我们来解释函数式编程的什么，它的优点是哪些，并且给出一些函数式编程的学习资源。

这要看您问的是谁， 函数式编程functional programming（FP）要么是一种理念先进的、应该广泛传播的程序设计方法；要么是一种偏学术性的、实际用途不多的编程方式。在这篇文章中我将讲解函数式编程，探究其优点，并推荐学习函数式编程的资源。

语法入门

本文的代码示例使用的是 Haskell 编程语言。在这篇文章中你只需要了解的基本函数语法：

even :: Int -> Bool
even = ...    -- 具体的实现放在这里

上述示例定义了含有一个参数的函数 even ，第一行是 类型声明，具体来说就是 even 函数接受一个 Int 类型的参数，返回一个 Bool 类型的值，其实现跟在后面，由一个或多个等式组成。在这里我们将忽略具体实现方法（名称和类型已经足够了）：

map :: (a -> b) -> [a] -> [b]
map = ...

这个示例，map 是一个有两个参数的函数：

1. (a -> b) ：将 a 转换成 b 的函数
2. [a]：一个 a 的列表，并返回一个 b 的列表。（LCTT 译注： 将函数作用到 [a] （List 序列对应于其它语言的数组）的每一个元素上，将每次所得结果放到另一个 [b] ，最后返回这个结果 [b]。）

同样我们不去关心要如何实现，我们只感兴趣它的定义类型。a 和 b 是任何一种的的 类型变量type variable 。就像上一个示例中， a 是 Int 类型， b 是 Bool 类型:

map even [1,2,3]

这个是一个 Bool 类型的序列：

[False,True,False]

如果你看到你不理解的其他语法，不要惊慌；对语法的充分理解不是必要的。

函数式编程的误区

我们先来解释一下常见的误区：

• 函数式编程不是命令行编程或者面向对象编程的竞争对手或对立面，这并不是非此即彼的。
• 函数式编程不仅仅用在学术领域。这是真的，在函数式编程的历史中，如像 Haskell 和 OCaml 语言是最流行的研究语言。但是今天许多公司使用函数式编程来用于大型的系统、小型专业程序，以及种种不同场合。甚至还有一个[面向函数式编程的商业用户33的年度会议；以前的那些程序让我们了解了函数式编程在工业中的用途，以及谁在使用它。
• 函数式编程与 monad 无关 ，也不是任何其他特殊的抽象。在这篇文章里面 monad 只是一个抽象的规定。有些是 monad，有些不是。
• 函数式编程不是特别难学的。某些语言可能与您已经知道的语法或求值语义不同，但这些差异是浅显的。函数式编程中有大量的概念，但其他语言也是如此。

什么是函数式编程?

核心是函数式编程是只使用纯粹的数学函数编程，函数的结果仅取决于参数，而没有副作用，就像 I/O 或者状态转换这样。程序是通过 组合函数function composition 的方法构建的：

(.) :: (b -> c) -> (a -> b) -> (a -> c)
(g . f) x = g (f x)

这个中缀infix函数 (.) 表示的是二个函数组合成一个，将 g 作用到 f 上。我们将在下一个示例中看到它的使用。作为比较，我们看看在 Python 中同样的函数：

def compose(g, f):
  return lambda x: g(f(x))

函数式编程的优点在于：由于函数是确定的、没有副作用的，所以可以用结果替换函数，这种替代等价于使用使 等式推理equational reasoning 。每个程序员都有使用自己代码和别人代码的理由，而等式推理就是解决这样问题不错的工具。来看一个示例。等你遇到这个问题：

map even . map (+1)

这段代码是做什么的？可以简化吗？通过等式推理，可以通过一系列替换来分析代码：

map even . map (+1)
map (even . (+1))         -- 来自 'map' 的定义
map (\x -> even (x + 1))  -- lambda 抽象
map odd                   -- 来自 'even' 的定义

我们可以使用等式推理来理解程序并优化可读性。Haskell 编译器使用等式推理进行多种程序优化。没有纯函数，等式推理是不可能的，或者需要程序员付出更多的努力。

函数式编程语言

你需要一种编程语言来做函数式编程吗？

在没有高阶函数higher-order function（传递函数作为参数和返回函数的能力）、lambdas （匿名函数）和泛型generics的语言中进行有意义的函数式编程是困难的。 大多数现代语言都有这些，但在不同语言中支持函数式编程方面存在差异。 具有最佳支持的语言称为函数式编程语言functional programming language。 这些包括静态类型的 Haskell、OCaml、F# 和 Scala ，以及动态类型的 Erlang 和 Clojure。

即使是在函数式语言里，可以在多大程度上利用函数编程有很大差异。有一个类型系统type system会有很大的帮助，特别是它支持 类型推断type inference 的话（这样你就不用总是必须键入类型）。这篇文章中没有详细介绍这部分，但足以说明，并非所有的类型系统都是平等的。

与所有语言一样，不同的函数的语言强调不同的概念、技术或用例。选择语言时，考虑它支持函数式编程的程度以及是否适合您的用例很重要。如果您使用某些非 FP 语言，你仍然会受益于在该语言支持的范围内的函数式编程。

不要打开陷阱之门

回想一下，函数的结果只取决于它的输入。但是，几乎所有的编程语言都有破坏这一原则的“功能”。空值、实例类型type case（instanceof）、类型转换、异常、边际效用side-effect，以及无尽循环的可能性都是陷阱，它打破等式推理，并削弱程序员对程序行为正确性的理解能力。（所有语言里面，没有任何陷阱的语言包括 Agda、Idris 和 Coq。）

