Workshop JSFP - SEMCOMP 2021

Transcript

1. Engenheira de software & cientista da computação Programming languages, crypto, web Gêmeos ascendente em escorpião Sometimes speaker, sometimes community manager, always shitposter Ana Luiza Portello Bastos
2. • Um pouco de história • O que é o paradigma • Jargões comuns
4. QUIZ
7. TURING MACHINE Em 1936 o Allan Turing formalizou um modelo abstrato de um computador chamado "Turing Machine"
8. TURING MACHINE Memória estados e transição
9. TURING MACHINE Em 1936 o Allan Turing formalizou um modelo abstrato de um computador chamado "Turing Machine"
10. TURING MACHINE - Alfabeto, Semantica - Programming languagens são equivalentes a uma turing machine!
11. CALCULO LAMBDA O sistema formal do calculo lambda foi definido nos anos 30 pelo Alonzo Church para explorar a computabilidade com definição de funções e recursão.
12. LAMBDA CALCULUS λx . x + 1 (a) (head) (body) (outra expressao) expressão A solução de um problema é feita por meio de funções, usando uma implementação um conjunto de primitivas e regras pra construir esses primitivas
13. A cabeça define uma função e seus parametros formais(x), e o corpo a expressão (x + 1). Função que recebe x a qual adiciona x a 1 λx . x + 1 (a) (head) (body) (outra expressao) expressão
14. CALCULO LAMBDA 1932 - "A set of postulates for the foundation of logic" 1936 - untyped lambda calculus 1940 - typed lambda calculus 1960 - Passam a aplicar o sistema lógico em linguagens de programação
15. (+ 1 2) (defun mult2 (x) x * 2)
16. TURING MACHINE 1937 - Provou equivalencia ao calculo lambda em termos de computabilidade "Tese de church-turing"
17. Mas até poucos anos atrás computadores não eram tão rapidos quanto hoje em dia e tinham bem pouco poder de processamento. Pra isso era importante utilizar linguagens que possibilitassem uma economia na memória e para isso linguagens imperativas que lidavam bem com a memória e faziam tarefas de forma procedural ficaram em alta.
20. SMALLTALK Allan Kay pensou em uma forma de tornar código imperativo mais modular
21. SMALLTALK - Mensagens - Objetos / Prototypes - Estado controlado - Metodos Privados
22. “We were after the C++ programmers. We managed to drag a lot of them about halfway to Lisp.” Guy Steele, co-author of the Java language specification
23. IMPERATIVA Sequencia de instruções que alteram o estado do programa a medida que são executadas
24. IMPERATIVA int total number1 number2; number1 = 5; number2 = 10; total = number1 + number2
25. IMPERATIVA
26. OO Classe cupcake Instancias Props: Ser fofinho
27. OO Massa do cupcake tem um estado(self ou this) Esse estado é MUTAVEL E os metodos vão constantemente mudar esse estado Existe uma ordem pra que tudo seja feito(É imperativo)
28. DECLARATIVAS - Descreve o "o que" ao invés do "como" - Descreve do "input" os valores do "output" ao invés de pensar na manipulação de variaveis na memoria.
29. DECLARATIVA Normalmente fazemos uma massa doce com proporcoes x de leite, farinha e açucar Fermento faz a massa crescer A massa cresce 30 por minutos ate ficar boa pra assar O forno é o lugar em que assamos bolo A forma ideal é diferente para se queremos bolo, cupcake ou pão Por assar entendemos colocar a massa sob uma temperatura de 200c ou por 40 minutos no microondas.
