Môj kód Programovanie v príkladoch

Preč s implicitnými konverziami

2021-01-29
Design kódu
   

Scala dokáže určité funkcie zavolať automaticky (implicitne) ako konverzie z typu A do B. V niektorých prípadoch sa bez implicitnej konverzie ani nedá zaobísť (napríklad pri Magnet patterne), dnes sa však implicitné konverzie považujú za anti-pattern (rovnako aj Magnet pattern). Implicity sami o sebe sú naopak veľmi užitočné, no treba sa ich naučiť používať dobre. Bohužiaľ, implicitné konverzie už ako anti-pattern padajú vhod odporcom Scaly, ktorí toto “zlo” zovšeobecňujú na implicity globálne a nakoniec aj na Scalu ako takú. Pozrieme sa na to, prečo sa na implicitné konverzie nazerá cez prsty a čo s tým robiť.

Čo je to vlastne konverzia

Konverzia je obyčajná funkcia A => B s jedným argumentom typu A, a vracia výsledok typu B. Existujú implicitné a explicitné konverzie. Implicitné robí prekladač automaticky, keď treba a má na to podmienky. Explicitné robí programátor sám.

Napríklad väčšina populárnych jazykov dokáže implicitne skonvertovať “menšie” numerické typy na “väčšie”, napr. Integer na Long; alebo Float na Double. Takáto konverzia nikde nie je definovaná, prekladač ju má v sebe väčšinou “zabudovanú”. Konverzia sa realizuje často bez informovania programátora, pretože ide o “bezpečnú” operáciu. Totiž - nestráca sa tým žiadna informácia.

Explicitná konverzia sa však väčšinou vyžaduje v opačnom prípade - teda ak nie je “bezpečné” alebo jasné ako typ A previesť na typ B. Niektoré jazyky majú na to špeciálnu syntax, ako napr. v jazyku C sa explicitná konverzia robí ako (int)3.14; v Scale by to bolo 3.14.toInt.

Jazyk Scala, na rozdiel od väčšiny populárnych jazykov, umožňuje programátorovi napísať vlastné implicitné konverzie. Príklad:

import scala.language.implicitConversions

def sumUp(values: Int*): Int = values.sum

implicit def doubleToInt(d: Double): Int = d.toInt

// Scala automaticky zavolá doubleToInt pre každú hodnotu  
sumUp(1.6, 2.4, 4.0, 35)
sumUp(1, 2, 3) // alebo ju nezavolá ak netreba

Konverziou doubleToInt sme “naučili” Scalu prevádzať Double => Int implicitne. Všade tam, kde sa očakáva Int a my máme k dispozícii len Double, prekladač ho automaticky prevedie na Int, aj keď ide o “nebezpečnú” operáciu.

Subtyping ako konverzia

V predchádzajúcom príklade sme videli príklad “nebezpečnej” implicitnej konverzie, je preto namieste opýtať sa - aké sú “dobré” implicitné konverzie? Pri numerických typoch je to jasné - nemali by sme strácať presnosť pri prevode. Ale vo všeobecnosti si to žiada hlbšie vysvetlenie.

Poďme sa pozrieť ďalej, na mechanizmus s názvom subtyping. Subtyping totiž - na naše prekvapenie - dosť pripomína implicitné konverzie.

Napríklad v OOP: dedičnosť umožňuje vytvárať podtypy - teda odvodené typy od svojich rodičov. Podtypy sa však dajú vytvoriť aj inak: implementáciou interface, alebo použitím tzv. Mixin-u, ktorý do triedy “vkladá” funkcionalitu bez dedenia. Subtyping je teda mechanizmom nielen v OOP.

Medzi hlavným typom (rodičom) a odvodeným typom (dieťaťom) je akási súvislosť. Túto súvislosť môžme využiť pri substitúcii jedného za druhého. Dostávame sa tak ku substitučnému princípu, ktorý dobre popísala Barbara Liskov v roku 1994. Jedná sa preto o Liskovej substitučný princíp, a má aj svoje významné písmeno L aj v akronyme SOLID (princípy dobrého designu v OOP). Hovorí:

Subtype Requirement: Let $\phi(x)$ be a property provable about objects $x$ of type $B$. Then $\phi(y)$ should be true for objects $y$ of type $A$ where $A$ is a subtype of $B$.

