书籍详情
C#函数式编程：编写更优质的C#代码
作者：恩里科·博南诺（Enrico Buonanno） 著
出版社：清华大学出版社
出版时间：2018-11-01
ISBN：9787302510550
定价：¥98.00
购买这本书可以去
内容简介
函数式编程将改变你思考代码的方式！利用FP技术，C#开发人员可极大地提升状态管理、并发处理和事件处理能力，并更好地长期维护代码。C#提供了灵活性，使你能充分利用函数式技术的优势。《C#函数式编程编写更优质的C#代码》从全新视角赋予你强大力量。《C#函数式编程编写更优质的C#代码》引导你在C#语言中使用函数式思想来解决现实问题；首先介绍函数式编程的原理，分析如何借助C#语言特性实现函数式编程，然后在多个紧贴实用的示例的引导下，讲述函数组合、数据流编程、不可变数据结构以及使用LINQ构建单子组合等主题。
作者简介
Enrico Buonanno 毕业于哥伦比亚大学计算机科学系，是一名出色的开发人员、架构师和培训师，拥有15年的工作经验。
目录
目 录
第Ⅰ部分 核心概念
第1章 介绍函数式编程 3
1.1 什么是函数式编程 4
1.1.1 函数作为类值 4
1.1.2 避免状态突变 4
1.1.3 编写具有强力保证的程序 5
1.2 C#的函数式语言 8
1.2.1 LINQ的函数式性质 9
1.2.2 C# 6和C# 7中的函数式特性 10
1.2.3 未来的C#将更趋函数化 13
1.3 函数思维 13
1.3.1 映射函数 13
1.3.2 在C#中表示函数 14
1.4 高阶函数 18
1.4.1 依赖于其他函数的函数 18
1.4.2 适配器函数 20
1.4.3 创建其他函数的函数 20
1.5 使用HOF避免重复 21
1.5.1 将安装和拆卸封装到HOF中 23
1.5.2 将using语句转换为HOF 24
1.5.3 HOF的权衡 25
1.6 函数式编程的好处 27
练习 27
小结 28
第2章 为什么函数纯洁性很重要 29
2.1 什么是函数的纯洁性 29
2.1.1 纯洁性和副作用 30
2.1.2 管理副作用的策略 31
2.2 纯洁性和并发性 33
2.2.1 纯函数可良好地并行化 34
2.2.2 并行化不纯函数 35
2.2.3 避免状态的突变 36
2.3 纯洁性和可测性 38
2.3.1 实践：一个验证场景 39
2.3.2 在测试中引入不纯函数 40
2.3.3 为什么很难测试不纯函数 42
2.3.4 参数化单元测试 43
2.3.5 避免标头接口 44
2.4 纯洁性和计算的发展 47
练习 47
小结 48
第3章 设计函数签名和类型 49
3.1 函数签名设计 49
3.1.1 箭头符号 50
3.1.2 签名的信息量有多大 51
3.2 使用数据对象捕获数据 52
3.2.1 原始类型通常不够具体 53
3.2.2 使用自定义类型约束输入 53
3.2.3 编写“诚实的”函数 55
3.2.4 使用元组和对象来组合值 56
3.3 使用Unit为数据缺失建模 58
3.3.1 为什么void不理想 58
3.3.2 使用Unit弥合Action和Func之间的差异 59
3.4 使用Option为数据可能缺失建模 61
3.4.1 你每天都在使用糟糕的API 61
3.4.2 Option类型的介绍 62
3.4.3 实现Option 65
3.4.4 通过使用Option而不是null来获得健壮性 68
3.4.5 Option作为偏函数的自然结果类型 69
练习 73
小结 74
第4章 函数式编程中的模式 77
4.1 将函数应用于结构的内 部值 77
4.1.1 将函数映射到序列上 77
4.1.2 将函数映射到Option 79
4.1.3 Option是如何提高抽象层级的 81
4.1.4 函子 82
4.2 使用ForEach执行副作用 83
4.3 使用Bind来链接函数 85
4.3.1 将返回Option的函数结合起来 85
4.3.2 使用Bind平铺嵌套列表 87
4.3.3 实际上，这被称为单子 88
4.3.4 Return函数 88
4.3.5 函子和单子之间的关系 89
4.4 使用Where过滤值 90
4.5 使用Bind结合Option和IEnumerable 91
4.6 在不同抽象层级上编码 92
4.6.1 常规值与高级值 93
4.6.2 跨越抽象层级 94
4.6.3 重新审视Map与Bind 95
4.6.4 在正确的抽象层级上
工作 96
