我在这里看到很多关于函数式语言的讨论。为什么你要使用传统语言而不是传统语言呢?他们在哪些方面做得更好?他们更不擅长什么?理想的函数式编程应用程序是什么?


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事情朝着功能性的方向发展已经有一段时间了。过去几年的两个很酷的新孩子,Ruby和Python,都比之前的函数语言更接近——以至于一些Lispers开始支持其中一个或另一个,认为“足够接近”。

随着大规模并行硬件给每个人带来了进化的压力——函数式语言是应对这些变化的最佳位置——认为Haskell或f#将成为下一个大事件的飞跃并不像以前那么遥远。

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一般的公司程序员,例如。 和我一起工作的大多数人都会 不懂它和大多数工作 环境不允许您编程 在这

不过,这只是时间问题。一般的公司程序员都在学习当前的大事。15年前,他们不懂面向对象编程。 如果FP流行起来,你的“普通公司程序员”也会跟上。

大学里并没有教过 (还是现在?)

变化很大。在我的大学里,SML是学生接触的第一门语言。 我相信麻省理工学院将LISP作为第一年的课程。当然,这两个例子可能不具有代表性,但我相信大多数大学至少提供了一些关于政策政策的选修课,即使他们没有将其作为课程的必修课。

大多数应用程序都很简单 可以用正常的面向对象方法解决

这并不是一个“足够简单”的问题。在FP中,解决方案会更简单(或更可读、更健壮、更优雅、更高效)吗?许多事情“简单到可以用Java解决”,但它仍然需要大量的代码。

无论如何,请记住,政策政策的支持者几十年来一直声称这是下一个大事件。也许他们是对的,但请记住,5年、10年或15年前他们做出同样的声明时,他们是不对的。

不过,有一件事肯定是对他们有利的,那就是最近,c#向FP的方向急转直下,在某种程度上,它实际上正在把一代程序员变成FP程序员,而他们甚至没有注意到。这可能会为计划生育“革命”铺平道路。也许吧。;)

为什么函数式编程很重要

微软正在Visual Studio上大力推广f#的下一个版本。它是一种像Scala一样的混合语言,并且可以很好地与。net框架的其余部分集成。我认为许多微软公司将使用它来加速高度并行的数据处理应用程序和功能的开发。

你最近有关注编程语言的发展吗?所有主流编程语言的每一个新版本似乎都从函数式编程中借用了越来越多的特性。

Closures, anonymous functions, passing and returning functions as values used to be exotic features known only to Lisp and ML hackers. But gradually, C#, Delphi, Python, Perl, Javascript, have added support for closures. Its not possible for any up-and-coming language to be taken seriously without closures. Several languages, notably Python, C#, and Ruby have native support for list comprehensions and list generators. ML pioneered generic programming in 1973, but support for generics ("parametric polymorphism") has only become an industry standard in the last 5 years or so. If I remember correctly, Fortran supported generics in 2003, followed by Java 2004, C# in 2005, Delphi in 2008. (I know C++ has supported templates since 1979, but 90% of discussions on C++'s STL start with "here there be demons".)

是什么让这些功能吸引程序员?这应该是显而易见的:它帮助程序员编写更短的代码。如果想要保持竞争力,未来所有的语言都将至少支持闭包。在这方面,函数式编程已经成为主流。

大多数应用程序都很简单 可以用正常的面向对象方法解决

谁说不能用函数式编程来处理简单的事情?并不是每个函数程序都需要是编译器、定理证明器或大型并行通信交换机。除了更复杂的项目外,我还经常使用f#来编写临时脚本。

大多数应用程序都可以用[此处插入您最喜欢的语言、范例等]来解决。

尽管如此,不同的工具可以用来解决不同的问题。函数只是允许另一种更高层次的抽象,当正确使用时,它允许我们更有效地完成工作。