随笔分类 - Functional Programming
泛函编程
摘要：scalaz-stream是一个泛函数据流配件库（functional stream combinator library），特别适用于函数式编程。scalar-stream是由一个以上各种状态的Process串联组成。stream代表一连串的元素，可能是自动产生或者由外部的源头输入，如：一连串鼠标
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摘要：我们在上一节讨论了scalaz Future，我们说它是一个不完善的类型，最起码没有完整的异常处理机制，只能用在构建类库之类的内部环境。如果scalaz在Future类定义中增加异常处理工具的话，用户就会经常遇到Future[Throwable\/A]这样的类型，那么在进行Monadic编程时就必须
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摘要：scala已经配备了自身的Future类。我们先举个例子来了解scala Future的具体操作： 这是一个标准的异步运算；在成功完成运算事件上绑定callback来获取在其它线程中的运算结果。我们也可以进行异常处理： 又或者同时绑定运算成功和失败事件的callback函数： scala Futur
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摘要：完成了对Free Monad这部分内容的学习了解后，心头豁然开朗，存在心里对FP的疑虑也一扫而光。之前也抱着跟大多数人一样的主观概念，认为FP只适合学术性探讨、缺乏实际应用、运行效率低，很难发展成现实的软件开发模式。Free Monad的出现恰恰解决我心中的疑问，更正了我对FP的偏见：Free Mo
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摘要：我们在前面花了几期时间讨论Free Monad，那是因为FP既是Monadic programming，Free Monad是FP模式编程的主要方式。对我们来说，Free Monad代表着fp从学术探讨到实际应用的转变，因为我们已经示范了如何用Free Monad的算式算法关注分离模式来实现真正的软
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摘要：我们不断地重申FP强调代码无副作用，这样才能实现编程纯代码。像通过键盘显示器进行交流、读写文件、数据库等这些IO操作都会产生副作用。那么我们是不是为了实现纯代码而放弃IO操作呢？没有IO的程序就是一段烧CPU的代码，没有任何意义，所以任何类型的程序都必须具备IO功能，而在FP模式中对IO操作有特别的
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摘要：在上一篇讨论里我在设计示范例子时遇到了一些麻烦。由于Free Monad可能是一种主流的FP编程规范，所以在进入实质编程之前必须把所有东西都搞清楚。前面遇到的问题主要与scalaz Free的FreeC类型有关系。这个类型主要是针对一些非Functor的F[A]特别设计的。FreeC是Coyoned
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摘要：一直感觉FP比较虚，可能太多学术性的东西，不知道如何把这些由数学理论在背后支持的一套全新数据类型和数据结构在现实开发中加以使用。直到Free Monad，才真正感觉能用FP方式进行编程了。在前面我们已经花了不小篇幅来了解Free Monad，这次我想跟大家讨论一下用Free Monad来编写一个真正
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摘要：很多函数式编程爱好者都把FP称为Monadic Programming，意思是用Monad进行编程。我想FP作为一种比较成熟的编程模式，应该有一套比较规范的操作模式吧。因为Free能把任何F[A]升格成Monad，所以Free的算式（AST）、算法（Interpreter）关注分离（separati
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摘要：我一直在不断的提示大家：FP就是Monadic Programming，是一种特殊的编程风格。在我们熟悉的数据库编程领域能不能实现FP风格呢？我们先设计一些示范例子来分析一下惯用的数据库编程过程： 我这里模拟了一个培训学校内的一些业务。上面设计的是一些基本函数，可以分别对学员、导师、座位进行查询和更
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摘要：在上面几期讨论中我们连续介绍了Free Monad。因为FP是纯函数编程，也既是纯函数的组合集成，要求把纯代码和副作用代码可以分离开来。Free Monad的程序描述（AST）和程序实现（Interpretation）关注分离（separation of concern）模式恰恰能满足FP要求。我们
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摘要：在前面几次讨论中我们介绍了Free是个产生Monad的最基本结构。它的原理是把一段程序（AST）一连串的运算指令（ADT）转化成数据结构存放在内存里，这个过程是个独立的功能描述过程。然后另一个独立运算过程的Interpreter会遍历（traverse）AST结构，读取结构里的运算指令，实际运行指令
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摘要：我们说过自由数据结构（free structures）是表达数据类型的最简单结构。List[A]是个数据结构，它是生成A类型Monoid的最简单结构，因为我们可以用List的状态cons和Nil来分别代表Monoid的append和zero。Free[S,A]是个代表Monad的最简单数据结构，它可
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摘要：在任何模式的编程过程中都无法避免副作用的产生。我们可以用F[A]这种类型模拟FP的运算指令：A是可能产生副作用的运算，F[_]是个代数数据类型ADT(Algebraic Data Type)，可以实现函数组合（functional composition），我们可以不用理会A，先用F[_]来组合形成
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摘要：在前面的讨论里我们提到自由数据结构就是产生某种类型的最简化结构，比如：free monoid, free monad, free category等等。我们也证明了List[A]是个free monoid。我们再看看free monad结构Free的定义：scalaz/Free.scala 我们在上
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摘要： 我们可以通过自由数据结构（Free Structure）实现对程序的算式和算法分离关注（separation of concern）。算式（Abstract Syntax Tree, AST）即运算表达式，是对程序功能的描述。算法则是程序的具体运算方式（Interpreter）,它赋予了算式意
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摘要：当我们需要定义一些对应高阶类型进行相互类型转换的操作函数时，我们发现scala语言并不提供能定义这种函数的支持。举例来说：如果我们希望定义一个函数把对于任何T值的Option[T]转换成List[T]的话，我们可能这样定义： 1 def toList[T](opt: Option[T]): List
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摘要：很多时候我们会遇到一些高阶类型F[_]，但又无法实现它的map函数，也就是虽然形似但F不可能成为Functor。看看下面的例子： trait Interact[A] case class Ask(prompt: String) extends Interact[String] case class
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摘要：函数式编程模式强调纯代码（pure code），主要实现方式是使用不可变数据结构，目的是函数组合（composability）最终实现函数组件的重复使用。但是，如果我们在一个函数p内部使用了可变量（mutable variables），如果函数的输入参数e是纯代码，那么表达式p(e)同样是纯代码的，
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摘要：经过一段时间的摸索，用scala进行函数式编程的过程对我来说就好像是想着法儿如何将函数的款式对齐以及如何正确地匹配类型，真正是一种全新的体验，但好像有点太偏重学术型了。 本来不想花什么功夫在scala的类型系统上，但在阅读scalaz源代码时往往遇到类型层面的编程（type level progra
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