Slava Akhmechet写了一篇很棒的文章，叫做《函数式编程》(顺便说一下，正是这篇文章让我开始接触FP)。在FP带来的好处中，他非常规地强调了以下几点(我认为这有助于软件工程师的吸引力):

单元测试 调试 并发性 热码部署 机器辅助证明与优化

然后继续讨论FP中更多传统讨论的方面的优点，如高阶函数、咖喱、惰性求值、优化、抽象控制结构(尽管没有讨论单子)、无限数据结构、严格性、延续、模式匹配、闭包等。

强烈推荐!

你最近有关注编程语言的发展吗?所有主流编程语言的每一个新版本似乎都从函数式编程中借用了越来越多的特性。

Closures, anonymous functions, passing and returning functions as values used to be exotic features known only to Lisp and ML hackers. But gradually, C#, Delphi, Python, Perl, Javascript, have added support for closures. Its not possible for any up-and-coming language to be taken seriously without closures. Several languages, notably Python, C#, and Ruby have native support for list comprehensions and list generators. ML pioneered generic programming in 1973, but support for generics ("parametric polymorphism") has only become an industry standard in the last 5 years or so. If I remember correctly, Fortran supported generics in 2003, followed by Java 2004, C# in 2005, Delphi in 2008. (I know C++ has supported templates since 1979, but 90% of discussions on C++'s STL start with "here there be demons".)

是什么让这些功能吸引程序员?这应该是显而易见的:它帮助程序员编写更短的代码。如果想要保持竞争力，未来所有的语言都将至少支持闭包。在这方面，函数式编程已经成为主流。

大多数应用程序都很简单 可以用正常的面向对象方法解决

谁说不能用函数式编程来处理简单的事情?并不是每个函数程序都需要是编译器、定理证明器或大型并行通信交换机。除了更复杂的项目外，我还经常使用f#来编写临时脚本。

呃，很抱歉，我是一个学究，但它已经流行起来了——我们称之为Excel。

http://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/excel/

在计算机上运行的绝大多数程序都是用Excel或其众多流行克隆版本之一编写的。

(有许多程序运行多次，而用Excel编写的程序往往不是其中之一-大多数Excel程序都有1个运行实例)

如果一个人看不到其他艺术的价值，他就无法理解他所选择的艺术的完美和不完美。遵循规则只允许在技术上发展到一定程度，然后学生和艺术家必须学习更多，进一步探索。在学习战略艺术的同时，学习其他艺术也是有意义的。

谁没有通过观察别人的活动来更多地了解自己呢?要学剑，就要学吉他。要学商业，先学商业。只学习刀剑会使你心胸狭窄，不能向外成长。

——宫本武藏《五环之书》

微软正在Visual Studio上大力推广f#的下一个版本。它是一种像Scala一样的混合语言，并且可以很好地与。net框架的其余部分集成。我认为许多微软公司将使用它来加速高度并行的数据处理应用程序和功能的开发。

大多数应用程序都可以用[此处插入您最喜欢的语言、范例等]来解决。

尽管如此，不同的工具可以用来解决不同的问题。函数只是允许另一种更高层次的抽象，当正确使用时，它允许我们更有效地完成工作。