函数式编程 -＞ 函数响应式编程
// 假设用户在进入页面到离开页面期间，总共点击按钮 3 次 // 按钮点击序列 let taps: Array = [(), (), ()] // 每次点击后弹出提示框 taps.forEach { showAlert() } 理想情况下，这样处理点击事件确实很完美——每次点击就弹出提示框。但问题
// 假设用户在进入页面到离开页面期间，总共点击按钮 3 次
// 按钮点击序列
let taps: Array = [(), (), ()]
// 每次点击后弹出提示框
taps.forEach { showAlert() }
理想情况下，这样处理点击事件确实很完美——每次点击就弹出提示框。但问题来了：这个序列里的元素（点击事件）是异步产生的，传统数组没法描述这种“元素异步出现”的情况。你总不能在用户还没点击的时候就预先知道所有点击的时间点吧？
于是，为了解决这个问题，就有了可监听序列 Observable。它本质上还是一个序列，但里面的元素可以是同步产生的，也可以是异步产生的——也就是说，它既能描述当前已有的数据，也能描述未来才会出现的数据：
// 按钮点击序列
let taps: Observable = button.rx.tap.asObservable()
// 每次点击后弹出提示框
taps.subscribe(onNext: { showAlert() })
这里 taps 就是按钮点击事件的序列，然后我们通过订阅（subscribe）来对每一次点击事件做出响应——每次点击就弹出提示框。这种编程范式，就叫响应式编程。
那么，把函数式编程和响应式编程结合起来，就是我们常说的函数响应式编程（FRP）。来看一个实际例子：
passwordOutlet.rx.text.orEmpty
.map { $0.characters.count >= minimalPasswordLength }
.bind(to: passwordValidOutlet.rx.isHidden)
.disposed(by: disposeBag)
在这段代码里，我们通过不同的构建函数（比如 .rx.text、.orEmpty）来创建所需的数据序列，然后用 map 进行转换（函数式），最后通过 bind 来响应这个序列（响应式）。整个过程就像一条流水线：数据流进来，经过加工，输出到对应的控件上。这就是函数响应式编程的核心思想——用函数式的方式处理异步数据流。
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