程序員爲什麼與函數式編程「墜入愛河」?

本文轉載自公衆號「讀芯術」(ID：AI_Discovery)。

函數式編程發展至今已有60年的歷史，可是截至目前，它仍然算是比較小衆。儘管像Google這樣的大公司依賴於函數式編程的關鍵概念，可是普通程序員對此幾乎一無所知。

這種狀況即將改變了。不只是Java或Python這樣的語言愈來愈多地採用了函數式編程的概念，相似Haskell這樣的新語言也正在徹底實現函數式編程。

簡單來講，函數式編程就是爲不可變變量構建函數。與之相反，面向對象的編程則是有一組相對固定的函數，而用戶主要是修改或添加新變量。

因爲函數式編程的特性，它很是適合完成諸如數據分析和機器學習之類的需求任務。可是這並不意味着用戶要告別面向對象的編程，轉而徹底使用函數式編程。但用戶須要瞭解其基本原理，以便在適當的時候使用它們以發揮優點。

一切都是爲了消除反作用

要了解函數式編程，首先須要瞭解函數。函數是將輸入轉換爲輸出的東西，它並不老是這麼簡單。下面看一個Python中的函數：

def square(x): 
    return x*x

這個函數很簡單。它須要一個變量 x，或者是一個int，又或者是float或double，而後輸出該變量的平方。

如今再思考這個函數：

lobal_list = []def append_to_list(x): 
    global_list.append(x)

乍一看，該函數看起來像是接受了一個任意類型的變量x，而且因爲沒有 return 語句，它不會返回任何值。

請等一下!若是未事先定義global_list，那麼該函數將不起做用，而且在通過修改後仍輸出相同的列表。儘管global_list從未被視爲函數的輸入，但使用函數時它也會發生改變：

append_to_list(1) 
append_to_list(2) 
global_list

它將返回[1,2]而不是一個空列表。即便咱們對此並不明確，但這代表該列表確實是該函數的輸入。這種不明確可能會形成問題。

圖源：GitHub

不忠實於函數

這些隱含的輸入，或在其餘狀況下的輸出，有一個官方的名稱：side effects(反作用)。雖然本文所舉的只是一個簡單的示例，可是在更復雜的程序中，這些反作用可能會致使真正的困難。

請思考一下如何測試append_to_list：用戶不只須要閱讀第一行並使用任意的x來測試函數，還須要閱讀整個定義，理解其做用，定義global_list而且以這種方式進行測試。當須要處理帶有數千行代碼的程序時，此示例中的簡單操做可能很快就會變得乏味無趣。

有一個簡單的解決方法：忠於函數認定爲輸入的內容。

newlist = []def append_to_list2(x, some_list): 
   some_list.append(x)append_to_list2(1,newlist) 
append_to_list2(2,newlist) 
newlist

它並無作出太大的改變。輸出仍然是[1,2]，而且其餘全部內容也保持不變。可是有同樣改變了：該代碼如今擺脫了反作用。

如今，當查看函數聲明時，用戶能確切地知道發生了什麼。所以，若是程序運行不正常，用戶也能夠垂手可得地單獨測試每一個功能，並查明哪一個功能有問題

函數式編程正在編寫純函數

沒有反作用的函數是指其輸入和輸出都具備明確的聲明，而沒有反作用的功能就是純函數。

函數式編程一個很是簡單的定義：僅用純函數編寫程序。純函數永遠不會修改變量，而只會建立新的變量做爲輸出。(筆者在上面的示例中稍微「做弊」了一下：它遵循函數式編程的原則，但仍使用全局列表。用戶能夠找到更好的示例，但這只是基本原則。)

此外，對於給定輸入的純函數，能夠獲得特定的輸出。相反，不純函數則依賴於一些全局變量。所以，若是全局變量不一樣，則相同的輸入變量可能致使不一樣的輸出。不純函數會使代碼的調試和維護變得更加困難。

有一個更容易發現反作用的小竅門：因爲每一個函數都必須具備某種輸入和輸出，所以沒有任何輸入或輸出的函數聲明必定是不純的。若是採用函數式編程，這些則多是第一批須要的更改聲明。

