五十种语言的“圣诞快乐”（下）：F#实现

2009-12-28 11:18 Jeffrey Zhao 阅读(7404) 评论(21) 编辑收藏举报

不知道大家的圣诞节过的如何？有没有玩点啥有趣的东西？上次的文章中我们主要分析了使用Google Translate进行文字翻译的方式，并使用C#写了一个简单的的翻译程序，效果良好。不过，在平时开发过程中，对于此类问题我常用F#来解决这样的问题。那么使用F#来实现此类任务有什么优势吗？不错，我们现在便来看看这个问题。

简单的F#实现

话说F#和.NET框架可以无缝集成，因此理论上之前我们的C#代码怎么写，便可以使用F#来照着抄一遍。例如，我们先定义一个Sync模块，其中先定义一个获取全部目标语言的getLanguages函数：

#light

module Sync

open System
open System.Text.RegularExpressions
open System.Net
open System.Web
open System.Web.Script.Serialization
open System.Collections.Generic
open System.Text

type private LangMap = Dictionary<string, string>

let private getLanguages() = 
    let url =
        "http://translate.googleapis.com" +
        "/translate_a/l?client=te&hl=zh-CN&cb=_callbacks_._0g3mb650r"
    
    let webClient = new WebClient()
    let script = webClient.DownloadString(url)

    let json = Regex.Match(script, @"'tl':({.+})}\)").Groups.Item(1).Value
    let serializer = new JavaScriptSerializer()
    serializer.Deserialize<LangMap>(json)

这个函数与之前C#版本的GetLanguages方法可谓一模一样，其返回结果便是一个字典，存储了目标语言的代号和名称——当然，这边我为Dictionary<string, string>取了一个别名LangMap，这样使用起来感觉更为方便，语义也更加清晰。

同样的，我们“翻译”一遍之前的Translate方法，变成如今的translateText函数：

let private translateText (text:string) sl tl =
    let url = 
        "https://translate.googleapis.com" +
        "/translate_a/t?client=te&format=html&v=1.0"

    let encoded = text |> HttpUtility.UrlEncode
    let data = sprintf "q=%s&sl=%s&tl=%s&tc=1" encoded sl tl

    let webClient = new WebClient()
    webClient.Encoding <- Encoding.UTF8
    let userAgent = "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0;)"
    webClient.Headers.Add(HttpRequestHeader.UserAgent, userAgent)

    let json = webClient.UploadString(url, data)
    let serializer = new JavaScriptSerializer()
    serializer.Deserialize<string>(json)

而最终进行多种语言翻译的，则是使用公有的translate函数：

let translate text sl = 
    let languages = getLanguages()

    let translated =
        languages
        |> Seq.map (fun p -> translateText text sl p.Key)

    let names = languages  |> Seq.map (fun p -> p.Value)
    Seq.zip names translated |> Seq.toArray

首先，所有语言会存入一个叫做languages的容器中，它是一个字典，实现了IEnumerable<KeyValuePair<string, string>>，在F#中便是seq<KeyValuePair<string, string>>，因此我们使用Seq模块的map方法将其转化为翻译后的结果，并存放在translated中。然后，我们获得每种语言的名称，最终与翻译的结果zip即可。translate函数最终返回的是一个存放着元组的数组，元组的类型是string * string。

至于调用，自然是很容易的。F#控制台程序也需要定义main函数，如下：

[<EntryPoint>]
let main args =

    let output = 
        Sync.translate "圣诞快乐" "zh-CN"
        |> Array.map (fun (lang, text) -> sprintf "%s：o%s" lang text)

    File.WriteAllLines("output.txt", output)
    
    Console.ReadLine() |> ignore
    0

当然，如果我们只是把F#用成这样，那实在就没有多大价值了。

异步编程

刚才的代码放在名为Sync的模块中，很明显这是“同步”的。对于此类IO操作，使用同步IO是一件非常不明智的事情。当然，对于目前这样的小程序来说，使用同步IO并没有什么问题。但是您一会儿也会发现，异步IO对目前的情形也是十分有价值的。

异步IO除了“不阻塞”的含义在里面之外，我认为还需要包括“事件触发”这个含义在里面。例如，JDK很早就支持了异步IO，但是直到目前为止（JDK 6），它在Windows平台上的相关实现，依旧只是简单的“非阻塞”，而非基于Windows的异步IO机制IOCP。于此相对，它在Linux平台上的实现却使用了高效的epoll。因此，如Mina，Jetty等高性能IO通信框架在Windows下的表现要比Linux差很多——您会经常看到时不时有人以此来证明Windows性能低下，但我倒认为这只能证明Java的跨平台只是“功能”而不是“性能”，意义大打折扣。

至于跨平台的IO类库并非没有，例如著名的libevent便是一例。不过在JDK 7中“据说”会修复这方面问题，拭目以待。

对于在Windows平台下真正的异步IO机制IOCP，我之前在多篇文章中有所提及（包括与其有关的IO线程池）。在.NET平台上，各种类库的异步通信方式自然使用了IOCP，自不必提。但是，异步编程的性能虽然好，但它的最大问题还是“方便性”，最基础的一点，由于任务流需要分两部分进行，那么我们自然需要保留上下文吧？即便是如C#中提供了匿名函数，可以自动生成闭包来保持上下文，但是还是有其他问题——例如，异常处理怎么办？

当然，利用C#中的yield关键字可以简化这些问题，但是F#给我们更好的解决方案。F#应对异步编程提供了一个名为“异步工作流”的结构，它基于F#的“工作流”特性开发了一套异步类库，关于这一点在上次的Comet原型中也有提及。异步工作流的优势在于把一个“二段式”的异步调用合并在一起，这样在调用的时候便可以同步操作的方式进行。如此，无论是逻辑中的上下文信息还是异常处理都变得异常简单。

