我读过维基百科上关于响应式编程的文章。我还读过一篇关于函数式响应式编程的小文章。这些描述相当抽象。

函数式响应式编程(FRP)在实践中意味着什么? 反应式编程(相对于非反应式编程?)由什么组成?

我的背景是命令式/OO语言,所以与此范例相关的解释将受到赞赏。


当前回答

关于响应式编程的简短而清晰的解释出现在Cyclejs -响应式编程中,它使用了简单和可视化的示例。

一个[模块/组件/对象]是反应性的意味着它是完全负责的 通过对外部事件的反应来管理自己的状态。 这种方法的好处是什么?这就是控制反转, 主要是因为[module/Component/object]对自己负责,使用私有方法来改进封装。

这是一个很好的起点,而不是一个完整的知识来源。从那里你可以跳到更复杂和更深入的文件。

其他回答

伙计,这主意太棒了!为什么1998年的时候我没有发现?总之,这是我对Fran教程的理解。建议是最受欢迎的,我正在考虑开始一个基于此游戏引擎。

import pygame
from pygame.surface import Surface
from pygame.sprite import Sprite, Group
from pygame.locals import *
from time import time as epoch_delta
from math import sin, pi
from copy import copy

pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((600,400))
pygame.display.set_caption('Functional Reactive System Demo')

class Time:
    def __float__(self):
        return epoch_delta()
time = Time()

class Function:
    def __init__(self, var, func, phase = 0., scale = 1., offset = 0.):
        self.var = var
        self.func = func
        self.phase = phase
        self.scale = scale
        self.offset = offset
    def copy(self):
        return copy(self)
    def __float__(self):
        return self.func(float(self.var) + float(self.phase)) * float(self.scale) + float(self.offset)
    def __int__(self):
        return int(float(self))
    def __add__(self, n):
        result = self.copy()
        result.offset += n
        return result
    def __mul__(self, n):
        result = self.copy()
        result.scale += n
        return result
    def __inv__(self):
        result = self.copy()
        result.scale *= -1.
        return result
    def __abs__(self):
        return Function(self, abs)

def FuncTime(func, phase = 0., scale = 1., offset = 0.):
    global time
    return Function(time, func, phase, scale, offset)

def SinTime(phase = 0., scale = 1., offset = 0.):
    return FuncTime(sin, phase, scale, offset)
sin_time = SinTime()

def CosTime(phase = 0., scale = 1., offset = 0.):
    phase += pi / 2.
    return SinTime(phase, scale, offset)
cos_time = CosTime()

class Circle:
    def __init__(self, x, y, radius):
        self.x = x
        self.y = y
        self.radius = radius
    @property
    def size(self):
        return [self.radius * 2] * 2
circle = Circle(
        x = cos_time * 200 + 250,
        y = abs(sin_time) * 200 + 50,
        radius = 50)

class CircleView(Sprite):
    def __init__(self, model, color = (255, 0, 0)):
        Sprite.__init__(self)
        self.color = color
        self.model = model
        self.image = Surface([model.radius * 2] * 2).convert_alpha()
        self.rect = self.image.get_rect()
        pygame.draw.ellipse(self.image, self.color, self.rect)
    def update(self):
        self.rect[:] = int(self.model.x), int(self.model.y), self.model.radius * 2, self.model.radius * 2
circle_view = CircleView(circle)

sprites = Group(circle_view)
running = True
while running:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == QUIT:
            running = False
        if event.type == KEYDOWN and event.key == K_ESCAPE:
            running = False
    screen.fill((0, 0, 0))
    sprites.update()
    sprites.draw(screen)
    pygame.display.flip()
pygame.quit()

简而言之:如果每个组成部分都可以被视为一个数字,那么整个系统就可以被视为一个数学方程,对吗?

Paul Hudak的书,The Haskell School of Expression,不仅是对Haskell的很好的介绍,而且还花了相当多的时间在FRP上。如果你是FRP的初学者,我强烈推荐它让你了解FRP是如何工作的。

还有一本看起来像是这本书(2011年出版,2014年更新)的新重写版——哈斯克尔音乐学院。

Conal Elliott的论文《Simply efficient functional reactivity》(直接PDF, 233 KB)是一个相当好的介绍。相应的库也可以工作。

这篇论文现在被另一篇论文取代,推拉函数式反应性编程(直接PDF, 286 KB)。

就像电子表格一样。通常基于事件驱动框架。

和所有的“范式”一样,它的新颖性是有争议的。

根据我对参与者的分布式流网络的经验,它很容易陷入节点网络状态一致性的普遍问题,即你最终会陷入很多振荡并陷入奇怪的循环中。

这是很难避免的,因为一些语义意味着引用循环或广播,并且当参与者网络收敛(或不收敛)在某些不可预知的状态时,可能会非常混乱。

类似地,尽管具有定义良好的边缘,但可能无法到达某些状态,因为全局状态偏离了解决方案。2+2可能等于4,也可能不等于4,这取决于2是什么时候变成2的,以及它们是否一直是这样。电子表格具有同步时钟和循环检测。分布式参与者通常不会。

一切都很有趣:)。

在纯函数式编程中,没有副作用。对于许多类型的软件(例如,任何与用户交互的软件),在某种程度上副作用都是必要的。

在保持函数式风格的同时获得类似副作用的行为的一种方法是使用函数式响应式编程。这是函数式编程和响应式编程的结合。(你链接到的维基百科文章是关于后者的。)

响应式编程背后的基本思想是,有特定的数据类型表示“随时间”的值。涉及这些随时间变化的值的计算本身也具有随时间变化的值。

例如,您可以将鼠标坐标表示为一对随时间变化的整数值。假设我们有这样的东西(这是伪代码):

x = <mouse-x>;
y = <mouse-y>;

在任何时刻,x和y都是鼠标的坐标。与非响应式编程不同,我们只需要进行一次赋值,x和y变量将自动保持“最新”。这就是响应式编程和函数式编程协同工作的原因:响应式编程消除了对变量突变的需要,同时仍然允许您完成许多可以通过变量突变完成的工作。

如果我们在此基础上进行一些计算,得到的值也将是随时间变化的值。例如:

minX = x - 16;
minY = y - 16;
maxX = x + 16;
maxY = y + 16;

在这个例子中,minX总是比鼠标指针的x坐标小16。使用响应式感知库,你可以这样说:

rectangle(minX, minY, maxX, maxY)

一个32x32的方框将围绕鼠标指针绘制,并跟踪它的移动位置。

这是一篇关于函数式响应式编程的很好的论文。