Hay quien traduce el término inglés list comprehension literalmente como «comprensión de listas» o, aún peor, «listas de comprensión». Lo interesante es que David Turner, el autor del lenguaje funcional Miranda, llamó inicialmente a estas expresiones Zermelo-Frankel expressions, pero alguien lo convenció para llamarlas list comprehensions, que en inglés no suena tan mal. Yo, porque soy un tipo caprichoso, cuando traduzca el término en el contexto de Austra, las llamaré constructores de secuencias, a secas. Menos pretencioso, y más comprensible, creo.
Un truco para escribir menos
¿Que es un constructor de secuencias? Pues es un truco sencillo para eso mismo: construir secuencias, pero usando menos código, con el añadido de que el resultado es normalmente más sencillo de leer (no siempre). Imagine que tenemos un vector de números reales, y queremos quedarnos con los que son enteros divisibles por dos, para elevarlos al cuadrado. En Austra, hasta ahora, haríamos esto, suponiendo que tenemos el vector ya almacenado en una variable global v:
v.filter(x => x % 2 = 0).map(x => x^2)
Con el mecanismo nuevo de construcción de secuencias, la expresión anterior se reduciría a esto:
[x in v : x % 2 = 0 => x^2]
No hace falta contar caracteres para ver que realmente hemos escrito menos. Nos hemos ahorrado los paréntesis de los métodos, y los parámetros de las funciones lambdas se han reducido a uno solo, reflejando el hecho de que los valores que fluyen por el constructor son casi siempre (casi) del mismo tipo. El resultado del constructor, en este caso, es un vector, y puedo seguir aplicando métodos y operadores tras el corchete de cierre. Por ejemplo, puedo hacer algo algo estúpido como añadir uno a cada valor (lo podía haber hecho al elevar al cuadrado):
([x in v : x % 2 = 0 => x^2] + 1).plot
Pero también podía haber transformado el vector resultante con una matriz, o cualquier otra cosa posible con un vector.
También podía haber creado una secuencia en el constructor, aunque los datos viniesen de un vector, o de una matriz:
[x in seq(v) : x % 2 = 0 => x^2];
[x in seq(v1^v2) : x % 2 = 0 => x^2];
[x in iseq(1, 100) : x % 2 = 0 => x^2];
[x in 1..100 : x % 2 = 0 => x^2];
El primer ejemplo usa una secuencia basada en un vector. El segundo, una secuencia basada en una matriz que se genera a partir de dos vectores. En el tercero, simplemente uso una secuencia de enteros construida a partir de un range. Y en el último ejemplo uso más «syntatic sugar» para generar la secuencia directamente a partir de un rango.
Ojo con las series
Con las series, hay que tener un poco de cuidado, porque el método que filtra una serie recibe como parámetro una lambda del tipo Func<Point<Date> bool>, mientras que el método Map usa una de tipo Func<double, double>. El constructor de secuencias lo tiene en cuenta, pero tenemos que recordarlo:
let mean = MSFT.mean in
[x in MSFT : x.date >= jan2020 and x.value >= mean];
Observe que el filtro utiliza tanto la fecha como el valor de los puntos de la serie. Además, he omitido la transformación. Podemos omitir el filtro, la transformación (o proyección, en terminología SQL y C#) o incluso ambos.
Cuantificadores lógicos
De todas maneras podemos ir un poco más lejos que Python y Haskell. Vamos a comenzar por algo sencillo. ¿Es el 97 un número primo? Vamos a preguntarlo usando constructores de listas:
[all x in 2..96: 97 % x != 0]
La expresión anterior no devuelve una lista, sino un valor de tipo lógico. Será verdadero si alguno de los números entre 2 y 96 divide al número 97. Podríamos haber usado una cota superior más baja, por supuesto, pero no quiero complicar la explicación con detalles innecesarios.
all y any, en AUSTRA, no son palabras reservadas, pero en este caso se consideran palabras reservadas contextuales. La expresión anterior es equivalente a esta otra:
iseq(2..96).all(x => 97 % x != 0)
Esto, naturalmente, aunque sea ligeramente interesante, es sólo un rodeo hacia nuestro objetivo. ¿Qué tal si quiero todos los números primos del 2 al 1000?
[y in 2..1000 : all x in 2..96: y % x != 0]
La presencia de dos caracteres : nos está indicando que hay dos expresiones entre los corchetes. De hecho, estamos usando una función lambda anidada dentro de otra, y la más interna está «capturando» el parámetro de la más externa:
iseq(2, 1000).filter(y => iseq(2, y - 1).all(x => y % x != 0))
Y si quisiéramos elevar cada primo al cuadrado, añadiríamos una función de proyección al engendro que hemos creado:
[y in 2..1000 : all x in 2..96: y % x != 0 => y^2]
¡Chúpate esa, Python…!
Como sospechará el lector, nadie saca una historia de hace diez años si no ha pasado algo parecido recientemente. En efecto. Una librería escrita en C# resuelve un problema de negocios muy interesante. Pero es una librería a secas, y el equipo que la mantiene no da abasto para conectarla a todas las diferentes fuentes de datos posibles. El tiempo de respuesta, además, es sumamente importante, en este caso.
