Js-函数式编程

前言

JavaScript是一门多范式语言，即可使用OOP（面向对象），也可以使用FP（函数式），由于笔者最近在学习React相关的技术栈，想进一步深入了解其思想，所以学习了一些FP相关的知识点，本文纯属个人的读书笔记，如果有错误，望轻喷且提点。

什么是函数式编程

函数式编程（英语：functional programming）或称函数程序设计、泛函编程，是一种编程范式，它将计算机运算视为函数运算，并且避免使用程序状态以及易变对象。即对过程进行抽象，将数据以输入输出流的方式封装进过程内部，从而也降低系统的耦合度。

为什么Js支持FP

Js支持FP的一个重要原因在于，在JS中，函数是一等公民。即你可以像对其他数据类型一样对其进行操作，把他们存在数组里，当作参数传递，赋值给变量...等等。如下：

const func = () => {}
// 存储
const a = [func]
// 参数 返回值
const x = (func) => {
    ......
    ......
    return func
}
x(func)

这个特性在编写语言程序时带来了极大的便利，下面的知识及例子都建立在此基础上。

纯函数

概念

纯函数是这样一种函数，即相同的输入，永远会得到相同的输出，而且没有任何可观察的副作用。

副作用包括但不限于：

• 打印/log
• 发送一个http请求
• 可变数据
• DOM查询
  
  简单一句话， 即只要是与函数外部环境发生交互的都是副作用。

像Js中， slice就是纯函数， 而splice则不是

var xs = [1,2,3,4,5];
// 纯的
xs.slice(0,3);
//=> [1,2,3]
xs.slice(0,3);
//=> [1,2,3]
xs.slice(0,3);
//=> [1,2,3]
// 不纯的
xs.splice(0,3);
//=> [1,2,3]
xs.splice(0,3);
//=> [4,5]
xs.splice(0,3);
//=> []

例子

在React生态中，使用纯函数的例子很常见，如React Redner函数，Redux的reducer，Redux-saga的声明式effects等等。

React Render

在React中，Render返回了一个JSX表达式，只要输入相同，即可以保证我们拿到同样的输出（最终结果渲染到DOM上），而内部的封装细节我们不需要关心，只要知道它是没有副作用的，这在我们开发过程中带来了极大的便利。当我们的程序出问题时（渲染出来与预期不符合），我们只要关心我们的入参是否有问题即可。

class Component extends React.Component {
    render() {
        return (
            <div />
        )
    }
}

Redux的reducer

Redux的reducer函数要求我们每一次都要返回一个新的state, 并且在其中不能有任何副作用，只要传入参数相同，返回计算得到的下一个 state 就一定相同。没有特殊情况、没有副作用，没有 API 请求、没有变量修改，单纯执行计算。这样做可以使得我们很容易的保存了每一次state改变的情况，对于时间旅行这种需求更是天然的亲近。特别是在调试的过程中，我们可以借助插件，任意达到每一个state状态，能够轻松的捕捉到错误是在哪一个节点出现。

function todoApp(state = initialState, action) {
  switch (action.type) {
    case SET_VISIBILITY_FILTER:
      return Object.assign({}, state, {
        visibilityFilter: action.filter
      })
    case ADD_TODO:
      return Object.assign({}, state, {
        todos: [
          ...state.todos,
          {
            text: action.text,
            completed: false
          }
        ]
      })
    default:
      return state
  }
}

Redux-sage的声明式effects

许多时候， 我们会写这样的函数

const sendRequest = () => {
    return axions.post(...)
}

这是一个不纯的函数，因为它包含了副作用，发起了http请求，我们可以这样封装一下：

const sendRequestReducer = () => {
    return () => {
        return axios.post(...)
    }
}

ok, 现在是一个纯函数了，正如Redux-saga中的effects一样：

import { call } from 'redux-saga/effects'
function* fetchProducts() {
  const products = yield call(Api.fetch, '/products')
  // ...
}

实际上call不立即执行异步调用，相反，call 创建了一条描述结果的信息。那么这样做除了增加代码的复杂度，还可以给我们带来什么？参考saga的官方文档就知道了， 答案是测试：

