Mi a funkcionális programozás? Kezdő JavaScript útmutatója

A JavaScript egy több paradigma nyelv, és különböző programozási paradigmák alapján írható. A programozási paradigma lényegében egy csomó szabály, amelyet betartasz a kód írásakor.

Ezek a paradigmák azért léteznek, mert megoldják azokat a problémákat, amelyekkel a programozók szembesülnek, és saját szabályaik és utasításaik vannak a jobb kódíráshoz.

Minden paradigma segít egy adott probléma megoldásában. Szóval hasznos, ha áttekintést kap mindegyikről. A funkcionális programozásról itt lesz szó.

A cikk végén található néhány forrás, amelyekkel továbbléphet, ha tetszett ez a bevezetés.

Van még egy GitHub szószedet, amely segít a funkcionális programozás által használt szaknyelvek dekódolásában.

Végül megtalál egy helyet, ahol piszkos a kódolás, gyakorlati példákkal és egy GitHub repóval, amely tele van erőforrásokkal, amelyekkel többet tudhat meg. Merüljünk hát be.

Deklaratív vs kötelező programozási paradigmák

Ezekre a paradigmákra, amelyekről az elején beszéltem, az egyik példa az objektum-orientált programozás. A másik a funkcionális programozás.

Tehát mi is a funkcionális programozás?

A funkcionális programozás a Deklaratív programozási paradigma részparadigmája, saját szabályokkal, amelyeket a kódírás során be kell tartani.

Mi a deklaratív programozási paradigma?

Ha olyan nyelven kódol, amely követi a deklaratív paradigmát, akkor a kód megírása nélkül írja le, hogy mit szeretne csinálni.

Szuper egyszerű példa erre az SQL vagy a HTML:

SELECT * FROM customers

A fenti kódpéldákban nem hajtja végre a SELECTvagy hogyan kell megjeleníteni a div. Csak azt mondja meg a számítógépnek , hogy mit kell tennie, a hogyan nélkül .

Ebből a paradigmából vannak olyan részparadigmák, mint a Funkcionális programozás. Bővebben erről alább.

Mi az imperatív programozási paradigma?

Ha olyan nyelven kódol, amely az imperatív / eljárási paradigmát követi, akkor olyan kódot ír, amely megmondja, hogyan kell valamit csinálni.

Például, ha valami hasonlót tesz az alábbiakhoz:

for (let i = 0; i < arr.length; i++) { increment += arr[i]; }

Pontosan megmondja a számítógépnek, hogy mit kell tennie. Az iteráció a meghívott tömbön arr, majd a tömb incrementmindegyik elemén keresztül történik .

Deklaratív vs kötelező programozás

Írhat JavaScript-t a Deklaratív paradigmába vagy az Imperatív paradigmába. Erre gondolnak az emberek, amikor azt mondják, hogy ez egy több paradigmás nyelv. Csak a funkcionális kód követi a Deklaratív paradigmát .

Ha ez segít emlékezni, egy kijelentő parancsra példa lehetne arra kérni a számítógépet, hogy készítsen neked egy csésze teát (nem érdekel, hogy csinálod, csak hozz nekem egy teát).

Bár feltétlenül, azt kell mondania:

  • Menj a konyhába.
  • Ha van vízforraló a szobában, és van benne elegendő vize egy csésze teához, kapcsolja be a vízforralót.
  • Ha van vízforraló a szobában, és nincs elég vize egy csésze teához, töltse fel a vízforralót annyi vízzel, hogy egy csésze tea, majd kapcsolja be a vízforralót.
  • Stb

Mi tehát a funkcionális programozás?

Tehát mit jelent ez a funkcionális kód szempontjából?

Mivel ez a Deklaratív paradigma részparadigmája , ez befolyásolja a funkcionális kód írásmódját. Általában kevesebb kódhoz vezet, mert a JavaScript már sok beépített funkcióval rendelkezik, amelyekre általában szüksége van. Ez az egyik oka annak, hogy az emberek szeretik a funkcionális kódot.

Ez lehetővé teszi számodra is a sok elvonatkoztatást (nem kell mélységesen megértened, hogyan történik valami), csak hívsz egy olyan funkciót, amely megteszi helyetted.

És melyek azok a szabályok, amelyek funkcionális kódhoz vezetnek?

A funkcionális programozást egyszerűen meg lehet magyarázni, ha betartja a kódban szereplő két törvényt:

  1. A szoftverét tiszta, elszigetelt funkciókból építkezik
  2. Kerüli a mutabilitást és a mellékhatásokat

Ássunk bele.

