Пример функционального программирования. Недостатки функционального программирования

Подобные языки к функциональным, использующим менее строгое понятие. Функция в математике не может изменить вызывающее её окружение и запомнить результаты своей работы, а только предоставляет результат вычисления функции. Программирование с использованием математического понятия функции вызывает некоторые трудности, поэтому функциональные языки, в той или иной степени предоставляют и императивные возможности, что ухудшает дизайн программы (например возможность безболезненных дальнейших изменений). Дополнительное отличие от императивных языков программирования заключается в декларативности описаний функций. Тексты программ на функциональных языках программирования описывают «как решить задачу», но не предписывают последовательность действий для решения. Первым, спроектированным функциональным языком стал Лисп . Вариант данного языка широко используется в системе автоматизированного проектирования AutoLISP

В качестве основных свойств функциональных языков программирования обычно рассматриваются следующие:

краткость и простота;
строгая типизация;
модульность;
функции - объекты вычисления;
отложенные (ленивые) вычисления.

Некоторые языки функционального программирования

Miranda (какое семейство?)

Ссылки

http://roman-dushkin.narod.ru/fp.html - Курс лекций по функциональному программированию , читаемый в МИФИ с 2001 года.

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Функциональный язык программирования" в других словарях:

Язык программирования, позволяющий задавать программу в виде совокупности определений функций. В функциональных языках программирования: функции обмениваются между собой данными без использования промежуточных переменных и присваиваний;… … Финансовый словарь

функциональный язык - Язык программирования, в котором действия над данными выражаются в виде обращений к функциональным процедурам. [ГОСТ 19781 90] Тематики обеспеч. систем обраб. информ. программное EN functional language … Справочник технического переводчика

Ruby Семантика: мультипарадигмальный Тип исполнения: интерпретатор Появился в: 1995 г. Автор(ы): Юкихиро Мацумото Последняя версия: 1.9.1 … Википедия

Функциональный язык - 37. Функциональный язык Functional language Язык программирования, в котором действия над данными выражаются в виде обращений к функциональным процедурам Источник: ГОСТ 19781 90: Обеспечение систем обработки информации программное. Термины и… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Erlang Файл:Erlang logo.png Семантика: мультипарадигмальный: конкурентное, функциональное программирование Появился в: 1987 г. Автор(ы): Типизация данных: строгая, динамическая Основные реализации: E … Википедия

Scheme Семантика: функциональный Тип исполнения: интерпретатор или компилятор Появился в: 1970 г. Автор(ы): Гай Стил и Джеральд Сассмен Типизация данных … Википедия

У этого термина существуют и другие значения, см. Миранда. Miranda функциональный язык программирования, созданный в 1985 году Дэвидом Тёрнером в качестве стандартного функционального языка. Имеет строгую полиморфную систему типов,… … Википедия

Hope функциональный язык программирования, разработанный в начале 1980 х годов; является предшественником языков Miranda и Haskell. В журнале Byte за август 1985 впервые опубликовано руководство по языку Hope. Пример программы вычисления… … Википедия

У этого термина существуют и другие значения, см. SASL. SASL полностью функциональный язык программирования, разработанный Дэвидом Тёрнером в Сент Эндрюсском университете в 1972 году, на базе аппликативного подмножества ISWIM. В 1976 году… … Википедия

У этого термина существуют и другие значения, см. Scala. Scala Класс языка: Мультипарадигмальный: функ … Википедия

Книги

Программирование в Clojure. Практика применения Lisp в мире Java , Эмерик Ч., Карпер Б., Гранд К.. Почему многие выбирают Clojure? Это - функциональный язык программирования, не только позволяющий пользоваться Java-библиотеками, службами и другими ресурсами JVM, но и соперничающий с…

String reverse(String arg) { if(arg.length == 0) { return arg; } else { return reverse(arg.substring(1, arg.length)) + arg.substring(0, 1); } }
Эта функция довольно медленная, потому что она повторно вызывает сама себя . Здесь возможна утечка памяти, так как множество раз создаются временные объекты. Но это функциональный стиль. Вам может показать странным, как люди могут так программировать. Ну, я как раз собирался вам рассказать.

Преимущества функционального программирования

Вы, наверное, думаете, что я не смогу привести доводы в оправдание монструозной функции выше. Когда я только начинал изучать функциональное программирование, я тоже так думал. Я ошибался. Есть очень хорошие аргументы в пользу такого стиля. Некоторые из них субъективные. Например, программисты заявляют, что функциональные программы проще понять. Я не буду приводить таких аргументов, потому что всем известно, что лёгкость понимания - это очень субъективная вещь. К счастью для меня, есть ещё куча объективных аргументов.

Unit тестирование

Так как в ФП каждый символ является неизменяемым, то функции не имеют побочных действий. Вы не можете менять значения переменных, к тому же функция не может поменять значение вне своей области видимости, и тем самым повлиять на другие функции (как это может случится с полями класса или глобальными переменными). Это означает, что единственный результат выполнения функции - это возвращаемое значение. А единственное, что может повлиять на возвращаемое значение - это аргументы, передаваемые в функцию.

Вот она, голубая мечта unit-тестеров. Можно протестировать каждую функцию в программе используя только нужные аргументы. Нет необходимости вызывать функции в правильном порядке или воссоздавать правильное внешнее состояние. Всё что вам нужно, это передать аргументы, которые соответствуют граничным случаям. Если все функции в вашей программе проходят Unit-тесты, то вы можете быть намного более уверены в качестве вашего ПО, чем в случае императивных языков программирования. В Java или C++ проверки возвращаемого значения не достаточно - функция может поменять внешнее состояние, которое тоже подлежит проверке. В ФП такой проблемы нет.

Отладка

Если функциональная программа ведёт себя не так, как вы ожидаете, то отладка - это пара пустяков. Вы всегда можете воспроизвести проблему, потому что ошибка в функции не зависит от постороннего кода, который выполнялся ранее. В императивной программе ошибка проявляется только на некоторое время. Вам придется пройти через ряд шагов, не относящихся к багу, из-за того, что работа функции зависит от внешнего состояния и побочных эффектов других функций. В ФП ситуация намного проще - если возвращаемое значение неправильное, то оно всегда будет неправильным, не зависимо от того, какие куски кода выполнялись прежде.

Как только вы воспроизведёте ошибку, найти её источник - тривиальная задача. Это даже приятно. Как только вы остановите выполнение программы, перед вами будет весь стек вызовов. Вы можете просмотреть аргументы вызова каждой функции, прямо как в императивном языке. С тем отличием, что в императивной программе этого не достаточно, ведь функции зависят от значений полей, глобальных переменных и состояний других классов. Функция в ФП зависит только от своих аргументов, и эта информация оказывается прямо у вас перед глазами! Даже больше, в императивной программе проверки возвращаемого значения не достаточно для того, чтобы сказать, правильно ли ведёт себя кусок кода. Вам придётся выследить десятки объектов за пределами функции, чтобы удостовериться, что всё работает правильно. В функциональном программировании всё, что нужно сделать - это взглянуть на возвращаемое значение!

Проходясь по стеку, вы обращаете внимание на передаваемые аргументы и возвращаемые значения. Как только возвращаемое значение отклоняется от нормы, вы углубляетесь в функцию и двигаетесь дальше. Так повторяется несколько раз пока вы не найдёте источник ошибки!

Многопоточность

Функциональная программа сразу готова к распараллеливанию без каких-либо изменений. Вам не придётся задумываться о deadlock-ах или состояниях гонки (race conditions) потому что вам не нужны блокировки! Ни один кусочек данных в функциональной программе не меняется дважды одним и тем же потоком или разными. Это означает, что вы можете легко добавить потоков к вашей программе даже не задумываясь при этом о проблемах, присущих императивным языкам.

Если дела обстоят подобным образом, то почему так редко функциональные языки программирования используются в многопоточных приложениях? На самом деле чаще, чем вы думаете. Компания Ericsson разработала функциональный язык под названием Erlang для использования на отказоустойчивых и масштабируемых телекоммуникационных коммутаторах. Многие отметили преимущества Erlang-а и стали его использовать . Мы говорим о телекоммуникациях и системах контроля трафика, которые далеко не так просто масштабируются, как типичные системы, разработанные на Wall Street. Вообще-то, системы написанные на Erlang, не такие масштабируемые и надёжные, как Java системы. Erlang системы просто сверхнадёжные.

На этом история многопоточности не заканчивается. Если вы пишете по сути однопоточное приложение, то компилятор всё равно может оптимизировать функциональную программу так, чтобы она использовала несколько CPU. Посмотрим на следующий кусок кода.

