برنامه نویسی تابعی (FP) یک الگوی برنامه نویسی است که حول محور استفاده از توابع خالص، داده های تغییرناپذیر و اجتناب از حالت مشترک یا عوارض جانبی متمرکز شده است. FP مبتنی بر اصول منطق ریاضی است و یک رویکرد روشمند و قابل پیش بینی را برای برنامه نویسی به ارمغان می آورد که می تواند وضوح کد، قابلیت نگهداری و آزمایش پذیری را تا حد زیادی افزایش دهد.
خاستگاه ها و توسعه اولیه برنامه نویسی تابعی
ریشه های برنامه نویسی تابعی به دهه 1930 و کار آلونزو چرچ بر روی حساب لامبدا باز می گردد، یک سیستم رسمی در منطق ریاضی برای بیان محاسبات. با این حال، برنامه‌نویسی تابعی تا دهه‌های 1950 و 1960 با توسعه LISP، اولین زبان برنامه‌نویسی کاربردی، واقعاً پای خود را در محاسبات پیدا نکرد.
LISP که مخفف عبارت "LISt Processing" است، توسط جان مک کارتی در MIT برای تحقیقات هوش مصنوعی طراحی شده است. این زبان بسیاری از مفاهیم اساسی برنامه نویسی تابعی را معرفی کرد، مانند توابع درجه یک و مرتبه بالاتر، بازگشت، و دستکاری نمادها به جای داده های عددی.
دهه 1970 شاهد ظهور زبان‌های برنامه‌نویسی کاربردی تری مانند ML و Scheme بود و در دهه 1980 میراندا و هاسکل به وجود آمدند که زبان دومی اغلب به عنوان زبان برنامه‌نویسی تابعی اصلی در نظر گرفته می‌شود.
گسترش موضوع: برنامه نویسی تابعی
برنامه نویسی تابعی با تمرکز بر توابع و تغییر ناپذیری داده مشخص می شود. در FP، توابع به عنوان شهروندان درجه یک در نظر گرفته می شوند، به این معنی که می توانند به عنوان آرگومان به توابع دیگر منتقل شوند، به عنوان مقادیر برگردانده شوند و در ساختارهای داده ذخیره شوند. توابع معمولاً "خالص" هستند، به این معنی که عوارض جانبی ندارند و خروجی آنها صرفاً با ورودی آنها تعیین می شود.
استفاده از داده های تغییرناپذیر یکی دیگر از ارکان برنامه نویسی تابعی است. پس از ایجاد داده، نمی توان آن را تغییر داد. در عوض، هر تغییری داده‌های جدیدی تولید می‌کند. این رویکرد به پیش بینی پذیری و قابلیت اطمینان نرم افزار کمک می کند.
زبان های برنامه نویسی تابعی نیز به دلیل عدم وجود ساختارهای کنترل ضروری معمولی مانند حلقه ها، به شدت به بازگشت به عنوان یک ساختار کنترلی اساسی متکی هستند. بسیاری از زبان‌های تابعی از ارزیابی تنبلی استفاده می‌کنند، جایی که عبارات تا زمانی که نتایج آنها مورد نیاز نباشد ارزیابی نمی‌شوند و امکان بیان کارآمد ساختارهای داده و محاسبات بالقوه نامحدود را فراهم می‌کنند.
ساختار داخلی برنامه نویسی تابعی
برنامه نویسی تابعی اساساً با سایر پارادایم های اصلی مانند برنامه نویسی رویه ای و شی گرا متفاوت است.
به جای تغییر حالت و داده های قابل تغییر، هدف FP حفظ سازگاری و پیش بینی پذیری برنامه ها با استفاده از توابع خالص و اجتناب از وضعیت مشترک است. یک تابع خالص همیشه نتیجه یکسانی را برای ورودی یکسان تولید می کند و هیچ عارضه جانبی ایجاد نمی کند، که تغییراتی در حالت است که به مقدار بازگشتی تابع مربوط نمی شود.
