《 C#函数式编程（第2版）》[67]百度网盘|亲测有效|pdf下载

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编辑推荐

如果你正在尝试或计划学习一门函数式语言，那么本书将非常有价值，因为本书能教会你使用熟悉的语言进行函数式思考。全书内容共有19章，分为4部分:第1部分介绍函数式编程的基本原理;第II部分展示函数技术的-.些实际应用;第II部分介绍函数式设计，主要涉及函数的错误处理、模块化和组合应用程序、理解状态和表示变化的函数式方法等内容;第IV部分讨论更高级的主题，包括惰性计算、有状态计算、异步、数据流和并发。
本书是针对.NET 6和C# 10更新的函数式编程，适用于C#中级程序员。你需要了解.NET和C#或者类似的语言，如Java、Swift 或Kotlin;需要具有开发实际应用程序的经验;需要熟悉OOP概念、模式和最佳实践;并且希望通过学习函数技术来扩展知识库，以最大限度地将C#作为一种多范例语言。

内容简介

函数式编程将改变你思考代码的方式！利用良好的FP技术，C#开发人员可极大地提升软件的并发处理、状态管理和事件处理能力，以及软件的可维护性。本书介绍了在C#编码实践中添加函数式编程的原因、方式和位置。　　《C#函数式编程(第2版)》引导你在C#语言中使用函数式思想来解决实际问题。书中回顾了C#语言中一些能够用来实现函数式编程的语言特性，并且通过许多实际的例子展示了函数组合、数据驱动编程和不可变数据结构的强大功能。所有代码示例均可用于.NET 6和C# 10。主要内容 ● 高阶函数减少了代码的重复，可用更少的代码执行更多的操作 ● 基于纯函数的代码易于测试和优化 ● 编写高质量的API，准确描述程序的行为 ● 编写函数式风格的Web API ● 与LINQ的单组合

作者简介

Enrico Buonanno于2001年获得哥伦比亚大学计算机科学硕士学位，此后一直从事软件开发和架构师工作。他曾在金融科技(包括国际清算银行、巴克莱银行和瑞银集团)和其他技术驱动型业务的著名公司从事关键项目的开发。

目　　录

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

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

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前　　言

函数式编程(Functional Programming，FP)已成为主流编程中一个重要且令人兴奋的组成部分。在2010年代创建的大多数新语言和框架都是函数式的，这导致一些人预测编程的未来是函数式的。与此同时，流行的面向对象(Object-Oriented，OO)语言，如C#和Java，在每个新版本中都引入了更多的函数式特性，支持多范式编程风格。然而，C#社区的采用速度很慢。为什么会这样呢？我认为，其中一个原因是缺乏优秀的文献：
l 大多数FP文献都是用函数式语言编写的，特别是Haskell。对于具有OOP背景的开发人员来说，这对学习FP概念造成了编程语言上的障碍。尽管许多概念适用于像C#这样的多范式语言，但同时学习一门新的范式和一门新的语言是一项艰巨的任务。
l 更重要的是，文献中的大多数书籍倾向于用数学或计算机科学领域的例子来说明函数式技术和概念。对于大多数终日从事业务(Line of Business，LOB)应用程序开发的程序员来说，这造成了一个领域空白，并使得他们难以知悉这些技术与实际应用程序间的相关性。

