Scala 04 —— 函数式编程底层逻辑

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函数式编程 底层逻辑

该文章来自2023/1/14的清华大学交叉信息学院助理教授——袁洋演讲。

文章目录

  • 函数式编程 底层逻辑
      • 函数式编程
      • 假如...副作用是必须的?
      • 函数的定义
      • 函数是数据的函数,不是数字的函数
      • 如何把业务逻辑做成纯函数式?
      • 函数式编程是声明式的,有效解耦
      • 把业务逻辑看成流水线

函数式编程

  • 什么是函数式编程?

    • y=f(x)
  • 无副作用:

    • y只是依赖x,不会依赖其他变量
    • 确定性关系:重新跑100次代码,得到的结果是一样的
    • 不会给世界带来副作用。算完f(x)然后就得到了y,其他什么都没变。
  • 什么是副作用?

    • 读写数据,人机交互,网络传输等等…本不应该出现在函数式编程中,它们可能会带来"脏东西"或不确定因素。

假如…副作用是必须的?

  • 把脏东西推到边缘去

    • 在代码核心使用纯函数式编程(无副作用)
      • 加减乘除求和等等…
    • 在代码边缘处做其他任务(有副作用)
      • 写数据库、与服务器通信、获取数据等等
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  • 有什么好处?

    • 至少我们对于代码核心能有更好的论证
    • 纯的函数式代码到底有多大好处?
  • 核心代码块一定要大!

    • 不应该只是min(x,y)

    • 不应该只是List(12,3,4,5,6),map(a=>a*a)

函数的定义

  • 函数式编程,函数的输入输出必须有清晰定义

    • 输入是什么,输出是什么?
    • 输入有哪些变量,它们分别是什么?
  • 定义模糊的例子:

    • y=f(x,y,?) :第三个参数可能不存在

    • 这种做法就不够函数式,因为它同时定义了

      • y=f(x,y,z)
      • y=f(x,y)
    • 但是可以这么写:y=f(x,y,z=null)

      • f有三个参数,第三个默认为null

函数是数据的函数,不是数字的函数

  • 基本类型的操作用的不多

  • 稍复杂的业务会涉及到更多自定义数据类型

  • 函数可以看作是一个范畴到另一个范畴直接的映射,即函子

  • 什么是范畴?

    • 范畴就是带有关系的集合
      • 有很多对象,对象与对象之间有关系
      • 可以表示世界万物
  • 函数式编程在范畴之间跳来跳去,函数式编程以范畴论为理论基础

  • 如何定义范畴?

    • 常用方法:OOP
  • OOP和FP是否矛盾?

    • 一个是操作对象

    • 一个是操作内容

    • 需求:实现从猫到狗的转变

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  • OOP和FP是互补的,相互结合的

    • OOP定义范畴内部的关系
    • FP定义范畴与范畴之间的关系
    • 两者垂直互补

如何把业务逻辑做成纯函数式?

  • 业务流程中的每个中间步骤的数据必须是良定义的(adj.的n.)
  • 数据与数据之间的转换过程是确定性的。(A->…操作->B)

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函数式编程是声明式的,有效解耦

  • 声明式:我告诉你,我给你什么(输入),我要什么(输出),你怎么做的我不管

    • API接口给定,实现你做,我之后会来测试
  • 描述的不是一个业务需求,而是对象转换

    • 适合代码复用
  • 把一个长链条拆分成无数小的步骤

    • 每个步骤都比较简单(函数式),容易验证
  • 关注输入输出的对象而非过程,容易做到类型安全的严丝合缝

  • 函数式编程的理想步骤:
    1.定义业务逻辑中所有的数据格式
    2.定义所有数据与数据的转换操作函数
    3.根据业务逻辑要求,把函数串起来

  • 先定框架,再定逻辑

    • 是什么
    • 为什么
    • 怎么做
  • 实现会变得很容易,更适合AI自动编程

把业务逻辑看成流水线

  • 每个函数都是流水线的一环
  • 每一环都会将产品(数据)加工成另一个数据
    • 猫变成狗
  • 尽量不使用全局变量
    • 流水线上不会调用流水线之外的东西帮忙
  • 不要使用var,使用val
    • 函数式编程中没有变量,只有指代
    • 变量是实现的方式,但不是业务逻辑本身
    • 从范畴的角度很容易理解
  • 先做对,再做快:因为效率导致的问题通常很容易被修复

全局变量

  • 流水线上不会调用流水线之外的东西帮忙
  • 不要使用var,使用val
    • 函数式编程中没有变量,只有指代
    • 变量是实现的方式,但不是业务逻辑本身
    • 从范畴的角度很容易理解
  • 先做对,再做快:因为效率导致的问题通常很容易被修复
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