Кратко опишу переход от однострочного процедурного решения (пример: подсчёт уникальных слов в тексте) к объектно‑ориентированной (ООП) и функциональной (ФП) версиям — архитектура, тестируемость, преимущества и недостатки.
Исходная однострочная процедура (пример Python):
len(set(text.lower().split()))
Общие характеристики алгоритма: время $O(n)$ (где $n$ — число токенов), память $O(k)$ (где $k$ — число уникальных слов).
1) Объектно‑ориентированная версия
- Архитектура:
- Класс TextAnalyzer (или TextProcessor) с методами:
- \_\_init\_\_(config) — опции (lowercase, stopwords, tokenizer).
- normalize(text) -> str
- tokenize(text) -> List[str]
- filter(tokens) -> List[str]
- unique_count(text) -> int (комбинирует вызовы выше)
- Внутреннее состояние: конфигурация, кэш, возможно индекс/словарь.
- Тестируемость:
- Легко юнит-тестировать отдельные методы (normalize, tokenize).
- Можно мокать/подменять зависимости (например, токенизатор) через внедрение в конструктор.
- Тесты на состояние (кэш) требуют дополнительной очистки/сброса.
- Преимущества:
- Инкапсуляция логики и конфигурации, удобство расширения (наследование, полиморфизм).
- Хорошо подходит, если нужен управляемый жизненный цикл, кэширование, состояние.
- API более выразительное для пользователей библиотеки.
- Недостатки:
- Более многословный код, сложнее для простых задач.
- Скрытое состояние (кэш) может приводить к багам и усложняет параллелизм.
- Жёсткая связность, если плохо спроектировать интерфейсы.
2) Функциональная версия
- Архитектура:
- Набор чистых функций без побочных эффектов:
- normalize(text) -> str
- tokenize(text) -> List[str]
- remove_stopwords(tokens, stoplist) -> List[str]
- unique_count_from_tokens(tokens) -> int
- Композиция: pipeline = compose(unique_count_from_tokens, remove_stopwords, tokenize, normalize)
- Конфигурация передаётся явно как аргументы (нет глобального состояния).
- Тестируемость:
- Очень просто юнит-тестировать: функции детерминированы, легко подставлять фикстуры.
- Упрощены property‑тесты и параллельное тестирование.
- Меньше потребности в моках (нет скрытых зависимостей).
- Преимущества:
- Высокая предсказуемость и детерминированность, простота отладки.
- Хорошо параллелизуется и масштабируется (из‑за отсутствия состояния).
- Лёгкая композиция и повторное применение функций.
- Недостатки:
- Переход данных между функциями может требовать копирования больших структур (потенциальные накладные расходы по памяти).
- Управление побочными эффектами (I/O, логирование, кэш) усложняется и требует специальных абстракций (монады, контексты).
- При очень большом числе опций код вызовов может стать громоздким (много параметров).
Сравнительная сводка (ключевые моменты)
- Расширяемость: ООП удобнее для иерархий и подклассов; ФП — для композиции поведения.
- Состояние и кэш: ООП — естественно хранит состояние; ФП — предпочитает явное/внешнее управление.
- Параллелизм: ФП проще распараллеливать (из‑за отсутствия состояний).
- Тестирование: ФП проще для модульных и property‑тестов; ООП удобнее для интеграции с внешними зависимостями через мокирование.
- Простота использования: для единичной задачи однострочная процедурная реализация самая простая; при росте требований ООП/ФП дают структуру и масштабируемость.
Примеры расширений (как влияет выбор):
- Добавить стоп‑слова/стемминг: в ООП — добавить опции/поля и переопределяемые методы; в ФП — добавить функции и вписать в пайплайн.
- Кэширование результатов: в ООП — внутренний кеш; в ФП — явный кеш в аргументах/обёртке или внешняя memoization-функция.
Вывод: выбирать по требованиям: для простой одноразовой задачи — процедурный one-liner; для расширяемого, конфигурируемого сервиса со состоянием — ООП; для предсказуемых, параллельных и легко тестируемых пайплайнов — ФП.