Проиллюстрирую один и тот же сценарий — вход: список транзакций (каждая: id, amount, date, status, account и т.п.). Требования: фильтровать (например, только completed и amount>0), валидировать (схема, уникальность id, даты в диапазоне), агрегировать (сумма, число, среднее). Для каждой парадигмы — подход, краткий пример и аргументы.
1) Процедурное (императивное)
- Идея: пошагово изменяемая последовательность операций с циклами и состоянием.
- Подход: пройти циклом по списку, в теле делать валидацию, условную фильтрацию, накапливать метрики в переменных.
- Пример (псевдо‑C/Python):
for tx in transactions:
if not validate(tx): continue
if tx.status != "completed" or tx.amount <= 0: continue
total += tx.amount
count += 1
- Формулы агрегатов: $\text{total}={\sum }_{i=1}^n{\text{amount}}_i$, $\text{avg}=\frac{\text{total}}{n}$ (если $n>0$).
- Плюсы: простота, понятность, явный контроль потока, легко оптимизировать по памяти/производительности.
- Минусы: код быстро становится менее модульным, сложнее тестировать части, больше побочных эффектов.
2) Объектно‑ориентированное
- Идея: инкапсулировать данные и поведение в классах; использовать наследование/полиморфизм для правил.
- Подход: класс Transaction; класс Processor с методами validate/filter/aggregate; стратегия/валидатор как объекты.
- Пример (псевдо‑Python):
class Validator:
def valid(self, tx): ...
class AmountValidator(Validator): ...
class TransactionProcessor:
def __init__(self, validators): ...
def process(self, transactions):
for tx in transactions:
if not all(v.valid(tx) for v in self.validators): continue
if tx.status != "completed": continue
self.total += tx.amount; self.count += 1
- Почему: легко расширять набор правил (подставить новые Validator), тестировать отдельные объекты, поддерживать состояние обработки (лог, метрики). Подходит, когда логика поведения сложная и меняется.
- Минусы: может порождать слишком много классов/связей; сложнее добиться функциональной чистоты.
3) Функциональное
- Идея: композиция чистых функций, неизменяемые структуры данных, HOF (map/filter/reduce).
- Подход: построить конвейер: сначала валидация (filter), затем фильтрация по статусу, затем агрегация через reduce/fold.
- Пример (псевдо‑Haskell/JS‑functional):
validTxs = filter isValid transactions
goodTxs = filter (\t -> t.status=="completed" && t.amount>0) validTxs
total = foldl (\acc t -> acc + t.amount) 0 goodTxs
count = length goodTxs
avg = if count>0 then total / count else 0
- Формулы: $\text{total}={\sum }_{t\in T}\text{amount}(t)$, $n=|T|$, $\text{avg}=\frac{\text{total}}{n}$ при $n>0$.
- Почему: код компактный, легко параллелить/лениво вычислять, простая композиция правил (например, validators = [v1,v2]; isValid = all (\v -> v tx) validators). Подходит для потоковой обработки и тестируемости.
- Минусы: менее интуитивен для программистов, непривычные подходы к состоянию и побочкам (логи, кеши требуют аппликативов/монад).
4) Логическое (прологоподобное)
- Идея: описать факты и правила; система делает поиск/вывод, декларативно выразить валидацию и фильтрацию.
- Подход: представить транзакции как факты txn(Id, Amount, Date, Status, Account). Задать правила valid/eligible/aggregate; запросы вернут набор подходящих транзакций, затем агрегировать внешней процедурой или встроенным суммированием.
- Пример (псевдо‑Prolog):
txn(1, 100, date(2025,1,1), completed, acctA).
valid(T) :- txn(_, Amount, Date, _, _), Amount>0, date_in_range(Date), unique_id(...).
eligible(Id,Amount) :- txn(Id,Amount,_,completed,_), valid(tx).
?- findall(Amount, eligible(_,Amount), L), sum_list(L, Total), length(L, N).
- Формулы: тот же набор $\sum$ и $|\cdot |$ как везде.
- Почему: очень выразительно для сложных правил/ограничений и связи натурализованных данных (например, дедукция мошенничества: если pattern A и B — fraud). Удобно писать сложные логические соотношения и искать комбинации.
- Минусы: не всегда эффективен для больших потоков данных, менее контролируем в плане порядка вычислений; агрегация часто вынесена в императивную часть.
Короткое сравнение и советы выбора
- Простота и контроль (простые ETL, оптимизация) → процедурное.
- Расширяемость и инкапсуляция логики → OOP (валидаторы/стратегии).
- Чистота, композиция, удобство параллелизма/ленивости → функциональное.
- Сложная логика правил/дедукция/поиск комбинаций → логическое.
Комбинации часто лучше: например, в реальном проекте валидаторы как объекты (OOP) реализованы чистыми функциями (FP), а сложные правила — вынесены в Prolog/DSL.