程序员为什么与函数式编程“坠入爱河”?
本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。程序员
函数式编程发展至今已有60年的历史，可是截至目前，它仍然算是比较小众。尽管像Google这样的大公司依赖于函数式编程的关键概念，可是普通程序员对此几乎一无所知。数据库
这种状况即将改变了。不只是Java或Python这样的语言愈来愈多地采用了函数式编程的概念，相似Haskell这样的新语言也正在彻底实现函数式编程。编程
简单来讲，函数式编程就是为不可变变量构建函数。与之相反，面向对象的编程则是有一组相对固定的函数，而用户主要是修改或添加新变量。数组
因为函数式编程的特性，它很是适合完成诸如数据分析和机器学习之类的需求任务。可是这并不意味着用户要告别面向对象的编程，转而彻底使用函数式编程。但用户须要了解其基本原理，以便在适当的时候使用它们以发挥优点。安全
一切都是为了消除反作用app
要了解函数式编程，首先须要了解函数。函数是将输入转换为输出的东西，它并不老是这么简单。下面看一个Python中的函数：机器学习
def square(x): return x*x
这个函数很简单。它须要一个变量 x，或者是一个int，又或者是float或double，而后输出该变量的平方。编程语言
如今再思考这个函数：ide
lobal_list = []def append_to_list(x): global_list.append(x)
乍一看，该函数看起来像是接受了一个任意类型的变量x，而且因为没有 return 语句，它不会返回任何值。函数式编程
请等一下!若是未事先定义global_list，那么该函数将不起做用，而且在通过修改后仍输出相同的列表。尽管global_list从未被视为函数的输入，但使用函数时它也会发生改变：
append_to_list(1) append_to_list(2) global_list
它将返回[1,2]而不是一个空列表。即便咱们对此并不明确，但这代表该列表确实是该函数的输入。这种不明确可能会形成问题。
图源：GitHub
不忠实于函数
这些隐含的输入，或在其余状况下的输出，有一个官方的名称：side effects(反作用)。虽然本文所举的只是一个简单的示例，可是在更复杂的程序中，这些反作用可能会致使真正的困难。
请思考一下如何测试append_to_list：用户不只须要阅读第一行并使用任意的x来测试函数，还须要阅读整个定义，理解其做用，定义global_list而且以这种方式进行测试。当须要处理带有数千行代码的程序时，此示例中的简单操做可能很快就会变得乏味无趣。
有一个简单的解决方法：忠于函数认定为输入的内容。
newlist = []def append_to_list2(x, some_list): some_list.append(x)append_to_list2(1,newlist) append_to_list2(2,newlist) newlist
它并无作出太大的改变。输出仍然是[1,2]，而且其余全部内容也保持不变。可是有同样改变了：该代码如今摆脱了反作用。
如今，当查看函数声明时，用户能确切地知道发生了什么。所以，若是程序运行不正常，用户也能够垂手可得地单独测试每一个功能，并查明哪一个功能有问题
函数式编程正在编写纯函数
没有反作用的函数是指其输入和输出都具备明确的声明，而没有反作用的功能就是纯函数。
函数式编程一个很是简单的定义：仅用纯函数编写程序。纯函数永远不会修改变量，而只会建立新的变量做为输出。(笔者在上面的示例中稍微“做弊”了一下：它遵循函数式编程的原则，但仍使用全局列表。用户能够找到更好的示例，但这只是基本原则。)
此外，对于给定输入的纯函数，能够获得特定的输出。相反，不纯函数则依赖于一些全局变量。所以，若是全局变量不一样，则相同的输入变量可能致使不一样的输出。不纯函数会使代码的调试和维护变得更加困难。
有一个更容易发现反作用的小窍门：因为每一个函数都必须具备某种输入和输出，所以没有任何输入或输出的函数声明必定是不纯的。若是采用函数式编程，这些则多是第一批须要的更改声明。
图源：unsplash
函数式编程不只只有Map和reduce
函数式编程中不包含循环结构(Loops)，请看下面这些Python中的循环：
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
相较于咱们要执行的简单操做，以上代码明显过长。并且因为修改全局变量，它也不够有效。咱们能够用如下代码替代：
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)
这是完整的函数。由于不须要迭代一个数组的许多元素，因此它更短也更快。并且，一旦了解了 filter、map和reduce 如何工做，代码也就容易理解了。但这并不意味着全部函数代码都使用map、reduce 等。这也不意味着须要借助函数式编程来理解map 和 reduce，这些函数只是在抽象循环时弹出不少。
Lambda functions：谈及函数式编程的发展史时，许多人都会先说起lambda函数的发明。尽管，lambda毫无疑问是函数式编程的基石，但这并非根本缘由。Lambda函数是可以使程序发挥做用的工具。可是，lambda也可用于面向对象的编程。
Static typing：上面的示例不属于静态输入，而是函数式的。即便静态类型为代码增长了一层额外的安全保护，但也并不是必定要其函数化，不过这可能会是锦上添花。
一些语言对函数式编程更加友好
图源：unsplash
(1) Perl
Perl对于反作用的处理方法与大多数编程语言大相径庭。它包含一个神奇的参数 $_，这使得处理反作用成为Perl核心功能之一。尽管Perl确实有其优势，但做者不会尝试使用它进行函数式编程。
(2) Java
若是要用Java编写函数式代码的话，只能自求多福了。由于该程序的一半不只将都是static 关键字，并且其余大多数Java开发人员也会将此程序视为耻辱。
(3) Scala
Scala是一个颇有趣的语言：它的目标是统一面向对象和函数式编程。不少人都以为这很奇怪，由于函数式编程旨在完全消除反作用，而面向对象的编程则试图将反作用保留在对象内部。
话虽如此，许多开发人员将Scala视为一种能够帮助他们从面向对象编程过渡到函数式编程语言，这可能会帮助他们在将来几年更容易彻底过渡到函数式编程。
(4) Python
Python积极鼓励使用函数式编程。下列事实证实了这一点：每一个函数在默认状况下都有至少有一个输入self。这就像是Python之禅：显式比隐式好!
(5) Clojure
根据其建立者的说法，Clojure的函数化达到80%。默认状况下，正如在函数式编程中所须要的，它的全部值都是不可变的。可是，能够经过对这些不可变值使用可变值包装类来解决此问题。当打开这样的包装类，可变值将再次不可变。
(6) Haskell
这是极少数纯函数式和静态类型的语言之一。尽管在开发过程当中可能会耗费大量时间，但在调试程序时这些付出都会得到巨大回报。它不像其余语言那样容易学习，可是绝对值得花时间学习。
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与面向对象的编程相比，函数式编程仍然小众。可是，若是说在Python和其余语言中加入函数式编程原理意味着什么的话，那就是函数式编程正愈来愈受到关注。这彻底说得通：函数式编程对于大型数据库、并行编程和机器学习大有裨益。而在过去十年间，这些迎来了蓬勃发展。
虽然面向对象编程有着不可估量的优势，但函数代码的优势也不容忽视。只须要学习一些基本原理，就足以让用户成为一名开发人员，并为将来作好准备。
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