FP همچنین اغلب از بازگشت برای جریان کنترل استفاده می کند. بازگشت فرآیند فراخوانی تابعی است که خود را به عنوان یک زیر روال فراخوانی می کند. این می تواند یک ابزار قدرتمند برای حل مسائلی باشد که شامل ساختارهای داده پیچیده یا نیاز به محاسبات تکراری است.
قلب برنامه نویسی تابعی ترکیب است - ساخت توابع پیچیده با ترکیب توابع ساده تر. این منجر به کدی می شود که ماژولار است و آزمایش، درک و اشکال زدایی آن آسان است.
ویژگی های کلیدی برنامه نویسی تابعی
در اینجا ویژگی های کلیدی برنامه نویسی تابعی آورده شده است:
-
توابع خالص: یک تابع در صورتی خالص در نظر گرفته می شود که مقدار بازگشتی آن برای همان آرگومان ها یکسان باشد و عوارض جانبی ایجاد نکند.
-
داده های تغییرناپذیر: هنگامی که یک ساختار داده در یک زبان کاربردی ایجاد می شود، نمی توان آن را تغییر داد.
-
توابع درجه یک و بالاتر: توابع در FP را می توان مانند هر متغیر دیگری استفاده کرد. آنها را می توان در هر محدوده ای تعریف کرد، به عنوان آرگومان ارسال کرد و از توابع دیگر برگرداند.
-
بازگشت: استفاده از بازگشت به عنوان یک ساختار کنترل اولیه برای تکرار.
-
شفافیت ارجاعی: یک عبارت به صورت ارجاعی شفاف گفته می شود که بتوان آن را بدون تغییر رفتار برنامه با مقدار خود جایگزین کرد.
-
ارزیابی تنبل: ارزیابی عبارات فقط زمانی که مقادیر آنها برای ادامه برنامه مورد نیاز است.
انواع برنامه نویسی تابعی
در حالی که همه زبان های برنامه نویسی کاربردی به اصول اصلی ذکر شده در بالا پایبند هستند، آنها اغلب در سطح سختگیری و ویژگی هایی که ارائه می دهند متفاوت هستند. در اینجا باید سه دسته را در نظر گرفت:
-
زبان های کاربردی خالص: این زبان ها به شدت از اصول برنامه نویسی تابعی پیروی می کنند و اجازه هیچ گونه حالت تغییرپذیر یا عوارض جانبی را نمی دهند. به عنوان مثال می توان به Haskell و Elm اشاره کرد.
-
زبان های کاربردی ناخالص: این زبان ها در درجه اول کاربردی هستند، اما سطحی از عوارض جانبی و حالت های قابل تغییر را ممکن می سازند. به عنوان مثال می توان به Lisp و Scheme اشاره کرد.
-
زبان های چند پارادایم با عناصر کاربردی: بسیاری از زبان های مدرن چند پارادایم هستند، به این معنی که اجازه برنامه نویسی در چندین سبک را می دهند. این زبان ها اغلب عناصر برنامه نویسی تابعی را در خود جای می دهند. به عنوان مثال می توان به جاوا اسکریپت، پایتون، روبی و اسکالا اشاره کرد.
| دسته بندی | زبان ها |
|---|---|
| کاربردی خالص | هاسکل، الم |
| ناخالص عملکردی | لیسپ، طرح |
| چند پارادایم با عناصر عملکردی | جاوا اسکریپت، پایتون، روبی، اسکالا |
استفاده از برنامه نویسی تابعی و مسائل و راه حل های مرتبط
برنامه نویسی تابعی را می توان در زمینه های مختلفی استفاده کرد، از توسعه وب جلویی (به عنوان مثال، استفاده از کتابخانه های جاوا اسکریپت مانند React و Redux) تا توسعه سمت سرور (به عنوان مثال، استفاده از Scala یا Elixir) تا پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها (به عنوان مثال، استفاده از آپاچی اسپارک یا پانداها با پایتون).
