用Tortoise和Git对比两个版本的不同之处

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• 异步编程RxJava-介绍-前言 前段时间写了一篇对协程的一些理解，里面提到了不管是协程还是callback，本质上其实提供的是一种异步无阻塞的编程模式；并且介绍了java中对异步无阻赛这种编程模式的支持，主要提到了Future和CompletableFuture；之后有同学在下面留言提到了RxJava，刚好最近在看微服务设计这本书，里面提到了响应式扩展(Reactive extensions,Rx)，而RxJava是Rx在JVM上的实现，所有打算对RxJava进一步了解。 RxJava简介 RxJava的官网地址：https://github.com/ReactiveX/RxJava， 其中对RxJava进行了一句话描述：RxJava – Reactive Extensions for the JVM – a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM. 大意就是：一个在Java VM上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库。 更详细的说明在Netflix技术博客的一篇文章中描述了RxJava的主要特点： 1.易于并发从而更好的利用服务器的能力。 2.易于有条件的异步执行。 3.一种更好的方式来避免回调地狱。 4.一种响应式方法。 与CompletableFuture对比 之前提到CompletableFuture真正的实现了异步的编程模式，一个比较常见的使用场景： CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(耗时函数); Future<Integer> f = future.whenComplete((v, e) -> { System.out.println(v); System.out.println(e); }); System.out.println("other..."); 下面用一个简单的例子来看一下RxJava是如何实现异步的编程模式： Observable<Long> observable = Observable.just(1, 2) .subscribeOn(Schedulers.io).map(new Func1<Integer, Long> { @Override public Long call(Integer t) { try { Thread.sleep(1000); //耗时的操作 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace; } return (long) (t * 2); } }); observable.subscribe(new Subscriber<Long> { @Override public void onCompleted { System.out.println("onCompleted"); } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println("error" + e); } @Override public void onNext(Long result) { System.out.println("result = " + result); } }); System.out.println("other..."); Func1中以异步的方式执行了一个耗时的操作，Subscriber(观察者)被订阅到Observable(被观察者)中，当耗时操作执行完会回调Subscriber中的onNext方法。 其中的异步方式是在subscribeOn(Schedulers.io)中指定的，Schedulers.io可以理解为每次执行耗时操作都启动一个新的线程。 结构上其实和CompletableFuture很像，都是异步的执行一个耗时的操作，然后在有结果的时候主动告诉我结果。那我们还需要RxJava干嘛，不知道你有没有注意，上面的例子中其实提供2条数据流[1,2]，并且处理完任何一个都会主动告诉我，当然这只是它其中的一项功能，RxJava还有很多好用的功能，在下面的内容会进行介绍。 