scala

Programação funcional, imutabilidade, e previsibilidade

O post de hoje é uma introdução à programação funcional, para podermos entrar finalmente em Clojure. Mas antes disso, vamos falar sobre como aprendemos a programar na faculdade, em cursos, e em todos os lugares. Vamos falar de “orientação a objetos”, principalmente, e vamos falar sobre “abstração”. A programação, como sabemos, é um exercício total de abstração – ao fazer um software, temos apenas um objetivo – fazer com que um trabalho, que provavelmente seria realizado de forma ineficaz ou manual, torne-se automático. Parece uma super-simplificação, mas é verdade. Processadores de texto substituem máquinas de escrever, editores de imagem automatizam vários trabalhos de restauradores, pintores, e desenhistas, e sistemas de folha de pagamento substituem o trabalho de vários matemáticos, contadores, etc. A profissão de todos continua válida – apenas simplificamos um pouco (ou MUITO!) o trabalho deles. E o nosso trabalho, de programadores, é simplificado com linguagens mais modernas, nas quais se escreve menos e se sub-entende mais. E para isso, precisamos aprender a escrever nessas linguagens. E aí entram os cursos, ou a faculdade.

Basicamente, aprendemos a programar nesses cursos, ou na faculdade, pensando em orientação a objetos. Para muita gente, essa é a única maneira sadia de se programar – afinal, orientação a objetos é o paradigma que representa melhor o mundo real, uma frase que muito se ouve. E essa frase é verdadeira, mas com uma pegadinha muito difícil de encontrar: o mundo real é um lugar complicado.

Esse será um post grande, portanto, está dividido em partes. Falaremos sobre a imprevisibilidade, depois mutabilidade e imutabilidade, e na última parte teremos exemplos em Ruby e Clojure sobre trabalhar com dados mutáveis e imutáveis.
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By Maurício Szabo, ago

Usando a Tipagem de Scala para Validar Parâmetros

Bom, primeiramente, muita coisa aconteceu por isso a falta de postagens, mas espero que daqui pra frente seja possível postar mais coisas interessantes.

Esses dias, estou tentando encapsular um código Java em um código Scala, basicamente, um código de matrizes, multiplicação de matrizes, etc, e será este o exemplo que usarei neste post. Para os que não lembram de matrizes, as operações sobre matrizes devem seguir uma determinada regra, por exemplo, adição de matrizes só podem ser efetuadas quando as duas matrizes possuem mesmo número de elementos:

class Matrix(protected val list: List[List[Double]] {
  def +(other: Matrix) = new Matrix(list zip other.list map { case(me, other) =>
    me zip other map { case(e1, e2) => e1 + e2 }
  })
}

Para os que não conhecem tão bem Scala, o código a seguir soma uma matriz com a outra chamando o método zip, que basicamente, de posse de dois objetos que possam ser iterados (tipo um List), combinam seus elementos:

List(1, 2, 3) zip List(4, 5, 6)
=> List( (1, 4), (2, 5), (3, 6) )
List(List(1, 2)) zip List(List(3, 4))
=> List( (List(1, 2), List(3, 4)) )

O “case”, no map (e no foreach, e em qualquer closure) separa os dois elementos. Seria possível separar também com map { e => e._1, e._2 } mas fica um pouco mais feio o código.

Legal, o código acima funciona mas… ele permite somar matrizes de dimensões diferentes. Claramente, isso não é desejado. Podemos fazer o método nos retornar um erro quando tentarmos somar matrizes de dimensões diferentes:

  def +(other: Matrix) = {
    require(list.size == other.list.size, "Number of rows must be the same")
    require(list(0).size == other.list(0).size, "Number of cols must be the same")

    new Matrix(list zip other.list map { case(me, other) =>
      me zip other map { case(e1, e2) => e1 + e2 }
    })
  }

Ou podemos usar a tipagem para isto.
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By Maurício Szabo, ago

Scala, Traversable, e Implicits

Meu primeiro post bem técnico sobre Scala, vamos ver no que dá (rs).

Bom, primeiro, um pouco de “background”: comecei o fantástico curso de Machine Learning no site coursera.org, e todas as lições que estão no site são em Octave/Matlab. Não conhecia Octave, muito menos Matlab, e quando programei nestas linguagens descobri algumas coisas meio estranhas (bom, eu pelo menos considero estranho que, ao esquecer de colocar um “;” no final de um comando, ele imprima o resultado na tela), além, claro, de não ser possível programar pra Android, por exemplo.

