C#函数式编程（第2版）

第Ⅰ部分  入门
第1章  介绍函数式编程 3
1.1  什么是函数式编程 3
1.1.1  函数作为第一类值 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#语言中的函数式编程 8
1.2.1  LINQ的函数式性质 8
1.2.2  函数式编码的简短语法 10
1.2.3  元组的语言支持 11
1.2.4  模式匹配和记录类型 13
1.3  将在本书中学到什么 16
1.4  本章小结 17
第2章  函数思维 19
2.1  什么是函数 19
2.1.1  映射函数 19
2.1.2  在C#中表示函数 20
2.2  高阶函数 24
2.2.1  依赖其他函数的函数 24
2.2.2  适配器函数 26
2.2.3  创建其他函数的函数 26
2.3  使用HOF避免重复 27
2.4  练习 30
2.5  本章小结 31
第3章  函数纯洁性很重要 33
3.1  什么是函数的纯洁性 33
3.1.1  纯洁性和副作用 34
3.1.2  管理副作用的策略 35
3.2  通过避免状态突变实现并行化 37
3.2.1  纯函数可良好地并行化 38
3.2.2  并行化不纯函数 39
3.2.3  避免状态突变 40
3.3  纯洁性和可测性 43
3.3.1  隔离I/O影响 43
3.3.2  实践：一个业务验证场景 44
3.3.3  为什么很难测试不纯函数 46
3.4  执行I/O的测试代码 47
3.4.1  面向对象的依赖注入 48
3.4.2  可测试性没有那么多样板 51
3.5  纯洁性和计算的发展 53
3.6  练习 54
3.7  本章小结 54
第Ⅱ部分  核心技术
第4章  设计函数签名和类型 57
4.1  设计函数签名 57
4.1.1  使用箭头符号编写签名 58
4.1.2  签名的信息量有多大 58
4.2  使用数据对象捕获数据 59
4.2.1  原始类型通常不够具体 60
4.2.2  使用自定义类型约束输入 61
4.2.3  编写“诚实的”函数 62
4.2.4  把值组合到复杂的数据对象中 64
4.3  使用Unit为数据缺失建模 65
4.3.1  为什么void不理想 65
4.3.2  弥合Action和Func之间的差异 67
4.4  本章小结 68
第5章  为数据可能缺失建模 69
5.1  每天都在使用糟糕的API 69
5.2  Option类型的介绍 71
5.3  实现Option 73
5.3.1  Option的理想实现 73
5.3.2  使用Option 73
5.3.3  创建None 74
5.3.4  创建Some 75
5.3.5  优化Option实现 76
5.4  Option作为偏函数的自然结果类型 78
5.4.1  解析字符串 78
5.4.2  在集合中查找数据 79
5.4.3  智能构造函数模式 80
5.5  处理null 81
5.5.1  为什么null是一个糟糕的想法 81
5.5.2  使用Option替代null来获得健壮性 82
5.5.3  不可空的引用类型 83
5.5.4  防止NullReference-Exception 85
5.6  练习 86
5.7  本章小结 87
第6章  函数式编程中的模式 89
6.1  将函数应用于结构的内部值 89
6.1.1  将函数映射到序列上 89
6.1.2  将函数映射到Option 90
6.1.3  Option是如何提高抽象级别的 93
6.1.4  函子 93
6.2  使用ForEach执行副作用 94
6.3  使用Bind链接函数 96
6.3.1  将返回Option的函数组合起来 97
6.3.2  使用Bind平铺嵌套列表 98
6.3.3  实际上，这被称为单子 100
6.3.4  Return函数 100
6.3.5  函子和单子之间的关系 101
6.4  使用Where过滤值 101
6.5  使用Bind组合Option和IEnumerable 102
6.6  在不同抽象级别上编码 104
6.6.1  常规值与高级值 104
6.6.2  跨越抽象级别 105
6.6.3  重新审视Map与Bind 106
6.6.4  在正确的抽象级别上工作 107
6.7  练习 107
6.8  本章小结 108
第7章  使用函数组合设计程序 109
7.1  函数组合 109
7.1.1  复习函数组合 109
7.1.2  方法链 110
7.1.3  高级界域中的组合 112
7.2  从数据流的角度进行思考 113
7.2.1  使用LINQ的可组合API 113
7.2.2  编写可组合性更好的函数 114
7.3  工作流编程 116
7.3.1  关于验证的一个简单工作流 116
7.3.2  以数据流的思想进行重构 117
7.3.3  组合带来了更大的灵活性 118
7.4  介绍函数式领域建模 119
7.5  端到端的服务器端工作流 120
7.5.1  表达式与语句 122
7.5.2  声明式与命令式 122
7.5.3  函数式分层 123
7.6  练习 124
