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本文要回答一个很重要的问题:函数式编程有什么用?
目前,主流的编程语言都不是函数式的,已经能够满足需求。为何还要学函数式编程呢,只为了多理解一些新奇的概念?
Pointfree 编程风格指南 - 图1
一个网友说:

“函数式编程有什么优势呢?” “我感觉,这种写法可能会令人头痛吧。”

很长一段时间,我根本不知道从何入手,如何将它用于实际项目?直到有一天,我学到了 Pointfree 这个概念,顿时豁然开朗,原来应该这样用!

我现在觉得,Pointfree 就是如何使用函数式编程的答案。
Pointfree 编程风格指南 - 图2

一、程序的本质

为了理解 Pointfree,请大家先想一想,什么是程序?
Pointfree 编程风格指南 - 图3
上图是一个编程任务,左侧是数据输入(input),中间是一系列的运算步骤,对数据进行加工,右侧是最后的数据输出(output)。一个或多个这样的任务,就组成了程序

输入和输出(统称为 I/O)与键盘、屏幕、文件、数据库等相关,这些跟本文无关。这里的关键是,中间的运算部分不能有 I/O 操作,应该是纯运算,即通过纯粹的数学运算来求值。否则,就应该拆分出另一个任务。

I/O 操作往往有现成命令,大多数时候,编程主要就是写中间的那部分运算逻辑。现在,主流写法是过程式编程面向对象编程,但是我觉得,最合适纯运算的是函数式编程

二、函数的拆分与合成

上面那张图中,运算过程可以用一个函数fn表示。
Pointfree 编程风格指南 - 图4
fn的类型如下。

  1. fn :: a -> b

上面的式子表示,函数fn的输入是数据a,输出是数据b。

如果运算比较复杂,通常需要将fn拆分成多个函数。
Pointfree 编程风格指南 - 图5
f1、f2、f3的类型如下。

  1. f1 :: a -> m
  2. f2 :: m -> n
  3. f3 :: n -> b

上面的式子中,输入的数据还是a,输出的数据还是b,但是多了两个中间值m和n。

我们可以把整个运算过程,想象成一根水管(pipe),数据从这头进去,那头出来。
Pointfree 编程风格指南 - 图6
函数的拆分,无非就是将一根水管拆成了三根。
Pointfree 编程风格指南 - 图7
进去的数据还是a,出来的数据还是b。fn与f1、f2、f3的关系如下。

  1. fn = R.pipe(f1, f2, f3);

上面代码中,我用到了 Ramda 函数库的pipe方法,将三个函数合成为一个。Ramda 是一个非常有用的库,后面的例子都会使用它,如果你还不了解,可以先读一下教程

三、Pointfree 的概念

  1. fn = R.pipe(f1, f2, f3);

这个公式说明,如果先定义f1、f2、f3,就可以算出fn。整个过程,根本不需要知道a或b。

也就是说,我们完全可以把数据处理的过程,定义成一种与参数无关的合成运算。不需要用到代表数据的那个参数,只要把一些简单的运算步骤合成在一起即可。

这就叫做 Pointfree:不使用所要处理的值,只合成运算过程。中文可以译作”无值”风格。

请看下面的例子。

  1. var addOne = x => x + 1;
  2. var square = x => x * x;

上面是两个简单函数addOne和square。

把它们合成一个运算。

  1. var addOneThenSquare = R.pipe(addOne, square);
  2. addOneThenSquare(2) // 9

上面代码中,addOneThenSquare是一个合成函数。定义它的时候,根本不需要提到要处理的值,这就是 Pointfree。

四、Pointfree 的本质

Pointfree 的本质就是使用一些通用的函数组合出各种复杂运算。上层运算不要直接操作数据,而是通过底层函数去处理。这就要求,将一些常用的操作封装成函数。

比如,读取对象的role属性,不要直接写成obj.role,而是要把这个操作封装成函数。

  1. var prop = (p, obj) => obj[p];
  2. var propRole = R.curry(prop)('role');

上面代码中,prop函数封装了读取操作。它需要两个参数p(属性名)和obj(对象)。这时,要把数据obj要放在最后一个参数,这是为了方便柯里化。函数propRole则是指定读取role属性,下面是它的用法(查看完整代码)。

