进一步阐述康拉德的评论:

求值的顺序不是 定义良好的

一些函数式语言有所谓的惰性求值。这意味着直到需要该值时才执行函数。在此之前，传递的是函数本身。

过程式语言是步骤1、步骤2、步骤3……如果在第二步你说加2 + 2，它马上就会做。在惰性求值中，你会说2 + 2，但如果结果从未被使用，它就永远不会做加法。

康拉德说:

因此，纯函数式程序总是为输入产生相同的值， 评价的顺序也不明确;这意味着不确定的值，比如 用户输入或随机值很难用纯函数式语言建模。

在一个纯函数式程序中求值的顺序可能很难(或者)解释(尤其是懒惰的人)，甚至不重要，但我认为说它没有被很好地定义，听起来就像你根本无法判断你的程序是否会工作!

Perhaps a better explanation would be that control flow in functional programs is based on when the value of a function's arguments are needed. The Good Thing about this that in well written programs, state becomes explicit: each function lists its inputs as parameters instead of arbitrarily munging global state. So on some level, it is easier to reason about order of evaluation with respect to one function at a time. Each function can ignore the rest of the universe and focus on what it needs to do. When combined, functions are guaranteed to work the same[1] as they would in isolation.

．.． 像用户输入或随机值这样的不确定值很难纯粹地建模 函数式语言。

The solution to the input problem in purely functional programs is to embed an imperative language as a DSL using a sufficiently powerful abstraction. In imperative (or non-pure functional) languages this is not needed because you can "cheat" and pass state implicitly and order of evaluation is explicit (whether you like it or not). Because of this "cheating" and forced evaluation of all parameters to every function, in imperative languages 1) you lose the ability to create your own control flow mechanisms (without macros), 2) code isn't inherently thread safe and/or parallelizable by default, 3) and implementing something like undo (time travel) takes careful work (imperative programmer must store a recipe for getting the old value(s) back!), whereas pure functional programming buys you all these things—and a few more I may have forgotten—"for free".

我希望这听起来不像狂热，我只是想补充一些观点。命令式编程，特别是像c# 3.0这样的强大语言中的混合范式编程，仍然是完成工作的完全有效的方法，并且没有银弹。

[1]…除了内存使用方面(参考Haskell中的foldl和foldl')。

要理解其中的区别，需要理解过程式编程和函数式编程的“教父”范式都是命令式编程。

基本上，过程式编程只是构造命令式程序的一种方式，其中主要的抽象方法是“过程”。(或某些编程语言中的“函数”)。甚至面向对象编程也只是构造命令式程序的另一种方式，其中状态被封装在对象中，成为一个具有“当前状态”的对象，加上这个对象有一组函数、方法和其他东西，可以让程序员操作或更新状态。

现在，关于函数式编程，其方法的要点是它确定要取什么值，以及应该如何传递这些值。(因此没有状态，也没有可变数据，因为它将函数作为第一类值，并将它们作为参数传递给其他函数)。

PS:理解所使用的每一种编程范式应该能澄清它们之间的差异。

PSS:归根结底，编程范式只是解决问题的不同方法。

PSS: quora上的这个答案有一个很好的解释。

进一步阐述康拉德的评论:

因此，纯函数式程序总是对输入产生相同的值，求值的顺序没有很好的定义;

因此，函数式代码通常更容易并行化。由于函数(通常)没有副作用，并且它们(通常)只是作用于它们的参数，因此许多并发问题都消失了。

当您需要能够证明您的代码是正确的时，也可以使用函数式编程。这在过程式编程中要困难得多(在函数式编程中不容易，但仍然容易)。

免责声明:我已经很多年没有使用函数式编程了，直到最近才开始重新研究它，所以我在这里可能不完全正确。：）

Funtional编程

num = 1 
def function_to_add_one(num):
    num += 1
    return num


function_to_add_one(num)
function_to_add_one(num)
function_to_add_one(num)
function_to_add_one(num)
function_to_add_one(num)

#Final Output: 2

过程式编程

num = 1 
def procedure_to_add_one():
    global num
    num += 1
    return num


procedure_to_add_one()
procedure_to_add_one()
procedure_to_add_one()
procedure_to_add_one()
procedure_to_add_one()

#Final Output: 6

Function_to_add_one是一个函数

Procedure_to_add_one是一个过程

即使你运行这个函数5次，每次它都会返回2

如果你运行这个过程五次，在第五次运行结束时，它会给你6。

免责声明:显然，这是对现实的一种超简化的看法。这个答案只是让我们了解了“函数”而不是“过程”。仅此而已。一旦你尝到了这种肤浅而深刻的直觉，开始探索这两种范式，你就会开始清楚地看到它们的区别。

对我的学生有帮助，希望对你们也有帮助。

这里没有一个答案显示了惯用的函数式编程。递归阶乘的答案很适合在FP中表示递归，但大多数代码不是递归的，所以我不认为这个答案是完全具有代表性的。

假设你有一个字符串数组，每个字符串表示一个整数，比如“5”或“-200”。您希望根据内部测试用例检查这个输入字符串数组(使用整数比较)。两种解决方案如下所示

程序上的

arr_equal(a : [Int], b : [Str]) -> Bool {
    if(a.len != b.len) {
        return false;
    }

    bool ret = true;
    for( int i = 0; i < a.len /* Optimized with && ret*/; i++ ) {
        int a_int = a[i];
        int b_int = parseInt(b[i]);
        ret &= a_int == b_int;  
    }
    return ret;
}

功能

eq = i, j => i == j # This is usually a built-in
toInt = i => parseInt(i) # Of course, parseInt === toInt here, but this is for visualization

arr_equal(a : [Int], b : [Str]) -> Bool =
    zip(a, b.map(toInt)) # Combines into [Int, Int]
   .map(eq)
   .reduce(true, (i, j) => i && j) # Start with true, and continuously && it with each value

虽然纯函数式语言通常是研究语言(因为现实世界喜欢免费的副作用)，但现实世界的过程式语言在适当的时候会使用更简单的函数式语法。

这通常是用Lodash这样的外部库实现的，或者是用Rust这样的新语言内置的。函数式编程的繁重工作是通过map、filter、reduce、currying、partial等函数/概念完成的，最后三个你可以查阅以进一步理解。

齿顶高

In order to be used in the wild, the compiler will normally have to work out how to convert the functional version into the procedural version internally, as function call overhead is too high. Recursive cases such as the factorial shown will use tricks such as tail call to remove O(n) memory usage. The fact that there are no side effects allows functional compilers to implement the && ret optimization even when the .reduce is done last. Using Lodash in JS, obviously does not allow for any optimization, so it is a hit to performance (Which isn't usually a concern with web development). Languages like Rust will optimize internally (And have functions such as try_fold to assist && ret optimization).