OOP与功能编程vs程序
他们都擅长自己的方式 - 他们对于同样的问题只是不同的方法。
在纯粹的程序风格中，数据往往与其上运行的函数高度分离。
在面向对象的风格中，数据往往带有一系列功能。
在功能风格上，数据和功能倾向于具有更多共同点（如Lisp和Scheme），同时在实际使用功能方面提供更多的灵活性。 算法也倾向于用递归和组合来定义，而不是循环和迭代。
当然，语言本身只影响哪种风格是首选。 即使在像Haskell这样的纯函数语言中，你也可以使用过程式的风格（尽管这非常令人沮丧），甚至在像C这样的过程式语言中，你也可以用面向对象的风格编程（比如在GTK +和EFL API）。
要明确，每个范例的“优点”仅仅在于对算法和数据结构进行建模。 例如，如果您的算法涉及列表和树，则功能算法可能是最明智的。 或者，例如，如果您的数据是高度结构化的，如果它是您的语言的本地范式 - 或者它可以很容易地写成monad的功能抽象，那么将它组合为对象可能更有意义，是Haskell或ML等语言的本地范例。
你选择哪一种只是让你的项目和你的语言支持的抽象更有意义。
我认为现在可用的图书馆，工具，例子和社区完全胜过了这个范例。 例如，ML（或其他）可能是最终的多用途编程语言，但如果你无法为你正在做的事情获得任何好的库，那么你就被搞砸了。
例如，如果你制作视频游戏，C ++中有更多优秀的代码示例和SDK，所以你可能会更好。 对于一个小型Web应用程序，有一些很棒的Python，PHP和Ruby框架可以让你快速启动并运行。 由于编译时检查以及企业库和平台的原因，Java对大型项目来说是一个很好的选择。
过去的情况是，不同语言的标准库很小并且很容易复制 - C，C ++，Assembler，ML，LISP等等都有基础知识，但在标准化方面倾向于放弃像网络通信，加密，图形，数据文件格式（包括XML），甚至像平衡树和散列表这样的基本数据结构都被忽略了！
像Python，PHP，Ruby和Java这样的现代语言现在拥有更加体面的标准库，并且拥有许多可以轻松使用的优秀第三方库，这在很大程度上归功于它们采用命名空间来防止库相互冲突，和垃圾回收来标准化库的内存管理方案。
这些范例不必相互排斥。 如果你看python，它支持函数和类，但同时，一切都是一个对象，包括函数。 你可以在一段代码中混合和匹配功能/操作/程序风格。
我的意思是，在函数式语言中（至少在Haskell中，我研究过的唯一一个）没有任何语句！ 函数只允许其中一个表达式！ 但是，功能是一流的公民，您可以将它们作为参数传递给其他人，以及其他一些功能。 他们可以用几行代码来完成强大的功能。
在像C这样的过程语言中，你可以传递函数的唯一方法是使用函数指针，而这本身并不能启用许多强大的任务。
在python中，函数是一等公民，但它可以包含任意数量的语句。 所以你可以有一个包含程序代码的函数，但你可以像函数式语言一样传递它。
OOP也一样。 像Java这样的语言不允许你在类之外编写程序/函数。 传递函数的唯一方法是将其包装在实现该函数的对象中，然后传递该对象。
在Python中，你没有这个限制。
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