Scala 05 —— 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。
函数式编程
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什么是函数式编程？
- y=f(x)
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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。
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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？
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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
- 写数据库、与服务器通信、获取数据等等
- 在代码核心使用纯函数式编程(无副作用)
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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？
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核心代码块一定要大！
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不应该只是min(x,y)
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不应该只是List(12,3,4,5,6),map(a=>a*a)
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函数的定义
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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？
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定义模糊的例子：
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y=f(x,y,?) ：第三个参数可能不存在
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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)
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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
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函数是数据的函数，不是数字的函数
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基本类型的操作用的不多
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稍复杂的业务会涉及到更多自定义数据类型
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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
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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
- 范畴就是带有关系的集合
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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
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如何定义范畴？
- 常用方法：OOP
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OOP和FP是否矛盾？
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一个是操作对象
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一个是操作内容
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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)
函数式编程是声明式的，有效解耦
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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
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描述的不是一个业务需求，而是对象转换
- 适合代码复用
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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
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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
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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
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实现会变得很容易，更适合AI自动编程文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-861540.html
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
全局变量文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-861540.html
- 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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