编程|程序员为何与函数式编程“坠入爱河”?( 二 ) 程序员|Python

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它并没有做出太大的改变。输出仍然是[12
，并且其他所有内容也保持不变。但是有一样改变了：该代码现在摆脱了副作用。
现在，当查看函数声明时，用户能确切地知道发生了什么。因此，如果程序运行不正常，用户也可以轻而易举地单独测试每个功能，并查明哪个功能有问题
函数式编程正在编写纯函数
没有副作用的函数是指其输入和输出都具有明确的声明，而没有副作用的功能就是纯函数。
函数式编程一个非常简单的定义：仅用纯函数编写程序。纯函数永远不会修改变量，而只会创建新的变量作为输出。（笔者在上面的示例中稍微“作弊”了一下：它遵循函数式编程的原则，但仍使用全局列表。用户可以找到更好的示例，但这只是基本原则。）
此外，对于给定输入的纯函数，可以得到特定的输出。相反，不纯函数则依赖于一些全局变量。因此，如果全局变量不同，则相同的输入变量可能导致不同的输出。不纯函数会使代码的调试和维护变得更加困难。
有一个更容易发现副作用的小窍门：由于每个函数都必须具有某种输入和输出，因此没有任何输入或输出的函数声明一定是不纯的。如果采用函数式编程，这些则可能是第一批需要的更改声明。
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函数式编程不仅只有Map和reduce函数式编程中不包含循环结构（Loops），请看下面这些Python中的循环：
integers = [123456 odd_ints = [ squared_odds = [ total = 0for i in integers: if i%2 ==1 odd_ints.append(i)for i inodd_ints: squared_odds.append(i*i)for i insquared_odds: total += i
相较于我们要执行的简单操作，以上代码明显过长。而且由于修改全局变量，它也不够有效。我们可以用以下代码替代：
from functools import reduceintegers = [123456 odd_ints = filter(lambda n: n % 2 == 1 integers) squared_odds = map(lambda n: n * n odd_ints) total = reduce(lambda acc n: acc + n squared_odds)
这是完整的函数。因为不需要迭代一个数组的许多元素，所以它更短也更快。而且，一旦了解了 filter、map和reduce 如何工作，代码也就容易理解了。但这并不意味着所有函数代码都使用map、reduce 等。这也不意味着需要借助函数式编程来理解map 和 reduce ，这些函数只是在抽象循环时弹出很多。
· Lambda functions：谈及函数式编程的发展史时，许多人都会先提及lambda函数的发明。尽管， lambda毫无疑问是函数式编程的基石，但这并不是根本原因。 Lambda函数是可使程序发挥作用的工具。但是， lambda也可用于面向对象的编程。
· Static typing：上面的示例不属于静态输入，而是函数式的。即使静态类型为代码增加了一层额外的安全保护，但也并非一定要其函数化，不过这可能会是锦上添花。
一些语言对函数式编程更加友好
图源：unsplash
Perl
Perl对于副作用的处理方法与大多数编程语言截然不同。它包含一个神奇的参数 $_ ，这使得处理副作用成为Perl核心功能之一。尽管Perl确实有其优点，但作者不会尝试使用它进行函数式编程。
Java
如果要用Java编写函数式代码的话，只能自求多福了。因为该程序的一半不仅将都是static 关键字，而且其他大多数Java开发人员也会将此程序视为耻辱。
Scala
Scala是一个很有趣的语言：它的目标是统一面向对象和函数式编程。很多人都觉得这很奇怪，因为函数式编程旨在彻底消除副作用，而面向对象的编程则试图将副作用保留在对象内部。