Системы типов в языке — какие бывают и чем отличаются
В языках программирования у любого кусочка данных (переменной, константы, аргумента функции) есть тип. Тип определяет множество возможных значений и операции, которые с ними можно проводить. Например, в этом участке псевдокода переменная age имеет тип «число»:
В разных языках по-разному устроена работа с типами. Важно понимать, чем отличаются разные системы типизации, чтобы умело и к месту использовать тот или иной язык.
Вообще, существуют «бестиповые языки», где вся работа с типами возлагается на разработчика. Но таких языков немного и они довольно редкие. Один из примеров — язык ассемблера (очень низкоуровневый язык программирования).
Сильная — слабая
В первую очередь системы типов делятся по способу приведения типов.
Приведение типов — это превращение данных одного типа в данные другого типа. Например, строку «12» довольно легко превратить в число 12:
Некоторые языки сами приводят типы, делают это скрыто от программиста. Такое поведение принято назвать слабой (или нестрогой) типизацией. Обычно, это позволяет в одном выражении использовать переменные любых типов и не беспокоиться об их приведении. Часто это приводит к удивительным последствиям.
С другой стороны стоят языки, которые требуют явно определить, что следует делать с данными, чтобы перевести их в другой тип. Они полностью отдают эту работу программисту. Это поведение называется сильной (или строгой) типизацией.
Иногда бывает сложно провести черту между сильной и слабой типизацией. Во многих языках некоторые преобразования происходят автоматически, а некоторые требуют явного приведения типов. Строгость типизации — это шкала, и язык может располагаться на ней где угодно.
Статическая — динамическая
Другая важная классификация делит языки на статически типизированные и динамически типизированные.
В статически типизированном языке каждая переменная имеет определенный тип на всем протяжении жизни, он не может измениться во время выполнения. То есть все типы известны ещё на этапе написания кода. Если же во время выполнения попытаться присвоить переменной одного типа значение другого типа, произойдет ошибка. Причём такие ошибки можно найти без запуска программы.
Динамически типизированные языки работают иначе. У каждой переменной всё ещё есть тип. Но он может легко меняться по ходу исполнения программы. На практике это означает, что в конкретный момент времени мы достоверно не знаем, данные какого типа находятся в переменной.
И что лучше?
Проблема в том, что ничего не лучше. Каждая система типизации решает разные проблемы, у каждой свои плюсы и минусы. Динамическая типизация проще и удобнее на ранних этапах разработки программы, статическая типизация обеспечивает более высокую степень надёжности. С другой стороны, слабая типизация позволяет более комфортно писать код, не заботиться о преобразованиях типов и отдать это на откуп языку, а сильная позволяет лучше контролировать исполнение программы и иметь больше уверенности в корректности написанного.
На практике
Мир программирования разнообразен, в нём можно встретить языки с абсолютно любыми комбинациями систем типов, например:
При этом для многих языков появляются инструменты, позволяющие брать лучшие практики из всех систем типизации. Например, в Python появились опциональные аннотации типов, которые позволяют принести немного статической типизации. Аналогичные проекты есть для JavaScript (TypeScript, Flow) и Ruby (Sorbet).
Читайте также Как проверять типы данных в JavaScript с помощью JSDoc: подробное руководство.
Структура языка программирования
Содержание
Дополнительно
Классификация типов данных
Для простых типов данных определяются границы диапазона и количество байт, занимаемых ими в памяти компьютера.
В большинстве языков программирования, простые типы жестко связаны с их представлением в памяти компьютера. Компьютер хранит данные в виде последовательности битов, каждый из которых может иметь значение 0 и 1. Фрагмент данных в памяти может выглядеть следующим образом
Данные на битовом уровне (в памяти) не имеют ни структуры, ни смысла. Как интерпретировать данные, как целочисленное число, или вещественное, или символ, зависит от того, какой тип имеют данные, представленные в этой и последующих ячейках памяти.