这些 声明式调用（declarative calls） 的优势是，我们可以通过简单地遍历 Generator 并在 yield 后的成功的值上面做一个 deepEqual 测试， 就能测试 Saga 中所有的逻辑。这是一个真正的好处，因为复杂的异步操作都不再是黑盒，你可以详细地测试操作逻辑，不管它有多么复杂。

import { call } from 'redux-saga/effects'
import Api from '...'
const iterator = fetchProducts()
// expects a call instruction
assert.deepEqual(
  iterator.next().value,
  call(Api.fetch, '/products'),
  "fetchProducts should yield an Effect call(Api.fetch, './products')"
)

总结

纯函数有着以下的优点

可缓存性

首先，纯函数总能够根据输入来做缓存。实现缓存的一种典型方式是 memoize 技术：

var memoize = function(f) {
  var cache = {};
  return function() {
    var arg_str = JSON.stringify(arguments);
    cache[arg_str] = cache[arg_str] || f.apply(f, arguments);
    return cache[arg_str];
  };
};
var squareNumber  = memoize(function(x){ return x*x; });
squareNumber(4);
//=> 16
squareNumber(4); // 从缓存中读取输入值为 4 的结果
//=> 16
squareNumber(5);
//=> 25
squareNumber(5); // 从缓存中读取输入值为 5 的结果
//=> 25

可移植性

纯函数因为不依赖外部环境，所以非常便于移植，你可以在任何地方使用它而不需要附带着引入其他不需要的属性。

可测试性

如上面提到的Redux reducer和Redux-saga一样， 它对于测试天然亲近。

并行代码

我们可以并行运行任意纯函数。因为纯函数根本不需要访问共享的内存，而且根据其定义，纯函数也不会因副作用而进入竞争态（race condition）。

柯里化

概念

在计算机科学中，柯里化（英语：Currying），又译为卡瑞化或加里化，是把接受多个参数的函数变换成接受一个单一参数（最初函数的第一个参数）的函数，并且返回接受余下的参数而且返回结果的新函数的技术。

var add = function(x) {
  return function(y) {
    return x + y;
  };
};
var increment = add(1);
var addTen = add(10);
increment(2);
// 3
addTen(2);
// 12

例子

在Lodash类库中，就有这么一个curry函数来帮助我们处理科里化，关于如何实现一个curry函数，推荐大家参考这篇文章

var abc = function(a, b, c) {
  return [a, b, c];
};
var curried = _.curry(abc);
curried(1)(2)(3);
// => [1, 2, 3]
curried(1, 2)(3);
// => [1, 2, 3]
curried(1, 2, 3);
// => [1, 2, 3]
// Curried with placeholders.
curried(1)(_, 3)(2);
// => [1, 2, 3]

偏函数应用

偏函数本身与科里化并不相关， 但在日常的编写程序中，或许我们使用更多的是偏函数，所以在这里简单的介绍一下偏函数

偏函数应用是找一个函数，固定其中的几个参数值，从而得到一个新的函数。

有时候，我们会写一个专门发送http请求的函数

const sendRequest = (host, fixPath, path) => {
    axios.post(`${host}\${fixPath}\{path}`)
}

但是大多数时候， host和fixPath是固定的， 我们不想每次都写一次host和fixPath，但我们又不能写死，因为我们需要sendRequest这个函数是可以移植的，不受环境的约束，那么我们可以这样

const sendRequestPart = (path) => {
    const host = '...'
    const fixPath = '...'
    return sendRequest(host, fixPath, path)
}

总结

科里化和偏函数的主要用途是在组合中，这一小节主要介绍了他们的使用方法和行为。

组合 compose

组合的功能非常强大， 也是函数式编程的一个核心概念， 所谓的对过程进行封装很大程度上就是依赖于组合。那么什么是组合？

var compose = function(f,g) {
  return function(x) {
    return f(g(x));
  };
};
var toUpperCase = function(x) { return x.toUpperCase(); };
var exclaim = function(x) { return x + '!'; };
var shout = compose(exclaim, toUpperCase);
shout("send in the clowns");
//=> "SEND IN THE CLOWNS!"

