Rundtur i F#
Det bästa sättet att lära sig om F# är att läsa och skriva F#-kod. Den här artikeln fungerar som en genomgång av några av de viktigaste funktionerna i F# och ger dig några kodfragment som du kan köra på datorn. Mer information om hur du konfigurerar en utvecklingsmiljö finns i Komma igång.
Det finns två huvudsakliga begrepp i F#: funktioner och typer. Denna turné betonar funktioner i språket som ingår i dessa två begrepp.
Köra koden online
Om du inte har F# installerat på datorn kan du köra alla exempel i webbläsaren med Try F# i Fable. Fable är en dialekt av F# som körs direkt i webbläsaren. Om du vill visa exemplen som följer i REPL kan du titta på Exempel > Learn > Tour of F# i den vänstra menyraden i Fable REPL.
Funktioner och moduler
De mest grundläggande delarna i alla F#-program är funktioner som är ordnade i moduler. Funktioner utför arbete med indata för att skapa utdata, och de ordnas under Moduler, vilket är det primära sättet att gruppera saker i F#. De definieras med bindningenlet, vilket ger funktionen ett namn och definierar dess argument.
module BasicFunctions =
/// You use 'let' to define a function. This one accepts an integer argument and returns an integer.
/// Parentheses are optional for function arguments, except for when you use an explicit type annotation.
let sampleFunction1 x = x*x + 3
/// Apply the function, naming the function return result using 'let'.
/// The variable type is inferred from the function return type.
let result1 = sampleFunction1 4573
// This line uses '%d' to print the result as an integer. This is type-safe.
// If 'result1' were not of type 'int', then the line would fail to compile.
printfn $"The result of squaring the integer 4573 and adding 3 is %d{result1}"
/// When needed, annotate the type of a parameter name using '(argument:type)'. Parentheses are required.
let sampleFunction2 (x:int) = 2*x*x - x/5 + 3
let result2 = sampleFunction2 (7 + 4)
printfn $"The result of applying the 2nd sample function to (7 + 4) is %d{result2}"
/// Conditionals use if/then/elif/else.
///
/// Note that F# uses white space indentation-aware syntax, similar to languages like Python.
let sampleFunction3 x =
if x < 100.0 then
2.0*x*x - x/5.0 + 3.0
else
2.0*x*x + x/5.0 - 37.0
let result3 = sampleFunction3 (6.5 + 4.5)
// This line uses '%f' to print the result as a float. As with '%d' above, this is type-safe.
printfn $"The result of applying the 3rd sample function to (6.5 + 4.5) is %f{result3}"
let bindningar är också hur du binder ett värde till ett namn, ungefär som en variabel på andra språk. let bindningar är oföränderliga som standard, vilket innebär att när ett värde eller en funktion är bunden till ett namn kan det inte ändras på plats. Detta står i kontrast till variabler i andra språk, som är föränderliga, vilket innebär att deras värden kan ändras när som helst. Om du behöver en föränderlig bindning kan du använda let mutable ... syntax.
module Immutability =
/// Binding a value to a name via 'let' makes it immutable.
///
/// The second line of code compiles, but 'number' from that point onward will shadow the previous definition.
/// There is no way to access the previous definition of 'number' due to shadowing.
let number = 2
// let number = 3
/// A mutable binding. This is required to be able to mutate the value of 'otherNumber'.
let mutable otherNumber = 2
printfn $"'otherNumber' is {otherNumber}"
// When mutating a value, use '<-' to assign a new value.
//
// Note that '=' is not the same as this. Outside binding values via 'let', '=' is used to test equality.
otherNumber <- otherNumber + 1
printfn $"'otherNumber' changed to be {otherNumber}"
Tal, booleska värden och strängar
Som .NET-språk stöder F# samma underliggande primitiva typer som finns i .NET.
Så här representeras olika numeriska typer i F#:
module IntegersAndNumbers =
/// This is a sample integer.
let sampleInteger = 176
/// This is a sample floating point number.
let sampleDouble = 4.1
/// This computed a new number by some arithmetic. Numeric types are converted using
/// functions 'int', 'double' and so on.
let sampleInteger2 = (sampleInteger/4 + 5 - 7) * 4 + int sampleDouble
/// This is a list of the numbers from 0 to 99.
let sampleNumbers = [ 0 .. 99 ]
/// This is a list of all tuples containing all the numbers from 0 to 99 and their squares.
let sampleTableOfSquares = [ for i in 0 .. 99 -> (i, i*i) ]
// The next line prints a list that includes tuples, using an interpolated string.
printfn $"The table of squares from 0 to 99 is:\n{sampleTableOfSquares}"
Så här ser booleska värden och grundläggande villkorslogik ut:
module Booleans =
/// Booleans values are 'true' and 'false'.
let boolean1 = true
let boolean2 = false
/// Operators on booleans are 'not', '&&' and '||'.
let boolean3 = not boolean1 && (boolean2 || false)
// This line uses '%b'to print a boolean value. This is type-safe.
printfn $"The expression 'not boolean1 && (boolean2 || false)' is %b{boolean3}"
Så här ser grundläggande strängmanipulering ut:
module StringManipulation =
/// Strings use double quotes.
let string1 = "Hello"
let string2 = "world"
/// Strings can also use @ to create a verbatim string literal.