در حالی که برنامه نویسی کاربردی فواید زیادی به همراه دارد، اما چالش های خاص خود را نیز به همراه دارد. برخی از چالش های رایج عبارتند از:
- منحنی یادگیری: برنامه نویسی تابعی شامل طرز تفکر متفاوتی است و می تواند در ابتدا برای توسعه دهندگان آشنا با پارادایم های امری یا شی گرا دشوار باشد.
- کارایی: زبان های تابعی به دلیل اتکا به ساختارهای داده های بازگشتی و پایدار، ممکن است با مشکلات عملکردی مواجه شوند. با این حال، بسیاری از زبان های کاربردی مدرن و کامپایلرها تکنیک هایی برای کاهش این مسائل دارند.
- اشکال زدایی: اشکال زدایی می تواند در برنامه نویسی عملکردی به دلیل مفاهیمی مانند ارزیابی تنبل و بازگشت پیچیده تر باشد.
راه‌حل‌های این مشکلات معمولاً شامل آموزش (برای منحنی یادگیری)، تکیه بر زبان‌های مدرن و ابزارهایی است که ساختارهای عملکردی را بهینه می‌کنند (برای عملکرد)، و استفاده از ابزارهای اشکال‌زدایی که برای کار با مفاهیم برنامه‌نویسی کاربردی (برای اشکال‌زدایی) طراحی شده‌اند.
برنامه نویسی تابعی در مقایسه با پارادایم های دیگر
| ویژگی | برنامه نویسی تابعی | برنامه نویسی شی گرا | برنامه ریزی رویه ای |
|---|---|---|---|
| تمرکز اصلی | توابع و تغییرناپذیری داده ها | اشیاء و کپسولاسیون | رویه ها و تغییر حالت |
| حالت | تغییرناپذیر | قابل تغییر است | قابل تغییر است |
| کنترل جریان | بازگشت و فراخوانی تابع | فراخوانی روش | حلقه ها و شرطی ها |
| مدولار بودن | ترکیب تابع | سلسله مراتب کلاس و شی | فراخوان رویه |
| واحد اولیه | تابع | هدف - شی | روش |
چشم اندازهای آینده و فناوری های مرتبط با برنامه نویسی عملکردی
مفاهیم برنامه‌نویسی کاربردی در زبان‌های رایج و شیوه‌های توسعه نرم‌افزار مورد توجه قرار گرفته‌اند، که ناشی از اهمیت فزاینده محاسبات همزمان و موازی و نیاز به کد قابل پیش‌بینی و آزمایش‌پذیر است.
فن‌آوری‌هایی مانند ReactJS از مفاهیم برنامه‌نویسی کاربردی برای مدیریت وضعیت پیچیده به شیوه‌ای قابل پیش‌بینی استفاده می‌کنند. معماری‌های بدون سرور نیز به سمت محاسبات بدون حالت، مفهومی که ریشه در برنامه‌نویسی تابعی دارد، پیش می‌روند.
در پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها، پارادایم های برنامه نویسی عملکردی نوشتن کدهای توزیع شده و همزمان را آسان می کنند. فن آوری هایی مانند Apache Spark در هسته خود برنامه نویسی کاربردی دارند.
برنامه نویسی کاربردی و سرورهای پروکسی
سرورهای پروکسی مطمئناً می توانند از برنامه نویسی کاربردی بهره مند شوند. به عنوان مثال، منطق مسیریابی، کش کردن و ورود به سیستم در یک سرور پراکسی می تواند با توابع خالص مدل شود. این سیستم را قابل پیش بینی تر، آزمایش آسان تر می کند و می تواند مدیریت اتصالات همزمان را ساده تر کند.
وضعیتی را در نظر بگیرید که در آن چندین مشتری به طور همزمان درخواست هایی را به یک سرور پراکسی ارسال می کنند. با استفاده از برنامه نویسی تابعی، هر درخواست را می توان به صورت مجزا پردازش کرد و از تضادهای احتمالی یا ناسازگاری های ناشی از وضعیت مشترک جلوگیری کرد.
لینک های مربوطه
برای اطلاعات بیشتر در مورد برنامه نویسی تابعی، به منابع زیر مراجعه کنید:
