Pointfree 编程风格指南

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?

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。

一、程序的本质

为了理解 Pointfree,请大家先想一想,什么是程序?

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和面向对象编程,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。

fn 的类型如下。

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。

f1f2f3 的类型如下。

f1 :: a -> m
f2 :: m -> n
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 mn

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。

函数的拆分,无非就是将一根水管拆成了三根。

进去的数据还是 a ,出来的数据还是 bfnf1f2f3 的关系如下。

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

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

这个公式说明,如果先定义 f1f2f3 ,就可以算出 fn 。整个过程,根本不需要知道 ab

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。

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

上面是两个简单函数 addOnesquare

把它们合成一个运算。

var addOneThenSquare = R.pipe(addOne, square);

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。

var prop = (p, obj) => obj[p];
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 )。

var isWorker = s => s === 'worker';
var getWorkers = R.filter(R.pipe(propRole, isWorker));

var data = [
  {name: '张三', role: 'worker'},
  {name: '李四', role: 'worker'},
  {name: '王五', role: 'manager'},
];
getWorkers(data)
// [
//   {"name": "张三", "role": "worker"},
//   {"name": "李四", "role": "worker"}
// ]

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。

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。

// 以空格分割单词
var splitBySpace = s => s.split(' ');

// 每个单词的长度
var getLength = w => w.length;

// 词的数组转换成长度的数组
var getLengthArr = arr => R.map(getLength, arr); 

// 返回较大的数字
var getBiggerNumber = (a, b) => a > b ? a : b;

// 返回最大的一个数字
var findBiggestNumber = 
  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 )。

var getLongestWordLength = R.pipe(
  splitBySpace,
  getLengthArr,
  findBiggestNumber
);

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 )。

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

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。

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。

过程式编程的代码如下(查看 完整代码 )。

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 )。

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

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 )。

// 提取 tasks 属性
var SelectTasks = R.prop('tasks');

// 过滤出指定的用户
var filterMember = member => R.filter(
  R.propEq('username', member)
);

// 排除已经完成的任务
var excludeCompletedTasks = R.reject(R.propEq('complete', true));

// 选取指定属性
var selectFields = R.map(
  R.pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])
);

// 按照到期日期排序
var sortByDueDate = R.sortBy(R.prop('dueDate'));

// 合成函数
var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
  return fetchData().then(
    R.pipe(
      SelectTasks,
      filterMember(membername),
      excludeCompletedTasks,
      selectFields,
      sortByDueDate,
    )
  );
};

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

(完)

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