/// This will ignore escape characters such as '\', '\n', '\t', etc.
let string3 = @"C:\Program Files\"
/// String literals can also use triple-quotes.
let string4 = """The computer said "hello world" when I told it to!"""
/// String concatenation is normally done with the '+' operator.
let helloWorld = string1 + " " + string2
// This line uses '%s' to print a string value. This is type-safe.
printfn "%s" helloWorld
/// Substrings use the indexer notation. This line extracts the first 7 characters as a substring.
/// Note that like many languages, Strings are zero-indexed in F#.
let substring = helloWorld[0..6]
printfn $"{substring}"
Tupplar
Tupplar är en stor sak i F#. De är en gruppering av namnlösa men ordnade värden som kan behandlas som själva värden. Tänk på dem som värden som aggregeras från andra värden. De har många användningsområden, till exempel att enkelt returnera flera värden från en funktion eller gruppera värden för viss ad hoc-bekvämlighet.
module Tuples =
/// A simple tuple of integers.
let tuple1 = (1, 2, 3)
/// A function that swaps the order of two values in a tuple.
///
/// F# Type Inference will automatically generalize the function to have a generic type,
/// meaning that it will work with any type.
let swapElems (a, b) = (b, a)
printfn $"The result of swapping (1, 2) is {(swapElems (1,2))}"
/// A tuple consisting of an integer, a string,
/// and a double-precision floating point number.
let tuple2 = (1, "fred", 3.1415)
printfn $"tuple1: {tuple1}\ttuple2: {tuple2}"
Du kan också skapa struct tupplar. Dessa samverkar också helt med C#7/Visual Basic 15 tupplar, som också struct är tupplar:
/// Tuples are normally objects, but they can also be represented as structs.
///
/// These interoperate completely with structs in C# and Visual Basic.NET; however,
/// struct tuples are not implicitly convertible with object tuples (often called reference tuples).
///
/// The second line below will fail to compile because of this. Uncomment it to see what happens.
let sampleStructTuple = struct (1, 2)
//let thisWillNotCompile: (int*int) = struct (1, 2)
// Although you can
let convertFromStructTuple (struct(a, b)) = (a, b)
let convertToStructTuple (a, b) = struct(a, b)
printfn $"Struct Tuple: {sampleStructTuple}\nReference tuple made from the Struct Tuple: {(sampleStructTuple |> convertFromStructTuple)}"
Det är viktigt att observera att eftersom struct tupplar är värdetyper kan de inte implicit konverteras till referenstupplar eller vice versa. Du måste uttryckligen konvertera mellan en referens och en struct-tuppeln.
Pipelines
Röroperatorn |> används i stor utsträckning vid bearbetning av data i F#. Med den här operatorn kan du upprätta "pipelines" av funktioner på ett flexibelt sätt. I följande exempel går vi igenom hur du kan dra nytta av dessa operatorer för att skapa en enkel funktionell pipeline:
module PipelinesAndComposition =
/// Squares a value.
let square x = x * x
/// Adds 1 to a value.
let addOne x = x + 1
/// Tests if an integer value is odd via modulo.
///
/// '<>' is a binary comparison operator that means "not equal to".
let isOdd x = x % 2 <> 0
/// A list of 5 numbers. More on lists later.
let numbers = [ 1; 2; 3; 4; 5 ]
/// Given a list of integers, it filters out the even numbers,
/// squares the resulting odds, and adds 1 to the squared odds.
let squareOddValuesAndAddOne values =
let odds = List.filter isOdd values
let squares = List.map square odds
let result = List.map addOne squares
result
printfn $"processing {numbers} through 'squareOddValuesAndAddOne' produces: {squareOddValuesAndAddOne numbers}"
/// A shorter way to write 'squareOddValuesAndAddOne' is to nest each
/// sub-result into the function calls themselves.
///
/// This makes the function much shorter, but it's difficult to see the
/// order in which the data is processed.
let squareOddValuesAndAddOneNested values =
List.map addOne (List.map square (List.filter isOdd values))
printfn $"processing {numbers} through 'squareOddValuesAndAddOneNested' produces: {squareOddValuesAndAddOneNested numbers}"
/// A preferred way to write 'squareOddValuesAndAddOne' is to use F# pipe operators.
