Einführung in die Funktionale Programmierung: Einleitung & Motivation
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- Gabriel Weiß
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1 Einführung in die Funktionale Programmierung: Einleitung & Motivation Prof Dr. Manfred Schmidt-Schauß WS 2011/12 Stand der Folien: 25. Oktober 2011
2 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Übersicht 1 Motivation Übersicht Programmierparadigmen Vorteile funktionaler Programmierung 2 Funktionale Programmiersprachen Eigenschaften von funktionale Programmiersprachen Überblick über verschiedene funktionale Programmiersprachen 3 Haskell EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 2/28
3 Klassifizierung von Programmierparadigmen und -sprachen Insbesondere: Was unterscheidet Funktionale Programmiersprachen von anderen? EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 3/28
4 Klassifizierung von Programmiersprachen (1) Imperative Programmiersprachen: lat. imperare = befehlen Programm = Folge von Anweisungen (Befehlen) Ausführung = Sequentielle Abarbeitung der Befehle, Befehle ändern den Zustand des Speichers X:=10; while X < 100 do X:=X+1; Passend zur von-neumann Rechnerarchitektur Programm beschreibt WIE der Zustand modifiziert werden soll Prozedurale Programmiersprachen: Strukturierung des imperativen Codes durch Prozeduren EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 4/28
5 Klassifizierung von Programmiersprachen (2) Objektorientierte Programmiersprachen: Programm: Definition von Klassen (Klassen = Methoden + Attribute), Strukturierung durch Vererbung Ausführung=veränderliche Objekte (Instanzen von Klassen) versenden Nachrichten untereinander sequentielle Abarbeitung innerhalb der Methoden Fahrzeug auto = new Fahrzeug(); auto.setspeed(180); Zustandsänderung des Speichers durch Veränderung der Objekte werden oft zu den imperativen Sprachen gezählt EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 5/28
6 Klassifizierung von Programmiersprachen (3) Deklarative Programmiersprachen lat. declarare = erklären Programm = Beschreibt nicht WIE, sondern eher WAS berechnet werden soll. Ausführung= I.A. keine Manipulation des Zustands, sondern Wertberechnung von Ausdrücken Lassen sich grob in funktionale Programmiersprachen und logische Programmiersprachen aufteilen. EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 6/28
7 Klassifizierung von Programmiersprachen (4) Logische Programmiersprachen Prominentes Beispiel: Prolog Programm = Menge von logischen Formeln (in Prolog: Hornklauseln der Prädikatenlogik) bruder(x,y):- istsohn(x,z), istsohn(y,z), X/=Y. Ausführung = Herleitung neuer Fakten mittels logischer Schlüsse (z.b. Resolution) Ausgabe von (mehreren) Antworten auf Anfragen. EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 7/28
8 Klassifizierung von Programmiersprachen (5) Funktionale Programmiersprachen Programm = Funktionsdefinitionen + Ausdruck (main) quadrat x = x * x main = quadrat 5 Ausführung = Auswerten des Ausdrucks (main). Resultat der Auswertung: Ein einziger Wert EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 8/28
9 Klassifizierung von Programmiersprachen (5) Funktionale Programmiersprachen (Forts.) In reinen funktionalen Programmiersprachen: Keine (sichtbare) Manipulation des Zustands D.h. keine Seiteneffekte, es gilt referentielle Transparenz Variablen stellen keine Speicherplätze dar, sondern unveränderliche Werte Referentielle Transparenz Gleiche Funktion auf gleiche Argumente liefert stets das gleiche Resultat EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 9/28
10 Warum Funktionale Programmierung Welche Motivation gibt es, sich diese Sprachen anzuschauen? Welche Vorteile bieten diese Sprachen? EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 10/28
11 Warum Funktionale Programmierung? (1) Andere Sichtweise der Problemlösung: abstraktere Lösungsformulierung, auch hilfreich beim imperativen Programmieren Elegantere Problemlösung: Funktionale Programme sind meistens kürzer und verständlicher, da mathematischer Mathematisch einfacher handhabbar: Aussagen wie mein Programm funktioniert korrekt oder Programm A und Programm B verhalten sich gleich relativ einfach nachweisbar Weniger Laufzeitfehler bei starker und statischer Typisierung: Fehlerentdeckung zur Compilezeit EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 11/28
12 Warum Funktionale Programmierung? (2) Keine Fehler durch Speicherüberschreiben Debuggen einfach: Fehler können unabhängig vom Speicherzustand reproduziert werden Testen einfach: Unit-Test einfach möglich: Funktionen können unabhängig getestet werden Wiederverwendbarkeit: Funktionen höherer Ordnung haben hohen Abstraktionsgrad. Compiler Optimierungen: als korrekt nachweisbar via Semantik. Funktion höherer Ordnung Eingabeparameter (und Ausgabe) dürfen selbst Funktionen sein EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 12/28
13 Warum Funktionale Programmierung? (3) Beispiel: Summe und Produkt der Elemente einer Liste EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 13/28
14 Warum Funktionale Programmierung? (3) Beispiel: Summe und Produkt der Elemente einer Liste summe liste = if leer(liste) then 0 else erstes Element der Liste + (summe Liste ohne erstes Element ) EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 13/28
15 Warum Funktionale Programmierung? (3) Beispiel: Summe und Produkt der Elemente einer Liste summe liste = if leer(liste) then 0 else erstes Element der Liste + (summe Liste ohne erstes Element ) produkt liste = if leer(liste) then 1 else erstes Element der Liste * (produkt Liste ohne erstes Element ) EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 13/28
16 Warum Funktionale Programmierung? (3) Beispiel: Summe und Produkt der Elemente einer Liste summe liste = if leer(liste) then 0 else erstes Element der Liste + (summe Liste ohne erstes Element ) produkt liste = if leer(liste) then 1 else erstes Element der Liste * (produkt Liste ohne erstes Element ) EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 13/28
17 Warum Funktionale Programmierung? (3) Beispiel: Summe und Produkt der Elemente einer Liste summe liste = if leer(liste) then 0 else erstes Element der Liste + (summe Liste ohne erstes Element ) produkt liste = if leer(liste) then 1 else erstes Element der Liste * (produkt Liste ohne erstes Element ) Besser abstrahiert: reduce e f liste = if leer(liste) then e else f erstes Element der Liste (reduce e f Liste ohne erstes Element ) summe und produkt sind dann nur Spezialfälle: summe liste = reduce 0 (+) liste produkt liste = reduce 1 (*) liste EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 13/28
18 Warum Funktionale Programmierung? (4) Einfache Syntax: I.A. haben funktionale Programmiersprachen wenige syntaktische Konstrukte / Schlüsselwörter Modularität: Die meisten FP bieten Modulsysteme zur Strukturierung und Kapselung des Codes. Kompositionalität: Funktionskomposition erlaubt strukturiertes Zusammensetzen großer Funktionalitäten Parallelisierbarkeit: Reihenfolge der Auswertung von funkt. Programmen oft irrelevant, bis auf Datenabhängigkeit, daher gut parallelisierbar. EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 14/28
19 Warum Funktionale Programmierung? (5) Multi-Core Architekturen: FP im Trend : Seiteneffektfreiheit impliziert: Race Conditions oder Deadlocks können (im puren Teil) nicht auftreten, da diese direkt mit Speicherzugriffen zusammenhängen. Große Forschergemeinde, neueste Entwicklungen Auch moderne imperative Programmiersprachen übernehmen FP-Konzepte, z.b. Java Generics, etc. Concurrent Haskell verbindet pures funktionales Programmierung mit konkurrentem. EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 15/28
