世界上最好的编程语言是什么?
这就好像问 世界上最好的车是什么车?F1 比赛的,日常家用的和跑山路的最好的车显然是不一样的。同理,不同的编程语言也有他们最适合的使用场景,程序员们通常都会个几种语言,因为工作需要可能要学新的语言。不同编程语言之间是不是完全不一样呢?他们之间有没有什么共同点是不同语言间类似的呢?有没有一些最基本的概念?
最近在看了 Coursera 上的 Programming Languages, Part A,对于这个问题做了部分解答,这里做个阶段性的总结。
Programming Languages 这个课程是华盛顿大学的公开课,评分很高,包括在知乎上,有很多人推荐。
课程在 Coursera 上一共有三部分,分别用不同的编程语言来做基础概念的说明和对比,既有函数式编程,也有面向对象编程,Part A 用的是 Standard ML (SML),Part B 是 Racket,Part C 是 Ruby,分别代表了不同类型的编程语言,为什么是这三门语言,作者在课程里有详细的解释。
这个课的重点不是在这几门语言本身,而是一些编程语言的概念,和使得这些语言变得优雅的语言特性。
整个课程的系列就介绍到这,Part A 的重点是函数式编程以及 SML 的一些语言特性。包括了函数式编程的一些概念 数据不可变 (Immutable Data),头等函数 (First-Class Function),高阶函数 (Higher-Order Function) 等,以及 SML 本身的一些特性 类型推论 (Type Inference),柯里化和偏函数应用 (Currying and Partial Application),模块 (Module) 等。
SML 是静态类型语言( Statistically Typed),在编译时进行类型检查,同时它又是隐式类型 (Implicit Typed),可以省略类型声明,在编译时会自动做类型的推导,来判断类型是不是正确的。
val x = 42
fun f(y,z,w) = if y then z+x else 0
函数 f 的参数省略了声明类型,编译器从 x = 42
和 z+x
可以推导出 x 和 z 的类型是 int,从 if y
可以推导出 y 的类型是 bool。这个特性能让代码简洁不少。
在 SML 里,List 的最主要功能有两个 hd
代表 head,取数组的第一个元素,tl
表示 tail,数组的第一个之外的全部元素,因为有这样的特性,使得函数式编程的数组递归变得很顺其自然。
fun sum_list (xs : int list) =
if null xs
then 0
else hd(xs) + sum_list(tl xs)
SML 的数据类型有 int, bool, real, string 等具体的,函数接受的数据类型除了这些之外,也可以是多态的。
fun length xs =
if null xs
then 0
else 1 + length(tl xs)
在这个例子里, xs 是一个 list,可以是一个 int list, string list 或者 bool list 等,所以 SML 表示 xs 的类型是 'a list
'a 表示数据类型的多态,也是能够通过 Type Inference 推导出来的。
在 SML 里,没有赋值的概念,而是由一系列的 绑定(bindings)组成的。比如说
(* 这里不是赋值,而是建立了一个新的 x 的 binding,
在当前的环境下,x 是不能更改的,永远是等于 1 的 *)
val x = 1
(* 这里并不是对 x 的值进行修改,而是新建了一个 x 的 binding,
前面的 x 被这个 shadow 了,所以当前的环境下,x 永远是 3 *)
val x = 3
数据不可变是函数式编程最主要的特性之一,优点在于去除了不同代码之间的依赖性,不需要像 Java 这类语言一样去考虑List 传址,一个地方代码对值的更改,不会导致另外一个部分的代码出错。
fun append (xs : int list, ys : int list) =
if null xs
then ys
else (hd xs) :: append(tl xs, ys)
val xs = [1, 2]
val ys = [3, 4]
val z = append(xs, ys)
上面这个例子的作用是 append 两个 list,::
