Js-函数式编程

摘要：组合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。在理解之前，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。

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。

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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。

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：

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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

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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);
//=> []

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。

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class Component extends React.Component {
    render() {
        return (
            
        )
    }
}

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。

</>复制代码 
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

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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：

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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：

</>复制代码 
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：

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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。

</>复制代码 
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")"
)

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：

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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）。

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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。

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

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

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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

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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

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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

</>复制代码 
const sendRequestPart = (path) => {
    const host = "..."
    const fixPath = "..."
    return sendRequest(host, fixPath, path)
}

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？

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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

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

在js中， 实现compose函数比较容易

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

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，

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// 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

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// 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(
  // 这些都是多带带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

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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

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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))))

</>复制代码 
它的意思是说，函数无须提及将要操作的数据是什么样的。

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// 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);

</>复制代码 
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。

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。

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：

</>复制代码 
var id = function(x){ return x; };

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

容器

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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。

</>复制代码 
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）：

</>复制代码 
Container.prototype.fmap = function(f){
  return Container.of(f(this.__value))
}

我们可以这样使用它：

</>复制代码 
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。

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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：

</>复制代码 
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。

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。

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

</>复制代码 
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

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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

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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("
")).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

</>复制代码 
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 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中也有一些实现了functor, 如map、filter

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

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

</>复制代码 
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

</>复制代码 
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。

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

</>复制代码 
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

</>复制代码 
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

</>复制代码 
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），

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

</>复制代码 
// 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))

</>复制代码 
Container.of(2).chain(function(two) {
  return Container.of(3).map(add(two));
});

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

</>复制代码 
const liftA2 = (f, m1, m2) => m1.map(f).ap(m2)
liftA2(add, Container.of(2), Container.of(3))

</>复制代码 
// 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("
some page with dest and events
")

</>复制代码 
// identity
map(id) === id;
// composition
compose(map(f), map(g)) === map(compose(f, g));

</>复制代码 
bind(unit(x), f) ≡ f(x)
bind(m, unit) ≡ m
bind(bind(m, f), g) ≡ bind(m, x ⇒ bind(f(x), g))

</>复制代码 
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)

</>复制代码 
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。

</>复制代码 
const textColor = "red"
const comp = () => {
    return (
        
    )
}

</>复制代码 
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）。

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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。

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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。