Компилятор функционального языка может проанализировать код, классифицировать функции, которые создают строки s1 и s2 , как функции потребляющие много времени, и запустить их параллельно. Это невозможно сделать в императивном языке, потому что каждая функция может изменять внешнее состояние и код, идущий непосредственно после вызова, может зависеть от неё. В ФП автоматический анализ функций и поиск подходящих кандидатов для распараллеливания - это тривиальнейшая задача, как автоматический inline ! В этом смысле функциональный стиль программирования соответствует требованиям завтрашнего дня. Разработчики железа уже не могут заставить CPU работать быстрее. Вместо этого они наращивают количество ядер и заявляют о четырёхкратном увеличении скорости многопоточных вычислений. Конечно они очень вовремя забывают сказать, что ваш новый процессор покажет прирост только в программах, разработанных с учётом распараллеливания. Среди императивного ПО таких очень мало. Зато 100% функциональных программ готовы к многопоточности из коробки.

Развёртывание по горячему

В старые времена для установки обновлений Windows приходилось перезагружать компьютер. Много раз. После установки новой версии медиа проигрывателя. В Windows XP произошли значительные изменения, но ситуация всё ещё далека от идеальной (сегодня я запустил Windows Update на работе и теперь надоедливое напоминание не оставит меня в покое, пока не перезагружусь). В Unix системах модель обновления была получше. Для установки обновлений приходилось останавливать некоторые компоненты, но не всю ОС. Хотя ситуация выглядит лучше, но для большого класса серверных приложений это всё ещё не приемлемо. Телекоммуникационные системы должны быть включены 100% времени, ведь если из-за обновления человек не сможет вызвать скорую, то жизни могут быть потеряны. Фирмы с Wall Streets тоже не желают останавливать сервера на выходных, чтобы установить обновления.

В идеале нужно обновить все нужные участки кода не останавливая систему в принципе. В императивном мире это невозможно [пер. в Smalltalk-е очень даже возможно]. Представьте себе выгрузку Java класса на лету и перезагрузка новой версии. Если бы мы так сделали, то все экземпляры класса стали бы нерабочими, потому что потерялось бы состояние, которое они хранили. Нам пришлось бы писать хитрый код, для контроля версий. Пришлось бы серриализовать все созданные экземпляры класса, потом уничтожить их, создать экземпляры нового класса, попытаться загрузить серриализованные данные в надежде, что миграция пройдёт нормально и новые экземпляры будут валидными. И кроме того, миграционный код необходимо писать каждый раз вручную. И ещё миграционный код должен сохранять ссылки между объектами. В теории ещё куда ни шло, но на практике это никогда не заработает.

В функциональной программе всё состояние хранится в стеке в виде аргументов функций. Это позволяет значительно упростить развёртывание по горячему! По сути всё что нужно сделать - это вычислить разницу между кодом на рабочем сервере и новой версией, и установить изменения в коде. Остальное будет сделано языковыми инструментами автоматически! Если вы думаете, что это научная фантастика, то дважды подумайте. Инженеры, имеющие дело с Erlang, годами обновляют свои системы без остановки их работы.

Доказательные вычисления и оптимизация (Machine Assisted Proofs and Optimizations)

Еще одно интересное свойство функциональных языков программирования состоит в том, что их можно изучать с математической точки зрения. Так как функциональный язык - это реализация формальной системы, то все математические операции используемые на бумаге, могут быть применены и к функциональным программам. Компилятор, например, может конвертировать участок кода в эквивалентный, но более эффективный кусок, при этом математически обосновав их эквивалентность . Реляционные базы данных годами производят такие оптимизации. Ничто не мешает использовать аналогичные приёмы в обычных программах.

Дополнительно вы можете использовать математический аппарат, чтобы доказать корректность участков ваших программ. При желании можно написать инструменты, которые анализируют код и автоматически создают Unit-тесты для граничных случаев! Такая функциональность бесценна для сверхнадёжных систем (rock solid systems). При разработке систем контроля кардиостимуляторов или управления воздушным трафиком такие инструменты просто необходимы. Если же ваши разработки не находятся в сфере критически важных приложений, то инструменты автоматической проверки всё равно дадут вам гигантское преимущество перед вашими конкурентами.

Функции высшего порядка

Помните, когда я говорил о преимуществах ФП, я отметил, что «всё выглядит красиво, но бесполезно, если мне придётся писать на корявом языке, в котором всё final ». Это было заблуждением. Использование final повсеместно выглядит коряво только в императивных языках программирования, таких как Java. Функциональные языки программирования оперируют другими видами абстракций, такими, что вы забудете о том, что когда-то любили менять переменные. Один из таких инструментов - это функции высшего порядка.

В ФП функция - это не тоже самое, что функция в Java или C. Это надмножество - они могут тоже самое, что Java функции и даже больше. Пусть у нас есть функция на C:

Int add(int i, int j) { return i + j; }
В ФП это не тоже самое, что обычная C функция. Давайте расширим наш Java компилятор, чтобы он поддерживал такую запись. Компилятор должен превратить объявление функции в следующий Java код (не забывайте, что везде присутствует неявный final):

Class add_function_t { int add(int i, int j) { return i + j; } } add_function_t add = new add_function_t();
Символ add не совсем функция. Это маленький класс с одним методом. Теперь мы можем передавать add в качестве аргумента в другие функции. Мы можем записать его в другой символ. Мы можем создавать экземпляры add_function_t в runtime и они будут уничтожены сборщиком мусора, если станут ненужными. Функции становятся базовыми объектами, как числа и строки. Функции, которые оперируют функциями (принимают их в качестве аргументов) называются функциями высшего порядка. Пусть это вас не пугает. Понятие функций высшего порядка почти не отличается от понятия Java классов, которые оперируют друг другом (мы можем передавать классы в другие классы). Мы можем называть их «классы высшего порядка», но никто этим не заморачивается, потому что за Java не стоит строгое академическое сообщество.

Как и когда нужно использовать функции высшего порядка? Я рад, что вы спросили. Вы пишите свою программу как один большой монолитный кусок кода не заботясь об иерархии классов. Если вы увидите, что какой-то участок кода повторяется в разных места, вы выносите его в отдельную функцию (к счастью в школах еще учат как это делать). Если вы замечаете, что часть логики в вашей функции должна вести себя по разному в некоторых ситуациях, то вы создаёте функцию высшего порядка. Запутались? Вот реальный пример из мой работы.

Предположим, что у нас есть участок Java кода, который получает сообщение, преобразует его различными способами и передаёт на другой сервер.

Void handleMessage(Message msg) { // ... msg.setClientCode("ABCD_123"); // ... sendMessage(msg); } // ... }
Теперь представьте себе, что система поменялась, и теперь нужно распределять сообщения между двумя серверами вместо одного. Всё остаётся неизменным, кроме кода клиента - второй сервер хочет получать этот код в другом формате. Как нам справиться с этой ситуацией? Мы можем проверять, куда должно попасть сообщение, и в зависимости от этого устанавливать правильный код клиента. Например так:

Class MessageHandler { void handleMessage(Message msg) { // ... if(msg.getDestination().equals("server1") { msg.setClientCode("ABCD_123"); } else { msg.setClientCode("123_ABC"); } // ... sendMessage(msg); } // ... }
Но такой подход плохо масштабируется. При добавлении новых серверов функция будет расти линейно, и внесение изменений превратится в кошмар. Объектно ориентированный подход заключается в выделении общего суперкласса MessageHandler и вынесение логики определения кода клиента в подклассы:

Abstract class MessageHandler { void handleMessage(Message msg) { // ... msg.setClientCode(getClientCode()); // ... sendMessage(msg); } abstract String getClientCode(); // ... } class MessageHandlerOne extends MessageHandler { String getClientCode() { return "ABCD_123"; } } class MessageHandlerTwo extends MessageHandler { String getClientCode() { return "123_ABCD"; } }
Теперь для каждого сервера мы можем создать экземпляр соответствующего класса. Добавление новых сервером становится более удобным. Но для такого небольшого изменения многовато текста. Пришлось создать два новых типа чтобы просто добавить поддержку различного кода клиента! Теперь сделаем тоже самое в нашем языке с поддержкой функций высшего порядка:

Class MessageHandler { void handleMessage(Message msg, Function getClientCode) { // ... Message msg1 = msg.setClientCode(getClientCode()); // ... sendMessage(msg1); } // ... } String getClientCodeOne() { return "ABCD_123"; } String getClientCodeTwo() { return "123_ABCD"; } MessageHandler handler = new MessageHandler(); handler.handleMessage(someMsg, getClientCodeOne);
Мы не создавали новых типов и не усложняли иерархию классов. Мы просто передали функцию в качестве параметра. Мы достигли того же эффекта, как и в объектно-ориентированном аналоге, только с некоторыми преимуществами. Мы не привязывали себя к какой-либо иерархии классов: мы можем передавать любые другие функции в runtime и менять их в любой момент, сохраняя при этом высокий уровень модульности меньшим количеством кода. По сути компилятор создал объектно-ориентированный «клей» вместо нас! При этом сохраняются все остальные преимущества ФП. Конечно абстракции, предлагаемые функциональными языками на этом не заканчиваются. Функции высшего порядка это только начало

Каррирование

Большинство людей, с которыми я встречаюсь, прочли книгу «Паттерны проектирования» Банды Четырёх. Любой уважающий себя программист будет говорить, что книга не привязана к какому-либо конкретному языку программирования, а паттерны применимы к разработке ПО в целом. Это благородное заявление. Но к сожалению оно далеко от истины.

