内容简介:原文链接:基于
原文链接: Pragmatic Functional Programming - Robert C. Martin (Uncle Bob) ,2017-07
基于 liuchengxu 的译文稿: 实用的函数式编程
:apple:
译序
Bob
大叔对 FP
在软件开发优点上务实的思考,引导大家理解、学习和使用 FP
,文章后半篇还用 FP
语言 Clojure
简约演示了一番。在文末不忘呼吁学习 FP
,并推荐 Clojure
语言。
务实的函数式编程
函数式编程( Functional Programming
/ FP
)的风潮,认真地来说大概是从10年前开始。我们开始关注像 Scala
、 Clojure
和 F#
这样的语言。这个风潮并非只是『哇酷~一个新语言!』这样平平常常的热情。确实有些实在的原因在推动 —— 或者我们是这么想的。
摩尔定律告诉过我们,每隔18个月计算机的速度就会翻倍。这个定律从60年代和2000年都是有效的。但是之后失效了。大家冷静想一下。时钟频率到达3G HZ以后不再快了,进入了平台期。这已经达到了光速的物理极限,而在芯片表面上的信号传播速度限制了计算速度。
所以硬件设计师改变了策略。为了获得更大的吞吐量,在芯片上添加了更多的处理器(核心数);同时为了新加的核腾出空间,在芯片上去掉了很多缓存( cacheing
)和流水线( pipelining
)硬件。结果是,单个处理器是比之前的要慢一些的;但是由于有了更多的处理器,吞吐量仍然是提升的。
【译注】:关于流水线( pipeline
)参见 指令流水线( instruction pipeline
) - zh.wikipedia.org 。
8年前我有了第一台双核机器,两年后有了一台4核的机器。也就是说,核心数开始进入了激增的时期。那时候我们都认识到,这将会以我们无法想象的方式影响软件开发。
一个对策就是学习 FP
。 FP
会非常不鼓励在变量初始化之后改变对其状态( state
)。这对并发( concurrency
)有着深刻影响。如果不能改变变量的状态,就不会有竞争条件( race condition
)。如果不能更新变量的值( value
),也就不会有并发更新( concurrent update
)的问题。
当然了,这一直被认为是多核问题的解决方案。当核心数激增,并发,甚至是 共时性 ( simultaneity
),都会成为一个大问题。 FP
可以说是提供一个编程风格( the programming style
),可以减轻当一个处理器中有1024核时所出现的问题。
所以所有人都开始学习 Clojure
、 Scala
、 F#
或是 Haskell
;因为大家相信冲锋号已经吹响,都想提前做好准备!
然而,这一天一直没有到来。六年前我有了一个4核的笔记本,比上一台多了两个核。而我的下一台笔记本估计还会是4核。我们又进入了另一个平台期?
说个题外话,昨晚我看了一部2007年的电影。女主角在用笔记本在一个时髦的浏览器里面浏览网页、使用 Google
、用翻盖手机收发短信。一切都是那么的熟悉。只不过都过时了 —— 我可以看出笔记本是老型号,浏览器是个老版本,而翻盖手机比起今天的智能手机就像个古董。尽管如此,这些变化却比不上从2000到2011年这段时间的变化那么翻天覆地。更是远比不上从1990年到2000年间变化。难道我们正在见证计算机和软件技术发展的平台期吗?