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函數式編程不只只有Map和reduce

函數式編程中不包含循環結構(Loops)，請看下面這些Python中的循環：

integers = [1,2,3,4,5,6] 
odd_ints = [] 
squared_odds = [] 
total = 0for i in integers: 
    if i%2 ==1 
        odd_ints.append(i)for i inodd_ints: 
    squared_odds.append(i*i)for i insquared_odds: 
    total += i

相較於咱們要執行的簡單操做，以上代碼明顯過長。並且因爲修改全局變量，它也不夠有效。咱們能夠用如下代碼替代：

from functools import reduceintegers = [1,2,3,4,5,6] 
odd_ints = filter(lambda n: n % 2 == 1, integers) 
squared_odds = map(lambda n: n * n, odd_ints) 
total = reduce(lambda acc, n: acc + n, squared_odds)

這是完整的函數。由於不須要迭代一個數組的許多元素，因此它更短也更快。並且，一旦瞭解了 filter、map和reduce 如何工做，代碼也就容易理解了。但這並不意味着全部函數代碼都使用map、reduce 等。這也不意味着須要藉助函數式編程來理解map 和 reduce，這些函數只是在抽象循環時彈出不少。

• Lambda functions：談及函數式編程的發展史時，許多人都會先說起lambda函數的發明。儘管，lambda毫無疑問是函數式編程的基石，但這並非根本緣由。Lambda函數是可以使程序發揮做用的工具。可是，lambda也可用於面向對象的編程。

• Static typing：上面的示例不屬於靜態輸入，而是函數式的。即便靜態類型爲代碼增長了一層額外的安全保護，但也並不是必定要其函數化，不過這可能會是錦上添花。

一些語言對函數式編程更加友好

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(1) Perl

Perl對於反作用的處理方法與大多數編程語言大相徑庭。它包含一個神奇的參數 $_，這使得處理反作用成爲Perl核心功能之一。儘管Perl確實有其優勢，但做者不會嘗試使用它進行函數式編程。

(2) Java

若是要用Java編寫函數式代碼的話，只能自求多福了。由於該程序的一半不只將都是static 關鍵字，並且其餘大多數Java開發人員也會將此程序視爲恥辱。

(3) Scala

Scala是一個頗有趣的語言：它的目標是統一面向對象和函數式編程。不少人都以爲這很奇怪，由於函數式編程旨在完全消除反作用，而面向對象的編程則試圖將反作用保留在對象內部。

話雖如此，許多開發人員將Scala視爲一種能夠幫助他們從面向對象編程過渡到函數式編程語言，這可能會幫助他們在將來幾年更容易徹底過渡到函數式編程。

(4) Python

Python積極鼓勵使用函數式編程。下列事實證實了這一點：每一個函數在默認狀況下都有至少有一個輸入self。這就像是Python之禪：顯式比隱式好!

(5) Clojure

根據其建立者的說法，Clojure的函數化達到80%。默認狀況下，正如在函數式編程中所須要的，它的全部值都是不可變的。可是，能夠經過對這些不可變值使用可變值包裝類來解決此問題。當打開這樣的包裝類，可變值將再次不可變。

(6) Haskell

這是極少數純函數式和靜態類型的語言之一。儘管在開發過程當中可能會耗費大量時間，但在調試程序時這些付出都會得到巨大回報。它不像其餘語言那樣容易學習，可是絕對值得花時間學習。

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與面向對象的編程相比，函數式編程仍然小衆。可是，若是說在Python和其餘語言中加入函數式編程原理意味着什麼的話，那就是函數式編程正愈來愈受到關注。這徹底說得通：函數式編程對於大型數據庫、並行編程和機器學習大有裨益。而在過去十年間，這些迎來了蓬勃發展。

雖然面向對象編程有着不可估量的優勢，但函數代碼的優勢也不容忽視。只須要學習一些基本原理，就足以讓用戶成爲一名開發人員，併爲將來作好準備。

【責任編輯：趙寧寧 TEL：（010）68476606】