7.7  本章小结 125
第Ⅲ部分  函数式设计
第8章  函数式错误处理 129
8.1  表示输出的更安全方式 130
8.1.1  使用Either捕获错误细节 130
8.1.2  处理Either的核心函数 133
8.1.3  比较Option和Either 134
8.2  链接操作可能失败 135
8.3  验证：Either的一个完美用例 137
8.3.1  为错误选择合适的表示法 137
8.3.2  定义一个基于Either的API 138
8.3.3  添加验证逻辑 139
8.4  将输出提供给客户端应用程序 140
8.4.1  公开一个类似Option的接口 141
8.4.2  公开一个类似Either的接口 142
8.4.3  返回一个DTO结果 143
8.5  Either的变体 144
8.5.1  在不同的错误表示之间进行更改 144
8.5.2  Either的特定版本 145
8.5.3  重构Validation和
Exceptional 146
8.5.4  保留异常 149
8.6  练习 150
8.7  本章小结 151
第9章  用函数构造应用程序 153
9.1  偏函数应用：逐个提供参数 153
9.1.1  手动启用偏函数应用 155
9.1.2  归纳偏函数应用 156
9.1.3  参数的顺序问题 157
9.2  克服方法解析的怪癖 158
9.3  柯里化函数：优化偏函数应用 160
9.4  创建一个友好的偏函数应用API 162
9.4.1  可文档化的类型 163
9.4.2  特殊化数据访问函数 164
9.5  应用程序的模块化及组合 166
9.5.1  OOP中的模块化 167
9.5.2  FP中的模块化 168
9.5.3  将函数映射到API端点 171
9.5.4  比较两种方法 173
9.6  将列表压缩为单个值 174
9.6.1  LINQ的Aggregate方法 174
9.6.2  聚合验证结果 176
9.6.3  收集验证错误 177
9.7  练习 178
9.8  本章小结 178
第10章  有效地处理多参函数 181
10.1  高级界域中的函数应用程序 181
10.1.1  理解应用式 183
10.1.2  提升函数 185
10.1.3  基于属性的测试 186
10.2  函子、应用式、单子 188
10.3  单子定律 190
10.3.1  右恒等元 190
10.3.2  左恒等元 190
10.3.3  结合律 191
10.3.4  对多参函数使用Bind 193
10.4  通过对任何单子使用LINQ来提高可读性 193
10.4.1  对任意函子使用LINQ 194
10.4.2  对任意单子使用LINQ 195
10.4.3  let、where及其他LINQ子句 198
10.5  何时使用Bind或Apply 199
10.5.1  具有智能构造函数的验证 199
10.5.2  使用应用式流收集错误 201
10.5.3  使用单子流快速失败 202
10.6  练习 203
10.7  本章小结 203
第11章  表示状态和变化 205
11.1  状态突变的陷阱 205
11.2  理解状态、标识及变化 208
11.2.1  有些事物永远不变 209
11.2.2  表示非突变的变化 211
11.3  使用记录捕获域实体的状态 212
11.3.1  对记录初始化的细粒度控制 214
11.3.2  所有这些都是不可变的 216
11.4  数据与逻辑分离 218
11.5  本章小结 220
第12章  函数式数据结构简介 221
12.1  经典的函数链表 222
12.1.1  常见的列表操作 224
12.1.2  修改不可变列表 225
12.1.3  解构任何IEnumerable 227
12.2  二叉树 227
12.2.1  常见的树操作 228
12.2.2  结构共享 230
12.3  结论 231
12.4  练习 231
12.5  本章小结 232
第13章  事件溯源：持久化的函数式方法 233
13.1  关于数据存储的函数式思考 234
13.1.1  为什么数据存储只能追加 234
13.1.2  放松，并忘却存储状态 235
13.2  事件溯源的基础知识 236
13.2.1  表示事件 236
13.2.2  持久化事件 237
13.2.3  表示状态 238
13.2.4  表示状态转换 239
13.2.5  从过去的事件中重建当前状态 240
13.3  事件溯源系统的架构 241
13.3.1  处理命令 243
13.3.2  处理事件 245
13.3.3  添加验证 246
13.3.4  创建事件数据的视图 248
13.4  比较不同的不可变存储方法 251
13.4.1  Datomic与Event Store 252
13.4.2  领域是否受事件驱动 252
13.5  本章小结 253
第Ⅳ部分  高级技术
第14章  惰性计算、延续以及单子组合之美 257
14.1  惰性的优点 258
14.1.1  用于处理Option的惰性API 258
14.1.2  组合惰性计算 261
