在上一节我们介绍了Monad。我们知道Monad是一个高度概括的抽象模型。好像创造Monad的目的是为了抽取各种数据类型的共性组件函数汇集成一套组件库从而避免重复编码。这些能对什么是Monad
只是把context换成了Monad而已,此外没什么区别。并且对于遵守Functor laws和Monad laws的类型,这两个函数是完全等价的,例如:
This article was initially an appendix in our Reactive Programming with RxJavabook. However introduction to monads, albeit very much related to reactive programming, didn't suit very well. So I decided to take it out and publish separately as a blog post.
函子是一个特殊的容器,通过一个普通对象来实现,该对象具有map方法,map方法可以运行一个函数对值进行处理(变形关系),容器包含值和值变形关系(这个变形关系就是函数)。函数式编程中解决副作用的存在
前面我们讨论了Applicative。Applicative 就是某种Functor,因为我们可以用map2来实现map,所以Applicative可以map,就是Functor,叫做Appl
本文探讨了如何利用Free Monad实现函数式编程中的点、映射和悬挂运算,以及如何将这些运算符应用于程序组合。通过将Free Monad与AST和Interpreter相结合,我们可以为程序提供一种可组合的语法,从而提高程序开发的效率。
该系列会有 3 篇文章,分别介绍什么是函数式编程、剖析函数式编程库、以及函数式编程在 React 中的应用,欢迎关注我的 blog
一直有个疑惑,Haskell号称纯函数式语言,那么铁定不纯的场景(肯定有副作用,或者操作本身就是副作用)如何解决?
JavaScript是一门多范式语言,即可使用OOP(面向对象),也可以使用FP(函数式),由于笔者最近在学习React相关的技术栈,想进一步深入了解其思想,所以学习了一些FP相关的知识点,本文纯属个人的读书笔记,如果有错误,望轻喷且提点。
坊间一直流传着一句话:“一百个学FP的人的心中就有一百个对Monad的理解”。而我相信,他们中的大部分人在看明白后又会写出一篇崭新的Monad文。我也一直很想写一写自己关于Monad的见解,但是一直找不到合适的说明方式。先前我在某群提到,从Optional(也就是Haskell的Maybe)理解Monad会是一个很不错的方式。而直到最近我正好看到了这样一篇文章(Reference 1),与我的想法不谋而合,于是我就借用这篇文章的方式谈一谈我对Monad的理解吧。
函数式编程是一种范式,我们能够以此创建仅依赖输入就可以完成自身逻辑的函数。这保证了当函数多次调用时仍然返回相同的结果。函数不会改变任何外部环境的变量,这将产生可缓存,可测试的代码库。
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sc
中间插播了几篇scalaz数据类型,现在又要回到Monad专题。因为FP的特征就是Monad式编程(Monadic programming),所以必须充分理解认识Monad、熟练掌握Monad运用。
上两期我们讨论了Monad。我们说Monad是个最有概括性(抽象性)的泛函数据类型,它可以覆盖绝大多数数据类型。任何数据类型只要能实现flatMap+unit这组Monad最基本组件函数就可以
在上一篇文章中,我通过几个Java的例子简单的说明了Monad的本质和一些工程中常见的用途。接下来的文章就不再侧重于工程了,而是要慢慢向理论转换。而作为过渡,我选择了Haskell来代替Java进行说明。本篇文章默认读者已经对Haskell的基本语法有所了解,因此对此类内容我不会再做赘述。
一步一步来理解,第一次调用curry函数的时候,返回一个curried函数,待调用状态,当我们传入1的时候,返回的依旧是一个函数,args是利用闭包,记录你传入的参数是否为函数定义时候的参数个数,如果不是,那我接着等待你在传入。因为我们利用args来记录每次传入的值,所以我们每次拿curry函数后的传入的参数就必须使用arguments了,由于它是类数组,我们想拿到参数值,所以这里我们使用slice。最终,我们其实还是调用a+b+c的运算。
函数式编程的精髓就在于,我们可以用好多好多小小函数,搭搭搭,组成一个个大函数,最终写出整个程序来。比如我们想写一个函数
老规矩,这篇文章记录书中的重点部分,外加自己的见解,不会对全书进行复述,但记录的绝对是最重要的部分,想要了解跟多内容请看原版图书。
如果说面向对象思想是物质世界的哲学观,则函数式思想展现的就是纯粹的数学思维了。函数作为一等公民,它不代表任何物质(对象),而仅仅代表一种转换行为。是的,任何一个函数都可以视为一种“转换(transfo
我一直对编写更好的代码有浓厚的兴趣。如果你能真正理解什么是抽象,什么是具象,就能理解为什么现代编程语言中,接口和函数类型为什么那么普遍存在了。在使用函数式语言进行编程后,就能够很清晰地理解为什么随着时间的推移,更主流的语言开始采用函数式语言中的一些被认为理所当然的特性。
定义: 函子是一个普通对象,它实现了map函数,在遍历每个对象值的时候生成一个新对象。即,函子是一个实现了 map 契约的对象!
