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言外之意是，在实践中为了更具体直白地表达出业务，可能不需要进一步抽象成 pluck() 。
- print pipeline_each(bands, [call(lambda x: 'Canada', 'country'),
- call(lambda x: x.replace('.', ''), 'name'),
- call(str.title, 'name'),
- pluck(['name', 'country'])])
练习5： pluck() 输入是要从每条记录中提取键的列表。试着实现一下。它会是一个高阶函数。
我的实现方案：
- def pluck(keys):
- def pluck_fn(record):
- return reduce(lambda a, x: assoc(a, x, record[x]),
- keys,
- {})
- return pluck_fn
现在开始我们可以做什么？
函数式代码与其他风格的代码可以很好地共存。本文中的转换实现可以应用于任何语言的任何代码库。试着应用到你自己的代码中。
想想特工玛丽、伊丝拉和山姆。转换列表迭代为 map 和 reduce 。
想想车赛。将代码分解为函数。将这些函数转成函数式的。将重复过程的循环转成递归。
想想乐队。将一系列操作转为管道。
注：
- 不可变数据是无法更改的。某些语言（如
Clojure ）默认就是所有值都不可变。任何『变更』操作都会复制该值，更改副本然后返回更改后的副本。这消除了不完整模型下程序可能进入状态所带来的 Bug 。
- 支持一等公民函数的语言允许像任何其他值一样对待函数。这意味着函数可以创建，传递给函数，从函数返回，以及存储在数据结构中。
- 尾调用优化是一个编程语言特性。函数递归调用时，会创建一个新的栈帧（
stack frame）。栈帧用于存储当前函数调用的参数和本地值。如果函数递归很多次，解释器或编译器可能会耗尽内存。支持尾调用优化的语言为其整个递归调用序列重用相同的栈帧。像 Python 这样没有尾调用优化的语言通常会限制函数递归的次数（如数千次）。对于上面例子中 race() 函数，因为只有5个时间段，所以是安全的。
- 柯里化（
currying ）是指将一个带有多个参数的函数转换成另一个函数，这个函数接受第一个参数，并返回一个接受下一个参数的函数，依此类推所有参数。
- 并行化（
parallelization ）是指，在没有同步的情况下，相同的代码可以并发运行。这些并发处理通常运行在多个处理器上。
- 惰性求值（
lazy evaluation ）是一种编译器技术，可以避免在需要结果之前运行代码。
- 如果每次重复执行都产生相同的结果，则过程就是确定性的。
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