它是关于随着时间(或忽略时间)的数学数据转换。

在代码中，这意味着函数的纯洁性和声明性编程。

状态错误是标准命令式范例中的一个大问题。不同的代码位可能在程序执行的不同“时间”改变一些共享状态。这很难处理。

在FRP中，你描述了(就像在声明式编程中一样)数据如何从一种状态转换到另一种状态，以及触发它的是什么。这允许您忽略时间，因为您的函数只是对其输入作出反应，并使用它们的当前值创建一个新值。这意味着状态包含在转换节点的图(或树)中，并且在功能上是纯的。

这大大降低了复杂性和调试时间。

想想数学中的A=B+C和程序中的A=B+C之间的区别。 在数学中，你描述的是一种永不改变的关系。在一个程序中，它说“现在”a是B+C。但是下一个命令可能是b++，在这种情况下A不等于B+C。在数学或声明性编程中，A总是等于B+C，无论你在什么时候问。

因此，通过消除共享状态的复杂性并随时间改变值。你的程序更容易推理。

EventStream是一个EventStream +一些转换函数。

行为是一个EventStream +内存中的某个值。

当事件触发时，通过运行转换函数更新值。这产生的值存储在行为内存中。

行为可以被组合以产生新的行为，这些行为是对N个其他行为的转换。该组合值将在输入事件(行为)触发时重新计算。

由于观察器是无状态的，我们经常需要几个观察器来模拟一个状态机，就像在拖动示例中那样。我们必须保存所有相关观察者都可以访问的状态，比如上面的变量路径。”

引用自-弃用观察者模式 http://infoscience.epfl.ch/record/148043/files/DeprecatingObserversTR2010.pdf

Andre Staltz的这篇文章是迄今为止我所见过的最好、最清楚的解释。

以下是文章中的一些引述:

响应式编程是使用异步数据流进行编程。 最重要的是，你会得到一个神奇的功能工具箱来组合、创建和过滤任何这些流。

下面是文章中精彩图表的一个例子:

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)。

有一种简单的方法可以直观地了解它是什么样子的，那就是把你的程序想象成一个电子表格，所有的变量都是单元格。如果电子表格中的任何单元格发生变化，则引用该单元格的任何单元格也会发生变化。玻璃钢也是一样。现在想象一下，一些单元格会自己改变(或者更确切地说，是从外部世界中获取的):在GUI情况下，鼠标的位置就是一个很好的例子。

这必然会错过很多东西。当你实际使用FRP系统时，这个比喻很快就被打破了。首先，通常也会尝试建模离散事件(例如鼠标被点击)。我把这个放在这里只是为了让你们了解它是什么样的。

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:)。

对我来说，这是关于符号的2个不同的含义=:

在数学中，x = sint的意思是，x是sint的另一个名字。所以写x + y和sin(t) + y是一样的。函数式响应式编程在这方面就像数学:如果你写x + y，它是用t在使用时的任何值来计算的。 在类c编程语言(命令式语言)中，x = sin(t)是一个赋值:它意味着x存储在赋值时所取的sin(t)的值。