上面的compose就是一个最简单的组合函数， 当然组合函数并不限制于传入多少个函数参数，它最后只返回一个函数，我个人更喜欢将它认为像管道一样，将数据经过不同函数的逐渐加工，最后得到我们想要的结果

const testFunc = compose(func1, func2, func3, func4)
testFunc(...args)

在js中， 实现compose函数比较容易

const compose = (...fns) => {
    return (...args) => {
        let res = args
        for (let i = fns.length - 1; i > -1; i--) {
            res = fns[i](res)
        }
        return res
    }
}

例子

React官方推崇组合优于继承这个概念，这里选择两个比较典型的例子来看

React中的高阶组件

在React中，有许多使用高阶组件的地方，如React-router的withRouter函数，React-redux的connect函数返回的函数，

// Navbar 和 Comment都是组件
const NavbarWithRouter = withRouter(Navbar);
const ConnectedComment = connect(commentSelector, commentActions)(Comment);

而由于高阶函数的签名是Component => Component。所以我们可以很容易的将他们组合到一起，这也是官方推荐的做法

// 不要这样做……
const EnhancedComponent = withRouter(connect(commentSelector)(WrappedComponent))
// ……你可以使用一个函数组合工具
// compose(f, g, h) 和 (...args) => f(g(h(...args)))是一样的
const enhance = compose(
  // 这些都是单独一个参数的高阶组件
  withRouter,
  connect(commentSelector)
)
const EnhancedComponent = enhance(WrappedComponent)

Redux的compose函数

Redux的compose函数实现要比上面提到的简洁的多

export default function compose(...funcs) {
  if (funcs.length === 0) {
    return arg => arg
  }
  if (funcs.length === 1) {
    return funcs[0]
  }
  return funcs.reduce((a, b) => (...args) => a(b(...args)))
}

这个实现咋看之下有点懵逼， 所以可以拆开来看一下

composeFn = compose(fn1, fn2, fn3, fn4)

那么reduce循环运行时， 第一次a就是fn1, b是fn2, 第二次a是(...args) => fn1(fn2(...args)), b是fn3, 第三次运行的时候则是a是(...args) => fn1(fn2(fn3(...args))), b是fn4， 最后返回了fn1(fn2(fn3(fn4(...args))))

pointfree

它的意思是说，函数无须提及将要操作的数据是什么样的。

// 非 pointfree，因为提到了数据：word
var snakeCase = function (word) {
  return word.toLowerCase().replace(/\s+/ig, '_');
};
// pointfree
var snakeCase = compose(replace(/\s+/ig, '_'), toLowerCase);

pointfree 模式能够帮助我们减少不必要的命名，让代码保持简洁和通用。对函数式代码来说，pointfree 是非常好的石蕊试验，因为它能告诉我们一个函数是否是接受输入返回输出的小函数。比如，while 循环是不能组合的。不过你也要警惕，pointfree 就像是一把双刃剑，有时候也能混淆视听。并非所有的函数式代码都是 pointfree 的，不过这没关系。可以使用它的时候就使用，不能使用的时候就用普通函数。

总结

有了组合， 配合上面提到的科里化和偏函数应用， 可以将程序拆成一个个小函数然后组合起来， 优点已经很明显的呈现出来，也很直观的表达出了函数式编程的封装过程的核心概念。

范畴学

函数式编程建立在范畴学上，很多时候讨论起来难免有点理论化，所以这里简单的介绍一下范畴。

有着以下这些组件（component）的搜集（collection）就构成了一个范畴：

• 对象的搜集
• 态射的搜集
• 态射的组合
• identity 这个独特的态射

对象的搜集

对象就是数据类型，例如 String、Boolean、Number 和 Object 等等。通常我们把数据类型视作所有可能的值的一个集合（set）。像 Boolean 就可以看作是 [true, false] 的集合，Number 可以是所有实数的一个集合。把类型当作集合对待是有好处的，因为我们可以利用集合论（set theory）处理类型。