30. FUNÇOES - Código que pode ser executado mais de uma vez - Relação entre input e output
31. FUNÇOES - Você se lembra de aprender sobre f(x) na escola? - O que é equação y = f(x)? f(x) = 2x^3 + 3
32. FUNÇOES - Supondo que o valor de x é 2. Se você coloca em uma equação o valor fica 11. - 11 é o retorno da função f(2), que representaria o y na img
33. FUNCIONAL
34. OOP x FUNCIONAL - Criar codigo claro - Ser flexível ao crescimento do código - Ser bug-free
35. OOP x FUNCIONAL - Dados e comportamento são separados - OOP muda estado enquanto fp faz os dados fluirem - Um é declarativo outro imperativo - Base teorica por trás
36. OOP x FUNCIONAL Foco do programador Como executar tarefas (algoritmos) e como controlar alterações no estado. Informações que é desejada e que transformações são necessárias. Alterações de estado Importante. Inexistente. Ordem de execução Importante. Baixa importância. Controle de fluxo primária Loop, condições, e chamadas de função (método). Chamadas de função, incluindo a recursão. Unidade principal de manipulação Instâncias das classes ou estruturas. Funções como objetos de primeira classe e coleções de dados. https://docs.microsoft.com/pt-br/dotnet/standard/linq/functional-vs-imperative-programming
37. FUNCIONAL
38. FUNCIONAL
39. FUNCIONAL
41. JS Pode ter • Partial application • Pipeline • Pattern Matching Tem • HOF • Funções anonimas • Loops declarativos(map, filter, reduce, flatmap)
43. λx x*2
45. Produtivo Seguro
46. JS pode ser mais produtivo mas certamente não é tão seguro quando falamos de mutabilidade de estado.
47. • Mil bibliotecas diferentes • Atualizações melhorando a linguagem • Padrões de codigo • Já que as mutações não são seguras podemos procurar aplicar padrões que garantem um código mais bug free
48. https://medium.com/outsystems-engineering/programming-without-state-chaos-6b3dbbd58b7e
49. https://medium.com/outsystems-engineering/programming-without-state-chaos-6b3dbbd58b7e
50. https://medium.com/outsystems-engineering/programming-without-state-chaos-6b3dbbd58b7e
51. https://medium.com/outsystems-engineering/programming-without-state-chaos-6b3dbbd58b7e
52. SEEEE… tentassemos garantir um pouco de predictabilidade da linguagem talvés podemos tornar o código mais seguro...
53. https://medium.com/outsystems-engineering/programming-without-state-chaos-6b3dbbd58b7e Se funções fossem 100% independente não teriamos patifarias escondidas. Isso é similar ao que a gente vê como funções matematicas, input e um output. Esse estilo chama-se
54. https://medium.com/outsystems-engineering/programming-without-state-chaos-6b3dbbd58b7e - Mutações de qualquer varíavel ou objeto - Logs - I/O - Banco de dados - API - Fazer trigger de algum processo
55. https://medium.com/outsystems-engineering/programming-without-state-chaos-6b3dbbd58b7e
56. IDEPOTENCIA Em funções puramente matematicas não existe a possibilidade de chamar a mesma função com os mesmos valores duas vezes e dar diferentes resultados
63. PUREZA • São Idepotentes • Não tem side-efffects
64. PUREZA Quando as funções são puras, ou seja, independentes de estado ou do ambiente, não precisamos dar a mínima importância para quando ou onde elas serão computadas.
74. https://medium.com/outsystems-engineering/programming-without-state-chaos-6b3dbbd58b7e
75. https://medium.com/outsystems-engineering/programming-without-state-chaos-6b3dbbd58b7e
76. Funções com uma única responsabilidade desacopladas!!!
77. IMUTABILIDADE INT: 1 REF 21909 COUNT COUNT++
78. IMUTABILIDADE INT: 2 REF 21909
79. INT: 1 REF 21909 COUNT INC INT: 2 REF 21909
81. CONTA CLIENTE TRANSACAO LIST PONTOS ENDERECO TRANSACAO TRANSACAO
83. https://danlebrero.com/2019/03/06/java-with-a-clojure-mindset/
84. - O dominio do que é estado e o que é logica - Pequenas modificações tocam um estado espalhado pela aplicação - Em caso de algo falhar, ou concorrencia estamos mais prunes a erros
87. CONTA CLIENTE TRANSACA O LIST PONTOS ENDERECO TRANSACAO TRANSACAO TRANSACAO
92. IMUTABILIDADE
96. • O estado aumenta a complexidade e torna dificil de "reason about" problemas locais. • A solução é isolar o estado e aumentar o codigo puro • Se você precisa de umestado local, encapsule-o em funções puras. • Side Effects são necessarios, mas podem ficar isolados e abstraidos • Testar funções puras é só questão de checar um valor de retorno!