Функциональные языки невероятно выразительны. В функциональном языке вам не понадобятся паттерны проектирования, потому что язык настолько высокоуровневый, что вы легко начнёте программировать в концепциях, которые исключают все известные паттерны программирования. Одним из таких паттернов является Адаптер (чем он отличается от Фасада? Похоже, что кому-то понадобилось наштамповать побольше страниц, чтобы выполнить условия контракта). Этот паттерн оказывается ненужным если в языке есть поддержка каррирования.

Паттерн Адаптер наиболее часто применяется к «стандартной» единице абстракции в Java - классу. В функциональных языках паттерн применяется к функциям. Паттерн берёт интерфейс и преобразует его в другой интерфейс, согласно определённым требованиям. Вот пример паттерна Адаптер:

Int pow(int i, int j); int square(int i) { return pow(i, 2); }
Этот код адаптирует интерфейс функции, возводящей число в произвольную степень, к интерфейсу функции, которая возводит число в квадрат. В аккадемических кругах этот простейший приём называется каррирование (в честь специалиста по логике Хаскелла Карри (Haskell Curry), который провёл ряд математических трюков, чтобы всё это формализовать). Так как в ФП функции используются повсеместно в качестве аргументов, каррирование используется очень часто, чтобы привести функции к интерфейсу, необходимому в том или ином месте. Так как интерфейс функции - это её аргументы, то каррирование используется для уменьшения количества аргументов (как в примере выше).

Этот инструмент является встроенным в функциональные языки. Вам не нужно вручную создавать функцию, которая оборачивает оригинал. Функциональный язык сделает всё за вас. Как обычно давайте расширим наш язык, добавив в него каррирование.

Square = int pow(int i, 2);
Этой строкой мы автоматически создаём функцию возведения в квадрат с одним аргументом. Новая функция будет вызывать функцию pow , подставляя 2 в качестве второго аргумента. С точки зрения Java, это будет выглядеть следующим образом:

Class square_function_t { int square(int i) { return pow(i, 2); } } square_function_t square = new square_function_t();
Как видите, мы просто написали обёртку над оригинальной функцией. В ФП каррирование как раз и представляет из себя простой и удобный способ создания обёрток. Вы сосредотачиваетесь на задаче, а компилятор пишет необходимый код за вас! Всё очень просто, и происходит каждый раз, когда вы хотите использовать паттерн Адаптер (обёртку).

Ленивые вычисления

Ленивые (или отложенные) вычисления - это интересная техника, которая становится возможной как только вы усвоите функциональную философию. Мы уже встречали следующий кусок кода, когда говорили о многопоточности:

String s1 = somewhatLongOperation1(); String s2 = somewhatLongOperation2(); String s3 = concatenate(s1, s2);
В императивных языках программирования очерёдность вычисления не вызывает никаких вопросов. Поскольку каждая функция может повлиять или зависеть от внешнего состояния, то необходимо соблюдать чёткую очерёдность вызовов: сначала somewhatLongOperation1 , затем somewhatLongOperation2 , и concatenate в конце. Но не всё так просто в функциональных языках.

Как мы уже видели ранее somewhatLongOperation1 и somewhatLongOperation2 могут быть запущены одновременно, потому что функции гарантированно не влияют и не зависят от глобального состояния. Но что, если мы не хотим выполнять их одновременно, нужно ли вызывать их последовательно? Ответ - нет. Эти вычисления должны быть запущены, только если какая-либо другая функция зависит от s1 и s2 . Нам даже не нужно выполнять их до тех пор, пока они понадобятся внутри concatenate . Если вместо concatenate мы подставим функцию, которая в зависимости от условия использует один аргумент из двух, то второй аргумент можно даже не вычислять! Haskell - это пример языка с отложенными вычислениями. В Haskell отсутствует гарантия какой-либо очередности вызовов (вообще!), потому что Haskell выполняет код по мере необходимости.

Ленивые вычисления обладают рядом достоинств как и некоторыми недостатками. В следующем разделе мы обсудим достоинства и я объясню как уживаться с недостатками.

Оптимизация

Ленивые вычисления обеспечивают громадный потенциал для оптимизаций. Ленивый компилятор рассматривает код в точности как математик изучает алгебраические выражения - он может отменять некоторые вещи, отменять выполнение тех или иных участков кода, менять очерёдность вызовов для большей эффективности, даже располагать код таким образом, чтобы уменьшить количество ошибок, при этом гарантируя целостность программы. Это самое большое преимущество при описании программы строгими формальными примитивами - код подчиняется математическим законам и может быть изучен математическими методами.

Абстрагирование структур управления

Ленивые вычисления обеспечивают настолько высокий уровень абстракций, что становятся возможными удивительные вещи. Например, представим себе реализацию следующей управляющей структуры:

Unless(stock.isEuropean()) { sendToSEC(stock); }
Мы хотим, чтобы функция sendToSEC выполнялась только если фонд (stock) не европейский. Как можно реализовать unless ? Без ленивый вычислений нам бы понадобилась система макросов, но в языках, подобных Haskell, это не обязательно. Мы можем объявить unless в виде функции!

Void unless(boolean condition, List code) { if(!condition) code; }
Заметьте, что code не будет выполняться, если condition == true . В строгих языках такое поведение невозможно повторить, так как аргументы будут вычислены прежде, чем unless будет вызвана.

Бесконечные структуры данных

Ленивые языки позволяют создавать бесконечные структуры данных, создание которых в строгих языках гораздо сложнее [пер. - только не в Python]. Например представьте себе последовательность Фибоначи. Очевидно, что мы не можем вычислить бесконечный список за конечное время и при этом сохранить его в памяти. В строгих языках, таких как Java, мы просто написали бы функцию, которая возвращает произвольный член последовательности. В языках подобных Haskell мы можем абстрагироваться и просто объявить бесконечный список чисел Фибоначи. Так как язык ленивый, то будут вычислены лишь необходимые части списка, которые реально используются в программе. Это позволяет абстрагироваться от большого числа проблем и посмотреть на них с более высокого уровня (например можно использовать функции обработки списков на бесконечных последовательностях).

Недостатки

Конечно бесплатный сыр бывает только в мышеловке. Ленивые вычисления тянут за собой ряд недостатков. В основном это недостатки от лени. В реальности очень часто нужен прямой порядок вычислений. Возьмём, например, следующий код:

В ленивом языке никто не гарантирует, что первая строка выполнится раньше второй! Это означает, что мы не можем делать ввод-вывод, не можем нормально использовать нативные функции (ведь их нужно вызывать в определённом порядке, чтобы учитывать их побочные эффекты), и не можем взаимодействовать с внешним миром! Если мы введём механизм для упорядочивания выполнения кода, то потеряем преимущество математической строгости кода (а следом потеряем все плюшки функционального программирования). К счастью ещё не всё потеряно. Математики взялись за работу и придумали несколько приёмов для того, чтобы убедится в правильном порядке выполняемых инструкций не потеряв функционального духа. Мы получили лучшее от двух миров! Такие приёмы включают в себя продолжения (continuation), монады (monads) и однозначная типизация (uniqueness typing). В данной статье мы поработаем с продолжениями, а монады и однозначную типизацию отложим до следующего раза. Занятно, что продолжения очень полезная штука, которая используется не только для задания строгого порядка вычислений. Об этом мы тоже поговорим.

Продолжения

Продолжения в программировании играют такую же роль, как «Код да Винчи» в человеческой истории: удивительное разоблачение величайшей тайны человечества. Ну, может не совсем так, но они точно срывают покровы, как в своё время вы научились брать корень из -1.

Когда мы рассматривали функции, мы изучили лишь половину правды, ведь мы исходили из предположения, что функция возвращает значение в вызывающую её функцию. В этом смысле продолжение - это обобщение функций. Функция не обязательно должна возвращать управление в то место, откуда её вызвали, а может возвращать в любое место программы. «Продолжение» - это параметр, который мы можем передать в функцию, чтобы указать точку возврата. Звучит намного страшнее, чем есть на самом деле. Давайте взглянем на следующий код:

Int i = add(5, 10); int j = square(i);
Функция add возвращает число 15, которое записывается в i , в том месте, где функция и была вызвана. Затем значение i используется при вызове square . Заметьте, что ленивый компилятор не может поменять очередность вычислений, ведь вторая строка зависит от результата первой. Мы можем переписать этот код с использованием Стиль Передачи Продолжения (Continuation Passing Style или CPS), когда add возвращает значение в функцию square .

Int j = add(5, 10, square);
В таком случае add получает дополнительный аргумент - функцию, которая будет вызвана после того, как add закончит работать. В обоих примерах j будет равен 225.

В этом и заключается первый приём, позволяющий задать порядок выполнения двух выражений. Вернёмся к нашему примеру с вводом-выводом

System.out.println("Please enter your name: "); System.in.readLine();
Эти две строки не зависят друг от друга, и компилятор волен поменять их порядок по своему хотению. Но если мы перепишем в CPS, то тем самым добавим нужную зависимость, и компилятору придётся проводить вычисления одно за другим!