态射的搜集

态射是标准的、普通的纯函数。

态射的组合

即上面提到的compose

identity 这个独特的态射

让我们介绍一个名为 id 的实用函数。这个函数接受随便什么输入然后原封不动地返回它：

var id = function(x){ return x; };

functor

在学习函数式编程的时候，第一次看到functor的时候一脸懵逼， 确实不理解这个东西是什么， 可以做什么，加上一堆术语，头都大了。在理解functor之前，先认识一个东西

概念

容器

容器为函数式编程里普通的变量、对象、函数提供了一层极其强大的外衣，赋予了它们一些很惊艳的特性。

var Container = function(x) {
  this.__value = x;
}
Container.of = x => new Container(x);
//试试看
Container.of(1);
//=> Container(1)
Container.of('abcd');
//=> Container('abcd')

Container.of 把东西装进容器里之后，由于这一层外壳的阻挡，普通的函数就对他们不再起作用了，所以我们需要加一个接口来让外部的函数也能作用到容器里面的值（像Array也是一个容器）：

Container.prototype.fmap = function(f){
  return Container.of(f(this.__value))
}

我们可以这样使用它：

Container.of(3)
    .fmap(x => x + 1)                //=> Container(4)
    .fmap(x => 'Result is ' + x);    //=> Container('Result is 4')

我们通过简单的代码就实现了一个链式调用，并且这也是一个functor。

Functor（函子）是实现了 fmap 并遵守一些特定规则的容器类型。

这样子看还是有点不好理解， 那么参考下面这句话可能会好一点：

a functor is nothing more than a data structure you can map functions over with the purpose of lifting values from a container, modifying them, and then putting them back into a container. 都是些简单的单词，意会比起本人翻译会更容易理解。

加上一张图：

ok, 现在大概知道functor是一个什么样的东西了。

作用

那么functor有什么作用呢？

链式调用

首先它可以链式调用，正如上面提到的一样。

Immutable

可以看到， 我们每次都是返回了一个新的Container.of， 所以数据是Immutable的， 而Immutable的作用就不在这里赘述了。

将控制权交给Container

将控制权交给Container， 这样他就可以决定何时何地怎么去调用我们传给fmap的function，这个作用非常强大，可以为我们做空值判断、异步处理、惰性求值等一系列麻烦的事。

例子

上面作用的第三点可能直观上有点难以理解， 下面举三个简单的例子

Maybe Container

定义一个Maybe Container来帮我们处理空值的判断

var Maybe = function(x) {
  this.__value = x;
}
Maybe.of = function(x) {
  return new Maybe(x);
}
Maybe.prototype.fmap = function(f) {
  return this.isNothing() ? Maybe.of(null) : Maybe.of(f(this.__value));
}
Maybe.prototype.isNothing = function() {
  return (this.__value === null || this.__value === undefined);
}
//试试看
import _ from 'lodash';
var add = _.curry(_.add);
Maybe.of({name: "Stark"})
    .fmap(_.prop("age"))
    .fmap(add(10));
//=> Maybe(null)
Maybe.of({name: "Stark", age: 21})
    .fmap(_.prop("age"))
    .fmap(add(10));
//=> Maybe(31)

当然， 这里可以利用上面提到的科里化函数来简化掉一堆fmap的情况

import _ from 'lodash';
var compose = _.flowRight;
var add = _.curry(_.add);
// 创造一个柯里化的 map
var map = _.curry((f, functor) => functor.fmap(f));
var doEverything = map(compose(add(10), _.property("age")));
var functor = Maybe.of({name: "Stark", age: 21});
doEverything(functor);
//=> Maybe(31)

Task Container

我们可以编写一个Task Container来帮我们处理异步的情况

var fs = require('fs');
//  readFile :: String -> Task(Error, JSON)
var readFile = function(filename) {
  return new Task(function(reject, result) {
    fs.readFile(filename, 'utf-8', function(err, data) {
      err ? reject(err) : result(data);
    });
  });
};
readFile("metamorphosis").fmap(split('\n')).fmap(head);

例子中的 reject 和 result 函数分别是失败和成功的回调。正如你看到的，我们只是简单地调用 Task 的 map 函数，就能操作将来的值，好像这个值就在那儿似的。(这看起来有点像Promise)