异步观察者模式 上面这段代码有没有发现特别像设计模式中的：观察者模式；首先提供一个被观察者Observable，然后把观察者Subscriber添加到了被观察者列表中； RxJava中一共提供了四种角色：Observable、Observer、Subscriber、Subjects Observables和Subjects是两个被观察者，Observers和Subscribers是观察者； 当然我们也可以查看一下源码，看一下jdk中的Observer和RxJava的Observer jdk中的Observer： public interface Observer { void update(Observable o, Object arg); } RxJava的Observer: public interface Observer<T> { void onCompleted; void onError(Throwable e); void onNext(T t); } 同时可以发现Subscriber是implements Observer的： public abstract class Subscriber<T> implements Observer<T>, Subscription 可以发现RxJava中在Observer中引入了2个新的方法：onCompleted和onError onCompleted：即通知观察者Observable没有更多的数据，事件队列完结 onError:在事件处理过程中出异常时，onError会被触发,同时队列自动终止，不允许再有事件发出。 正是因为RxJava提供了同步和异步两种方式进行事件的处理，个人觉得异步的方式更能体现RxJava的价值，所以这里给他命名为异步观察者模式。 好了，下面正式介绍RxJava的那些灵活的操作符，这里仅仅是简单的介绍和简单的实例，具体用在什么场景下，会在以后的文章中介绍 Maven引入

• ssh工作流程及原理-SSH（Secure Shell Protocol，安全的壳程序协议），它可以通过数据包加密技术将等待传输的数据包加密后再传输到网络上。ssh协议本身提供两个服务器功能：一个是类似telnet的远程连接使用shell的服务器；另一个就是类似ftp服务的sftp-server，提供更安全的ftp服务。 连接加密技术简介 目前常见的网络数据包加密技术通常是通过“非对称密钥系统”来处理的。主要通过两把不一样的公钥与私钥来进行加密与解密的过程。 公钥（public key）：提供给远程主机进行数据加密的行为，所有人都可获得你的公钥来将数据加密。 私钥（private key）：远程主机使用你的公钥加密的数据，在本地端就能够使用私钥来进行解密。私钥只有自己拥有。 SSH工作过程：在整个通讯过程中，为实现SSH的安全连接，服务端与客户端要经历如下五个阶段： 版本号协商阶段 SSH目前包括SSH1和SSH2两个版本，双方通过版本协商确定使用的版本 密钥和算法协商阶段 SSH支持多种加密算法，双方根据本端和对端支持的算法，协商出最终使用的算法 认证阶段 SSH客户端向服务器端发起认证请求，服务器端对客户端进行认证 会话请求阶段 认证通过后，客户端向服务器端发送会话请求 交互会话阶段 会话请求通过后，服务器端和客户端进行信息的交互 一、版本协商阶段 服务器端打开端口22，等待客户端连接； 客户端向服务器端发起TCP初始连接请求，TCP连接建立后，服务器向客户端发送第一个报文，包括版本标志字符串，格式为“SSH-<主协议版本号>.<次协议版本号>.<软件版本号>”，协议版本号由主版本号和次版本号组成，软件版本号主要是为调试使用。 客户端收到报文后，解析该数据包，如果服务器的协议版本号比自己的低，且客户端能支持服务器端的低版本，就使用服务器端的低版本协议号，否则使用自己的协议版本号。 客户端回应服务器一个报文，包含了客户端决定使用的协议版本号。服务器比较客户端发来的版本号，决定是否能同客户端一起工作。如果协商成功，则进入密钥和算法协商阶段，否则服务器断开TCP连接。 说明：上述报文都是采用明文方式传输。 二、密钥和算法协商阶段 服务器端和客户端分别发送算法协商报文给对端，报文中包含自己支持的公钥算法列表、加密算法列表、MAC（Message Authentication Code，消息验证码）算法列表、压缩算法列表等等。 服务器端和客户端根据对端和本端支持的算法列表得出最终使用的算法。 服务器端和客户端利用DH交换（Diffie-Hellman Exchange）算法、主机密钥对等参数，生成会话密钥和会话ID。 由此，服务器端和客户端就取得了相同的会话密钥和会话ID。对于后续传输的数据，两端都会使用会话密钥进行加密和解密，保证了数据传送的安全。在认证阶段，两端会使用会话用于认证过程。 会话密钥的生成： 客户端需要使用适当的客户端程序来请求连接服务器，服务器将服务器的公钥发送给客户端。（服务器的公钥产生过程：服务器每次启动sshd服务时，该服务会主动去找/etc/ssh/ssh_host*文件，若系统刚装完，由于没有这些公钥文件，因此sshd会主动去计算出这些需要的公钥文件，同时也会计算出服务器自己所需要的私钥文件。） 服务器生成会话ID，并将会话ID发给客户端。 若客户端第一次连接到此服务器，则会将服务器的公钥数据记录到客户端的用户主目录内的~/.ssh/known_hosts。若是已经记录过该服务器的公钥数据，则客户端会去比对此次接收到的与之前的记录是否有差异。客户端生成会话密钥，并用服务器的公钥加密后，发送给服务器。 ****服务器用自己的私钥将收到的数据解密，获得会话密钥。 服务器和客户端都知道了会话密钥，以后的传输都将被会话密钥加密。 三、认证阶段 SSH提供两种认证方法： 基于口令的认证（password认证）：客户端向服务器发出password认证请求，将用户名和密码加密后发送给服务器，服务器将该信息解密后得到用户名和密码的明文，与设备上保存的用户名和密码进行比较，并返回认证成功或失败消息。 