Funktional programmieren

In der objektorientierten Welt verändern Objekte laufend ihren Zustand. Funktional zu denken heisst, Daten nicht zu verändern, sondern neue Daten zu erzeugen, und Abläufe als Kette von Transformationen zu beschreiben. Du schreibst reine Funktionen, arbeitest mit unveränderlichen Datenstrukturen und übergibst Funktionen als Werte. Mit map, filter und reduce ersetzt du viele Schleifen und baust bestehenden imperativen Code so um, dass er kürzer, testbarer und weniger fehleranfällig wird.

Das sind die Fähigkeiten, die am Ende des Moduls sitzen sollten. Jedes Ziel mit einem Beispiel aus dem Lehrbetrieb.

1. 1

   Funktionen ohne Seiteneffekte schreiben

   Kompetenz A

   Eine reine Funktion liefert für dieselbe Eingabe immer dasselbe Ergebnis und verändert nichts ausserhalb von sich selbst: keine globale Variable, keine Datei, keine Konsole. Du erkennst unreine Stellen und trennst Berechnung von Ein- und Ausgabe.

   Situation

   In einer Lohnsoftware eines Treuhandbüros in Zug liest die Funktion 'berechneNetto()' den Beitragssatz direkt aus einer globalen Konfiguration und schreibt das Ergebnis gleich in die Datenbank.

   Deine Aufgabe

   Trenne Berechnung und Speicherung, sodass die Berechnung isoliert testbar ist.

   Gutes Ergebnis

   'berechneNetto(brutto, saetze)' bekommt alle Werte als Parameter und gibt nur den Betrag zurück. Das Speichern passiert eine Ebene höher. Für die Berechnung gibt es jetzt zehn Tests ohne Datenbank.

   reine FunktionSeiteneffektreferenzielle TransparenzDeterminismus
2. 2

   Mit unveränderlichen Daten arbeiten

   Kompetenz A

   Statt eine Liste oder ein Objekt zu ändern, erzeugst du eine neue Version mit der gewünschten Änderung. So kann kein anderer Programmteil unbemerkt deine Daten verändern, und Fehler durch geteilten Zustand verschwinden.

   Situation

   In einer Webapp für Kantinenmenüs eines Spitals erscheinen Änderungen an einem Menü plötzlich auch in der Vorwoche, weil beide Wochen auf dasselbe Array zeigen.

   Deine Aufgabe

   Ändere die Bearbeitungsfunktion so, dass sie das Original nicht verändert.

   Gutes Ergebnis

   Mit Spread-Syntax bzw. 'List.copyOf' und Records wird eine neue Woche erzeugt. Die Vorwoche bleibt unverändert, und der Fehler ist mit einem Test belegt und behoben.

   ImmutabilityKopie statt MutationRecord / readonlyReferenz vs. Wert
3. 3

   Funktionen als Parameter übergeben und zurückgeben

   Kompetenz B

   Funktionen sind Werte wie Zahlen oder Texte. Du übergibst sie als Lambda an andere Funktionen, speicherst sie in Variablen und baust Funktionen, die neue Funktionen erzeugen. So wird Verhalten austauschbar, ohne Klassenhierarchien.

   Situation

   Ein Onlineshop für Outdoor-Ausrüstung in Chur hat sechs fast identische Sortierfunktionen für Preis, Name, Bewertung usw.

   Deine Aufgabe

   Ersetze sie durch eine einzige Funktion, der man das Sortierkriterium mitgibt.

   Gutes Ergebnis

   'sortiereNach(produkte, kriterium)' nimmt eine Funktion wie 'p => p.preis' entgegen. Eine kleine Fabrikfunktion 'absteigend(kriterium)' dreht die Reihenfolge. Aus 90 Zeilen werden 15.

   LambdaHigher-Order FunctionClosureFunktionstyp / Functional Interface
4. 4

   Datenverarbeitung mit map, filter und reduce ausdrücken

   Kompetenz C

   Viele Schleifen machen eigentlich nur drei Dinge: Elemente umwandeln, auswählen oder zusammenfassen. Du schreibst solche Abläufe als lesbare Kette dieser Operationen, z.B. mit Java Streams, LINQ oder JavaScript-Array-Methoden.

   Situation

   Eine Spedition in Basel exportiert täglich 3000 Sendungen als Liste. Die Disposition will den Umsatz aller zugestellten Sendungen pro Kanton.

   Deine Aufgabe

   Berechne die Werte in einer einzigen Pipeline ohne Hilfsvariablen.

   Gutes Ergebnis

   filter auf Status 'zugestellt', dann groupBy Kanton, dann reduce zur Summe der Frachtkosten. Ergebnis z.B. BS: CHF 18'420, AG: CHF 12'905. Die Pipeline ist in sechs Zeilen klar lesbar.

   mapfilterreduce / foldgroupByLazy Evaluation
5. 5

   Kleine Funktionen zu grösseren Abläufen zusammensetzen

   Kompetenz D

   Du baust komplexe Logik aus kleinen, einzeln getesteten Bausteinen, die du hintereinanderschaltest. Mit Komposition und Currying entstehen wiederverwendbare Schritte, die du wie Lego neu kombinierst.