幸运的是，作为程序员，我们可以选择避免这些陷阱，如果我们受到严格的规范，我们可以假装陷阱不存在。 这个方法叫做轻率推理fast and loose reasoning 。它不需要任何条件，几乎任何程序都可以在不使用陷阱的情况下进行编写，并且通过避免这些可以而获得等式推理、可组合性和可重用性。

让我们详细讨论一下。 这个陷阱破坏了等式推理，因为异常终止的可能性没有反映在类型中。（你可以庆幸文档中甚至没有提到能抛出的异常）。但是没有理由我们没有一个可以包含所有故障模式的返回类型。

避开陷阱是语言特征中出现很大差异的领域。为避免例外， 代数数据类型algebraic data type可用于模型错误的条件下，就像：

-- new data type for results of computations that can fail
--
data Result e a = Error e | Success a

-- new data type for three kinds of arithmetic errors
--
data ArithError = DivByZero | Overflow | Underflow

-- integer division, accounting for divide-by-zero
--
safeDiv :: Int -> Int -> Result ArithError Int
safeDiv x y =
  if y == 0
    then Error DivByZero
    else Success (div x y)

在这个例子中的权衡你现在必须使用 Result ArithError Int 类型，而不是以前的 Int 类型，但这也是解决这个问题的一种方式。你不再需要处理异常，而能够使用轻率推理 ，总体来说这是一个胜利。

自由定理

大多数现代静态类型语言具有范型generics（也称为参数多态性parametric polymorphism ），其中函数是通过一个或多个抽象类型定义的。 例如，看看这个 List（序列）函数:

f :: [a] -> [a]
f = ...

Java 中的相同函数如下所示：

static <A> List<A> f(List<A> xs) { ... }

该编译的程序证明了这个函数适用于类型 a 的任意选择。考虑到这一点，采用轻率推理的方法，你能够弄清楚该函数的作用吗？知道类型有什么帮助？

在这种情况下，该类型并不能告诉我们函数的功能（它可以逆转序列、删除第一个元素，或许多其它的操作），但它确实告诉了我们很多信息。只是从该类型，我们可以推演出该函数的定理：

• 定理 1 ：输出中的每个元素也出现于输入中；不可能在输入的序列 a 中添加值，因为你不知道 a 是什么，也不知道怎么构造一个。
• 定理 2 ：如果你映射某个函数到列表上，然后对其应用 f，其等同于对映射应用 f。

定理 1 帮助我们了解代码的作用，定理 2 对于程序优化提供了帮助。我们从类型中学到了这一切！其结果，即从类型中获取有用的定理的能力，称之为参数化parametricity。因此，类型是函数行为的部分（有时是完整的）规范，也是一种机器检查机制。

现在你可以利用参数化了。你可以从 map  和 (.) 的类型或者下面的这些函数中发现什么呢？

• foo :: a -> (a, a)
• bar :: a -> a -> a
• baz :: b -> a -> a

学习功能编程的资源

也许你已经相信函数式编程是编写软件不错的方式，你想知道如何开始？有几种学习功能编程的方法；这里有一些我推荐（我承认，我对 Haskell 偏爱）：

• UPenn 的 CIS 194: 介绍 Haskell 是函数式编程概念和 Haskell 实际开发的不错选择。有课程材料，但是没有讲座（您可以用几年前 Brisbane 函数式编程小组的 CIS 194 系列讲座。
• 不错的入门书籍有 《Scala 的函数式编程》 、 《Haskell 函数式编程思想》 , 和  《Haskell 编程原理》。
• Data61 FP 课程 （即 NICTA 课程）通过类型驱动开发type-driven development来教授基础的抽象概念和数据结构。这是十分困难，但收获也是丰富的，其起源于培训会，如果你有一名愿意引导你函数式编程的程序员，你可以尝试。
• 在你的工作学习中使用函数式编程书写代码，写一些纯函数（避免不确定性和异常的出现），使用高阶函数和递归而不是循环，利用参数化来提高可读性和重用性。许多人从体验和实验各种语言的美妙之处，开始走上了函数式编程之旅。
• 加入到你的地区中的一些函数式编程小组或者学习小组中，或者创建一个，也可以是参加一些函数式编程的会议（新的会议总是不断的出现）。

总结

在本文中，我讨论了函数式编程是什么以及不是什么，并了解到了函数式编程的优势，包括等式推理和参数化。我们了解到在大多数编程语言中都有一些函数式编程功能，但是语言的选择会影响受益的程度，而 Haskell 是函数式编程中语言最受欢迎的语言。我也推荐了一些学习函数式编程的资源。

函数式编程是一个丰富的领域，还有许多更深入（更神秘）的主题正在等待探索。我没有提到那些具有实际意义的事情，比如：

• lenses 和 prisms （是一流的设置和获取值的方式；非常适合使用嵌套数据）；
• 定理证明（当你可以证明你的代码正确时，为什么还要测试你的代码？）；
• 延迟评估（让您处理潜在的无数的数据结构）；
• 分类理论（函数式编程中许多美丽实用的抽象的起源）；

我希望你喜欢这个函数式编程的介绍，并且启发你走上这个有趣和实用的软件开发之路。

本文根据 CC BY 4.0 许可证发布。

（题图: opensource.com）

作者简介：

红帽软件工程师。对函数式编程，分类理论，数学感兴趣。Crazy about jalapeños.

via: https://opensource.com/article/17/4/introduction-functional-programming

作者：Fraser Tweedale 译者：MonkeyDEcho 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出