Pattern matching
January 20, 2022在〈Visitor〉曾經談過模式比對（Pattern matching），也談到模式比對這類功能，概念源自於函數式，優先思考資料該具有什麼樣的結構。
資料的結構
從純函數式的典範來看，優先思考資料該具有什麼樣的結構，本來就該如此，畢竟不是物件導向，不是去考量資料本身能具備哪些方法，而是考量拿到資料之後，該怎麼處理它。
〈Visitor〉中談到的揭露結構／型態，或者具體地說，在 Java 中透過 record 類別揭露資料的結構，透過 sealed 限制子類別的型態，其實是限制你不要用物件導向觀點來看待資料罷了，因為 Java 支援物件導向，許多開發者也太容易用物件導向的思維去設計，在面對函數式的元素時，容易不明白其目的與作用，從而用在不適當的場合。
如果一開始就將資料看成是資料，那就自然多了，例如，再度以〈Immutable〉中的這個例子開始吧！
def leng(lt):
count = 0
for _ in lt:
count = count + 1
return count
lt = [1, 3, 2, 5, 8]
length = leng(lt)
〈Immutable〉中談到「上面這個 leng，以白話來描述，你做了什麼呢？你走訪 lt，有元素時遞增 1，直到沒有元素為止…」這段描述其實就表示，你知道 lt 的結構會是什麼，也就是它可以循序走訪，那麼循序走訪的意思是？
可以從 lt 中一個一個取出元素，若將 lt 分為已走訪與未走訪部份，那就是每次從未走訪的部份，取出首個元素，而剩下的部份，又是未走訪的清單，這也是後來遞迴版的實作概念：
def leng(lt):
if lt == []:
return 0
else:
return 1 + leng(lt[1:])
lt = [1, 3, 2, 5, 8]
length = leng(lt)
當 lt 是 [] 時，表示沒有元素，長度自然是 0，沒什麼好處理的，這表示你也知道，你處理的 lt 在結構上，會有 [] 的可能性。
因此，你實際要處理資料，在結構上會有 [] 的可能性，當你只有一個元素時，例如，[10]，首個元素會是 10，未走訪清單會是 []，這就是你面對的 lt。
比對結構
現代許多語言，都有模式比對的語法，〈Visitor〉中看過 Java 的做法了，來看看 Python 吧！Python 3.10 以後，可以使用 match/case，有人說 Python 終於內建 switch 語法了，那完全是個誤解，match/case 是用來做模式比對的，只不過剛好可以涵蓋 switch 的功能罷了。
Python 支援物件導向，Python 的資料本身就是物件，不過，若你想將資料看成是純綷的資料，並且清楚資料的結構組成的話，那麼搭配 match/case，就是自然不過的一件事：
def leng(lt):
match lt:
case []:
return 0
case [_, *tail]:
return 1 + leng(tail)
lt = [1, 3, 2, 5, 8]
length = leng(lt)
上面的計算不會用到首元素，因此變數命名為 _，在慣例上，這表示用不到這個變數，來看看〈Immutable〉中這段命令式語法的範例：
lt = [1, 3, 2, 5, 8]
count = 0
for _ in lt:
count = count + 1
doubled_lt = []
for n in lt:
doubled_lt.append(n * 2)
greaterThan5 = []
for n in doubled_lt:
if n > 5:
greaterThan5.append(n)
在第二與第三個迴圈，會用到 n，那就表示使用 match/case 實現時，會用到首元素：
def leng(lt):
match lt:
case []:
return 0
case [_, *tail]:
return 1 + leng(tail)
def doubleIt(lt):
match lt:
case []:
return [] # 空清單能乘 2 的元素沒有，結果就還是空清單
case [head, *tail]:
return [head * 2] + doubleIt(tail) # 首元素乘 2 並跟處理完的尾清單串起來
def greaterThanFive(lt):
match lt:
case []:
return [] # 空清單大於 5 的清單當然是空清單
case [head, *tail]:
if head > 5:
return [head] + greaterThanFive(tail) # 串起來
else:
return greaterThanFive(tail) # 不理首元素
lt = [1, 3, 2, 5, 8]
count = leng(lt)
doubled_lt = doubleIt(lt)
greaterThan5 = greaterThanFive(doubled_lt)
資料載體
list 只是一種常見的資料結構，如果你想用模式比對概念處理資料，你必須清楚資料的結構，它是樹狀結構嗎？還是有無的結構？或者是有限元素？比方說 tuple？
你可能想起來，對了！tuple 不是可以拆解嗎？
pt = (10, 2, 3)
x, y, z = pt
確實地，在函數式語言中，tuple 就是一種簡便的資料結構，或說是資料載體，Python 只是借了一些特性來用，像是不可變動、元素有限等，過去的 Python 支援的 tuple 拆解，就是一種簡單、只針對 tuple 的模式比對。
也就是說，有些語言中的拆解之類的語法，像是 JavaScript，其實都具有模式比對的概念，想善用的話，就是用來處理資料載體，而你必須清楚其資料結構。
模式比對的特性，會進入到這類語言中的原因之一，與現在不少應用程式，都會結合 Web 服務，呼叫公開 API，以 JSON 之類的格式交換資料，因為資料本身就是具結構性的格式，欄位都是公開的，通常應用程式中就會設計對應結構的資料載體，而為了要便於擷取資料中特定結構的訊息，也就開始納入了模式比對、拆解之類的語法。
有些語言為了在定義資料載體時，能有個規範或共同語彙，會針對資料載體設計語法或程式庫，例如 Java 的 record 類別，或者是 Python 的 dataclass。
例如，來配合 Python 的 dataclass 以及 Python 3.10 以後的 match/case，將〈Visitor〉中的範例實作出來：
from dataclasses import dataclass
import math
@dataclass
class Point:
x: int
y: int
@dataclass
class Rectangle:
center: Point
width: float
height: float
@dataclass
class Circle:
center: Point
radius: float
def area(shape):
match shape:
case Rectangle(_, width, height):
return width * height
case Circle(_, radius):
return radius * radius * math.pi
rect = Rectangle(Point(0, 0), 10, 20)
circle = Circle(Point(0, 0), 10)
print(area(rect))
print(area(circle))
就命令式語言來說，如果你使用了某種資料載體，想對資料載體進行處理，那麼可以留意語言本身，是否提供了模式比對、拆解之類的語法，試著結合函數式的其他概念（例如 Immutable 等）來運用它，或許就可以找到不錯的設計思路。
