Функциональное программирование *

«Он выглядит слишком функциональным.» – писали мне они.

Привет Хабр! Меня зовут Ильдар. Мне 29 лет. Программирую с 2003 года. За свою жизнь создал 4 фреймворка и язык программирования. В этом посте я поделюсь своим опытом, инсайтами, которые я получил при разработке языка программирования BAYRELL Language. Заранее прощу прощения за возможные синтаксические и пунктуационные ошибки в тексте и отсутствие картинок.

В предыдущей статье мы обсуждали, почему функциональное программирование это совсем не то, что распиарено, и что оно совершенно не противоречит ООП, так, что даже сам "Дядя Боб" пишет про хороший ФП дизайн порождающий хороший ООП дизайн программы (и наоборот).

Сейчас же я хочу рассказать, что такое монады на самом деле, чем они полезны для обычного практикующего разработчика, и приведу примеры, почему недостаточная поддержка их в распространенных языках приводит к копипасте и ненадежным решениям.

Но ведь в интернете буквально сотни статей про ФП и монады, зачем писать еще одну?

Дело в том, что все их (по крайней мере те что я читал) можно поделить условно на две категории: с одной стороны это статьи где вам объяснят что монада это моноид в категории эндофункторов, и что если монада T над неким топосом имеет правый сопряжённый, то категория T-алгебр над этой монадой — топос. На другой стороне располагаются статьи, где вам рассказывают, что монады — это коробки, в которых живут собачки, кошечки, и вот они из одних коробок перепрыгивают в другие, размножаются, исчезают… В итоге за горой аналогий понять что-то содержательное решительно невозможно.

Получается, что первые обычно полезны тем, кто и так знает обсуждаемую тему, а вторые даже не знаю на кого рассчитаны: сколько я их не прочитал, ничего полезного понять из них мне не удалось.

Я же хотел бы занять промежуточную позицию, и рассказать про монады без заумных терминов, но и без котиков, используя понятные ООП разработчикам термины: интерфейсы, паттерны, копипаста, инкапсуляция сложности, бойлерплейт, и так далее. В процессе работы над статьёй ни один термин теории категории использован не был.

Если вы работаете с одной базой данных которая поддерживает транзакции вы даже не задумываетесь о консистентности — база все делает за вас. Если же у вас несколько баз, распределенная система или даже к примеру MongoDB до 4 версии — все не так радужно.

Рассмотрим пример — мы хотим сохранить файл в хранилище и добавить ссылку на него в два документа. Конечно же мы хотим атомарности — либо файл сохранен и добавлен в документы либо ни то ни другое (тут и далее используется cats-effects IO):

saveDataToFile(data) // (1)
  .flatMap { file =>
    addFileRef(documentId, file) // (2)
      .flatMap { result =>
        addFileRef(fileRegistry, file) // (3)
          .flatMap { result =>
            ??? // (4, 5, ...)
          }
          .handleErrorWith { error =>
            // revert (2)
            removeFileRef(documentId, file).attempt >> IO.raiseError(error)
          }
      }
      .handleErrorWith { error =>
        // revert (1)
        removeFile(file).attempt >> IO.raiseError(error)
      }
  }

Уже непросто? Легко представить как количество операций растет и образуется Pyramid of doom.

Но мы же программисты! Давайте обобщим проблему и напишем код, который позволит избежать ненужной сложности и возможных ошибок.

Программа

import std.stdio : writefln, File;
import std.algorithm : map, fold, splitter;
import std.range : walkLength;
import std.typecons : Yes;
import std.uni : byCodePoint;

struct Line {
	size_t chars;
	size_t words;
}

struct Output {
	size_t lines;
	size_t words;
	size_t chars;
}

Output combine(Output a, Line b) pure nothrow {
	return Output(a.lines + 1, a.words + b.words, a.chars + b.chars);
}

Line toLine(char[] l) pure {
	return Line(l.byCodePoint.walkLength, l.splitter.walkLength);
}

void main(string[] args) {
	auto f = File(args[1]);
	Output o = f
		.byLine(Yes.keepTerminator)
		.map!(l => toLine(l))
		.fold!(combine)(Output(0, 0, 0));

	writefln!"%u %u %u %s"(o.lines, o.words, o.chars, args[1]);
}

Полгода назад Крис Пеннер опубликовал Beating C With 80 Lines Of Haskell: Wc. В предисловии говорится:

Задача состоит в том, чтобы построить более шустрый клон оптимизированной вручную реализации утилиты wc на C в нашем любимом высокоуровневом языке программирования со сборкой мусора — на Haskell! Звучит достаточно просто, не так ли?

