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[译] 如何使用纯函数式 JavaScript 处理脏副作用

如何使用纯函数式 JavaScript 处理脏副作用

首先,假定你对函数式编程有所涉猎。用不了多久你就能明白纯函数的概念。随着深入了解,你会发现函数式程序员似乎对纯函数很着迷。他们说:“纯函数让你推敲代码”,“纯函数不太可能引发一场热核战争”,“纯函数提供了引用透明性”。诸如此类。他们说的并没有错,纯函数是个好东西。但是存在一个问题……

纯函数是没有副作用的函数。[1] 但如果你了解编程,你就会知道副作用是关键。如果无法读取 𝜋 值,为什么要在那么多地方计算它?为了把值打印出来,我们需要写入 console 语句,发送到 printer,或其他可以被读取到的地方。如果数据库不能输入任何数据,那么它又有什么用呢?我们需要从输入设备读取数据,通过网络请求信息。这其中任何一件事都不可能没有副作用。然而,函数式编程是建立在纯函数之上的。那么函数式程序员是如何完成任务的呢?

简单来说就是,做数学家做的事情:欺骗。

说他们欺骗吧,技术上又遵守规则。但是他们发现了这些规则中的漏洞,并加以利用。有两种主要的方法:

  1. 依赖注入,或者我们也可以叫它问题搁置
  2. 使用 Effect 函子,我们可以把它想象为重度拖延[2]

依赖注入

依赖注入是我们处理副作用的第一种方法。在这种方法中,将代码中的不纯的部分放入函数参数中,然后我们就可以把它们看作是其他函数功能的一部分。为了解释我的意思,我们来看看一些代码:

// logSomething :: String -> ()
function logSomething(something) {
  const dt = new Date().toIsoString();
  console.log(`${dt}: ${something}`);
  return something;
}
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logSomething() 函数有两个不纯的地方:它创建了一个 Date() 对象并且把它输出到控制台。因此,它不仅执行了 IO 操作, 而且每次运行的时候都会给出不同的结果。那么,如何使这个函数变纯?使用依赖注入,我们以函数参数的形式接受不纯的部分,因此 logSomething() 函数接收三个参数,而不是一个参数:

// logSomething: Date -> Console -> String -> ()
function logSomething(d, cnsl, something) {
  const dt = d.toIsoString();
  cnsl.log(`${dt}: ${something}`);
  return something;
}
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然后调用它,我们必须自行明确地传入不纯的部分:

const something = "Curiouser and curiouser!";
const d = new Date();
logSomething(d, console, something);
// ⦘ Curiouser and curiouser!
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现在,你可能会想:“这样做有点傻逼。这样把问题变得更严重了,代码还是和之前一样不纯”。你是对的。这完全就是一个漏洞。

YouTube 视频链接:youtu.be/9ZSoJDUD_bU

这就像是在装傻:“噢!不!警官,我不知道在 cnsl 上调用 log() 会执行 IO 操作。这是别人传给我的。我不知道它从哪来的”,这看起来有点蹩脚。

这并不像表面上那么愚蠢,注意我们的 logSomething() 函数。如果你要处理一些不纯的事情, 你就不得不把它变得不纯。我们可以简单地传入不同的参数:

const d = {toISOString: () => "1865-11-26T16:00:00.000Z"};
const cnsl = {
  log: () => {
    // do nothing
  }
};
logSomething(d, cnsl, "Off with their heads!");
//  ← "Off with their heads!"
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现在,我们的函数什么事情也没干,除了返回 something 参数。但是它是纯的。如果你用相同的参数调用它,它每次都会返回相同的结果。这才是重点。为了使它变得不纯,我们必须采取深思熟虑的行动。或者换句话说,函数依赖于右边的签名。函数无法访问到像 console 或者 Date 之类的全局变量。这样所有事情就很明确了。

同样需要注意的是,我们也可以将函数传递给原来不纯的函数。让我们看一下另一个例子。假设表单中有一个 username 字段。我们想要从表单中取到它的值:

// getUserNameFromDOM :: () -> String
function getUserNameFromDOM() {
  return document.querySelector("#username").value;
}

const username = getUserNameFromDOM();
username;
// ← "mhatter"
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在这个例子中,我们尝试去从 DOM 中查询信息。这是不纯的,因为 document 是一个随时可能改变的全局变量。把我们的函数转化为纯函数的方法之一就是把 全局 document 对象当作一个参数传入。但是我们也可以像这样传入一个 querySelector() 函数:

// getUserNameFromDOM :: (String -> Element) -> String
function getUserNameFromDOM($) {
  return $("#username").value;
}

// qs :: String -> Element
const qs = document.querySelector.bind(document);

const username = getUserNameFromDOM(qs);
username;
// ← "mhatter"
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现在,你可能还是会认为:“这样还是一样傻啊!” 我们所做只是把不纯的代码从 getUsernameFromDOM() 移出来而已。它并没有消失,我们只是把它放在了另一个函数 qs() 中。除了使代码更长之外,它似乎没什么作用。我们两个函数取代了之前一个不纯的函数,但是其中一个仍然不纯。

别着急,假设我们想给 getUserNameFromDOM() 写测试。现在,比较一下不纯和纯的版本,哪个更容易编写测试?为了对不纯版本的函数进行测试,我们需要一个全局 document 对象,除此之外,还需要一个 ID 为 username 的元素。如果我想在浏览器之外测试它,那么我必须导入诸如 JSDOM 或无头浏览器之类的东西。这一切都是为了测试一个很小的函数。但是使用第二个版本的函数,我可以这样做:

const qsStub = () => ({value: "mhatter"});
const username = getUserNameFromDOM(qsStub);
assert.strictEqual("mhatter", username, `Expected username to be ${username}`);
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现在,这并不意味着你不应该创建在真正的浏览器中运行的集成测试。(或者,至少是像 JSDOM 这样的模拟版本)。但是这个例子所展示的是 getUserNameFromDOM() 现在是完全可预测的。如果我们传递给它 qsStub 它总是会返回 mhatter。我们把不可预测转性移到了更小的函数 qs 中。

如果我们这样做,就可以把这种不可预测性推得越来越远。最终,我们将它们推到代码的边界。因此,我们最终得到了一个由不纯代码组成的薄壳,它包围着一个测试友好的、可预测的核心。当您开始构建更大的应用程序时,这种可预测性就会起到很大的作用。

依赖注入的缺点

可以以这种方式创建大型、复杂的应用程序。我知道是 因为我做过。 依赖注入使测试变得更容易,也会使每个函数的依赖关系变得明确。但它也有一些缺点。最主要的一点是,你最终会得到类似这样冗长的函数签名:

function app(doc, con, ftch, store, config, ga, d, random) {
  // 这里是应用程序代码
}

app(document, console, fetch, store, config, ga, new Date(), Math.random);
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这还不算太糟,除此之外你可能遇到参数钻井的问题。在一个底层的函数中,你可能需要这些参数中的一个。因此,您必须通过许多层的函数调用来连接参数。这让人恼火。例如,您可能需要通过 5 层中间函数传递日期。所有这些中间函数都不使用 date 对象。这不是世界末日,至少能够看到这些显式的依赖关系还是不错的。但它仍然让人恼火。这还有另一种方法……

懒函数

让我们看看函数式程序员利用的第二个漏洞。它像这样:“发生的副作用才是副作用”。我知道这听起来神秘的。让我们试着让它更明确一点。思考一下这段代码:

// fZero :: () -> Number
function fZero() {
  console.log("Launching nuclear missiles");
  // 这里是发射核弹的代码
  return 0;
}
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我知道这是个愚蠢的例子。如果我们想在代码中有一个 0,我们可以直接写出来。我知道你,文雅的读者,永远不会用 JavaScript 写控制核武器的代码。但它有助于说明这一点。这显然是不纯的代码。因为它输出日志到控制台,也可能开始热核战争。假设我们想要 0。假设我们想要计算导弹发射后的情况,我们可能需要启动倒计时之类的东西。在这种情况下,提前计划如何进行计算是完全合理的。我们会非常小心这些导弹什么时候起飞,我们不想搞混我们的计算结果,以免他们意外发射导弹。那么,如果我们将 fZero() 包装在另一个只返回它的函数中呢?有点像安全包装。

