你最近有一篇演讲《Monadologie——关于类型焦虑的专业帮助》（Christopher League，2010年7月12日），这篇演讲对延续和monad的话题非常有趣。这个（幻灯片）演示的视频实际上可以在vimeo上获得。Monad部分开始于37分钟左右，在这段一小时的视频中，从58张幻灯片中的第42张幻灯片开始。

它被称为“函数式编程的主要设计模式”，但示例中使用的语言是Scala，它既是面向对象的又是函数式的。您可以在Debasish Ghosh（2008年3月27日）的博客文章“Monads-在Scala中抽象计算的另一种方法”中阅读更多关于Monad的内容。

如果类型构造函数M支持以下操作，那么它就是monad：

# the return function
def unit[A] (x: A): M[A]

# called "bind" in Haskell 
def flatMap[A,B] (m: M[A]) (f: A => M[B]): M[B]

# Other two can be written in term of the first two:

def map[A,B] (m: M[A]) (f: A => B): M[B] =
  flatMap(m){ x => unit(f(x)) }

def andThen[A,B] (ma: M[A]) (mb: M[B]): M[B] =
  flatMap(ma){ x => mb }

例如（在Scala中）：

选项是monad

    def unit[A] (x: A): Option[A] = Some(x)

    def flatMap[A,B](m:Option[A])(f:A =>Option[B]): Option[B] =
      m match {
       case None => None
       case Some(x) => f(x)
      }

列表为Monad

    def unit[A] (x: A): List[A] = List(x)

    def flatMap[A,B](m:List[A])(f:A =>List[B]): List[B] =
      m match {
        case Nil => Nil
        case x::xs => f(x) ::: flatMap(xs)(f)
      }

Monad在Scala中非常重要，因为它是为了利用Monad结构而构建的方便语法：

对于Scala的理解：

for {
  i <- 1 to 4
  j <- 1 to i
  k <- 1 to j
} yield i*j*k

由编译器翻译为：

(1 to 4).flatMap { i =>
  (1 to i).flatMap { j =>
    (1 to j).map { k =>
      i*j*k }}}

关键抽象是flatMap，它通过链接绑定计算。flatMap的每次调用都返回相同的数据结构类型（但值不同），作为链中下一个命令的输入。

在上面的代码段中，flatMap将闭包（SomeType）=>List[AanotherType]作为输入，并返回List[Aanother Type]。需要注意的一点是，所有flatMap都采用相同的闭包类型作为输入，并返回与输出相同的类型。

这就是“绑定”计算线程的原因——为了理解，序列中的每一项都必须遵守相同的类型约束。

---

如果您执行两个操作（可能失败）并将结果传递给第三个，例如：

lookupVenue: String => Option[Venue]
getLoggedInUser: SessionID => Option[User]
reserveTable: (Venue, User) => Option[ConfNo]

但如果不利用Monad，你会得到复杂的OOP代码，比如：

val user = getLoggedInUser(session)
val confirm =
  if(!user.isDefined) None
  else lookupVenue(name) match {
    case None => None
    case Some(venue) =>
      val confno = reserveTable(venue, user.get)
      if(confno.isDefined)
        mailTo(confno.get, user.get)
      confno
  }

而使用Monad，您可以像所有操作一样使用实际类型（地点、用户），并隐藏选项验证内容，这都是因为for语法的平面图：

val confirm = for {
  venue <- lookupVenue(name)
  user <- getLoggedInUser(session)
  confno <- reserveTable(venue, user)
} yield {
  mailTo(confno, user)
  confno
}

只有当所有三个函数都具有Some[X]时，才会执行屈服部分；任何“无”将直接返回以确认。

---

So:

Monad允许在函数编程中进行有序计算，这允许我们以一种很好的结构化形式（有点像DSL）对动作序列进行建模。最大的能力来自于将服务于不同目的的monad组合成应用程序中的可扩展抽象的能力。monad对动作的排序和线程化由语言编译器完成，该语言编译器通过闭包的魔力进行转换。