Крис прошел весь путь от простой реализации при помощи ByteStrings, через моноиды, встроенные моноиды и, наконец, пришел к параллельной многоядерной версии вышеописанного, которой и удалось немного побить чистый C-код во время выполнения на четырех ядрах.

Несколько дней назад на Хабре была размещена еще одна заметка на ту же тему от 0xd34df00d Побеждая C двадцатью строками Haskell: пишем свой wc. Автор доказал возможность пользования идиоматического хаскеля и в 20 (двадцати) строках кода реализовал алгоритм, который почти в десять раз быстрее, чем идиоматическая реализация на C.

В Serokell мы занимаемся не только коммерческими проектами, но стараемся изменить мир к лучшему. Например, работаем над улучшением главного инструмента всех хаскелистов – Glasgow Haskell Compiler (GHC). Мы сосредоточились на расширении системы типов под впечатлением от работы Ричарда Айзенберга "Зависимые типы в Haskell: теория и практика".

В нашем блоге Владислав уже рассказывал о том, почему в Haskell не хватает зависимых типов и как мы планируем их добавить. Мы решили перевести этот пост на русский, чтобы как можно больше разработчиков могло использовать зависимые типы и сделать дальнейший вклад в развитие Haskell как языка.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Functional PowerShell with Classes.
I promise it’s not an oxymoron" автора Christopher Kuech.

Объектно-ориентированная и функциональная парадигмы программирования могут казаться не в ладах друг с другом, но обе в равной мере поддерживаются в Powershell. Практически все программные языки, функциональные и нет, имеют средства расширенного связывания имён и значений; Классы, подобно struct-ам и record-ам, это всего лишь один подход. Если мы ограничим использование Классов связыванием имён и значений и станем избегать таких "тяжёлых" объектно-ориентированных программных концепций, как наследование, полиморфизм, или изменяемость (mutability), мы сможем использовать их преимущества, не усложняя наш код. Далее, добавляя неизменяемые (immutable) методы преобразования типов, мы можем обогатить Классами наш функциональный код.

Магия кастов

Касты одна из самых мощных фич в Powershell. Когда вы подвергаете значение касту, вы полагаетесь на добавляемую средой в ваше приложение возможность неявных инициализации и валидации. Например, простой каст строки в [xml] прогонит её через код парсера и сгенерирует полное дерево xml. Мы можем в своём коде использовать Классы с той же целью.

"Вы поймете, когда вам нужен Flux. Если вы не уверены, что вам это нужно, вам это не нужно." Пит Хант

Для управления состоянием приложения я как правило применяю Redux. Но не всегда есть необходимость в использовании модели Action\Reducer, хотя бы из-за трудозатратности ее применения для написания простейшего функционала. Возьмем в качестве примера обычный счетчик. На выходе хотелось получить простое и практичное решение, которое позволит описать модель состояния и пару методов его меняющие, наподобие такого:

state = {value: 0} 
increase() { 
  state.value += 1 
} 
decrease() {
  state.value -= 1
}

Сходу кажется, что такое решение может обеспечить MobX, так почему бы им и не воспользоваться? Поработав с MobX некоторое время, для себя пришел к выводу, что лично мне проще оперировать последовательностью иммутабельных состояний (наподобие Redux), чем логикой мутабельного состояния (наподобие MobX), да и его внутреннюю кухню я бы не назвал простой.

В общем, захотелось найти простое решение для управления состоянием, в основе которого лежала бы иммутабельность, с возможностью применять его в Angular\React и реализованное на TypeScript. Беглый обзор на просторах github подходящего решения не выдал, поэтому возьмем RxJS/Immer и попробуем сделать свое.

Почему это актуально

1. Для императивной реализации — выигрыш от Rust получился всего 20 %. Это означает, что JVM вплотную приблизилась к нативной производительности, и тут уже нечего улучшать.
2. Для функциональной реализации — Rust оказался быстрее в 4.5 раза, потребление памяти снизилось в 5.5 раза, а отсутствие сборщика мусора сделало программу более стабильной (меньше разброс показателей). Это интересно для тех, кто хочет писать быстрые функциональные программы.
3. Концепция единственного владельца данных (и единственной мутабельной ссылки), принятая в Rust, очень близка концепции иммутабельности, в результате чего функциональные алгоритмы, основанные на неизменяемости, рекурсии и копировании, легко ложатся на Rust практически без переписывания, тогда как императивные алгоритмы заставляют редизайнить код, учитывать мутабельность ссылок, времена жизни, и т.д.

1. Чистые функции, лямбды, имутабельность
2. Композиция, каррирование, частичное применение