20 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Klassifizierung Funktionaler Programmiersprachen Anhand welcher Eigenschaften lassen sich FP unterscheiden? EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 16/28
21 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Wesentliche Eigenschaften von FP (1) Pure vs. Impure: Pure FP: Keine Seiteneffekte erlaubt Impure FP: Seiteneffekte möglich Daumenregel: Pure FP = nicht-strikte Auswertung Impure FP= strikte Auswertung Haskell: pure FP + (sauber abgetrennte Seiteneffekte) nicht-strike Auswertung EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 17/28
22 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Wesentliche Eigenschaften von FP (2) strikte vs. nicht-strikte Auswertung Strikte Auswertung (auch call-by-value oder applikative Reihenfolge): Definitionseinsetzung nach Argumentauswertung Nicht-strikte Auswertung (auch call-by-name, call-by-need, lazy, verzögert, Normalordnung): Definitionseinsetzung ohne Argumentauswertung. EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 18/28
23 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Wesentliche Eigenschaften von FP (2) strikte vs. nicht-strikte Auswertung Strikte Auswertung (auch call-by-value oder applikative Reihenfolge): Definitionseinsetzung nach Argumentauswertung Nicht-strikte Auswertung (auch call-by-name, call-by-need, lazy, verzögert, Normalordnung): Definitionseinsetzung ohne Argumentauswertung. Beispiel: quadrat x = x x Strikte Auswertung von quadrat (1 + 2): quadrat (1 + 2) quadrat Nicht-Strikte Auswertung von quadrat (1 + 2) quadrat (1 + 2) (1 + 2) (1 + 2) 3 (1 + 2) EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 18/28
24 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Wesentliche Eigenschaften von FP (3) Eigenschaften des Typsystems stark vs. schwach: stark: Alle Ausdrücke müssen getypt sein schwach: (Manche) Typfehler werden vom Compiler akzeptiert bzw. manche Ausdrücke dürfen ungetypt sein dynamisch vs. statisch: statisch: Typ des Programms muss zur Compilezeit feststehen. Konsequenzen: Keine Typfehler zur Laufzeit, Typinformation zur Laufzeit unnötig dynamisch: Typermittlung zur Laufzeit Konsequenzen: Typfehler zur Laufzeit möglich, Typinformation zur Laufzeit nötig. monomorph vs. polymorph: monomorph:: Funktionen / Ausdrücke haben festen Typ polymorph: Schematische Typen (mit Typvariablen) erlaubt. Funktionen haben viele Typen EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 19/28
25 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Wesentliche Eigenschaften von FP (4) First-Order vs. Higher-Order Funktionen first-order: Argumente von Funktionen müssen Datenobjekte sein higher-order: Auch Funktionen als Argumente erlaubt Speicherverwaltung automatische Speicherbereinigung (Garbage Collector): Benutzter Speicher wird automatisch freigegeben. EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 20/28
26 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Überblick Funktionale Programmiersprachen Eine (unvollständige) Aufzählung von verschiedenen funktionalen Programmiersprachen EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 21/28
27 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Überblick Funktionale Programmiersprachen (1) Lisp: Sprachfamilie, List processing, Ende 1950er Jahre, von John McCarthy). Sprache in Anlehnung an den Lambda-Kalkül, ungetypt, strikt. Common Lisp: Lisp-Dialekt, erste Ausgabe 1984, endgültiger Standard 1994, dynamisch typisiert, auch OO- und prozedurale Anteile, Seiteneffekte erlaubt, strikt, Scheme: Lisp-Dialekt, streng und dynamisch getypt, call-by-value, Seiteneffekte erlaubt, eingeführt im Zeitraum , letzter Standard aus dem Jahr 2007, Clojure: relativ neue Sprache, Lisp-Dialekt, der direkt in Java-Bytecode compiliert wird, dynamisch getypt, spezielle Konstrukte für multi-threaded Programmierung (software transactional memory system, reactive agent system) EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 22/28