   Situation

   Ein Kundendienst-Tool einer Versicherung in Lausanne muss Telefonnummern aus Formularen normalisieren: Leerzeichen entfernen, 0 durch +41 ersetzen, Format prüfen.

   Deine Aufgabe

   Setze die Normalisierung aus einzelnen Schritten zusammen.

   Gutes Ergebnis

   Drei Funktionen 'trimmen', 'laendervorwahl', 'formatPruefen', verbunden mit 'pipe'. Ein neuer Schritt für ausländische Nummern lässt sich einfügen, ohne die anderen anzufassen.

   Funktionskompositionpipe / composeCurryingpartielle Anwendung
6. 6

   Rekursive Lösungen für verschachtelte Strukturen schreiben

   Kompetenz D

   Wenn Daten ineinander verschachtelt sind, wie Ordner, Organigramme oder Stücklisten, ist eine Funktion, die sich selbst aufruft, oft die natürlichste Lösung. Du definierst immer zuerst die Abbruchbedingung.

   Situation

   Ein Maschinenbauer im Jura speichert Stücklisten verschachtelt: Eine Baugruppe enthält Teile und weitere Baugruppen.

   Deine Aufgabe

   Berechne den Gesamtpreis einer Maschine aus allen Ebenen.

   Gutes Ergebnis

   'preis(element)' gibt bei einem Einzelteil den Teilepreis zurück, bei einer Baugruppe die Summe von 'preis' über alle Kinder. Die Lösung funktioniert für beliebig tiefe Strukturen.

   RekursionAbbruchbedingungBaumstrukturStack Overflow
7. 7

   Imperativen Code schrittweise funktional umbauen

   Kompetenz E

   Du nimmst bestehenden Code mit Schleifen, Zählvariablen und geteiltem Zustand und baust ihn Stück für Stück um, abgesichert durch Tests. Du erkennst auch, wo ein funktionaler Stil keinen Mehrwert bringt.

   Situation

   Ein Reporting-Modul einer Gemeinde berechnet Steuerstatistiken mit verschachtelten for-Schleifen und fünf Hilfslisten. Niemand traut sich, es anzupassen.

   Deine Aufgabe

   Sichere das Verhalten mit Tests ab und baue die Berechnung funktional um.

   Gutes Ergebnis

   Zuerst acht Charakterisierungstests mit echten Beispieldaten. Danach ersetzen drei Pipelines die Schleifen. Alle Tests bleiben grün, der Code schrumpft von 140 auf 45 Zeilen.

   RefactoringCharakterisierungstestdeklarativ vs. imperativLesbarkeit

Die Kompetenzmatrix zerlegt das Modul in Themenstränge und drei Stufen. Für den Kompetenznachweis solltest du überall mindestens Stufe 2 erreichen. Dein Stand bleibt in diesem Browser gespeichert und färbt Lernweg und Übungen ein.

Samira ist im 3. Lehrjahr als Informatikerin Applikationsentwicklung bei der Energiewerk Seetal AG in Hochdorf, einem regionalen Stromversorger mit 140 Mitarbeitenden. Seit alle Haushalte Smart Meter haben, berechnet ein TypeScript-Skript die Monatsrechnungen aus Viertelstundenwerten, doch einzelne Rechnungen sind falsch. Ihre Teamleiterin gibt ihr den Auftrag, die Auswertung verlässlich und nachvollziehbar zu machen.

1. Kapitel 1

   Warum stimmt die Summe beim zweiten Mal nicht?

   Samira stellt fest, dass der Monatsverbrauch beim zweiten Aufruf doppelt so hoch ist wie beim ersten. Die Ursache: Eine globale Variable total wird nie zurückgesetzt, und die Messwertliste wird beim Sortieren direkt verändert. Sie markiert alle Seiteneffekte im Skript und schreibt summiereVerbrauch(messwerte) als reine Funktion. Statt die Liste zu sortieren, arbeitet sie mit einer Kopie per toSorted, damit die Originaldaten unverändert bleiben.

   Ziel 1Ziel 2

2. Kapitel 2

   Hochtarif und Niedertarif

   Haushalte zahlen von Montag bis Freitag zwischen 7 und 20 Uhr 28 Rappen pro kWh, sonst 19 Rappen, Gewerbekunden haben eigene Zeiten. Statt einer weiteren if-Kette schreibt Samira eine Fabrikfunktion tarifFuer(regeln), die eine passende Preisfunktion zurückgibt. Ein neuer Gewerbetarif ist damit nur noch ein neues Regelobjekt. Ihr Kollege staunt, dass der Rechnungscode dafür nicht angefasst werden muss.

   Ziel 3

3. Kapitel 3

   35'040 Werte pro Zähler

   Ein Jahr Viertelstundenwerte ergibt 35'040 Messpunkte pro Zähler, und das Werk hat über 2000 Gewerbezähler. Samira beantwortet die Fragen nach Verbrauch pro Monat, Spitzen-Viertelstunde und Anteil Niedertarif mit einer Pipeline aus filter, map und reduce. Die erste Version durchläuft die Daten dreimal und braucht 40 Sekunden. Sie fasst die Auswertung in einem einzigen reduce zusammen und kommt auf 12 Sekunden.