// fZero :: () -> Number
function fZero() {
  console.log("Launching nuclear missiles");
  // 这里是发射核弹的代码
  return 0;
}

// returnZeroFunc :: () -> (() -> Number)
function returnZeroFunc() {
  return fZero;
}
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我可以运行 returnZeroFunc() 任意次,只要不调用返回值,我理论上就是安全的。我的代码不会发射任何核弹。

const zeroFunc1 = returnZeroFunc();
const zeroFunc2 = returnZeroFunc();
const zeroFunc3 = returnZeroFunc();
// 没有发射核弹。
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现在,让我们更正式地定义纯函数。然后,我们可以更详细地检查我们的 returnZeroFunc() 函数。如果一个函数满足以下条件就可以称之为纯函数:

  1. 没有明显的副作用
  2. 引用透明。也就是说,给定相同的输入,它总是返回相同的输出。

让我们看看 returnZeroFunc()。有副作用吗?嗯,之前我们确定过,调用 returnZeroFunc() 不会发射任何核导弹。除非执行调用返回函数的额外步骤,否则什么也不会发生。所以,这个函数没有副作用。

returnZeroFunc() 引用透明吗?也就是说,给定相同的输入,它总是返回相同的输出?好吧,按照它目前的编写方式,我们可以测试它:

zeroFunc1 === zeroFunc2; // true
zeroFunc2 === zeroFunc3; // true
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但它还不能算纯。returnZeroFunc() 函数引用函数作用域外的一个变量。为了解决这个问题,我们可以以这种方式进行重写:

// returnZeroFunc :: () -> (() -> Number)
function returnZeroFunc() {
  function fZero() {
    console.log("Launching nuclear missiles");
    // 这里是发射核弹的代码
    return 0;
  }
  return fZero;
}
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现在我们的函数是纯函数了。但是,JavaScript 阻碍了我们。我们无法再使用 === 来验证引用透明性。这是因为 returnZeroFunc() 总是返回一个新的函数引用。但是你可以通过审查代码来检查引用透明。returnZeroFunc() 函数每次除了返回相同的函数其他什么也不做。

这是一个巧妙的小漏洞。但我们真的能把它用在真正的代码上吗?答案是肯定的。但在我们讨论如何在实践中实现它之前,先放到一边。先回到危险的 fZero() 函数:

// fZero :: () -> Number
function fZero() {
  console.log("Launching nuclear missiles");
  // 这里是发射核弹的代码
  return 0;
}
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让我们尝试使用 fZero() 返回的零,但这不会发动热核战争(笑)。我们将创建一个函数,它接受 fZero() 最终返回的 0,并在此基础上加一:

// fIncrement :: (() -> Number) -> Number
function fIncrement(f) {
  return f() + 1;
}

fIncrement(fZero);
// ⦘ 发射导弹
// ← 1
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哎呦!我们意外地发动了热核战争。让我们再试一次。这一次,我们不会返回一个数字。相反,我们将返回一个最终返回一个数字的函数:

// fIncrement :: (() -> Number) -> (() -> Number)
function fIncrement(f) {
  return () => f() + 1;
}

fIncrement(zero);
// ← [Function]
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唷!危机避免了。让我们继续。有了这两个函数,我们可以创建一系列的 '最终数字'(译者注:最终数字即返回数字的函数,后面多次出现):

const fOne = fIncrement(zero);
const fTwo = fIncrement(one);
const fThree = fIncrement(two);
// 等等…
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我们也可以创建一组 f*() 函数来处理最终值:

// fMultiply :: (() -> Number) -> (() -> Number) -> (() -> Number)
function fMultiply(a, b) {
  return () => a() * b();
}

// fPow :: (() -> Number) -> (() -> Number) -> (() -> Number)
function fPow(a, b) {
  return () => Math.pow(a(), b());
}

// fSqrt :: (() -> Number) -> (() -> Number)
function fSqrt(x) {
  return () => Math.sqrt(x());
}

const fFour = fPow(fTwo, fTwo);
const fEight = fMultiply(fFour, fTwo);
const fTwentySeven = fPow(fThree, fThree);
const fNine = fSqrt(fTwentySeven);
// 没有控制台日志或热核战争。干得不错!
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看到我们做了什么了吗?如果能用普通数字来做的,那么我们也可以用最终数字。数学称之为 同构。我们总是可以把一个普通的数放在一个函数中,将其变成一个最终数字。我们可以通过调用这个函数得到最终的数字。换句话说,我们建立一个数字和最终数字之间映射。这比听起来更令人兴奋。我保证,我们很快就会回到这个问题上。