练习 96
小结 97
第5章 使用函数组合设计程序 99
5.1 函数组合 99
5.1.1 复习函数组合 100
5.1.2 方法链 101
5.1.3 高级值界域中的组合 101
5.2 从数据流的角度进行 思考 102
5.2.1 使用LINQ的可组合
API 102
5.2.2 编写可组合性更好的函数 103
5.3 工作流编程 105
5.3.1 关于验证的一个简单
工作流 106
5.3.2 以数据流的思想进行重构 107
5.3.3 组合带来了更大的灵活性 108
5.4 介绍函数式领域建模 109
5.5 端到端的服务器端 工作流 110
5.5.1 表达式与语句 112
5.5.2 声明式与命令式 112
5.5.3 函数式分层 113
练习 115
小结 115
第Ⅱ部分 函数式风格
第6章 函数式错误处理 119
6.1 表示输出的更安全方式 120
6.1.1 使用Either捕获错误细节 120
6.1.2 处理Either的核心函数 123
6.1.3 比较Option和Either 124
6.2 链接操作可能失败 125
6.3 验证：Either的一个完美用例 127
6.3.1 为错误选择合适的表示法 128
6.3.2 定义一个基于Either的API 129
6.3.3 添加验证逻辑 130
6.4 将输出提供给客户端应用程序 131
6.4.1 公开一个类似Option的接口 132
6.4.2 公开一个类似Either的接口 134
6.4.3 返回一个DTO结果 134
6.5 Either的变体 136
6.5.1 在不同的错误表示之间进行改变 136
6.5.2 Either的特定版本 137
6.5.3 重构Validation和Exceptional 138
6.5.4 保留异常 141
练习 142
小结 142
第7章 用函数构造一个应用程序 145
7.1 偏函数应用：逐个提供参数 146
7.1.1 手动启用偏函数应用 147
7.1.2 归纳偏函数应用 148
7.1.3 参数的顺序问题 150
7.2 克服方法解析的怪癖 150
7.3 柯里化函数：优化偏函数应用 152
7.4 创建一个友好的偏函数应用API 155
7.4.1 可文档化的类型 156
7.4.2 具化数据访问函数 157
7.5 应用程序的模块化及
组合 159
7.5.1 OOP中的模块化 160
7.5.2 FP中的模块化 162
7.5.3 比较两种方法 164
7.5.4 组合应用程序 165
7.6 将列表压缩为单个值 166
7.6.1 LINQ的Aggregate方法 166
7.6.2 聚合验证结果 168
7.6.3 收获验证错误 169
练习 170
小结 171
第8章 有效地处理多参函数 173
8.1 高级界域中的函数应用程序 174
8.1.1 理解应用式 176
8.1.2 提升函数 177
8.1.3 介绍基于属性的测试 179
8.2 函子、应用式、单子 181
8.3 单子定律 182
8.3.1 右恒等元 183
8.3.2 左恒等元 183
8.3.3 结合律 184
8.3.4 对多参函数使用Bind 185
8.4 通过对任何单子使用LINQ来提高可读性 186
8.4.1 对任意函子使用LINQ 186
8.4.2 对任意单子使用LINQ 188
8.4.3 let、where及其他LINQ子句 191
8.5 何时使用Bind或Apply 192
8.5.1 具有智能构造函数的验证 192
8.5.2 使用应用式流来收集错误 194
8.5.3 使用单子流来快速失败 195
练习 196
小结 196
第9章 关于数据的函数式思考 199
9.1 状态突变的陷阱 200
9.2 理解状态、标识及变化 202
9.2.1 有些事物永远不会变化 203
9.2.2 表示非突变的变化 205
9.3 强制不可变性 207
9.3.1 永远不可变 209
9.3.2 无样板代码的拷贝方法的可行性 210
9.3.3 利用F#处理数据类型 212
9.3.4 比较不变性的策略：一场丑陋的比赛 213
9.4 函数式数据结构简介 214
9.4.1 经典的函数式链表 215
9.4.2 二叉树 219
练习 223
小结 224
第10章 事件溯源：持久化的函数 式方法 225
10.1 关于数据存储的函数式思考 226
10.1.1 为什么数据存储只能追加 226
10.1.2 放松，并忘却存储状态 227