Znamená to, že ak A <: B (A je podtypom B), tak od A môžme očakávať rovnaké vlastnosti ako má typ B (vlastnosti $\phi$). Teda všetko to, čo vie “rodič”, by malo vedieť aj “dieťa”. A preto v programovacích jazykoch vieme implementovať substitúciu, čiže nahradenie A za B, bez explicitnej drámy. Napríklad:

class B 
class A extends B

val a: A = new A()
val b: B = a  // substitúcia

Čo nám to pripomína? Implicitnú konverziu! Áno, je to tak - na “subtyping” dá nazerať aj ako na konverziu, pretože ak A <: B, tak vždy vieme skonvertovať A na typ B.

Keď si ešte spomínate na príklad implicitnej konverzie doubleToInt vyššie, dá sa implementovať aj pomocou subtypingu:

case class SInt(int: Int)
case class SDouble(dbl: Double) extends SInt(dbl.toInt)

def sumUp(values: SInt*): Int = values.map(_.int).sum

sumUp(SDouble(1.6), SDouble(2.4), SDouble(4.0), SDouble(35))
sumUp(SInt(1), SInt(2), SInt(3))

Dobrá konverzia

Teraz sme už pripravení zamyslieť sa nad tým, čo znamená “dobrá” konverzia.

Tak ako je to v prípade Double a Int? Je skutočne Double podtypom Int? Nie, je to skôr naopak. Každý Int môže byť aj Double (pretože Double má väčší rozsah a naviac vie poňať aj desatinné čísla), môžme bezpečne predpokladať vzťah Int <: Double. Liskovej substitučný princíp však nevyžaduje skutočný technický subtyping, princíp hovorí len o vlastnostiach - teda platí vtedy, ak vlastnosti typu Double má aj typ Int.

Z tohto príkladu intuitívne vieme vycítiť, aká je to “dobrá” - bezpečná - implicitná konverzia:

  • nesmie byť porušený Liskovej substitučný princíp (nevyžadujeme “technický” subtyping).
  • funkcia musí byť úplná (total) - pre všetky hodnoty argumentu musí existovať výsledok
  • funkcia by mala byť referenčne transparentná (nemá “side effect”)

Ak máme dobrú konverziu, tak jej implicitnosť veci naozaj uľahčuje a nie sťažuje. Avšak, nie je jednoduché toto zabezpečiť v jazyku samotnom. Programátor na to všetko musí myslieť sám. Aj preto jazyková podpora implicitnej konverzie sa zdá byť výsledkom prehnanej optimistickej dôvery v programátora ;)

Problémy implicitnej konverzie

A je to tu. Konečne si ukážeme príklady, na ktorých snáď bude jasne vidno, prečo sa od implicitnej konverzie upúšťa.

Za čo môže programátor

Programátor môže za to, keď je konverzia “zlá” - teda nesprávne napísaná. Väčšinou sa jedná o “technické” problémy:

Porušenie Liskovej substitučného princípu

Patrí tu spomínaný príklad konverzie Double => Int, alebo String => Int, či String => URL (pretože platí skôr URL <: String než naopak) apod.

Neúplná funkcia (“non-total” alebo “partial” function)

Keď nevieme previesť úplne každú hodnotu typu A na typ B, jedná sa o “partial” (neúplnú) funkciu. Aj keď technicky vieme vždy zabezpečiť, aby sa “neplatné hodnoty” prevádzali na nejakú predvolenú hodnotu, nie je to vždy správne riešenie. A nie vždy sa to aj dá.

implicit def stringToBoolean(s: String): Boolean = {
  s.toUpperCase match {
    case "TRUE" => true
    case "FALSE" => false
  }
}

K neúplnosti funkcie prispievajú aj výnimky, ktoré konverzia môže potenciálne vyhodiť (v predchádzajúcom prípade hrozí výnimka scala.MatchError). Človeka môže napadnúť, že by sa konverzie dali napísať aj tak, aby nevyhadzovali výnimky a návratový typ B by obaľovali napr. do Try:

import scala.util.Try

implicit def stringToBoolean(s: String): Try[Boolean] = Try {
  s.toUpperCase match {
    case "TRUE" => true
    case "FALSE" => false
  }
}

Avšak týmto krokom už meníme očakávaný typ B na nejaký Try[B] a ak by sme chceli použiť výsledok, museli by sme meniť aj vstupný argument metódy, kde očakávame použitie implicitnej konverzie:

//def print(s: String, indent: Boolean): Unit = ...
def print(s: String, indent: Try[Boolean]): Unit = ...

