Clojure

Clojure es un lenguaje de programación de propósito general dialecto de Lisp. Hace un énfasis especial en el paradigma funcional, con el objetivo (entre otros) de eliminar la complejidad asociada a la programación concurrente. Clojure puede ser ejecutado sobre la Máquina Virtual de Java y la máquina virtual de la plataforma .NET, así como compilado a JavaScript.

Principios

Rich Hickey describe el desarrollo de Clojure como la búsqueda de un lenguaje que no pudo encontrar: un lisp funcional por defecto, integrado sobre un entorno robusto en lugar de ser su propia plataforma, y con la programación concurrente en mente.1​

Asimismo, en principio se rechaza la orientación a objetos, ofreciendo un enfoque en el que los programas se expresan como la aplicación de funciones sobre datos, más que como la interacción entre entidades mutables que mezclan representación de datos, y comportamiento. Por otra parte, características tales como instanciabilidad, polimorfismo e interfaces son efectivamente parte del lenguaje.

Sintaxis

Como el resto de la familia Lisp, la sintaxis de Clojure está construida sobre expresiones simbólicas que son convertidas en estructuras de datos por un lector antes de ser compiladas. Las expresiones se caracterizan por estar delimitadas por paréntesis, y por su notación prefija, por la que se llama al primer miembro de cada lista como función, pasándole el resto de miembros como argumentos.

Esta peculiaridad, extraña para los habituados a los lenguajes más populares basados en la sintaxis del lenguaje de programación C es la base de su flexibilidad. Estructuras de datos tales como mapas, conjuntos y vectores tienen una expresión literal; no requieren transformación alguna a la hora de incorporarse al árbol sintáctico generado por el compilador. Clojure es un Lisp-1 y no está particularmente diseñado para ser compatible con otros lisps.

Macros

Un macro es un fragmento de código que acepta como argumentos otras expresiones, sin evaluar, transformándolas previamente a su evaluación. Esto permite la aparición de "programas que crean programas": incorporaciones al lenguaje -estructuras de control de flujo- o creación de un lenguaje específico del dominio. Posibilidades en principio no alcanzables en otras familias de lenguajes sin recurrir al desarrollo de un compilador.

El sistema de macros de Clojure es muy similar al de Common Lisp con la excepción de que la versión de Clojure de la comilla inversa (llamada "comilla sintáctica") cualifica los símbolos con el espacio de nombres al que pertenece. Así se ayuda a prevenir la captura no intencionada ya que están prohibidos los bindings con nombres cualificados. Es posible forzar la expansión de una macro que las capture pero debe hacerse explícitamente. Clojure prohíbe también re-enlazar nombres globales en otros espacios de nombres que hayan sido importados en el actual.

Otra característica de la comilla sintáctica es que permite un sistema de templating, en el que se puede especificar qué miembros de una lista deben evaluarse mediante los operadores unquote (~) y unquote-splice (~@), dando a lugar a macros más concisas y manejables.

Características del lenguaje

Desarrollo dinámico con una consola de evaluación (en inglés, REPL: read eval print loop).

Representación de funciones como valores, y preferencia por la recursión y el uso de higher order functions sobre de la iteración basada en efectos secundarios.

Números de precisión arbitraria, y representación literal de fracciones, generadas en las divisiones no enteras.

Secuencias con evaluación perezosa (los elementos de la secuencia no se computan hasta que son necesarios, lo que permite representar conjuntos infinitos en potencia).

Sistema integrado de estructuras de datos persistentes e inmutables.

Control del estado (conjunto de valores que puede adquirir una entidad en el tiempo) en situaciones de concurrencia a través de sistemas transaccionales, de agentes y mediante bindings locales.

Interacción con java: al compilarse a bytecode de la JVM, las aplicaciones escritas en Clojure pueden ser fácilmente integradas en servidores de aplicaciones u otros entornos Java con escasa complejidad adicional. Se implementan por defecto todas las interfaces posibles a nivel de clases, estructuras de datos y concurrencia para minimizar los esfuerzos requeridos para conseguir esta portabilidad.

Ejemplos

Hola mundo. Nótese que dada la naturaleza del REPL, no es necesaria una orden de impresión.

"Hola, mundo!"

Un generador de números únicos y consecutivos que soporta llamadas concurrentes:

(let [i (atom 0)]

  (defn generar-id-unica

    "Devuelve un identificador numérico distinto para cada llamada."

    []

    (swap! i inc)))

Una subclase anónima de java.io.Writer que no escribe en ningún sitio y una macro que lo usa para silenciar todas las expresiones evaluadas con ella.

(def bit-bucket-writer

  (proxy [java.io.Writer] []

    (write [buf] nil)

    (close []    nil)

    (flush []    nil)))

(defmacro noprint

  "Evalua la expresiones dadas con todas las impresiones a *out* silenciadas." 

  [& forms]

  `(binding [*out* bit-bucket-writer]

     ~@forms))

(noprint

 (println "Hello, nobody!"))

En este ejemplo diez hilos manipulan una estructura de datos compartida, que consiste en cien vectores que contienen diez números únicos al inicio secuenciales. Cada hilo elige dos posiciones aleatorias en dos vectores aleatorios y los intercambia. Todos los cambios en los vectores se hacen dentro de transacciones usando el sistema de memoria transaccional por software de Clojure. Es por eso que incluso después de mil iteraciones no se pierde ningún número.

(defn run [nvecs nitems nthreads niters]

  (let [vec-refs (vec (map (comp ref vec)

                           (partition nitems (range (* nvecs nitems)))))

        swap #(let [v1 (rand-int nvecs)

                    v2 (rand-int nvecs)

                    i1 (rand-int nitems)

                    i2 (rand-int nitems)]

                (dosync

                 (let [temp (nth @(vec-refs v1) i1)]

                   (alter (vec-refs v1) assoc i1 (nth @(vec-refs v2) i2))

                   (alter (vec-refs v2) assoc i2 temp))))

        report #(do

                 (prn (map deref vec-refs))

                 (println "Distinct:"

                          (count (distinct (apply concat (map deref vec-refs))))))]

    (report)

    (dorun (apply pcalls (repeat nthreads #(dotimes [_ niters] (swap)))))

    (report)))

(run 100 10 10 100000)

Salida del ejemplo anterior:

([0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] ...

 [990 991 992 993 994 995 996 997 998 999])

Distinct: 1000

([382 318 466 963 619 22 21 273 45 596] [808 639 804 471 394 904 952 75 289 778] ...

 [484 216 622 139 651 592 379 228 242 355])

Distinct: 1000