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问题

为什么这两年函数式编程又火起来了？

回答
好，咱们来聊聊这两年函数式编程（Functional Programming, FP）为什么又这么火。其实，函数式编程这概念不是新东西，它在计算机科学界早就存在了，甚至比咱们很多熟悉的面向对象编程（ObjectOriented Programming, OOP）还要早。但近几年，它确实在开发者社区里掀起了一股不小的浪潮。

要说它为啥“又”火了，我觉得得从几个层面来掰扯掰扯，不能简单地说成是“AI”或者“新概念”的流行，而是它本身的优势在当前的技术环境下得到了更充分的体现。

1. 应对复杂性的需求越来越迫切，函数式编程是把“瑞士军刀”

咱们现在开发软件，面对的系统越来越庞大、越来越复杂。各种微服务、分布式系统、大数据处理、并发和并行任务，这些都意味着我们写的代码需要处理大量的状态变化和交互。

状态管理是个大麻烦： 在传统的命令式编程（Imperative Programming）里，我们经常需要直接操作数据，改变它的状态。想想看，一个变量，它可能在程序的某个地方被修改，然后又在另一个地方被修改，如果你想追踪它的变化或者调试它的错误，那简直是要命。特别是在多线程环境下，多个线程同时去修改同一个数据，那出现的“竞态条件”（Race Condition）和“死锁”（Deadlock）问题，能让最老的司机都头疼。

函数式编程的核心：无副作用（No Side Effects） 这是函数式编程最吸引人的一点。函数式编程强调的是“纯函数”（Pure Function）。什么叫纯函数？就是说，一个函数，给定相同的输入，它永远都会返回相同的输出，而且它不会对外部环境产生任何影响。换句话说，它没有“副作用”。

举个例子： 你写一个 `add(a, b)` 的函数，它只是把 `a` 和 `b` 加起来，然后返回结果。它不会打印日志，不会修改全局变量，也不会往数据库里写东西。这样的函数，就像数学里的函数一样，你不用担心它背地里做了什么坏事。

为什么无副作用这么重要？
更容易理解和推理： 你只需要关注函数的输入和输出，不用去猜测它在执行过程中会改变什么，这大大降低了心智负担。
更容易测试： 纯函数就像乐高积木，你可以独立地测试每一个积木块，不用担心它们之间复杂的依赖关系。
并发和并行更轻松： 因为没有共享的可变状态，多个函数可以独立地、并行地执行，而不用担心互相干扰，这对于利用多核处理器、构建高性能系统至关重要。想想看，如果你的代码里都是这种“不惹事”的函数，那么把它们放到不同的 CPU 核心上去跑，就安全多了。

2. 响应式编程（Reactive Programming）的兴起，天然契合函数式思路

这两年，响应式编程也非常流行，尤其是在前端开发（比如 React、Vue 的 Hooks）和后端一些框架里。响应式编程的核心思想是“数据流”和“变化传播”。当数据发生变化时，相关的部分会自动响应。

函数式编程如何助力响应式？ 函数式编程的“声明式”风格和“不可变性”（Immutability）在响应式编程中大显身手。
声明式： 响应式编程强调“声明”你想要什么，而不是“如何”去实现。函数式编程的“声明式”特质，比如使用 `map`、`filter`、`reduce` 等高阶函数来处理数据流，恰好能很好地表达这种意图。你不需要写复杂的循环和条件判断来手动更新 UI，只需要告诉系统“当这个数据变化时，就更新这个 UI”，系统会自己帮你搞定。
不可变性： 在响应式编程中，当数据发生变化时，我们通常不是修改原来的数据，而是创建一个新的数据副本。这避免了直接修改数据带来的副作用，使得数据流的管理更加清晰可控。函数式编程中的不可变数据结构（Immutable Data Structures）和纯函数，就是实现这一点的完美工具。

3. 语言的演进和成熟，让函数式编程更容易上手

虽然 Lisp、Haskell 这些函数式语言很早就存在，但它们的一些语法和概念对于习惯了命令式编程的开发者来说，可能有点“劝退”。但近些年，很多主流语言都在吸收函数式编程的理念，并且提供了更好的支持：

JavaScript/TypeScript: 随着 ES6 的到来，箭头函数、`const`、`let`、数组的 `map`、`filter`、`reduce` 等方法，让 JavaScript 在函数式编程的道路上迈进了一大步。TypeScript 的强类型系统也让函数式编程中的类型安全得到更好的保障。
Java: 从 Java 8 开始引入了 Lambda 表达式和 Stream API，使得 Java 也能以更函数式的方式处理集合和数据流。
Python: Python 本身就有很多函数式编程的特性，如列表推导式、`map`、`filter`、`reduce` 等。
Scala, Kotlin, Clojure, Elm, F: 这些语言天生就是为函数式编程而设计的，或者说提供了非常强大的函数式编程支持。它们近年来也获得了越来越多的关注。

当开发者发现自己喜欢的语言也开始支持这些“新玩意儿”，并且看到它们带来的好处时，自然就会愿意去学习和使用。

4. 开发者社区的推广和知识传播

技术博客和教程： 大量的技术博客、在线教程、视频课程都在普及函数式编程的概念和实践。
开源项目的示范： 很多成功的开源项目，特别是前端框架（React, Vue）和一些后端库，都在不同程度上采用了函数式编程的模式，为开发者提供了实际的参考。
开发者会议和技术分享： 在各种技术大会上，函数式编程也是热门话题。

总结一下，这两年函数式编程“又”火起来，不是因为它突然被发明了，而是因为它解决现代软件开发中越来越突出的“复杂性”和“并发性”问题，并且随着主流语言的演进和社区的推广，它的学习和应用门槛变得越来越低，优势越来越明显。

它提供了一种更优雅、更健壮、更容易维护和扩展的编程范式，尤其是在处理数据转换、异步操作、并发以及构建声明式 UI 时，函数式编程的优势尤为突出。这使得它不再只是少数“极客”的专属，而是越来越成为一名合格的现代软件工程师需要掌握的重要技能之一。

网友意见

user avatar

TLDR：这只是你的错觉。

函数式编程一直都是慢慢的攻城掠地 。无论是从Search Trend，从学术界，从主流语言应用程度，都没有‘突然之间就火起来’。突然火起来的，是最近人人皆知的深度学习（我会用深度学习做对比组，指出真正火起来是像什么样的），不是函数式编程。

0：Search Trend

四图流。由于Haskell把Scheme的Search Trend压扁了（而Scala又压HS），分开放。




有没有急速上升？没看出来。

这才叫急速上升嘛。

1：学术界研究

我会尽力给出跟FP有关的每十年的大发展。

192x: Combinatory logic

193x: Untyped Lambda Calculus

194x: Simply Typed Lambda Calculus

195x: Lisp

196x: APL, Denotational Semantic

197x: Intuitionistic Type Theory, ML

198x: Coq

199x: Haskell, Monad

200x: Hott? （现在说这些实在太早）

201x: ? （马后炮很容易，现在让我评选这个有点难）

对比，神经网络：由于我对早期发展没理解，我就不放同样的对比了。不过IMO，基础发展也挺平缓的-这样我们能看另一组数据：

terryum/awesome-deep-learning-papers

songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

这是Deep Learning的两组数据，可以自己看下有多少是2016的

caiorss/Functional-Programming

由于数据量实在太小，放上PLT的：

PLT by steshaw

也有不少Recent Work，但是你找不到DL内边一样的“2016大爆发”。

当然，这些数据很仁者见仁，可以很容易Engineer出想要的结论，所以我鼓励你去自己写下认为FP/ANN中很重要的东西/著名的书，然后对比下时间。

2：主流语言应用程度


这是TIOBE前20。

题主所说的C++&Java，的确是近10年加入Lambda的。

但是，

0：在C++ Java中都是语法糖等级的东西，换言之不加入一样也有高阶函数。

1：Python, C#, Perl, JS, VB, 都是2010前加入Lambda的（Dart, Swift的确有2010后Lambda，不过他们俩就是2010后出的语言）

2：如果说其他的，C#, Python的List Comprehension也是2010前的，Java Generic则是1998由Philip Walder（Haskell界大佬）, Martin Odersky（Scala界大佬）搞出来的

3：如果要说更远的影响力，Smalltalk都被Lisp严重影响，然后Smalltalk再影响现在一大推OO语言。

换句话说，FP一直都有影响各种各样的语言，不是近期才开始的。

对比：我们看下各种主流深度学习库

aymericdamien/TopDeepLearning

里面看下，有多少2010前的呢？

现在回到题主的问题

函数式和过程式之间的Holy War在上个世纪就以过程式编程的全面胜出告终

在这里我提出一个猜想：一个编程范式从有 一群人 一起 写 一个 语言，到这个编程范式被工业应用，要20年左右。

过程式：Algol 58 Algol 60

工业应用：Unix&C 80年代扩散出来，并且在7080年代过程式一直有争议：

dspace.mit.edu/bitstrea

过程调用很贵，不如goto

web.mit.edu/humor/Compu

过程式是什么鬼，数据结构又是什么鬼，跟机器一点都不接近，又有一股学术界的臭味，我呸

（大家快take note，以后遇“函数式编程学术范，接近机器的C才是最好的”，就知道拿什么东西压他们了）

OOP：

Smalltalk，1972，或者Simula，1967（不过没有一群人，不算）

Java，1995出来，Design Pattern书，1994，C++的确更早，1985就是Commercial Product，估计后几年就有工业应用，不过C++搭了C的顺风车，也有很多OO无关的东西，算半个outlier

而跟过程式被吐槽很学术很难懂一样，OO也这样被吐槽了（C++他爹是PHD）-这简直是毅种循环，新的编程范式都是我不懂的玄学，旧的编程范式则是再正常不过的东西了（尽管诞生的时候一样被看成玄学）

stroustrup.com/hopl-alm

函数式编程：Miranda 1985，不过是闭源商业化的，SML HS都是1990，ML/Scheme的确比较早，不过早期IMO（没找到数据）都没很多人。

这样看来，2010左右主流PL融入函数式编程特性/函数式编程变主流只是很正常的历史进程。

到21世纪初，MIT都不再用Scheme作为编程入门课

是他们俩教了20年教不动了= =

我们从另一个角度想，教很多FP/Intro是FP的有CMU, Texas Austin, University of Pennsylvania, University of Edinburgh, Imperial College，MIT一个Intro掉了，属于来来去去，正常不过了

C++11、Java8都对函数式编程提供专门语法支持

上面已经论述过了。
user avatar

根本的原因是摩尔定律不适用。

cpu的性能提升将体现在核数增加，这样并行的程序运行速度会越来越快。并行的程序的写法就是找出不能并行的地方，其他地方都尽量并行。

如果要这样写，最需要避免的事情就是赋值。函数式编程的本质就是，规避掉“赋值”。
user avatar

函数式本来就很适合很多互联网领域里的高并发的场景啊，函数式主要就是满足Web里的一些需求啊。

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