1. Építse fel szoftverét tiszta, elszigetelt funkciókból

Kezdjük az elején,

A funkcionális kód néhány dolgot erősen felhasznál:

Tiszta funkciók

Ugyanaz a bemenet mindig ugyanazt a kimenetet adja ( idempotencia ), és nincs mellékhatása.

Az idempotens függvény az , amely az eredmények újbóli alkalmazásával nem eredményez más eredményt.

/// Example of some Math.abs uses Math.abs('-1'); // 1 Math.abs(-1); // 1 Math.abs(null); // 0 Math.abs(Math.abs(Math.abs('-1'))); // Still returns 1 Math.abs(Math.abs(Math.abs(Math.abs('-1')))); // Still returns 1

Mellékhatások, amikor a kód kölcsönhatásba lép (olvassa vagy írja) a külső módosítható állapotot.

A külső mutábilis állapot szó szerint bármi, ami a funkción kívül esik, és megváltoztatja a program adatait. Beállít egy funkciót? Beállít egy logikai értéket egy objektumon? Törli az objektum tulajdonságait? Minden változás a funkción kívüli állapotra.

function setAvailability(){ available = true; }

Elszigetelt funkciók

Nincs függés a program állapotától, amely globális változókat tartalmaz, amelyek változhatnak.

Ezt tovább megvitatjuk, de bármit, amire szüksége van, argumentumként át kell adni a függvénybe. Ez sokkal egyértelműbbé és könnyebben felfedezhetővé teszi függőségeit (olyan dolgokat, amelyekre a funkciónak a munkájához szüksége van).

Ok, akkor miért csinálod a dolgokat így?

Tudom, hogy ez sok korlátozásnak tűnik, ami szükségtelenül megnehezíti a kódodat. De ezek nem korlátozások, hanem irányelvek, amelyek megpróbálják megakadályozni, hogy olyan szokásokba essen, amelyek általában hibákhoz vezetnek.

Ha nem változtatja meg a kód végrehajtását, ha a kódot az állapot ifalapján állapítja meg Boolean, és amelyet a kód több helye állít be, akkor a kód kiszámíthatóbbá válik, és könnyebb megalapozni a történteket.

Ha követi a funkcionális paradigmát, rájön, hogy a kód végrehajtási sorrendje nem számít annyira.

Ez már jó néhány ellátások - egy lény, például, hogy lemásolni a hibát, hogy nem kell, hogy pontosan mi minden Boolean, és Objectazon állam futtatása előtt a funkciókat. Amíg van hívásverem (tudja, hogy melyik függvény fut / futott Ön előtt), az képes replikálni a hibákat, és könnyebben megoldani őket.

Újrafelhasználhatóság magasabb rendű funkciók révén

Azokat a függvényeket, amelyek egy változóhoz rendelhetők, átadhatók egy másik függvénynek, vagy bármely más normál értékhez hasonlóan visszaadhatók egy másik függvényből, első osztályú függvényeknek nevezzük .

In JavaScript, all functions are first class functions. Functions that have a first class status allow us to create higher order functions.

A higher order function is a function that either take a function as an argument, returns a function, or both! You can use higher order functions to stop repeating yourself in your code.

Something like this:

// Here's a non-functional example const ages = [12,32,32,53] for (var i=0; i < ages.length; i++) { finalAge += ages[i]; } // Here's a functional example const ages = [12,32,32,53] const totalAge = ages.reduce( function(firstAge, secondAge){ return firstAge + secondAge; }) 

The in-built JavaScript Array functions .map, .reduce, and .filter all accept a function. They are excellent examples of higher order functions, as they iterate over an array and call the function they received for each item in the array.

So you could do:

// Here's an example of each const array = [1, 2, 3]; const mappedArray = array.map(function(element){ return element + 1; }); // mappedArray is [2, 3, 4] const reduced = array.reduce(function(firstElement, secondElement){ return firstElement + secondElement; }); // reduced is 6 const filteredArray = array.filter(function(element){ return element !== 1; }); // filteredArray is [2, 3]

Passing the results of functions into other functions, or even passing the functions themselves, in is extremely common in functional code. I included this brief explanation because of how often it is used.

These functions are also often used because they don't change the underlying function (no state change) but operate on a copy of the array.

2. Avoid mutability and side-effects

The second rule is to avoid mutability – we touched on this briefly earlier, when we talked about limiting changes to external mutable state – and side effects.