Числовые типы данных
Целочисленные типы данных
Исходя из машинного представления целого числа, в ячейке памяти из n бит может хранится 2 n для беззнаковых, и 2 n-1 для знаковых типов.
Рассмотрим теперь конкретные целочисленные типы в трёх языках.
У некоторых типов есть приписка «16 разрядов» или «32 разряда». Это означает, что в зависимости от разрядности операционной системы и компилятора данный тип будет находится в соответствующем диапазоне. По-этому, рекомендуется не использовать int, unsigned int, а использовать их аналоги, но уже жестко определенные, short, long, unsigned short, unsigned long.
В Java нет беззнаковых целочисленных типов данных.
Вещественные типы данных
Числа вещественного типа данных задаются в форме чисел с плавающей запятой.
Плавающая запятая — форма представления действительных чисел, в которой число хранится в форме мантиссы и показателя степени. В случае языков программирования, любое число может быть представлено в следующем виде
Вывод: вещественные типы данных, в отличии от целочисленных, характеризуются диапазоном точности и количеством значащих разрядов.
Рассмотрим конкретные типы данных в наших трёх языках.
Тип decimal создан специально для операций высокой точности, в частности финансовых операций. Он не реализован как примитивный тип, по-этому его частое использование может повлиять на производительность вычислений.
Символьный тип данных
Значение переменной этого типа данных представляет собой один символ. В действительности, это есть целое число. В зависимости от кодировки, это число превращается в некий символ. Данные типы данных характеризуются лишь размером выделяемой под них памяти.
Логический тип данных
Перечислимый тип данных
Во внутреннем представлении, это целочисленный тип данных, только здесь пользователь вместо числе использует заранее определенные строковые значения.
Чтобы прочувствовать эту концепцию, приведем пример на языке С++ (в С# и Java аналогично)
Теперь переменные перечислимого типа Forms могут принимать лишь значения, определенные в примере кода. Это очень удобно, ведь мы уже оперируем не с числами, а с некими смысловыми значениями, замечу лишь, что для компьютера эти значения всё-равно являются целыми числами.
Массив
Каждый массив характеризуется типом данных его элементов, который может быть как простым, так и сложным, то есть любым.
В языках программирования нельзя оперировать всем массивом, работают с конкретным элементом. Чтобы доступиться до него в трёх рассматриваемых нами языках используют оператор «[]».
Структура
Структуры реализованы в языке программирования, чтобы собрать некие близки по смыслу вещи воедино.
Например, есть колесо автомобиля. У колеса есть диаметр, толщина, шина. Шина в свою очередь является структурой, у которой есть свои параметры: материал, марка, чем заполнена. Естественно, для каждого параметра можно создать свою переменную или константу, у нас появится большое количество переменных, которые, чтобы понять к чему они относятся, нужно в именах общую часть выделять. Имена будут нести лишнюю смысловую нагрузку. Получается запутанная история. А так мы определяем две структуры, а затем параметры в них.
Класс
Еще одним пользовательским типом данных является класс. Класс умеет всё, что и структура, но кроме параметров, у него есть и методы, и поддерживает большое количество вещей, связанных с объектно-ориентированным программированием.
Тип данных
Тип данных
Тип данных (встречается также термин вид данных) — фундаментальное понятие теории программирования. Тип данных определяет множество значений, набор операций, которые можно применять к таким значениям и, возможно, способ реализации хранения значений и выполнения операций. Любые данные, которыми оперируют программы, относятся к определённым типам.
Содержание
История
Ещё в 1960-х г.г. Р. Хиндли (Roger Hindley) исследовал типизацию в комбинаторной логике. Его проблемной областью была типизация в языках, основаных на теории лямбда-исчисления. Позднее, в конце 1960-х годов, тот же учёный исследовал полиморфные системы типов. Позже, в 1970-х годах, Робин Милнер предложил практическую реализацию расширенной системы полиморфной типизации для языка функционального программирования ML.
Определение
Тип (сорт) — относительно устойчивая и независимая совокупность элементов, которую можно выделить во всём рассматриваемом множестве (предметной области). [1]
Полиморфный тип — представление набора типов как единственного типа.
