Sim, programação funcional é relevante hoje

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Há um tempo tenho me interessado pelo paradigma de programação funcional, estudado e tentado aplicar vez ou outra algum de seus conceitos que faça sentido no domínio do problema que estou tentando resolver.

Com base nisso, resolvi escrever este post para dizer que, sim, programação funcional é relevante hoje, tanto quanto foi ontem – se não um pouco mais; e também dar uma visão geral sobre alguns de seus conceitos.

O que é programação funcional?

Segundo a definição de Paul Hudak em seu paper de 1989, “Conception, evolution, and application of functional programming languages”:

Programação funcional é um paradigma de programação que trata a computação como uma avaliação de funções matemáticas e que evita estados ou dados mutáveis. Ela enfatiza a aplicação de funções, em contraste da programação imperativa, que enfatiza mudanças no estado do programa.

Assim, praticar programação funcional consiste em definir funções e usar o computador como um avaliador de expressões. Aliás, uma característica predominante da programação funcional é que o significado de uma expressão é o seu valor, e o papel do computador é obtê-lo através da avaliação da expressão. Por exemplo, considere a expressão 2 + 3. Qual é o seu significado? 5. Agora, considere a expressão (2 x 2) + 1. Qual é o seu significado? 5. Ou seja, a avaliação nos faz concluir que as duas expressões significam a mesma coisa.

Outra característica básica e fundamental em linguagens funcionais é que funções são valores de primeira importancia, podendo estas serem usadas como parâmetro ou retorno de outras funções. Além do que, funções também são avaliadas como qualquer outra expressão matemática.

Aplicação do paradigma funcional

Programação funcional, obviamente, pode ser aplicada para resolver problemas de domínio matemático, mas não somente isso. Absolutamente!

Atualmente, muito do revival – se é que posso dizer assim – do paradigma de programação funcional se deve a aplicação dela no campo da concorrência, do processamento paralelo. Isso por conta de sua natureza stateless. É nesse campo que estão os grandes méritos de Erlang, e a motivação de F# e Scala. (Se bem que Scala pode, sim, trabalhar com estados. Quando a F#, eu não sei. Mas isso não importa muito agora.)

Há pouco ouvi falar também sobre uma bibliotéca fantástica para construção de interfaces gráficas escrita em Haskell, mas sinceramente nunca testei. (Na verdade, nunca escrevi uma só linha de código em Haskell.)

Exemplos de linguagens funcionais

Existe uma pancada uma grande número de linguagens funcionais, talvez muito mais do que você possa imaginar. Apenas para citar algumas: Lisp, Haskell, Scheme, XSTL, OCaml, Erlang, F# e Scala. Mas, acredite, há muitas outras!

Conceitos funcionais em código

Como esse é um blog de programação, e estamos falando de programação, quero explicar rapidamente alguns conceitos de programação funcional exemplificando em código.

1- Lambda Calculus

O principal fundamento da programação funcional é a teoria Lambda Calculus, cuja qual podemos encontrar a seguinte definição na Wikipedia:

In mathematical logic and computer science, lambda calculus, also written as λ-calculus, is a formal system designed to investigate function definition, function application and recursion. It was introduced by Alonzo Church and Stephen Cole Kleene in the 1930s as part of an investigation into the foundations of mathematics, but has emerged as a useful tool in the investigation of problems in computability or recursion theory, and forms the basis of a paradigm of computer programming called functional programming.[1]

The lambda calculus can be thought of as an idealized, minimalistic programming language. It is capable of expressing any algorithm, and it is this fact that makes the model of functional programming an important one. Functional programs are stateless and deal exclusively with functions that accept and return data (including other functions), but they produce no side effects in ‘state’ and thus make no alterations to incoming data. Modern functional languages, building on the lambda calculus, include Erlang, Haskell, Lisp, ML, Scheme, Scala and F#.

Entendemos então que, em programação funcional, funções são abordadas no puro sentido matemático. A definição da Wikipedia para Lisp diz:

Lisp é uma família de linguagens de programação concebida por John McCarthy em 1958. Num célebre artigo, ele mostra que é possível usar exclusivamente funções matemáticas como estruturas de dados elementares (o que é possível a partir do momento em que há um mecanismo formal para manipular funções: o Cálculo Lambda de Alonzo Church).

Via de regra, toda linguagem funcional oferece algum tipo de construção para cálculo lambda.

Por exemplo, considere a seguinte função matemática:

f(x) = x + 30

Em Scala, ela poderia ser escrita assim:

val f = (x: Int) => x + 30
f(5)   // 35

Ou mesmo em Ruby, que apesar de não ser funcional, oferece suporte a algumas abordagens desse paradigma, poderia ser escrito assim:

f = lambda {|x| x + 30}
f[10]   # 40

2- High-order function

High-order functions são funções que podem receber outras funções como parâmetro, e também retorná-las como resultado. A estas damos o nome de função de primeira classe. Essa é uma característica extremamente importante em linguagens funcionais. Vejamos um exemplo:

def escolhido(a: Int, b: Int): Int = if (a >= b) a else b

def imprEscolhido(f: (Int, Int) => Int, a: Int, b: Int) =
  println("O escolhido foi: " + f(a, b))

...

