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。这本书由浅入深循序渐进地对 FP 做了体系讲解，力荐！
手把手介绍函数式编程：从命令式重构到函数式
有很多函数式编程文章讲解了抽象的函数式技术，也就是组合（ composition ）、管道（ pipelining ）、高阶函数（ higher order function ）。本文希望以另辟蹊径的方式来讲解函数式：首先展示我们平常编写的命令式而非函数式的代码示例，然后将这些示例重构成函数式风格。
本文的第一部分选用了简短的数据转换循环，将它们重构成函数式的 map 和 reduce 。第二部分则对更长的循环代码，将它们分解成多个单元，然后重构各个单元成函数式的。第三部分选用的是有一系列连续的数据转换循环代码，将其拆解成为一个函数式管道（ functional pipeline）。
示例代码用的是 Python 语言，因为多数人都觉得 Python 易于阅读。示例代码避免使用 Python 范的（ pythonic ）代码，以便展示出各个语言通用的函数式技术： map 、 reduce 和管道。所有示例都用的是 Python 2 。
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解函数式特质的指南针
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不要迭代列表，使用
map 和 reduce
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声明方式编写代码，而非命令式
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现在开始我们可以做什么？
理解函数式特质的指南针
当人们谈论函数式编程时，提到了多到令人迷路的『函数式』特质（ characteristics ）：
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人们会提到不可变数据（
immutable data ）、一等公民的函数（ first class function ）和尾调用优化（ tail call optimisation ）。这些是 有助于函数式编程的语言特性 。
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人们也会提到
map 、 reduce 、管道、递归（ recursing ）、柯里化（ currying ）以及高阶函数的使用。这些是 用于编写函数式代码的编程技术 。
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人们还会提到并行化（
parallelization ）、惰性求值（ lazy evaluation ）和确定性（ determinism ）。这些是 函数式程序的优点 。
无视这一切。函数式代码的核心特质就一条： 无副作用 （ side effect ）。即代码逻辑不依赖于当前函数之外的数据，并且也不会更改当前函数之外的数据。所有其他的『函数式』特质都可以从这一条派生出来。在你学习过程中，请以此作为指南针。不要再迷路哦，兄die～
这是一个非函数式的函数：
（编辑：济宁站长网）
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