FRP是函数式编程(编程范式建立在一切都是函数的思想上)和响应式编程范式(建立在一切都是流的思想上(观察者和可观察的哲学))的结合。它应该是世界上最好的。

看看Andre Staltz关于响应式编程的文章。

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:

根据前面的答案，在数学上，我们似乎只是以更高的顺序思考。我们不认为值x具有类型x，而是考虑函数x: T→x，其中T是时间的类型，可以是自然数、整数或连续统。当我们用编程语言写y:= x + 1时，我们实际上是指方程y(t) = x(t) + 1。

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。

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。

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)。