Функциональное программирование — это парадигма программирования, которая фокусируется на написании чистого, многократно используемого и поддерживаемого кода. В нем подчеркивается использование функций в качестве основных строительных блоков программного обеспечения с упором на неизменность, ссылочную прозрачность и избежание побочных эффектов.

Потенциальные преимущества функционального программирования

Функциональное программирование может принести много потенциальных преимуществ вашему коду, в том числе:

  • Легче рассуждать. Чистые функции и неизменность упрощают понимание того, как работает код, поскольку вы можете полагаться на тот факт, что входные данные не изменятся.
  • Меньше подвержен ошибкам: полагаясь на неизменяемые значения и чистые функции, вы можете избежать многих распространенных ошибок программирования, таких как условия гонки или непреднамеренные побочные эффекты.
  • Параллелизм и параллелизм. Поскольку чистые функции не полагаются на глобальное состояние, их можно выполнять параллельно, не беспокоясь об общем состоянии.
  • Повторное использование кода. Используя функции высшего порядка и чистые функции, код можно разбить на более мелкие повторно используемые компоненты.
  • Улучшенная читабельность и удобство сопровождения. Благодаря разбиению кода на более мелкие функции код становится более модульным, его легче читать и легче поддерживать.

Отличия от других парадигм программирования

Функциональное программирование отличается от других парадигм программирования несколькими ключевыми моментами. Например:

  • Объектно-ориентированное программирование (ООП) делает упор на инкапсуляцию и наследование, тогда как функциональное программирование делает упор на неизменяемость и чистые функции.
  • Процедурное программирование делает упор на пошаговые процедуры, тогда как функциональное программирование делает упор на преобразование данных с помощью чистых функций.
  • В императивном программировании упор делается на операторы, изменяющие состояние, тогда как в функциональном программировании упор делается на выражения, возвращающие значения.

В этом руководстве мы рассмотрим основы функционального программирования и продемонстрируем, как писать чистый, пригодный для повторного использования и поддерживаемый код с использованием Python.

Шаг 1. Действуйте как граждане первого класса

В функциональном программировании функции являются гражданами первого класса. Это означает, что функции могут быть назначены переменным, переданы в качестве аргументов другим функциям и возвращены как результат функции. Это мощная концепция, позволяющая создавать функции более высокого порядка, то есть функции, принимающие другие функции в качестве аргументов или возвращающие их в качестве значений.

Вот пример функции высшего порядка в Python, которая принимает функцию в качестве аргумента и возвращает новую функцию:

def multiply_by(factor):
    def multiply(number):
        return number * factor
    return multiply

double = multiply_by(2)
triple = multiply_by(3)

print(double(5)) # Output: 10
print(triple(5)) # Output: 15

В этом примере мы определили функцию multiply_by, которая принимает множитель в качестве аргумента и возвращает новую функцию multiply, которая умножает свой аргумент на множитель. Затем мы используем эту функцию для создания двух новых функций, double и triple, которые умножают свои аргументы на 2 и 3 соответственно. Затем мы можем вызывать эти функции с разными аргументами, чтобы получить желаемые результаты.

Шаг 2. Чистые функции

В функциональном программировании чистые функции — это функции, которые не имеют побочных эффектов и всегда возвращают один и тот же результат для одних и тех же входных данных. Они детерминированы и не изменяют никакого внешнего состояния. Это упрощает их тестирование, обслуживание и анализ.

Вот пример чистой функции в Python, которая принимает список чисел и возвращает сумму четных чисел:

def sum_even(numbers):
    return sum(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(sum_even(numbers)) # Output: 12

В этом примере мы определили функцию sum_even, которая принимает список чисел в качестве аргумента и возвращает сумму четных чисел в списке. Мы используем функцию filter для фильтрации нечетных чисел, а затем используем функцию sum для вычисления суммы оставшихся четных чисел.

Шаг 3. Неизменяемость

В функциональном программировании неизменность — это концепция, согласно которой однажды созданная структура данных не может быть изменена. Вместо этого создаются новые структуры данных для представления измененного состояния. Это упрощает анализ состояния программы и устраняет риск неожиданных побочных эффектов.

Вот пример неизменности в Python с использованием понимания списка:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

squared_numbers = [n**2 for n in numbers]
print(squared_numbers) # Output: [1, 4, 9, 16, 25]

doubled_numbers = [n*2 for n in numbers]
print(doubled_numbers) # Output: [2, 4, 6, 8, 10]

print(numbers) # Output: [1, 2, 3, 4, 5]

В этом примере мы определили список чисел и использовали генераторы списков для создания новых списков, содержащих возведенные в квадрат и удвоенные значения исходных чисел. Обратите внимание, что исходный список чисел не был изменен, вместо этого были созданы новые списки для представления измененного состояния.

Шаг 4. Рекурсия

В функциональном программировании рекурсия часто используется вместо циклов для выполнения повторяющихся операций. Это может сделать код более кратким и понятным, особенно при работе со сложными структурами данных.

Вот пример рекурсии в Python, которая вычисляет факториал числа:

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

print(factorial(5)) # Output: 120

В этом примере мы определили функцию factorial, которая вычисляет факториал числа с помощью рекурсии. Если входное число равно 0, функция возвращает 1. В противном случае она умножает входное число на факториал числа минус один и возвращает результат.

Шаг 5. Лямбда-функции

Лямбда-функции — это анонимные функции, которые определяются «на лету» и часто используются в функциональном программировании для создания небольших одноразовых функций. Их можно использовать вместо именованной функции в любой ситуации, когда требуется функция, например, в качестве параметра функции более высокого порядка.

Вот пример лямбда-функции в Python, которая складывает два числа:

add = lambda x, y: x + y

print(add(3, 5)) # Output: 8

В этом примере мы определили лямбда-функцию add, которая принимает два аргумента x и y, складывает их вместе и возвращает результат. Затем мы вызываем функцию с аргументами 3 и 5 и печатаем результат.

Наконец-то

В этом руководстве мы рассмотрели основы функционального программирования и продемонстрировали, как писать чистый, пригодный для повторного использования и поддерживаемый код с использованием Python. Мы рассмотрели следующие темы:

  • Функционирует как граждане первого класса
  • Чистые функции
  • неизменность
  • Рекурсия
  • Лямбда-функции

Включив эти концепции в свой код, вы сможете писать более эффективное и надежное программное обеспечение, которое легче тестировать, поддерживать и анализировать.

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.

Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .

Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.