函数式编程(Functional Programming，FP)已成为主流编程中一个重要且令人兴奋的组成部分。在2010年代创建的大多数新语言和框架都是函数式的，这导致一些人预测编程的未来是函数式的。与此同时，流行的面向对象(Object-Oriented，OO)语言，如C#和Java，在每个新版本中都引入了更多的函数式特性，支持多范式编程风格。然而，C#社区的采用速度很慢。为什么会这样呢？我认为，其中一个原因是缺乏优秀的文献： l 大多数FP文献都是用函数式语言编写的，特别是Haskell。对于具有OOP背景的开发人员来说，这对学习FP概念造成了编程语言上的障碍。尽管许多概念适用于像C#这样的多范式语言，但同时学习一门新的范式和一门新的语言是一项艰巨的任务。 l 更重要的是，文献中的大多数书籍倾向于用数学或计算机科学领域的例子来说明函数式技术和概念。对于大多数终日从事业务(Line of Business，LOB)应用程序开发的程序员来说，这造成了一个领域空白，并使得他们难以知悉这些技术与实际应用程序间的相关性。 这些缺陷成为我学习FP道路上的主要绊脚石。许多书试图解释什么是“柯里化”，通过用数字3创建一个可以将3加到任何数字上的函数，以展示add函数是如何被柯里化的(在你能想到的所有应用中，它有一点实际用处吗？)。抛弃这些书后，我决定开辟自己的研究路径。这需要学习6种函数式语言，并通过实验找出其中哪些FP概念可以有效地应用于C#中，并应用于大多数开发人员有偿编写的应用程序中。我的研究成果最终通过本书得以展现。 本书不仅展示如何在C#语言中利用函数式技术，为C#开发人员弥合语言鸿沟，还展示如何将函数式技术应用于典型的业务场景来弥合领域差距。我采用了一种实用的方法，并在一定程度上涵盖了函数式技术，使它们在典型的LOB应用程序场景中有用，并省去了FP背后的大部分理论。毕竟，我们关注FP，是因为它具有以下优点: l 强大——这意味着可以用更少的代码完成更多的工作。FP提高了抽象级别，允许编写高级代码，同时将程序员从增加复杂性但没有价值的低级技术问题中解放出来。 l 安全——FP反对状态突变。这意味着用函数式风格编写的程序不太可能进入无效状态。此外，在处理并发性时，状态变化的保守方法是非常有益的。用命令式风格编写的程序在单线程实现中可能工作得很好，但当出现并发性时，就会导致各种各样的缺陷(bug)。函数式代码在并发场景中提供了更好的保证，所以在多核处理器时代，对FP的兴趣激增是很自然的。 l 清晰——相对于编写新代码，我们会花费更多的时间来维护和使用现有的代码，所以代码清晰且意义明确是很重要的。当你学会函数式思维时，就能够轻松编写这种清晰的代码。 如果你已经用OO风格编程一段时间了，那么在本书中的概念实现之前，可能需要一点努力和意愿来进行实验。为了确保学习FP是一个愉快和有益的过程，这里有两个建议： l 保持耐心。有些部分可能要多次阅读。也可能把这本书放下几个星期后，当你再次拿起它时，一些看似模糊的东西突然开始变得明朗起来。 l 实验代码。实践出真知。本书提供了许多示例和练习，许多代码片段可以在REPL中进行测试。 你的同事可能没有你那么热衷于探索。由于预料到他们可能抗议你采用这种新的编码风格，并困惑地看着代码，说：“为什么不只是做x呢?”(其中x是枯燥的、过时的，而且通常是有害的)。此时，请不要过多地和他们讨论。只需要坐下来等待，等他们碰壁而归时，用你的技巧解决他们屡次遇到的问题。
   关于本书
 