10.2 事件溯源的基础知识 228
10.2.1 表示事件 228
10.2.2 持久化事件 229
10.2.3 表示状态 230
10.2.4 一个模式匹配的插曲 231
10.2.5 表示状态转换 234
10.2.6 从过去的事件中重建当前状态 235
10.3 事件溯源系统的架构 236
10.3.1 处理命令 237
10.3.2 处理事件 240
10.3.3 添加验证 241
10.3.4 根据事件创建数据的视图 243
10.4 比较不可变存储的不同方法 246
10.4.1 Datomic与
Event Store 247
10.4.2 你的领域是否受事件驱动？ 247
小结 248
第Ⅲ部分 高级技术
第11章 惰性计算、延续以及单子组合之美 251
11.1 惰性的优点 251
11.1.1 用于处理Option的惰性API 252
11.1.2 组合惰性计算 254
11.2 使用Try进行异常处理 256
11.2.1 表示可能失败的计算 257
11.2.2 从JSON对象中安全地提取信息 257
11.2.3 组合可能失败的计算 259
11.2.4 单子组合：是什么意思呢？ 260
11.3 为数据库访问创建中间件管道 261
11.3.1 组合执行安装/拆卸的函数 261
11.3.2 逃离厄运金字塔的秘方 263
11.3.3 捕获中间件函数的本质 263
11.3.4 实现中间件的查询模式 265
11.3.5 添加计时操作的中间件 268
11.3.6 添加管理数据库事务的中间件 269
小结 271
第12章 有状态的程序和计算 273
12.1 管理状态的程序 274
12.1.1 维护所检索资源的缓存 275
12.1.2 重构可测试性和错误处理 277
12.1.3 有状态的计算 278
12.2 一种用于生成随机数据的语言 279
12.2.1 生成随机整数 280
12.2.2 生成其他基元 281
12.2.3 生成复杂的结构 282
12.3 有状态计算的通用模式 284
小结 287
第13章 使用异步计算 289
13.1 异步计算 290
13.1.1 对异步的需要 290
13.1.2 用Task表示异步操作 291
13.1.3 Task作为一个将来值的容器 292
13.1.4 处理失败 294
13.1.5 一个用于货币转换的HTTP API 296
13.1.6 如果失败，请再试几次 297
13.1.7 并行运行异步操作 297
13.2 遍历：处理高级值列表 299
13.2.1 使用单子的Traverse来验证值列表 301
13.2.2 使用应用式Traverse来收集验证错误 302
13.2.3 将多个验证器应用于单个值 304
13.2.4 将Traverse与Task一起使用以等待多个结果 305
13.2.5 为单值结构定义Traverse 306
13.3 结合异步和验证(或其他任何两个单子效果) 308
13.3.1 堆叠单子的问题 308
13.3.2 减少效果的数量 310
13.3.3 具有一个单子堆叠的LINQ表达式 311
小结 312
第14章 数据流和Reactive Extensions 315
14.1 用IObservable表示数据流 316
14.1.1 时间上的一个序列的值 316
14.1.2 订阅IObservable 317
14.2 创建IObservable 318
14.2.1 创建一个定时器 319
14.2.2 使用Subject来告知IObservable应何时发出信号 320
14.2.3 从基于回调的订阅中创建IObservable 320
14.2.4 由更简单的结构创建IObservable 321
14.3 转换和结合数据流 323
14.3.1 流的转换 323
14.3.2 结合和划分流 325
14.3.3 使用IObservable进行错误处理 327
14.3.4 融会贯通 329
14.4 实现贯穿多个事件的逻辑 330
14.4.1 检测按键顺序 330
14.4.2 对事件源作出反应 333
14.4.3 通知账户何时透支 335
14.5 应该何时使用IObservable？ 337
小结 338
第15章 并发消息传递 339
15.1 对共享可变状态的需要 339
15.2 理解并发消息传递 341
15.2.1 在C#中实现代理 343
15.2.2 开始使用代理 344
15.2.3 使用代理处理并发请求 346
