编程范式与语言

这篇文章是应“编程新思路”COP小组之邀，对编程范式做一个专题分享。主要是自己在读书、学习、工作上的一些心得总结，能力有限，希望能抛砖引玉，一同探讨。

为什么要了解编程范式和语言

到目前为止，世界上约有2500种程序设计语言，其中一部分的族谱关系如下。

语言从世界观上思考和影响软件设计，不同范式看待设计的角度也迥然不同，比如命令范式语言以状态（变量）抽象现实世界，对象范式语言以对象对象现实世界，函数范式语言以计算（函数）抽象现实时间。对现实问题的不同观察视角，从根本上影响软件开发者的思考方式和对软件设计的认识。

编程语言的产生和流行都有其时代背景，比如，

在早期机器语言开发的低效率之下，需要更高效率的程序语言，结构化设计思想应运而生，这一阶段命令范式语言大放异彩，以C语言为杰出代表；

随后，大规模软件开发项目死亡率之高，让人们重新思考总结软件设计原则和思想，这时候面对对象设计思想脱颖而出，命令范式语言无法实践这些新的软件设计理念，新语言的产生势在必然，这一段大量的对象范式语言涌现，其中C++、Java语言的接受度最为广泛；

后来随着多核CPU的推广和分布式计算应用场景问题的涌现，为了将程序员从复杂的并发管理的焦油坑中解救出来，要求语言能提供一种合适的抽象机制对并发场景进行描述，这时候函数范式和并发方式终于吸引了众人的目光，成为聚光灯下的宠儿，这其中erlang、golang语言的关注度最高；

然后，又发现在某些特定应用领域，通用语言无法完美地在问题域的抽象层次上进行描述，针对不同的问题域，产生了大量的特定领域语言。由于DSL比通用语言更简单、更抽象、更专业、更接近自然语言，开发效率显著提高。此外尤为关键的是，这种方式填补了专业程序员与业务分析员之间的鸿沟。

但是随着软件规模越来越大，需求越来越多，变更越来越快，为了管理快速膨胀的软件复杂度，大量的语言、设计模式和框架涌现。面对这些新知识时，我们常常感到困惑：0）为什么有这么多新语言、新设计模式、新框架？1）如何快速的学习、掌握这些新语言、设计模式和框架，它们背后是否存在更普遍性的规律？2）基于A语言（如Java，Erlang）特性的设计模式如何借鉴并运用到B语言（如C）上？

从抽象语义的角度看，设计模式、框架、库都是语言的一种外延，说的苛刻点，这些都是弥补语言缺陷的补丁。比如对于动态类型语言，类型像变量一样使用，很多创建型设计模式就没用了。对于函数式语言，函数像变量一样使用，很多行为设计模式就没用了。

通过深度学习编程范式和语言设计，才能拨开繁杂的设计模式迷雾，从语言的本源来了解软件设计的本质和解决问题的思想和方法，让我们快速把握语言的脉络，进而提高我们软件设计的能力和语感，加深理解设计模式、框架的意义。

编程范式的差异

编程范式的核心价值在于：突破原有的编程方式的某些限制，带来新思维和新方法，从而进一步解放程序员的劳动力。
编程范式汇总表格如下:

过程式编程世界观是：程序是由若干行动指令组成的有序列表；其方法论是：用变量来储存数据，用语句来执行指令,其设计思想就是结构化设计。擅长于面向用户的，交互性强、多为事件驱动、业务逻辑复杂的应用。

函数式和逻辑式语言擅长基于数理逻辑的应用，如并发、人工智能、符号处理、数据库、编译器等。函数式编程中的高阶函数与基本数据类型平起平坐，故可将代码作数据用，这是程序既简洁又强大的原因之一。回调机制采用的正是函数式风格。

对象式虽然是在命令式的基础上发展起来的，其本质就是将相关的函数用数据粘合，重新包装后再贴上对象的标签。对象式以对象为基本模块单位，而对象是现实中具体事物和抽象概念的模拟，它更接近人类的认知模式，编程者更容易也更乐于用这种方式编程。过程式编程的理念是以过程为中心，自顶向下、逐步求精。对象式则正相反，以数据为中心，自底向上、逐步合并。

并发式编程以进程为导向 （Process-Oriented）、以任务为中心将系统模块化。

编程范式举例：

策略模式

python对象式实现

class Bisection (FindMinima):
        def algorithm(self,line):
                return (5.5,6.6)
class ConjugateGradient (FindMinima):
        def algorithm(self,line):
                return (3.3,4.4)
class MinimaSolver: # context class
        strategy=‘‘
        def __init__ (self,strategy):
                self.strategy=strategy
        def minima(self,line):
                return self.strategy.algorithm(line)
        def changeAlgorithm(self,newAlgorithm):
                self.strategy = newAlgorithm
def test():
        solver=MinimaSolver(ConjugateGradient())
        print solver.minima((5.5,5.5))
        solver.changeAlgorithm(Bisection())
        print solver.minima((5.5,5.5))

python函数式实现

def bisection(line):
    return 5.5, 6.6
def conjugate_gradient(line):
    return 3.3, 4.4
def test():
    solver = conjugate_gradient
    print solver((5.5,5.5))
    solver = bisection
    print solver((5.5,5.5))

快排

C过程式实现

void quickSort(int* arr,int startPos, int endPos)
{
    int i,j;
    int key;
    key=arr[startPos];
    i=startPos;
    j=endPos;
    while(i<j)
    {
        while(arr[j]>=key && i<j)--j;
        arr[i]=arr[j];
        while(arr[i]<=key && i<j)++i;
        arr[j]=arr[i];
    }
    arr[i]=key;
    if(i-1>startPos)
        quickSort(arr,startPos,i-1);
    if(endPos>i+1)
        quickSort(arr,i+1,endPos);
} 

erlang函数式实现

qsort([]) -> [];

qsort([H|T])->
    qsort([LO || LO <- T, LO < H]) ++ [H] ++ qsort([HI || HI <- T, HI >= H]).

编程语言的共性 

上一节，我们从宏观角度上看语言，从2500种语言中总结出5种主要的编程范式。那么从微观角度看语言，是否也可以从2500种语言中，找出共性呢？答案是肯定的。

有一种观点：软件 = 数据 + 算法。数据通过数据类型来描述，算法通过控制来描述，所以不管语言如何层出不穷，所有语言的设计离不开2个基本面：控制流和数据类型。并且为了提升其描述能力，提供了控制抽象和数据抽象。这是一个宏大的话题，这里就不展开说，下面这张脑图基本涵盖了语言设计中控制流、控制抽象、数据类型和数据抽象的核心问题和实现手段。

参考资料：

1. 《冒号课堂》

2. 《程序设计语言--实践之路》第三版

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