System.out.println("Please enter your name: ", System.in.readLine);
В таком случае println должен будет вызвать readLine , передав ему свой результат, и вернуть результат readLine в конце. В таком виде мы можем быть уверены, что эти функции будут вызваны по очереди, и что readLine вообще вызовется (ведь компилятор ожидает получить результат последней операции). В случае Java println возвращает void . Но если бы возвращалось какое-либо абстрактное значение (которое может служить аргументом readLine), то это решило бы нашу проблему! Конечно выстраивание таких цепочек функций сильно ухудшает читаемость кода, но с этим можно бороться. Мы можем добавить в наш язык синтаксических плюшек, которые позволят нам писать выражения как обычно, а компилятор автоматически выстраивал бы вычисления в цепочки. Теперь мы можем проводить вычисления в любом порядке, не потеряв при этом достоинств ФП (включая возможность исследовать программу математическими методами)! Если вас это сбивает с толку, то помните, что функции - это всего лишь экземпляры класса с единственным членом. Перепишите наш пример так, чтобы println и readLine были экземплярами классов, так вам станет понятней.

Но на этом польза продолжений не заканчивается. Мы можем написать всю программу целиком используя CPS, чтобы каждая функция вызывалась с дополнительным параметром, продолжением, в которое передаётся результат. В принципе любую программу можно перевести на CPS, если воспринимать каждую функцию как частный случай продолжений. Такое преобразование можно произвести автоматически (в действительности многие компиляторы так и делают).

Как только мы переведём программу к CPS виду, становится ясно, что у каждой инструкции есть продолжение, функция в которую будет передаваться результат, что в обычной программе было бы точкой вызова. Возьмём любую инструкцию из последнего примера, например add(5,10) . В программе, написанной в CPS виде, понятно что будет являться продолжением - это функция, которую add вызовет по окончанию работы. Но что будет продолжением в случае не-CPS программы? Мы, конечно, можем конвертировать программу в CPS, но нужно ли это?

Оказывается, что в этом нет необходимости. Посмотрите внимательно на наше CPS преобразование. Если вы начнёте писать компилятор для него, то обнаружите, что для CPS версии не нужен стек! Функции никогда ничего не возвращают, в традиционном понимании слова «return», они просто вызывают другую функцию, подставляя результат вычислений. Отпадает необходимость проталкивать (push) аргументы в стек перед каждым вызовом, а потом извлекать (pop) их обратно. Мы можем просто хранить аргументы в каком-либо фиксированном участке памяти и использовать jump вместо обычного вызова. Нам нет нужны хранить первоначальные аргументы, ведь они больше никогда не понадобятся, ведь функции ничего не возвращают!

Таким образом, программы в CPS стиле не нуждаются в стеке, но содержат дополнительный аргумент, в виде функции, которую нужно вызвать. Программы в не-CPS стиле лишены дополнительного аргумента, но используют стек. Что же хранится в стеке? Просто аргументы и указатель на участок памяти, куда должна вернуться функция. Ну как, вы уже догадались? В стеке храниться информация о продолжениях! Указатель на точку возврата в стеке - это то же самое, что и функция, которую нужно вызвать, в CPS программах! Чтобы выяснить, какое продолжение у add(5,10) , достаточно взять из стека точку возврата.

Это было не трудно. Продолжение и указатель на точку возврата - это действительно одно и то же, только продолжение указывается явно, и по этому оно может отличаться от того места, где функция была вызвана. Если вы помните, что продолжение - это функция, а функция в нашем языке компилируется в экземпляр класса, то поймёте, что указатель на точку возврата в стеке и указатель на продолжение - это в действительности одно и то же, ведь наша функция (как экземпляр класса) - это всего лишь указатель. А значит, что в любой момент времени в вашей программы вы можете запросить текущее продолжение (по сути информацию из стека).

Хорошо, теперь мы уяснили, что же такое текущее продолжение. Что это значит? Если мы возьмём текущее продолжение и сохраним его где-нибудь, мы тем самым сохраним текущее состояние программы - заморозим её. Это похоже на режим гибернации ОС. В объекте продолжения хранится информация, необходимая для возобновления выполнения программы с той точки, когда был запрошен объект продолжения. Операционная система постоянно так делает с вашими программами, когда переключает контекст между потоками. Разница лишь в том, что всё находится под контролем ОС. Если вы запросите объект продолжения (в Scheme это делается вызовом функции call-with-current-continuation), то вы получите объект с текущим продолжением - стеком (или в случае CPS - функцией следующего вызова). Вы можете сохранить этот объект в переменную (или даже на диск). Если вы решите «перезапустить» программу с этим продолжением, то состояние вашей программы «преобразуется» к состоянию на момент взятия объекта продолжения. Это то же самое, как переключение к приостановленному потоку, или пробуждение ОС после гибернации. С тем исключением, что вы можете проделывать это много раз подряд. После пробуждения ОС информация о гибернации уничтожается. Если этого не делать, то можно было бы восстанавливать состояние ОС с одной и той же точки. Это почти как путешествие по времени. С продолжениями вы можете себе такое позволить!

В каких ситуациях продолжения будут полезны? Обычно если вы пытаетесь эмулировать состояние в системах лишенных такового по сути. Отличное применение продолжения нашли в Web-приложениях (например во фреймворке Seaside для языка Smalltalk). ASP.NET от Microsoft прикладывает огромные усилия, чтобы сохранять состояние между запросами, и облегчить вам жизнь. Если бы C# поддерживал продолжения, то сложность ASP.NET можно было бы уменьшить в два раза - достаточно было бы сохранять продолжение и восстанавливать его при следующем запросе. С точки зрения Web-программиста не было бы ни единого разрыва - программа продолжала бы свою работу со следующей строки! Продолжения - невероятно полезная абстракция для решения некоторых проблем. Учитывая то, что всё больше и больше традиционных толстых клиентов перемещаются в Web, важность продолжений будет со временем только расти.

Сопоставление с образцом (Pattern matching)

Сопоставление с образцом не такая уж новая или инновационная идея. На самом деле она имеет слабое отношение к функциональному программированию. Единственная причина, по которой его часто связывают с ФП, это то, что с некоторых пор в функциональных языках есть сопоставление с образцом, а в императивных - нет.

Давайте начнём наше знакомство с Pattern matching следующим примером. Вот функция вычисления чисел Фибоначи на Java:

Int fib(int n) { if(n == 0) return 1; if(n == 1) return 1; return fib(n - 2) + fib(n - 1); }
А вот пример на Java-подобном языке с поддержкой Pattern matching-а

Int fib(0) { return 1; } int fib(1) { return 1; } int fib(int n) { return fib(n - 2) + fib(n - 1); }
В чём разница? Компилятор реализует ветвление за нас.

Подумаешь, велика важность! Действительно важность не велика. Было подмечено, что большое количество функций содержат сложные switch конструкции (это отчасти верно для функциональных программ), и было принято решение выделить этот момент. Определение функции разбивается на несколько вариантов, и устанавливается паттерн на месте аргументов функции (это напоминает перегрузку методов). Когда происходит вызов функции, компилятор на лету сравнивает аргументы со всеми определениями и выбирает наиболее подходящий. Обычно выбор падает на самое специализированное определение функции. Например int fib(int n) может быть вызвана при n равном 1, но не будет, ведь int fib(1) - более специализированное определение.

Сопоставление с образцом обычно выглядит сложнее, чем в нашем примере. Например сложная система Pattern matching позволяет писать следующий код:

Int f(int n < 10) { ... } int f(int n) { ... }
Когда сопоставление с образцом может быть полезно? Список таких случаев на удивление очень большой! Каждый раз, когда вы используете сложные конструкции вложенных if , pattern matching может справиться лучше с меньшим количеством кода. В голову приходит хороший пример с функцией WndProc , которая реализуется в каждой Win32 программе (даже если она спрятана от программиста за высоким забором абстракций). Обычно сопоставление с образцом может даже проверять содержимое коллекций. Например, если вы передаёте массив в функцию, то вы можете отбирать все массивы, у которых первый элемент равен 1, а третий элемент больше 3.

Ещё одним преимуществом Pattern matching является то, что в случае внесения изменений вам не придётся копаться в одной огромной функции. Вам достаточно будет добавить (или изменить) некоторые определения функций. Тем самым мы избавляется от целого пласта паттернов из знаменитой книги Банды Четырёх. Чем сложнее и ветвистее условия, тем полезнее будет использовать Pattern matching. Как только вы начнёте их использовать, то удивитесь, как вы могли раньше без них обходится.