14.2  使用Try进行异常处理 263
14.2.1  表示可能失败的计算 263
14.2.2  从JSON对象中安全地提取信息 264
14.2.3  组合可能失败的计算 266
14.2.4  单子组合 267
14.3  为数据库访问创建中间件管道 268
14.3.1  组合执行安装/拆卸操作的函数 268
14.3.2  逃离厄运金字塔的秘方 269
14.3.3  捕获中间件函数的本质 270
14.3.4  实现中间件的查询模式 272
14.3.5  添加计时操作的中间件 274
14.3.6  添加管理数据库事务的中间件 275
14.4  本章小结 277
第15章  有状态的程序和计算 279
15.1  管理状态的程序 280
15.1.1  将数据缓存到内存中 281
15.1.2  重构以实现可测试性和错误处理 283
15.1.3  有状态的计算 285
15.2  一种用于生成随机数据的语言 285
15.2.1  生成随机整数 286
15.2.2  生成其他基元 287
15.2.3  生成复杂的结构 288
15.3  有状态计算的通用模式 290
15.4  本章小结 293
第16章  使用异步计算 295
16.1  异步计算 295
16.1.1  对异步的需求 296
16.1.2  用Task表示异步操作 297
16.1.3  一个Task即为一个将来值的容器 298
16.1.4  处理失败 300
16.1.5  一个用于货币转换的HTTP API 302
16.1.6  如果失败，请再试几次 303
16.1.7  并行运行异步操作 304
16.2  异步流 306
16.2.1  以异步流的方式读取文件 307
16.2.2  以函数方式使用异步流 308
16.2.3  从多个流中消费数据 309
16.2.4  使用异步流进行聚合和排序 309
16.3  本章小结 310
第17章  遍历和堆叠的单子 311
17.1  遍历：处理高级值列表 311
17.1.1  使用单子的Traverse验证值列表 313
17.1.2  使用应用式Traverse收集验证错误 314
17.1.3  将多个验证器应用于单个值 316
17.1.4  组合使用Traverse与Task以等待多个结果 317
17.1.5  为单值结构定义Traverse 319
17.2  组合异步和验证(或其他任何两个单子效果) 320
17.2.1  堆叠单子的问题 320
17.2.2  减少结果的数量 322
17.2.3  具有一个单子堆叠的LINQ表达式 323
17.3  本章小结 325
第18章  数据流和Reactive Extensions 327
18.1  用IObservable表示数据流 328
18.1.1  时间上的一个值序列 328
18.1.2  订阅IObservable 329
18.2  创建IObservable 331
18.2.1  创建定时器 331
18.2.2  使用Subject告知IObservable应何时发出信号 332
18.2.3  从基于回调的订阅中创建IObservable 333
18.2.4  由更简单的结构创建IObservable 334
18.3  转换和组合数据流 335
18.3.1  流的转换 335
18.3.2  组合和划分流 337
18.3.3  使用IObservable进行错误处理 339
18.3.4  融会贯通 340
18.4  实现贯穿多个事件的逻辑 341
18.4.1  检测按键顺序 342
18.4.2  对事件源做出反应 344
18.4.3  通知账户何时透支 346
18.5  应该何时使用IObservable 348
18.6  本章小结 349
第19章  并发消息传递 351
19.1  对共享可变状态的需要 351
19.2  理解并发消息传递 353
19.2.1  在C#中实现代理 355
19.2.2  开始使用代理 356
19.2.3  使用代理处理并发
请求 357
19.2.4  代理与角色 361
19.3 “函数式API”与“基于代理的实现” 362
19.3.1  代理作为实现细节 362
19.3.2  将代理隐藏于常规API的背后 364
19.4  LOB应用程序中的并发消息传递 364
19.4.1  使用代理来同步访问账户数据 365
19.4.2  保管账户的注册表 366
19.4.3  代理不是对象 368
19.4.4  融会贯通 370
19.5  本章小结 371
附录A  使用C#的旧版本 373
A.1  C#9之前的不可变数据对象 373
A.1.1  约定不变性 373
A.1.2  定义复制方法 374
A.1.3  强制不变性 375
A.1.4  一直不变 376
A.1.5  复制方法没有样板 377
A.1.6  不变性策略的比较 379
A.2  C# 8之前的模式匹配 379
A.2.1  C#对模式匹配的增量支持 380
A.2.2  模式匹配表达式的自定义解决方案 381
 A.3  再次讨论事件溯源的示例 382
A.4  结论 384
结束语 385