---

顺便说一句，Monad不是FP中使用的唯一计算模型：

范畴理论提出了许多计算模型。其中计算的Arrow模型莫纳德计算模型计算的应用模型

我想说，与monads最接近的OO类比是“命令模式”。

在命令模式中，将普通语句或表达式包装在命令对象中。命令对象公开执行包装语句的执行方法。所以，语句被转换为可以随意传递和执行的第一类对象。可以组合命令，以便通过链接和嵌套命令对象来创建程序对象。

命令由单独的对象调用程序执行。使用命令模式（而不仅仅是执行一系列普通语句）的好处是，不同的调用程序可以将不同的逻辑应用于如何执行命令。

命令模式可用于添加（或删除）宿主语言不支持的语言功能。例如，在没有异常的假设OO语言中，可以通过向命令公开“try”和“throw”方法来添加异常语义。当命令调用throw时，调用程序会回溯到命令列表（或树），直到最后一次“try”调用。相反，您可以通过捕获每个单独命令抛出的所有异常，并将它们转换为错误代码，然后传递给下一个命令，从而从语言中删除异常语义（如果您认为异常是坏的）。

甚至更花哨的执行语义（如事务、非确定性执行或延续）也可以用本机不支持的语言实现。如果你仔细想想，这是一个非常强大的模式。

实际上，命令模式并没有像这样作为通用语言特性使用。将每个语句转换为单独的类的开销将导致无法忍受的样板代码。但原则上，它可以用于解决与在fp中使用monad解决的问题相同的问题。

从实践的角度来看（总结了之前许多回答和相关文章中所说的内容），在我看来，monad的一个基本“目的”（或有用性）是利用递归方法调用（即函数组合）中隐含的依赖关系（即，当f1调用f2调用f3时，f3需要在f1之前的f2之前求值），以自然的方式表示顺序组合，特别是在惰性评估模型的上下文中（即，作为一个普通序列的顺序合成，例如C中的“f3（）；f2（）；f1（）；”），如果你想到f3、f2和f1实际上什么都不返回的情况（它们作为f1（f2（f3））的链接是人为的，纯粹是为了创建序列），那么这个技巧就特别明显了。

当涉及到副作用时，这一点尤其重要，即当某些状态被改变时（如果f1、f2、f3没有副作用，那么它们的求值顺序无关紧要；这是纯函数语言的一个很好的特性，例如能够并行化这些计算）。函数越纯越好。

我认为，从这个狭隘的角度来看，monad可以被视为支持惰性求值的语言的语法糖（只有在绝对必要时才求值，遵循不依赖于代码表示的顺序），并且没有其他表示顺序合成的方法。最终的结果是，“不纯”（即确实有副作用）的代码段可以以命令式的方式自然呈现，但与纯函数（没有副作用）完全分离，纯函数可以延迟求值。

正如这里所警告的，这只是一个方面。

你最近有一篇演讲《Monadologie——关于类型焦虑的专业帮助》（Christopher League，2010年7月12日），这篇演讲对延续和monad的话题非常有趣。这个（幻灯片）演示的视频实际上可以在vimeo上获得。Monad部分开始于37分钟左右，在这段一小时的视频中，从58张幻灯片中的第42张幻灯片开始。

它被称为“函数式编程的主要设计模式”，但示例中使用的语言是Scala，它既是面向对象的又是函数式的。您可以在Debasish Ghosh（2008年3月27日）的博客文章“Monads-在Scala中抽象计算的另一种方法”中阅读更多关于Monad的内容。

如果类型构造函数M支持以下操作，那么它就是monad：

# the return function
def unit[A] (x: A): M[A]

# called "bind" in Haskell 
def flatMap[A,B] (m: M[A]) (f: A => M[B]): M[B]

# Other two can be written in term of the first two:

def map[A,B] (m: M[A]) (f: A => B): M[B] =
  flatMap(m){ x => unit(f(x)) }

def andThen[A,B] (ma: M[A]) (mb: M[B]): M[B] =
  flatMap(ma){ x => mb }

例如（在Scala中）：

选项是monad

    def unit[A] (x: A): Option[A] = Some(x)

    def flatMap[A,B](m:Option[A])(f:A =>Option[B]): Option[B] =
      m match {
       case None => None
       case Some(x) => f(x)
      }