  1. var isWorker = s => s === 'worker';
  2. var getWorkers = R.filter(R.pipe(propRole, isWorker));
  3. var data = [
  4. {name: '张三', role: 'worker'},
  5. {name: '李四', role: 'worker'},
  6. {name: '王五', role: 'manager'},
  7. ];
  8. getWorkers(data)
  9. // [
  10. // {"name": "张三", "role": "worker"},
  11. // {"name": "李四", "role": "worker"}
  12. // ]

上面代码中,data是传入的值,getWorkers是处理这个值的函数。定义getWorkers的时候,完全没有提到data,这就是 Pointfree

简单说,Pointfree 就是运算过程抽象化,处理一个值,但是不提到这个值。这样做有很多好处,它能够让代码更清晰和简练,更符合语义,更容易复用,测试也变得轻而易举。

五、Pointfree 的示例一

下面,我们来看一个示例。

  1. var str = 'Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipiscing elit';

上面是一个字符串,请问其中最长的单词有多少个字符?

我们先定义一些基本运算。

  1. // 以空格分割单词
  2. var splitBySpace = s => s.split(' ');
  3. // 每个单词的长度
  4. var getLength = w => w.length;
  5. // 词的数组转换成长度的数组
  6. var getLengthArr = arr => R.map(getLength, arr);
  7. // 返回较大的数字
  8. var getBiggerNumber = (a, b) => a > b ? a : b;
  9. // 返回最大的一个数字
  10. var findBiggestNumber =
  11. arr => R.reduce(getBiggerNumber, 0, arr);

然后,把基本运算合成为一个函数(查看完整代码)。

  1. var getLongestWordLength = R.pipe(
  2. splitBySpace,
  3. getLengthArr,
  4. findBiggestNumber
  5. );
  6. getLongestWordLength(str) // 11

可以看到,整个运算由三个步骤构成,每个步骤都有语义化的名称,非常的清晰。这就是 Pointfree 风格的优势。

Ramda 提供了很多现成的方法,可以直接使用这些方法,省得自己定义一些常用函数(查看完整代码)。

  1. // 上面代码的另一种写法
  2. var getLongestWordLength = R.pipe(
  3. R.split(' '),
  4. R.map(R.length),
  5. R.reduce(R.max, 0)
  6. );

六、Pointfree 示例二

最后,看一个实战的例子,拷贝自 Scott Sauyet 的文章《Favoring Curry》。那篇文章能帮助你深入理解柯里化,强烈推荐阅读。

下面是一段服务器返回的 JSON 数据。
Pointfree 编程风格指南 - 图8

现在要求是,找到用户 Scott 的所有未完成任务,并按到期日期升序排列。
Pointfree 编程风格指南 - 图9

过程式编程的代码如下(查看完整代码)。
Pointfree 编程风格指南 - 图10
上面代码不易读,出错的可能性很大。

现在使用 Pointfree 风格改写(查看完整代码)。

  1. var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
  2. return fetchData()
  3. .then(R.prop('tasks'))
  4. .then(R.filter(R.propEq('username', membername)))
  5. .then(R.reject(R.propEq('complete', true)))
  6. .then(R.map(R.pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])))
  7. .then(R.sortBy(R.prop('dueDate')));
  8. };

上面代码已经清晰很多了。

另一种写法是,把各个then里面的函数合成起来(查看完整代码)。

  1. // 提取 tasks 属性
  2. var SelectTasks = R.prop('tasks');
  3. // 过滤出指定的用户
  4. var filterMember = member => R.filter(
  5. R.propEq('username', member)
  6. );
  7. // 排除已经完成的任务
  8. var excludeCompletedTasks = R.reject(R.propEq('complete', true));
  9. // 选取指定属性
  10. var selectFields = R.map(
  11. R.pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])
  12. );
  13. // 按照到期日期排序
  14. var sortByDueDate = R.sortBy(R.prop('dueDate'));
  15. // 合成函数
  16. var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
  17. return fetchData().then(
  18. R.pipe(
  19. SelectTasks,
  20. filterMember(membername),
  21. excludeCompletedTasks,
  22. selectFields,
  23. sortByDueDate,
  24. )
  25. );
  26. };

上面的代码跟过程式的写法一比较,孰优孰劣一目了然。

七、参考链接