/// This allows you to avoid creating intermediate results, but is much more readable
/// than nesting function calls like 'squareOddValuesAndAddOneNested'
let squareOddValuesAndAddOnePipeline values =
values
|> List.filter isOdd
|> List.map square
|> List.map addOne
printfn $"processing {numbers} through 'squareOddValuesAndAddOnePipeline' produces: {squareOddValuesAndAddOnePipeline numbers}"
/// You can shorten 'squareOddValuesAndAddOnePipeline' by moving the second `List.map` call
/// into the first, using a Lambda Function.
///
/// Note that pipelines are also being used inside the lambda function. F# pipe operators
/// can be used for single values as well. This makes them very powerful for processing data.
let squareOddValuesAndAddOneShorterPipeline values =
values
|> List.filter isOdd
|> List.map(fun x -> x |> square |> addOne)
printfn $"processing {numbers} through 'squareOddValuesAndAddOneShorterPipeline' produces: {squareOddValuesAndAddOneShorterPipeline numbers}"
/// Lastly, you can eliminate the need to explicitly take 'values' in as a parameter by using '>>'
/// to compose the two core operations: filtering out even numbers, then squaring and adding one.
/// Likewise, the 'fun x -> ...' bit of the lambda expression is also not needed, because 'x' is simply
/// being defined in that scope so that it can be passed to a functional pipeline. Thus, '>>' can be used
/// there as well.
///
/// The result of 'squareOddValuesAndAddOneComposition' is itself another function which takes a
/// list of integers as its input. If you execute 'squareOddValuesAndAddOneComposition' with a list
/// of integers, you'll notice that it produces the same results as previous functions.
///
/// This is using what is known as function composition. This is possible because functions in F#
/// use Partial Application and the input and output types of each data processing operation match
/// the signatures of the functions we're using.
let squareOddValuesAndAddOneComposition =
List.filter isOdd >> List.map (square >> addOne)
printfn $"processing {numbers} through 'squareOddValuesAndAddOneComposition' produces: {squareOddValuesAndAddOneComposition numbers}"
Det tidigare exemplet använde många funktioner i F#, inklusive listbearbetningsfunktioner, förstklassiga funktioner och partiella program. Även om det här är avancerade begrepp bör det vara tydligt hur enkelt funktioner kan användas för att bearbeta data när du skapar pipelines.
Listor, matriser och sekvenser
Listor, matriser och sekvenser är tre primära samlingstyper i F#-kärnbiblioteket.
Listor är ordnade, oföränderliga samlingar av element av samma typ. De är singly länkade listor, vilket innebär att de är avsedda för uppräkning, men ett dåligt val för slumpmässig åtkomst och sammanlänkning om de är stora. Detta står i kontrast till Listor på andra populära språk, som vanligtvis inte använder en singly länkad lista för att representera listor.
module Lists =
/// Lists are defined using [ ... ]. This is an empty list.
let list1 = [ ]
/// This is a list with 3 elements. ';' is used to separate elements on the same line.
let list2 = [ 1; 2; 3 ]
/// You can also separate elements by placing them on their own lines.
let list3 = [
1
2
3
]
/// This is a list of integers from 1 to 1000
let numberList = [ 1 .. 1000 ]
/// Lists can also be generated by computations. This is a list containing
/// all the days of the year.
///
/// 'yield' is used for on-demand evaluation. More on this later in Sequences.
let daysList =
[ for month in 1 .. 12 do
for day in 1 .. System.DateTime.DaysInMonth(2017, month) do
yield System.DateTime(2017, month, day) ]
// Print the first 5 elements of 'daysList' using 'List.take'.
printfn $"The first 5 days of 2017 are: {daysList |> List.take 5}"
/// Computations can include conditionals. This is a list containing the tuples
/// which are the coordinates of the black squares on a chess board.
let blackSquares =
[ for i in 0 .. 7 do
for j in 0 .. 7 do
if (i+j) % 2 = 1 then
yield (i, j) ]
/// Lists can be transformed using 'List.map' and other functional programming combinators.
/// This definition produces a new list by squaring the numbers in numberList, using the pipeline
/// operator to pass an argument to List.map.
let squares =
numberList
|> List.map (fun x -> x*x)
/// There are many other list combinations. The following computes the sum of the squares of the
/// numbers divisible by 3.
let sumOfSquares =
numberList
|> List.filter (fun x -> x % 3 = 0)
|> List.sumBy (fun x -> x * x)
printfn $"The sum of the squares of numbers up to 1000 that are divisible by 3 is: %d{sumOfSquares}"
Matriser är samlingar med fast storlek och föränderliga samlingar av element av samma typ. De stöder snabb slumpmässig åtkomst av element och är snabbare än F#-listor eftersom de bara är sammanhängande minnesblock.