28 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Überblick Funktionale Programmiersprachen (2) ML: Sprachfamilie, Meta Language, statische Typisierung, Polymorphismus, automatische Speicherbereinigung, i.a. call-by-value Auswertung, Seiteneffekte erlaubt, entwickelt von R. Milner 1973 SML: Standard ML, ML-Variante: call-by-value, entwickelt 1990, letzte Standardisierung 1997, Sprache ist vollständig formal definiert, Referenz-Implementierung: Standard ML of New Jersey OCaml: Objective Caml, Weiterentwicklung von Caml (Categorically Abstract Machine Language), ML-Dialekt, call-by-value, stark und statische Typisierung, polymorphes Typsystem, automatische Speicherbereinigung, nicht Seiteneffekt-frei, unterstützt auch Objektorientierung, entwickelt: 1996 Alice ML: ML Variante, die sich als Erweiterung von SML versteht, mit Unterstützung für Nebenläufigkeit durch sogenannte Futures, call-by-value Auswertung, stark und statisch typisiert, polymorphes Typsystem, entwickelt an der Uni Saarbrücken F#: Funktionale Programmiersprache entwickelt von Microsoft ab 2002, sehr angelehnt an OCaml, streng typisiert, auch objektorientierte und imperative Konstrukte, call-by-value, Seiteneffekte möglich, im Visual Studio 2010 offiziell integriert EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 23/28
29 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Überblick Funktionale Programmiersprachen (3) Haskell: Pure funktionale Programmiersprache, keine Seiteneffekte, strenges und statisches Typsystem, call-by-need Auswertung, Polymorphismus, Komitee-Sprache, erster Standard 1990, Haskell 98: 1999 und nochmal 2003 leichte Revision, neuer Standard Haskell 2010 (veröffentlicht Juli 2010), Clean: Nicht-strikte funktionale Programmiersprache, stark und statisch getypt, polymorphe Typen, higher-order, pure EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 24/28
30 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Eigenschaften Sprachüberblick Überblick Funktionale Programmiersprachen (4) Erlang: Strikte funktionale Programmiersprache, dynamisch typisiert, entwickelt von Ericsson für Telefonnetze, sehr gute Unterstützung zur parallelen und verteilten Programmierung, Ressourcen schonende Prozesse, entwickelt ab 1986, open source 1998, hot swapping (Code Austausch zur Laufzeit), Zuverlässigkeit nine nines = 99, % Scala: Multiparadigmen Sprache: funktional, objektorientiert, imperativ, 2003 entwickelt, läuft auf der Java VM, funktionaler Anteil: Funktionen höherer Ordnung, Anonyme Funktionen, Currying, call-by-value Auswertung, statische Typisierung EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 25/28
31 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell In der Vorlesung verwenden wir Haskell Haskell Webseite: Interpreter / Compiler: GHCi bzw. GHC: Am besten installieren: Haskell Platform: enthält GHC, GHCi, Bibliotheken, weitere Tools Dokumentation der Standardbibliotheken: EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 26/28
32 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Ziele der Vorlesung Haskell gut kennen lernen Konzepte von Haskell verstehen Dazu gehören: Syntax, Semantik, Typsystem Wir betrachten insbesondere: Kernsprachen als Modelle für Haskell Aber auch: Grundlagen aller FP verstehen EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 27/28
33 Motivation Funktionale Programmiersprachen Haskell Inhalt (Planung) Eigenschaften und Klassifizierung funktionaler Programmiersprachen Der Lambda-Kalkül Kernsprachen funktionaler Programmiersprachen Syntax, Semantik und Auswertung Kernsprache für Haskell Tiefergehende Konzepte und Konstrukte von Haskell Haskells Typklassensystem Monadisches Programmieren und Monadisches I/O in Haskell Typisierungsverfahren bzw. -algorithmen EFP (02) Einleitung & Motivation WS 2011/12 M. Schmidt-Schauß 28/28
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