🔁 در پست قبلی گفتیم Monad چیه و چطور می‌تونه به ما کمک کنه که عملیات‌های پیچیده رو به صورت امن، خوانا و قابل پیش‌بینی اجرا کنیم—حتی وقتی با چیزهایی مثل async، side effect یا خطا سروکار داریم.
👨‍💻 حالا می‌تونیم یه ابزار واقعی رو ببینیم که برای همین موضوع توسعه دادم و این مفاهیم رو توی c# پیاده‌سازی کردم!

📦 کتابخونه‌ی Quantum.MonadicTasks یه لایبرری مینیمال و تمیز برای کار با Task<T> به شکل Monadic هست. باهاش می‌تونی:
✅ ملیات‌های async رو زنجیره‌ای و functional ترکیب کنی
✅ از متدهایی مثل .Bind(), .Map(), .Fail() و .Tap() استفاده کنی
✅ بدون try/catch شلوغ، خطاها رو مدیریت کنی
✅ کدت رو مثل do notation در Haskell بنویسی
✅ کدی قابل تست، قابل خواندن، و قابل توسعه بنویسی

📌 چند تا از امکانات مهمش:
• .Bind() برای زنجیره کردن عملیات async
• .Map() برای تغییر نتیجه بدون await دستی
• .Fail() برای تولید خطا به‌صورت monadic
• .PerformSideEffect() برای side effectهایی مثل log یا metric
• .Sequence() برای اجرای چند عملیات async باهم
• .GetResultAsync() برای گرفتن نتیجه یا throw کردن خطا

📁 یه مثال واقعی از سفارش آنلاین: بررسی موجودی، انجام پرداخت، و آپدیت سفارش… همه توی یه زنجیره‌ی امن، بدون کد اضافی یا if تو در تو!

await MonadicTask<Order>.Return(order)
    .Bind(CheckStockAsync)
    .PerformSideEffect(LogStockChecked)
    .Bind(ProcessPaymentAsync)
    .PerformSideEffect(LogPaymentSuccess)
    .Bind(UpdateOrderStatusAsync)
    .GetResultAsync();

📍 این لایبرری برای پروژه‌های واقعی و مقیاس‌پذیر طراحی شده و توی Benchmark هم عملکرد قابل قبولی از خودش نشون داده.


🔗 کدش اینجاست، خوشحال می‌شم ببینی و نظرت رو بگی:

👉 https://github.com/Quantum-Space-Org/MonadicTasks

مکتب‌خانه DDD
@DomainDrivenDesign_ir

💡 مقایسه‌ی پارادایم‌های برنامه‌نویسی — از Flow-Based تا State-Centric

در مسیر تحول برنامه‌نویسی، از تفکر flow-based با تکیه بر functionها، رفتیم به سمت ساختارهای state-centric و assignment-driven — و در این بین، شاید چیزی مهم مثل وضوح جریان داده رو از دست دادیم.

۱- Functional Programming (FP) — function-driven، flow-based

✅ توابع هسته‌ی اصلی محاسبات هستن.
✅ توابع به‌عنوان داده در نظر گرفته می‌شه؛ می‌تونه ترکیب بشه.
✅ تمرکز روی جریان صریح داده بین functionهاست.
✅ ساده، قابل پیش‌بینی، بدون state پنهان.
⚠️ مدل‌سازی سیستم‌های واقعی و stateful در این پارادایم محدودتره.

۲- Object-Oriented Programming (OOP) — state-centric، assignment-driven

✅ توابع مرتبط به‌همراه state مشترک در قالب objectها قرار می‌گیرن.
✅ باعث modularity و استفاده‌ی مجدد از کد می‌شه.
⚠️ ولی جریان هندل کردن یک سناریو implicit می‌شه — توی methodها و تغییرات داخلی state پنهانه.
⚠️ منطق حول assign و تغییر وضعیت- change state- می‌چرخه، نه حول جریان.

۳- Actor Model — agent-centric، message-driven

✅ پارادایم OOP رو یه قدم جلوتر می‌بره: objectها به agentهای مستقل تبدیل می‌شن.
✅ این agentها فقط با پیام‌های async با هم حرف می‌زنن.
✅ برای سیستم‌های concurrent و توزیع‌شده عالیه.
⚠️ اما باز هم جریان داده پراکنده و پنهانه — در زنجیره‌های پیام و actorهای جدا.
--------------------------------------

👉 در این مسیر، از flow-based logic به سمت ساختار و مقیاس‌پذیری رفتیم — ولی اغلب با هزینه‌ی از دست دادن وضوح جریان داده.