这个符号是把一个值插入到一个 list 的第一位。因为数据不可变的性质,上面代码中直接返回的是一个新的 list, ys
的值不会因为是被 append 的那个 list 而改变。
反过来看一个 Java 的数据可变,带来了安全隐患的例子,是以前 Java Library 里真实存在的一个 Bug 的简化版。
class ProtectedResource {
private Resource theResource = ...;
private String[] allowedUsers = ...;
public String[] getAllowedUsers() {
return allowedUsers;
}
public String currentUser() { ... }
public void useTheResource() {
for(int i=0; i < allowedUsers.length; i++) {
if(currentUser().equals(allowedUsers[i])) {
... // access allowed: use it
return;
}
}
throw new IllegalAccessException();
}
}
虽然 allowedUsers
是 private 的,但是 getAllowedUsers
是 public 并且返回的是 allowedUsers,导致了使用这个库的人可以直接修改 allowedUsers 给自己增加权限。当然修复这个问题也很简单,在 getAllowedUsers 里返回 allowedUsers 的一个 copy 就行了。这里想要说明的是在数据不可变的编程语言里,不用去担心数据可变带来的一些负面影响,当然 Java 的传址也有它的好处。
头等函数是能作为一个参数传递到另一个函数的函数。高阶函数 是可以接受函数作为参数也可以返回函数作为结果的函数。直接来看个例子
fun f g =
let val x = 3
in
g 2
end
val x = 4
fun h y = x + y
val z = f h
这里 h
是个头等函数,被当成一个参数传入高阶函数 f
中使用。头等函数和高阶函数也是函数式编程中很重要的概念。除了函数式编程之外,在现在热门的一些编程语言里,有一些是支持这个特性的,比如 Python 和 Javascript。
在要把一个函数作为参数传递到另一个函数时,又不想在环境中去绑定这个函数,可以使用匿名函数。
fun f (g, x) =
g x
(* 1. 可以定义函数 *)
fun increment x = x + 1
f (increment, 11)
(* 2. 匿名函数 *)
f (fn x => x + 1, 11)
这个功能在 Javascript 和 Golang 里也是支持的。
// Javascript 例子
(function(x, y){
alert(x + y);
})(2, 3);
跟头等函数息息相关的是词法域,函数里变量的值是创建函数时的值,而不是调用函数时的值,创建环境和调用环境时隔绝的,可以说一个函数构成了 function closure。还是用上面那个例子
(* 例子1 *)
fun f g =
let val x = 3
in
g 2
end
val x = 4
fun h y = x + y
val z = f h
在 val z = f h
,函数 f 被调用,f 里 x 的值应该是 4
还是 3
呢?按照上面的定义,函数 h 被创建时,x 的值是4,所以 g 2 调用 h 时,应该是 4 + 2
而不是用重新定义的 val x = 3
。再看另一个例子
(* 例子2 *)
val x = 1
fun f y =
let val x = y + 1
in
fn z => x + y + z (* 这是一个匿名函数 *)
end
val g = f 4
val x = 3
val y = 5
val z = g 6
val g = f 4
得到 g 是一个函数 fn z => x + y + z
,运行 val z = g 6
时,x + y + z 的 x 应该是什么值呢?x 的值在运行 val g = f 4
时就已经绑定了,val x = y + 1
所以 x 的值是 5,后面定义的 val x = 3
不会更改函数 g 里 x 的值。
根据这两个例子,词法域和**动态作用域 **(Dynamic Scope) 比有什么优点呢?