原文中在http请求拿到获取到数据后,最初使用了forEach实现了手动流程管理,于是原文提出了优化设想,试图探究如何依赖响应式编程的特性将手动的数据加工转换改造为对流的转换,好让最终的消费者能够拿到直接可用的数据,而不是得到一个响应后手动进行很多后处理。在代码层面需要解决的问题就是,如何在不使用手动遍历的前提下将一个有限序列中的数据逐个发给订阅者,而不是一次性将整个数据集发过去。
泛函编程的核心模式就是函数组合(compositionality)。实现函数组合的必要条件之一就是参与组合的各方程序都必须是纯代码的(pure code)。所谓纯代码就是程序中的所有表达式都必
什么是函数式编程(Functional Programming, FP):FP 是编程范式之一.(还有面向过程编程、面向对象编程)
本文探讨了函数式编程在软件工程领域中的应用,包括函数式编程的优缺点,与面向对象编程的区别,以及如何在实践中应用函数式编程。作者还探讨了函数式编程和形式方法的关系,并介绍了一些函数式编程的工具和语言。
从类型来看,Functor到Applicative再到Monad是从一般到特殊的递进过程(Monad是特殊的Applicative,Applicative是特殊的Functor)
因为前端并不需要对JSON 进行encode/decode , 只需要对JSON string 进行parse.
简单来说:Monad就是泛函编程中最概括通用的数据模型(高阶数据类型)。它不但涵盖了所有基础类型(primitive types)的泛函行为及操作,而且任何高阶类或者自定义类一旦具备Monad
scala中的Option类型是个很好用的数据结构,用None来替代java的null可以大大降低代码的复杂性,它还是一个更容易解释的状态表达形式,比如在读取数据时我们用Some(Row)来代表读取的数据行Row,用None来代表没有读到任何数据,免去了null判断。由此我们可以对数据库操作的结果有一种很直观的理解。同样,我们又可以用Either的Right(Row)来代表成功运算获取了结果Row,用Left(Err)代表运算产生了异常Err。对于数据库编程我还是选择了Task[Either[E,Option[A]]]这种类型作为数据库操作运算的统一类型。可以看到这是一个复合类型:首先Task是一个non-blocking的运算结果类型,Either[E,Option[A]]则同时可以处理发生异常、获取运算结果、无法获取结果几种状态。我觉着这样已经足够代表数据库操作状态了。
Monad typeclass不是一种类型,而是一种程序设计模式(design pattern),是泛函编程中最重要的编程概念,因而很多行内人把FP又称为Monadic Programming
在上篇中,我们分析了函数式编程的起源和基本特性,并通过每一个特性的示例来演示这种特性的实际效果。首先,函数式编程起源于数理逻辑,起源于λ演算,这是一种演算法,它定义一些基础的数据结构,然后通过归约和代换来实现更复杂的数据结构,而函数本身也是它的一种数据。其次,我们探讨了很多函数式编程的特性,比如:
一段时间以来,函数式编程范式比较火热,并且在互联网上有很多关于它的精彩书籍和文章,但是要找到相关程序的真实示例并不容易。因此,我决定尝试使用 Javascript(当今最流行的编程语言)并遵循其概念创建一款游戏。在本文中,我将分享一些经验,并告诉你是否值得。
函数式编程是一种历史悠久的编程范式。作为演算法,它的历史可以追溯到现代计算机诞生之前的λ演算,本文希望带大家快速了解函数式编程的历史、基础技术、重要特性和实践法则。
本文是函数式编程思想与领域建模的第二部分,重点讲解无副作用的纯函数与领域模型之间的关系。
在前面的几篇讨论里我们初步对FP有了些少了解:FP嘛,不就是F[A]吗?也是,FP就是在F[]壳子(context)内对程序的状态进行更改,也就是在F壳子(context)内施用一些函数。再直白一