15.2.4 代理与角色 349
15.3 “函数式API”与“基于代理的实现” 350
15.3.1 代理作为实现细节 351
15.3.2 将代理隐藏于常规API的背后 352
15.4 LOB应用程序中的并发消息传递 353
15.4.1 使用代理来同步对账户数据的访问 354
15.4.2 保管账户的注册表 356
15.4.3 代理不是一个对象 357
15.4.4 融会贯通 359
小结 361
结束语：接下来呢？ 363
第Ⅰ部分 核心概念
第1章 介绍函数式编程 3
1.1 什么是函数式编程 4
1.1.1 函数作为类值 4
1.1.2 避免状态突变 4
1.1.3 编写具有强力保证的程序 5
1.2 C#的函数式语言 8
1.2.1 LINQ的函数式性质 9
1.2.2 C# 6和C# 7中的函数式特性 10
1.2.3 未来的C#将更趋函数化 13
1.3 函数思维 13
1.3.1 映射函数 13
1.3.2 在C#中表示函数 14
1.4 高阶函数 18
1.4.1 依赖于其他函数的函数 18
1.4.2 适配器函数 20
1.4.3 创建其他函数的函数 20
1.5 使用HOF避免重复 21
1.5.1 将安装和拆卸封装到HOF中 23
1.5.2 将using语句转换为HOF 24
1.5.3 HOF的权衡 25
1.6 函数式编程的好处 27
练习 27
小结 28
第2章 为什么函数纯洁性很重要 29
2.1 什么是函数的纯洁性 29
2.1.1 纯洁性和副作用 30
2.1.2 管理副作用的策略 31
2.2 纯洁性和并发性 33
2.2.1 纯函数可良好地并行化 34
2.2.2 并行化不纯函数 35
2.2.3 避免状态的突变 36
2.3 纯洁性和可测性 38
2.3.1 实践：一个验证场景 39
2.3.2 在测试中引入不纯函数 40
2.3.3 为什么很难测试不纯函数 42
2.3.4 参数化单元测试 43
2.3.5 避免标头接口 44
2.4 纯洁性和计算的发展 47
练习 47
小结 48
第3章 设计函数签名和类型 49
3.1 函数签名设计 49
3.1.1 箭头符号 50
3.1.2 签名的信息量有多大 51
3.2 使用数据对象捕获数据 52
3.2.1 原始类型通常不够具体 53
3.2.2 使用自定义类型约束输入 53
3.2.3 编写“诚实的”函数 55
3.2.4 使用元组和对象来组合值 56
3.3 使用Unit为数据缺失建模 58
3.3.1 为什么void不理想 58
3.3.2 使用Unit弥合Action和Func之间的差异 59
3.4 使用Option为数据可能缺失建模 61
3.4.1 你每天都在使用糟糕的API 61
3.4.2 Option类型的介绍 62
3.4.3 实现Option 65
3.4.4 通过使用Option而不是null来获得健壮性 68
3.4.5 Option作为偏函数的自然结果类型 69
练习 73
小结 74
第4章 函数式编程中的模式 77
4.1 将函数应用于结构的内 部值 77
4.1.1 将函数映射到序列上 77
4.1.2 将函数映射到Option 79
4.1.3 Option是如何提高抽象层级的 81
4.1.4 函子 82
4.2 使用ForEach执行副作用 83
4.3 使用Bind来链接函数 85
4.3.1 将返回Option的函数结合起来 85
4.3.2 使用Bind平铺嵌套列表 87
4.3.3 实际上，这被称为单子 88
4.3.4 Return函数 88
4.3.5 函子和单子之间的关系 89
4.4 使用Where过滤值 90
4.5 使用Bind结合Option和IEnumerable 91
4.6 在不同抽象层级上编码 92
4.6.1 常规值与高级值 93
4.6.2 跨越抽象层级 94
4.6.3 重新审视Map与Bind 95
4.6.4 在正确的抽象层级上
工作 96
练习 96
小结 97
第5章 使用函数组合设计程序 99
5.1 函数组合 99
5.1.1 复习函数组合 100
5.1.2 方法链 101
5.1.3 高级值界域中的组合 101
5.2 从数据流的角度进行 思考 102
5.2.1 使用LINQ的可组合
API 102
5.2.2 编写可组合性更好的函数 103
5.3 工作流编程 105
5.3.1 关于验证的一个简单
工作流 106
5.3.2 以数据流的思想进行重构 107