Io Container

我们可以利用Io Container来做惰性求值

import _ from 'lodash';
var compose = _.flowRight;
var IO = function(f) {
    this.__value = f;
}
IO.of = x => new IO(_ => x);
IO.prototype.map = function(f) {
    return new IO(compose(f, this.__value))
};
var io_document = new IO(_ => window.document);
io_document.map(function(doc){ return doc.title });
//=> IO(document.title)

注意我们这里虽然感觉上返回了一个实际的值 IO(document.title)，但事实上只是一个对象：{ __value: [Function] }，它并没有执行，而是简单地把我们想要的操作存了起来，只有当我们在真的需要这个值得时候，IO 才会真的开始求值，

functor 范畴

functor 的概念来自于范畴学，并满足一些定律。 即functor 接受一个范畴的对象和态射（morphism），然后把它们映射（map）到另一个范畴里去。

Js中的functor

Js中也有一些实现了functor, 如map、filter

map    :: (A -> B)   -> Array(A) -> Array(B)
filter :: (A -> Boolean) -> Array(A) -> Array(A)

Monad

普通functor的问题

我们来写一个函数 cat，这个函数的作用和 Linux 命令行下的 cat 一样，读取一个文件，然后打出这个文件的内容

import fs from 'fs';
import _ from 'lodash';
var map = _.curry((f, x) => x.map(f));
var compose = _.flowRight;
var readFile = function(filename) {
    return new IO(_ => fs.readFileSync(filename, 'utf-8'));
};
var print = function(x) {
    return new IO(_ => {
        console.log(x);
        return x;
    });
}
var cat = compose(map(print), readFile);
cat("file")
//=> IO(IO("file的内容"))

ok, 我们最后得到的是两层嵌套的IO, 要获取其中的值

cat("file").__value().__value()

问题很明显的出来了， 我们需要连续调用两次_value才能获取， 那么假如我们嵌套了更多呢， 难道每次都要调用一大堆__value吗， 那当然是不可能的。

概念

我们可以使用一个join函数， 来将Container里面的东西拿出来， 像这样

var join = x => x.join();
IO.prototype.join = function() {
  return this.__value ? IO.of(null) : this.__value();
}
// 试试看
var foo = IO.of(IO.of('123'));
foo.join();

似乎这样也有点麻烦， 每次都要使用一个join来剖析

var doSomething = compose(join, map(f), join, map(g), join, map(h));

我们可以使用一个chain函数， 来帮助我们做这些事

var chain = _.curry((f, functor) => functor.chain(f));
IO.prototype.chain = function(f) {
  return this.map(f).join();
}
// 现在可以这样调用了
var doSomething = compose(chain(f), chain(g), chain(h));
// 当然，也可以这样
someMonad.chain(f).chain(g).chain(h)
// 写成这样是不是很熟悉呢？
readFile('file')
    .chain(x => new IO(_ => {
        console.log(x);
        return x;
    }))
    .chain(x => new IO(_ => {
        // 对x做一些事情，然后返回
    }))

ok, 事实上这就是一个Monad， 而且你也会很熟悉， 这就像一个Promise的then， 那么什么是Monad呢？

Monad有一个bind方法， 就是上面讲到的chain（同一个东西不同叫法），

function bind<T, U>(instance: M<T>, transform: (value: T) => M<U>): M<U> {
    // ...
}

其实，Monad 的作用跟 Functor 类似，也是应用一个函数到一个上下文中的值。不同之处在于，Functor 应用的是一个接收一个普通值并且返回一个普通值的函数，而 Monad 应用的是一个接收一个普通值但是返回一个在上下文中的值的函数。上下文即一个Container。

Promise是Monad

需要被认为是Monad需要具备以下三个条件

• 拥有容器， 即Maybe、IO之类。
• 一个可以将普通类型转换为具有上下文的值的函数， 即Contanier.of
• 拥有bind函数（即上面提到的bind， 而不是ES5的bind）

