Функциональное программирование — это не то, что нам рассказывают09.12.2019 10:48

Функциональное программирование — это очень забавная парадигма. С одной стороны, про неё все знают, и все любят пользоваться всякими паттерн матчингами и лямбдами, с другой на чистом ФП языке обычно мало кто пишет. Поэтому понимание о том, что же это такое восходит больше к мифам и городским легендам, которые весьма далеко ушли от истины, а у людей складывается мнение, что «ФП подходит для всяких оторванных от жизни программок расчетов фракталов, а для настоящих задач есть зарекомендовавший себя в бою проверенный временем ООП».

Хотя люди обычно признают удобства ФП фич, ведь намного приятнее писать:

int Factorial(int n)
{
    Log.Info($"Computing factorial of {n}");
    return Enumerable.Range(1, n).Aggregate((x, y) => x * y);
}

чем ужасные императивные программы вроде

int Factorial(int n)
{
    int result = 1;
    for (int i = 2; i <= n; i++)
    {
        result *= i;
    }
    return result;
}

Так ведь? С одной стороны да. А с другой именно вторая программа в отличие от первой является функциональной.

Как же так, разве не наоборот? Красивый флюент интерфейс, трансформация данных и лямбды это функционально, а грязные циклы которые мутируют локальные переменные — наследие прошлого? Так вот, оказывается, что нет.

Итак, почему же так получается? Дело в том, что по общепринятому определению, программа считается написанной в функциональном стиле когда она состоит только из чистых функций. Так и запишем:

Функциональная программа — программа, состоящая из чистых функций.

Ок, это мы знали, но что такое чистая функция? Чистая функция — функция, результат вызова которой является ссылочно прозрачным. Или, если формально:

Функция f является чистой если выражение f(x) является ссылочно прозрачным для всех ссылочно прозрачных x

А вот тут начинаются различия с тем, что люди обычно представляют под «чистой функцией». Разве чистая функция — это не та, которая стейт не мутирует? Или там в глобальные переменные не залезает? Да и что это за «ссылочная прозрачность» такая? На самом деле корреляция с этими вещами действительно есть, но сама суть чистоты не в том, чтобы ничего не мутировать, а именно эта самая прозрачность.

Так что же это такое? А вот что:

Ссылочная прозрачность — свойство, при котором замена выражение на вычисленный результат этого выражения не изменяет желаемых свойств программы

Это значит что если у нас где-то написано var x = foo() то мы всегда можем заменить это на var x = result_of_foo и поведение программы не поменяется. Именно это и является главным требованием чистоты. Никаких других требований (вроде неизменяемости) ФП не накладывает. Единственный момент тут — философский, что считать «поведением программы». Его можно определить интуитивно как свойства, которые нам критично важно соблюдать. Например, если исполнение кода выделяет чуть больше или чуть меньше тепла на CPU — то нам скорее всего это пофиг (хотя если нет, то мы можем с этим работать специальным образом). А вот если у нас программа в базу ходить перестала и закэшировала одно старое значение — то это нас это очень даже волнует!

Вернемся к нашим примерам. Давайте проверим, выполняется ли наше правило для первой функции? Оказывается, что нет, потому что если мы заменим где-нибудь Factorial(5) на 120 то у нас поменяется поведение программы — в логи перестанет писаться информация которая раньше записывалась (хотя если мы подойдем с позиции «да и хрен ними, с логами» и не будем считать это желаемым поведением, то программу можно будет считать чистой. Но, наверное мы не просто так ту строчку в функции написали, и логи в кибане все же хотели бы увидеть, поэтому сочтем такую точку зрения маловероятной).

А что насчет второго варианта? Во втором случае всё остается как было: можно все вхождения заменить на результат функции и ничего не изменится.

Важно отметить, что это свойство должно работать и в обратную сторону, то есть мы должны иметь возможность поменять все var x = result_of_foo на var x = foo() без изменения поведения программы. Это называется «Equational reasoning», то есть «Рассуждения в терминах эквивалентности». В рамках этой парадигмы что функции, что значения — суть одно и то же, и можно менять одно на другое совершенно безболезненно.