To kladie nezmyselné nároky na definíciu metódy print, pretože z jej pohľadu je Try úplne nepotrebný.

Referenčne netransparentná funkcia (funkcia so “side-effect”-ami)

“Side effect” je každá akcia, ktorá spôsobí zmenu stavu, ktorý nie je vytvorený aj “zničený” v danej funkcii - teda stav, ktorý nie je “lokálny”. Výpis na obrazovku, čítanie zo súboru či z klávesnice, poslanie správy aktorovi, atď. nie sú zmeny lokálneho stavu, ide teda o side-effect-y.

Príklad:

implicit def hostToInetAddress(host: String): InetAddress = {
  // side effect je napríklad čítanie súboru /etc/hosts z disku!
  InetAddress.getByName(host) 
}

Za čo nemôže programátor

Okrem týchto relatívne technických problémov existujú ďalšie problémy, za ktoré programátor ani tak nemôže. Sú to problémy spojené so “skrývaním” chovania, ktoré prispievajú k neprehľadnosti či nejasnosti toho, ako sa program naozaj skompiluje.

Predstavme si napríklad, že v konfigurácii máme uloženú názov a URL nejakej služby:

trait Service

trait Configuration {
  def serviceName: String
  def serviceURL: String
}
val config: Configuration = ...

def findService(serviceName: String): Option[Service] = ...
def findService(serviceURL: URL): Option[Service] = ...


implicit def stringToURL(s: String): URL = ...
val service = findService(config.serviceURL) // ktorá metóda sa zavolá?

Táto chyba je relatívne dobre viditeľná, ale kompilátor sa sťažovať vôbec nebude. V tomto prípade sa žiadna konverzia nekoná, pretože netreba - zavolá sa metóda findService(serviceName: String) s chybným argumentom config.serviceURL.Keď sme všímaví, všimneme si to. Ak nie, tak sa to dozvieme až v runtime…

Ešte horšie to však dopadne, keď naše metódy skomplikujeme:

trait Service

trait Configuration {
  def serviceName: String
  def serviceUrl: String
}

trait ServiceRegistry {
  def find(serviceName: String): Option[Service] 
}

trait UrlServiceRegistry extends ServiceRegistry {
  def find(serviceURL: URL): Option[Service]
}

class UrlServiceRegistryImpl extends UrlServiceRegistry {
  ...
}


// BadApplication.scala
object BadApplication {

  val config: Configuration = ...
  val registry = new UrlServiceRegistryImpl() 

  implicit def stringToURL(s: String): URL = ...
  registry.find(config.serviceUrl) // no, ktorá 'find' sa zavolá?
}

Ktorá z dvoch implementácií metódy find za zavolá?

Ak sú všetky tieto traity ešte aj v iných súboroch a my vidíme len súbor s objektom BadApplication, jednoducho to nemôžeme vedieť (bez podpory nášho inteligentného IDE). Nepriamo implicitná konverzia skrýva to, čo by nemalo byť skryté.

Čo použiť miesto implicitnej konverzie

Implicitné konverzie sa často píšu vtedy, keď vieme jednoducho vytvoriť potrebný typ B z typu A; a keď to robíme príliš často, čím “riešime” best practice DRY. Príklad:

implicit def stringToUrl(s: String): URL = ...

val config: Configuration = ...

service1.find(config.serviceUrl1)  // def find(url: URL) 
service2.find(config.serviceUrl2)  // def find(url: URL)
service3.find(config.serviceUrl3)  // def find(url: URL)
...