那么Promise具备了什么条件？

• 拥有容器 Promise, 即上面第一点
• Promise.resolve(value)将值转换为一个具有上下文的值， 即上面第二点。
• Promise.prototype.then(onFullfill: value => Promise) 拥有一个bind（then）函数， 接受一个函数作为参数， 该函数接受一个普通值并返回一个含有上下文的值。 即上面第三点

不过Promise比Monad拥有更多的功能。

• 如果then返回了一个正常的value， Promise会调用Promise.resolve将其转换为Promise
• 普通的Monad只能提供在计算的时候传递一个值， 而Promise有两个不同的值 - 一个用于成功值，一个用于错误（类似于Either monad）。可以使用then方法的第二个回调或使用特殊的.catch方法捕获错误

Applicative Functor

提到了Functor和Monad而不提Applicative Functor就不完整了。

概念

Applicative Functor就是让不同 functor 可以相互应用（apply）的能力。

举一个简单的例子, 假设有两个同类型的 functor，我们想把这两者作为一个函数的两个参数传递过去来调用这个函数。

// 这样是行不通的，因为 2 和 3 都藏在瓶子里。
add(Container.of(2), Container.of(3));
//NaN
// 使用可靠的 map 函数试试
var container_of_add_2 = map(add, Container.of(2));
// Container(add(2))

这时候我们创建了一个 Container，它内部的值是一个局部调用的（partially applied）的函数。确切点讲就是，我们想让 Container(add(2)) 中的 add(2) 应用到 Container(3) 中的 3 上来完成调用。也就是说，我们想把一个 functor 应用到另一个上。

巧的是，完成这种任务的工具已经存在了，即 chain 函数。我们可以先 chain 然后再 map 那个局部调用的 add(2)，就像这样：

Container.of(2).chain(function(two) {
  return Container.of(3).map(add(two));
});

然而这样我们需要延迟Container.of(3)的建立， 这对我们来说是很不方便的也是没有必要的， 我们可以通过建立一个ap函数来达成我们想要的效果

Container.prototype.ap = function(other_container) {
  return other_container.map(this.__value);
}
Container.of(2).map(add).ap(Container.of(3));
// Container(5)

注意上面的add是科里化函数， this.__value是一个纯函数。

由于这种先 map 再 ap 的操作很普遍，我们可以抽象出一个工具函数 liftA2：

const liftA2 = (f, m1, m2) => m1.map(f).ap(m2)
liftA2(add, Container.of(2), Container.of(3))

应用

正如我们上面所说， 我们可以独立创建两个Container， 那么在Task中也可以同时发起两个http请求，而不必等到第一个返回再执行第二个

// Http.get :: String -> Task Error HTML
var renderPage = curry(function(destinations, events) { /* render page */  });
Task.of(renderPage).ap(Http.get('/destinations')).ap(Http.get('/events'))
// Task("<div>some page with dest and events</div>")

Functor\Monad\Applicative Functor的数学规律

Functor

// identity
map(id) === id;
// composition
compose(map(f), map(g)) === map(compose(f, g));

Monad

bind(unit(x), f) ≡ f(x)
bind(m, unit) ≡ m
bind(bind(m, f), g) ≡ bind(m, x ⇒ bind(f(x), g))

Applicative Functor

Identity: A.of(x => x).ap(v) === v
Homomorphism: A.of(f).ap(A.of(x)) === A.of(f(x))
Interchange: u.ap(A.of(y)) === A.of(f => f(y)).ap(u)

js 与 函数式和面向对象

以下引用自文章漫谈 JS 函数式编程（一）

面向对象对数据进行抽象，将行为以对象方法的方式封装到数据实体内部，从而降低系统的耦合度。而函数式编程，选择对过程进行抽象，将数据以输入输出流的方式封装进过程内部，从而也降低系统的耦合度。两者虽是截然不同，然而在系统设计的目标上可以说是殊途同归的。

面向对象思想和函数式编程思想也是不矛盾的，因为一个庞大的系统，可能既要对数据进行抽象，又要对过程进行抽象，或者一个局部适合进行数据抽象，另一个局部适合进行过程抽象，这都是可能的。数据抽象不一定以对象实体为形式，同样过程抽象也不是说形式上必然是 functional 的，比如流式对象（InputStream、OutputStream）、Express 的 middleware，就带有明显的过程抽象的特征。但是在通常情况下，OOP更适合用来做数据抽象，FP更适合用来做过程抽象。

