OOP કોડને પરિવર્તનશીલ સ્થિતિ અને વર્તણૂક ને બંડલ કરતી વસ્તુઓની આસપાસ આયોજિત કરે છે; ફંક્શનલ પ્રોગ્રામિંગ (FP) કોડને શુદ્ધ ફંક્શન અને અપરિવર્તનીય ડેટા ની આસપાસ આયોજિત કરે છે, ગણતરીને ડેટા રૂપાંતર તરીકે સમજવું. આ વિવિધ ડિફોલ્ટ પૂર્વધારણાઓ છે, વિરોધી નથી — અને મોટાભાગની આધુનિક ભાષાઓ બંનેને મિશ્રિત કરે છે.
| OOP | FP | |
|---|---|---|
| એકમ | ઑબ્જેક્ટ (સ્થિતિ + પદ્ધતિઓ) | ફંક્શન |
| સ્થિતિ | એનકેપ્સુલેટેડ, ઘણી વાર પરિવર્તનશીલ | અપરિવર્તનીય; આડકતરી અસર ટાળો |
| બહુરૂપતા | સબટાઇપિંગ / ગતિશીલ ડિસ્પેચ | ઉચ્ચ-ક્રમ ફંક્શન, જેનરિક્સ |
| પ્રકાર ઉમેરવો | સરળ (નવો વર્ગ) | મુશ્કેલ (દરેક ફંક્શન સ્પર્શ કરો) |
| ક્રિયા ઉમેરવો | મુશ્કેલ (દરેક વર્ગ સ્પર્શ કરો) | સરળ (નવું ફંક્શન) |
યો છેલ્લી પંક્તિ વ્યક્તિત્વ સમસ્યા છે: દરેક પેરાડાઇમ એક અક્ષને પરિવર્તન સરળ બનાવે છે અને બીજાને મુશ્કેલ બનાવે છે.
# 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)
આધુનિક ભાષાઓ બહુ-પેરાડાઇમ છે (Scala, Kotlin, Python, આધુનિક Java/C#), તેથી વ્યવહારુ કૌશલ્ય પ્રતિ સમસ્યાનું યોગ્ય સાધન પસંદ કરવું છે, કોઇ જાતમાંથી આવવું નથી.
FP નો અપરિવર્તનીયતા અને શુદ્ધ ફંક્શન પર ભાર OOP શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓને ફરીથી આકાર આપ્યો છે — અપરિવર્તનીય મૂલ્ય ઑબ્જેક્ટ્સ અને વર્તણૂકનો નિર્ભરતા ઇજેકશન હવે સારો OO ડિઝાઇનમાં માનક FP વિચારો છે.