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## 那些年我们错过的响应式编程 --- > * 原文链接 : [The introduction to Reactive Programming you've been missing](https://gist.github.com/staltz/868e7e9bc2a7b8c1f754) * 作者 : [@andrestaltz](https://twitter.com/andrestaltz) * 译者 : [yaoqinwei](https://github.com/yaoqinwei) * 校对者: [bboyfeiyu](https://github.com/bboyfeiyu)、[chaossss](https://github.com/chaossss) * 状态 : 完成 相信你们在学习响应式编程这个新技术的时候都会充满了好奇，特别是它的一些变体，例如：Rx系列、Bacon.js、RAC等等…… 在缺乏优秀资料的前提下，响应式编程的学习过程将满是荆棘。起初，我试图寻找一些教程，却只找到少量的实践指南，而且它们讲的都非常浅显，从来没人接受围绕响应式编程建立一个完整知识体系的挑战。此外，官方文档通常也不能很好地帮助你理解某些函数，因为它们通常看起来很绕，不信请看这里： > **Rx.Observable.prototype.flatMapLatest(selector, [thisArg])** > 根据元素下标，将可观察序列中每个元素一一映射到一个新的可观察序列当中，然后...%…………%&￥#@@……&**(晕了) 天呐，这简直太绕了！ 我读过两本相关的书，一本只是在给你描绘响应式编程的伟大景象，而另一本却只是深入到如何使用响应式库而已。我在不断的构建项目过程中把响应式编程了解的透彻了一些，最后以这种艰难的方式学完了响应式编程。在我工作公司的一个实际项目中我会用到它，当我遇到问题时，还可以得到同事的支持。 学习过程中最难的部分是**如何以响应式的方式来思考**，更多的意味着要摒弃那些老旧的命令式和状态式的典型编程习惯，并且强迫自己的大脑以不同的范式来运作。我还没有在网络上找到任何一个教程是从这个层面来剖析的，我觉得这个世界非常值得拥有一个优秀的实践教程来教你**如何以响应式编程的方式来思考**，方便引导你开始学习响应式编程。然后看各种库文档才可以给你更多的指引。希望这篇文章能够帮助你快速地进入**响应式编程**的世界。 ## "什是响应式编程?" 网络上有一大堆糟糕的解释和定义，如[Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Reactive_programming)上通常都是些非常笼统和理论性的解释，而[Stackoverflow](http://stackoverflow.com/questions/1028250/what-is-functional-reactive-programming)上的一些规范的回答显然也不适合新手来参考，[Reactive Manifesto](http://www.reactivemanifesto.org/)看起来也只像是拿给你的PM或者老板看的东西，微软的[Rx术语](https://rx.codeplex.com/)"Rx = Observables + LINQ + Schedulers" 也显得太过沉重，而且充满了太多微软式的东西，反而给我们带来更多疑惑。相对于你使用的MV*框架以及你钟爱的编程语言，"Reactive"和"Propagation of change"这样的术语并没有传达任何有意义的概念。当然，我的view框架能够从model做出反应，我的改变当然也会传播，如果没有这些，我的界面根本就没有东西可渲染。 所以，不要再扯这些废话了。 #### 响应式编程就是与异步数据流交互的编程范式 一方面，这已经不是什么新事物了。事件总线(Event Buses)或一些典型的点击事件本质上就是一个异步事件流(asynchronous event stream)，这样你就可以观察它的变化并使其做出一些反应(do some side effects)。响应式是这样的一个思路：除了点击和悬停(hover)的事件，你还可以给其他任何事物创建数据流。数据流无处不在，任何东西都可以成为一个数据流，例如变量、用户输入、属性、缓存、数据结构等等。举个栗子，你可以把你的微博订阅功能想象成跟点击事件一样的数据流，你可以监听这样的数据流，并做出相应的反应。 **最重要的是，你会拥有一些令人惊艳的函数去结合、创建和过滤任何一组数据流。** 这就是"函数式编程"的魔力所在。一个**数据流**可以作为另一个**数据流**的输入，甚至多个**数据流**也可以作为另一个**数据流**的输入。你可以_合并_两个**数据流**，也可以_过滤_一个数据流得到另一个只包含你感兴趣的事件的**数据流**，还可以_映射_一个**数据流**的值到一个新的**数据流**里。 **数据流**是整个响应式编程体系中的核心，要想学习响应式编程，当然要先走进数据流一探究竟了。那现在就让我们先从熟悉的"点击一个按钮"的**事件流**开始  一个**数据流**是一个**按时间排序的即将发生的事件(Ongoing events ordered in time)**的序列。如上图，它可以发出3种不同的事件(上一句已经把它们叫做事件)：一个某种类型的**值事件**，一个**错误事件**和一个**完成事件**。当一个**完成事件**发生时，在某些情况下，我们可能会做这样的操作：关闭包含那个按钮的窗口或者视图组件。 我们只能**异步**捕捉被发出的事件，使得我们可以在发出一个**值事件**时执行一个函数，发出**错误事件**时执行一个函数，发出**完成事件**时执行另一个函数。有时候你可以忽略后两个事件，只需聚焦于如何定义和设计在发出**值事件**时要执行的函数，监听这个**事件流**的过程叫做**订阅**，我们定义的函数叫做**观察者**，而事件流就可以叫做被观察的**主题**(或者叫被观察者)。你应该察觉到了，对的，它就是[**观察者模式**](https://en.wikipedia.org/wiki/Observer_pattern)。 上面的示意图我们也可以用ASCII码的形式重新画一遍，请注意，下面的部分教程中我们会继续使用这幅图： ``` --a---b-c---d---X---|-> a, b, c, d 是值事件 X 是错误事件 | 是完成事件 ---> 是时间线(轴) ``` 现在你对响应式编程事件流应该非常熟悉了，为了不让你感到无聊，让我们来做一些新的尝试吧：我们将创建一个由原始点击事件流演变而来的一种新的点击事件流。 首先，让我们来创建一个记录按钮点击次数的事件流。在常用的响应式库中，每个事件流都会附有一些函数，例如 `map`, `filter`, `scan`等，当你调用这其中的一个方法时，比如`clickStream.map(f)`，它会返回基于点击事件流的一个**新事件流**。它不会对原来的点击事件流做任何的修改。这种特性叫做**不可变性(immutability)**，而且它可以和响应式事件流搭配在一起使用，就像豆浆和油条一样完美的搭配。这样我们可以用链式函数的方式来调用，例如：`clickStream.map(f).scan(g)`: ``` clickStream: ---c----c--c----c------c--> vvvvv map(c becomes 1) vvvv ---1----1--1----1------1--> vvvvvvvvv scan(+) vvvvvvvvv counterStream: ---1----2--3----4------5--> ``` `map(f)`函数会根据你提供的`f`函数把原事件流中每一个返回值分别映射到新的事件流中。在上图的例子中，我们把每一次点击事件都映射成数字1，`scan(g)`函数则把之前映射的值聚集起来，然后根据`x = g(accumulated, current)`算法来作相应的处理，而本例的`g`函数其实就是简单的加法函数。然后，当一个点击事件发生时，`counterStream`函数则上报当前点击事件总数。 为了展示响应式编程真正的魅力，我们假设你有一个"双击"事件流，为了让它更有趣，我们假设这个事件流同时处理"三次点击"或者"多次点击"事件，然后深吸一口气想想如何用传统的命令式和状态式的方式来处理，我敢打赌，这么