module Arrays =
/// This is The empty array. Note that the syntax is similar to that of Lists, but uses `[| ... |]` instead.
let array1 = [| |]
/// Arrays are specified using the same range of constructs as lists.
let array2 = [| "hello"; "world"; "and"; "hello"; "world"; "again" |]
/// This is an array of numbers from 1 to 1000.
let array3 = [| 1 .. 1000 |]
/// This is an array containing only the words "hello" and "world".
let array4 =
[| for word in array2 do
if word.Contains("l") then
yield word |]
/// This is an array initialized by index and containing the even numbers from 0 to 2000.
let evenNumbers = Array.init 1001 (fun n -> n * 2)
/// Sub-arrays are extracted using slicing notation.
let evenNumbersSlice = evenNumbers[0..500]
/// You can loop over arrays and lists using 'for' loops.
for word in array4 do
printfn $"word: {word}"
// You can modify the contents of an array element by using the left arrow assignment operator.
//
// To learn more about this operator, see: https://learn.microsoft.com/dotnet/fsharp/language-reference/values/index#mutable-variables
array2[1] <- "WORLD!"
/// You can transform arrays using 'Array.map' and other functional programming operations.
/// The following calculates the sum of the lengths of the words that start with 'h'.
///
/// Note that in this case, similar to Lists, array2 is not mutated by Array.filter.
let sumOfLengthsOfWords =
array2
|> Array.filter (fun x -> x.StartsWith "h")
|> Array.sumBy (fun x -> x.Length)
printfn $"The sum of the lengths of the words in Array 2 is: %d{sumOfLengthsOfWords}"
Sekvenser är en logisk serie med element, alla av samma typ. Dessa är en mer allmän typ än Listor och matriser, som kan vara din "vy" i alla logiska serier med element. De sticker också ut eftersom de kan vara lata, vilket innebär att element endast kan beräknas när de behövs.
module Sequences =
/// This is the empty sequence.
let seq1 = Seq.empty
/// This a sequence of values.
let seq2 = seq { yield "hello"; yield "world"; yield "and"; yield "hello"; yield "world"; yield "again" }
/// This is an on-demand sequence from 1 to 1000.
let numbersSeq = seq { 1 .. 1000 }
/// This is a sequence producing the words "hello" and "world"
let seq3 =
seq { for word in seq2 do
if word.Contains("l") then
yield word }
/// This is a sequence producing the even numbers up to 2000.
let evenNumbers = Seq.init 1001 (fun n -> n * 2)
let rnd = System.Random()
/// This is an infinite sequence which is a random walk.
/// This example uses yield! to return each element of a subsequence.
let rec randomWalk x =
seq { yield x
yield! randomWalk (x + rnd.NextDouble() - 0.5) }
/// This example shows the first 100 elements of the random walk.
let first100ValuesOfRandomWalk =
randomWalk 5.0
|> Seq.truncate 100
|> Seq.toList
printfn $"First 100 elements of a random walk: {first100ValuesOfRandomWalk}"
Rekursiva funktioner
Bearbetning av samlingar eller sekvenser av element utförs vanligtvis med rekursion i F#. Även om F# har stöd för loopar och imperativ programmering är rekursion att föredra eftersom det är lättare att garantera korrekthet.
Kommentar
I följande exempel används mönstermatchningen via match uttrycket. Den här grundläggande konstruktionen beskrivs senare i den här artikeln.
module RecursiveFunctions =
/// This example shows a recursive function that computes the factorial of an
/// integer. It uses 'let rec' to define a recursive function.
let rec factorial n =
if n = 0 then 1 else n * factorial (n-1)
printfn $"Factorial of 6 is: %d{factorial 6}"
/// Computes the greatest common factor of two integers.
///
/// Since all of the recursive calls are tail calls,
/// the compiler will turn the function into a loop,
/// which improves performance and reduces memory consumption.
let rec greatestCommonFactor a b =
if a = 0 then b
elif a < b then greatestCommonFactor a (b - a)
else greatestCommonFactor (a - b) b
printfn $"The Greatest Common Factor of 300 and 620 is %d{greatestCommonFactor 300 620}"
/// This example computes the sum of a list of integers using recursion.
///
/// '::' is used to split a list into the head and tail of the list,
/// the head being the first element and the tail being the rest of the list.
let rec sumList xs =
match xs with
| [] -> 0
| y::ys -> y + sumList ys
/// This makes 'sumList' tail recursive, using a helper function with a result accumulator.
let rec private sumListTailRecHelper accumulator xs =
match xs with
| [] -> accumulator
| y::ys -> sumListTailRecHelper (accumulator+y) ys
/// This invokes the tail recursive helper function, providing '0' as a seed accumulator.