5.3.3 组合带来了更大的灵活性 108
5.4 介绍函数式领域建模 109
5.5 端到端的服务器端 工作流 110
5.5.1 表达式与语句 112
5.5.2 声明式与命令式 112
5.5.3 函数式分层 113
练习 115
小结 115
第Ⅱ部分 函数式风格
第6章 函数式错误处理 119
6.1 表示输出的更安全方式 120
6.1.1 使用Either捕获错误细节 120
6.1.2 处理Either的核心函数 123
6.1.3 比较Option和Either 124
6.2 链接操作可能失败 125
6.3 验证：Either的一个完美用例 127
6.3.1 为错误选择合适的表示法 128
6.3.2 定义一个基于Either的API 129
6.3.3 添加验证逻辑 130
6.4 将输出提供给客户端应用程序 131
6.4.1 公开一个类似Option的接口 132
6.4.2 公开一个类似Either的接口 134
6.4.3 返回一个DTO结果 134
6.5 Either的变体 136
6.5.1 在不同的错误表示之间进行改变 136
6.5.2 Either的特定版本 137
6.5.3 重构Validation和Exceptional 138
6.5.4 保留异常 141
练习 142
小结 142
第7章 用函数构造一个应用程序 145
7.1 偏函数应用：逐个提供参数 146
7.1.1 手动启用偏函数应用 147
7.1.2 归纳偏函数应用 148
7.1.3 参数的顺序问题 150
7.2 克服方法解析的怪癖 150
7.3 柯里化函数：优化偏函数应用 152
7.4 创建一个友好的偏函数应用API 155
7.4.1 可文档化的类型 156
7.4.2 具化数据访问函数 157
7.5 应用程序的模块化及
组合 159
7.5.1 OOP中的模块化 160
7.5.2 FP中的模块化 162
7.5.3 比较两种方法 164
7.5.4 组合应用程序 165
7.6 将列表压缩为单个值 166
7.6.1 LINQ的Aggregate方法 166
7.6.2 聚合验证结果 168
7.6.3 收获验证错误 169
练习 170
小结 171
第8章 有效地处理多参函数 173
8.1 高级界域中的函数应用程序 174
8.1.1 理解应用式 176
8.1.2 提升函数 177
8.1.3 介绍基于属性的测试 179
8.2 函子、应用式、单子 181
8.3 单子定律 182
8.3.1 右恒等元 183
8.3.2 左恒等元 183
8.3.3 结合律 184
8.3.4 对多参函数使用Bind 185
8.4 通过对任何单子使用LINQ来提高可读性 186
8.4.1 对任意函子使用LINQ 186
8.4.2 对任意单子使用LINQ 188
8.4.3 let、where及其他LINQ子句 191
8.5 何时使用Bind或Apply 192
8.5.1 具有智能构造函数的验证 192
8.5.2 使用应用式流来收集错误 194
8.5.3 使用单子流来快速失败 195
练习 196
小结 196
第9章 关于数据的函数式思考 199
9.1 状态突变的陷阱 200
9.2 理解状态、标识及变化 202
9.2.1 有些事物永远不会变化 203
9.2.2 表示非突变的变化 205
9.3 强制不可变性 207
9.3.1 永远不可变 209
9.3.2 无样板代码的拷贝方法的可行性 210
9.3.3 利用F#处理数据类型 212
9.3.4 比较不变性的策略：一场丑陋的比赛 213
9.4 函数式数据结构简介 214
9.4.1 经典的函数式链表 215
9.4.2 二叉树 219
练习 223
小结 224
第10章 事件溯源：持久化的函数 式方法 225
10.1 关于数据存储的函数式思考 226
10.1.1 为什么数据存储只能追加 226
10.1.2 放松，并忘却存储状态 227
10.2 事件溯源的基础知识 228
10.2.1 表示事件 228
10.2.2 持久化事件 229
10.2.3 表示状态 230
10.2.4 一个模式匹配的插曲 231
10.2.5 表示状态转换 234
10.2.6 从过去的事件中重建当前状态 235
10.3 事件溯源系统的架构 236
10.3.1 处理命令 237
10.3.2 处理事件 240
10.3.3 添加验证 241
10.3.4 根据事件创建数据的视图 243
