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标签： functional

Go编程模式：Map-Reduce

Go编程模式：Map-Reduce

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在本篇文章中，我们学习一下函数式编程的中非常重要的Map、Reduce、Filter的三种操作，这三种操作可以让我们非常方便灵活地进行一些数据处理——我们的程序中大多数情况下都是在到倒腾数据，尤其对于一些需要统计的业务场景，Map/Reduce/Filter是非常通用的玩法。下面先来看几个例子：

本文是全系列中第5 / 10篇：Go编程模式

基本示例

Map示例

下面的程序代码中，我们写了两个Map函数，这两个函数需要两个参数，

  • 一个是字符串数组 []string，说明需要处理的数据一个字符串
  • 另一个是一个函数func(s string) string 或 func(s string) int
func MapStrToStr(arr []string, fn func(s string) string) []string {
    var newArray = []string{}
    for _, it := range arr {
        newArray = append(newArray, fn(it))
    }
    return newArray
}

func MapStrToInt(arr []string, fn func(s string) int) []int {
    var newArray = []int{}
    for _, it := range arr {
        newArray = append(newArray, fn(it))
    }
    return newArray
}

整个Map函数运行逻辑都很相似，函数体都是在遍历第一个参数的数组，然后，调用第二个参数的函数，然后把其值组合成另一个数组返回。

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Go 编程模式：Functional Options

Go 编程模式：Functional Options

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在本篇文章中，我们来讨论一下Functional Options这个编程模式。这是一个函数式编程的应用案例，编程技巧也很好，是目前在Go语言中最流行的一种编程模式。但是，在我们正式讨论这个模式之前，我们需要先来看看要解决什么样的问题。

本文是全系列中第3 / 10篇：Go编程模式

配置选项问题

在我们编程中，我们会经常性的需要对一个对象（或是业务实体）进行相关的配置。比如下面这个业务实体（注意，这仅只是一个示例）：

type Server struct {
    Addr     string
    Port     int
    Protocol string
    Timeout  time.Duration
    MaxConns int
    TLS      *tls.Config
}

在这个 Server 对象中，我们可以看到：

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Go编程模式：修饰器

Go编程模式：修饰器

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之前写过一篇《Python修饰器的函数式编程》，这种模式很容易的可以把一些函数装配到另外一些函数上，可以让你的代码更为的简单，也可以让一些“小功能型”的代码复用性更高，让代码中的函数可以像乐高玩具那样自由地拼装。所以，一直以来，我对修饰器decoration这种编程模式情有独钟，这里写一篇Go语言相关的文章。

本文是全系列中第7 / 10篇：Go编程模式

看过Python修饰器那篇文章的同学，一定知道这是一种函数式编程的玩法——用一个高阶函数来包装一下。多唠叨一句，关于函数式编程，可以参看我之前写过一篇文章《函数式编程》，这篇文章主要是，想通过从过程式编程的思维方式过渡到函数式编程的思维方式，从而带动更多的人玩函数式编程，所以，如果你想了解一下函数式编程，那么可以移步先阅读一下。所以，Go语言的修饰器编程模式，其实也就是函数式编程的模式。

不过，要提醒注意的是，Go 语言的“糖”不多，而且又是强类型的静态无虚拟机的语言，所以，无法做到像 Java 和 Python 那样的优雅的修饰器的代码。当然，也许是我才才疏学浅，如果你知道有更多的写法，请你一定告诉我。先谢过了。
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如何读懂并写出装逼的函数式代码

如何读懂并写出装逼的函数式代码

评论 66 条评论 106,494 人阅读

drawing-recursive今天在微博上看到了 有人分享了下面的这段函数式代码，我把代码贴到下面，不过我对原来的代码略有改动，对于函数式的版本，咋一看，的确令人非常费解，仔细看一下，你可能就晕掉了，似乎完全就是天书，看上去非常装逼，哈哈。不过，我感觉解析那段函数式的代码可能会一个比较有趣过程，而且，我以前写过一篇《函数式编程》的入门式的文章，正好可以用这个例子，再升华一下原来的那篇文章，顺便可以向大家更好的介绍很多基础知识，所以写下这篇文章。

先看代码

这个代码平淡无奇，就是从一个数组中找到一个数，O(n)的算法，找不到就返回 null。

下面是正常的 old-school 的方式。不用多说。

//正常的版本
function find (x, y) {
  for ( let i = 0; i < x.length; i++ ) {
    if ( x[i] == y ) return i;
  }
  return null;
}

let arr = [0,1,2,3,4,5]
console.log(find(arr, 2))
console.log(find(arr, 8))

