主要的编程范型

2018-12-18  本文已影响0人  hiekay

“主要的编程范型”及其语言特性关系

“主要的编程范型”(The principal programming paradigms)这幅图，其实出现得不算早，作者在2007年完成了该图的1.0版，到2008年更新至v1.08版本。本次提供的是翻译成中文的版本（老实说，笔者翻译水平相当有限，若有不当之处，请各位尽量指出，必尽快补正）。

这幅图的原作者Peter Van Roy，是《Concepts, Techniques, and Models of Computer Programming》一书的作者，这本书(CTM)是少有的、能跟SICP并称的书了。

该图原文档(PDF)下载：http://www.info.ucl.ac.be/~pvr/paradigmsDIAGRAMeng108.pdf

该图中文翻译文件(PDF)下载：http://www.delphibbs.com/keylife/images/u40/paradigmsDIAGRAMeng108_CN.zip

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（图1）主要的编程范型-缩略图

一、从数据到编程

Peter在“主要的编程范型”中，首先分清了数据描述语言与描述式编程语言。他把数据描述语言——例如XML——作为独立部分划分出来，然后指出这类语言主要考虑数据结构的描象，理论上基于人们对结构（记录/Record、结构/Struct）的理解。接下来，作者在此基础上引入第一种“程序设计特性”，即procedure，由此得到“初阶函数式编程”这一个基本的程序设计范型。

从这里可见Peter在程序设计语言分类上与以前的其它方法的不同之处：Peter并不在乎语言出现的时间关系，也不在乎语言的流行程度的影响。他着力于观察语言特性发展之间的脉络。而必须要对上述内容补充说明的是，Peter在“初阶函数式编程”所说的函数，事实上是早期业界对“函数(function)”的定义，即：例程分为过程、函数两种，二者区别仅在于前者不返回值，后者返回值。所以事实上，在这里Peter强调的是一种“普通例程”的特性。

二、最重要的分类依据：cells(state)

接下来，Peter将一个最重要的概念"state"引入进来。而这个state也是Peter对语言进行分类并考察它们的进化变化的主要依据。但是，Peter所引用的这个state概念，以及在这里使用的专用名词“cells”相当地令人迷惑，所以在这个图的补充说明中，Peter对此专门做了解释：“状态是记忆信息的一种能力，更精确地说，是及时存贮值序列的能力。”

你觉得这个概念象什么？对了，的确，非常象是“变量”。事实上，状态在编程核心概念的“数据-逻辑”抽象中，它表明的正是“数据的可变性”，亦即是说：数据的可变性表现为状态。更进一步地说：当数据被命名时，它称为变量或常量；当数据未命名时，它成为游离的、无名称和时序含义的存储单元，即“cells”。这也是Peter使用“cells”这个专用名词的原因：在本图的讨论中，需要从“变量/常量”这样的概念中，剥离掉“未命名或命名的、确定的或非确定的，以及串行的或并发的”这三方面的性质。

当不考虑一个存储位置上的命名特性时，它就既非变量、常量，也非某个确定的运算对象（例如“对象”等高级的抽象概念），而只是一种更加泛义的“状态”，而存储这个状态本身的，则因为没有位置、时序等概念，而称为“cells”。

三、命令式语言的诞生：状态维护

《程序设计语言》这本书解释过命令式语言的本质特性，即：用算法改变数据。如果用两个以上的逻辑（例如两行代码）去影响同一个存储位置(cells)，并使它的状态改变，最终在该cell产生运算结果的，那么它就是一种命令式语言。

再简单一点（但没有上面这样严谨）地说：在程序中不断地重写变量，变量值即是程序的最终结果。

所以，在本图中，Peter把这个衍生关系表达为：命令式=纯数据+算法+状态维护。如图：

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（图2）命令式语言的诞生

四、在命令式编程中对“状态”的理解：共享状态

无论是在串行的，还是并发的编程中，命令式编程范型对“状态”的理解都是：共享状态。在图中，这一分支表现为全部的桃红色（参见后图）。

在串行（例如单线程）的编程中，状态是时序相关的。因为不断地重写“状态（数据/cells/变量）”，所以前一行和后一行所面对都是同一个共享状态的不同的值/副本。在这个过程中，状态是时序相关的，所以前一分钟与后一分钟的状态是不确定的——但是在同一时刻，这个状态是确定的。