97. MOTIVACAO • Mantenabilidade de código • Menos bugs • Testar se torna uma tarefa facil! • Muito mais facil lidar com estado! • Front end: estado imutavel, declaratividade • Lidar com o caos que é o estado
98. NA PRATICA As vezes você vai precisar sacrificar pureza por performance, limitações da linguagem ou por simplicidade. Nesse caso o ideal é tentar encapsular o estado ou tentar de alguma forma isolar o efeito colateral.
99. https://medium.com/outsystems-engineering/programming-without-state-chaos-6b3dbbd58b7e
100. NA PRATICA Se em programação funcional tudo são funções como lidamos com estas funções? A ideia é que cada uma delas tenha uma unica responsabilidade dentro de um contexto
101. QUIZ RESULTS
103. • Em linguagens procedurais nossas computações envolvem nosso código separado em modulos operando em dados. • Já em linguagens orientadas a objetos encapsulamos nosso código e dados para que eles interajam entre si por meio de mensagens.
107. Independentes Puras Dados fluem nelas
110. COMPOSICAO FUNCAO INPUT OUTPUT
111. FUNCAO1 INPUT OUTPUT FUNCAO2 OUTPUT
112. COMPOSICAO COMP (FN1 + FN2) INPUT OUTPUT
113. COMPOSICAO Aluno foi aprovado? • Fazer a média dos trabalhos e provas • Incrementa 1 se o aluno tem nota de participação • Se for maior que 6 está provado
114. COMPOSICAO Lista de notas => Aplicar a média => Checa se deve incrementar 1 => Passou?
115. COMPOSICAO gte(6)(inc(mean(list)))
116. COMPOSICAO isAprovado(list) IsAprovado = list => gte(6)(inc(mean(list)))
117. FUNÇOES f(x) = x + 1 g(x) = x * 2 f . g
118. PIPE Pipeline em ciência da computação é todo tipo de processamento de dados conectado em série em que a saída de um elemento é a entrada do proximo similar ao pipe do UNIX.
119. PIPE list => mean => inc => gte(6)
120. Resolver com PIPE! Aluno foi aprovado? • Fazer a média dos trabalhos e provas • Incrementa 1 se o aluno tem nota de participação • Se for maior que 6 está provado
121. PIPE
122. PIPE
123. PIPE
124. condition ? expr1 : expr2
130. HOF A ideia de que funções são entidades primarias. Elas são tratadas como valores e usados como dados! - Passadas como paramentros - Passadas como resposta de uma função
131. HOF const doubleSum = (a, b) => (a + b) * 2;
132. HOF Agora a função subtrai os valores e faz o double const doubleSum = (a, b) => (a - b) * 2;
133. Essas funções são parecidas, a unica diferença é o operador. Se podemos tratar funções como valores e passa-los como argumentos, pq não passar a operação por argumento?
134. HOF doubleOperator(+, 3, 1); // 8 doubleOperator(-, 3, 1); // 8
140. Como resolver com JS? Quero a soma dos valores + taxa de 10% que são maiores que 500
144. DICA - Qual parte é recursiva? - Qual parte é a condição de saida
145. to𝑡𝑎𝑙= (1+(3+(5+(7+9)))) 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙= (1+(3+(5+16))) 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙= (1+(3+21)) 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙= (1+24) 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙= 25
146. Fazer uma função que calcula fatorial
147. O que acontece se colocar um numero mto grande?
148. - Ao invés de Loops, iterações declarativas. - Ao invés de design patterns, componentização - Novos fluxos de trabalho: pipelines, pattern matching, partial application, laziness, currying.
151. CREDITS: This presentation template was created by Slidesgo, including icons by Flaticon and infographics & images by Freepik Perguntas? hello@anabastos.me anabastos.dev Contact @naluhh anabastos