基于密钥的认证（publickey认证）：客户端产生一对公共密钥，将公钥保存到将要登录的服务器上的那个账号的家目录的.ssh/authorized_keys文件中。认证阶段：客户端首先将公钥传给服务器端。服务器端收到公钥后会与本地该账号家目录下的authorized_keys中的公钥进行对比，如果不相同，则认证失败；否则服务端生成一段随机字符串，并先后用客户端公钥和会话密钥对其加密，发送给客户端。客户端收到后将解密后的随机字符串用会话密钥发送给服务器。如果发回的字符串与服务器端之前生成的一样，则认证通过，否则，认证失败。 注：服务器端对客户端进行认证，如果认证失败，则向客户端发送认证失败消息，其中包含可以再次认证的方法列表。客户端从认证方法列表中选取一种认证方法再次进行认证，该过程反复进行。直到认证成功或者认证次数达到上限，服务器关闭连接为止。实例

• 包婷婷 （201550484）作业一 统计软件简介与数据操作-SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。 1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。 R统计软件介绍 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。 该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言(functional programming language)的变种并且和Lisp 以及 APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在"语言上计算"(computing on the language)。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。 R是一个免费的*软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。                   二、R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个*、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。 R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R还有以下特点： 1.R是*软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。[2]   2.R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。[2]   3. 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有：base一R的基础模块、mle一极大似然估计模块、ts一时间序列分析模块、mva一多元统计分析模块、survival一生存分析模块等等.[2]   4.R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处，它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的，输入语法中如果出现错误会马上在窗口口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。[2]   5.如果加入R的帮助邮件列表一,每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。可以和全球一流的统计计算方面的专家讨论各种问题,可以说是全世界最大、最前沿的统计学家思维的聚集地.[2]   R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。 R的语法是来自Scheme。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，这两种语言有一定的兼容性。S-PLUS的使用手册，只要稍加修改就可作为R的使用手册。所以有人说：R，是S-PLUS的一个“克隆”。 但是请不要忘了：R是免费的(R is free)。R语言源代码托管在github，具体地址可以看参考资料。[3]   。 R语言的下载可以通过CRAN的镜像来查找。 R语言有域名为.cn的下载地址，有六个，其中两个由Datagurn，由 中国科学技术大学提供的。R语言Windows版，其中由两个下载地点是Datagurn和 USTC提供的。 三、stata Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。 新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。 除此之外，Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过Stata. Journal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。 四、PYTHON