/// An approach like this is common in F#.
let sumListTailRecursive xs = sumListTailRecHelper 0 xs
let oneThroughTen = [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10]
printfn $"The sum 1-10 is %d{sumListTailRecursive oneThroughTen}"
F# har också fullt stöd för tail call-optimering, vilket är ett sätt att optimera rekursiva anrop så att de är lika snabba som en loopkonstruktion.
Registrera och diskriminerade unionstyper
Post- och unionstyper är två grundläggande datatyper som används i F#-kod och är vanligtvis det bästa sättet att representera data i ett F#-program. Även om detta gör att de liknar klasser på andra språk, är en av deras främsta skillnader att de har strukturell likhetssemantik. Det innebär att de är "internt" jämförbara och likhet är enkelt - kontrollera bara om det ena är lika med det andra.
Poster är en samling namngivna värden med valfria medlemmar (till exempel metoder). Om du är bekant med C# eller Java bör dessa kännas som POCO:er eller POJO:er – bara med strukturell likhet och mindre ceremoni.
module RecordTypes =
/// This example shows how to define a new record type.
type ContactCard =
{ Name : string
Phone : string
Verified : bool }
/// This example shows how to instantiate a record type.
let contact1 =
{ Name = "Alf"
Phone = "(206) 555-0157"
Verified = false }
/// You can also do this on the same line with ';' separators.
let contactOnSameLine = { Name = "Alf"; Phone = "(206) 555-0157"; Verified = false }
/// This example shows how to use "copy-and-update" on record values. It creates
/// a new record value that is a copy of contact1, but has different values for
/// the 'Phone' and 'Verified' fields.
///
/// To learn more, see: https://learn.microsoft.com/dotnet/fsharp/language-reference/copy-and-update-record-expressions
let contact2 =
{ contact1 with
Phone = "(206) 555-0112"
Verified = true }
/// This example shows how to write a function that processes a record value.
/// It converts a 'ContactCard' object to a string.
let showContactCard (c: ContactCard) =
c.Name + " Phone: " + c.Phone + (if not c.Verified then " (unverified)" else "")
printfn $"Alf's Contact Card: {showContactCard contact1}"
/// This is an example of a Record with a member.
type ContactCardAlternate =
{ Name : string
Phone : string
Address : string
Verified : bool }
/// Members can implement object-oriented members.
member this.PrintedContactCard =
this.Name + " Phone: " + this.Phone + (if not this.Verified then " (unverified)" else "") + this.Address
let contactAlternate =
{ Name = "Alf"
Phone = "(206) 555-0157"
Verified = false
Address = "111 Alf Street" }
// Members are accessed via the '.' operator on an instantiated type.
printfn $"Alf's alternate contact card is {contactAlternate.PrintedContactCard}"
Du kan också representera poster som structs. Detta görs med attributet [<Struct>] :
[<Struct>]
type ContactCardStruct =
{ Name : string
Phone : string
Verified : bool }
Diskriminerade fackföreningar (DUs) är värden som kan vara ett antal namngivna formulär eller fall. Data som lagras i typen kan vara ett av flera distinkta värden.
module DiscriminatedUnions =
/// The following represents the suit of a playing card.
type Suit =
| Hearts
| Clubs
| Diamonds
| Spades
/// A Discriminated Union can also be used to represent the rank of a playing card.
type Rank =
/// Represents the rank of cards 2 .. 10
| Value of int
| Ace
| King
| Queen
| Jack
/// Discriminated Unions can also implement object-oriented members.
static member GetAllRanks() =
[ yield Ace
for i in 2 .. 10 do yield Value i
yield Jack
yield Queen
yield King ]
/// This is a record type that combines a Suit and a Rank.
/// It's common to use both Records and Discriminated Unions when representing data.
type Card = { Suit: Suit; Rank: Rank }
/// This computes a list representing all the cards in the deck.
let fullDeck =
[ for suit in [ Hearts; Diamonds; Clubs; Spades] do
for rank in Rank.GetAllRanks() do
yield { Suit=suit; Rank=rank } ]
/// This example converts a 'Card' object to a string.
let showPlayingCard (c: Card) =
let rankString =
match c.Rank with
| Ace -> "Ace"
| King -> "King"
| Queen -> "Queen"
| Jack -> "Jack"
| Value n -> string n
let suitString =
match c.Suit with
| Clubs -> "clubs"
| Diamonds -> "diamonds"
| Spades -> "spades"
| Hearts -> "hearts"
rankString + " of " + suitString
/// This example prints all the cards in a playing deck.
let printAllCards() =
for card in fullDeck do
printfn $"{showPlayingCard card}"
Du kan också använda DU:er som unionsorganisationer med en enda ärendediskriminering för att hjälpa till med domänmodellering över primitiva typer. Ofta används strängar och andra primitiva typer för att representera något och får därför en viss betydelse. Men om du bara använder den primitiva representationen av data kan det leda till att ett felaktigt värde tilldelas av misstag! Att representera varje typ av information som en distinkt enstaka ärendeunion kan framtvinga korrekthet i det här scenariot.
