我只是想知道为什么没有人提到Attribute类是c#中的声明性编程工具。本页最流行的回答是将LINQ作为一种声明性编程工具。

根据维基百科

常见的声明性语言包括数据库查询语言 (如SQL, XQuery)，正则表达式，逻辑编程， 功能编程和配置管理系统。

所以LINQ作为一个函数式语法，绝对是一个声明性的方法，但是c#中的Attribute类作为一个配置工具，也是声明性的。这里有一个很好的起点来阅读更多关于它的内容:c#属性编程的快速概述

命令式编程 一种需要编程规程的编程语言，如C/ c++， Java, COBOL, FORTRAN, Perl和JavaScript。用这种语言编写程序的程序员必须基于数据处理和编程知识，开发出适当的操作顺序来解决问题。

声明性编程 一种不需要编写传统编程逻辑的计算机语言; 用户专注于定义输入和输出，而不是过程式编程语言(如c++或Java)中所需的程序步骤。

声明性编程的例子有CSS、HTML、XML、XSLT、RegX。

我发现基于幂等性和交换性更容易区分陈述性和命令性。通过参考资料来了解他们。

看看这个简化版，了解幂等性。

然后引入“WHAT”和“HOW”的定义，以理解“WHAT”和“HOW”的实际含义。在声明式中，通过定义数据之间的关系来连接数据。你没有提到这种关系应该如何实现，而是“这种关系是什么”。通过关系来描述输出数据的“样子”，而不是“如何”来实现输出数据。

开始在脑海中画一些图表，画一些点(数据)，用线(关系)连接起来。画所有可能的方式，一比多，多比一&一比一。为这些行添加箭头，如<-----------。所有箭头都应该朝左，因为必须先计算特定数据所基于的所有数据，然后再向左移动以计算该特定数据。

如果数据a基于数据b，那么数据c和数据d又可能基于其他一些数据。然后先计算b c d，然后才计算a。所以a在这条线的左边其他的都在右边。从b c d有3条线到达a。

这个图表有一些属性:

NO data will violate the relationship it has with all other data control flow or the order doesn't matter, of course b, c and d should be calculated before a but there is no preference between b, c and d i.e. it doesn't matter which one of these 3 is calculated first (commutative) a is only based upon b, c and d and no one else. Hence, it doesn't matter how many times the relationship operation that calculates a using b, c and d is executed, same a should be achieved (idempotent). a is the end result of the relationship operation here. Basically, everyone who is affecting a should have a line pointing to a.

这些关系(线)就像函数(数学函数而不是编程函数)。毫无疑问，函数式编程在学术界很有名。纯函数(在我们的编程中，因此不是粗体)就像函数(在数学中，因此是粗体)。

到目前为止，声明性可能听起来像PURE和IMMUTABLE(通常用于函数式编程)，如果是GOOD，如果不是GREAT。因为这不是这里的目的，这是从这个模式中自动出现的。

如果你的一段代码可以转换成这个图表，那么它就是完全声明性的，否则，它就在尺度上的其他地方。

说明性很接近数学。

现在让我们放大这些关系(行)，看看在程序执行期间计算机内部发生了什么。

命令式进来了。这就是底层工作完成的地方。在命令式中，你会一步一步地提到“如何”完成它，你知道这一系列步骤将在一个数据(输入b c d)和另一个数据(输出a)之间创建所请求的关系。在这里，你创建变量，改变它们，循环数组和所有其他事情。

命令式接近编程。

我不认为程序是声明式的或命令式的，我更喜欢把它放在最左边是完全声明式的，最右边是完全命令式的。记住，声明式是建立在命令式之上的，因此你看到的任何声明式的东西实际上都是命令式的。一般来说，程序是声明式和命令式的混合。

现在，让我们举两个例子:

第二个例子可以转换成这样的图表:

reduce_r map_r filter_r A <--------- b <--------- c <--------- d

Filter_r(关系):c只是d的偶数 Map_r(关系):b是所有数字乘以10的c Reduce_r (relationship): a是b加起来的所有数字

这应该看起来像数学的复合函数:reduce_r(map_r(filter_r(d)))

在声明中，开发人员的工作是将最终目标(a)分解为有助于实现最终目标的子目标(b, c)。

当然后台程序的映射、缩减和过滤是运行的必要代码。

值得思考的是:如果您需要对map函数做一个假设，从左到右，以使您的代码按预期工作，那么您实际上是在以声明的名义执行命令式操作。

参考资料:purpleidea (James)， www.dataops.live, wiki.c2.com

我喜欢剑桥一门课程的解释和他们的例子:

声明性-指定要做什么，而不是如何做 例如:HTML描述的是什么应该出现在网页上，而不是它应该如何在屏幕上绘制 命令式-同时指定“什么”和“如何” int x;-什么(陈述性的) x = x + 1;——如何

声明性程序只是它的一些或多或少的“通用”命令式实现/虚拟机的数据。

pluses: specifying just a data, in some hardcoded (and checked) format, is simpler and less error-prone than specifying variant of some imperative algorithm directly. some complex specifications just cant be written directly, only in some DSL form. best and freq used in DSLs data structures is sets and tables. because you not have dependencies between elements/rows. and when you havent dependencies you have freedom to modify and ease of support. (compare for example modules with classes - with modules you happy and with classes you have fragile base class problem) all goods of declarativeness and DSL follows immediately from benefits of that data structures (tables and sets). another plus - you can change implementation of declarative language vm, if DSL is more-or-less abstract (well designed). make parallel implementation, for example. or port it to other os etc. all good specifed modular isolating interfaces or protocols gives you such freedom and easyness of support.

缺点: 你猜对了。一般的(通过DSL参数化的)命令式算法/虚拟机实现可能比特定的算法慢和/或占用内存。在某些情况下。 如果这种情况很罕见，那就忘了它吧，让它慢慢来。如果这种情况经常发生，你总是可以扩展你的DSL/vm。某个能减缓其他案件的地方，当然…

P.S.框架介于DSL和命令式之间。作为所有的折中方案……他们结合了缺点，而不是优点。它们不是那么安全，也不是那么快:)看看万事通haskell——它介于强大的简单ML和灵活的元程序Prolog之间……真是个怪物。你可以把Prolog看作一个Haskell，它只包含布尔函数/谓词。它对Haskell的灵活性是多么简单……

命令式编程——你编写完成工作的代码

声明式编程——由其他人编写完成工作的代码