列表为Monad

    def unit[A] (x: A): List[A] = List(x)

    def flatMap[A,B](m:List[A])(f:A =>List[B]): List[B] =
      m match {
        case Nil => Nil
        case x::xs => f(x) ::: flatMap(xs)(f)
      }

Monad在Scala中非常重要，因为它是为了利用Monad结构而构建的方便语法：

对于Scala的理解：

for {
  i <- 1 to 4
  j <- 1 to i
  k <- 1 to j
} yield i*j*k

由编译器翻译为：

(1 to 4).flatMap { i =>
  (1 to i).flatMap { j =>
    (1 to j).map { k =>
      i*j*k }}}

关键抽象是flatMap，它通过链接绑定计算。flatMap的每次调用都返回相同的数据结构类型（但值不同），作为链中下一个命令的输入。

在上面的代码段中，flatMap将闭包（SomeType）=>List[AanotherType]作为输入，并返回List[Aanother Type]。需要注意的一点是，所有flatMap都采用相同的闭包类型作为输入，并返回与输出相同的类型。

这就是“绑定”计算线程的原因——为了理解，序列中的每一项都必须遵守相同的类型约束。

---

如果您执行两个操作（可能失败）并将结果传递给第三个，例如：

lookupVenue: String => Option[Venue]
getLoggedInUser: SessionID => Option[User]
reserveTable: (Venue, User) => Option[ConfNo]

但如果不利用Monad，你会得到复杂的OOP代码，比如：

val user = getLoggedInUser(session)
val confirm =
  if(!user.isDefined) None
  else lookupVenue(name) match {
    case None => None
    case Some(venue) =>
      val confno = reserveTable(venue, user.get)
      if(confno.isDefined)
        mailTo(confno.get, user.get)
      confno
  }

而使用Monad，您可以像所有操作一样使用实际类型（地点、用户），并隐藏选项验证内容，这都是因为for语法的平面图：

val confirm = for {
  venue <- lookupVenue(name)
  user <- getLoggedInUser(session)
  confno <- reserveTable(venue, user)
} yield {
  mailTo(confno, user)
  confno
}

只有当所有三个函数都具有Some[X]时，才会执行屈服部分；任何“无”将直接返回以确认。

---

So:

Monad允许在函数编程中进行有序计算，这允许我们以一种很好的结构化形式（有点像DSL）对动作序列进行建模。最大的能力来自于将服务于不同目的的monad组合成应用程序中的可扩展抽象的能力。monad对动作的排序和线程化由语言编译器完成，该语言编译器通过闭包的魔力进行转换。

---

顺便说一句，Monad不是FP中使用的唯一计算模型：

范畴理论提出了许多计算模型。其中计算的Arrow模型莫纳德计算模型计算的应用模型

快速解释：

单体（在函数式编程中）是具有上下文相关行为的函数。

上下文作为参数传递，从先前的monad调用返回。它使它看起来像是同一个参数在后续调用中产生了不同的返回值。

等效值：Monad是其实际参数取决于调用链的过去调用的函数。

典型示例：有状态函数。

FAQ

等等，你说的“行为”是什么意思？

行为是指特定输入的返回值和副作用。

但它们有什么特别之处？

在过程语义中：没有。但它们仅使用纯函数进行建模。这是因为像Haskell这样的纯函数编程语言只使用本身没有状态的纯函数。

但是，国家从何而来？

状态性来自函数调用执行的顺序性。它允许嵌套函数通过多个函数调用拖动某些参数。这将模拟状态。monad只是一种软件模式，它将这些附加参数隐藏在光鲜亮丽的函数的返回值后面，通常称为return和bind。

为什么在Haskell中输入/输出是monad？

因为显示的文本是操作系统中的一种状态。如果多次读取或写入同一文本，则每次调用后操作系统的状态将不相同。相反，输出设备将显示文本输出的3倍。为了对操作系统做出正确的反应，Haskell需要将操作系统状态建模为monad。