Замыкания

До сих пор мы обсуждали особенности ФП в контексте «чисто» функциональных языков - языков, которые являются реализацией лямбда исчисления и не содержат особенностей, противоречащих формальной системе Чёрча. Тем не менее, многие черты функциональных языков используются за пределами лямбда исчисления. Хотя реализация аксиоматической системы интересна с точки зрения программирования в терминах математических выражений, это не всегда может быть применимо на практике. Многие языки предпочитают использовать элементы функциональных языков не придерживаясь строгой функциональной доктрины. Некоторые такие языки (например Common Lisp) не требуют от переменных быть final - их значения можно менять. Они даже не требуют, чтобы функции зависели только от своих аргументов - функциям дозволенно обращаться к состоянию за пределом своей области видимости. Но при этом они включают в себя такие особенности, как функции высшего порядка. Передача функции в не-чистом языке немного отличается от аналогичной операции в пределах лямбда исчисления и требует наличия интересной особенности под названием: лексическое замыкание. Давайте взглянем на следующий пример. Помните, что в данном случае переменные не final и функция может обращаться к переменным за пределом своей области видимости:

Function makePowerFn(int power) { int powerFn(int base) { return pow(base, power); } return powerFn; } Function square = makePowerFn(2); square(3); // returns 9
Функция make-power-fn возвращает функцию, которая принимает один аргумент и возводит его в определённую степень. Что произойдёт, когда мы попробуем вычислить square(3) ? Переменная power находится вне области видимости powerFn , потому что makePowerFn уже завершилась, и её стек уничтожен. Как же тогда работает square ? Язык должен каким-либо образом сохранить значение power , чтобы функция square могла работать. А что если мы создадим ещё одну функцию cube , которая возводит число в третью степень? Язык должен будет сохранять два значения power для каждой созданной в make-power-fn функции. Феномен хранения этих значений и называется замыканием. Замыкание не только сохраняет аргументы верхней функции. Например замыкание может выглядеть следующим образом:

Function makeIncrementer() { int n = 0; int increment() { return ++n; } } Function inc1 = makeIncrementer(); Function inc2 = makeIncrementer(); inc1(); // returns 1; inc1(); // returns 2; inc1(); // returns 3; inc2(); // returns 1; inc2(); // returns 2; inc2(); // returns 3;
В процессе выполнения значения n сохраняются, и счётчики имеют доступ к ним. Более того у каждого счётчика своя копия n , не смотря на то, что они должны были исчезнуть после того, как функция makeIncrementer отработает. Как же компилятор умудряется это скомпилировать? Что происходит за кулисами замыканий? К счастью у нас есть волшебный пропуск.

Всё сделано достаточно логично. С первого взгляда ясно, что локальные переменные больше не подчиняются правилам области видимости и их время жизни не определено. Очевидно, что они больше не хранятся в стеке - их нужно держать в куче (heap) . Замыкание, следовательно, сделано как обычная функция, которую мы обсуждали ранее, за исключением того, что в нём есть дополнительная ссылка на окружающие переменные:

Class some_function_t { SymbolTable parentScope; // ... }
Если замыкание обращается к переменной, которой нет в локальной области видимости, тогда оно принимает во внимание родительскую область. Вот и всё! Замыкание связывает функциональный мир с миром ООП. Каждый раз, когда вы создаёте класс, который хранит некоторое состояние, и передаёте его куда-то, вспомните про замыкания. Замыкание - это всего лишь объект, который создаёт «атрибуты» на лету, забирая их из области видимости, чтобы вам не пришлось делать это самим.

Что теперь?

Эта статья проходится лишь по верхушке айсберга Функционального Программирования. Вы можете копнуть глубже и увидеть нечто действительно большое, а в нашем случае ещё и хорошее. В будущем я планирую написать о теории категорий, монадах, функциональных структурах данных, системе типов в функциональных языках, функциональной многопоточности, функциональных базах данных, и ещё о многих вещах. Если у меня получится написать (и изучить в процессе) хотя бы о половине из этих тем, моя жизнь пройдёт не зря. А пока, Google - ваш верный друг.

Преимущества функционального программирования

Unit тестирование

Отладка

Многопоточность

Развёртывание по горячему

Доказательные вычисления и оптимизация (Machine Assisted Proofs and Optimizations)

Функции высшего порядка

Каррирование

Ленивые вычисления

Оптимизация

Абстрагирование структур управления

Бесконечные структуры данных

Недостатки

Продолжения

Сопоставление с образцом (Pattern matching)

Давайте начнём наше знакомство с Pattern matching следующим примером. Вот функция вычисления чисел Фибоначи на Java:

Int fib(int n) { if(n == 0) return 1; if(n == 1) return 1; return fib(n - 2) + fib(n - 1); }
А вот пример на Java-подобном языке с поддержкой Pattern matching-а

Int fib(0) { return 1; } int fib(1) { return 1; } int fib(int n) { return fib(n - 2) + fib(n - 1); }
В чём разница? Компилятор реализует ветвление за нас.

Замыкания

Что теперь?

Отложенные вычисления

В традиционных языках программирования (например, C++) вызов функции приводит к вычислению всех аргументов. Этот метод вызова функции называется вызов-по-значению. Если какой-либо аргумент не использовался в функции, то результат вычислений пропадает, следовательно, вычисления были произведены впустую. В каком-то смысле противоположностью вызова-по-значению является вызов-по-необходимости. В этом случае аргумент вычисляется, только если он нужен для вычисления результата. Примером такого поведения можно взять оператор конъюнкции всё из того же C++ (&&), который не вычисляет значение второго аргумента, если первый аргумент имеет ложное значение.

Если функциональный язык не поддерживает отложенные вычисления, то он называется строгим. На самом деле, в таких языках порядок вычисления строго определен. В качестве примера строгих языков можно привести Scheme, Standard ML и Caml.

Языки, использующие отложенные вычисления, называются нестрогими. Haskell - нестрогий язык, так же как, например, Gofer и Miranda. Нестрогие языки зачастую являются чистыми.

Очень часто строгие языки включают в себя средства поддержки некоторых полезных возможностей, присущих нестрогим языкам, например бесконечных списков. В поставке Standard ML присутствует специальный модуль для поддержки отложенных вычислений. А Objective Caml помимо этого поддерживает дополнительное зарезервированное слово lazy и конструкцию для списков значений, вычисляемых по необходимости.

В этом разделе приведено краткое описание некоторых языков функционального программирования (очень немногих).

§ Lisp (List processor). Считается первым функциональным языком программирования. Нетипизирован. Содержит массу императивных свойств, однако в общем поощряет именно функциональный стиль программирования. При вычислениях использует вызов-по-значению. Существует объектно-ориентированный диалект языка - CLOS.

§ ISWIM (If you See What I Mean). Функциональный язык-прототип. Разработан Ландиным в 60-х годах XX века для демонстрации того, каким может быть язык функционального программирования. Вместе с языком Ландин разработал и специальную виртуальную машину для исполнения программ на ISWIM’е. Эта виртуальная машина, основанная на вызове-по-значению, получила название SECD-машины. На синтаксисе языка ISWIM базируется синтаксис многих функциональных языков. На синтаксис ISWIM похож синтаксис ML, особенно Caml.

§ Scheme . Диалект Lisp’а, предназначенный для научных исследований в области computer science. При разработке Scheme был сделан упор на элегантность и простоту языка. Благодаря этому язык получился намного меньше, чем Common Lisp.

§ ML (Meta Language). Семейство строгих языков с развитой полиморфной системой типов и параметризуемыми модулями. ML преподается во многих западных университетах (в некоторых даже как первый язык программирования).

§ Standard ML . Один из первых типизированных языков функционального программирования. Содержит некоторые императивные свойства, такие как ссылки на изменяемые значения и поэтому не является чистым. При вычислениях использует вызов-по-значению. Очень интересная реализация модульности. Мощная полиморфная система типов. Последний стандарт языка - Standard ML-97, для которого существует формальные математические определения синтаксиса, а также статической и динамической семантик языка.

§ Caml Light и Objective Caml . Как и Standard ML принадлежит к семейству ML. Objective Caml отличается от Caml Light в основном поддержкой классического объектно-ориентированного программирования. Также как и Standard ML строгий, но имеет некоторую встроенную поддержку отложенных вычислений.

§ Miranda . Разработан Дэвидом Тернером, в качестве стандартного функционального языка, использовавшего отложенные вычисления. Имеет строгую полиморфную систему типов. Как и ML преподаётся во многих университетах. Оказал большое влияние на разработчиков языка Haskell.

§ Haskell . Один из самых распространённых нестрогих языков. Имеет очень развитую систему типизации. Несколько хуже разработана система модулей. Последний стандарт языка - Haskell-98.

§ Gofer (GOod For Equational Reasoning). Упрощённый диалект Haskell’а. Предназначен для обучения функциональному программированию.

§ Clean . Специально предназначен для параллельного и распределённого программирования. По синтаксису напоминает Haskell. Чистый. Использует отложенные вычисления. С компилятором поставляется набор библиотек (I/O libraries), позволяющих программировать графический пользовательский интерфейс под Win32 или MacOS.

Напомним, что важнейшей характеристикой функционального подхода является то обстоятельство, что всякая программа, разработанная на языке функционального программирования, может рассматриваться как функция, аргументы которой, возможно, также являются функциями.