这样进行函数包装是合法的策略。我们可以一直躲在函数后面,想躲多久就躲多久。只要我们不调用这些函数,它们理论上都是纯的。世界和平。在常规(非核)代码中,我们实际上最终希望得到那些副作用能够运行。将所有东西包装在一个函数中可以让我们精确地控制这些效果。我们决定这些副作用发生的确切时间。但是,输入那些括号很痛苦。创建每个函数的新版本很烦人。我们在语言中内置了一些非常好的函数,比如 Math.sqrt()。如果有一种方法可以用延迟值来使用这些普通函数就好了。进入下一节 Effect 函子。

Effect 函子

就目的而言,Effect 函子只不过是一个被置入延迟函数的对象。我们想把 fZero 函数置入到一个 Effect 对象中。但是,在这样做之前,先把难度降低一个等级

// zero :: () -> Number
function fZero() {
  console.log("Starting with nothing");
  // 绝对不会在这里发动核打击。
  // 但是这个函数仍然不纯
  return 0;
}
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现在我们创建一个返回 Effect 对象的构造函数

// Effect :: Function -> Effect
function Effect(f) {
  return {};
}
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到目前为止,还没有什么可看的。让我们做一些有用的事情。我们希望配合 Effetct 使用常规的 fZero() 函数。我们将编写一个接收常规函数并延后返回值的方法,它运行时不触发任何效果。我们称之为 map。这是因为它在常规函数和 Effect 函数之间创建了一个映射。它可能看起来像这样:

// Effect :: Function -> Effect
function Effect(f) {
  return {
    map(g) {
      return Effect(x => g(f(x)));
    }
  };
}
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现在,如果你观察仔细的话,你可能想知道 map() 的作用。它看起来像是组合。我们稍后会讲到。现在,让我们尝试一下:

const zero = Effect(fZero);
const increment = x => x + 1; // 一个普通的函数。
const one = zero.map(increment);
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嗯。我们并没有看到发生了什么。让我们修改一下 Effect,这样我们就有了办法来“扣动扳机”。可以这样写:

// Effect :: Function -> Effect
function Effect(f) {
  return {
    map(g) {
      return Effect(x => g(f(x)));
    },
    runEffects(x) {
      return f(x);
    }
  };
}

const zero = Effect(fZero);
const increment = x => x + 1; // 只是一个普通的函数
const one = zero.map(increment);

one.runEffects();
// ⦘ 什么也没启动
// ← 1
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并且只要我们愿意, 我们可以一直调用 map 函数:

const double = x => x * 2;
const cube = x => Math.pow(x, 3);
const eight = Effect(fZero)
  .map(increment)
  .map(double)
  .map(cube);

eight.runEffects();
// ⦘ 什么也没启动
// ← 8
复制代码

从这里开始变得有意思了。我们称这为函子,这意味着 Effect 有一个 map 函数,它 遵循一些规则。这些规则并不意味着你不能这样做。它们是你的行为准则。它们更像是优先级。因为 Effect 是函子大家庭的一份子,所以它可以做一些事情,其中一个叫做“合成规则”。它长这样:

如果我们有一个 Effect e, 两个函数 fg
那么 e.map(g).map(f) 等同于 e.map(x => f(g(x)))

换句话说,一行写两个 map 函数等同于组合这两个函数。也就是说 Effect 可以这样写(回顾一下上面的例子):

const incDoubleCube = x => cube(double(increment(x)));
// 如果你使用像 Ramda 或者 lodash/fp 之类的库,我们也可以这样写:
// const incDoubleCube = compose(cube, double, increment);
const eight = Effect(fZero).map(incDoubleCube);
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当我们这样做的时候,我们可以确认会得到与三重 map 版本相同的结果。我们可以使用它重构代码,并确信代码不会崩溃。在某些情况下,我们甚至可以通过在不同方法之间进行交换来改进性能。