Математически тип может быть определён двумя способами:
Необходимость использования типов данных
Типы данных различаются начиная с нижних уровней системы. Так, например, даже в Ассемблере х86 различаются типы «целое число» и «вещественное число». Это объясняется тем, что для чисел рассматриваемых типов отводятся различные объёмы памяти, используются различные регистры микропроцессора, а для операций с ними применяются различные команды Ассемблера и различные ядра микропроцессора.
Концепция типа данных появилась в языках программирования высокого уровня как естественное отражение того факта, что обрабатываемые программой данные могут иметь различные множества допустимых значений, храниться в памяти компьютера различным образом, занимать различные объёмы памяти и обрабатываться с помощью различных команд процессора.
Практическое применение
Как правило, типы языков программирования не всегда строго соответствуют подобным математическим типам. Например, тип «целое число» большинства языков программирования не соответствует принятому в математике типу «целое число», так как в математике указанный тип не имеет ограничений ни сверху, ни снизу, а в языках программирования эти ограничения есть. Как правило, в языках и системах имеется множество целых типов, отличающихся допустимым диапазоном значений (определяемым объёмом занимаемой памяти). Стоит отметить, что в большинстве реализаций языков и систем выход за границу целого типа (переполнение) не приводит к исключительной ситуации.
Современные языки программирования (включая Ассемблер) поддерживают оба способа задания типа (см. Определение). Так, в С++ тип enum является примером задания типа через набор значений. Определение класса (если рассматривать класс как тип данных) фактически является определением предиката типа, причём возможна проверка предиката как на этапе компиляции (проверка соответствия типов), так и на этапе выполнения (полиморфизм очень тесно связано с полиморфными типами). Для базовых типов подобные предикаты заданы создателями языка изначально.
Языки без типов
Теоретически не может существовать языков, в которых отсутствуют типы (включая полиморфные). Это следует из того, что все языки основаны на машине Тьюринга или на лямбда-исчислении. И в том, и в другом случае необходимо оперировать как минимум одним типом данных — хранящимся на ленте (машина Тьюринга) или передаваемым и возвращаемым из функции (лямбда-исчисление). Ниже перечислены языки программирования по способу определения типов данных:
3) Языки с типом, определяемым пользователем. Также хорошо известны языки, в которых типы данных определяются автоматически, а не задаются пользователем. Каждой переменной, параметру, функции приписывается определённый тип данных. В этом случае для любого выражения возможность его выполнения и тип полученного значения могут быть определены без исполнения программы. Такой подход называют «статической типизацией». При этом правила обращения с переменными, выражениями и параметрами разных типов могут быть как очень строгими (С++), так и весьма либеральными (Си). Например, в классическом языке Си практически все типы данных совместимы — их можно применять совместно в любых выражениях, присваивать значение переменной одного типа переменной другого почти без ограничений. При таких операциях компилятор генерирует код, обеспечивающий преобразование типов, а логическая корректность такого преобразования остаётся на совести программиста. Подобные языки называют «языками со слабой типизацией». Противоположнось им — «языки с сильной типизацией», такие как Ада. В них каждая операция требует операндов строго заданных типов. Никакие автоматические преобразования типов не поддерживаются — их можно выполнить только явно, с помощью соответствующих функций и операций. Сильная типизация делает процесс программирования более сложным, но даёт в результате программы, содержащие заметно меньше труднообнаруживаемых ошибок.
На практике языки программирования поддерживают несколько моделей определения типов одновременно.
Базовые типы
Каждый язык программирования поддерживает один или несколько встроенных типов данных (базовых типов) (см. классификацию типов данных), кроме того, развитые языки программирования предоставляют программисту возможность описывать собственные типы данных, комбинируя или расширяя существующие.
Преимущества от использования типов данных
Классификация типов данных [2] [3]
Типы данных бывают следующие:
Процесс проверки и накладывания ограничений типов — контроля типов, может выполняться во время компилирования (статическая проверка) или во время выполнения (динамическая проверка).