Функциональный подход породил целое семейство языков, родоначальником которых, как уже отмечалось, стал язык программирования LISP. Позднее, в 70-х годах, был разработан первоначальный вариант языка ML, который впоследствии развился, в частности, в SML, а также ряд других языков. Из них, пожалуй, самым "молодым" является созданный уже совсем недавно, в 90-х годах, язык Haskell.

Важным преимуществом реализации языков функционального программирования является автоматизированное динамическое распределение памяти компьютера для хранения данных. При этом программист избавляется от необходимости контролировать данные, а если потребуется, может запустить функцию «сборки мусора» – очистки памяти от тех данных, которые больше не понадобятся программе.

Сложные программы при функциональном подходе строятся посредством агрегирования функций. При этом текст программы представляет собой функцию, некоторые аргументы которой можно также рассматривать как функции. Таким образом, повторное использование кода сводится к вызову ранее описанной функции, структура которой, в отличие от процедуры императивного языка, математически прозрачна.

Поскольку функция является естественным формализмом для языков функционального программирования, реализация различных аспектов программирования, связанных с функциями, существенно упрощается. Интуитивно прозрачным становится написание рекурсивных функций, т.е. функций, вызывающих самих себя в качестве аргумента. Естественной становится и реализация обработки рекурсивных структур данных.

Благодаря реализации механизма сопоставления с образцом, такие языки функционального программирования как ML и Haskell хорошо использовать для символьной обработки.

Естественно, языки функционального программирования не лишены и некоторых недостатков.

Часто к ним относят нелинейную структуру программы и относительно невысокую эффективность реализации. Однако первый недостаток достаточно субъективен, а второй успешно преодолен современными реализациями, в частности, рядом последних трансляторов языка SML, включая и компилятор для среды Microsoft .NET.

Для профессиональной разработки программного обеспечения на языках функционального программирования необходимо глубоко понимать природу функции.

Заметим, что под термином "функция" в математической формализации и программной реализации имеются в виду различные понятия.

Так, математической функцией f с областью определения A и областью значений B называется множество упорядоченных пар

таких, что если

(a,b 1) f и (a,b 2) f,

В свою очередь, функцией в языке программирования называется конструкция этого языка, описывающая правила преобразования аргумента (так называемого фактического параметра) в результат.

Для формализации понятия "функция" была построена математическая теория, известная под названием лямбда-исчисления. Более точно это исчисление следует именовать исчислением лямбда-конверсий.

Под конверсией понимается преобразование объектов исчисления (а в программировании – функций и данных) из одной формы в другую. Исходной задачей в математике было стремление к упрощению формы выражений. В программировании именно эта задача не является столь существенной, хотя, как мы увидим в дальнейшем, использование лямбда-исчисления как исходной формализации может способствовать упрощению вида программы, т.е. вести к оптимизации программного кода.

Кроме того, конверсии обеспечивают переход к вновь введенным обозначениям и, таким образом, позволяют представлять предметную область в более компактном либо более детальном виде, или, говоря математическим языком, изменять уровень абстракции по отношению к предметной области. Эту возможность широко используют также языки объектно-ориентированного и структурно-модульного программирования в иерархии объектов, фрагментов программ и структур данных. На этом же принципе основано взаимодействие компонентов приложения в.NET. Именно в этом смысле переход к новым обозначениям является одним из важнейших элементов программирования в целом, и именно лямбда-исчисление (в отличие от многих других разделов математики) представляет собой адекватный способ формализации переобозначений.

Систематизируем эволюцию теорий, лежащих в основе современного подхода к лямбда-исчислению.

Рассмотрим эволюцию языков программирования, развивающихся в рамках функционального подхода.

Ранние языки функционального программирования, которые берут свое начало от классического языка LISP (LISt Processing), были предназначены, для обработки списков, т.е. символьной информации. При этом основными типами были атомарный элемент и список из атомарных элементов, а основной акцент делался на анализе содержимого списка.

Развитием ранних языков программирования стали языки функционального программирования с сильной типизацией, характерным примером здесь является классический ML, и его прямой потомок SML. В языках с сильной типизацией каждая конструкция (или выражение) должна иметь тип.

При этом в более поздних языках функционального программирования нет необходимости в явном приписывании типа, и типы изначально неопределенных выражений, как в SML, могут выводиться (до запуска программы), исходя из типов связанных с ними выражений.

Следующим шагом в развитии языков функционального программирования стала поддержка полиморфных функций, т.е. функций с параметрическими аргументами (аналогами математической функции с параметрами). В частности, полиморфизм поддерживается в языках SML, Miranda и Haskell.

На современном этапе развития возникли языки функционального программирования "нового поколения" со следующими расширенными возможностями: сопоставление с образцом (Scheme, SML, Miranda, Haskell), параметрический полиморфизм (SML) и так называемые "ленивые" (по мере необходимости) вычисления (Haskell, Miranda, SML).

Семейство языков функционального программирования довольно многочисленно. Об этом свидетельствует не столько значительный список языков, сколько тот факт, что многие языки дали начало целым направлениям в программировании. Напомним, что LISP дал начало целому семейству языков: Scheme, InterLisp, COMMON Lisp и др.

Не стал исключением и язык программирования SML, который был создан в форме языка ML Р. Милнером (Robin Milner) в MIT (Massachusetts Institute of Technology) и первоначально предназначен для логических выводов, в частности, доказательства теорем. Язык отличается строгой типизацией, в нем отсутствует параметрический полиморфизм.

Развитием "классического" ML стали сразу три современных языка с практически одинаковыми возможностями (параметрический полиморфизм, сопоставление с образцом, "ленивые" вычисления). Это язык SML, разработанный в Великобритании и США, CaML, созданный группой французских ученых института INRIA, SML/NJ – диалект SML из New Jersey, а также российская разработка – mosml ("московский" диалект ML).

Близость к математической формализации и изначальная функциональная ориентированность послужили причиной следующих преимуществ функционального подхода:

1. простота тестирования и верификации программного кода на основе возможности построения строгого математического доказательства корректности программ;

2. унификация представления программы и данных (данные могут быть инкапсулированы в программу как аргументы функций, означивание или вычисление значения функции может производиться по мере необходимости);

3. безопасная типизация: недопустимые операции с данными исключены;

4. динамическая типизация: возможно обнаружение ошибок типизации во время выполнения (отсутствие этого свойства в ранних языках функционального программирования может приводить к переполнению оперативной памяти компьютера);

5. независимость программной реализации от машинного представления данных и системной архитектуры программы (программист сосредоточен на деталях реализации, а не на особенностях машинного представления данных).

Заметим, что реализация преимуществ, которые предоставляют языки функционального программирования, существенно зависит от выбора программно-аппаратной платформы.

В случае выбора в качестве программной платформы технологии.NET, практически вне зависимости от аппаратной реализации, программист или руководитель программного проекта дополнительно получает следующие преимущества:

1. интеграция различных языков функционального программирования (при этом максимально используются преимущества каждого из языков, в частности, Scheme предоставляет механизм сопоставления с образцом, а SML – возможность вычисления по мере необходимости);

2. интеграция различных подходов к программированию на основе межъязыковой инфраструктуры Common Language Infrastructure, или CLI (в частности, возможно использование C# для обеспечения преимуществ объектно-ориентированного подхода и SML – функционального, как в настоящем курсе);

3. общая унифицированная система типизации Common Type System, CTS (единообразное и безопасное управление типами данных в программе);

4. многоступенчатая, гибкая система обеспечения безопасности программного кода (в частности, на основе механизма сборок).

Основными особенностями функциональных языков программирования, отличающими их как от императивных языков, так и от языков логического программирования, являются прозрачность по ссылкам и детерминизм. В функциональных языках существует значительный разброс по таким параметрам как типизация, правила вычисления. Во многих языках порядок вычисления строго определен. Но иногда строгие языки содержат средства поддержки некоторых полезных элементов, присущих нестрогим языкам, например бесконечных списков (в Standard ML присутствует специальный модуль для поддержки отложенных вычислений). Напротив, нестрогие языки позволяют в некоторых случаях выполнять энергичные вычисления.

Так, Miranda имеет ленивую семантику, но позволяет специфицировать строгие конструкторы, пометив определенным образом аргументы конструктора.

Многие современные языки функционального программирования являются строго типизированными языками (строгая типизация). Строгая типизация обеспечивает большую безопасность. Многие ошибки могут быть исправлены на стадии компиляции, поэтому стадия отладки и общее время разработки программ сокращаются. Строгая типизация позволяет компилятору генерировать более эффективный код и тем самым ускорять выполнение программ. Наряду с этим, существуют функциональные языки с динамической типизацией. Тип данных в таких языках определяется во время выполнения программы (гл. 3). Иногда их называют «безтиповыми». К их, достоинствам следует отнести то, что программы, написанные на этих языках, обладают большей общностью. Недостатком можно считать отнесение многих ошибок на стадию выполнения программы и связанную с этим необходимость применения функций проверки типов и соответствующее сокращение общности программы. Типизированные языки способствуют генерации более «надежного» кода, а типизированные более «общего».