Отсюда важное следствие: программа не обязана работать с неизменяемыми данными чтобы считаться функциональной. Достаточно, чтобы эти изменения не были видны стороннему наблюдателю. Для этого даже придумали специальный механизм называющийся ST, который на уровне типов помогает вам не дать утечь случайно мутабельному состоянию наружу. Типичный пример — пишем инплейс быструю сортировку и забыли скопировать входной массив: ST помогает превратить это в ошибку компиляции. Неизменяемость является важным удобным свойством, но вас никто не заставляет пользоваться только им, при необходимости можно мутировать в хвост и гриву, главное — не нарушить ссылочную прозрачность.

Зачем это нужно

Наверное — самый главный вопрос. Зачем так мучиться? Копировать данные вместо того чтобы изменить напрямую, оборачивать объекты в эти ваши ST чтобы изменения (если они есть) не утекали наружу, и вот это всё… Ответ — для лучшей композиции. В своё время goto очень невзлюбили именно потому, что с ним очень трудно понять как на самом деле программа себя ведет и какой на самом деле поток данных и управления, и переиспользовать функцию написанную с goto было сложно, ведь тогда он умел даже в середину тела функции прыгнуть без каких-либо проблем.

С Equational reasoning всегда просто понять, что происходит: вы можете заменить результат на функцию и всё. Вам не нужно думать, в каком порядке функции вычисляются, не надо переживать насчёт того как оно поведет если поменять пару строчек местами, программа просто передает результаты одних функций в другие.

В качестве примера почему это хорошо могу привести случай из жизни который случился как раз со мной пару месяцев назад. Писал я самый типовой ООП код на C#, и понадобилось мне влезть в старый кусок, где был написан вот такой код (пример упрощён)

var something = function();
DoStuff(this.Field, something);

И понадобилось мне во время выполнения задачи их немного отрефакторить, что я и сделал:

DoStuff(this.Field, function());

Изменения успешно прошли тесты, изменения прошли ревью код замержили, после чего на тестовом стенде начались странные падения. После пары часов отладки обнаружилось, что в кишках function делалось примерно такое:

... что-то считаем
this.Field = GetUpdatedVersion(this.Field, localData) // ой! 
... продолжаем считать и возвращаем результат

Соответственно если раньше с точки зрения компилятора оно выглядело так:

var something = function();
var arg1 = this.Field;      // после вызова function - новое значение!
var arg2 = something;
DoStuff(arg1, arg2);

То после рефакторинга получилось следующее:

var arg1 = this.Field;      // до вызова function - остаётся старое значение!
var arg2 = function();
DoStuff(arg1, arg2);

Соответственно если раньше функция DoStuff вызывалась с обновленной версией поля, то после рефакторинга начала вызываться со старой.

Какую мораль тут можно вынести? «Нефиг писать функции которые и мутируют, и данные возвращают»? Соглашусь, и отмечу, что ссылочная прозрачность является следующим логичным шагом в этом направлении. В функциональной программе замена любых двух строчек никогда не приведет к изменению семантики программы.

В общем и целом, ФП направлено на то, чтобы можно было судить о поведении функции наблюдая только её одну. Если вы, как и я, пишете на каком-нибудь C# в обычном императивном стиле, вам кроме этого нужно понимать, как у вас DI работает, что конкретно делает функция function или DoStuff, можно ли эту функцию безопасно из разных потоков вызывать или нет. В ФП вы смотрите на одну функцию, смотрите на её данные, и этой информации вам достаточно чтобы полностью понимать как она работает.