但这些例子已经足够了,让我们开始实战吧。

Effect 简写

我们的 Effect 构造函数接受一个函数作为它的参数。这很方便,因为大多数我们想要延迟的副作用也是函数。例如,Math.random()console.log() 都是这种类型的东西。但有时我们想把一个普通的旧值压缩成一个 Effect。例如,假设我们在浏览器的 window 全局对象中附加了某种配置对象。我们想要得到一个 a 的值,但这不是一个纯粹的运算。我们可以写一个小的简写,使这个任务更容易:[3]

// of :: a -> Effect a
Effect.of = function of(val) {
  return Effect(() => val);
};
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为了说明这可能会很方便,假设我们正在处理一个 web 应用。这个应用有一些标准特性,比如文章列表和用户简介。但是在 HTML 中,这些组件针对不同的客户进行展示。因为我们是聪明的工程师,所以我们决定将他们的位置存储在一个全局配置对象中,这样我们总能找到它们。例如:

window.myAppConf = {
  selectors: {
    "user-bio": ".userbio",
    "article-list": "#articles",
    "user-name": ".userfullname"
  },
  templates: {
    greet: "Pleased to meet you, {name}",
    notify: "You have {n} alerts"
  }
};
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现在使用 Effect.of(),我们可以很快地把我们想要的值包装进一个 Effect 容器, 就像这样

const win = Effect.of(window);
userBioLocator = win.map(x => x.myAppConf.selectors["user-bio"]);
// ← Effect('.userbio')
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内嵌 与 非内嵌 Effect

映射 Effect 可能对我们大有帮助。但是有时候我们会遇到映射的函数也返回一个 Effect 的情况。我们已经定义了一个 getElementLocator(),它返回一个包含字符串的 Effect。如果我们真的想要拿到 DOM 元素,我们需要调用另外一个非纯函数 document.querySelector()。所以我们可能会通过返回一个 Effect 来纯化它:

// $ :: String -> Effect DOMElement
function $(selector) {
  return Effect.of(document.querySelector(s));
}
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现在如果想把它两放一起,我们可以尝试使用 map()

const userBio = userBioLocator.map($);
// ← Effect(Effect(<div>))
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想要真正运作起来还有点尴尬。如果我们想要访问那个 div,我们必须用一个函数来映射我们想要做的事情。例如,如果我们想要得到 innerHTML,它看起来是这样的:

const innerHTML = userBio.map(eff => eff.map(domEl => domEl.innerHTML));
// ← Effect(Effect('<h2>User Biography</h2>'))
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让我们试着分解。我们会回到 userBio,然后继续。这有点乏味,但我们想弄清楚这里发生了什么。我们使用的标记 Effect('user-bio') 有点误导人。如果我们把它写成代码,它看起来更像这样:

Effect(() => ".userbio");
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但这也不准确。我们真正做的是:

Effect(() => window.myAppConf.selectors["user-bio"]);
复制代码

现在,当我们进行映射时,它就相当于将内部函数与另一个函数组合(正如我们在上面看到的)。所以当我们用 $ 映射时,它看起来像这样:

Effect(() => window.myAppConf.selectors["user-bio"]);
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把它展开得到:

Effect(
  () => Effect.of(document.querySelector(window.myAppConf.selectors['user-bio'])))
);
复制代码

展开 Effect.of 给我们一个更清晰的概览:

Effect(() =>
  Effect(() => document.querySelector(window.myAppConf.selectors["user-bio"]))
);
复制代码

注意: 所有实际执行操作的代码都在最里面的函数中,这些都没有泄露到外部的 Effect。

Join

为什么要这样拼写呢?我们想要这些内嵌的 Effect 变成非内嵌的形式。转换过程中,要保证没有引入任何预料之外的副作用。对于 Effect 而言, 不内嵌的方式就是在外部函数调用 .runEffects()。 但这可能会让人困惑。我们已经完成了整个练习,以检查我们不会运行任何 Effect。我们会创建另一个函数做同样的事情,并将其命名为 join。我们使用 join 来解决 Effect 内嵌的问题,使用 runEffects() 真正运行所有 Effect。 即使运行的代码是相同的,但这会使我们的意图更加清晰。