But here we'll expand further. Basically, it boils down to this: don't change things! Once you've made it, it is immutable (unchanging over time).

var ages = [12,32,32,53] ages[1] = 12; // no! ages = []; // no! ages.push("2") // no!

If something has to change for your data structures, make changes to a copy.

const ages = [12,32,32,53] const newAges = ages.map(function (age){ if (age == 12) { return 20; } else { return age; } })

Can you see I made a copy with my necessary changes?

This element is repeated over and over again. Don't change state!

If we follow that rule, we will make heavy use of const so we know things wont change. But it has to go further than that. How about the below?

const changingObject = { willChange: 10 } changingObject.willChange = 10; // no! delete obj.willChange // no! 

The properties of changingObject should be locked down completely. const will only protect you from initializing over the variable.

const obj = Object.freeze({ cantChange: 'Locked' }) // The `freeze` function enforces immutability. obj.cantChange = 0 // Doesn't change the obj! delete obj.cantChange // Doesn't change the obj! obj.addProp = "Gotcha!" // Doesn't change the obj!

If we can't change the state of global variables, then we need to ensure:

  • We declare function arguments – any computation inside a function depends only on the arguments, and not on any global object or variable.
  • We don't alter a variable or object – create new variables and objects and return them if need be from a function.

Make your code referentially transparent

When you follow the rule of never changing state, your code becomes referentially transparent. That is, your function calls can be replaced with the values that they represent without affecting the result.

As a simple example of checking if your code is referentially transparent, look atthe below code snippet:

const greetAuthor = function(){ return 'Hi Kealan' }

You should be able to just swap that function call with the string it returns, and have no problems.

Functional programming with referentially transparent expressions makes you start to think about your code differently if you're used to object orientation.

But why?

Because instead of objects and mutable state in your code, you start to have pure functions, with no state change. You understand very clearly what you are expecting your function to return (as it never changes, when normally it might return different data types depending on state outside the function).

It can help you understand the flow better, understand what a function is doing just by skimming it, and be more rigorous with each function's responsibilities to come up with better decoupled systems.

You can learn more about referential transparency here.

Don't iterate

Hopefully, if you've paid attention so far, you see we aren't changing state. So just to be clear for loops go out the window:

for(let i = 0; i < arr.length; i++) { total += arr[i]; }

Because we are changing a variable's state there. Use the map higher order function instead.

More Features of Functional Programming

I hope at this point you have a good overview of what functional code is and isn't. But there's some final concepts used heavily in functional code that we have to cover.

In all the functional code I have read, these concepts and tools are used the most, and we have to cover them to get our foundational knowledge.

So here we go.

Recursion in Functional Programming

It's possible in JavaScript to call a function from the function itself.

So what we could always do:

function recurse(){ recurse(); }

The problem with this is that it isn't useful. It will run eventually until it crashes your browser. But the idea of recursion is a function calling itself from its function body. So let's see a more useful example:

function recurse(start, end){ if (start == end) { console.log(end) return; } else { console.log(start) return recurse(start+1, end) } } recurse(1, 10); // 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

This code snippet will count from the start argument to the end argument. And it does so by calling its own function again.

So the order of this will look something like this:

Add a debugger inside the if blocks to follow this if it doesn't make sense to you. Recursion is one tool you can use to iterate in functional programming.

What makes the first example and the second example different? The second one has what we call "a base case". A base case lets the function eventually stop calling into itself infinitely. When start is equal to end we can stop recursing. As we know we have counted to the very end of our loop.

But each call of the functions is calling into its own function again, and adding on to the function argument.

The code example I just included for the counting example isn't a pure function. Why is that?

Because the console is state! And we logged string's to it.

This has been a brief introduction to recursion, but feel free to go here to learn more here.

Why use recursion?

Recursion allows us to stop mutating state variables, for one.

There are also certain data structures (tree structures) that are more efficient when solved with recursion. They generally require less code, so some coders like the readability of recursion.

Currying in Functional Programming

Currying is another tool used heavily in functional code. The arity of a function refers to how many arguments it receives.

// Let's talk arity function arity2(arg1, arg2){} // Function has an arity of 2 function arity0(){} // Function has an arity of 0 function arity2(arg1, arg2, arg3, arg4){} // Function has an arity of 4

Currying a function turns a function that has an arity of more than 1, to 1. It does this by returning an inner function to take the next argument. Here's an example:

function add(firstNum, secondNum){ return firstNum + secondNum; } // Lets curry this function function curryAdd(firstNum){ return function(secondNum){ return firstNum + secondNum; } }

Essentially, it restructures a function so it takes one argument, but it then returns another function to take the next argument, as many times as it needs to.

