深入对比Elixir与Haskell、Scala、Clojure等函数式语言的核心特性

[1, 2, 3]
|> Enum.map(fn x -> x * 2 end)   # 映射每个元素
|> Enum.filter(fn x -> x > 3 end) # 过滤结果
|> IO.inspect(label: "最终结果")  # 输出：[最终结果: [4, 6]]

# 对比Haskell的惰性求值版本
-- Haskell示例（技术栈：Haskell）
take 2 $ filter (>3) $ map (*2) [1,2,3] -- 输出 [4,6]

# Elixir多子句函数示例
defmodule Math do
  def fib(0), do: 0
  def fib(1), do: 1
  def fib(n), do: fib(n-1) + fib(n-2)
end

Math.fib(10) # 输出55

# 对比Scala的模式匹配
// Scala示例（技术栈：Scala）
def fib(n: Int): Int = n match {
  case 0 => 0
  case 1 => 1
  case _ => fib(n-1) + fib(n-2)
}

# Elixir并发示例：启动10万个进程
1..100_000
|> Enum.each(fn _ ->
  spawn(fn -> 
    :timer.sleep(1000)
    IO.puts("进程完成")
  end)
end)

# 对比Clojure的并发原语
;; Clojure示例（技术栈：Clojure）
(doseq [i (range 100000)]
  (future 
    (Thread/sleep 1000)
    (println "线程完成")))

# Elixir Supervisor示例
defmodule MyApp.Supervisor do
  use Supervisor
  
  def start_link do
    Supervisor.start_link(__MODULE__, :ok)
  end

  def init(:ok) do
    children = [
      {MyWorker, []}
    ]
    
    Supervisor.init(children, strategy: :one_for_one)
  end
end

# 对比Haskell的错误处理
-- Haskell示例（技术栈：Haskell）
safeDivide :: Int -> Int -> Maybe Int
safeDivide _ 0 = Nothing
safeDivide x y = Just (x `div` y)

# Elixir宏示例：创建领域特定语言（DSL）
defmodule HtmlDSL do
  defmacro tag(name, do: block) do
    quote do
      "<#{unquote(name)}>" <> unquote(block) <> "</#{unquote(name)}>"
    end
  end
end

# 使用DSL构建HTML
import HtmlDSL
html = tag :div do
  tag :p do
    "Hello World"
  end
end
# 输出：<div><p>Hello World</p></div>

# 对比Scala的宏系统
// Scala示例（技术栈：Scala）
def debug(param: Any): Unit = macro debugImpl

def debugImpl(c: Context)(param: c.Expr[Any]) = {
  import c.universe._
  q"""println("Value: " + $param)"""
}

# Phoenix框架的Channel实现
defmodule ChatApp.RoomChannel do
  use Phoenix.Channel

  def join("room:" <> _room_id, _params, socket) do
    {:ok, socket}
  end

  def handle_in("new_msg", %{"body" => body}, socket) do
    broadcast!(socket, "new_msg", %{body: body})
    {:noreply, socket}
  end
end

;; Clojure数据处理示例
(defn process-data [coll]
  (->> coll
       (filter #(> (:value %) 100))
       (map #(update % :value * 2))
       (group-by :category)))