作者：Julian Matschinske
基于流的编程中的数据与自然界中可观察到的流有很多共同之处
如果你有编码经验，你肯定熟悉命令式编程范式，即使你可能没有意识到它。也许您还听说过其他编程范例，例如函数式编程。但究竟什么是编程范式？为什么我们如此关心基于流的编程范式？
如果您是经验丰富的编码人员，则可能需要立即跳到基于流的部分。但我认为仍然值得阅读其他部分，以明确差异并变得清晰。
抽象化
在开始之前，我们想考虑一件小事：编程语言的目的是什么？这似乎是一个微不足道的问题，但实际上并非如此。最重要的目的是允许人类编写最终必须在计算机上执行的程序。但这显然不能是唯一的目的，因为像这样的汇编代码会这样做：
mov edx,len mov ecx,msg mov ebx,1 mov eax,4 int 0x80 mov eax,1 int 0x80 section .data msg db 'Hello, world!',0xa len equ $ - msg
这是着名的"hello world"程序，除了将"hello world"打印到屏幕上之外什么都不做。
在计算机编程的开始，你实际上必须像这样编写代码。但正如您可以想象的那样，程序很快就会变得非常混乱。今天的软件系统如果代码看起来像那样，就永远无法编写或维护。当今软件系统的复杂性和功能只能通过一种出色的方法来实现，这种方法是编程语言发展的特点：抽象。
抽象是隐藏不需要的细节的概念。我们每个人都使用抽象来理解和固定我们周围的世界。当我们看到一棵树时，我们对它到底有多少叶子不感兴趣。当我们看到一片森林时，我们对它看到了多少棵树或它们到底是什么树不感兴趣。当我们看到美丽的风景时，森林可能只是其中的一部分，背景是湖泊和令人印象深刻的山峰。
编程中的抽象非常相似。当你看到上面的代码时，你似乎需要多少行才能完成一项琐碎的任务，比如将"hello world"打印到屏幕上—— 事实也确实如此。出于这个原因，更高级别的编程语言试图隐藏这些细节，并提供更简单的说明，例如给你做这项工作。也许您无法详细了解它的工作原理，但是您需要知道吗？print
因此，这是编程语言的真正任务——隐藏实现的细节，这样你就可以专注于重要的事情，你的程序的逻辑，以缩小计算机语言和人类思维之间的差距。
命令式编程
让我们从命令式编程的例子开始。这种范式的著名代表是Java，Python以及您可能想到的大多数其他语言。这些语言或多或少地直接告诉您的计算机要做什么以及以什么顺序。
a = 5 b = 3 c = a + b print c
很明显这里发生了什么，不是吗？首先，我们分配到 .然后到 .然后，我们添加并存储在 .最后，我们打印到标准输出。5a3babcc
当然，这看起来微不足道，确实如此。我们在这里要注意的是，我们可以直接读取这些指令的执行顺序以及它们的作用。更重要的是：毕竟存在明确的指令。不是我们在每个范式中都有的东西，正如您很快就会看到的那样。
我们刚刚研究了命令式编程的一个重要部分：指令的排序。
另一个重要部分是所谓的无条件和有条件跳跃。它们允许有条件地执行和重复代码序列。您可能知道它们是循环或循环。whilefor
while a != b: if a > b: a = a - b else: b = b - a return a
这是欧几里得的算法，计算两个整数的最大共分数（GCD）。
当您将这些命令式代码示例与上一节中的汇编程序代码进行比较时，您会发现它们更易于阅读和理解。但两者实际上都是命令式编程的例子。为什么？最后，代码必须在计算机硬件上执行。该硬件最像所谓的冯-诺依曼计算机，它以某种方式工作。简单地说，它有一个由数十亿个单细胞和一个处理单元组成的全局内存。当我们为变量赋值时，冯-诺依曼计算机会将此值写入存储单元，并记住与变量链接的记忆单元。添加两个变量时，计算机必须查找这些单元格中的变量值，计算总和，然后将其写回另一个单元格中。
所有命令式语言都像这样工作，你写的所有东西（即使它非常抽象）都可以映射到这种指令集上。命令式范式之所以如此受欢迎，是因为我们的计算机硬件就是这样工作的，因为我们可以很容易地以这种方式控制它。
函数式编程
我们要研究的下一个范例是函数式编程范式。你可能会想"嘿，我已经知道了Python的函数。但这与我们谈论的功能并不完全相同。实际上，我们不想在这里深入探讨函数式编程，但是在研究基于流的范例之前，我们想向您展示编程范例的另一个示例。