Como estou estudando Scala, e como já consegui fazer Scala rodar no Android de um jeito menos “doloroso” (mais sobre isso em outro post), resolvi fazer os códigos em Scala. Há bibliotecas boas de multiplicação de matrizes em Scala, porém comparadas com as versões Java, elas são BEM mais lentas. Foi aí que pensei: por que não encapsular uma dessas bibliotecas Java em Scala?

Tudo correu bem, até o momento que resolvi que queria que cada matriz funcionasse como um Traversable. Para quem é de Ruby, o Traversable é equivalente ao Enumerable, com algumas coisas a menos e outras a mais. Só para comparar, vamos ver o código dos dois (para simplificar, vou omitir alguns códigos, mas a API é a seguinte: Matrix#rows e Matrix#cols para saber o número de linhas e colunas, Matrix#* multiplica matrizes ou uma matriz com um número. Também, a matriz possui um atributo, “list”, que contém um array de arrays com os elementos internos da matriz).

class Matrix(list: List[List[Double]]) extends Traversable[Double] {
  def cols = 3 //Só pro nossos códigos de exemplo compilarem...
  def foreach[B](function: Double => B) = list.flatten.foreach { e => function(e) }
}

class Matrix
  include Enumerable
  def each(&b)
    list.flatten.each &b
  end
end

Repare que o código é semelhante nas duas linguagens, a diferença básica é que em Ruby não precisamos definir tipos, em Scala precisamos (não que nesse caso faça alguma diferença). Só que temos um caso engraçado tanto em Ruby como em Scala: se queremos um método que, digamos, eleve todos os elementos ao quadrado, elemento por elemento, ao usar “map” para fazer esse processo, ele vai nos retornar, em Ruby, um Array, e em Scala, um Traversable[Double]. E pior, os elementos vão ficar “achatados”. Em ambos, é possível resolver isso fazendo o “each” (ou o “foreach”) retornar uma lista de elementos que está em cada linha, mas ainda assim temos o problema que nosso retorno será semelhante a um “array de arrays”, não uma matriz. O que fazer?

Bom, em Ruby, a gente se ferrou, literalmente. Não temos uma maneira de fazer isso que não envolva sobrescrever o map, e todos os métodos que constrõem uma lista a partir de outra. Em Scala, temos “implicits”, e um conceito “canBuildFrom”.
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By Maurício Szabo, ago

Orientado a Objetos versus Funcional

Bom, esses dias estava estudando Scala. Uma linguagem multi-paradigma, mas que parece mais “funcional” do que “imperativa”. Scala cai numa posição ainda nebulosa para a maior parte das pessoas (e acho até que para o mercado também). Afinal, imutabilidade é “programação funcional”? Scala não faz nada que impede “side-effects” no código, como Haskell por exemplo, então ela é funcional mesmo?

Como mesmo eu não tenho muitos conhecimentos em linguagens funcionais, resolvi propor um problema para mim mesmo: implementar uma árvore binária em Ruby, e depois portá-la para Scala, tentar uma abordagem imutável em Scala, e depois portar para Haskell. O código está no github, mas algumas coisas vão ser discutidas aqui.

Primeiramente, a árvore imutável é feita recriando a árvore inteira. Claro, não podemos re-criar apenas um nó e apontar, digamos, a referencia de seu pai para esse novo nó, porque o pai é imutável (assim como qualquer outro aspecto do programa).

class Node[A <% Ordered[A]](value: A = None, left: Option[Node[A]] = None, right: Option[Node[A]] = None) {
    def insertNew(newValue: A): Node[A] = value match {
        case v if(newValue < v) => insertLeft(newValue)
        case _ => insertRight(newValue)
    }

<pre><code>private def insertLeft(newValue: A) = new Node(value, newChild(left, newValue), right)
private def insertRight(newValue: A) = new Node(value, left, newChild(right, newValue))
private def newChild(child: Option[Node[A]], newValue: A) = child match {
    case Some(child) =&amp;amp;gt; Some(child insertNew newValue)
    case None =&amp;amp;gt; Some(new Node(newValue))
}
</code></pre>

}

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By Maurício Szabo, ago