今日洞见 文章作者/图片 来自ThoughtWorks:佟达。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有,任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明"内容来源:ThoughtWorks洞见",并指定原文链接,违者本网将依法追究责任。 去年此时,刚刚在Coursera上学完Functional Programming Principles in Scala,开始看其后续课程Prin
该文章介绍了如何使用Monoid类型进行并行计算和并行序列化。首先介绍了Monoid的概念,以及如何使用Scalaz库中的Monoid类型进行并行计算。然后介绍了如何使用Monoid类型进行并行序列化,并提供了几个例子。最后还介绍了如何使用Monoid类型进行并行处理,并提供了几个例子。
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你可能听说过函数式编程(Functional programming),甚至已经使用了一段时间。 但是,你能说清楚,它到底是什么吗? 网上搜索一下,你会轻松找到好多答案。 与面向对象编程(Object
在上节我们介绍了Trampoline。它主要是为了解决堆栈溢出(StackOverflow)错误而设计的。Trampoline类型是一种数据结构,它的设计思路是以heap换stack:对应传统
https://learnyoua.haskell.sg/content/zh-cn/ch12/a-fistful-of-monads.html
最近,出版社邀请我作为分享导师为Bruce Eckel的大作OnJava录制部分视频,视频内容主要面向Java初学者。录制到14.4章节,书中详细介绍了Java 8引入的Optional类型,我忽然想起很早以前写的一篇文章《并非Null Object这么简单》。
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
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
长期以来我都在实践OOP,进而通过OOP来实现DDD,通过面向对象的技巧来建立一个领域模型。OO的一些特性在建立领域模型时显得恰如其分,能否掌握OO的技巧,对创建领域模型有着至关重要的作用。这篇文章为大家介绍一种常见的函数式架构,特别是如何通过函数式语言实现DDD,进而利用函数式组合的特性,创建函数pipeline。软件架构是围绕着领域模型而做的若干设计,如果按照C4模型的定义,软件架构由下面四个级别的架构组成的:
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
由于泛函编程非常重视函数组合(function composition),任何带有副作用(side effect)的函数都无法实现函数组合,所以必须把包含外界影响(effectful)副作用不
Future是Java 5添加的类,用来描述一个异步计算的结果。你可以使用isDone方法检查计算是否完成,或者使用get阻塞住调用线程,直到计算完成返回结果,你也可以使用cancel方法停止任务的执行。
刚完成了9月份深圳scala-meetup,趁刮台风有空,把我在meetup里的分享在这里发表一下。我这次的分享主要分三个主题:“Monadic编程风格“、”Future vs Task and ReaderMonad应用方法“及”using heterogeneous monads in for-comprehension with MonadTransformer“。这篇想先介绍一下Monadic编程风格。
看到函数式编程相关的资料的时候, 总是看到 Monad 这个词, 一直想了解一下, 然而查资料对 Monad 的定义往往是上来一大堆数学概念:
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