Toto použitie má však symptómy vyššie uvedených prípadov. Miesto toho, aby sme teraz zahodili celú Scalu, skúsme nájsť riešenie, ktoré by nás nebolelo.

Riešenie 1: Extension metóda

Extension metódu by som použil vtedy, ak by implicitná konverzia porušovala Liskovej substitučný princíp. Pretože nejde o to “zakázať” napr. prevádzanie Double na Int, ide o to, aby bol tento prevod explicitne viditeľný.

object syntax {
  object string {
    implicit class StringExt(str: String) {
      def toURL: URL = new URL(str)
    }
  }
}

// Použitie:
import syntax.string._

service1.find(config.serviceUrl1.toURL)

Rozdielom oproti implicitnej konverzii je okrem explicitného volania .toURL fakt, že:

  • výnimku môžme jasne očakávať, pretože robíme explicitné volanie
  • môžme vytvoriť niekoľko variantov konverzie, z ktorých si pri použití vyberieme.
  • konverzia nie je viditeľná v celom scope, ale len tam, kde ju importujeme
  • porušenie Liskovej princípu nevadí

Riešenie 2: Typová trieda (type class)

Teraz si ukážeme správne riešenie ak Liskovej substitučný princíp porušovať netreba. Preto sa už nemôžeme držať príkladu s prevodom String => URL. Musíme vymyslieť lepší. Napríklad, každý tzv. “product type” vieme previesť na String vo formáte JSON. Samotný prevod však musíme naprogramovať my.

Operáciu prevodu (vlastne konverziu) vieme popísať aj tzv. typovou triedou, pre ľubovoľný typ A:

trait JsonPrintable[A] {
  def toJson(value: A): String
}
object JsonPrintable {
  def apply[A](implicit printable: JsonPrintable[A]): JsonPrintable[A] = printable
}

Jednou z možností ako napísať metódu, ktorá využíva túto operáciu je nasledovná:

def sendJson[A: JsonPrintable](value: A): Unit = {
  val json = JsonPrintable[A].toJson(value)
  ...
}

// Je to to isté ako:
//def sendJson[A](value: A)(implicit printable: JsonPrintable[A]): Unit = {
//  val json = printable.toJson(value)
//  ...
//}

Už teraz vidno, že sa jedná o úplne iný prístup ku konverzii. Implementačne sa to podobá na extension metódu, avšak tým, že JsonPrintable je trait, sa ustanovuje štandardná sada metód, ktoré musí mať každý typ, pre ktorý bude existovať JsonPrintable. To nám umožní zovšeobecniť metódu sendJson na ľubovoľný typ.

Je to ako keby sme povedali: metóda sendJson vie poslať hocičo, čo sa dá previesť do JSON-u pomocou JsonPrintable. Pre každý typ zvlášť vytvoríme implicitnú inštanciu typovej triedy a použitie je priam skvostné:

case class Person(name: String, age: Int)

object instances {
  object json {
    implicit val personJsonPrintable = new JsonPrintable[Person] {
      def toJson(value: Person): String = s"""{"name":"${value.name}","age":${value.age}}"""
    }
  }
}

import instances.json._
sendJson(Person("Peter", 36))

Vidíte tú krásu? Dosiahli sme syntakticky ideálne riešenie, ktoré nič neskrýva:

  • Problém v konverzii objektu na JSON môžme očakávať (rovnako ako pri extension metóde), pretože robíme explicitné volanie .toJson (vo funkcii sendJson a nie pri každom jej volaní, a to je o dosť lepšie než v prípade extension metódy).
  • konverzia nie je viditeľná v celom scope, ale len tam, kde ju importujeme
  • pri pridávaní typov, ktoré môžu byť použité pre funkciu sendJson nám stačí len pridať ďaľší implicit val a nič iné meniť nemusíme. Toto je krásnym príkladom dodržania Open-Closed princípu: “Software entities should be open for extension, but closed for modification”

Nie vždy sa však dá použiť typová trieda. Problém nastáva, keď potrebujeme skutočný typ B, nie len operácie nad B.

Podobné články

Predchádza: Entropia v BigData

Komentáre

Obsah