这里借用菲利普·罗伯茨的一句话:

命令式编程告诉机器如何做某事(导致你想要发生的事情) 声明性编程告诉机器你想要发生什么(然后计算机找出如何去做)

两个例子:

1. 将数组中的所有数字加倍

命令式地:

var numbers = [1,2,3,4,5]
var doubled = []

for(var i = 0; i < numbers.length; i++) {
  var newNumber = numbers[i] * 2
  doubled.push(newNumber)
}
console.log(doubled) //=> [2,4,6,8,10]

声明:

var numbers = [1,2,3,4,5]

var doubled = numbers.map(function(n) {
  return n * 2
})
console.log(doubled) //=> [2,4,6,8,10]

2. 对列表中的所有项求和

命令式地

var numbers = [1,2,3,4,5]
var total = 0

for(var i = 0; i < numbers.length; i++) {
  total += numbers[i]
}
console.log(total) //=> 15

以声明的方式

var numbers = [1,2,3,4,5]

var total = numbers.reduce(function(sum, n) {
  return sum + n
});
console.log(total) //=> 15

请注意，命令式示例涉及如何创建一个新变量，改变它，并返回新值(即，如何使某事发生)，而声明式示例执行给定的输入，并根据初始输入返回新值(即，我们想要发生什么)。

我发现基于幂等性和交换性更容易区分陈述性和命令性。通过参考资料来了解他们。

看看这个简化版，了解幂等性。

然后引入“WHAT”和“HOW”的定义，以理解“WHAT”和“HOW”的实际含义。在声明式中，通过定义数据之间的关系来连接数据。你没有提到这种关系应该如何实现，而是“这种关系是什么”。通过关系来描述输出数据的“样子”，而不是“如何”来实现输出数据。

开始在脑海中画一些图表，画一些点(数据)，用线(关系)连接起来。画所有可能的方式，一比多，多比一&一比一。为这些行添加箭头，如<-----------。所有箭头都应该朝左，因为必须先计算特定数据所基于的所有数据，然后再向左移动以计算该特定数据。

如果数据a基于数据b，那么数据c和数据d又可能基于其他一些数据。然后先计算b c d，然后才计算a。所以a在这条线的左边其他的都在右边。从b c d有3条线到达a。

这个图表有一些属性:

NO data will violate the relationship it has with all other data control flow or the order doesn't matter, of course b, c and d should be calculated before a but there is no preference between b, c and d i.e. it doesn't matter which one of these 3 is calculated first (commutative) a is only based upon b, c and d and no one else. Hence, it doesn't matter how many times the relationship operation that calculates a using b, c and d is executed, same a should be achieved (idempotent). a is the end result of the relationship operation here. Basically, everyone who is affecting a should have a line pointing to a.

这些关系(线)就像函数(数学函数而不是编程函数)。毫无疑问，函数式编程在学术界很有名。纯函数(在我们的编程中，因此不是粗体)就像函数(在数学中，因此是粗体)。

到目前为止，声明性可能听起来像PURE和IMMUTABLE(通常用于函数式编程)，如果是GOOD，如果不是GREAT。因为这不是这里的目的，这是从这个模式中自动出现的。

如果你的一段代码可以转换成这个图表，那么它就是完全声明性的，否则，它就在尺度上的其他地方。

说明性很接近数学。

现在让我们放大这些关系(行)，看看在程序执行期间计算机内部发生了什么。

命令式进来了。这就是底层工作完成的地方。在命令式中，你会一步一步地提到“如何”完成它，你知道这一系列步骤将在一个数据(输入b c d)和另一个数据(输出a)之间创建所请求的关系。在这里，你创建变量，改变它们，循环数组和所有其他事情。

命令式接近编程。

我不认为程序是声明式的或命令式的，我更喜欢把它放在最左边是完全声明式的，最右边是完全命令式的。记住，声明式是建立在命令式之上的，因此你看到的任何声明式的东西实际上都是命令式的。一般来说，程序是声明式和命令式的混合。

现在，让我们举两个例子:

第二个例子可以转换成这样的图表:

reduce_r map_r filter_r A <--------- b <--------- c <--------- d

Filter_r(关系):c只是d的偶数 Map_r(关系):b是所有数字乘以10的c Reduce_r (relationship): a是b加起来的所有数字

这应该看起来像数学的复合函数:reduce_r(map_r(filter_r(d)))

在声明中，开发人员的工作是将最终目标(a)分解为有助于实现最终目标的子目标(b, c)。

当然后台程序的映射、缩减和过滤是运行的必要代码。

值得思考的是:如果您需要对map函数做一个假设，从左到右，以使您的代码按预期工作，那么您实际上是在以声明的名义执行命令式操作。

参考资料:purpleidea (James)， www.dataops.live, wiki.c2.com

我将添加另一个在声明式/命令式编程讨论中很少出现的示例:用户界面!

