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。

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!

我认为其中一个原因是有些人认为一门语言是否被接受最重要的部分是它有多好。不幸的是，事情很少这么简单。例如，我认为Python被接受的最大因素不是语言本身(尽管这非常重要)。Python如此受欢迎的最大原因是它庞大的标准库和更大的第三方库社区。

像Clojure或f#这样的语言可能是这个规则的例外，因为它们是构建在JVM/CLR之上的。因此，我没有答案。

我认为你问题的答案更多地在于“工作的正确工具”这句话，而不是最热门的东西。总会有热门的新技术，也总会有人扑上去。

函数式语言已经出现了一段时间，只是现在它们得到了更多的报道。

大多数应用程序都足够简单，可以用正常的面向对象方法解决

OO的方式并不总是“正常的”。这个十年的标准是上个十年的边缘化概念。 函数式编程是数学。Paul Graham谈Lisp(用函数式编程取代Lisp):

简单解释一下 20世纪50年代的语言并没有过时 不是技术而是数学，而且 数学不会过时。正确的 Lisp不是20世纪50年代的东西 硬件，但是，比如说，快速排序 算法，是在 1960年，现在仍然是最快的 通用的排序。

一些想法:

The debate between FP and imperative programming (OO, structured, etc), has been raging since Lisp versus Fortran. I think you pose excellent questions but recognize that they are not especially new. Part of the hoopla over FP is that we seem to be recognizing that concurrency is very difficult, and that locks and other mechanisms in OO (e.g. Java) are just one solution. FP offers a refreshing sea change with ideas such as Actors and the power of stateless computing. To those wrestling with OO, the landscape seems highly appealing. Yes, schools teach FP. In fact, the University of Waterloo and others offer Scheme in first year classes (reference here). Regarding the average programmer, I'm sure that the same arguments were given against C++ back in the early 1990s. And look what happened. If businesses can gain an advantage via a technology, you can bet that people will receive training.

这并不是说这是板上钉钉的事，也不是说在3-5年内不会出现反弹(一如既往)。然而，朝着计划生育的趋势是有好处的，值得关注。