对于异步操作的“合并”，例如可以根据最常见的APM模式（即Begin/End）生成“单步”的工作流。不过对于WebClient来说，它的异步操作并非APM形式，而是基于“事件”。不过F#对此也提供了支持，因此我们可以为WebClient扩展两个函数：

type WebClient with
    member c.GetStringAsync(url) = 
        async {
            c.DownloadStringAsync(new Uri(url))
            let! args = c.DownloadStringCompleted |> Async.AwaitEvent
            return args.Result
        }

    member c.PostStringAsync(url, data) = 
        async {
            c.UploadStringAsync(new Uri(url), data)
            let! args = c.UploadStringCompleted |> Async.AwaitEvent
            return args.Result
        }

我们在F#中可以“打开”任意一个类型，为其添加新的成员——不过自然这只是如C#中扩展方法那样的语法糖而已。我们为WebClient添加了GetStringAsync与PostStringAsync两个方法，它们返回的都是结果为一个字符串的异步数据流（即Async<string>），执行这个异步数据流之后便可以得到最终的结果。值得注意的是，async块只是在构造一个逻辑块，并没有真正调用。

于是，我们的getLanguages函数也可进行改写：

let private getLanguages() = 
    async {
        let url =
            "http://translate.googleapis.com" +
            "/translate_a/l?client=te&hl=zh-CN&cb=_callbacks_._0g3mb650r"
        
        let webClient = new WebClient()
        // let script = webClient.DownloadString(url)
        let! script = webClient.GetStringAsync(url)

        let json = Regex.Match(script, @"'tl':({.+})}\)").Groups.Item(1).Value
        let serializer = new JavaScriptSerializer()
        // serializer.Deserialize<LangMap>(json)
        return serializer.Deserialize<LangMap>(json)
    }

您是否发现这段代码与之前的变化？没错，两者几乎一模一样。除了它变成了async构造块之外，唯一的区别只是被注释的两行代码。第一行代码中，原本我们使用的是同步的DownloadString函数，而现在我们则通过执行一个异步数据流（使用let!）来得到结果script——当然，执行的形式却是同步的。除此之外，最后返回结果需要使用return来标明。let!和return（以及其他的如return!）等操作符，都是F#编译器对“工作流”构造块（如async）使用中的“强制措施”，以此避免开发人员的误操作。

同样，translateText函数也将构造一个异步工作流：

let private translateText (text:string) sl tl =
    async {
        let url = 
            "https://translate.googleapis.com" +
            "/translate_a/t?client=te&format=html&v=1.0"

        let encoded = text |> HttpUtility.UrlEncode
        let data = sprintf "q=%s&sl=%s&tl=%s&tc=1" encoded sl tl

        let webClient = new WebClient()
        webClient.Encoding <- Encoding.UTF8
        let userAgent = "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0;)"
        webClient.Headers.Add(HttpRequestHeader.UserAgent, userAgent)

        let! json = webClient.PostStringAsync(url, data) // changed
        let serializer = new JavaScriptSerializer()
        return serializer.Deserialize<string>(json) // changed
    }

使用异步工作流的另一个好处在于，我们可以轻易地将异步工作流并行地执行。例如在目前的场景中，我们可以同时发起50多个异步IO请求，但同时却不占用任何线程——它们可能都在等着IO设备（即网卡）发送设备信号呢。于是乎，我们的translate函数便可以这样写：

let translate text sl = 
    async {
        let! languages = getLanguages()
        let! translated =
            languages
            |> Seq.map (fun p -> translateText text sl p.Key)
            |> Async.Parallel

        let names = languages |> Seq.map (fun p -> p.Value)
        return Seq.zip names translated |> Seq.toArray
    }

并这样调用：

let output = 
    Parallel.translate "圣诞快乐" "zh-CN"
    |> Async.RunSynchronously
    |> Array.map (fun (lang, text) -> sprintf "%s：%s" lang text)

这句代码中的Parallel便是指我们刚才开发的模块。这段代码的执行速度会比Sync模块要快很多，因此此时50多个翻译的请求并不是依次发出，而是同时发出，并通过响应IO设备的事件来工作。不阻塞，高效。

异步工作流的同步执行

之前的代码中，我们是将languages集合转化为一组translateText所生成的异步任务，然后由Async.Parallel合并成一个并行的异步任务。这种调用方式很简单，反而是如果您要将这组异步任务按照顺序一一执行起来比较麻烦。当然，这只是麻烦，并不困难，而且其实同样是非常自然的：

let translateSeq text sl = 
    let rec translateSeq' targets acc =
        async {
            match targets with
            | [] -> return acc |> List.rev
            | t :: ts -> 
                let! result = translateText text sl t
                return! translateSeq' ts (t :: acc)
        }

    async {
        let! languages = getLanguages()
        let targets = languages |> Seq.map (fun p -> p.Key) |> Seq.toList

        let! translated = translateSeq' targets List.empty
        let names = languages |> Seq.map (fun p -> p.Value)
        return Seq.zip names translated |> Seq.toArray
    }

您能解释一下这段代码的写法吗？

最后还是来看看执行效果吧。圣诞已过，新年将至。那么在这里就来祝各位兄弟们新年快乐吧！

所有代码

五十种语言的“圣诞快乐”（上）：分析与实现
五十种语言的“圣诞快乐”（下）：F#实现

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五十种语言的“圣诞快乐”（下）：F#实现

简单的F#实现

异步编程

异步工作流的同步执行

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