// Effect :: Function -> Effect
function Effect(f) {
  return {
    map(g) {
        return Effect(x => g(f(x)));
    },
    runEffects(x) {
        return f(x);
    }
    join(x) {
        return f(x);
    }
  }
}
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然后,可以用它解开内嵌的用户简介元素:

const userBioHTML = Effect.of(window)
  .map(x => x.myAppConf.selectors["user-bio"])
  .map($)
  .join()
  .map(x => x.innerHTML);
// ← Effect('<h2>User Biography</h2>')
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Chain

.map() 之后紧跟 .join() 这种模式经常出现。事实上,有一个简写函数是很方便的。这样,无论何时我们有一个返回 Effect 的函数,我们都可以使用这个简写函数。它可以把我们从一遍又一遍地写 map 然后紧跟 join 中解救出来。我们这样写:

// Effect :: Function -> Effect
function Effect(f) {
    return {
        map(g) {
            return Effect(x => g(f(x)));
        },
        runEffects(x) {
            return f(x);
        }
        join(x) {
            return f(x);
        }
        chain(g) {
            return Effect(f).map(g).join();
        }
    }
}
复制代码

我们调用新的函数 chain() 因为它允许我们把 Effect 链接到一起。(其实也是因为标准告诉我们可以这样调用它)。[4] 取到用户简介元素的 innerHTML 可能长这样:

const userBioHTML = Effect.of(window)
  .map(x => x.myAppConf.selectors["user-bio"])
  .chain($)
  .map(x => x.innerHTML);
// ← Effect('<h2>User Biography</h2>')
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不幸的是, 对于这个实现其他函数式语言有着一些不同的名字。如果你读到它,你可能会有点疑惑。有时候它被称之为 flatMap,这样起名是说得通的,因为我们先进行一个普通的映射,然后使用 .join() 扁平化结果。不过在 Haskell 中,chain 被赋予了一个令人疑惑的名字 bind。所以如果你在其他地方读到的话,记住 chainflatMapbind 其实是同一概念的引用。

结合 Effect

这是最后一个使用 Effect 有点尴尬的场景,我们想要在一个函数中组合两个或者多个函子。例如,如何从 DOM 中拿到用户的名字?拿到名字后还要插入应用配置提供的模板里呢?因此,我们可能有一个模板函数(注意我们将创建一个科里化版本的函数)

// tpl :: String -> Object -> String
const tpl = curry(function tpl(pattern, data) {
    return Object.keys(data).reduce(
        (str, key) => str.replace(new RegExp(`{${key}}`, data[key]),
        pattern
    );
});
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一切都很正常,但是现在来获取我们需要的数据:

const win = Effect.of(window);
const name = win.map(w => w.myAppConfig.selectors['user-name'])
    .chain($)
    .map(el => el.innerHTML)
    .map(str => ({name: str});
// ← Effect({name: 'Mr. Hatter'});

const pattern = win.map(w => w.myAppConfig.templates('greeting'));
// ← Effect('Pleased to meet you, {name}');
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我们已经有一个模板函数了。它接收一个字符串和一个对象并且返回一个字符串。但是我们的字符串和对象(namepattern)已经包装到 Effect 里了。我们所要做的就是提升我们 tpl() 函数到更高的地方使得它能很好地与 Effect 工作。

让我们看一下如果我们在 pattern Effect 上用 map() 调用 tpl() 会发生什么:

pattern.map(tpl);
// ← Effect([Function])
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对照一下类型可能会使得事情更加清晰一点。map 的函数声明可能长这样:

_map :: Effect a ~> (a -> b) -> Effect b_
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这是模板函数的函数声明:

_tpl :: String -> Object -> String_
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因此,当我们在 pattern 上调用 map,我们在 Effect 内部得到了一个偏应用函数(记住我们科里化过 tpl)。

_Effect (Object -> String)_
复制代码

现在我们想从 pattern Effect 内部传递值,但我们还没有办法做到。我们将编写另一个 Effect 方法(称为 ap())来处理这个问题:

// Effect :: Function -> Effect
function Effect(f) {
    return {
        map(g) {
            return Effect(x => g(f(x)));
        },
        runEffects(x) {
            return f(x);
        }
        join(x) {
            return f(x);
        }
        chain(g) {
            return Effect(f).map(g).join();
        }
        ap(eff) {
            //  如果有人调用了 ap,我们假定 eff 里面有一个函数而不是一个值。
            // 我们将用 map 来进入 eff 内部, 并且访问那个函数
            // 拿到 g 后,就传入 f() 的返回值
            return eff.map(g => g(f()));
        }
    }
}
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有了它,我们可以运行 .ap() 来应用我们的模板函数:

const win = Effect.of(window);
const name = win
  .map(w => w.myAppConfig.selectors["user-name"])
  .chain($)
  .map(el => el.innerHTML)
  .map(str => ({ name: str }));

const pattern = win.map(w => w.myAppConfig.templates("greeting"));

const greeting = name.ap(pattern.map(tpl));
// ← Effect('Pleased to meet you, Mr Hatter')
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我们已经实现我们的目标。但有一点我要承认,我发现 ap() 有时会让人感到困惑。很难记住我必须先映射函数,然后再运行 ap()。然后我可能会忘了参数的顺序。但是有一种方法可以解决这个问题。大多数时候,我想做的是把一个普通函数提升到应用程序的世界。也就是说,我已经有了简单的函数,我想让它们与具有 .ap() 方法的 Effect 一起工作。我们可以写一个函数来做这个:

// liftA2 :: (a -> b -> c) -> (Applicative a -> Applicative b -> Applicative c)
const liftA2 = curry(function liftA2(f, x, y) {
  return y.ap(x.map(f));
  // 我们也可以这样写:
  //  return x.map(f).chain(g => y.map(g));
});
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我们称它为 liftA2() 因为它会提升一个接受两个参数的函数. 我们可以写一个与之相似的 liftA3(),像这样:

// liftA3 :: (a -> b -> c -> d) -> (Applicative a -> Applicative b -> Applicative c -> Applicative d)
const liftA3 = curry(function liftA3(f, a, b, c) {
  return c.ap(b.ap(a.map(f)));
});
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注意,liftA2liftA3 从来没有提到 Effect。理论上,它们可以与任何具有兼容 ap() 方法的对象一起工作。 使用 liftA2() 我们可以像下面这样重写之前的例子:

const win = Effect.of(window);
const user = win.map(w => w.myAppConfig.selectors['user-name'])
    .chain($)
    .map(el => el.innerHTML)
    .map(str => ({name: str});

const pattern = win.map(w => w.myAppConfig.templates['greeting']);

const greeting = liftA2(tpl)(pattern, user);
// ← Effect('Pleased to meet you, Mr Hatter')
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那又怎样?

这时候你可能会想:“这似乎为了避免随处可见的奇怪的副作用而付出了很多努力”。这有什么关系?传入参数到 Effect 内部,封装 ap() 似乎是一项艰巨的工作。当不纯代码正常工作时,为什么还要烦恼呢?在实际场景中,你什么时候会需要这个?

函数式程序员听起来很像是中世纪的僧侣似的,他们禁绝了尘世中的种种乐趣并且期望这能使自己变得高洁。

—John Hughes [5]

让我们把这些反对意见分成两个问题:

  1. 函数纯度真的重要吗?
  2. 在真实场景中什么时候有用?

函数纯度重要性

函数纯度的确重要。当你单独观察一个小函数时,一点点的副作用并不重要。写 const pattern = window.myAppConfig.templates['greeting']; 比写下面这样的代码更加快速简单。

const pattern = Effect.of(window).map(w => w.myAppConfig.templates("greeting"));
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如果代码里都是这样的小函数,那么继续这么写也可以,副作用不足以成问题。但这只是应用程序中的一行代码,其中可能包含数千甚至数百万行代码。当你试图弄清楚为什么你的应用程序莫名其妙地“看似毫无道理地”停止工作时,函数纯度就变得更加重要了。如果发生了一些意想不到的事,你试图把问题分解开来,找出原因。在这种情况下,可以排除的代码越多越好。如果您的函数是纯的,那么您可以确信,影响它们行为的唯一因素是传递给它的输入。这就大大缩小了要考虑的异常范围。换句话说,它能让你少思考。这在大型、复杂的应用程序中尤为重要。