Контроль типов также может быть строгим и слабым.
Типы и функции
Это третья статья в цикле «Теория категорий для программистов».
Категория типов и функций играет важную роль в программировании, так что давайте поговорим о том, что такое типы, и зачем они нам нужны.
Кому нужны типы?
В сообществе есть некоторое несогласие о преимуществах статической типизации против динамической и сильной типизации против слабой. Позвольте мне проиллюстрировать выбор типизации с помощью мысленного эксперимента. Представьте себе миллионы обезьян с клавиатурами, радостно жмущих случайные клавиши, которые пишут, компилируют и запускают программы.
С машинным языком, любая комбинация байтов производимая обезьянами будет принята и запущена. Но в высокоуровневых языках, высоко ценится то, что компилятор способен обнаружить лексические и грамматические ошибки. Многие программы будут просто отвергнуты, а обезьяны останутся без бананов, зато остальные будут иметь больше шансов быть осмысленными. Проверка типов обеспечивает еще один барьер против бессмысленных программ. Кроме того, в то время как в динамически типизированных языках несоответствия типов будут обнаружены только во время выполнения, в строго типизированных статически проверяемых языках несоответствия типов обнаруживаются во время компиляции, что отсеивает множество некорректных программ, прежде чем у них есть шанс быть запущенными.
Итак, вопрос в том, хотим ли мы, чтобы обезьяны были счастливы, или создавать корректные программы?
(прим. переводчика: не стоит оскорбляться, автор просто любит менее скучные метафоры, чем ГСЧ и «случайные последовательности байт», а не называет программистов обезьянами).
Обычно цель мысленного эксперимента с печатающими обезьянами — создание полного собрания сочинений Шекспира (прим. переводчика: или Война и Мир Толстого). Проверка орфографии и грамматики в цикле резко увеличит шансы на успех. Аналог проверки типов пойдет еще дальше: после того, как Ромео объявлен человеком, проверка типов убедится, что на нем не растут листья и что он не ловит фотоны своим мощным гравитационным полем.
Типы нужны для компонуемости
Теория категорий изучает композиции стрелок. Не любые две стрелки могут быть скомпонованы: целевой объект одной стрелки должен совпадать с исходным обьектом следующей. В программировании мы передаем результаты из одной функции в другую. Программа не будет работать, если вторая функция не может правильно интерпретировать данные, полученные с помощью первой. Обе функции должны подходить друг к другу, чтобы их композиция заработала. Чем сильнее система типов языка, тем лучше это подхождение можно описать и автоматически проверить.
Единственный серьезный аргумент, который я слышу против строгой статической типизации: она может отвергнуть некоторые программы, которые семантически верны. На практике это случается крайне редко (прим. переводчика: во избежания срача замечу, что тут автор не учел, или несогласен, что есть много стилей, и привычный программсистом на скриптовых языках duck-typing тоже имеет право на жизнь. С другой стороны, duck-typing возможен и в строгой системе типов через templates, traits, type classes, interfaces, много есть технологий, так что мнение автора нельзя считать строго неверным.) и, в любом случае, каждый язык содержит какой-то черный ход, чтобы обойти систему типов, когда это действительно необходимо. Даже Haskell имеет unsafeCoerce. Но такие конструкции должны использоваться разумно. Персонаж Франца Кафки, Грегор Замза, нарушает систему типов, когда он превращается в гигантского жука, и мы все знаем, как это кончилось (прим. переводчика: плохо 
.
Другой аргумент, который я часто слышу, в том, что строгая типизация накладывает слишком много нагрузки на программиста. Я могу сочувствовать этой проблеме, так как сам написал несколько обьявлений итераторов в С++, только вот есть технология, вывод типов, которая позволяет компилятору вывести большинство типов из контекста, в котором они используются. В С++, вы можете объявить переменную auto, и компилятор выведет тип за вас.
