函数式编程应该是你2015年的最优先选择



函数式编程应该是你2015年的最优先选择

行业资讯 | 作者:走猫步的鱼 | 2015-01-06 09:49:02| 阅读 19有用 (0) 评论 (0) 收藏


概述:函数式编程应该是你2015年的最优先选择:2015年是Functional Programming(函数式编程应)重生之后的重要一年。被遗忘60年后,现在,他又流行起来。

你可能听过 "Clojure", "Scala", "Erlang" or even "Java now has lambdas"这些词语。你也可能知道这些词语"函数式编程"有关。如果你有逛编程论坛,那么这个东西,你应该经常见到。

如果Google搜索" Functional Programming",你找不到什么新东西。曾经第二大语言拥抱他,出现在上世纪50你年代,被命名为Lisp。那么,为什么现在才流行呢?

刚开始,电脑运行慢

信不信由你,以前电脑比DOM运行还慢好多。在那个时候,主要有两种设计习惯和编程语言:

  • 1、以冯·诺伊曼结构开始,并抽象化
  • 2、以数学运算开始,并移除抽象化

那时候的电脑没办法处理抽象对象求函数程序值。因此,由于不适合工作,Lisp以慢慢死亡收场。然后,命令式编程开始了它的统治,特别是C的崛起。

现在,电脑性能大幅提升

现在,电脑跑大多数程序已经没有压力,无需在意他使用什么语言。然后,函数式编程语言重生。

函数编程语言(FP)

你可以这样理解函数式编程语言:用函数编程,但让,事实上,比想象中还要更加接近字面意思。你可以使用其他函数标准创建函数,编写函数。

这里有一个(简单)的FP特性列表

  • First-Class Functions一级函数
  • High-Order Functions高级函数
  • Pure Functions纯函数
  • Closures闭包
  • Immutable State不变状态

你也许不会再以他的中文翻译,但是,你会在意他们到底是什么意思。

First-Class Functions:可以在变量中存储函数。我想你已经做过如下面 JavaScript的内容。

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var add = function (a, b){
return a + b
}

你现在正在存储一个匿名函数,得到a,b,以及返回a+b到add变量。

High-Order Functions:函数可以返回函数,像参数一样接收函其他数。

JavaScript:

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document.querySelector( '#button' )
.addEventListener( 'click' , function (){
alert( 'yay, i got clicked' )
})

或者

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var add = function (a){
   return function (b){
     return a + b
   }
}
  
var add2 = add(2)
add2(3) // => 5

上面两个例子都是High-Order Functions例子,尽管,你可能从未谢过如此代码,你也可能在某个地方见过这种格式。

Pure Functions:函数不改变值,值接收数据和输出数据,和数学运算函数相似。这也意味着,如果为函数f传递2,并返回10,他将会返回10.跟环境、线程、或其他求值命令无关。在其他编程中也不会受影响,非常有用。

Closures:可以在使用的特殊返回函数中保存一些数据,比如返回函数保持执行环境。

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var add = function (a){
return function (b){
return a + b
}
}
 
var add2 = add(2)
add2(3) // => 5

High-Order函数的第二个例子中,变量a是封闭的,只能用于返回函数。事实上,闭包并不是FP特色,只是优化。

Immutable State:无法改变任何状态(即使可以新建也不行),在下面的例子(in OCaml),使用x和5在项目中交换。x永远等于5。

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let x = 5;;
x = 6;;
 
print_int x;; (* prints 5 *)

看起来并不是好功能,不过关键时候可以救命。

面向对象编程(OOP)再也救不了我们了

分布式、并发应用程序的时代终于来临了。不过,我们还没准备好:我们现在的(比如:使用的)并行模型,虽然可以解决问题,却带来复杂性。

得到一个更好的应用,我们需要一个更简单、可靠的方式来实现。记得我们上面提到的几种功能吗?Pure Functions 和 Immutable State?诚然,你可以在不同核心或者机器上运行无数次函数,你只能得到相同的输出结果。因此,你可以使用相同的代码,在1个核心上使用,也可以在1000个核心上使用。

"但是为什么我不能继续使用OOP ?"

函数式编程

万事开头难。我想你学习编程付出了很大的努力,甚至还在学习OOP。也许,现在的你使用OOP比你刚开始学习编程的时候简单多了。为什么呢?因为你已经熟悉许多常用语了,比如变量声明、 for/while 循环。

对于刚开始学习FP的人,就想是重新学习编程一样(取决于你开始学习哪种语言,从哪里开始)。

许多人说,FP可读性不好。如果你有学习过规则的背景,函数式编程看起来就像个crypt语言,并不是因为他是crypt,而是你并不熟悉那些常用语。当你掌握基础之后,他的可读性就增强了。

来看看下面的Haskell 和 JavaScript 代码:

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guess :: Int -> [Char]
guess 7 = "Much 7 very wow."
guess x = "Ooops, try again."
 
-- strongly inspired by http: //learnyouahaskell.com

 

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function guess(x){
if (x == 7){
return "Much 7 very wow."
}
else {
return "Oops, try again."
}
}

这是一个很简单的程序。当你正确输入7后会输出一个贺词,不然会输出错误信息提示。

Haskell可以使用2行代码完成是怎样做到的(忽略第一行)。如果你理解了Pattern Matching(匹配模式),这个问题就非常简单了。

Haskell 做了些什么:

如果函数接收内容等于7,他返回"Much 7 very wow",否在返回"Ooops, try again."。

这就是JavaScript代码做的事情,Haskell匹配编程者提供的"模式"。

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plus1 :: [Int] -> [Int]
plus1 [] = []
plus1 (x:xs) = x + 1 : plus1 xs
 
-- plus1 [0,1,2,3]
-- > [1,2,3,4]

在上面的程序中,plus1是一个得到Ints列表的函数。为每个元素添加1。与空List []匹配(没有其他匹配,返回另一个空列表)。通过定义模式来确认非空列表:为列表中第一个元素命名为x,剩下的为xs。然后用求和和递归调用返回。

我可以肯定,你在使用这两行Imperative Style代码重写 plus1 的时候胡出现错误。不过他依旧有可读性。

那么,新的一年,Functional Programming ,让我们从现在开始吧!

转载请注明:文章转载自:慧都控件网 及英文出处:medium.com

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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