Привет!
Подумал я тут рассказать вам о том, как в JavaScript с помощью библиотеки Fluture можно создавать и использовать ленивые функции. Это будет краткий обзор на то, как создавать функции, как обрабатывать ошибки и чуть-чуть про параллелизм. Функциональным программированием мозги парить не буду! Обещаю!
Существуют различные способы обработки ошибок в языках программирования:
Исключения используются очень широко, с другой стороны о них часто говорят, что они медленные. Но и противники функционального подхода часто апеллируют к производительности.
Последнее время я работаю со Scala, где в равной мере я могу использовать как исключения так и различные типы данных для обработки ошибок, поэтому интересно какой из подходов будет удобнее и быстрее.
Сразу отбросим использование кодов и флагов, так как этот подход не принят в JVM языках и по моему мнению слишком подвержен ошибкам (прошу прощения за каламбур). Поэтому будем сравнивать исключения и разные виды АТД. Кроме того АТД можно рассматривать как использование кодов ошибок в функциональном стиле.
UPDATE: к сравнению добавлены исключения без стек-трейсов
Давайте пофантазируем на тему функциональной композиции, а так же проясним смысл оператора композиции/пайплайна.
TL;DR
Compose functions like a boss:
Популярные реализации compose — при вызове создают новые и новые функции на основе рекурсии, какие здесь минусы и как это обойти.
Как правило статьи, рассказывающие о проектировании типами, содержат примеры на функциональных языках — Haskell, F# и других. Может показаться, что эта концепция неприменима к объектно-ориентированным языкам, но это не так.
В этой статье я переведу примеры из статьи Скотта Власчина Проектирование типами: Как сделать некорректные состояния невыразимыми на идиоматический C#. Также я постараюсь показать, что этот подход применим не только в качестве эксперимента, но и в рабочем коде.
В одной из предыдущих статей я рассказывал о том, как можно построить исполнитель программ для виртуальной стековой машины, используя подходы функционального и языково-ориентированного программирования. Математическая структура языка подсказала базовую структуру для реализации его транслятора, основанную на концепции полугрупп и моноидов. Этот подход позволил построить красивую и расширяемую реализацию и сорвать аплодисмент, но первый же вопрос из зала заставил меня слезть с трибуны и снова залезть в Emacs.
Я провёл простое тестирование и убедился в том, что на простых задачах, использующих только стек, виртуальная машина работает шустро, а при использовании "памяти" — массива со случайным доступом — начинаются большие проблемы. О том, как удалось их решить, не меняя базовых принципов архитектуры программы и достичь тысячекратного ускорения работы программы, и пойдёт речь в предлагаемой вашему вниманию статье.
Не так давно на Хабре появилась отличная и вдохновляющая статья про компиляторы и стековые машины. В ней показывается путь от простой реализации исполнителя байт-кода ко всё более и более эффективным версиям. Мне захотелось показать на примере разработки стековой машины, как это можно сделать Haskell-way.
На примере интерпретации языка для стековой машины мы увидим, как математическая концепция полугрупп и моноидов помогает разрабатывать и расширять архитектуру программы, как можно использовать алгебру моноидов и каким образом можно строить программы в форме набора гомоморфизмов между алгебраическими системами. В качестве рабочих примеров мы сначала построим интерпретатор, неотделимый от кода в виде EDSL, а потом научим его разным штукам: вести запись произвольной отладочной информации, отделять код программы от самой программы, проводить простой статический анализ и вычислять с различными эффектами.
Статья рассчитана на тех, кто владеет языком Haskell на среднем уровне и выше, на тех, кто его уже использует в работе или исследованиях и на всех любопытных, заглянувших поглядеть чего это функциональщики ещё понаворотили. Ну, и для тех, конечно, кого не испугал предыдущий абзац.
type EmailContactInfo = String
type PostalContactInfo = String
data ContactInfo = EmailOnly EmailContactInfo |
PostOnly PostalContactInfo |
EmailAndPost (EmailContactInfo, PostalContactInfo)
data Person = Person
{ pName :: String,
, pContactInfo :: ContactInfo,
}
data Person = Person
{ pName :: String
, pAge :: Int
}
Анонимные стрелочные функции в JavaScript, согласно некоторым опросам — самая популярная фича ES-2015, что также подчеркнуто исчерпывающим числом туториалов в интернете. Они бесспорно очень полезны, но в этой небольшой статье мы рассмотрим примеры использования обделенных вниманием не менее замечательных выражений с именованными функциями — NFE.
Цель данной статьи – показать на примере зачем нужно reactive programming, как оно связано с функциональным программированием, и как с его помощью можно писать декларативный код, который легко адаптировать к новым требованиям. Кроме того, хочется сделать это максимально кратко и просто на примере приближенном к реальному.
Возьмем такую задачу:
Есть некий сервис c REST API и endpointом /people. При POST-запросе на этот endpoint'a создается новая сущность. Написать функцию которая принимает массив объектов вида { name: 'Max' } и создают набор сущностей посредством API(по-английски, это называется batch-операция).
Давайте решим эту задачу в императивном стиле:
const request = require('superagent')
function batchCreate(bodies) {
const calls = []
for (let body of bodies) {
calls.push(
request
.post('/people')
.send(body)
.then(r => r.status)
)
}
return Promise.all(calls)
}
Давайте, для сравнения, перепишем этот кусочек кода в функциональном стиле. Для простоты, под функциональным стилем мы будем понимать:
При создании приложения, активно взаимодействующего со сторонними сервисами и системами, часто требуется обеспечить обмен информацией с ними, односторонний или двусторонний
Я написал книгу, предварительный релиз, о создании веб-приложений с нуля.
Я прочитал много книг по программированию, но, часто, после прочтения у меня оставался только один вопрос — Как мне применить эти знания на практике?
Предположим, вы разработчик системы автоматизации, портала или интернет-магазина.
Добавление новой функциональности осложняется наслоениями кода. Запуск тестов занимает полчаса, а релиз — час. Идея о переходе на новую версию фреймворка вызывает нервные подергивания. Вы узнаёте, что PostgreSQL имеет поддержку массивов, jsonb, полнотекстового поиска и lateral join, но ORM не позволяет использовать их в полную силу. Вы прочитали про TDD, но как писать в таком стиле, когда аналитик описывает сценарии, а фреймворк требует создания модели, контроллера и представления?
Как применить SOLID, если сущности наследуют от ORM?
Как избавиться от боли?
Постепенно, по мере изучения Clojure, и, наконец после прочтения Clean Architecture, я понял, как без боли написать приложение, где на первом месте стоит предметная область, а не фреймворк, где я принимаю решения, а не создатели фреймворков навязывают свои.
В какой-то степени книгу можно рассматривать как практический самоучитель по Clojure,
так что знание этого языка не требуется.
newtype Foo a = Bar a
newtype Id = MkId Word
data Foo a = Bar a
data Id = MkId Word
data Id = MkId !Word