val x = 3
没任何作用,直接删除没什么问题。但是如果是在动态作用域里,可能别的代码用到了这个值,删除了会影响到别的程序正常运行 ,可以说词法域使减少了代码之间的依赖。val x = 3
改成 val x = "hi"
,因为有词法域,代码不会有任何问题,但是如果是动态作用域的话,即使编译能过,但是会将 string 和 int 相加,产生额外的一些问题。简单理解,在递归的过程中,每一步不需要再做别的运算,直接将结果传递给下一层递归。
fun fact1 n = if n=0 then 1 else n*fact(n-1)
(* 尾递归 *)
fun fact2 n =
let fun aux(n,acc) =
if n=0
then acc
else aux(n-1,acc*n)
in
aux(n,1)
end
上面这两个函数都是计算 n 的阶乘。fact1
在每次递归返回时,都要进行一次乘法运算,而 fact2
则是通过一个 Accumulator 将值向下一层传递。对于第一种普遍的递归方式,每一层递归都缓存在栈里,所以有一个栈的堆叠,但是对于尾递归来说,SML 进行了优化,不会有多个栈的堆叠,返回的时候直接返回最后的值。不单单 SML 对尾递归有优化,像 Scala 这些函数式编程语言应该都有。
把接受多个参数的函数,变换成接受一个单一参数的函数,并且返回接受剩下参数的新函数,这个方法叫做 柯里化。看下面的例子:
(* 1. 接受多个参数 Tuple *)
fun sort (x,y,z) = z >= y andalso y >= x
sort (1, 3, 2)
(* 2. 柯里化 *)
val sort = fn x => fn y => fn z => z >= y andalso y >= x
((sort 1) 3) 2)
(* 3. SML 柯里化的简洁写法 *)
val sort x y z = z >= y andalso y >= x
sort 1 3 2
不论是函数的定义,还是调用时,都会比较简洁,除了这个优点外,柯里化使得函数的调用更加灵活。
fun fold f = fn acc => fn xs =>
case xs of
[] => acc
| x::xs’ => fold f (f(acc,x)) xs’
val xs = [1, 2, 3]
val sum1 = fold (fn (x,y) => x+y) 0 xs
val sum2 = fold (fn (x,y) => x+y) 0
在上面这个例子中,我们先绑定了一个函数 fold
,作用个 map reduce 的 reduce 一样,把一个 list,按照参数函数 f 的方式,从 acc 开始计算。sum1 直接用 fold 这个函数计算 xs 的总和。因为 fold 是柯里化的,所以可以像 sum2 那样只提供了两个参数,返回一个输入是第三个参数的函数,这就是 partial application 。sum2 是一个函数,参数是一个 list,结果是计算它的总和。
一个函数要用到另一个函数的返回结果作为参数时,组合函数可以让代码更简洁,其实也是一个管道的概念。
(* 常规写法 *)
fun sqrt_of_abs i = Math.sqrt(Real.fromInt(abs(i)))
(* 组合函数写法 *)
fun sqrt_of_abs i = (Math.sqrt o Real.fromInt o abs) i
(* 去除 Unnecessary Function Wrapping *)
val sqrt_of_abs = Math.sqrt o Real.fromInt o abs
这是一个之前没有注意到的概念。两个函数互相调用,函数 f 里调用 g,函数 g 里调用 f,在运行到函数 f 时,g 还未被绑定,在 SML 里,通过 and
来实现这种互递归。
fun odd(x) =
if x=0 then false else even (x-1)
and even(x) =
if x=0 then true else odd (x-1)
Python 和 Java 也是支持这种互递归的,具体怎么实现的还不了解。
def even(x):
if x == 0:
return True
else:
return odd(x-1)
def odd(x):
if x == 0:
return False
else:
return even(x-1)
模块化是要进行大规模开发必不可少的,不同的语言在模块化上的实现方式都不太一样,SML 是通过 structure
来定义模块,用 signature
来定义模块的类型,相当于是模块的接口。代码比较复杂,不具体展开了。
Part A 除了介绍函数式编程和 SML 的语言特性外,还穿插了些编程语言的基本概念。
每个变成语言由下面这些组成:
在学习一门新语言的时候,最基本的是要了解他们的语法,但是最重要的是要知道语意和代码风格。根据不同使用场景选择不同的语言,也可以按照这些部分去考虑。语法简单还是复杂,库和工具是否齐全会影响开发效率,语意和风格是什么样的?有一些会影响运行效率。
虽然车有很多中不同的类型,车的架构,组成部分等都是差不多的,对于机械工程师来说,最主要是知道车的原理,而不是不同型号的车具体是什么样的。对于程序员来说也是一样的,我们日常熟悉一门或者几门编程语言,但了解编程语言的基本原理,对于用好现在的语言,还有以后学习一门新的语言都是很有帮助的。
总的来说,这个课对于有编程基础的朋友来说难度不大,课程难度也循序渐进,作业设计的也挺不错的。虽然学完这个课没有办法马上应用到什么地方,短时间内可能不会对你现在的工作有什么影响,但是可以帮你打好基础。想学习函数式编程,想要增加对编程语言理解的朋友们,还是很推荐的。