我們在 Day 2 - 什麼是 Funcational Programming? 有提到拋出 exception 是某種 side effect ，倘若 exception 不能用，那我們該拿什麼來替代？我們該怎麼用 functionally 的方式處理它們呢？

方法就是在 function 的回傳中，把 錯誤 跟 正常 一起表示，然後也是用 pattern match 和 high-order function 來應對錯誤情況下的操作，也就是說，錯誤 不是例外，而是回傳值之一，有點像 結構化程式語言 回傳錯誤碼那樣，但多了更多東西，這 3 天就是要來介紹這些，就讓我們開始吧。

Exception 的好與壞

首先我們來看一段程式，

def failingFn(i: Int): Int =
  val y: Int = throw new Exception("fail")
  try {
    val x = 42 + 5
    x + y
  }
  catch {
    case e: Exception => 43
  }

若我們在 Scala REPL 中呼叫 failingFn function，會得到下面結果，

scala> failingFn(5)
java.lang.Exception: fail
  at rs$line$1$.failingFn(rs$line$1:2)
  ... 35 elided

如同在 Day 2 提到的，要驗證 y 是否符合 RT 的方法就是使用 Substitution Model 把用到它的地方替換掉，

def failingFn2(i: Int): Int =
  try {
    val x = 42 + 5
    x + ((throw new Exception("fail")): Int)
  }
  catch {
    case e: Exception => 43
  }

相同的調用但卻得到了不同的結果；

scala> failingFn2(5)
val res1: Int = 43

這裡我們可以觀察到 2 個主要問題：

1. exception 破壞了 RT 且在某些情況下回傳的值會依情境不同而有所差異，當 catch 區塊處理多種 exception 時，可能會得到不同結果，我們不應該使用 try-catch 來控制流程。

2. exception 不是型別安全 (type-safe) 的，failingFn, Int => Int 是給它 Int 然後回傳 Int，我們並不知道要處理 exception。

若你熟悉 Java，你或許會想 Java 不是有提供一個功能叫 Checked Exception 嗎？這個不是可以解決上面的問題 2 了，這沒錯，但這個不作用在 high-order function 上，

例如 List 的 萬用 map function，我們不可能在這裡檢查所有在 f 中可能會拋出的所有 exception，所以即使在 Java 也是用 RuntimeException 來表達這種錯誤。

def map[A, B](l: List[A], f: A => B): List[B]

難道就沒有一種替代方案能避免上述問題，卻同時不失去 Exception 帶給我們有關整合和中心化錯誤邏輯處理的好處嗎？

一些可能的做法

先來看另一個例子，當輸入是空陣列時拋出 exception，

def mean(xs: Seq[Double]): Double =
  if xs.isEmpty then
    throw new ArithmeticException("mean of empty list")
  else
    xs.sum / xs.length

Seq 是 Scala 中所有有連續性的集合資料結構的抽象類別，包含有索引的 Array 或者線性的 Linked List 的父類別都是 Seq，一些共用的好用工具 function 在 Seq 中都有，所以通常都用 Seq 來當做參數型態，Scala 中相關資料結構可參考此 文件。

這個 function 一般被稱做 partial function，因為它對輸入做出了輸入類型未暗示的假設，此處的假設是 Seq 非空，

感謝邦友 shootingstar 的補充。

如果不想無腦拋出 exception，或許我們就直接計算！？

def mean1(xs: Seq[Double]): Double =
  xs.sum / xs.length

因為型態是 Double，當除數為 0.0 時，其回傳值會是 Double.NaN，但這也會有其他的問題，

首先是調用者要自己在腦中記得，我要多加一個 if 判斷 mean 的結果是不是 NaN，其次是這種做法不泛用，無法抽象成萬用的多型方法，像 map 那樣，且若是多型方法你也是不曉得要回傳 Double 型態的 NaN，還是非基本型態的 null。

或許我們有第二種作法，多加一個參數給定若 List 長度為 0 時會回傳的初始值，像這樣，

def mean2(xs: Seq[Double], onEmpty: Double): Double =
  if xs.isEmpty then
    onEmpty
  else
    xs.sum / xs.length

然後就又有人有問題了，如果我想在遇到空 List 直接中斷程式怎麼辦？你這樣改我要調整的地方很多耶！

看起來這種做法還是不夠自由，所以我們需要一個方法去應對以上所有遇到的情況。

讓我們歡迎 Option, Either

enum Option[+A]:
  case Some(get: A)
  case None

enum Either[+E, +A]:
  case Left(get: E)
  case Right(get: A)

我們一樣會透過實作 Scala 基本庫已有的類別 Either 和 Option 來當做練習，了解 functional programming 中如何處理錯誤，也能符合 Referential Transparency。

然後明天繼續。