// Single-case DUs are often used for domain modeling. This can buy you extra type safety
// over primitive types such as strings and ints.
//
// Single-case DUs cannot be implicitly converted to or from the type they wrap.
// For example, a function which takes in an Address cannot accept a string as that input,
// or vice versa.
type Address = Address of string
type Name = Name of string
type SSN = SSN of int
// You can easily instantiate a single-case DU as follows.
let address = Address "111 Alf Way"
let name = Name "Alf"
let ssn = SSN 1234567890
/// When you need the value, you can unwrap the underlying value with a simple function.
let unwrapAddress (Address a) = a
let unwrapName (Name n) = n
let unwrapSSN (SSN s) = s
// Printing single-case DUs is simple with unwrapping functions.
printfn $"Address: {address |> unwrapAddress}, Name: {name |> unwrapName}, and SSN: {ssn |> unwrapSSN}"
Som exemplet ovan visar måste du uttryckligen packa upp det för att få det underliggande värdet i en enda falldiskriminerad union.
Dessutom stöder DU:er även rekursiva definitioner, så att du enkelt kan representera träd och rekursiva data. Så här kan du till exempel representera ett binärt sökträd med exists och insert funktioner.
/// Discriminated Unions also support recursive definitions.
///
/// This represents a Binary Search Tree, with one case being the Empty tree,
/// and the other being a Node with a value and two subtrees.
///
/// Note 'T here is a type parameter, indicating that 'BST' is a generic type.
/// More on generics later.
type BST<'T> =
| Empty
| Node of value:'T * left: BST<'T> * right: BST<'T>
/// Check if an item exists in the binary search tree.
/// Searches recursively using Pattern Matching. Returns true if it exists; otherwise, false.
let rec exists item bst =
match bst with
| Empty -> false
| Node (x, left, right) ->
if item = x then true
elif item < x then (exists item left) // Check the left subtree.
else (exists item right) // Check the right subtree.
/// Inserts an item in the Binary Search Tree.
/// Finds the place to insert recursively using Pattern Matching, then inserts a new node.
/// If the item is already present, it does not insert anything.
let rec insert item bst =
match bst with
| Empty -> Node(item, Empty, Empty)
| Node(x, left, right) as node ->
if item = x then node // No need to insert, it already exists; return the node.
elif item < x then Node(x, insert item left, right) // Call into left subtree.
else Node(x, left, insert item right) // Call into right subtree.
Eftersom DUs låter dig representera den rekursiva strukturen i trädet i datatypen är det enkelt att arbeta med den här rekursiva strukturen och garanterar korrekthet. Det stöds också i mönstermatchning, som du ser nedan.
Mönstermatchning
Mönstermatchning är F#-funktionen som möjliggör korrekthet för att arbeta med F#-typer. I exemplen ovan har du förmodligen märkt en hel del match x with ... syntax. Den här konstruktionen gör det möjligt för kompilatorn, som kan förstå "formen" av datatyper, att tvinga dig att ta hänsyn till alla möjliga fall när du använder en datatyp via det som kallas fullständig mönstermatchning. Detta är otroligt kraftfullt för korrekthet, och kan skickligt användas för att "lyfta" vad som normalt skulle vara ett körningsproblem i ett kompileringstidsbekymmer.
module PatternMatching =
/// A record for a person's first and last name
type Person = {
First : string
Last : string
}
/// A Discriminated Union of 3 different kinds of employees
type Employee =
| Engineer of engineer: Person
| Manager of manager: Person * reports: List<Employee>
| Executive of executive: Person * reports: List<Employee> * assistant: Employee
/// Count everyone underneath the employee in the management hierarchy,
/// including the employee. The matches bind names to the properties
/// of the cases so that those names can be used inside the match branches.
/// Note that the names used for binding do not need to be the same as the
/// names given in the DU definition above.
let rec countReports(emp : Employee) =
1 + match emp with
| Engineer(person) ->
0
| Manager(person, reports) ->
reports |> List.sumBy countReports
| Executive(person, reports, assistant) ->
(reports |> List.sumBy countReports) + countReports assistant
Något som du kanske har märkt är användningen av _ mönstret. Detta är känt som Jokertecken mönster, vilket är ett sätt att säga "Jag bryr mig inte vad något är". Även om det är praktiskt kan du kringgå fullständig mönstermatchning av misstag och inte längre dra nytta av kompileringstidsframtvinganden om du inte är försiktig med att använda _. Det används bäst när du inte bryr dig om vissa delar av en förmultnad typ när mönstermatchning, eller den sista satsen när du har räknat upp alla meningsfulla fall i ett mönstermatchningsuttryck.