То есть этот стиль направлен на более удобное разделение частей программы друг от друга. Это сильно упрощает понимание кода для людей, которые его не писали. По традиции отмечу, что этим кем-то можете быть вы сами через полгода. Чем больше проект, тем сильнее эффект. Насколько я видел, в достаточно крупных проектах на сотни тысяч строк люди сами в итоге переизобретают все те же принципы, несмотря на то что и язык и платформа обычно достаточно сильно упираются. Потому что просто невозможно отлаживать большие программы, когда всё взаимодействует со всем. Чистота функции, когда её вызов просто возвращает результат, а не пишет вам нескучные рассказы в кибану и не посылает емэйлы на почту, очень в этом помогает. Любой разработчик большого проекта вам скажет, что чётко очерченные контракты и небольшие стейтлесс модули — самые простые и удобные в работе с ними. Функциональный подход всего лишь развивает эту идею до логической точки — все функции должны быть чистыми, и не зависеть от какого-либо состояния.

Как эти принципы отражаются в коде

В качестве сравнения могу предложить вам такой пример, который я взял из Красной книги Scala (совершенно шикарная книга, очень доходчиво и интересно рассказывает о ФП, c крутыми задачками). Правда, для большей понятности я адаптировал текст и код к C#.

Предположим у нас есть кофейная и мы хотим, чтобы люди могли заказывать кофе. Ничего больше не надо, очень простое требование.

ООП вариант

Окей, как нам сказали, так и пишем:

public class Cafe
{
    public Coffee BuyCoffee(CreditCard card)
    {
        var cup = new Coffee()
        card.Charge(cup.Price)
        return cup
    }
}

Строка cc.charge (cup.Price) является примером побочного эффекта. Оплата кредитной картой предполагает некоторое взаимодействие с внешним миром — например, для этого может потребоваться связаться с компанией-эмитентом кредитной карты через какой-либо веб-сервис, авторизовать транзакцию и всё такое. Побочным эффектом оно называется потому, что все эти действия не имеют отношения к созданию экземпляра Coffee, то есть они как бы находятся «с боку» от основного результата функции «вернуть стаканчик кофе».

В результате из-за побочного эффекта код трудно тестировать. Любой опытный ООП разработчик скажет «Да сделай ты интерфейс для того чтобы списывать деньги!». Разумное требование, так и поступим:

public class Cafe
{
    public Coffee BuyCoffee(CreditCard card, IPaymentProvider paymentProvider)
    {
        var cup = new Coffee()
        paymentProvider.Charge(card, cup.Price)
        return cup
    }
}

Несмотря на побочные эффекты у нас появилась возможность тестировать процесс покупки: достаточно в тестах замокать интерфейс IPaymentProvider. Но и тут есть свои недостатки.

• Во-первых нам пришлось ввести IPaymentProvider, хотя если бы не тесты одна конкретная реализация нас бы вполне устроила.
• Во-вторых моком реализующим нужный функционал может быть неудобно пользоваться. Типичный пример — InMemory DB, где мы мокаем Insert/Save/… методы, а потом достаем внутренний стейт (как правило в виде списков) и смотрим, что всё сохранилось куда надо. Надо ли говорить, что инспектировать внутреннее состояние объектов — это нехорошо? И да, можно конечно использовать какой-нибудь фреймворк который сделает за нас большую часть работы, но не всю, да и тащить целый фреймворк просто чтобы протестировать что мы можем купить чашечку кофе выглядит оверкиллом.
• Ну, а в-третьих есть проблемы с переиспользованием этой функции. Допустим мы хотим купить N чашечек кофе. В текущих интефрейсах у нас нет простого способа это сделать кроме как написать полностью новую функцию (если мы конечно не хотим заддосить наш платёжный шлюз однотипными запросами):

public class Cafe
{
    public Coffee BuyCoffee(CreditCard card, IPaymentProvider paymentProvider)
    {
        var cup = new Coffee()
        paymentProvider.Charge(card, cup.Price)
        return cup
    }

    public Coffee[] BuyCoffees(int count, CreditCard card, IPaymentProvider paymentProvider)
    {
        // нам теперь еще и случай 0 чашек надо обработать, 
        // чтобы не выставить случайно чек на 0 рублей
        if (count == 0) return Array.Empty(); 
        var cups = Enumerable.Range(0, count).Select(_ => new Coffee()).ToArray();
        paymentProvider.Charge(card, cups[0].Price * count)
        return cups
    }
}

Даже для такого простого случая нам пришлось копипастить код. И если в этом случае это не очень-то принципиально, то в случае сложной развесистой логики это может быть куда больнее.

ФП вариант

Как же нам написать код так, чтобы не столкнуться с этими проблемами? Функциональный подход — вместо фактического списания средств просто выставить счет, а вызывающий код пусть сам решает, что с эти делать. Тогда наша функция будет иметь вид:

public class Cafe
{
    public (Coffee, Charge) BuyCoffee(CreditCard card)
    {
        var cup = new Coffee()
        return (cup, new Charge(card, cup.Price))
    }
}

Да, вот так просто. Теперь вызывающий код, если это реальное приложение, может произвести транзакцию и списать деньги. А вот если это тест, то он просто может проверить возвращенный объект Charge на все интересующие его свойства. Никаких моков больше не надо: мы разделили события выставления счёта и интерпретацию этого счёта. Charge это простая DTO которая хранит с какой карты сколько надо списать. Легко видеть, что наша функция стала чистой. Она просто возвращает кортеж из двух объектов, которые являются простым описанием данных. Мы можем заменить вызов этой функции на результат, и смысл программы не поменяется. И нам на этом уровне больше не нужен никакой провайдер платежей, ура!

Что насчёт покупки N стаканчиков кофе? Благодаря тому что мы избавились от эффектов, нам не нужно бояться что N вызовов BuyCoffee заспамят наш платежный шлюз, поэтому просто переиспользуем её.

public class Cafe
{
    public (Coffee, Charge) BuyCoffee(CreditCard card)
    {
        var cup = new Coffee()
        return (cup, new Charge(card, cup.Price))
    }

    public (Coffee[], Charge) BuyCoffees(int count, CreditCard card)
    {
        var (coffees, charges) = Enumerable.Range(0, count)
                                           .Select(_ => BuyCoffee(card))
                                           .Unzip();
        return (coffees, charges.Aggregate((c1, c2) => c1.Сombine(c2))
    }
}

Ну и дописываем хэлпер-функцию Combine:

public class Charge
{
    public CreditCard Card { get; set; }
    public double Amount { get; set; }

    public Charge(CreditCard card, double amount)
    {
        Card = card;
        Amount = amount;
    }

    public Charge Combine(Charge other)
    {
        if (Card != other.Card) 
            throw new ArgumentException("Can't combine charges to different cards");
        return new Charge(Card, Amount + other.Amount);
    }
}

Причем эта хэлпер-функция нам позволяет делать много других крутых штук. Например, теперь мы способны минимизировать количество взаимодействий с платежным шлюзом, комбинируя карты по покупателю:

IEnumerable Coalesce(IEnumerable charges) => 
    charges.GroupBy(x => x.Card).Select(g => g.Aggregate((c1, c2) => c1.Combine(c2))

Это только краткий перечень преимуществ, которые дает чистота функций. И да, заметьте, что язык и там и там используется один и тот же, вся разница только подходе.

Предвижу, что мне могут возразить, что дескать-то проблема не решена, и теперь код уровнем выше должен делать это списание, только теперь логика немного размазана, и мы просто чуть-чуть упростили тесты конкретно нашего класса Cafe. На самом деле, это не так, потому что код выше тоже может передать решение что делать дальше, а тот код еще дальше, и так до сервиса, который уже реально что-то сделает с этими данными (но и там его можно сделать тестируемым без моков, подробнее об этом в другой статье).

Вторым возражением может быть то, что в ООП варианте мы могли бы настроить IPaymentProvider на то, что он будет заниматься батчингом операций, но и тут возможны сложности: нужно настраивать таймауты, подбирать значения, чтобы батчинг был эффективным и при этом латентность операцией не сильно выросла, плюс вы всё еще будете бояться «плохих» реализаций, которые не будут заниматься батчингом, и так далее. В общем, как ни крути, этот подход получается ощутимо хуже.

Разделение выполнения задачи на создание описателя этой задачи и интерпретацию кажется очень незначительным перекладыванием из пустого в порожнее, однако это очень важная вещь, которую трудно переоценить. Откладывания принятия решения «что нам делать с этими данными» открывает большой простор для действий, и делает многие вещи вроде отмены или повтора операции намного более тривиальными. Концепция на мой взгляд схожа по мощности с RAII: одно простое правило, и очень много далеко идущих хороших последствий.

И это всё?

С точки зрения самой сути ФП — да, это всё. Отсутствие эффектов это единственное требование, которое нужно соблюдать, чтобы программа была функциональной. Но исторически сложилось, что ФП языки обладают более обширным количеством ограничений, а ограничения обычно придумывают не просто так, а чтобы получить от этого преимущества. Ограничение на типы переменных (то что в int переменную нельзя засунуть строку) позволяет писать более надежные программы, ограничения на изменение потока управление (например, запрет goto) ведет к упрощению понимания программ, ограничение на шаблонизацию (Templates vs Generics) позволяет писать проще писать обобщенный код и иметь более хорошие сообщения об ошибках, и так далее.

Одним из самых крутых преимуществ распространенных ФП языков, на мой взгляд, является ценность сигнатур функций и типов. Дело в том, что в отличие от «грязных» функций, сигнатура чистой обычно дает столько информации, что количество возможных вариантов её реализации снижается до жалких единиц, а в экстремальных случаях компилятор может сгенерировать тело функции по её сигнатуре. Почему это не работает в императивных программах? Потому что там void UpdateOrders() и void UpdateUsers() имеют одну и ту же сигнатуру () -> (), но совсем разное значение. В ФП они будут иметь тип навроде () -> OrdersUpdate и () -> UsersUpdate. Именно потому, что функции разрешено только вычислять значение (а не делать произвольную дичь) мы и можем с уверенностью судить о многих её свойствах, просто глядя на сигнатуру.

Что же нам это дает? Ну, например предположим у нас есть такая функция (пример на Rust)

// принимаем массив объектов, еще какой-то объект, и возвращаем значение того же типа
fn foo(a: &[T], b: T) -> T { ...какое-то тело... }

Я не знаю что внутри этой функции, но по сигнатуре я вижу, что результатом будет один из элементов массива, либо в случае пустого массива — элемент b который я передал. Откуда я это знаю? Оттуда, что функция не делает никаких предположений о типе T. Поэтому она никак не может создать экземпляр самостоятельно. Следовательно, единственный способ вернуть значение того же типа — передать один из объектов которые я её отдал.

Соответственно я могу написать такой тест

let a = [1,2,3,4,5];
let b = foo(a, 10);
assert!(b == 10 || a.iter().any(|x| x == b))

Этот тест будет выполняться для любой реализации этой функции, если только она не вызывает UB и возвращает хоть какое-то значение (не паникует и не уходит в вечные циклы). Но можно безопасно предположить, что она этого не делает, потому что вряд ли кто-то в здравом уме написал бы функцию которая зачем-то принимает массив любых объектов, но всегда паникует (напомню, что мы ничего не знаем про переданные объекты, поэтому паниковать только в некоторых случаях функция не может).

А теперь давайте уберем второй параметр и посмотрим что произойдет:

fn foo(a: &[T]) -> T { ...какое-то тело... }

Обратите внимание, что для пустого массива эта функция кинет исключение, панику, войдет в вечный цикл или сделает еще что-то нехорошее. Или, если говорить формально, вернёт Bottom-тип ⊥. Откуда я это знаю? А потому что функция обазалсь вернуть значение T, а мы ей ни одного не передали. То есть её контракт невозможно соблюсти для любого значения аргумента a. То есть функция является частично-рекурсивной, и следовательно не определена для пустых массивов. А на неопределенных аргументах функции обычно паникуют.

В общем, глядя на эту сигнатуру сразу видно, что нам стоило бы проверить предварительно массив на пустоту прежде чем вызывать такую функцию.

