human
オブジェクト指向プログラミングと機能的なプログラミングの違いを教えてください。
gpt
オブジェクト指向プログラミングでは、データを保存する「フィールド」と、それらのフィールドを操作する「メソッド」でオブジェクトを定義します。オブジェクト指向プログラムは通常、命令的に定式化され、計算を完了するための段階的な命令を定義します。

機能プログラミングでは、入力の関数として出力を数学的に書き込みます。機能プログラムは通常、変数への書き込みなどの「副作用」を持たない「純粋な」関数の観点から定式化されます。
human
それはiDempotencyの意味ですか？
gpt
関数は、入力が同じ結果を返すときに出力が供給された場合のiDEMPOTENTです。これがPythonの例です：
`` python
def absolute_value（x）：
    "" "
    ＃ネガティブ入力を試してみましょう[テスト1]
    >>> absolute_value（-1）
    1
    ＃入力としてのフィード出力[テスト2]
    >>> absolute_value（1）
    1
    ＃コードの1行[テスト2ラッピングテスト1]
    >>> absolute_value（absolute_value（-1））
    1
    "" "
    x> 0 else -1 * xの場合はxを返します
`` `
human
オブジェクト指向のプログラミングと機能プログラミングは、iDempotencyとどのように比較されますか？
gpt
オブジェクト指向のプログラミングでは、慣習性は基本的な概念ではありません。オブジェクトメソッドは、特定の入力セットを考慮して予測可能な出力を持つ場合がありますが、入力が同じ結果を生成する場合と生成できない場合がある場合に出力を送信します。オブジェクトの状態が呼び出しの合間に変更されたかどうかに依存します。

機能的なプログラミングでは、慣習性は基本的な概念です。純粋な関数は、何回呼び出されても、同じ入力を考慮して、常に同じ出力を生成します。副作用はないため、出力に影響を与える可能性のある隠された状態はありません。

要するに、純粋な機能と副作用の欠如に焦点を当てている機能的プログラミングは、等式を達成するのを容易にしますが、オブジェクト指向のプログラミングがステートフルなオブジェクトに依存しているため、それがより困難になります。