我一直在阅读很多关于currying的文章，但几乎所有这些都是误导性的，将currying解释为部分函数应用程序，并且所有示例通常都是关于arity为2的函数，如 add 功能什么的。
还有很多实现 curry JavaScript中的函数使得每个部分应用程序接受多于1个参数（请参阅 lodash）， 什么时候 维基百科文章 清楚地告诉我们说：
将带有多个参数（或参数元组）的函数的求值转换为评估函数序列，每个函数都有一个参数（部分应用程序）
所以基本上currying是一系列部分应用程序，每个应用程序都有一个参数。而且我真的想知道任何语言的真实用途。
currying的实际用例是部分应用。
单独卷曲并不是非常有趣。有趣的是，如果您的编程语言默认支持currying，就像在F＃或Haskell中那样。
您可以使用任何支持一流函数的语言定义更高阶函数以进行currying和部分应用，但是当您获得的每个函数都是curry时，它与您获得的灵活性相差甚远，因此无需您执行任何操作即可部分应用。
因此，如果你看到人们将currying和部分应用混为一谈，那是因为这些概念在那里紧密相关 - 因为currying无处不在，你并不需要其他形式的部分应用，而不是将curried函数应用于连续的参数。
传递上下文很有用。
考虑'map'功能。它需要一个函数作为参数：
map : (a -> b) -> [a] -> [b]
给定一个使用某种形式的上下文的函数：
f : SomeContext -> a -> b
这意味着您可以优雅地使用map函数，而无需声明'a'参数：
map (f actualContext) [1,2,3]
没有currying，你将不得不使用lambda：
map (\a -> f actualContext a) [1,2,3]
笔记：
map 是一个函数，它采用包含值的列表 a，一个功能 f。它通过采用每个列表构建一个新列表 a 并申请 f 它，导致一个列表 b
例如 map (+1) [1,2,3] = [2,3,4]
轴承currying上的代码可以分为两组问题（我用Haskell来说明）。 句法，实现。
语法问题1：
在某些情况下，Currying可以提高代码清晰度。 清晰度意味着什么？读取该功能可清楚地显示其功能。 例如地图功能。
map : (a -> b) -> ([a] -> [b])
以这种方式阅读，我们看到map是一个提升函数转换的高阶函数 as 至 bs 到一个转换的功能 [a] 至 [b]。
在理解这些表达时，这种直觉特别有用。
map (map (+1))
内部地图具有上述类型 [a] -> [b]。
为了弄清楚外部地图的类型，我们从上面递归地应用了我们的直觉。因此外部地图升起 [a] -> [b] 至 [[a]] -> [[b]]。
这种直觉将带给你很多。
一旦我们推广 map 进入 fmap， 一个 map 在任意容器上，读取这样的表达式变得非常容易（注意我已经对每个表达式进行了单变化 fmap 为了这个例子，为了一个不同的类型）。
showInt : Int -> String
(fmap . fmap . fmap) showInt : Tree (Set [Int]) -> Tree (Set [String])
希望上面说明了这一点 fmap 提供了将香草函数提升到某个任意容器上的函数的概括概念。
语法问题2：
Currying还允许我们以无点形式表达函数。
nthSmallest : Int -> [Int] -> Maybe Int
nthSmallest n = safeHead . drop n . sort
safeHead (x:_) = Just x
safeHead _ = Nothing
上面通常被认为是好的风格，因为它说明了根据功能管道而不是显式操纵数据的思考。
履行：
在Haskell中，点自由风格（通过currying）可以帮助我们优化功能。以点自由形式编写函数将允许我们记住它。
memoized_fib :: Int -> Integer
memoized_fib = (map fib [0 ..] !!)
where fib 0 = 0
fib 1 = 1
fib n = memoized_fib (n-2) + memoized_fib (n-1)
not_memoized_fib :: Int -> Integer
not_memoized_fib x = map fib [0 ..] !! x
where fib 0 = 0
fib 1 = 1
fib n = not_memoized_fib (n-2) + not_memoized_fib (n-1)
将其写为curoized函数，如memoized版本，将curried函数视为实体，因此将其记忆。