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函数响应式编程(FRP)思想

2017-03-14 20:24 330 查看

ReactiveCocoa是IOS广为使用的技术框架,而ReactiveCocoa的核心思想就FRP。FRP不同于JAVA的object-oriented和AOP,FRP能让你的代码像数学一样简洁,业务像流水一样清晰流畅。

函数响应式编程

响应式编程思想为体,函数式编程思想为用。



响应式编程

例如,在命令式编程环境中, a:=b+c表示将表达式的结果赋给 a,而之后改变 b 或 c的值不会影响 a。但在响应式编程中,a的值会随着 b或 c的更新而更新。

在响应式编程当中,a:=b+c声明的是一种绑定关系。(a与b、c绑定起来了,所以b、c的变化会影响a,这也就是所谓【变化传播】)

函数式编程

不产生副作用的函数称为纯函数

函数是一等公民=>高阶函数

函数式编程抽取了很多常用操作,作为高阶函数,比如map,filter,reduce。

有了这些函数,你的代码将被大大简化,也意味着你可以进行更加快速的开发,同时这些函数也帮助别人理解你的代码。

Callback风格

客户端开发一个主要组成部分就是监听事件然后更新UI。如下图所示



事件来源包括UI事件、网络回调、生命周期回调,通知等等。更新UI往往需要依赖多个事件以及事件包含的数据。所以我们不得不引入共享状态,如下图所示



为了与FRP区分,可以把这种编程风格叫做Callback风格。

Callback的缺点显而易见:

The code to manage our state and to update our output is ALL over the place.

状态的修改可能分布在很多地方,UI的更新也可能分布在很多地方。

状态之间的组合以及相互影响。并且容易出现Bug,很有可能出现未考虑到的状态组合。

变量式线程同步管理非常复杂。

FRP风格

数据流

在FRP世界里,没有共享状态,定义了一个新的类型——数据流。数据流也是FRP的核心概念。所以有下面这种说法:

FRP is about “datatypes that represent a value ‘over time’”

数据流用图可以表示如下:



Operator

我们对数据流进行操作,比如map、disinct、debounce等等。







Schuduler

FRP还提供了Schuduler,你可以指定你的Operator在哪个线程执行,你的Observer在那个线程监听事件,比如网络请求操作需要在后台线程执行,网络返回之后刷新页面需要在主线程执行。有了Schudeler,就不再需要手动操作线程。

FRP实践

FRP很适合应用于客户端开发。

举个例子:项目中有个需求,根据用户输入金额以及所选择的优惠卷实时计算实付金额。控制流如下图所示:



用IOS中的FRP框架实现如下:

//用户输入金额数据流
RACSignal *feeSignal = [[[[payView.fee.rac_textSignal
throttle:1.0f]//每秒检测一次
distinctUntilChanged]//去重
map:^id(NSString *text) {
return [NSString stringWithFormat:@"%.2f", [text floatValue]];
}]
replayLast];
//用户选择优惠券数据流
self.couponSignal = [[[RACReplaySubject
subject]
distinctUntilChanged]
replayLast];

//实时计算支付金额数据流
[[[[[RACSignal
combineLatest:@[self.feeSignal, self.couponSignal]//组合
reduce:^id(id paramA, id paramB){
//构建网络请求参数
}]
distinctUntilChanged]
map:^id(id params) {
//网络请求
return [XXNetService queryXX:params];
}]
switchToLatest]//取消之前的计算请求,发起最新的计算请求
subscribeNext:^(NSNumber *x) {
//显示请求结果
}];


所以,代码基本上就是流程的直接映射,就像照镜子,如下图所示。

并且,代码逻辑集中。



而使用Callback风格,维护状态让人焦头烂额,如下图所示。



FRP优势:

可读性

- 代码逻辑更加集中
- 减少共享变量,减少出错率
- 框架分步,流程清晰


复用性

- 丰富的高阶函数


参考链接

why reactive(cocoa)

input and ouput
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标签:  响应式 函数式 FRP RAC