В Haskell, за исключением редких случаев, аннотации типа являются опциональными. Программисты, как правило, все равно их используют, потому что типы могут многое рассказать о семантике кода, и обьявления типов помогают понимать ошибки компиляции. Обычная практика в Haskell — начинать проект с разработки типов. Позже, аннотации типов являются основой для реализации и становятся гарантированными компилятором комментариями.
Строгая статическая типизация часто используется в качестве предлога для нетестирования кода. Иногда вы можете услышать, как Haskell-программисты говорят: «Если код собирается, он правильный.» Конечно, нет никакой гарантии, что программа, корректная с точки зрения типов, коректна в смысле правильного результата. В результате такого отношения в ряде исследований Haskell не стал сильно опережать остальные языки по качеству кода, как можно было бы ожидать. Кажется, что в коммерческих условиях необходимость чинить баги существует только до определенного уровня качества, что в основном связано с экономикой разработки программного обеспечения и толерантности конечного пользователя, и очень слабо связано с языком программирования или методологией разработки. Лучшим критерием было бы измерить, сколько проектов отстает от графика или поставляется с сильно сниженным функционалом.
Теперь, что касается утверждения, что модульное тестирование может заменить строгую типизацию. Рассмотрим общую практику рефакторинга в строго типизированных языках: изменение типа аргумента какой-либо функции. В сильно типизированных языках достаточно изменить декларацию этой функции, а затем исправить все ошибки сборки. В слабо типизированных языках, тот факт, что функция в теперь ожидает другие данные не может быть связан с вызывающей стороной.
Модульное тестирование может поймать некоторые из несоответствий, но тестирование практически всегда вероятностный, а не детерминированный процесс (прим. переводчика: возможно, имелся ввиду набор тестов: вы покрываете не все возможные входы, а некую репрезентативную выборку.) Тестирование — плохая замена доказательству корректности.
Что такое типы?
Простейшее описание типов: они представляют собой множества значений. Типу Bool (помните, конкретные типы начинаются с заглавной буквы в Haskell) соответствует множество из двух элементов: True и False. Тип Char — множество всех символов Unicode, например ‘a’ или ‘ą’.
Множества могут быть конечными или бесконечными. Тип String, который, по сути, синонимом списка Char, — пример бесконечного множества.
Когда мы обьявляем x, как Integer:
мы говорим, что это элемент множества целых чисел. Integer в Haskell — бесконечное множество, и может быть использовано для арифметики любой точности. Есть и конечное множество Int, которое соответствует машинному типу, как int в C++.
Есть некоторые тонкости, которые делают приравнивание типов к множествам сложным. Есть проблемы с полиморфными функциями, которые имеют цикличные определения, а также с тем, что вы не можете иметь множество всех множеств; но, как я и обещал, я не буду строгим математиком. Важно то, что есть категория множеств, которая называется Set, и мы с ней будем работать.
В Set, объекты — это множества, а морфизмы (стрелки) — функции.
Set — особая категория, потому что мы можем заглянуть внутрь ее объектов и это поможет многое интуитивно понять. Например, мы знаем, что пустое множество не имеет элементов. Мы знаем, что существуют специальные множества из одного элемента. Мы знаем, что функции отображают элементы одного множества в элементы другого. Они могут отображать два элемента в один, но не один элемент в два. Мы знаем, что тождественная функция отображает каждый элемент множества в себя, и так далее. Я планирую постепенно забывать всю эту информацию и вместо этого выразить все эти понятия в чисто категорийной форме, то есть в терминах объектов и стрелок.