与上面类似的，在多线程中，同一时刻，不同线程也将面临这个值/副本。但是正是因为多线程（并发）中，线程A与线程B对于同一个cell，在同一时刻所得到的状态也是不确定的——我们可以假想为多核CPU在对同一个内存地址读写（于是就出现了我们所谓的“同步”问题，进而也就出现了“锁”的问题），所以在这个分支中，当加入“线程”概念之后，新的编程范型，全都变成了“观测-非确定性”为“yes”的情况。

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（图3）观测-非确定性（留意图中加粗的黑框），以及状态的共享

“观测-非确定性(Observable nondeterminism)”可以被译为“测不准”，但是用在中文中依然拗口，所以我选择了直译。在Peter的书(CTM)中，对该问题有一个经典的示例，即：

declare
    C={NewCell 0}

thread
    C:=1
end

thread
    C:=2
end

Peter这段代码的意思是说：当线程1和线程2，在同时向C这个cell写数据时，你并不确知上述代码运行之后C这个位置上的值究竟是1，还是2。

五、解决这个问题的终极之道：不要写cell！

我们显然发现，问题是因为多个线程都在“写cell”。在命令式的解决方案中，采用的方法是“加锁”；持锁存取的最经济的方法之一是“多读单写”——即保证同时只有一个线程能“写cell”。

但是这给应用带来了负担——如果一个应用程序由多个线程（分布或不分布在多个CPU核上），在它们都要读取同一个cell、而又有某个线程要写该cell的时候，那么大家就都要挂起来等这个写操作完成了。整个应用程序在CPU使用（或者说效率）上就大大地打了折扣。

如果这只是一个桌面程序（例如记事本），大概没人会说什么。但如果是服务器程序（例如Web Server），那么整个网络、所有的会话就都处于等待状态了——而这个时候，服务器的CPU占用还可能远远地小于1%！

解决问题的终极方法，就是不解决这个问题——写cell带来了问题，那么我们就“不写cell”。我们由前面所有讲述的内容开始倒推，问题根本是由“命令式语言”这个编程范型本身决定的：用算法改变数据。

所以，我们回到了原始的问题：如果算法不改变cell(数据/状态/变量)呢？

六、函数式编程的核心概念：闭包

当“过程（初阶的函数）”引入了“闭包”的概念后，整个“函数式语言”的体系建立了起来。所谓“闭包”，是指在函数运行的上下文中，所有的cells与函数之外无关，这些cells的状态仅与函数——这个运算逻辑相关，则这个上下文环境“整体地”被称为“闭包”。

如果换个说法，闭包就是不受函数之外影响的一堆cells。一般在实现它的时候，就是让函数持有一个“专属的(!)”内存块，并且这个内存块仅当函数本身失效的时候，才被释放。

一个“函数本身”何时失效呢？如果这个函数只有传入参数和传出值的功能，那么这个函数就在它传出值之后立即失效了。所以，对于整个运算逻辑——这个函数来说，它没有操作过任何（函数之外的）状态，既没有读，也没有写。对于这个逻辑来说，只有传入，也只有传出，所以它具有完全的运算确定性，它本身作为一个“结果值”来看的时候，也是确定的。

不过在实用时，对于上述的观念做出了一些挑战。例如说：当函数内部执行了一半的时候退出，怎么办呢？答案是：1、先不释放函数；2、过一会儿再进入。这个，就是所谓的延续（Continuation），以及在JavaScript 1.6以后推出的yield概念。同样的，正因为“的确存在”执行之后函数不释放的可能性，所以函数式语言通常是由语言引擎来维护闭包的生存周期的——任何新的概念、理论的提出，都必须保证这个生存周期可测、可维护。因此相较于命令式语言，自动内存管理在函数式语言中实现起来更为高效和简洁，它最早被实现在函数式语言(LISP)语言中，也是有其必然性的了。

这样一来，对于在函数之外的状态state来说，函数从来不去影响它们。函数式编程范型带来了新的模式：给函数数据（入口参数），函数给出结果（返回值）。即通过不断地函数运算来产生结果，而不改变cell(数据/状态/变量)。

函数式与命令式范型相比较，前者被人称为（P,D;I,O)，后者被人称为（I,O;P,D），其中：输入（I）、输出（O）、加工处理程序（P）和存储状态数据（D）。即函数式先明确（P，D）——确定的处理与数据（闭包），然后讨论在闭包上的I、O问题。而命令式先确定了I、O的方式——即state的存取问题，然后讨论P、D的设计。

七、状态的命名：变量、常量、端口等

在整个这个“主要的编程范型”图中，也许最接近现实世界（通用应用开发）而又是纯函数式范型的语言，就是erlang了。从图中的标注来看，erlang具有这样的一些语言特性：