结果到了函数式成了下面这个样子（好像上面的那些代码在下面若影若现，不过又有点不太一样，为了消掉if语言，让其看上去更像一个表达式，动用了 ? 号表达式）：

//函数式的版本
const find = ( f => f(f) ) ( f =>
  (next => (x, y, i = 0) =>
    ( i >= x.length) ?  null :
      ( x[i] == y ) ? i :
        next(x, y, i+1))((...args) =>
          (f(f))(...args)))

let arr = [0,1,2,3,4,5]
console.log(find(arr, 2))
console.log(find(arr, 8))

为了讲清这个代码，需要先补充一些知识。

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Python修饰器的函数式编程

Python修饰器的函数式编程

评论 87 条评论 141,195 人阅读

Python的修饰器的英文名叫Decorator，当你看到这个英文名的时候，你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了，其实这是完全不同的两个东西。虽然好像，他们要干的事都很相似——都是想要对一个已有的模块做一些“修饰工作”，所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰（一些小功能，这些小功能可能好多模块都会用到），但又不让这个小装饰（小功能）侵入到原有的模块中的代码里去。但是OO的Decorator简直就是一场恶梦，不信你就去看看wikipedia上的词条（Decorator Pattern）里的UML图和那些代码，这就是我在《 从面向对象的设计模式看软件设计》“餐后甜点”一节中说的，OO鼓励了——“厚重地胶合和复杂层次”，也是《 如此理解面向对象编程》中所说的“OO的狂热者们非常害怕处理数据”，Decorator Pattern搞出来的代码简直就是OO的反面教程。

Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似，就是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是，Java/C#的Annotation也很让人望而却步，太TMD的复杂了，你要玩它，你需要了解一堆Annotation的类库文档，让人感觉就是在学另外一门语言。

而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法，这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定，完全就是语言层面的玩法：一种函数式编程的技巧。如果你看过本站的《函数式编程》，你一定会为函数式编程的那种“描述你想干什么，而不是描述你要怎么去实现”的编程方式感到畅快。（如果你不了解函数式编程，那在读本文之前，还请你移步去看看《函数式编程》） 好了，我们先来点感性认识，看一个Python修饰器的Hello World的代码。

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函数式编程

函数式编程

评论 197 条评论 253,274 人阅读

当我们说起函数式编程来说，我们会看到如下函数式编程的长相：

  • 函数式编程的三大特性：
    • immutable data 不可变数据：像Clojure一样，默认上变量是不可变的，如果你要改变变量，你需要把变量copy出去修改。这样一来，可以让你的程序少很多Bug。因为，程序中的状态不好维护，在并发的时候更不好维护。（你可以试想一下如果你的程序有个复杂的状态，当以后别人改你代码的时候，是很容易出bug的，在并行中这样的问题就更多了）
    • first class functions：这个技术可以让你的函数就像变量一样来使用。也就是说，你的函数可以像变量一样被创建，修改，并当成变量一样传递，返回或是在函数中嵌套函数。这个有点像Javascript的Prototype（参看Javascript的面向对象编程）
    • 尾递归优化：我们知道递归的害处，那就是如果递归很深的话，stack受不了，并会导致性能大幅度下降。所以，我们使用尾递归优化技术——每次递归时都会重用stack，这样一来能够提升性能，当然，这需要语言或编译器的支持。Python就不支持。
  • 函数式编程的几个技术
    • map & reduce ：这个技术不用多说了，函数式编程最常见的技术就是对一个集合做Map和Reduce操作。这比起过程式的语言来说，在代码上要更容易阅读。（传统过程式的语言需要使用for/while循环，然后在各种变量中把数据倒过来倒过去的）这个很像C++中的STL中的foreach，find_if，count_if之流的函数的玩法。
    • pipeline：这个技术的意思是，把函数实例成一个一个的action，然后，把一组action放到一个数组或是列表中，然后把数据传给这个action list，数据就像一个pipeline一样顺序地被各个函数所操作，最终得到我们想要的结果。
    • recursing 递归 ：递归最大的好处就简化代码，他可以把一个复杂的问题用很简单的代码描述出来。注意：递归的精髓是描述问题，而这正是函数式编程的精髓。
    • currying：把一个函数的多个参数分解成多个函数， 然后把函数多层封装起来，每层函数都返回一个函数去接收下一个参数这样，可以简化函数的多个参数。在C++中，这个很像STL中的bind_1st或是bind2nd。
    • higher order function 高阶函数：所谓高阶函数就是函数当参数，把传入的函数做一个封装，然后返回这个封装函数。现象上就是函数传进传出，就像面向对象对象满天飞一样。

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