В идеальном мире мы могли бы просто сказать, что типы в Haskell — множества, а функции в Haskell — математические функции между ними. Существует только одна маленькая проблема: математическая функция не выполняет какой-либо код — она знает только ответ. Функция в Haskell должна ответ вычислять. Это не проблема, если ответ может быть получен за конечное число шагов, каким бы большим оно ни было. Но есть некоторые вычисления, которые включают рекурсию, и те могут никогда не завершиться. Мы не можем просто запретить незавершающиется функции в Haskell потому, что различить, завершается функция, или нет — знаменитая проблема остановки — неразрешима. Вот почему ученые-компьютерщики придумали гениальную идею, или грязный хак, в зависимости от вашей точки зрения, — расширить каждый тип специальным значением, называнным bottom (прим. переводчика: этот термин (bottom) слышится как-то по-дурацки на русском, если кто знает хороший вариант, пожалуйста, предлагайте.), которое обозначается _|_ или в Unicode ⊥. Это «значение» соответствует незавершающемуся вычислению. Так функция, объявленная как:
может вернуть True, False, или _|_; последнее значит, что функция никогда не завершается.
Интересно, что, как только вы принимаете bottom в систему типов, удобно рассматривать каждую ошибку времени исполнения за bottom, и даже позволить функции возвращать bottom явно. Последнее, как правило, осуществляется с помощью выражения undefined:
Это определение проходит проверку типов потому, что undefined вычисляется в bottom, которое включено во все типы, в том числе и Bool. Можно даже написать:
Функции, которые могут возвращать bottom, называются частичными, в отличие от обычных функций, которые возвращают правильные результаты для всех возможных аргументов.
Зачем нам математическая модель?
Как программист, вы хорошо знакомы с синтаксисом и грамматикой языка программирования. Эти аспекты языка, как правило, формально описываются в самом начале спецификации языка. Но смысл и семантику языка гораздо труднее описать; это описание занимает намного больше страниц, редко достаточно формально, и почти никогда не полно. Отсюда никогда не заканчивающиеся дискуссии среди языковых юристов, и вся кустарная промышленность книг, посвященных толкованию тонкостей языковых стандартов.
Есть формальные средства для описания семантики языка, но из-за их сложности они в основном используются для упрощенных, академических языков, а не реальных гигантов промышленного программирования. Один из таких инструментов называется операционная семантика и описывает механику исполнения программы. Он определяет формализованный, идеализированный интерпретатор. Семантика промышленных языков, таких как C++, как правило, описывается с помощью неформального рассуждения, часто в терминах «абстрактной машины».
Проблема в том, что что о программах, использующих операционную семантику, очень трудно что-то доказать. Чтобы показать некое свойство программы вы, по сути, должны «запустить ее» через идеализированный интерпретатор.
Не важно, что программисты никогда формально не доказывают корректность. Мы всегда «думаем», что мы пишем правильные программы. Никто не сидит за клавиатурой, говоря: «О, я просто напишу несколько строк кода и посмотрю, что происходит.» (прим. переводчика: ах, если бы. ) Мы считаем, что код, который мы пишем, будет выполнять определенные действия, которые произведут желаемые результаты. Мы, как правило, очень удивлены, если это не так. Это означает, что мы действительно думаем о программах, которые мы пишем, и мы, как правило, делаем это, запуская интерпретатор в наших головах. Просто, очень трудно уследить за всеми переменными. Компьютеры хороши для исполнения программ, люди — нет! Если бы мы были, нам бы не понадобились компьютеры.
Но есть и альтернатива. Она называется денотационной семантикой и основана на математике. В денотационной семантике для каждой языковой конструкции описана математичесая интерпретация. Таким образом, если вы хотите доказать свойство программы, вы просто доказываете математическую теорему. Вы думаете, что доказывание теорем трудно, но на самом деле мы, люди, строили математические методы тысячи лет, так что есть множество накопленных знаний, которые можно использовать. Кроме того, по сравнению с теоремами, которые доказывают профессиональные математики, задачи, с которыми мы сталкиваемся в программировании, как правило, довольно просты, если не тривиальны. (прим. переводчика: для доказательства, автор не пытается обидеть программистов.)