当然由于Javascript本身是多范式语言， 所以可以在合适的地方使用合适的编程方式。总而言之， 两者互不排斥，是可共存的。

尾递归优化

由于函数式编程，如果尾递归不做优化，很容易爆栈， 这个知识点有很多文章提出来了， 这里推荐一篇文章

声明式编程

声明式主要表现在于只关心结果而不关心过程， 这里推荐一篇轻松易懂的文章

或者举个例子:

在JQ时代的时候， 假如我们需要渲染一个DOM， 并改变其文字颜色, 我们需要这样的步骤：

• 找到DOM的class或者id
• 根据class或者id找到DOM
• 重新赋值DOM的style属性的color属性

而在React中， 我们可以直接告诉JSX我们想要DOM的颜色变成红色即可。

const textColor = 'red'
const comp = () => {
    return (
        <div style={{
            color: textColor
        }} />
    )
}

而关于声明式和函数式， 我个人认为函数式和声明式一样， 也是属于关心结果， 但是函数式最重要的特点是“函数第一位”，即函数可以出现在任何地方。 两者其实不应该做比较。

函数式编程在JS中的实践

• Undescore/Lodash/Ramda库 特别是Lodash， 打开node_modules基本都能看到
• Immutable-js 数据不可变
• React
• Redux
• ES6 尾递归优化

函数式编程在前端开发中的优势

以下引用自知乎答案

优化绑定

说白了前端和后端不一样的关键点是后端HTTP较多，前端渲染多，前端真正的刚需是数据绑定机制。后端一次对话，计算好Response发回就完成任务了，所以后端吃了二十年年MVC老本还是挺好用的。前端处理的是连续的时间轴，并非一次对话，像后端那样赋值简单传递就容易断档，导致状态不一致，带来大量额外复杂度和Bug。不管是标准FRP还是Mobx这种命令式API的TFRP，内部都是基于函数式设计的。函数式重新发明的Return和分号是要比裸命令式好得多的（前端状态可以同步，后端线程安全等等，想怎么封装就怎么封装）。

封装作用

接上条，大幅简化异步，IO，渲染等作用/副作用相关代码。和很多人想象的不一样，函数式很擅长处理作用，只是多一层抽象，如果应用稍微复杂一点，这点成本很快就能找回来（Redux Saga是个例子，特别是你写测试的情况下）。渲染现在大家都可以理解幂等渲染地好处了，其实函数式编程各种作用和状态也是幂等的，对于复杂应用非常有帮助。

复用

引用透明，无副作用，代数设计让函数式代码可以正确优雅地复用。前端不像后端业务固定，做好业务分析和DDD就可以搭个静态结构，高枕无忧了。前端的好代码一定是活的，每处都可能乱改。可组合性其实很重要。通过高阶函数来组合效果和效率都要高于继承，试着多用ramda，你就可以发现绝大部分东西都能一行写完，最后给个实参就变成一个UI，来需求改两笔就变成另外一个。

总结

函数式编程在JS的未来是大放异彩还是泯然众人，都不影响我们学习它的思想。本文里面有许多引用没有特别指出，但都会在底部放上链接（如介意请留言）， 望见谅。

参考&引用

声明式编程和命令式编程有什么区别？

用 JS 代码完整解释 Monad

怎么理解“声明式渲染”？

JavaScript函数式编程（二）

JavaScript Functors Explained

前端开发js函数式编程真实用途体现在哪里？

js 是更倾向于函数式编程了还是更倾向于面向对象？或者没有倾向？只是简单的提供了更多的语法糖？

漫谈 JS 函数式编程（一）

有哪些函数式编程在前端的实践经验？

前端使用面向对象式编程 还是 函数式编程 针对什么问题用什么方式 分别有什么具体案例？

什么是 Monad (Functional Programming)？

Monads In Javascript

Functor、Applicative 和 Monad

JavaScript 让 Monad 更简单

函数式编程