I följande exempel används fallet _ när en parsningsåtgärd misslyckas.
/// Find all managers/executives named "Dave" who do not have any reports.
/// This uses the 'function' shorthand to as a lambda expression.
let findDaveWithOpenPosition(emps : List<Employee>) =
emps
|> List.filter(function
| Manager({First = "Dave"}, []) -> true // [] matches an empty list.
| Executive({First = "Dave"}, [], _) -> true
| _ -> false) // '_' is a wildcard pattern that matches anything.
// This handles the "or else" case.
/// You can also use the shorthand function construct for pattern matching,
/// which is useful when you're writing functions which make use of Partial Application.
let private parseHelper (f: string -> bool * 'T) = f >> function
| (true, item) -> Some item
| (false, _) -> None
let parseDateTimeOffset = parseHelper DateTimeOffset.TryParse
let result = parseDateTimeOffset "1970-01-01"
match result with
| Some dto -> printfn "It parsed!"
| None -> printfn "It didn't parse!"
// Define some more functions which parse with the helper function.
let parseInt = parseHelper Int32.TryParse
let parseDouble = parseHelper Double.TryParse
let parseTimeSpan = parseHelper TimeSpan.TryParse
Aktiva mönster är en annan kraftfull konstruktion att använda med mönstermatchning. De gör att du kan partitionera indata i anpassade formulär och dela upp dem på anropsplatsen för mönstermatchning. De kan också parametriseras, vilket gör det möjligt att definiera partitionen som en funktion. Om du expanderar föregående exempel för att stödja aktiva mönster ser det ut ungefär så här:
let (|Int|_|) = parseInt
let (|Double|_|) = parseDouble
let (|Date|_|) = parseDateTimeOffset
let (|TimeSpan|_|) = parseTimeSpan
/// Pattern Matching via 'function' keyword and Active Patterns often looks like this.
let printParseResult = function
| Int x -> printfn $"%d{x}"
| Double x -> printfn $"%f{x}"
| Date d -> printfn $"%O{d}"
| TimeSpan t -> printfn $"%O{t}"
| _ -> printfn "Nothing was parse-able!"
// Call the printer with some different values to parse.
printParseResult "12"
printParseResult "12.045"
printParseResult "12/28/2016"
printParseResult "9:01PM"
printParseResult "banana!"
Alternativ
Ett specialfall med typer av diskriminerade unioner är alternativtypen, vilket är så användbart att det är en del av F#-kärnbiblioteket.
Alternativtypen är en typ som representerar ett av två fall: ett värde eller ingenting alls. Det används i alla scenarier där ett värde kan bero på en viss åtgärd eller inte. Detta tvingar dig sedan att ta hänsyn till båda fallen, vilket gör det till ett problem med kompileringstid snarare än ett körningsproblem. Dessa används ofta i API:er där null används för att representera "ingenting" i stället, vilket eliminerar behovet av att oroa NullReferenceException sig för under många omständigheter.
module OptionValues =
/// First, define a zip code defined via Single-case Discriminated Union.
type ZipCode = ZipCode of string
/// Next, define a type where the ZipCode is optional.
type Customer = { ZipCode: ZipCode option }
/// Next, define an interface type that represents an object to compute the shipping zone for the customer's zip code,
/// given implementations for the 'getState' and 'getShippingZone' abstract methods.
type IShippingCalculator =
abstract GetState : ZipCode -> string option
abstract GetShippingZone : string -> int
/// Next, calculate a shipping zone for a customer using a calculator instance.
/// This uses combinators in the Option module to allow a functional pipeline for
/// transforming data with Optionals.
let CustomerShippingZone (calculator: IShippingCalculator, customer: Customer) =
customer.ZipCode
|> Option.bind calculator.GetState
|> Option.map calculator.GetShippingZone
Enheter
F#:s typsystem innehåller möjligheten att tillhandahålla kontext för numeriska literaler via Måttenheter. Med måttenheter kan du associera en numerisk typ till en enhet, till exempel Meter, och låta funktioner utföra arbete på enheter i stället för numeriska literaler. Detta gör det möjligt för kompilatorn att kontrollera att de typer av numeriska literaler som skickas i är meningsfulla under en viss kontext, vilket eliminerar körningsfel som är associerade med den typen av arbete.
module UnitsOfMeasure =
/// First, open a collection of common unit names
open Microsoft.FSharp.Data.UnitSystems.SI.UnitNames
/// Define a unitized constant
let sampleValue1 = 1600.0<meter>
/// Next, define a new unit type
[<Measure>]
type mile =
/// Conversion factor mile to meter.
static member asMeter = 1609.34<meter/mile>
/// Define a unitized constant
let sampleValue2 = 500.0<mile>
/// Compute metric-system constant
let sampleValue3 = sampleValue2 * mile.asMeter
// Values using Units of Measure can be used just like the primitive numeric type for things like printing.
printfn $"After a %f{sampleValue1} race I would walk %f{sampleValue2} miles which would be %f{sampleValue3} meters"
F#Core-biblioteket definierar många SI-enhetstyper och enhetskonverteringar. Mer information finns i namnområdet FSharp.Data.UnitSystems.SI.UnitSymbols.
