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。

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。

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

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。

免责声明:我的答案是在rx.js的上下文中给出的——一个用于Javascript的“响应式编程”库。

在函数式编程中，不是遍历集合的每个项，而是对集合本身应用高阶函数(hof)。因此，FRP背后的思想是，与其处理每个单独的事件，不如创建一个事件流(使用可观察对象*实现)，并对其应用HoFs。通过这种方式，您可以将系统可视化为连接发布者和订阅者的数据管道。

The major advantages of using an observable are: i) it abstracts away state from your code, e.g., if you want the event handler to get fired only for every 'n'th event, or stop firing after the first 'n' events, or start firing only after the first 'n' events, you can just use the HoFs (filter, takeUntil, skip respectively) instead of setting, updating and checking counters. ii) it improves code locality - if you have 5 different event handlers changing the state of a component, you can merge their observables and define a single event handler on the merged observable instead, effectively combining 5 event handlers into 1. This makes it very easy to reason about what events in your entire system can affect a component, since it's all present in a single handler.

可观察对象是可迭代对象的对偶。

Iterable是一个惰性消费序列——迭代器在需要使用每个项时都会拉出它，因此枚举是由消费者驱动的。

可观察对象是一个惰性生成的序列——每一项在被添加到序列时都被推送给观察者，因此枚举是由生产者驱动的。

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:)。