Рассмотрим определение функции факториала в Haskell, языке, легко поддающемуся денотационной семантике:
Выражение [1..n] — это список целых чисел от 1 до n. Функция product умножает все элементы списка. Точно так, как определение факториала, взятое из учебника. Сравните это с C:
Нужно ли продолжать? (прим. переводчика: автор слегка схитрил, взяв библиотечную функцию в Haskell. На самом деле, хитрить было не нужно, честное описание по определению не сложнее):
Хорошо, я сразу признаю, что это был дешевый прием! Факториал имеет очевидное математическое определение. Проницательный читатель может спросить: Какова математическая модель для чтения символа с клавиатуры, или отправки пакета по сети? Долгое время это был бы неловкий вопрос, ведущий к довольно запутанным объяснениям. Казалось, денотационная семантика не подходит для значительного числа важных задач, которые необходимы для написания полезных программ, и которые могут быть легко решаемы операционной семантикой. Прорыв произошел из теории категорий. Еугенио Моджи обнаружил, что вычислительные эффекты могут быть преобразованы в монады. Это оказалось важным наблюдением, которое не только дало денотационной семантике новую жизнь и сделало чисто функциональные программы более удобными, но и дало новую информацию о традиционном программировании. Я буду говорить о монадах позже, когда мы разработаем больше категорийных инструментов.
Одним из важных преимуществ наличия математической модели для программирования является возможность выполнить формальное доказательство корректности программного обеспечения. Это может показаться не столь важным, когда вы пишете потребительский софт, но есть области программирования, где цена сбоя может быть огромной, или там, где человеческая жизнь находится под угрозой. Но даже при написании веб-приложений для системы здравоохранения, вы можете оценить ту мысль, что функции и алгоритмы из стандартной библиотеки языка Haskell идут в комплекте с доказательствами корректности.
Чистые и Грязные функции
То, что мы называем функциями в C++ или любом другом императивном языке, не то же самое, что математики называют функциями. Математическая функция — просто отображение значений в значения.
Мы можем реализовать математическую функцию на языке программирования: такая функция, имея входное значение будет рассчитать выходное значение. Функция для получения квадрата числа, вероятно, умножит входное значение само на себя. Она будет делать это при каждом вызове, и гарантированно произведет одинаковый результат каждый раз, когда она вызывается с одним и тем же аргументом. Квадрат числа не меняется с фазами Луны.
Кроме того, вычисление квадрата числа не должно иметь побочного эффекта, вроде выдачи вкусного ништячка вашей собаке. «Функция», которая это делает, не может быть легко смоделирована математической функцей.
В языках программирования функции, которые всегда дают одинаковый результат на одинаковых аргументах и не имеют побочных эффектов, называются чистыми. В чистом функциональном языке, наподобие Haskell, все функции чисты. Благодаря этому проще определить денотационную семантику этих языков и моделировать их с помощью теории категорий. Что касается других языков, то всегда можно ограничить себя чистым подмножеством, или размышлять о побочных эффектах отдельно. Позже мы увидим, как монады позволяют моделировать все виды эффектов, используя только чистые функции. В итоге мы ничего не теряем, ограничиваясь математическими функциями.
Примеры типов
Как только вы решите, что типы — это множества, вы можете придумать некоторые весьма экзотические примеры. Например, какой тип соответствует пустому множеству? Нет, это не void в C++, хотя этот тип называется Void в Haskell. Это тип, который не наполнен ни одним значением. Вы можете определить функцию, которая принимает Void, но вы никогда не сможете ее вызвать. Чтобы ее вызвать, вам придется обеспечить значение типа Void, а его там просто нет. Что касается того, что эта функция может вернуть — не существует никаких ограничений. Она может возвращать любой тип (хотя этого никогда не случится, потому что она не может быть вызвана). Другими словами, это функция, которая полиморфна по возвращаемому типу. Хаскеллеры назвали ее:
(прим. переводчика: на С++ такую функцию определить невозможно: в С++ у каждого типа есть хотя бы одно значение.)
