编程方式：命令式 vs 函数式

2021-01-24  本文已影响0人  青叶小小

一、编程概念

1.1、命令式编程（Imperative Programming）

命令“机器”如何去做事情(how)，这样不管你想要的是什么(what)，它都会按照你的命令实现；

1.2、函数式编程（Functional Programming）

告诉“机器”你想要的是什么(what)，让机器想出如何去做(how)；

二、扩展：ReactiveX

\color{red}{什么是ReactiveX ?}

【举例】

  1. 数据流（Data Streams）：
    比如一个Timer每隔1秒发布一个数，这个数依次递增。那么这个Timer就可以是一个发布者Publisher。
    它发布的内容就会形成-个数据流。好像这样: 1-2-3-4…..
  2. 函数式编程（Functional Programming）：
    有了数据流，你需要将数据一个一个的处理，这时你不是把它当成一个Array来处理，因为数据是一个一个来的，你不知道它的终点在哪。因此你自己制定一些标准来筛选想要的，比如你想筛选偶数来做下一步处理，就用 .filter { return value%2==0 }。这么一操作就把偶数留下来了，其余的数据全部不用。而这个处理数据的思路就是函数式编程的思想。
  3. 异步观察（Asynchronous Observers）：
    这些处理好的数据给谁听呢？这里正是Subscriber来监听。比如你想每两秒更改一次UI上面的图标，显示递增的偶数。那么就会订阅上面那个Publisher，然后把它处理出来的数据更新到UI的Label上面。

\color{red}{区分一下指令编程和函数式编程：}

因此你也可以理解成响应式编程是对数据做出反馈，而这里判断数据的时候就用到了函数式编程的思想。

「响应式」这三个字描述的是我们的对数据流的处理方式，对数据变化作出响应。
「函数式」 指的是处理数据的编程方法，描述你想保留删选或者如何变更数据。
「函数式」 是「描述式」编程的一种体现。

苹果中有一个Combine的响应式框架：

The Combine framework provides a declarative Swift API for processing values over time. These values can represent many kinds of asynchronous events. Combine declares publishers to expose values that can change over time, and subscribers to receive those values from the publishers.

意思就是：

Combine框架提供了描述式API用以处理数据流。这些数据可以代表多种异步事件。
Combine框架使用Publisher来讲数据变更呈现出来，Subscriber负责从发布者那里接受数据。
Combine 框架和 RxJava、RxJS、RxSwift 等一系列响应式框架的原理是一样的，因此可以互通！

三、概念具象化

// 例如我有一个5个整型的数组，我需要求合：
const data = [1,2,3,4,5];
// 命令式编程：
// 1. 将两个数求合得到结果；
// 2. 再与下一个数求合；
// 3. 重复第2步，直到所有数字都参与；
let sum = 0;
for (int i = 0; i < data.length; i ++) {
    sum += data[i];
}
console.log("求合结果 = ", sum);

// 例如我有一个5个整型的数组，我需要求合：
const data = [1,2,3,4,5];
// 声明式编程（这里我们用函数式编程来抽象求合逻辑）
// 函数式编程是声明式编程的一种
const sum(params) {
    let result = 0;
    if (params && params.length > 0) {
        for (int i = 0; i < params.length; i ++) {
            result += params[i];
        }
    }
    return result;
}
console.log("求合结果 = ", sum(data));

SQL就是一种声明式编程；

// 我们要从某张表中查所有age > 20的用户
// SQL语句
SELECT * FROM t_user where age > 20;

// 如果改用命令式编程：
// 1. 遍历所有数据集;
// 2. 判断 age > 20 则添加到返回结果集中;
// 3. 重复以上过程;

四、总结

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