Что это меняет: раньше любой метод не мог иметь дженерик-параметры, например:
type SomeStruct struct {
intField int
}
// syntax error
func (s SomeStruct) Map[U any](mapFunc func(int) U) U {
return mapFunc(s.intField)
}
Вместо методов, если на тип нужно навесить метод с дженерик-типом, заводились обычные функции:
func Map[U any](s SomeStruct, mapFunc func (int) U) U {
return mapFunc(s.intField)
}
Теперь же пример выше - полностью валиден для любых методов, не только для структур. И теперь такие методы разблокировали нам цепочки вызовов:
type Box[T any] struct {
val T
}
func (b Box[T]) Map[U any](mapFunc func(T) U) Box[U] {
return Box[U]{val: mapFunc(b.val)}
}
b := Box[int]{val: 42}
res := b.Map(strconv.Itoa).
Map(func(s string) string {
return "user-" + s
}).
Map(strings.ToUpper)
// USER-42
fmt.Printf("%#v\n", res)
В пакете math/rand/v2 уже можно найти пример:
func (r *Rand) N[Int intType](n Int) Int {
if n <= 0 {
panic("invalid argument to N")
}
return Int(r.uint64n(uint64(n)))
}
А в 1.26 вместо него в пакете была обычная функция:
func N[Int intType](n Int) Int {
if n <= 0 {
panic("invalid argument to N")
}
return Int(globalRand.uint64n(uint64(n)))
}
Как мы помним, этот пропозал неплохо так поджог жопу комьюнити: как в комментах на github, так и в тредах на реддите, но тем не менее - его довезли.
От отрицания я пришел к тому что дженерики, глобально, делают код удобней, если их правильно применять - видел несколько проектов, куда они очень хорошо ложились. Добавить в них методы, раз сами дженерики и так много лет уже как в языке - решение правильное. Надо было или вообще дженерики не завозить, или, если завезли - то уж доработать.
В целом, релиз 1.27 получился интересным. Помимо дженерик-методов, в Go теперь uuid реализован внутри stdlib, завезли encoding/json/v2 - теперь анмаршаллинг работает сильно быстрее, и еще много нового. Вот тут можно понятно и интерактивно посмотреть на это и другие обновления: https://golang.guide/go-1-27/
Ну и когда почти весь код пишет AI - важно следить и понимать что происходит в языке и в инструментах, с которыми мы работаем: как минимум - на собесе AI не всегда успеет ответить, а как максимум - код нужно ревьювить и понимать, иначе любой проект быстро скатится в неподдерживаемый нейрослоп 🏁