Следующим критерием, по которому можно провести классификацию функциональных языков программирования, может стать наличие императивных механизмов. При этом принято называть функциональные языки программирования, лишенные императивных механизмов, «чистыми», а имеющие их – «нечистыми». В обзоре функциональных языков программирования, приведенном ниже, языки программирования будут называться «практическими» и «академическими». Под «практическими» языками понимаются языки, имеющие коммерческое приложение (на них разрабатывались реальные приложения или были коммерческие системы программирования). Академические языки программирования имеют популярность в исследовательских кругах и в области компьютерного образования, но коммерческих приложений, написанных на таких языках, практически нет. Они остаются всего лишь инструментом при проведении теоретических исследований в области информатики и широко используются в образовательном процессе.

Перечень наиболее популярных функциональных языков программирования приводится ниже с использованием следующих критериев: общие сведения; типизация; вид вычисления; чистота.

Common Lisp. Версия Лиспа, которая с 1970 г. может считаться стандартом языка, благодаря поддержке со стороны лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, безтиповый, энергичный, с большим набором императивных включений, допускающих присваивание, разрушение структур. Практический. Достаточно сказать, что на Лиспе был написан векторный графический редактор Автокад.

Scheme. Диалект Лиспа, предназначенный для научных исследований в области компьютерной науки и обучения функциональному программированию. Благодаря отсутствию императивных включений язык получился намного меньше, чем Common Lisp. Восходит к языку, разработанному Дж. Маккарти в 1962 г. Академический, безтиповый, энергичный, чистый.

Refal. Семейство языков, разработанных В. Ф. Турчиным. Старейший член этого семейства впервые реализован в 1968 году в России. Широко используется и поныне в академических кругах. Содержит элементы логического программирования (сопоставление с образцом). Поэтому язык Refal предлагается в данном учебном пособии в качестве языка для самостоятельного изучения.

Miranda. Строго типизированный, поддерживает типы данных пользователя и полиморфизм. Разработан Тернером на основе более ранних языков SALS и KRC. Имеет ленивую семантику. Без императивных включений.

Haskell. Развитие языка пришлось на конец прошлого века. Широко известен в академических кругах. В некоторых западных университетах используется в качестве основного языка для изучения студентами. Один из наиболее мощных функциональных языков. Ленивый язык. Чисто функциональный язык. Типизированный. Haskell – отличный инструмент для обучения и экспериментов со сложными функциональными типами данных. Программы, написанные на Haskell, имеют значительный размер объектного кода и невысокую скорость исполнения.

Clean. Диалект Haskell, приспособленный к нуждам практического программирования. Как и Haskell, является ленивым чисто функциональным языком, содержит классы типов. Но Clean также содержит интересные особенности, которые не имеют эквивалента в Haskell. Например, императивные возможности в Clean основаны на уникальных типах, идея которых заимствована из линейной логики (linear logic). Clean содержит механизмы, которые позволяют значительно улучшить эффективность программ. Сред этих механизмов явное подавление отложенных вычислений. Реализация Clean является коммерческим продуктом, но свободная версия доступна для исследовательских и образовательных целей.

ML(Meta Language). Разработан группой программистов во главе с Робертом Милиером в середине 70-х гг. в Эдинбурге (Edinburgh Logic for Computable Functions). Идея языка состояла в создании механизма для построения формальных доказательств в системе логики для вычислимых функций. В 1983 язык был пересмотрен дополнен такими концепциями, как модули. Стал называться стандартный ML. ML – это сильно типизированный язык со статическим контролем типов и аппликативным выполнением программ. Он завоевал большую популярность в исследовательских кругах и в области компьютерного образования.

Функциональное программирование

1 Введение

Программы на традиционных языках программирования, таких как Си, Паскаль, Java и т.п. состоят их последовательности модификаций значений некоторого набора переменных, который называется состоянием . Если не рассматривать операции ввода-вывода, а также не учитывать того факта, что программа может работать непрерывно (т.е. без остановок, как в случае серверных программ), можно сделать следующую абстракцию. До начала выполнения программы состояние имеет некоторое начальное значение σ0 , в котором представлены входные значения программы. После завершения программы состояние имеет новое значение σ0 , включающее в себя то, что можно рассматривать как «результат» работы программы. Во время исполнения каждая команда изменяет состояние; следовательно, состояние проходит через некоторую конечную последовательность значений:

σ = σ0 → σ1 → σ2 → · · · → σn = σ0

Состояние модифицируется с помощью команд присваивания , записываемых в виде v=E или v:=E, где v - переменная, а E - некоторое выражение. Эти команды следуют одна за другой; операторы, такие как if и while, позволяют изменить порядок выполнения этих команд в зависимости от текущего значения состояния. Такой стиль программирования называютимперативным илипроцедурным .

Функциональное программирование представляет парадигму, в корне отличную от представленной выше модели. Функциональная программа представляет собой некоторое выражение (в математическом смысле); выполнение программы означает вычисление значения этого выражения.1 С учетом приведенных выше обозначений, считая что результат работы

1 Употребление термина «вычисление» не означает, что программа может оперировать только с числами; результатом вычисления могут оказаться строки, списки и вообще, любые допустимые в языке структуры данных.

императивной программы полностью и однозначно определен ее входом, можно сказать, что финальное состояние (или любое промежуточное) представляет собой некоторую функцию (в математическом смысле) от начального состояния, т.е. σ0 = f(σ). В функционально программировании используется именно эта точка зрения: программа представляет собой выражение, соответствующее функции f. Функциональные языки программирования поддерживают построение таких выражений, предоставляю широкий выбор соответствующих языковых конструкций.

При сравнении функционального и императивного подхода к программированию можно заметить следующие свойства функциональных программ:

Функциональные программы не используют переменные в том смысле, в котором это слово употребляется в императивном программировании. В частности в функциональных программах не используется оператор присваивания.

Как следствие из предыдущего пункта, в функциональных программах нет циклов.

Выполнение последовательности команд в функциональной программе бессмысленно, поскольку одна команда не может повлиять на выполнение следующей.

Функциональные программы используют функции гораздо более замысловатыми способами. Функции можно передавать в другие функции в качестве аргументов и возвращать в качестве результата, и даже в общем случае проводить вычисления, результатом которого будет функция.

Вместо циклов функциональные программы широко используют рекурсивные функции.

На первый взгляд функциональный подход к программированию может показаться странным, непривычным и мало полезным, однако необходимо принять во внимание следующие соображения.

Прежде всего, императивный стиль в программировании не является жестко заданной необходимостью. Многие характеристики императивных языков программирования являются результатом абстрагирования от низкоуровневых деталей реализации компьютера, от машинных кодов к языкам ассемблера, а затем к языкам типа Фортрана и т.д. Однако нет причин полагать, что такие языки отражают наиболее естественный для

человека способ сообщить машине о своих намерениях. Возможно, более правилен подход, при котором языки программирования рождаются как абстрактные системы для записи алгоритмов, а затем происходит их перевод на императивный язык компьютера.

Далее, функциональный подход имеет ряд преимуществ перед императивным. Прежде всего, функциональные программы более непосредственно соответствуют математическим объектам, и следовательно, позволяют проводить строгие рассуждения. Установить значение императивной программы, т.е. той функции, вычисление которой она реализует, может оказаться довольно трудно. Напротив, значение функциональной программы может быть выведено практически непосредственно.

Например, рассмотрим следующую программу на языке Haskell:

factorial n = if n == 0 then 1 else n * factorial (n - 1)

Практически сразу видно, что эта программа соответствует следующей частичной функции:

f(n) = n! n ≥ 0

(Здесь символ означает неопределенность функции, поскольку при отрицательных значениях аргумента программа не завершается.) Однако для программы на языке Си это соответствие не очевидно:

int x = 1; while (n > 0)

x = x * n; n = n - 1;

Следует также сделать замечание относительно употребления термина «функция» в таких языках как Си, Java и т.п. В математическом смысле «функции» языка Си не являются функциями, поскольку:

Их значение может зависеть не только от аргументов;

Результатом их выполнения могут быть разнообразные побочные эффекты (например, изменение значений глобальных переменных)

Два вызова одной и той же функции с одними и теми же аргументами могут привести к различным результатам.

Вместе с тем функции в функциональных программах действительно являются функциями в том смысле, в котором это понимается в математике. Соответственно, те замечания, которые были сделаны выше, к ним не применимы. Из этого следует, что вычисление любого выражения не может иметь никаких побочных эффектов, и значит, порядок вычисления его подвыражений не оказывает влияния на результат. Таким образом, функциональные программы легко поддаются распараллеливанию, поскольку отдельные компоненты выражений могут вычисляться одновременно.

2 Основы лямбда-исчисления

Подобно тому, как теория машин Тьюринга является основой императивных языков программирования, лямбда-исчисление служит базисом и математическим «фундаментом», на котором основаны все функциональные языки программирования.