Objektprogrammering
F# har fullt stöd för objektprogrammering via klasser, gränssnitt, abstrakta klasser, arv och så vidare.
Klasser är typer som representerar .NET-objekt, som kan ha egenskaper, metoder och händelser som medlemmar.
module DefiningClasses =
/// A simple two-dimensional Vector class.
///
/// The class's constructor is on the first line,
/// and takes two arguments: dx and dy, both of type 'double'.
type Vector2D(dx : double, dy : double) =
/// This internal field stores the length of the vector, computed when the
/// object is constructed
let length = sqrt (dx*dx + dy*dy)
// 'this' specifies a name for the object's self-identifier.
// In instance methods, it must appear before the member name.
member this.DX = dx
member this.DY = dy
member this.Length = length
/// This member is a method. The previous members were properties.
member this.Scale(k) = Vector2D(k * this.DX, k * this.DY)
/// This is how you instantiate the Vector2D class.
let vector1 = Vector2D(3.0, 4.0)
/// Get a new scaled vector object, without modifying the original object.
let vector2 = vector1.Scale(10.0)
printfn $"Length of vector1: %f{vector1.Length}\nLength of vector2: %f{vector2.Length}"
Det är också enkelt att definiera generiska klasser.
module DefiningGenericClasses =
type StateTracker<'T>(initialElement: 'T) =
/// This internal field store the states in a list.
let mutable states = [ initialElement ]
/// Add a new element to the list of states.
member this.UpdateState newState =
states <- newState :: states // use the '<-' operator to mutate the value.
/// Get the entire list of historical states.
member this.History = states
/// Get the latest state.
member this.Current = states.Head
/// An 'int' instance of the state tracker class. Note that the type parameter is inferred.
let tracker = StateTracker 10
// Add a state
tracker.UpdateState 17
Om du vill implementera ett gränssnitt kan du använda antingen interface ... with syntax eller ett objektuttryck.
module ImplementingInterfaces =
/// This is a type that implements IDisposable.
type ReadFile() =
let file = new System.IO.StreamReader("readme.txt")
member this.ReadLine() = file.ReadLine()
// This is the implementation of IDisposable members.
interface System.IDisposable with
member this.Dispose() = file.Close()
/// This is an object that implements IDisposable via an Object Expression
/// Unlike other languages such as C# or Java, a new type definition is not needed
/// to implement an interface.
let interfaceImplementation =
{ new System.IDisposable with
member this.Dispose() = printfn "disposed" }
Vilka typer som ska användas
Förekomsten av klasser, poster, diskriminerade fackföreningar och tupplar leder till en viktig fråga: vilken ska du använda? Som det mesta i livet beror svaret på dina omständigheter.
Tupplar är bra för att returnera flera värden från en funktion och använda en ad hoc-mängd värden som ett värde i sig.
Poster är ett "steg upp" från Tupplar, med namngivna etiketter och stöd för valfria medlemmar. De är bra för en låg ceremoni representation av data under överföring genom ditt program. Eftersom de har strukturell likhet är de lätta att använda med jämförelse.
Diskriminerade fackföreningar har många användningsområden, men den viktigaste fördelen är att kunna använda dem tillsammans med mönstermatchning för att ta hänsyn till alla möjliga "former" som en data kan ha.
Klasser är bra av ett stort antal orsaker, till exempel när du behöver representera information och även koppla den informationen till funktioner. Som tumregel är det en stor fördel att använda klasser och principerna för objektorienterad programmering när du har funktioner som är begreppsmässigt knutna till vissa data. Klasser är också den datatyp som föredras när de samverkar med C# och Visual Basic, eftersom dessa språk använder klasser för nästan allt.
Nästa steg
Nu när du har sett några av de primära funktionerna i språket bör du vara redo att skriva dina första F#-program! Läs Komma igång för att lära dig hur du konfigurerar utvecklingsmiljön och skriver kod.
Se även språkreferensen för F# för att se en omfattande samling konceptuellt innehåll på F#.
Feedback
Kommer snart: Under hela 2024 kommer vi att fasa ut GitHub-problem som feedbackmekanism för innehåll och ersätta det med ett nytt feedbacksystem. Mer information finns i: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Skicka och visa feedback för