OOP organisiert Code um Objekte, die mutable Zustände mit Verhalten bündeln; funktionale Programmierung (FP) organisiert Code um reine Funktionen und unveränderliche Daten, wobei Berechnung als Datentransformation behandelt wird. Dies sind unterschiedliche Standardverzerrungen, keine Gegensätze — und die meisten modernen Sprachen vermischen beide.
| OOP | FP | |
|---|---|---|
| Einheit | Object (state + methods) | Function |
| Zustand | Gekapselt, oft veränderbar | Unveränderlich; Nebenwirkungen vermeiden |
| Polymorphismus | Subtyping / dynamic dispatch | Higher-order functions, generics |
| Einen Typ hinzufügen | Einfach (neue Klasse) | Schwieriger (jede Funktion anfassen) |
| Eine Operation hinzufügen | Schwieriger (jede Klasse anfassen) | Einfach (neue Funktion) |
Die letzte Zeile ist das Expression-Problem: Jedes Paradigma macht eine Änderungsachse einfach und die andere schwierig.
# OOP: data + behavior together, dispatch by type
class Circle:
def __init__(self, r): self.r = r
def area(self): return 3.14159 * self.r ** 2
# FP: data is dumb; behavior is a separate pure function
def area(shape):
match shape:
case ("circle", r): return 3.14159 * r ** 2
case ("square", s): return s * s
OOP → rich domains with identity & lifecycle (orders, sessions, UI widgets)
FP → data pipelines, transformations, concurrency (immutability avoids races)
Moderne Sprachen sind Multi-Paradigma (Scala, Kotlin, Python, modern Java/C#), daher ist die praktische Fähigkeit pro Problem das richtige Werkzeug zu wählen, nicht sich für eine Fraktion zu entscheiden.
FP's Betonung auf Unveränderlichkeit und reine Funktionen hat OOP Best Practices umgestaltet — unveränderliche Wertobjekte und Dependency Injection von Verhalten sind FP-Ideen, die jetzt im guten OO-Design Standard sind.