在c#中，您可以使用各种技术构建UI。

在命令式端，你可以使用DirectX或OpenGL命令式地绘制按钮、复选框等。一行一行的(或者实际上是一个三角形一个三角形的)。如何绘制用户界面由您决定。

在声明端，有WPF。您只需编写一些XML(是的，是的，技术上是“XAML”)，框架就会为您完成工作。你说用户界面是什么样的。如何做到这一点取决于系统。

总之，这是另一件值得思考的事情。仅仅因为一种语言是声明式或命令式的，并不意味着它没有另一种语言的某些特性。

此外，声明式编程的一个好处是，通过阅读代码通常更容易理解目的，而命令式编程则可以更好地控制执行。

要点是:

说明性->你想做什么

命令式->你想怎么做

这里和其他在线帖子的答案提到了以下内容:

使用声明式编程，您编写的代码描述您想要的东西，但不一定是如何得到它 您应该更喜欢声明式编程而不是命令式编程

他们没有告诉我们如何实现这一目标。为了使部分程序更具声明性，其他部分必须提供抽象来隐藏实现细节(即命令式代码)。

例如，LINQ比循环(for, while等)更具声明性，例如，你可以使用list. where()来获得一个新的过滤列表。为了实现这一点，微软已经完成了LINQ抽象背后的所有繁重工作。

事实上，函数式编程和函数式库更具有声明性的原因之一是因为它们抽象了循环和列表创建，隐藏了所有实现细节(很可能是带有循环的命令式代码)。

在任何程序中，都将同时拥有命令式代码和声明式代码，并且应该将所有命令式代码隐藏在特定于领域的抽象后面，以便程序的其他部分可以声明性地使用它们。

最后，尽管函数式编程和LINQ可以使您的程序更具声明性，但您总是可以通过提供更多的抽象来使程序更具声明性。例如:

// JavaScript example

// Least declarative
const bestProducts = [];
for(let i = 0; i < products.length; i++) {
    let product = products[i];
    if (product.rating >= 5 && product.price < 100) {
        bestProducts.push(product);
    }
}


// More declarative
const bestProducts = products.filter(function(product) {
    return product.rating >= 5 && product.price < 100;
});

// Most declarative, implementation details are hidden in a function
const bestProducts = getBestProducts();

另外，声明式编程的极端是发明新的领域特定语言(DSL):

字符串搜索:正则表达式而不是自定义命令式代码 js: JSX而不是直接的DOM操作 AWS CloudFormation:用YAML代替CLI 关系型数据库:用SQL代替旧的读写api，如ISAM或VSAM。

声明性程序只是它的一些或多或少的“通用”命令式实现/虚拟机的数据。

pluses: specifying just a data, in some hardcoded (and checked) format, is simpler and less error-prone than specifying variant of some imperative algorithm directly. some complex specifications just cant be written directly, only in some DSL form. best and freq used in DSLs data structures is sets and tables. because you not have dependencies between elements/rows. and when you havent dependencies you have freedom to modify and ease of support. (compare for example modules with classes - with modules you happy and with classes you have fragile base class problem) all goods of declarativeness and DSL follows immediately from benefits of that data structures (tables and sets). another plus - you can change implementation of declarative language vm, if DSL is more-or-less abstract (well designed). make parallel implementation, for example. or port it to other os etc. all good specifed modular isolating interfaces or protocols gives you such freedom and easyness of support.

缺点: 你猜对了。一般的(通过DSL参数化的)命令式算法/虚拟机实现可能比特定的算法慢和/或占用内存。在某些情况下。 如果这种情况很罕见，那就忘了它吧，让它慢慢来。如果这种情况经常发生，你总是可以扩展你的DSL/vm。某个能减缓其他案件的地方，当然…

P.S.框架介于DSL和命令式之间。作为所有的折中方案……他们结合了缺点，而不是优点。它们不是那么安全，也不是那么快:)看看万事通haskell——它介于强大的简单ML和灵活的元程序Prolog之间……真是个怪物。你可以把Prolog看作一个Haskell，它只包含布尔函数/谓词。它对Haskell的灵活性是多么简单……

命令式编程——你编写完成工作的代码

声明式编程——由其他人编写完成工作的代码