实际场景中的 Effect 模式

好吧。如果你正在构建一个大型的、复杂的应用程序,类似 Facebook 或 Gmail。那么函数纯度可能很重要。但如果不是大型应用呢?让我们考虑一个越发普遍的场景。你有一些数据。不只是一点点数据,而是大量的数据 —— 数百万行,在 CSV 文本文件或大型数据库表中。你的任务是处理这些数据。也许你在训练一个人工神经网络来建立一个推理模型。也许你正试图找出加密货币的下一个大动向。无论如何, 问题是要完成这项工作需要大量的处理工作。

Joel Spolsky 令人信服地论证过 函数式编程可以帮助我们解决这个问题。我们可以编写并行运行的 mapreduce 的替代版本,而函数纯度使这成为可能。但这并不是故事的结尾。当然,您可以编写一些奇特的并行处理代码。但即便如此,您的开发机器仍然只有 4 个内核(如果幸运的话,可能是 8 个或 16 个)。那项工作仍然需要很长时间。除非,也就是说,你可以在一堆处理器上运行它,比如 GPU,或者整个处理服务器集群。

要使其工作,您需要描述您想要运行的计算。但是,您需要在不实际运行它们的情况下描述它们。听起来是不是很熟悉?理想情况下,您应该将描述传递给某种框架。该框架将小心地负责读取所有数据,并将其在处理节点之间分割。然后框架会把结果收集在一起,告诉你它的运行情况。这就是 TensorFlow 的工作流程。

TensorFlow™ 是一个高性能数值计算开源软件库。它灵活的架构支持从桌面到服务器集群,从移动设备到边缘设备的跨平台(CPU、GPU、TPU)计算部署。Google AI 组织内的 Google Brain 小组的研究员和工程师最初开发 TensorFlow 用于支持机器学习和深度学习领域,其灵活的数值计算内核也应用于其他科学领域。

—TensorFlow 首页[6]

当您使用 TensorFlow 时,你不会使用你所使用的编程语言中的常规数据类型。而是,你需要创建张量。如果我们想加两个数字,它看起来是这样的:

node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0, tf.float32)
node3 = tf.add(node1, node2)
复制代码

上面的代码是用 Python 编写的,但是它看起来和 JavaScript 没有太大的区别,不是吗?和我们的 Effect 类似,add 直到我们调用它才会运行(在这个例子中使用了 sess.run()):

print("node3: ", node3)
print("sess.run(node3): ", sess.run(node3))
#⦘ node3:  Tensor("Add_2:0", shape=(), dtype=float32)
#⦘ sess.run(node3):  7.0
复制代码

在调用 sess.run() 之前,我们不会得到 7.0。正如你看到的,它和延时函数很像。我们提前计划好了计算。然后,一旦准备好了,发动战争。

总结

本文涉及了很多内容,但是我们已经探索了两种方法来处理代码中的函数纯度:

  1. 依赖注入
  2. Effect 函子

依赖注入的工作原理是将代码的不纯部分移出函数。所以你必须把它们作为参数传递进来。相比之下,Effect 函子的工作原理则是将所有内容包装在一个函数后面。要运行这些 Effect,我们必须先运行包装器函数。

这两种方法都是欺骗。他们不会完全去除不纯,他们只是把它们推到代码的边缘。但这是件好事。它明确说明了代码的哪些部分是不纯的。在调试复杂代码库中的问题时,很有优势。

  1. 这不是一个完整的定义,但暂时可以使用。我们稍后会回到正式的定义。

  2. 在其他语言(如 Haskell)中,这称为 IO 函子或 IO 单子。PureScript 使用 Effect 作为术语。我发现它更具有描述性。

  3. 注意,不同的语言对这个简写有不同的名称。例如,在 Haskell 中,它被称为 pure。我不知道为什么。

  4. 在这个例子中,采用了 Fantasy Land specification for Chain 规范。

  5. John Hughes, 1990, ‘Why Functional Programming Matters’, Research Topics in Functional Programming ed. D. Turner, Addison–Wesley, pp 17–42, www.cs.kent.ac.uk/people/staf…

  6. TensorFlow™:面向所有人的开源机器学习框架, www.tensorflow.org/,12 May 2018。

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