从 Java 和 JavaScript 来学习 Haskell 和 Groovy（DSL）

这是《从 Java 和 JavaScript 来学习 Haskell 和 Groovy》系列的第四篇。

首先来理解 DSL。

DSL（Domain Specific Language）指的是一定应用领域内的计算机语言，它可以不强大，它可以只能在一定的领域内生效（和 GPL 相比，GPL 是 General Purpose Language），表达仅限于该领域，但是它对于特定领域简洁、清晰，包含针对特定领域的优化。

当我们面对各种各样的特定需求的时候，一个通用的语言往往不能高效地提供解决问题的路径，相应的 DSL 并不是并非要解决所有的问题，但是它只关注于某一个小领域，以便解决那一个小领域的问题就好了。比如 HTML，只用于网页渲染，出了这个圈子它什么都不做，但是用来表达网页的内容却很擅长，有很多内置的标签来表达有预定义含义的内容；再比如 SQL，只能写数据库相关的操作语句，但是很适合用来描述要查询什么样的一个数据集合，要对数据集合中的元素做什么样的操作。

先来看 Java。用 Java 写 DSL 是可能的，但是写高效和简洁的 DSL 是困难的。原因在于它的语法限制，必须严谨的括号组合，不支持脚本方式执行代码等等。

首先讲讲链式调用。这也不是 Java 特有的东西，只不过 Java 的限制太多，能帮助 DSL 的特性很少，第一个能想到的就是它而已。比如这样的代码，组织起 html 文本来显得有层次、有条理：

document
  .html()
    .body()
      .p()
        .text("context 1")
      .end()
      .p()
        .text("context 2")
      .end()
    .end()
  .end()
.creat();

链式调用还有一个令人愉快的特性是泛型传递，我在这篇文章中介绍过，可以约束写 DSL 的人使用正确的类型。

其次是嵌套函数，这也不是 Java 特有的东西，它和链式调用组成了 DSL 最基本的实现形式：

new Map(
  city("Beijing", x1, y1),
  city("Shanghai", x2, y2),
  city("Guangzhou", x3, y3)
);

值得一提的是 Java 的闭包，可以说闭包是融合了管道操作和集合操作美感的，谈 DSL 不能不谈闭包。但是，直到 014 年 4 月 JSR-335 才正式 final release，不能不说这个来得有点晚。有了闭包，有了 Lambda 表达式（其实本质就是匿名函数），也就有了使用函数式编程方式在 Java 中思考的可能。

考虑一下排序的经典例子，可以自定义 Comparator<T> 接口的实现，从而对特定对象列表进行排序。对于这样的类 T：

public class T {
	public Integer val;
}

可以使用匿名的 Comparable 实现类来简化代码：

Collections.sort(list, new Comparator<T>() {
	@Override
	public int compare(T o1, T o2) {
		return o1.val.compareTo(o2.val);
	}
});

但是如果使用 JDK8 的 Lambda 表达式，代码就简化为：

Collections.sort(list, (x, y) -> y - x);

更加直观，简洁。

那么为什么 (x,y) -> y-x 这样的 Lambda 表达式可以被识别为实现了 Comparator 接口呢？

原来这个接口的定义利用了这样的语法糖：

@FunctionalInterface
public interface Comparator<T> {
    ...
}

这个 @FunctionalInterface 的注解，是可以用来修饰 “函数接口” 的，函数接口要求整个接口中只有一个非 java.lang.Object 中定义过的抽象的方法（就是没有具体实现的方法，且方法签名没有在 java.lang.Object 类中出现过，因为所有类都会实现自 java.lang.Object 的，那么该类中已定义的方法可以认为已经有默认实现，接口中再出现就不是抽象方法了）。

好，有了这一点知识以后还是回头看这个 Comparator 接口的定义，有这样两个抽象方法：

int compare(T o1, T o2);
boolean equals(Object obj);

那么按照刚才的说法，其中的 equals 方法是在 java.lang.Object 中出现过的，不算，在考察函数接口的合法性时，其实只有一个 compare 这一个抽象方法。

顺便加一句吐槽。该接口还有几个方法的 default 实现，“接口的默认方法”，为了在增加行为的情况下，考虑向下兼容，总不能把 Comparator 把接口改成抽象类吧，于是搞了这样一个语法糖，但是它是如此地毁曾经建立的三观，接口已经可以不再是纯粹的抽象了。

接着来看 JavaScript 的 DSL。其实就 DSL 的实现而言，Java 和 JavaScript 来实现并没有非常多的区别，最大的区别可能是，JavaScript 中，function 可以成为一等公民，因此能够写更加灵活的形式：

new Wrapper([1, 2, 5, 3, 4])
  .filter(filterFunc)
  .map(mapFunc)
  .sort()
  .zipWith([7, 8, 9, 10, 11]);

再给一个高阶函数（Curry 化）的例子：

var logic = new Logic()
  .whenTrue(exp1)
  .whenFalse(exp2);

console.log(logic.test(3>2));

动态语言和丰富语法糖的关系，Groovy 是非常适合用来写 DSL 的。一方面是因为语法糖的关系，万物皆对象，省掉不少累赘的括号，代码看起来比较自然，接近自然语言；另一方面是有不少语言特性，比如 MethodMissing，帮助写出简洁的 DSL。下面分别说明，例子大多来自这个官网页面。

