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Go编程模式:Map-Reduce

Go编程模式:Map-Reduce

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) stringfunc(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

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

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

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

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

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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