所以,或许, FP
并不是一个我们之前想的那样关键的技能。或许,我们将不会被那么多的核包围。或许,也不用去担心会有32768个核的芯片。或许,我们都可以放松一下,又回到以前那样去更新变量。
但是,我觉得这会是一个错误,一个严重的错误。我觉得这个错误会和滥用 goto
一样严重。我觉得这会和放弃动态派发( dynamic dispatch
)一样危险。
【译注】:关于动态派发( dynamic dispatch
)参见 动态调度( dynamic dispatch
) - zh.wikipedia.org 。
为什么呢?让我们回到 FP
起初引起我们兴趣的原因上 —— FP
使得并发变得安全得多。如果你要搭建一个有很多线程或是进程的系统,使用 FP
会大大减少可能由竞争条件和并发更新而引发的问题。
还有其它理由吗?呃~ FP
更易写、易读、易于测试和易于理解。听到这些,我能想象到,有些读者比如你已经掀桌子咆哮了。你尝试过 FP
,『有毛容易』是你的感受。 map
、 reduce
和递归 —— 尤其是 尾 递归,有哪个说得上容易?你说得没错,收到收到。但是,这其实只是个是否熟悉的问题。一旦你熟悉了这些概念以后(建立起熟悉的过程其实并不需要太长时间),编程就会变得 更容易得多 。
为什么会更容易呢?因为你不再需要跟踪系统的状态。由于变量的状态无法改变,所以系统的状态也就维持不变。不需要跟踪的不仅仅是系统,还有列表、集合、栈、队列等等通通都不需要跟踪状态,因为这些数据结构也无法改变。在 FP
语言中,当你向一个栈 push
一个元素,你将会得到一个新的栈,并不会改变原来的栈。这意味着减轻了 程序员 的负担,他们所需要记忆的东西更少了。需要跟踪的东西更少了,因而代码的编写、阅读读、理解和测试变得简单得多。
那么,你应该使用哪种 FP
语言呢?我最喜欢的是 Clojure
。因为 Clojure
难以置信的简单。它是 Lisp
的一个方言, Lisp
是一个简单至美的语言。让我给你展示一下:
在 Java
中的函数: f(x)
;
转换成 Lisp
的函数就是简单地将第一个括号移到左边即可: (f x)
。
现在,你已经学会 95% 的 Lisp
和 90% 的 Clojure
了。对这些语言而言,这些傻傻的小括号真就是全部的语法了。 难以置信 的简单。
你可能见过 Lisp
程序,不过不喜欢这些括号。也可能你不喜欢 CAR
、 CDR
和 CADR
。别担心。 Clojure
有着比 Lisp
更多的符号,所以括号相对少一些。 Clojure
用 first
、 rest
和 second
代替了 CAR
、 CDR
和 CADR
。此外, Clojure
基于 JVM
,完全可以使用所有的 Java
库和任何其他你想要的 Java
框架和库。与 Java
互操作性快速而便捷。更好的是, Clojure
能够使用 JVM
所有的面向对象功能。
『等一下!』你可能会说,『 FP
和面向对象是相互不兼容的!』谁告诉你的?胡说八道!在 FP
中,你的确无法改变一个对象的状态。但是那又怎样呢?就像 push
一个整数进栈后会返回一个新的栈,当调用一个方法调整一个对象的值时,返回的是一个新对象而不是改变原来的对象。一旦你习惯了这样的做法,处理起来是很容易的。
再回到面向对象。我觉得面向对象最有用的一个特性,在软件架构层面,是动态多态性( dynamic polymorphism
)。 Clojure
提供了对 Java
动态多态性的完全的使用能力。举个例子解释起来可能最方便:
(defprotocol Gateway (get-internal-episodes [this]) (get-public-episodes [this]))
上面的代码定义了一个 JVM
的多态接口( interface
)。在 Java
中,这个接口看起来可能像这样:
public interface Gateway { List<Episode> getInternalEpisodes(); List<Episode> getPublicEpisodes(); }
在 JVM
层面所生成的字节码是完全相同的。实际上, Java
写的程序可以实现这个 interface
,就像这个 interface
是用 Java
写的一样。对等的, Clojure
程序也可以实现一个 Java
写的 interface
。看起来大概这个样子:
(deftype Gateway-imp [db] Gateway (get-internal-episodes [this] (internal-episodes db)) (get-public-episodes [this] (public-episodes db)))
注意构造函数的 db
参数,以及在方法中是如何访问这个参数的。在上面的例子中,接口的实现只是简单地委托给了本地函数,并传入 db
参数。
(也许)最大的优点,来自于 Lisp
进而也是 Clojure
的,那就是 —— 同像性 ( Homoiconic
),是指代码本身就是程序能够操作的数据。这点不难看出。下面的代码: (1 2 3)
表示一个三个整数的列表。如果该列表的第一个元素变成了一个函数,也就是 (f 2 3)
,那么它就变成了一个函数调用。可见,在 Clojure
中所有的函数调用都是列表,而列表可以直接被代码操作。所以,一个程序也可以构造和执行其它的程序。
最后说一句, FP
是重要的。你应该去学习。如果你还在纠结要用哪个语言来学 FP
,我推荐 Clojure
。
以上所述就是小编给大家介绍的《[译] 务实的函数式编程(Bob 大叔)》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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快速傅里叶变换
K. R. Rao、D. N. Kim、J. J. Hwang / 万帅、杨付正 / 机械工业出版社 / 2013-3 / 98.00元
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