本书旨在展示如何利用C#中的函数技术来编写简洁、优雅、健壮和可维护的代码。 本书读者对象 本书是为雄心勃勃的开发人员编写的。你需要知道.NET和C#或者类似的语言，如Java、Swift或Kotlin；需要具有开发实际应用程序的经验；需要熟悉OOP概念、模式和最佳实践；并且希望通过学习函数技术来扩展知识库，以最大限度地将C#用作一种多范式语言。 如果你正在尝试或计划学习一门函数式语言，那么本书将非常有价值，因为本书将教会你用熟悉的语言进行函数式思考。改变思维方式是很难的，而一旦做到这一点，学习任何一种特定语言的语法都会相对容易。 本书结构：路线图 全书内容共有19章，分为以下4部分： l 第Ⅰ部分介绍了函数式编程的基本原理。首先讲解什么是函数式编程，以及C#如何支持函数式编程。然后讨论高阶函数的幂和纯函数的重要性。读完第Ⅰ部分后，你将获得有用的概念性和实用性工具以学习更具体的函数式技术。 l 第Ⅱ部分展示了函数技术的一些实际应用：如何设计类型和函数签名，以及如何将简单的函数组合到复杂的程序中。读完第Ⅱ部分后，你会明白用函数式风格编写的程序是什么样的，以及这种风格所带来的好处。 l 有了这些基本概念，第Ⅲ部分将加快讲解速度，并继续关注更广泛的问题，如函数的错误处理，模块化和组合应用程序，以及理解状态和表示变化的函数式方法。读完第Ⅲ部分后，你将获得一系列工具，以使用函数式方法有效地处理许多编程任务。 l 第Ⅳ部分讨论了更高级的主题，包括惰性计算、有状态计算、异步、数据流和并发。第Ⅳ部分的每一章均介绍了一些重要的技术，这些技术有可能完全改变你编写和思考软件的方式。 你会在每一章中找到更详细的主题分类，并在阅读任何特定章节之前，都能从本书的封二了解到需要预先阅读哪些章节。 为实际应用程序编写代码 本书的目标是保持真实的现实场景。为此，许多示例都涉及实际任务，如读取配置、连接到数据库、验证HTTP请求等。你可能已经知道如何完成这些任务，但本书将带你从函数式思维的新角度处理这些任务。 本书使用了一个长时间运行的示例来说明FP如何在编写LOB应用程序时提供帮助。为此，我为虚构的Bank of Codeland (BOC)选择了一个在线银行应用程序，我知道这很无聊，但至少它有了必需的三个字母的缩写。因为大多数人都可以使用在线银行工具，所以很容易想象其所需的功能，并明白所讨论的问题与现实应用程序的相关性。 本书使用其他几个场景演示如何以函数式风格解决典型的编程问题。在实际例子和FP概念之间来回转换是为了弥合理论和实践之间的差距，而这是现有其他文献所缺乏的。 利用函数库 像C#这样的语言可能包含一些函数特性，但是为了充分利用这些特性，通常会使用一些库来促进常见任务的完成。这些库包括： l System.Linq——这是一个函数库。我假设你是熟悉它的，因为它是.NET的一个重要组成部分。 l System.Collections.Immutable——这是一个不可变集合库，第11章将开始使用它。 l System.Interactive和System.Reactive——这些库(它们是.NET的交互扩展和响应式扩展)允许处理数据流，详见第16章和第18章。 还有很多组成FP的其他重要类型和函数。因此，一些独立的开发人员编写了一些库来填补这些空白。到目前为止，其中最完整的是language-ext，这是由Paul Louth编写的库，用于改善C#开发人员的函数式编程体验。  本书没有直接使用language-ext，而是向你展示我开发函数实用程序库(名为LaYumba.Functional)的实际过程，尽管它在很大程度上与language-ext重叠。这在教学上更有用，原因如下： l 在本书出版后，代码将保持稳定。 l 你可以透过现象看本质，看到功能强大的函数结构其实很容易定义。 l 可以专注于基本要素。我以最纯粹的形式展示这些结构，这样你就不会被完整的库所解决的细节和边缘情况分散注意力。 关于代码 这是《C#函数式编程》的第2版，使用了C# 10和.NET 6 。许多(如果不是全部)技术可以应用于该语言的以前版本，但这样做通常需要一些额外的输入。附录中专门说明了如何使用不可变数据和模式匹配(如果使用的是早期版本的C#)，而这些语言特性不包括在本书中。 可扫描本书封底的二维码，下载本书的源代码及相关资源。要说明的是，读者在阅读本书时会看到一些有关链接的编号。形式是数字编码加方括号，例如[1]表示读者可扫描封底二维码下载Links文件，并找到对应章节中[1]所指向的链接。 本书中的代码清单重点关注的是正在讨论的主题，因此可能会省略using语句、名称空间声明、简单的构造函数，或先前代码清单中出现并保持不变的代码段。如果你想查看代码清单的完整编译版本，可以在代码存储库中找到它。

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