• 《京沪公园使用大数据报告》解读城市公园新机遇-Part One  公园基本情况 1 城市公园分布 城市公园分布广泛，主要集中在中心城区和郊区的居住密集区 根据公开数据，北京市注册公园数为403个（2016年），上海市为165个（2015年）。基于腾讯地图，找到京沪两地所有公园的位置点信息，将它们画在地图上，可以发现，城市公园分布广泛，并且主要集中在中心城区和郊区的居住密集区。 公园数量数据来源：北京-《瞭望东方周刊》，上海-2016年上海市统计年鉴； 公园位置点信息来源：腾讯地图POI数据； 2 人均公园绿地面积 北京北部、上海东北部人均公园绿地面积较多 数据显示，截至2015年年末，北京的人均公园绿地面积为13.6平方米/人，上海则为7.6平方米/人。从各区人均公园绿地面积的数据可以看出，受区域面积和人口数量的双重制约，城市中心区的人均公园绿地面积通常较小。北京人均公园绿地面积较多的地区主要是在北部，而上海则是在东北部。 数据来源：北京市园林局网站，2016年上海市统计年鉴 Part Two  公园受欢迎程度 1 网络热度 哪些公园是“网红”？ 樱花季促成玉渊潭公园和顾村公园最热！ 根据腾讯位置大数据，春季时，在我们选取的几个公园中，用户通过社交分享最多的公园，北京是玉渊潭公园，上海是顾村公园。这两个公园的热度远远领先其他公园，成为当之无愧的“网红”公园。玉渊潭公园和顾村公园在春季都有樱花节活动，京沪两地的植物园在春季也有较高的网络热度。 注：社交分享包括微信朋友圈、QQzone等社交工具中的签到信息 2 公园吸引力程度 公园有多吸引人？ 部分大型公园超50%的游客来源于10公里外 公园的吸引力可以用到访者居住地到公园的直线距离的中位数来衡量。根据腾讯位置大数据分析，京沪两地都是知名公园吸引力较大。以北京颐和园和上海辰山植物园为例，50%的游客来源于20.3公里和17.6公里以外。热度最高的北京玉渊潭公园和上海顾村公园也有较高的吸引力。 3 外地游客比例 只有知名公园有外地游客？ 社区公园仍有5~10%的外地游客到访 颐和园作为全国景点，毫不意外，外地游客比例高达40%，远超京沪其他公园。上海的公园中，人民公园的外地游客比例达到19%，可能与其临近旅游热点南京路和人民广场有关。总的来说，本身就是景点或临近人群聚集地的公园外地游客比例高。通常意义上社区公园主要服务于当地居民，而数据显示，京沪的社区公园仍有5~10%的外地游客到访。 Part Three  公园使用情况 1 工作日和周末人流量对比 北京奥林匹克森林公园超200%， 上海辰山植物园周末游客增幅达170% 大型的综合公园、主题公园、郊区公园周末人流量都有至少50%的增长，北京的奥林匹克森林公园、南海子郊野公园，上海的辰山植物园、顾村公园，周末游客增幅达到了100%以上。一些距离工作区较近的公园如上海陆家嘴中心广场公园、北京CBD历史文化公园，周末时人流量则出现了明显下降。 2 人流量随时间变化 上海的周末人流高峰期更晚更集中 上海中心型公园、主题型公园和郊区公园的高峰期在周末更为集中，并会发生明显推迟，到14~15点才达到人流量高峰。而北京的公园在上午10~12点期间就进入了高峰期，在15~16点也有一个高峰期。 Part Four  位置大数据带来的启示 1 建立合理的公园体系结构 丰富体系结构：大型公园和小微公园结合，优化空间利用率 公园的使用情况可以用空间利用效率衡量，即“到访人数/公园面积” 。从数据来看，京沪两地空间利用效率高的公园都是中小型公园，而大型公园的空间利用效率则较低； 考虑到安全、环境等管理成本，大型公园多采取收费、围合等管理模式，这会降低公园的空间利用率，可进一步研究费用高低、范围设定和利用率的关系，优化空间利用率； 合理的城市公园体系还需要与就业中心结合的公园以及服务社区的公园。在空间资源日益紧张的大城市，除了在郊区新建大型公园外，在城市中心区新建更多的微型、小型公园也是不错的选择。 2 混搭多种功能区域 混搭区域功能：城市公园选址宜与多种功能区域搭配，关注慢行设施 城市公园可以和工作区、商圈、公共活动区等多种区域相结合。公园在工作日可服务于区域就业、商务人士，在周末也可以服务市民休闲和社会活动。有利于凝聚人气，更大地发挥公园的功能。如上海的徐家汇公园，周边是写字楼聚集区，又是商圈，同时又有大量居民区，周末的空间利用效率相比于工作日反升8%；。 关注公园周边慢行设施的设计，方便游客步行到达。结合热力图和三维地图可以看出，徐家汇公园东西两侧的汇金广场、港汇广场、徐家汇国际大厦、宛平宾馆、上海财政局等是公园使用者集聚程度最高的地区。五洲国际广场、均瑶国际广场虽然距离较远，但是沿肇嘉浜路到徐家汇公园较为便捷，也在步行范围内，所以也同样具有较高互动性。可见便利的慢行设施可以增强公园和周边的互动。 3 位置大数据优化公园服务 优化公园服务：根据到访人群来源判断服务偏向，提供精准服务 通过位置大数据，可以识别出公园的服务偏向，判断公园的使用是否符合预期，及时优化公园内部及周边服务设施。服务偏向可以根据到访过公园的游客工作或居住在公园周边2公里内的占比判断。如北京的北小河公园、上海的彭浦公园等服务周边的居住人群更多，这些公园可以考虑多配备小广场、健身器材、儿童游乐场等设施；而北京的CBD历史文化公园、上海的西康公园服务工作人群更多，则可以考虑多进行绿化并配备长椅等休闲设施。 4 位置大数据助力公园管理 助力公园管理：位置大数据提供精准宣传和功能评估依据 在“互联网+”日益发达的今天，位置大数据可以帮助有意发展旅游产业的城市公园：