// usando a função escolhido
imprEscolhido(escolhido, 1, 5)   // 5

// usando uma função anônima
imprEscolhido((x: Int, y: Int) => x, 12, 2)   // 12

2- Currying

Currying é a técnica de transformar uma função que recebe multiplos argumentos de maneira que ela possa ser chamada como uma cadeia de funções, com apenas um argumento por vez. Na prática, o que acontece é que a cada chamada a uma função da cadeia, uma nova função é retornada.

Vamos ver um exemplo que pode ser encontrado na integra no site A Tour of Scala:

// cria uma função para filtrar uma lista
def filter(xs: List[Int], p: Int => Boolean): List[Int] =
  if (xs.isEmpty) xs
  else if (p(xs.head)) xs.head :: filter(xs.tail, p)
  else filter(xs.tail, p)

// cria uma função "módulo" para ser usada no filtro,
// por isso ela retorna "true" ou "false"
def modN(n: Int)(x: Int) = ((x % n) == 0)

// cria uma lista com números de 1 a 8
val nums = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 )

// imprime aplicando módulo em 2
println(filter(nums, modN(2)))   // List(2,4,6,8)

// imprime aplicando módulo em 3
println(filter(nums, modN(3)))   // List(3,6)

Se você não está familiarizado com código Scala, não se preocupe, à primeira vista parece meio esquisito mesmo. Por isso, não se atente aos detalhes. O importante aqui é você entender que a saída desse programa depende:

1º) Do número que é aplicado ao primeiro argumento (n) da função modN, quanto ela é chamada e o seu resultado passado como argumento à função filter – pois o seu resultado será uma “nova função” que receberá apenas o segundo argumento (x) que ela definiu;

2º) Do número que a função filter aplica ao único argumento que a função p (que é resultado da chamada a modN) aceita.

Ou seja, é como se a função modN tivesse seus dois argumentos parcialmente informados em dois momentos diferentes, tornando a sua chamada muito mais simples e flexível. Essa é a idéia da cadeia.

Vamos um ver outro exemplo, ainda em Scala, talvez um pouco mais simples:

// cria uma função que retorna "outra função" que recebe
// apenas o segundo argumento desta
def idadeAceita(m: Int)(i: Int): Boolean = i <= m

// ao ser chamada, a função idadeAceita retorna uma "nova
// função" que dei o nome de aplicarIdade e recebe apenas
// o segundo argumento definido por idadeAceita
val aplicarIdade: (Int) => Boolean = idadeAceita(18)

...

aplicarIdade(14)   // true
aplicarIdade(40)   // false

Acho que esse exemplo fala por si e dispensa maiores explicações.🙂

Não é interessante como os diversos conceitos abordados até aqui vão se completando?

Que mais?

Bem, tudo que eu disse nesso post gigante é apenas uma visão geral. Talvez a pontinha do iceberg. Então espero que ele te motive a estudar um pouco mais sobre programação funcional. (O texto está repleto de links para outros texto interessantes.)

Valeu!

6 Respostas para “Sim, programação funcional é relevante hoje

  1. Fala cara, post muito legal. Eu terminei esta semana um artigo sobre paradigmas de desenvolvimento de software, neste artigo falei um pouco sobre a programação funcional. Ahh o LinqToSql da Microsoft usa alguns conceitos da programação funcional. Até mais…

    ps: Você tem alguma ferramenta para postar código no blog?

  2. Massa Cara! Muito Legal!
    Ótima Introdução.

  3. Ficou show Leandro,
    mapreduce rocks !!!!

  4. Yo man! Curti o post!
    Achei bem legal o embasamento teórico do lambda.. O trabalho de “linkagem” também tá 100%. Deve ter dado um trampo hein.. Mas o resultado final é show!

    Apenas um detalhe.. Citou trocentas linguagens e nem comentou nada do pobre python?! Algo pessoal?🙂

    Python na minha opinião tem uma sintaxe mais clara e direta. O exemplo do ruby acima, em python ficaria:

    >>> f = lambda x: x + 30
    >>> f(10)
    40

    []’s!
    -l30-

  5. @LeoLuz

    Opa, valeu, mano!

    Pô, nada pessoal não! rsrsrs… É que, a pesar de achar Python bem legal, e saber do suporte a lambda, não é uma linguagem do meu dia a dia de estudos (pelo menos não por enquanto). Por isso escolhi Ruby e Scala.

    Mas tai, os “amigos” vão complementando o post…

  6. Pingback: Mudando o paradigma com Haskell « Manifesto na Web!

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