Funktionale Programmierung ist ein Programmierparadigma, das auf den Grundprinzipien der Mathematik resp. der Evaluation von mathematischen Funktionen beruht. Dadurch hat der Code nachweisbar gewisse Eigenschaften wie z.B. keine sogenannten Seiteneffekte der Funktionen.
Mulesoft ist ein Integrationsplattform von Salesforce, welche Daten und Applikationen über Schnittstellen miteinander verbindet, wodurch sich Geschäftsprozesse ganzeitlich automatisieren lassen.
Die Datentransformationssprache in Mulesoft heisst DateWeave, und während sie zwar nicht eine reine funktionale Programmiersprache ist, so werden trotzdem funktionale Konzepte für eine klare, effiziente und nachvollziehbar Datentransformationen genutzt.
Im folgenden zeige ich einige funktionale Konzepte sowie deren Anwendung in Mulesoft resp. DataWeave:
Immutability
In der funktionalen Programmierung sind Daten unveränderbar (immutable), d.h. sie können nach der Erstellung nicht mehr verändert werden.
Neben den Mule Events sind auch die Variablen in DataWeave sind immutable https://docs.mulesoft.com/dataweave/2.5/dataweave-variables
First-Class Functions
Wie der Name sagt werden Funktionen in der funktionalen Programmierung als “First-Class Citizens” betrachtet. Dies bedeutet, dass Funktionen in Variablen assigned, in Datenstrukturen gespeichert und als Argument an andere Funktionen übergeben werden können.
Auch dies Zeigt sich direkt in DataWeave, indem Funktionen in Variablen (var) gespeichert und als Parameter an andere Funktionen übergeben werden:
var addOne = (x) -> x+1
var double = (x, y) -> x(2*y)
Pure Functions
Ein zentrales Element funktionaler Programmierung sind sogenannte Pure Functions, welche bei gleichen Input immer denselben Output generieren und keine Seiteneffekte haben.
Mulesoft ermutigt die Nutzung von Pure Functions, da dadurch die Funktionen klarer vorhersehbar und somit einfacher zu debuggen und besser wartbar sind. https://docs.mulesoft.com/dataweave/2.5/dataweave-language-guide
Higher-Order Functions
In der funktionalen Programmierung können Funktionen wiederum andere Funktionen als Argumente haben und auch Funktionen zurückgeben. Solche Funktionen werden High-Order Functions genannt.
High-Order Functions können in DataWeave z.B. wie folgt implementiert werden:
var addOne = (x) -> x+1
var double = (x, y) -> x(2*y)
---
double(addOne, 2)
Funktionskomposition (Function Composition)
High-Order-Functions bieten die Möglichkeit, Funktionen miteinander zu kombinieren und daraus neue Funktionen zu erstellen. Die nennt man Function Composition.
Einerseits können in DataWeave High-Order-Functions mittels Function Composition verbunden werden. Andererseits kann das Konzept in Mulesoft angewendet werden, indem Flows so designed werden, dass mehrere Funktionen aneinander gekettet werden, um komplexe Integrationslogik zu implementieren.
Anonyme Funktionen / Lambda Funktionen
Anonoyme Funktionen sind Funktionen ohne Namen resp. Identifikator und ermöglichen kurze Funktionen, welche zum Beispiel zur Function Composition als Parameter an High-Order-Functions übergeben werden.
DataWeave unterstützt anonyme Funktionen, um kleine und präzise Funktionen zu schreiben:
names map((name) -> upper(name))
Sogar anonyme Parameter in einer Lambda-Funktion sind möglich:
names map upper($)
https://docs.mulesoft.com/dataweave/2.5/dataweave-functions-lambdas
Map, Filter, Reduce
Die Map and Filter, Reduce Operationen sind Konzepte aus der funktionalen Programmierung und betrachten eine Menge von Objekten als Stream von Objekten(Data Pipelines), welche transformiert, gefiltert und kombiniert werden können. Dadurch eignen sich diese Funktionen sehr gut zur Datenprozessierung.
In Mulesoft werden Flows als Datenpipelines resp. eine Serie von Transformationen und Filtern designed. Ausserdem sind die map, filter und reduce-Funktionen sind auch in der DateWeave-Core-Libary vorhanden und können für Streams genutzt werden. https://docs.mulesoft.com/dataweave/2.5/dw-core
Diese Übersicht zeigt, dass verschiedene funktionale Konzepte in Mulesoft und DateWeave angewandt werden und zur Nachvollziehbarkeit, Effizienz und Skalierbarkeit von Mulesoftapplikationen beitragen.