• F#探险之旅（二）：函数式编程（上）-函数式编程范式简介 F#主要支持三种编程范式：函数式编程（Functional Programming，FP）、命令式编程（Imperative Programming）和面向对象（Object-Oriented，OO）的编程。回顾它们的历史，FP是最早的一种范式，第一种FP语言是IPL，产生于1955年，大约在Fortran一年之前。第二种FP语言是Lisp，产生于1958，早于Cobol一年。Fortan和Cobol都是命令式编程语言，它们在科学和商业领域的迅速成功使得命令式编程在30多年的时间里独领风骚。而产生于1970年代的面向对象编程则不断成熟，至今已是最流行的编程范式。有道是“*代有语言出，各领风骚数十年”。 尽管强大的FP语言（SML，Ocaml，Haskell及Clean等）和类FP语言（APL和Lisp是现实世界中最成功的两个）在1950年代就不断发展，FP仍停留在学院派的“象牙塔”里；而命令式编程和面向对象编程则分别凭着在商业领域和企业级应用的需要占据领先。今天，FP的潜力终被认识——它是用来解决更复杂的问题的（当然更简单的问题也不在话下）。 纯粹的FP将程序看作是接受参数并返回值的函数的集合，它不允许有副作用（side effect，即改变了状态），使用递归而不是循环进行迭代。FP中的函数很像数学中的函数，它们都不改变程序的状态。举个简单的例子，一旦将一个值赋给一个标识符，它就不会改变了，函数不改变参数的值，返回值是全新的值。 FP的数学基础使得它很是优雅，FP的程序看起来往往简洁、漂亮。但它无状态和递归的天性使得它在处理很多通用的编程任务时没有其它的编程范式来得方便。但对F#来说这不是问题，它的优势之一就是融合了多种编程范式，允许开发人员按照需要采用最好的范式。 关于FP的更多内容建议阅读一下这篇文章：Why Functional Programming Matters（中文版）。F#中的函数式编程 从现在开始，我将对F#中FP相关的主要语言结构逐一进行介绍。标识符（Identifier） 在F#中，我们通过标识符给值（value）取名字，这样就可以在后面的程序中引用它。通过关键字let定义标识符，如： let x = 42 这看起来像命令式编程语言中的赋值语句，两者有着关键的不同。在纯粹的FP中，一旦值赋给了标识符就不能改变了，这也是把它称为标识符而非变量（variable）的原因。另外，在某些条件下，我们可以重定义标识符；在F#的命令式编程范式下，在某些条件下标识符的值是可以修改的。 标识符也可用于引用函数，在F#中函数本质上也是值。也就是说，F#中没有真正的函数名和参数名的概念，它们都是标识符。定义函数的方式与定义值是类似的，只是会有额外的标识符表示参数： let add x y = x + y 这里共有三个标识符，add表示函数名，x和y表示它的参数。关键字和保留字关键字是指语言中一些标记，它们被编译器保留作特殊之用。在F#中，不能用作标识符或类型的名称（后面会讨论“定义类型”）。它们是： abstract and as asr assert begin class default delegate do donedowncast downto elif else end exception extern false finally forfun function if in inherit inline interface internal land lazy letlor lsr lxor match member mod module mutable namespace new nullof open or override private public rec return sig static structthen to true try type upcast use val void when while with yield 保留字是指当前还不是关键字，但被F#保留做将来之用。可以用它们来定义标识符或类型名称，但编译器会报告一个警告。如果你在意程序与未来版本编译器的兼容性，最好不要使用。它们是： atomic break checked component const constraint constructor continue eager event external fixed functor global include method mixinobject parallel process protected pure sealed trait virtual volatile 文字值（Literals） 文字值表示常数值，在构建计算代码块时很有用，F#提供了丰富的文字值集。