Ниже — сопоставление трёх парадигм $объектно‑ориентальной,функциональной,логической$ с наборами задач, аргументы «за» и «против», примеры языков и конкретные сценарии, где каждая парадигма даёт явное преимущество над остальными. В конце — краткие рекомендации по выбору/смешению парадигм в реальном проекте.

1) Объектно‑ориентированное программирование $ООП$

Типы задач, где обычно хорошо подходит:
Разработка GUI и клиентских приложений с богатым состоянием $desktop,mobile$.Сложные доменные модели с множеством сущностей и связей $ERP,CRM,игровыеобъекты$.Большие многокомпонентные системы, где важна инкапсуляция и иерархия типов.Индустриальные приложения с богатой экосистемой библиотек/инструментов $веб‑серверы,enterprise$.«За»:
Натуральное моделирование сущностей мира: объекты с состоянием и поведением.Инкапсуляция, наследование/полиморфизм облегчают повторное использование и расширяемость $приаккуратномдизайне$.Большая экосистема (Java, C#, C++) и инструменты $IDE,профайлеры$.Понятная организация кода для команд разработчиков, хорошо знакомая многим инженерам.«Против»:
Мутируемое состояние и сложные взаимозависимости могут породить баги $конкурентность,непредсказуемость$.Злоупотребление наследованием ведёт к хрупкой иерархии; тяжело рефакторить.Для массовых трансформаций данных и параллелизма не всегда удобна.Примеры языков: Java, C#, C++, Python $много‑парадигмально$, Kotlin, Swift.Конкретные сценарии, где ООП даёт явное преимущество:
Разработка сложного настольного приложения $например,графическийIDE,редакторизображений$ — удобна модель виджетов, событий и состояния; готовые GUI‑фреймворки $Swing/JavaFX,Qt/C++$ ориентированы на ООП.Большая корпоративная система с доменным моделированием и транзакционной логикой — преимуществом будут UML‑подходы, ORM и инструментальная поддержка $Hibernate,EntityFramework$.Игровой движок с объектами‑сущностями, событиями и компонентной системой $хотясовременныеигрычастоиспользуютECS/компонентныйподход,этотожечастореализуютвООП‑языках$.

2) Функциональное программирование $ФП$

Типы задач, где обычно хорошо подходит:
Высокопараллельные и конкурентные системы $безопасностьвконкурентностиблагодарянеизменяемости$.Потоковые и трансформационные задачи обработки данных $ETL,MapReduce,Stream$.Сложные вычисления с трансформацией данных, композицией функций, DSL и статически выводимыми свойствами.Реактивные интерфейсы $React,FRP$ и серверы с большим числом лёгких соединений $Erlang/Elixir$.«За»:
Иммутабельность упрощает рассуждение о программах и их параллельной исполнении.Высокая степень абстракции и композиции функций повышают выразительность и сокращают баги при трансформации данных.Детерминированность и лёгкость тестирования мелких функций.Конкретные среды $Erlang/Elixir$ предоставляют устойчивость и масштабируемость для распределённых систем.«Против»:
Модель иммутабельности и трансформаций может быть непривычна для задач с интенсивным локальным состоянием $GUIсмнож.состояниями$.Некоторая функциональная абстракция $монады,ленивость$ даёт крутую кривую обучения.Низкоуровневые и производительно‑чувствительные вычисления $HPCнаGPU/векторизация$ чаще реализуют на императивном C/Fortran; функциональные решения требуют оптимизаций компилятора/рантайма.Примеры языков: Haskell, OCaml, F#, Erlang, Elixir, Scala, Clojure, современные JS/TS с функциональным стилем $React$.Конкретные сценарии, где ФП даёт явное преимущество:
Реализация масштабируемого чата/телефонной станции или телекоммуникационной системы — Erlang/OTP $акторы,«letitcrash»$ лучше, чем традиционная ООП‑архитектура для надёжности и горячей замены кода.Большие потоки данных $logprocessing,ETL$ — функциональные трансформации map/filter/reduce на Spark/Scala дают простую распределённую параллельную обработку.Параллельные численные/символьные трансформации, где хочется безопасно параллелить без гонок $например,сборкикомпиляторов,трансформацииAST$ — ФП упрощает reasoning и рефакторинг.Реактивные веб‑frontends: библиотеки в функциональном стиле $React/Redux/Elm$ дают упрощённую модель обновления UI.