10.4 比较不可变存储的不同方法 246
10.4.1 Datomic与
Event Store 247
10.4.2 你的领域是否受事件驱动？ 247
小结 248
第Ⅲ部分 高级技术
第11章 惰性计算、延续以及单子组合之美 251
11.1 惰性的优点 251
11.1.1 用于处理Option的惰性API 252
11.1.2 组合惰性计算 254
11.2 使用Try进行异常处理 256
11.2.1 表示可能失败的计算 257
11.2.2 从JSON对象中安全地提取信息 257
11.2.3 组合可能失败的计算 259
11.2.4 单子组合：是什么意思呢？ 260
11.3 为数据库访问创建中间件管道 261
11.3.1 组合执行安装/拆卸的函数 261
11.3.2 逃离厄运金字塔的秘方 263
11.3.3 捕获中间件函数的本质 263
11.3.4 实现中间件的查询模式 265
11.3.5 添加计时操作的中间件 268
11.3.6 添加管理数据库事务的中间件 269
小结 271
第12章 有状态的程序和计算 273
12.1 管理状态的程序 274
12.1.1 维护所检索资源的缓存 275
12.1.2 重构可测试性和错误处理 277
12.1.3 有状态的计算 278
12.2 一种用于生成随机数据的语言 279
12.2.1 生成随机整数 280
12.2.2 生成其他基元 281
12.2.3 生成复杂的结构 282
12.3 有状态计算的通用模式 284
小结 287
第13章 使用异步计算 289
13.1 异步计算 290
13.1.1 对异步的需要 290
13.1.2 用Task表示异步操作 291
13.1.3 Task作为一个将来值的容器 292
13.1.4 处理失败 294
13.1.5 一个用于货币转换的HTTP API 296
13.1.6 如果失败，请再试几次 297
13.1.7 并行运行异步操作 297
13.2 遍历：处理高级值列表 299
13.2.1 使用单子的Traverse来验证值列表 301
13.2.2 使用应用式Traverse来收集验证错误 302
13.2.3 将多个验证器应用于单个值 304
13.2.4 将Traverse与Task一起使用以等待多个结果 305
13.2.5 为单值结构定义Traverse 306
13.3 结合异步和验证(或其他任何两个单子效果) 308
13.3.1 堆叠单子的问题 308
13.3.2 减少效果的数量 310
13.3.3 具有一个单子堆叠的LINQ表达式 311
小结 312
第14章 数据流和Reactive Extensions 315
14.1 用IObservable表示数据流 316
14.1.1 时间上的一个序列的值 316
14.1.2 订阅IObservable 317
14.2 创建IObservable 318
14.2.1 创建一个定时器 319
14.2.2 使用Subject来告知IObservable应何时发出信号 320
14.2.3 从基于回调的订阅中创建IObservable 320
14.2.4 由更简单的结构创建IObservable 321
14.3 转换和结合数据流 323
14.3.1 流的转换 323
14.3.2 结合和划分流 325
14.3.3 使用IObservable进行错误处理 327
14.3.4 融会贯通 329
14.4 实现贯穿多个事件的逻辑 330
14.4.1 检测按键顺序 330
14.4.2 对事件源作出反应 333
14.4.3 通知账户何时透支 335
14.5 应该何时使用IObservable？ 337
小结 338
第15章 并发消息传递 339
15.1 对共享可变状态的需要 339
15.2 理解并发消息传递 341
15.2.1 在C#中实现代理 343
15.2.2 开始使用代理 344
15.2.3 使用代理处理并发请求 346
15.2.4 代理与角色 349
15.3 “函数式API”与“基于代理的实现” 350
15.3.1 代理作为实现细节 351
15.3.2 将代理隐藏于常规API的背后 352
15.4 LOB应用程序中的并发消息传递 353
15.4.1 使用代理来同步对账户数据的访问 354
15.4.2 保管账户的注册表 356
15.4.3 代理不是一个对象 357
15.4.4 融会贯通 359
小结 361
结束语：接下来呢？ 363
猜您喜欢
