OOP organizza il codice attorno a oggetti che raggruppano stato mutabile e comportamento; Functional Programming (FP) organizza il codice attorno a funzioni pure e dati immutabili, considerando il calcolo come una trasformazione di dati. Sono diverse inclinazioni predefinite, non opposte — e la maggior parte dei linguaggi moderni miscela entrambi.
| OOP | FP | |
|---|---|---|
| Unità | Oggetto (stato + metodi) | Funzione |
| Stato | Incapsulato, spesso mutabile | Immutabile; evitare effetti collaterali |
| Polimorfismo | Subtying / dynamic dispatch | Funzioni di ordine superiore, generics |
| Aggiungere un tipo | Facile (nuova classe) | Difficile (modificare ogni funzione) |
| Aggiungere un'operazione | Difficile (modificare ogni classe) | Facile (nuova funzione) |
Ultima riga è il expression problem: ogni paradigma rende facile un asse di cambiamento e difficile l'altro.
# 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)
I linguaggi moderni sono multi-paradigma (Scala, Kotlin, Python, Java/C# moderno), quindi l'abilità pratica è scegliere lo strumento giusto per problema, non scegliere una tribù.
L'enfasi di FP sull'immutabilità e sulle funzioni pure ha riformato le best practice di OOP — oggetti valore immutabili e dependency injection del comportamento sono idee di FP ora standard nel buon design OO.