3) Логическое программирование $ЛП$

Типы задач, где обычно хорошо подходит:
Задачи вывода знания, экспертные системы, дедуктивные базы данных.Поиск комбинаторных решений, задачи с ограничениями и бэктрекинг $планирование,расписание,CSP$.Анализ кода, трансляция правил, обработка естественного языка $науровнеграмматик,парсинга$.Правила и запросы к связным данным $Datalogдляанализазависимостей$.«За»:
Декларативный стиль: описываете «что» должно быть истинным, а не «как» это вычислять.Встроенный механизм поиска/бэктрекинга и унификации упростит реализацию сложного логического вывода.Хорошо для задач с правилами и отношениями, где компонентам нужно гибко комбинироваться.«Против»:
Плохая производительность для численно‑интенсивных задач и больших потоковых данных без специальной оптимизации.Меньше зрелой инфраструктуры для GUI или системного программирования.Ограниченная применимость: не подходит для каждой задачи — безопаснее выбирать при явной задаче вывода/правил.Примеры языков/инструментов: Prolog, Datalog, Answer Set Programming $Clingo$, miniKanren, Mercury.Конкретные сценарии, где ЛП даёт явное преимущество:
Экспертная система для диагностирования неисправностей по правилам — Prolog позволяет выразить правила и легко реализовать обратный вывод.Система планирования/расписания с множеством ограничений — ASP $AnswerSetProgramming$ или специализированные CP‑солверы эффективны и легче моделируются, чем вручную писать алгоритм бэктрекинга.Статический анализ кода и вычисление зависимостей $DatalogиспользуетсявSouffl\acute{e}/LLVM‑похожихинструментах$ — декларативные правила упрощают формулировку анализов.

Дополнительно: сравнения «где явно лучше чем другие»

ООП лучше ФП/ЛП для GUI и сильно stateful‑приложений: когда надо напрямую моделировать объекты с долгоживущим состоянием и сложными пользовательскими событиями $например,WPF/Android/iOS$ — ООП‑фреймворки и шаблоны жизненного цикла обеспечивают удобство.ФП лучше ООП/ЛП для высокопараллельных распределённых систем и потоковых трансформаций: когда главное — безопасный параллелизм, отсутствие гонок и лёгкость композиции $Erlang/Elixirдлятелекомов,Spark/Scalaдляbigdata$.ЛП лучше ООП/ФП для задач логического вывода, правил и CSP: когда требуются мощные механизмы унификации и бэктрекинга, декларативное описание правил $Prolog/ASP$ уменьшает сложность реализации алгоритмов поиска.

Практические замечания и гибридные подходы

В промышленности редко используют «чистую» одну парадигму. Часто — многопарадигмальный язык или комбинирование систем: ядро сервиса на Erlang/Elixir, фронтенд на React $функциональныйстиль$, база правил на Prolog/небольшом движке правил.Многие современные языки объединяют подходы: Scala/OCaml/F# позволяют OO + FP; Python/Java имеют библиотеки для логики/правил.Выбор должен исходить из доменных требований:
важен ли контроль состояния и сложные объекты? → ООП;важен параллелизм/композиция/беспроблемная масштабируемость? → ФП/актеры;важен вывод/поиск/ограничения? → ЛП.Учтите экосистему, командную квалификацию и требования по производительности.

Короткая шпаргалка $еслинужновыбратьбыстро$

GUI/интерактивные приложения, богатая бизнес‑логика с множеством сущностей → ООП (Java/C#/Swift/Kotlin).Высоконагруженные concurrent/distributed системы и большие преобразования данных → ФП/актеры или функциональные API $Erlang/Elixir,Scala,Spark$.Правила, логический вывод, CSP, анализ зависимостей → ЛП $Prolog,Datalog,ASP$.

Если хотите, могу:

Привести примеры кода для каждого сценария $короткаяиллюстрацияпаттерна$,Помочь выбрать парадигму для конкретного вашего проекта — опишите требования.