и оставить лишь константы и функции.

Приятно и удобно работать с данными, прогоняя их через специализированные конвертеры.

Умело разделяя расчёты на данные и функции можно достичь нирваны в ФП. А влезая в это кривыми руками можно забыть о структуре и сделать месиво.

Но как на ФП пишут сайты?

Поток вычислений

Во-первых, не обязательно делать весь сайт на ФП. На сайте с логикой могут быть некие комбинированные расчёты, где ООП неудобен. Именно эти фрагменты можно реализовать функционально.

Например, нам нужно к товарам в корзине начислить скидку на один экземпляр каждого, которого заказали больше трёх. Вместо возни с циклами, методами и прочим низкоуровневым мусором мы просто определяем, какие фильтры и преобразователи нам нужны:

и теперь просто прогоняем массив наших товаров $items поштучно через эти операторы:

Если же работать с коллекциями вместо простых массивов, то можно реализовать и так:

Здесь у объектов класса CartItem скрипт считывает цену и количество. А как собирается результат? Потоком:

По этому примеру придумал скринкаст о подсчёте скидок. За ним ещё будет о написании многопоточного парсера, показывающий пользу неизменяемых данных при распараллеливании процессов. Кто ещё не подписался на вебинары, тот, как обычно, будет в пролёте.

Работа сайта

Во-вторых, можно отследить нить исполнения самого сайта. Он выглядит как сложная функция от запроса:

Теперь вызываем что-то вроде этого:

и видим сгенерированный ответ в виде массива:

или в виде объекта Response.

Вы это могли заметить во входном скрипте проекта web/app.php на Symfony:

в public/index.php в Laravel:

и в методе run() класса приложения yiibaseApplication в Yii2:

Та же конвертация константы request в результат response , как и списка профилей в список сообществ.

И аналогично каждое действие контроллера и каждый middleware принимает Request и возвращает Response .

Соответственно, здесь фактически используется функциональный подход с чтением из базы текущих данных, прогоном их через шаблонизатор и возвратом из контроллера результата в виде Response-объекта. Сложности возникают лишь при изменении значений, поэтому сущности вроде User или Product можно оставить обычными объектами с изменяемым состоянием.

Вывод

Если рассматриваем проект как совокупность «ящиков», то удобно использовать ООП. Если как потоки преобразований данных, то удобнее ФП. Если это не подходит, то делаем гибрид или придумываем что-нибудь другое. Весьма забавно выглядят порой попытки спрограммировать «ящики» на функциональном подходе или реализовать гибкие преобразователи данных на ООП. И какой из этого главный вывод?

Чем больше парадигм и фреймворков знаешь (и умеешь), тем адекватнее можешь их сравнивать и выбирать.

Пока на этом всё. А попрактикуемся в функциональном программировании уже на вебинарах. Записывайтесь на эфир, чтобы там задать свои вопросы и раньше всех получить записи скринкастов. И оставляйте комментарии, если хотите что-то сказать или спросить.

Не пропускайте новые статьи, бонусы и мастер-классы:

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector