随笔分类 - Functional Programming
泛函编程
摘要：FunDA的特点之一是以数据流方式提供逐行数据操作支持。这项功能解决了FRM如Slick数据操作以SQL批次模式为主所产生的问题。为了实现安全高效的数据行操作，我们必须把FRM产生的Query结果集转变成一种强类型的结果集，也就是可以字段名称进行操作的数据行类型结果集。在前面的一篇讨论中我们介绍了通
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摘要：大数据、多核CPU驱动了函数式编程模式的兴起。因为函数式编程更适合多线程、复杂、安全的大型软件编程。但是，对许多有应用软件开发经验的编程者来说，函数式编程模式是一种全新的、甚至抽象的概念，可能需要很长时间的学习、积累才能完全掌握和适应。对一些不算FP编程专家的人来说，如何用他们习惯的方式来使用现成的
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摘要：前面几篇介绍里尝试了一些Slick的功能和使用方式，看来基本可以满足用scala语言进行数据库操作编程的要求，而且有些代码可以通过函数式编程模式来实现。我想，如果把Slick当作数据库操作编程主要方式的话，可能需要先制定一套比较规范的模式来应付日常开发（也要考虑团队开发）、测试和维护。首先从项目结构
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摘要：我在上期讨论里已经成功的创建了一个简单的Slick项目，然后又尝试使用了一些最基本的功能。Slick是一个FRM（Functional Relational Mapper）,是为fp编程提供的scala SQL Query集成环境，可以让编程人员在scala编程语言里用函数式编程模式来实现对数据库操
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摘要：Slick (Scala language-integrated connection kit)是scala的一个FRM（Functional Relational Mapper），即函数式的关系数据库编程工具库。Slick的主要目的是使关系数据库能更容易、更自然的融入函数式编程模式，它可以使使用者
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摘要：在前面的几篇关于Free编程的讨论示范中我们均使用了基础类型的运算结果。但在实际应用中因为需要考虑运算中出现异常的情况，常常会需要到更高阶复杂的运算结果类型如Option、Xor等。因为Monad无法实现组合（monad do not compose），我们如何在for-comprehension中
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摘要：在上一节我们讨论了通过Coproduct来实现DSL组合：用一些功能简单的基础DSL组合成符合大型多复杂功能应用的DSL。但是我们发现：cats在处理多层递归Coproduct结构时会出现编译问题。再就是Free编程是一个繁复的工作，容易出错，造成编程效率的低下。由于Free编程目前是函数式编程的主
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摘要：上篇我们介绍了Free类型可以作为一种嵌入式编程语言DSL在函数式编程中对某种特定功能需求进行描述。一个完整的应用可能会涉及多样的关联功能，但如果我们为每个应用都设计一套DSL的话，那么在我们的函数式编程中将会不断重复的功能相似的DSL。我们应该秉承函数式编程的核心思想：函数组合（compositi
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摘要：cats是scala的一个新的函数式编程工具库，其设计原理基本继承了scalaz：大家都是haskell typeclass的scala版实现。当然，cats在scalaz的基础上从实现细节、库组织结构和调用方式上进行了一些优化，所以对用户来说：cats的基础数据类型、数据结构在功能上与scalaz
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摘要：scalaz-stream-fs2是一种函数式的数据流编程工具。fs2的类型款式是：Stream[F[_],O]，F[_]代表一种运算模式，O代表Stream数据元素的类型。实际上F就是一种延迟运算机制：F中间包含的类型如F[A]的A是一个可能会产生副作用不纯代码（impure code）的运算结果
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摘要：从表面上来看，Stream代表一连串无穷数据元素。一连串的意思是元素有固定的排列顺序，所以对元素的运算也必须按照顺序来：完成了前面的运算再跟着进行下一个元素的运算。这样来看，Stream应该不是很好的并行运算工具。但是，fs2所支持的并行运算方式不是以数据元素而是以Stream为运算单位的：fs2
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摘要：fs2的多线程编程模式不但提供了无阻碍I/O（java nio）能力，更为并行运算提供了良好的编程工具。在进入并行运算讨论前我们先示范一下fs2 pipe2对象里的一些Stream合并功能。我们先设计两个帮助函数（helper）来跟踪运算及模拟运算环境： log是个运算跟踪函数。 randomDel
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摘要：fs2在处理异常及资源使用安全方面也有比较大的改善。fs2 Stream可以有几种方式自行引发异常：直接以函数式方式用fail来引发异常、在纯代码里隐式引发异常或者在运算中引发异常，举例如下： 我们可以用非函数式方式处理异常： 当然，我们会选择用纯代码方式处理异常： 我们在上一篇讨论中介绍过fs2提
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摘要：fs2是scalaz-stream的最新版本，沿用了scalaz-stream被动式（pull model）数据流原理但采用了全新的实现方法。fs2比较scalaz-stream而言具备了：更精简的基础组件（combinator）、更安全的类型、资源使用（type safe, resource sa
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摘要：长久以来，函数式编程模式都被认为是一种学术研究用或教学实验用的编程模式。直到近几年由于大数据和多核CPU的兴起造成了函数式编程模式在一些实际大型应用中的出现，这才逐渐改变了人们对函数式编程无用论的观点。通过一段时间对函数式编程方法的学习，我们了解到Free Monad的算式／算法关注分离（separ
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摘要：从上面多篇的讨论中我们了解到scalaz-stream代表一串连续无穷的数据或者程序。对这个数据流的处理过程就是一个状态机器（state machine）的状态转变过程。这种模式与我们通常遇到的程序流程很相似：通过程序状态的变化来推进程序进展。传统OOP式编程可能是通过一些全局变量来记录当前程序状态
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摘要：如果scalaz-stream真的是一个实用的数据流编程工具库的话，那它应该能处理同时从多个数据源获取数据以及把数据同时送到多个终点（Sink），最重要的是它应该可以实现高度灵活的多线程运算。但是：我们说Process代表了一串可能是无穷的元素。这个一串的意思是多个按序排列的元素。也就是说如果我们有
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摘要：scalaz-stream支持无穷数据流（infinite stream），这本身是它强大的功能之一，试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现。这是因为外界的输入是不可预料的，对于系统本身就是无穷的，比如键盘鼠标输入什么时候终止、网站上有多少网页、数据库中还有多少条记录等等。但对无穷数据流的运算又
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摘要：一个完整的scalaz-stream有以下几个部分组成：Source -> Transducer -> Sink，用直白文字来描述就是：“输入 -> 传换 -> 输出”。我们已经在前面几篇讨论中介绍了Source和Transducer的基本情况，这篇讨论我们探讨一下Sink。scalaz-strea
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摘要：在上一篇讨论里我们介绍了Source，它的类型款式是这样的：Process[F[_],O]。Source是通过await函数来产生数据流。await函数款式如下： await函数的作用是：运算F从外界数据源获取数据A，如：从数据库读取记录、从网络读取网页或读取键盘鼠标输入等。获取数据A后输入函数rc
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