Why use currying?

The big benefit of currying is when you need to re-use the same function multiple times but only change one (or fewer) of the parameters. So you can save the first function call, something like this:

function curryAdd(firstNum){ return function(secondNum){ return firstNum + secondNum; } } let add10 = curryAdd(10); add10(2); // Returns 12 let add20 = curryAdd(20); add20(2); // Returns 22

Currying can also make your code easier to refactor. You don't have to change multiple places where you are passing in the wrong function arguments – just the one place, where you bound the first function call to the wrong argument.

It's also helpful if you can't supply all the arguments to a function at one time. You can just return the first function to call the inner function when you have all the arguments later.

Partial application in Functional Programming

Similarly, partial application means that you apply a few arguments to a function at a time and return another function that is applied to more arguments. Here's the best example I found from the MDN docs:

const module = { height: 42, getComputedHeight: function(height) { return this.height + height; } }; const unboundGetComputedHeight = module.getComputedHeight; console.log(unboundGetComputedHeight(32)); // The function gets invoked at the global scope // outputs: NaN // Outputs NaN as this.height is undefined (on scope of window) so does // undefined + 32 which returns NaN const boundGetComputedHeight = unboundGetComputedHeight.bind(module); console.log(boundGetComputedHeight(32)); // expected output: 74

bind is the best example of a partial application. Why?

Because we return an inner function that gets assigned to boundGetComputedHeight that gets called, with the this scope correctly set up and a new argument passed in later. We didn't assign all the arguments at once, but instead we returned a function to accept the rest of the arguments.

Why use partial application?

You can use partial application whenever you can't pass all your arguments at once, but can return functions from higher order functions to deal with the rest of the arguments.

Function composition in Functional Programming

The final topic that I think is fundamental to functional code is function composition.

Function composition allows us to take two or more functions and turn them into one function that does exactly what the two functions (or more) do.

// If we have these two functions function add10(num) { return num + 10; } function add100(num) { return num + 100; } // We can compose these two down to => function composed(num){ return add10(add100(num)); } composed(1) // Returns 111

You can take this further and create functions to compose any number of multiple arity functions together if you need that for your use case.

Why use function composition?

Composition allows you to structure your code out of re-usable functions, to stop repeating yourself. You can start to treat functions like small building blocks you can combine together to achieve a more complicated output.

These then become the "units" or the computation power in your programs. They're lots of small functions that work generically, all composed into larger functions to do the "real" work.

It's a powerful way of architecting your code, and keeps you from creating huge functions copied and pasted with tiny differences between them.

It can also help you test when your code is not tightly coupled. And it makes your code more reusable. You can just change the composition of your functions or add more tiny functions into the composition, rather than having all the code copied and pasted all over the codebase (for when you need it to do something similar but not quite the same as another function).

The example below is made trivial to help you understand, but I hope you see the power of function composition.

/// So here's an example where we have to copy and paste it function add50(num) { return num + 50; } // Ok. Now we need to add 30. But we still ALSO need elsewhere to add 50 still // So we need a new function function add30(num){ return num + 30; } // Ugh, business change again function add20(num){ return num + 20; } // Everytime we need to change the function ever so slightly. We need a new function //Let's use composition // Our small, reusable pure function function add10(num){ return num + 10; } function add50Composed(num){ return add10(add10(add10(add10(addNum(num))))); } function add30Composed(num){ return add10(add10(add10(num))); } function add20Composed(num){ return add10(add10(num)); }

Do you see how we composed new functions out of smaller, pure functions?

Conclusion

This article covered a lot. But I hope it has explained functional code simply, along with some of the repeating patterns you will see over and over again, in functional and even non-functional code.

Functional code isn't necessarily the best, and neither is object orientated code. Functional code is generally used for more math-based problems like data analysis. It's also very useful for high-availability real-time systems, like stuff written in Erlang (a functional language). But it genuinely does depend problem to problem.

I post my articles on Twitter. If you enjoyed this article you can read more there.

How to learn more

Start here, with freeCodeCamp's introduction to functional programming with JavaScript.

Look here for some libraries you can include and play around with, to really master functional programming.

Peruse this good overview of lots of functional concepts.

Finally, here's an excellent jargon-busting glossary of functional terms.