从技术上讲，你不需要monad的定义。纯粹的函数式语言可以将“唯一性类型”的概念用于相同的目的。

单子在非功能语言中存在吗？

是的，基本上，解释器是一个复杂的monad，解释每个指令并将其映射到操作系统中的一个新状态。

详细说明：

monad（在函数式编程中）是一种纯函数式软件模式。monad是一个自动维护的环境（一个对象），可以在其中执行一系列纯函数调用。函数结果修改或与该环境交互。

换句话说，monad是一个“函数中继器”或“函数链接器”，它在自动维护的环境中链接和评估参数值。链接的参数值通常是“更新函数”，但实际上可以是任何对象（具有组成容器的方法或容器元素）。monad是在每个求值参数前后执行的“粘合代码”。这个粘合代码函数“bind”应该将每个参数的环境输出集成到原始环境中。

因此，monad以特定于特定monad的实现方式连接所有参数的结果。控制和数据是否或如何在参数之间流动也是特定于实现的。

这种交织执行允许模拟完整的命令式控制流（如GOTO程序中的）或并行执行，仅使用纯函数，还可以在函数调用之间进行副作用、临时状态或异常处理，即使应用的函数不知道外部环境。

编辑：请注意，monads可以以任何类型的控制流图来评估功能链，甚至是非确定性NFA式的方式，因为剩余的链是延迟评估的，可以在链的每个点进行多次评估，这允许在链中进行回溯。

使用monad概念的原因是纯函数范式，它需要一个工具来以纯方式模拟典型的无可指责的建模行为，而不是因为它们做了一些特殊的事情。

面向OOP人群的修道院

在OOP中，monad是一个典型的对象

通常称为return的构造函数，它将值转换为环境的初始实例一种可链接的参数应用程序方法，通常称为bind，它使用作为参数传递的函数的返回环境来维护对象的状态。

有些人还提到了第三个函数join，它是bind的一部分。因为“参数函数”在环境中求值，所以它们的结果嵌套在环境本身中。join是“取消嵌套”结果（使环境变平）的最后一步，用新环境替换环境。

monad可以实现Builder模式，但允许更广泛的使用。

示例（Python）

我认为monad最直观的例子是Python中的关系运算符：

result =  0 <= x == y < 3

您可以看到它是一个monad，因为它必须携带一些布尔状态，而这些状态是单个关系运算符调用所不知道的。

如果您考虑如何在低级别上实现它而不发生短路行为，那么您将得到一个monad实现：

# result = ret(0)
result = (0, true)
# result = result.bind(lambda v: (x, v <= x))
result[1] = result[1] and result[0] <= x
result[0] = x
# result = result.bind(lambda v: (y, v == y))
result[1] = result[1] and result[0] == y
result[0] = y
# result = result.bind(lambda v: (3, v < 3))
result[1] = result[1] and result[0] < 3
result[0] = 3
result = result[1]      # not explicit part of a monad

真正的monad最多只能计算一次每个参数。

现在考虑一下“result”变量，就会得到这个链：

ret(0) .bind (lambda v: v <= x) .bind (lambda v: v == y) .bind (lambda v: v < 3)

这里有一个简单的Monads解释和Marvel的案例研究。

单子是用于对有效的依赖函数进行排序的抽象。这里的有效意味着它们以F[a]的形式返回一个类型，例如Option[a]，其中Option是F，称为类型构造函数。让我们通过两个简单步骤来了解这一点

下面的函数组合是可传递的。所以从A到C，我可以组成A=>B和B=>C。

 A => C   =   A => B  andThen  B => C

然而，如果函数返回一个像Option[A]这样的效果类型，即A=>F[B]，则合成不起作用，因为我们需要A=>B，但我们有A=>F[B]。我们需要一个特殊的运算符“bind”，它知道如何融合这些返回F[a]的函数。

 A => F[C]   =   A => F[B]  bind  B => F[C]

“bind”函数是为特定的F定义的。

对于任何A，也有“return”，类型A=>F[A]，也为特定的F定义。要成为Monad，F必须定义这两个函数。

因此，我们可以从任何纯函数A=>B构造有效函数A=>F[B]，

 A => F[B]   =   A => B  andThen  return

但给定的F也可以定义自己不透明的“内置”特殊函数，这些函数的类型是用户无法自行定义的（纯语言），例如

“随机”（范围=>随机[Int]）“print”（字符串=>IO[（）]）“尝试…捕捉”等。