   Ziel 4

4. Kapitel 4

   Zähler in Gebäuden in Arealen

   Auf einem Industrieareal hängen Unterzähler an Gebäudezählern, die wiederum am Arealzähler hängen, teils vier Ebenen tief. Samira schreibt eine rekursive Funktion, die den Verbrauch eines Knotens samt aller Unterzähler summiert. Die Rohdaten bereinigt sie mit einer pipe aus entferneDuplikate, fuelleLuecken und rundeAufWattstunden. Als ein falsch erfasster Zähler auf sich selbst verweist, läuft die Rekursion endlos, worauf sie besuchte IDs in einem Set mitführt.

   Ziel 6Ziel 5

5. Kapitel 5

   Umbau ohne Risiko

   Das alte Rechnungsmodul hat 400 Zeilen voller verschachtelter Schleifen. Bevor Samira etwas ändert, hält sie mit 15 Jest-Tests auf anonymisierten Echtdaten fest, was das Modul heute liefert. Danach baut sie es in kleinen Schritten zu Pipelines um und lässt nach jedem Schritt die Tests laufen. Ein Test zeigt eine Abweichung von einem Rappen, die sich als alter Rundungsfehler herausstellt, und im Code-Review erklärt sie, warum der Dateiexport bewusst imperativ bleibt.

   Ziel 7

1. 1

   Umdenken: rein und unveränderlich

   ca. 4 Std.

   Du lernst den Kern des funktionalen Denkens: Funktionen ohne Nebenwirkungen und Daten, die sich nicht ändern.

   • In fünf Codeschnipseln alle Seiteneffekte markieren und begründen
   • Eine Funktion mit globalem Zustand in eine reine Funktion umschreiben
   • Ein Objekt per Spread oder Record kopieren statt verändern und den Unterschied im Debugger zeigen

   Trainiert Kompetenz A1A2

   Lernziel12

2. 2

   Funktionen als Bausteine

   ca. 4 Std.

   Du übst Lambdas, Higher-Order Functions und Closures in deiner Hauptsprache.

   • Eigene Versionen von map und filter ohne Bibliothek programmieren
   • Eine Fabrikfunktion schreiben, die Rabattfunktionen für verschiedene Prozentsätze erzeugt
   • Erklären, welche Variable eine Closure festhält und warum

   Trainiert Kompetenz B1B2

   Lernziel3

3. 3

   Daten in Pipelines verarbeiten

   ca. 5 Std.

   Du löst typische Auswertungsaufgaben mit map, filter, reduce und Gruppierungen.

   • Einen CSV-Export mit 500 Bestellungen einlesen und fünf Fragen per Pipeline beantworten
   • Dieselbe Aufgabe einmal mit Schleife und einmal mit Streams/LINQ lösen und vergleichen
   • Mit Lazy Evaluation experimentieren: Wann wird eine Pipeline wirklich ausgeführt?

   Trainiert Kompetenz C1C2

   Lernziel4

4. 4

   Zusammensetzen und verschachteln

   ca. 5 Std.

   Du kombinierst kleine Funktionen und löst Aufgaben auf Baumstrukturen rekursiv.

   • Eine eigene 'pipe'-Funktion bauen und damit eine Textbereinigung zusammensetzen
   • Eine Ordnerstruktur rekursiv durchlaufen und die Gesamtgrösse berechnen
   • Currying an einem Beispiel mit Mehrwertsteuer-Sätzen ausprobieren

   Trainiert Kompetenz D1D2B3

   Lernziel56

5. 5

   Bestehenden Code umbauen

   ca. 5 Std.

   Du überträgst das Gelernte auf echten, gewachsenen Code und sicherst jeden Schritt mit Tests ab.

   • Für ein imperatives Modul zuerst Charakterisierungstests schreiben
   • Schleifen schrittweise durch Pipelines ersetzen und nach jedem Schritt testen
   • Im Code-Review begründen, wo du bewusst imperativ geblieben bist

   Trainiert Kompetenz E2E3A3C3

   Lernziel714

Reine Funktion

Funktion ohne Seiteneffekte, deren Ergebnis nur von den Parametern abhängt.

Seiteneffekt

Jede Wirkung einer Funktion ausserhalb ihres Rückgabewerts, z.B. Schreiben in eine Datei oder Ändern einer Variable.

Immutability

Eigenschaft von Daten, nach der Erzeugung nicht mehr verändert werden zu können.

Lambda

Anonyme Funktion, die direkt im Code definiert und als Wert übergeben wird.

Higher-Order Function

Funktion, die Funktionen als Parameter nimmt oder zurückgibt.

Closure

Funktion samt der Variablen aus ihrer Umgebung, die sie sich gemerkt hat.

Currying

Umwandlung einer Funktion mit mehreren Parametern in eine Kette von Funktionen mit je einem Parameter.

Rekursion

Lösungstechnik, bei der eine Funktion sich selbst mit einem kleineren Teilproblem aufruft.

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