(Помните, что a — это переменная типа, которая может быть любым типом.) Это имя не случайно. Существует более глубокая интерпретация типов и функций с точки зрения логики под названием изоморфизм Карри-Говарда. Тип Void представляет неправдивость, а функция absurd — утверждение, что из ложности следует что-нибудь, как в латинской фразе «ex falso sequitur quodlibet.» (прим. переводчика: из ложности следует что угодно.)
Далее идет тип, соответствующий одноэлементному множеству. Это тип, который имеет только одно возможное значение. Это значение просто «есть». Вы могли сразу его не признать, но это void в C++. Подумайте о функциях от и в этот тип. Функция из void всегда может быть вызвана. Если это чистая функция, она всегда будет возвращать один и тот же результат. Вот пример такой функции:
Вы можете подумать что эта функция принимает «ничего», но, как мы только что видели, функция, которая принимает «ничего» не может быть вызвана, потому что нет никакого значения, представляющего тип «ничего». Итак, что же эта функция принимает? Концептуально, она принимает фиктивное значение, у которого есть только единственный экземпляр, так что мы можем явно его не указывать в коде. В Haskell, однако, есть символ этого значения: пустая пара скобок (). Таким образом, из за забавного совпадения (или не совпадения?), вызов функции от void выглядит одинаково и в C++ и в Haskell. Кроме того, из-за любви Хаскеля к лаконичности, тот же символ () используется и для типа, конструктора и единственного значения, соответствующего одноэлементному множеству. Вот эта функция в Haskell:
Первая строка обьявляет, что f44 преобразует тип (), названный «единица», в тип Integer. Вторая строка определяет, что f44 с помощью паттерн-матчинга преобразует единственный конструктор для единицы, а именно () в число 44. Вы вызываете эту функцию, предоставляя значение ():
Обратите внимание, что каждая функция от единицы эквивалентна выбору одного элемента из целевого типа (здесь, выбирается Integer 44). На самом деле, вы можете думать о f44, как ином представлении числа 44. Это пример того, как мы можем заменить прямое упоминание элементов множества на функцию (стрелку). Функции из единицы в некий тип А находятся во взаимно-однозначном соответствии с элементами множества A.
А как насчет функций, возвращающих void, или, в Haskell, возвращающих единицу? В C++ такие функции используются для побочных эффектов, но мы знаем, что такие функции — не настоящие, в математическом смысле этого слова. Чистая функция, которая возвращает единицу, ничего не делает: она отбрасывает свой аргумент.
Математически, функция из множества А в одноэлементное множество отображает каждый элемент в единственный элемент этого множества. Для каждого А есть ровно одна такая функция. Вот она для Integer:
Вы даете ей любое целое число, и она возвращает единицу. Следуя духу лаконичности, Haskell позволяет использовать символ подчеркивания в качестве аргумента, который отбрасывается. Таким образом, не нужно придумывать для него название. Код выше можно переписать в виде:
Обратите внимание, что выполнение этой функции не только не зависит от значения, ей переданного, но и от типа аргумента.
Функции, которые могут быть определены одной и той же формулой для любого типа называются параметрически полиморфными. Вы можете реализовать целое семейство таких функций одним уравнением, используя параметр вместо конкретного типа. Как назвать полиморфную функцию из любого типа в единицу? Конечно, мы назовем ее unit:
В C++ вы бы реализовали ее так:
(прим. переводчика: дабы помочь компилятору оптимизировать ее в noop, лучше так):
Далее в «типологии типов» набор из двух элементов. В C++ он называется bool, а в Haskell, что не удивительно, Bool. Разница в том, что в C++ bool является встроенным типом, в то время как в Haskell он может быть определен следующим образом:
(Читать это определение стоит так: Bool может быть или True или False.) В принципе, можно было бы описать этот тип и в C++:
Но C++ перечисление на самом деле целое число. Можно было бы использовать C++11 «class enum», но тогда пришлось бы уточнять значение именем класса: bool::true или bool::false, не говоря уже о необходимости включать соответствующий заголовок в каждом файле, который его использует.
Чистые функции из Bool просто выбирают два значения из целевого типа, одно, соответствующее True и другое — False.