Почему я взял для примера раст, а не тот же сишарп? А потому что его система типов недостаточно мощная, чтобы гарантировать такое поведение. Пример функции, которая не пройдет тест:

T Foo(List list, T value) => default(T);

Вот хотел бы я в сишарпе положиться на систему типов, да не могу. Нужно идти смотреть реализацию функции. А как только мы пошли смотреть реализацию, то мы потеряли главное преимущество, которое нам даёт программирование на языках высокого уровня — умение инкапсулировать сложность и скрывать её за красивым интерфейсом. Чем меньше информации нам нужно чтобы понять, как работает тот или иной код, тем легче и проще вносить изменения, и тем более надежным получается софт.

А знаете как будет выглядеть в расте функция, которая если массив пустой вернет дефолтное значение T? Вот так:

fn foo(a: &[T]) -> T { ...какое-то тело... }

Она всё еще может упасть с паникой на пустом массиве, но учитывая что автор явно затребовал возможность создания дефолтного значения этого типа, разумно предположить что именно это и происходит в теле. В конце концов это лишняя писанина, поэтому если автор это написал, то значит как-то скорее всего это использует. А единственное разумное использование такого аргумента — вернуть дефолтное значение когда массив пустой. И мы сразу видим это требование в сигнатуре. Просто превосходно ведь! Напомню, что в сишарпе для этого нужно пойти в тело функции и увидеть там вызов default(T).

В функциональной парадигме вам в 99% случаев достаточно просто посмотреть на сигнатуру функций чтобы понять, как она работает. Это может показаться неправдоподобным хвастовством, но это так. Haskell коммьюнити довело эту мысль до абсолюта и создало поисковик Hoogle который позволяет искать функции в библиотеках по её сигнатуре. И он отлично работает.

Например (a -> Bool) -> [a] -> [a] (функция, принимающая два аргумента: предикат и список, в качестве результата возвращает список таких же элементов) ожидаемым образом находит функции filter и takeWhile.

Для закрепления предлагаю небольшую загадку. Подумайте, что вот это за функция? Она принимает строку, и возвращает совершенно любой тип.

fn bar(s: String) -> T { ... } // раст-вариант
bar :: String -> a                // хаскель-вариант

fn bar(s: String) -> T { 
    panic!(s);
}

Навык додумать что делает функция по сигнатуре очень выручает, потому что вам не нужно лезть в тело функций чтобы понять, что она может сделать, а что нет. Даже если функция foo из примера выше занимает 1000 строк, она всё равно обязана вернуть либо один из элементов переданного массива, либо второй аргумент. Других вариантов нет. И вам не нужно читать 1000 строк чтобы это понять. Вы просто знаете это глядя на сигнатуру функции.

Разве чисто функциональный язык может сделать что-то полезное?

Этот вопрос меня волновал с тех пор, как я у знал о функциональных языках. «Чёрт», думал я, «Но ведь мне надо в базу сходить, HTTP запрос сделать, в консоль написать в конце концов. Но чистый язык этого не разрешает. Наверное он подходит только чтобы факториалы считать».

Как оказалось, сам ФП язык всё это делать действительно не может, Но тут умные ребята взяли и придумали как это обойти. Они сказали «Окей, программа не может делать грязных действий. Но, а что если мы разделим создание описателя вычисления и его интерпретацию (прямо как в нашем примере с кафе)? А тогда получится, что вся программа чистая, а нечистым является рантайм который выполняет всю грязную работу!».

Как это выглядит? Ну возьмем для примера тип IO, отвечающий за взаимодействие с внешним миром. Это такой же тип, как наш Charge из примера выше, только вместо списания по карте он описывает ввод/вывод. Сам по себе IO ничего не делает, если мы напишем print "Hello world" в хаскелле ничего не произойдет. Но если мы напишем main = print "Hello world" то магическим образом текст попадет на экран. Как же это происходит?

А всё дело в том, что рантайм хаскелля занимается интерпретацией этого IO. То есть все описанные действия происходят за пределами функции main. То есть из всей нашей программы мы собираем гигантскую стейт машину, которую затем рантайм начинает интерпретировать. И этому рантайму разрешено делать «грязные» вещи — ходить в базу, печатать на экран, и делать всё, что угодно. Но с точки зрения кода мы ничего никогда не совершаем.