Лямбда-исчисление было изобретено в начале 30-х годов логиком А. Черчем, который надеялся использовать его в качестве формализма для обоснования математики. Вскоре были обнаружены проблемы, делающие невозможным его использование в этом качестве (сейчас есть основания полагать, что это не совсем верно) и лямбда-исчисление осталось как один из способов формализации понятия алгоритма.

В настоящее время лямбда-исчисление является основной из таких формализаций, применяемой в исследованиях связанных с языками программирования. Связано это, вероятно, со следующими факторами:

Это единственная формализация, которая, хотя и с некоторыми неудобствами, действительно может быть непосредственно использована для написания программ.

Лямбда-исчисление дает простую и естественную модель для таких важных понятий, как рекурсия и вложенные среды.

Большинство конструкций традиционных языков программирования может быть более или менее непосредственно отображено в конструкции лямбда-исчисления.

Функциональные языки являются в основном удобной формой синтаксической записи для конструкций различных вариантов лямбдаисчисления. Некоторые современные языки (Haskell, Clean) имеют

100% соответствие своей семантики с семантикой подразумеваемых конструкций лямбда-исчисления.

В математике, когда необходимо говорить о какой-либо функции, принято давать этой функции некоторое имя и впоследствии использовать его, как, например, в следующем утверждении:

Пусть f: R → R определяется следующим выражением:

	(x2 sin(1/x2 ),

Тогда f0 (x) не интегрируема на интервале .

Многие языки программирования также допускают определение функций только с присваиванием им некоторых имен. Например, в языке Си функция всегда должна иметь имя. Это кажется естественным, однако поскольку в функциональном программировании функции используются повсеместно, такой подход может привести к серьезным затруднениям. Представьте себе, что мы должны всегда оперировать с арифметическими выражениями в подобном стиле:

Пусть x = 2 и y = 4. Тогда xx = y.

Лямбда-нотация позволяет определять функции с той же легкостью, что и другие математические объекты. Лямбда-выражением будем называть конструкцию вида

где E - некоторое выражение, возможно, использующее переменную x.

Пример. λx.x2 представляет собой функцию, возводящую свой аргумент в квадрат.

Использование лямбда-нотации позволяет четко разделить случаи, когда под выражением вида f(x) мы понимаем саму функцию f и ее значение в точке x. Кроме того, лямбда-нотация позволяет формализовать практически все виды математической нотации. Если начать с констант и переменных и строить выражения только с помощью лямбда-выраже- ний и применений функции к аргументам, то можно представить очень сложные математические выражения.

Применение функции f к аргументу x мы будем обозначать как f x, т.е., в отличие от того, как это принято в математике, не будем использовать скобки2 . По причинам, которые станут ясны позднее, будем считать, что применение функции к аргументу ассоциативно влево, т.е. f x y

2 Заметим, что и в математике такие выражения, как sin x записываются без скобок.

означает (f(x))(y). В качестве сокращения для выражений вида λx.λy.E будем использовать запись λx y.E (аналогично для большего числа аргументов). Также будем считать, что «область действия» лямбда-выра- жения простирается вправо насколько возможно, т.е., например, λx.x y означает λx.(x y), а не (λx.x)y.

На первый взгляд кажется, что нам необходимо ввести специальное обозначение для функций нескольких аргументов. Однако существует операция каррирования 3 , позволяющая записать такие функции в обычной лямбда-нотации. Идея заключается в том, чтобы использовать выражения вида λx y.x + y. Такое выражение можно рассматривать как функцию R → (R → R), т.е. если его применить к одному аргументу, результатом будет функция, которая затем принимает другой аргумент. Таким образом:

(λx y.x + y) 1 2 = (λy.1 + y) 2 = 1 + 2.

Переменные в лямбда-выражениях могут бытьсвободными исвязанными . В выражении вида x2 + x переменная x является свободной; его значение зависит от значения переменной x и в общем случае ее нельзя

вать обозначение j, значение выражения не изменится.

Следует понимать, что в каком-либо подвыражении переменная может быть свободной (как в выражении под интегралом), однако во всем выражении она связана какой-либо операцией связывания переменной , такой как операция суммирования. Та часть выражения, которая находится «внутри» операции связывания, называетсяобластью видимости переменной.

В лямбда исчислении выражения λx.E[x] и λy.E[y] считаются эквивалентными (это называется α-эквивалентностью, и процесс преобразования между такими парами называют α-преобразованием). Разумеется, необходимо наложить условие, что y не является свободной переменной в E[x].

3 от фамилии известного логика Хаскелла Карри, в честь которого назван язык программирования Haskell

3 Лямбда-исчисление как формальная система

Лямбда-исчисление основано на формальной нотации лямбда-терма, составляемого из переменных и некоторого фиксированного набора констант с использованием операции применения функции и лямбда-абстра- гирования. Сказанное означает, что все лямбда-выражения можно разделить на четыре категории:

1. Переменные: обозначаются произвольными строками, составленными из букв и цифр.

2. Константы: также обозначаются строками; отличие от переменных будем определять из контекста.

3. Комбинации: , т.е. применения функции S к аргументу T ; и S и T могут быть произвольными лямбда-термами. Комбинация записывается как S T .

4. Абстракции произвольного лямбда-терма S по переменной x, обозначаемые как λx.S.

Таким образом, лямбда-терм определяется рекурсивно и его грамматику можно определить в виде следующей формы Бэкуса-Наура:

Exp = Var| Const| Exp Exp| λ Var . Exp

В соответствие с этой грамматикой лямбда-термы представляются в виде синтаксических деревьев, а не в виде последовательности символов. Отсюда следует, что соглашения об ассоциативности операции применения функции, эквивалентность выражений вида λx y.S и λx.λy.S, неоднозначность в именах констант и переменных проистекают только из необходимости представления лямбда-термов в удобном человеку виде, и не являются частью формальной системы.

3.1 Свободные и связанные переменные

В данном разделе мы формализуем данное ранее интуитивное представление о свободных и связанных переменных. Множество свободных

переменных F V (S) лямбда-терма S можно определить рекурсивно следующим образом:

Аналогично множество связанных переменных BV (S) определяется следующими формулами:

BV (x) =

BV (c) =

BV (S T) = BV (S) BV (T)

BV (λx.S) = BV (S) {x}

Здесь предполагается, что c - некоторая константа.

Пример. Для терма S = (λx y.x) (λx.z x) можно показать, что F V (S) = {z} и

BV (S) = {x, y}.

3.2 Подстановки

Интуитивно ясно, что применение терма λx.S как функции к аргументу T дает в результате терм S, в котором все свободные вхождения переменной x заменены на T . Как ни странно, формализовать это интуитивное представление оказывается нелегко.

Будем обозначать операцию подстановки терма S вместо переменной x в другом терме T как T . Также, как и в определение свободных и связанных переменных, правила подстановки также можно определить рекурсивно. Трудность состоит в том, что необходимо наложить дополнительные ограничения, позволяющие избегать конфликта в именах переменных.

3.3 Конверсия

Лямбда-исчисление основано на трех операциях конверсии, которые позволяют переходить от одного терма к другому, эквивалентному ему. По сложившейся традиции эти конверсии обозначают греческими буквами α, β и η. Они определяются следующим образом:

α-конверсия: λx.S −→ λy.S при условии, что y / F V (S).

Например, λu.u v −→ λw.w u.

β-конверсия: (λx.S) T −→ S.

Для нас наиболее важна β-конверсия, поскольку она соответствует вычислению значения функции от аргумента. α-конверсия является вспомогательным механизмом для того, чтобы изменять имена связанных переменных, а η-конверсия интересна в основном при рассмотрении лямбда-исчисления с точки зрения логики, а не программирования.

3.4 Равенство лямбда-термов

Используя введенные правила конверсии, можно формально определить понятие равенства лямбда-термов. Два терма равны, если от одного из них можно перейти к другому с помощью конечной последовательности конверсий. Определим понятие равенства следующими выражениями, в которых горизонтальные линии следует понимать как «если утверждение над чертой выполняется, то выполняется и утверждение

под ней»:

Следует отличать понятие равенства, определяемое этими формулами, от понятия синтаксической эквивалентности, которую мы будем обозначать специальным символом ≡. Например, λx.x 6≡λy.y, но λx.x = λy.y. Часто можно рассматривать синтаксическую эквивалентность термов с точностью до α-конверсий. Такую эквивалентность будем обозначать символом ≡α . Это отношение определяется так же, как равенство лямбда-термов, за тем исключением, что из всех конверсий допустимы только α-конверсии. Таким образом, λx.x ≡α λy.y.

3.5 Экстенсиональность

η-конверсия в лямбда-исчислении выражает собой принципэкстенсиональности . В общефилософском смысле два свойства называются экстенсионально эквивалентными, если они принадлежат в точности одним и тем же объектам. В математике, например, принят экстенсиональный взгляд на множества, т.е. два множества считаются одинаковыми, если они содержат одни и те же элементы. Аналогично мы говорим, что две функции равны, если они имеют одну и ту же область определения, и для любых значений аргумента из этой области определения вычисляют один и тот же результат.