// equivalent to: take(2.pills).of(chloroquinine).after(6.hours)
take 2.pills of chloroquinine after 6.hours

看到上面这个，因为简简单单的语法糖，就使得代码如此接近自然语言，是否有很心旷神怡的感觉？

这个是个更复杂一些的例子：

show = { println it }
square_root = { Math.sqrt(it) }

def please(action) {
  [the: { what ->
    [of: { n -> action(what(n)) }]
  }]
}

// equivalent to: please(show).the(square_root).of(100)
please show the square_root of 100
// ==> 10.0

上面定义了 show 和 square_root 的闭包，然后在 please 方法中，调用返回了一个对象，可以继续调用 the 方法，其结果可以继续调用 of 方法。action 是 please 方法的闭包参数，square_root 是 the 方法的闭包参数。挺有趣的，好好品味一下。

再有这个我曾经举过的例子，生成 HTML 树，利用的就是 MethodMissing（执行某一个方法的时候，如果该方法不存在，就可以跳到特定的统一的某个方法上面去），这样避免了写一大堆无聊方法的问题：

def page = new MarkupBuilder()
page.html {
  head { title 'Hello' }
  body {
    a ( href:'http://...' ) { 'this is a link' }
  }
}

当然了，Groovy 已经内置了一大堆常用的 builder，比如这个 JsonBuilder：

JsonBuilder builder = new JsonBuilder()
builder.records {
  car {
        name 'HSV Maloo'
        make 'Holden'
        year 2006
        country 'Australia'
        record {
            type 'speed'
            description 'production pickup truck with speed of 271kph'
        }
  }
}
String json = JsonOutput.prettyPrint(builder.toString())

利用元编程的一些特性，也可以让一些本来没有的方法和功能，出现在特定的对象上面，从而支持 DSL。比如 Categories，这个，我在前面一篇 《元编程》中已经介绍过了。

最后来说 Haskell。

作为语言特性的一部分，利用（1）模式匹配的守护语句和（2）List Comprehension 带来的条件分类，免去了 if-else 的累赘，对于逻辑的表达，可以极其简约。

关于上面（1）模式匹配的部分，《元编程》中已经有过介绍，下面给一个（2）List Comprehension 的经典例子，快排：

quicksort :: (Ord a) => [a] -> [a]
quicksort [] = []
quicksort (x:xs) =
  let smallerSorted = quicksort [a | a <- xs, a <= x]
       biggerSorted = quicksort [a | a <- xs, a > x]
  in smallerSorted ++ [x] ++ biggerSorted

上面这个快排算法，清晰，而且简洁。相比以前用 Java 写的快排，用 Haskell 写真是太酷了。

前文已经介绍过了高阶函数的使用，但是在 Haskell 中，所有的函数都可以理解为，每次调用最多都只接受一个参数，如果有多个参数怎么办？把它化简为多次调用的嵌套，而非最后一次调用，都可视为高阶函数（返回函数的函数）。比如：

Prelude> :t max
max :: Ord a => a -> a -> a

上面描述的调用本质决定了为什么它的结构是 a->a->a：接受一个类型 a 的参数，再接受一个类型 a 的参数，最终返回的类型和入参相同。

也就是说，这两者是等价的：

max 1 2
(max 1) 2

继续谈论和 DSL 相关的语言特性，尾递归和惰性求值。

对于尾递归不了解的朋友可以先参考维基百科上的解释。如果递归函数的递归调用自己只发生在最后一步，并且程序可以把这一步的入栈操作给优化掉，也就是最终可以使用常量栈空间的，那么就可以说这个程序/语言是支持尾递归的。

它有什么好处？因为可以使用常量栈空间了，这就意味着再也没有递归深度的限制了。

不过话说回来，Haskell 是必须支持尾递归的。因为对于常规语言，如果面临递归工作栈过深的问题，可以优化为循环解决问题；但是在 Haskell 中，是没有循环语法的，这就意味着必须用尾递归来解决这个本来得用循环才能解决的问题。

给一个例子，利用尾递归，我们自己来实现 list 求长度的函数：

len :: (Num b) => [a] -> b
len [] = 0
len (_:xs) = 1 + len xs

然后是惰性求值，直到最后一步，非要求值不可前，不做求值的操作。听起来简单，但是只有 Haskell 是真正支持惰性求值的，其他的语言最多是在很局限的范围内，基于优化语言运行性能的目的，运行时部分采用惰性求值而已。

有了惰性求值，可以写出一些和无限集合之间的互操作，比如：

sum (takeWhile (<10) (filter odd (map (^2) [1..])))

这是对于正整数序列（无限集合）中的每个元素，平方以后再判断奇偶性，只取奇数的结果，最后再判断是否小于 10，最后再把满足条件的这些结果全部加起来。

当然，利用语法糖，可以把上面讨厌的嵌套给拉平，从而去掉那些恼人的括号：

sum . takeWhile (<10) . filter odd . map (^2) $ [1..]

两者功能上没有任何区别。

下一篇，也预计是最后一篇，我想着重介绍一下整体的角度来看时，编程范型的部分。

文章未经特殊标明皆为本人原创，未经许可不得用于任何商业用途，转载请保持完整性并注明来源链接 《四火的唠叨》