Если мы хотим в хаскелле сходить в базу, то мы создаем объект СходиВБазу, который сам по себе ничего не делает. Но когда интерпретатор выполняя функцию main столкнется с этим значением, он произведет физическое хождение в базу.

Если использовать аналогию, то хаскель программа это алгоритм записанный на листочке, а рантайм — это робот, который этот алгоритм выполняет. Сам по себе листочек ничего не делает, и просто лежит бездейственно. С точки зрения алгоритма мы не можем ничего «сделать», мы можем только сделать другой листочек с другим набором команда. И пока робот не придет интерпретировать наши записи листочек остается совершенно бездействующим.

Наверное, я вас только запутал этой аналогией, поэтому давайте покажу на примере. Вот программа на Rust:

fn main() {
    let _ = print!("Hello ");
    println!("world!");
}

И она выводит «Hello world!». А теперь попробуем написать аналогичную программу на Haskell:

main :: IO ()
main = do
  let _ = print "Hello "
  print "world!"

И она выводит «world!». По сути разница между поведением этих программ и является квинтэссенцией различия чистой и нечистой программы. В случае хаскелля мы создали описатель «выведи Hello», но никак им не воспользовались. Этот описать не был проинтерпретирован и надписи на экране не появилось. В качестве результата main мы вернули единственный описатель с world!, который и был выполнен. С другой стороны в случае программы на Rust сам вызов print! уже сам по себе является действием, и мы не можем его никак отменить или преобразовать как-то еще.

Именно возможность работать с эффектами как значениями (выкинуть сам факт того, что мы хотели что-то вывести на экран) очень упрощает жизнь, и делает невозможными баги вроде того что я показал в первом разделе. И когда говорят про «Контроль эффектов в ФП» имеют ввиду именно это. Забегая вперед, можно описывать эффекты функций в стиле «эта функция пишет в базу (причем только вот в ту таблицу), ходит по HTTP (но только через этот прокси, и на вот этот сайт), умеет писать логи и читать конфиги. И всё это будет проверяться во время сборки, и при попытке сходить не на тот сайт или прочитать конфиг не аннотировав такую возможность в сигнатуре будет приводить к ошибке времени компиляции.

Заключение

Как видите, всё противопоставление ООП и ФП совершенно искусственно. Можно писать и в том, и в другом стиле на одном и том же языке, и в принципе даже совмещать. Весь вопрос в том, поощряет ли язык написание в таком стиле или наоборот. Например писать объектно-ориентированно на ANSI C можно, но очень больно. А на джаве просто. С другой стороны писать на джаве в чисто функциональном стиле тяжело, а на Scala или Haskell — просто. Поэтому вопрос скорее заключается в том, что есть два инструмента, один распространен и поддерживается многими языками, другой более интересен по целому спектру свойств, но поддерживается не везде. Ну и дальше ваш выбор как разработчика, какой инструмент вам больше подходит по ситуации.

Лично я для себя вижу очень много преимуществ в функциональной парадигме в плане поддерживаемости кода. Я очень устал от того, что перестановка двух несвязных строчек местами может что-то поломать в совершенно третьем месте. Мне надоело конфигурировать моки и DI. Я не хочу ловить в рантайме ошибки «Метод не был замокан»/«Тип не был зарегистрирован»/»…», в конце концов я не для того выбирал статически типизированный язык.

Конечно, ФП это не серебряная пуля, у него есть свои ограничения, и ему тоже есть куда расти. Но на мой взгляд оно намного интереснее распространенных на текущий момент подходов. «Фишки» ФП языков вроде лямбд, паттер матчингов, АДТ и прочего давно уже не удивляют в мейнстрим языках. Но это всё шелуха, и оно становится реально мощным инструментом только в совокупности с самой главной идеей ФП — идеей ссылочной прозрачности.

© Habrahabr.ru