  1. 消息传递
  2. 命名状态
  3. 端口
  4. 闭包
  5. 线程（erlang中的轻量级进程）

这五个特性，其实都可以归结为erlang对“状态”的处理方式。其中：

  1. 当跨节点传递状态时，采用“端口+消息传递”；
  2. 当跨线程（进程）传递状态时，采用“进程ID+消息传递”；
  3. 当在多个函数/执行过程中传递状态的，采用“闭包（函数入口参数）”。

亦即是说，你可以把“端口、进程标识或函数入口参数”想像成“一个传送状态的通道”，或者干脆是用于读取其它外部代码的“状态的一个副本”的途径。

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（图4）状态的命名

对于上述特性，erlang在整个过程中允许为状态命名（全局的或局部的）——变量。但是，该变量只能一次赋值——向端口和进程ID传递消息是一次性的，而函数参数上的变量赋值/匹配也是一次性的。尽管对状态“是否已赋值”需要进行有效性检测，从而给系统带来风险，但也是使得程序可读性和应用性能变得“稍微好一些”的唯一方式。

在“主要的编程范型”图中，缘于erlang对“命名的状态”的取舍，它被归为了“更少的说明式特性”的范畴。但同样的原因，它也是我们目前“（相对）最易用”的工业级的纯函数式语言。

同样，在这个分支上还有一个后起之秀，就是“对象能力编程”。这在最近的报道中，已有基于Scala的Actor模型进行的实现。尽管Scala是在Java上的一个实现，但它拥有完整的函数式语言特性，并使用了面向对象的一些语法与思想，在加入“对象能力类型（Object Capability Types，OCT）”之后，它拥有了跨Actor传递对象（整个对象可以视为一个状态/cell）的能力——在必要的时候，目标Actor会将接收到的对象再次本地化(local cell)。

八、语言的底本：LISP/Scheme/Haskell, Prolog, Fortran/Pascal, ML

从语言沿革的进化关系来看，Fortran位于高级语言的基底位置，基本上来说，它是现今绝大多数过程式/命令式语言的底本，在这个分支上主要发展的有Algol、Simula、Pascal与C。后来出现的各种面向对象编程语言，主要受到Simula跟Smalltalk的影响。

从Fortran之后，LISP成为所有函数式语言的底本，但由于早期LISP的应用性极差，所以Scheme吸取了Algol与LISP的一些特性，成为函数式语言发展的主要力量之一。在1987年之后，从Scheme、Smalltalk等演化出来的Haskell，也成为不可小视的新生力量。

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（图5）函数式语言的庞大家族

Prolog这个语言的独特的开创性在于：它主要描述通过逻辑事实进行推论并得出结论的过程，它的运算对象并非直接含义上的“数据”，而是一种接近人的思维的抽象：逻辑子句。这种新的、对数据的抽象开启了一个语言分支。

在图中几乎总是与Scheme一起出现的ML(Meta Language)是一种，它的一个比较普及的、方言化的实现是SML(Standard ML)。在这个语言分支上，一个更晚出现而又颇富盛名的语言是Caml/OCaml（Caml, Categorical Abstract Machine Language）。基本上，它看起来象是在ML的函数式语言特性上加上：

  1. 命名（持久性常量）
  2. cell

Objective Caml (OCaml)支持面向对象编程，而使它更为众所周知的是：ECMAScript Ed4（Javascript 2）的标准规范，是采用OCaml这个语言来“定义”——并同时实现的。而微软的F#也是基于OCaml在函数式语言上方向上发展的。

另一个函数式的分支是数据流编程，它的底本语言是Dataflow——图中出现的Pipes/MapReduce是两种不同的机制，而非确定的语言。在这个分支上，现实中主要采用数据流编程范型的语言其实是LabVIEW。相对于数据流（驱动的）编程来讲时，命令式语言也被称为控制流（驱动的）编程语言。数据流编程在函数式这个分支中也是有开创意义的，它带来了图化、网络图化编程这样一种格局。

在这一小节（以及图）里面，主要提及到的底本语言的出现时间为： * 1957 FORTRAN * 1958 ALGOL * 1960 LISP * 1962 SIMULA * 1969 Smalltalk * 1970 Prolog * 1971 Dataflow * 1972 C * 1973 ML * 1975 Pascal * 1975 Scheme * 1990 Haskell * 1996 OCaml

九：延伸阅读

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