🧭 آیا می‌تونیم دوباره بین این‌ها تعادل ایجاد کنیم؟

🎯 درک عمیق control flow یکی از پایه‌های اصلی برنامه‌نویسیه. در این مقاله به بررسی تفاوت‌های بین loop و recursion پرداختم و نشون دادم که چرا این انتخاب‌ها فراتر از syntax ساده هستن و به mental models ما برمی‌گردن.

اگه شما هم تجربه‌ای در این زمینه دارید یا سوالی براتون پیش اومده، حتماً تو کامنت‌ها باهام به اشتراک بذارید. خوشحال میشم نظر شما رو هم بدونم .

معرفی کتاب ریاضی ارزشمند "How to Solve It" (چگونه مسئله را حل کنیم)

✍️ اثر ماندگار ریاضیدان برجسته، جورج پولیا

📖 این کتاب که در سال 1945 منتشر شد، فراتر از یک راهنمای حل مسائل ریاضی است و به یک مرجع بی‌نظیر در زمینه‌ی آموزش تفکر ساختاریافته و توسعه‌ی مهارت‌های حل مسئله در تمامی جوانب زندگی تبدیل شده است. پولیا در این اثر، با زبانی ساده و گیرا، یک چهارچوب عملی و فلسفی برای مواجهه با چالش‌ها و یافتن راه‌حل‌های مؤثر ارائه می‌دهد.

🔑 مفهوم اصلی "How to Solve It" بر پایه‌ی یک فرآیند چهار مرحله‌ای استوار است:

1️⃣ درک مسئله (Understanding the Problem):
ضروری است که مسئله به طور کامل درک شود. پولیا بر اهمیت پرسیدن سؤالات کلیدی تأکید می‌کند:

- مجهول چیست؟ (What is the unknown?)
- داده‌ها کدامند؟ (What are the data?)
- شرایط چیست؟ (What is the condition?)
- آیا امکان ترسیم شکل یا نمودار وجود دارد؟
- آیا مسئله مشابهی دیده‌اید؟
- آیا می‌توان مسئله را به بخش‌های -
کوچک‌تر تقسیم کرد؟
✅ درک صحیح مسئله، نیمی از راه‌حل است.

2️⃣ طرح‌ریزی (Devising a Plan):یافتن ارتباط بین داده‌ها و مجهول و طرح‌ریزی استراتژی. پولیا "روش‌های مکاشفه‌ای" (heuristics) را معرفی می‌کند، مانند:

- حدس زدن و آزمایش کردن (Guessing and checking)
- جستجو برای الگو (Looking for a pattern)
- رسم شکل (Drawing a diagram)
- کار کردن به عقب (Working backward)
- استفاده از مسئله‌ی مشابه (Using a related problem)
- تجزیه و تحلیل (Breaking down the problem)
- ساده‌سازی (Simplifying the problem)
💡 طرح‌ریزی یک فرآیند اکتشافی است.

3️⃣ اجرا (Carrying out the Plan):اجرای دقیق و گام به گام طرح. صبر، دقت و توجه به جزئیات مهم است. هر گام باید منطقی و صحیح باشد و آمادگی برای مواجهه با مشکلات پیش‌بینی‌نشده وجود داشته باشد.

4️⃣ بازنگری (Looking Back):
بررسی و ارزیابی راه‌حل به دست آمده برای یادگیری و بهبود. سؤالاتی که باید پاسخ داده شوند:

- آیا راه‌حل صحیح است؟
- آیا روش دیگری برای حل وجود دارد؟
- آیا می‌توان از این روش برای مسائل مشابه استفاده کرد؟
- چه درس‌هایی آموختیم؟
🧐 بازنگری به بهبود عملکرد در آینده کمک می‌کند.

🌟 اهمیت و تأثیر "How to Solve It":
این کتاب با رویکرد عملی، زبان ساده و تأکید بر فرآیند تفکر، تأثیر عمیقی بر آموزش ریاضیات و مهارت‌های حل مسئله داشته است و در زندگی روزمره، علوم، مهندسی، مدیریت و سایر حوزه‌ها کاربرد دارد. پولیا با تأکید بر پرسش‌های درست، جستجو برای الگوها، استفاده از تجربیات و بازبینی، چارچوبی قدرتمند برای توسعه‌ی تفکر انتقادی و توانایی حل مسئله ارائه می‌دهد.

📚 "How to Solve It" همچنان یک منبع الهام‌بخش برای همگان است.



https://en.m.wikipedia.org/wiki/How_to_Solve_It