我们感兴趣的函数是数学意义上的函数。它们不能像读取或写入内存中的全局变量那样更改程序的状态。他们所能做的就是获取我们给他们的值并返回一个值。听起来很无聊，但真正使它们强大（同时令人困惑）的是将函数视为值的可能性。除此之外，这种功能还具有很大的优点，例如没有意外的副作用和不可预测的行为。
"函数怎么可能是值？"你可能会想。但究竟什么是函数呢？它是从一个值到另一个值的映射 - 就像地图一样！地图是...是的，一段数据，因此可以被视为值。一个例子是函数。它采用一个值列表，并将一个函数应用于该列表的每个元素。map
int_map :: (Int -> Int) -> [Int] -> [Int]
这是函数签名的 Haskell 表示法。签名不是函数的实现，而是它所操作的变量的类型。在这种情况下，采用一个将整数映射到整数和整数列表的函数，并返回另一个整数列表。int_mapInt -> Int[Int][Int]
我们不会查看map的实现，因为它对于理解功能范式并不是绝对必要的。如果您有兴趣，请看这里。
下面是 Haskell 中排序算法的示例：
qsort [] = [] qsort (x:xs) = qsort small ++ (x : qsort large) where small = [y | y<-xs, y<=x] large = [y | y<-xs, y>x]
非常令人印象深刻，不是吗？该算法是一种成熟的高效快速排序算法。这里重要的观察结果是，您无法直接看到指令，更不用说将在计算机上执行的订单了。函数式编程中的语句顺序与机器上的执行顺序不同。它仍然有效，并且比其命令式版本更容易阅读（老实说）。
基于流的编程 （FBP）
现在你已经等了这么久，我们终于想向您介绍基于流的编程。我们认为，这种范式可以用于许多仍然由命令式语言主导的场景中。基于流的范式试图以一种自然的方式抽象逻辑，并以一种明显的方式可视化其每个元素。
与命令式编程不同，FBP 不在全局内存上运行。在这方面，它与函数式编程非常相似。但与函数式编程不同，其元素的顺序很重要，并且有意义。
让我们看一个简单的例子：
FBP 中的算术表达式
这个FBP程序取三个数字，并计算算术表达式。我所说的元素是你可以看到的盒子以及它们之间的联系。abc(a+b)*c
从现在开始，我们将称这些盒子为操作员，因为它们就像处理数据的小操作单元。他们从输入中获取数据，并向输出发出新数据。 并且有两个输入和一个输出 - 这是有道理的，不是吗？+*
在这种情况下，我们还没有真正任何类型的控制流。所有数据每次都采用相同的路径。那么，我们如何才能实现与命令式编程相同的控制水平呢？
叉子操作员
为此，我们需要一种特殊的运算符 —— 我们称之为叉子运算符。
叉子操作员
它有两个输入和两个输出。在上面的示例中，输入为紫色和蓝色，输出为绿色和红色。你可以把它想象成一个开关，紫色是信号员。无论数据到达蓝色，都将被发送到绿色或红色。紫色是所谓的布尔值，要么是真的，要么是假的。根据到达紫色的数据是真的（左图）还是假的（右图），到达蓝色的数据分别发送到绿色或红色输出。
我们甚至可以用类似的（但稍微复杂一些）的方法表示循环，但我们不想在这里显示整个FB范例的所有细节。相反，我们想给您一个印象，通过这种范式可以实现什么。
更高级别的FBP
我们刚刚看到了FBP的最低水平。您可以将其视为汇编程序的FBP版本。所以现在我们想看看一些更高层次的程序。你当然还记得我之前解释过的抽象概念。FBP 中的抽象是通过将多个运算符打包到一个新运算符中来实现的。你得到的是一个更强大的逻辑，你可以在你的程序中使用或与他人共享。对运算符的抽象越多，就越接近程序的软件体系结构视图。没错！您无需拿起铅笔绘制软件架构即可了解程序的工作原理 - 它已经存在！
让我们看一下这个例子：
这是一个网络服务器，允许用户在zip存档中上传图像，并将它们全部转换为黑白图片。之后，它们将再次打包并作为下载发送回用户。
想象一下，这是一个势在必行的程序...我相信你同意上面的图像是可以理解的，即使对于没有经验的程序员也是如此。
关于它的很酷的事情是，每个组件也可以在其他上下文中使用。对于命令式编程中的函数，情况并非总是如此：它们通常依赖于特定的全局内存状态或依赖于特定的环境。FBP运营商是完全独立的。
转自：https://bitspark.de/blog/what-the-hell-is-flow-based-programming
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