与C#类似，这些文字值包括了常见的字符串、字符、布尔值、整型数、浮点数等，在此不再赘述，详细信息请查看F#手册。 与C#一样，F#中的字符串常量表示也有两种方式。一是常规字符串（regular string），其中可包含转义字符；二是逐字字符串（verbatim string），其中的（"）被看作是常规的字符，而两个双引号作为双引号的转义表示。下面这个简单的例子演示了常见的文字常量表示： let message = "Hello World"r"n!" // 常规字符串let dir = @"C:"FS"FP" // 逐字字符串let bytes = "bytes"B // byte 数组let xA = 0xFFy  // sbyte, 16进制表示let xB = 0o777un // unsigned native-sized integer，8进制表示let print x = printfn "%A" xlet main =     print message;     print dir;     print bytes;     print xA;     print xB;      main Printf函数通过F#的反射机制和.NET的ToString方法来解析“%A”模式，适用于任何类型的值，也可以通过F#中的print_any和print_to_string函数来完成类似的功能。值和函数（Values and Functions） 在F#中函数也是值，F#处理它们的语法也是类似的。 let n = 10let add a b = a + blet addFour = add 4let result = addFour n printfn "result = %i" result 可以看到定义值n和函数add的语法很类似，只不过add还有两个参数。对于add来说a + b的值自动作为其返回值，也就是说在F#中我们不需要显式地为函数定义返回值。对于函数addFour来说，它定义在add的基础上，它只向add传递了一个参数，这样对于不同的参数addFour将返回不同的值。考虑数学中的函数概念，F(x, y) = x + y，G(y) = F(4, y)，实际上G(y) = 4 + y，G也是一个函数，它接收一个参数，这个地方是不是很类似？这种只向函数传递部分参数的特性称为函数的柯里化（curried function）。 当然对某些函数来说，传递部分参数是无意义的，此时需要强制提供所有参数，可是将参数括起来，将它们转换为元组（tuple）。下面的例子将不能编译通过： let sub(a, b) = a - blet subFour = sub 4 必须为sub提供两个参数，如sub(4, 5)，这样就很像C#中的方法调用了。 对于这两种方式来说，前者具有更高的灵活性，一般可优先考虑。 如果函数的计算过程中需要定义一些中间值，我们应当将这些行进行缩进： let halfWay a b =     let dif = b - a     let mid = dif / 2     mid + a 需要注意的是，缩进时要用空格而不是Tab，如果你不想每次都按几次空格键，可以在VS中设置，将Tab字符自动转换为空格；虽然缩进的字符数没有限制，但一般建议用4个空格。而且此时一定要用在文件开头添加#light指令。作用域（Scope）作用域是编程语言中的一个重要的概念，它表示在何处可以访问（使用）一个标识符或类型。所有标识符，不管是函数还是值，其作用域都从其声明处开始，结束自其所处的代码块。对于一个处于最顶层的标识符而言，一旦为其赋值，它的值就不能修改或重定义了。标识符在定义之后才能使用，这意味着在定义过程中不能使用自身的值。 let defineMessage =     let message = "Help me" print_endline message // error  对于在函数内部定义的标识符，一般而言，它们的作用域会到函数的结束处。 但可使用let关键字重定义它们，有时这会很有用，对于某些函数来说，计算过程涉及多个中间值，因为值是不可修改的，所以我们就需要定义多个标识符，这就要求我们去维护这些标识符的名称，其实是没必要的，这时可以使用重定义标识符。但这并不同于可以修改标识符的值。你甚至可以修改标识符的类型，但F#仍能确保类型安全。所谓类型安全，其基本意义是F#会避免对值的错误操作，比如我们不能像对待字符串那样对待整数。这个跟C#也是类似的。 let changeType =     let x = 1     let x = "change me"     let x = x + 1     print_string x 在本例的函数中，第一行和第二行都没问题，第三行就有问题了，在重定义x的时候，赋给它的值是x + 1，而x是字符串，与1相加在F#中是非法的。 另外，如果在嵌套函数中重定义标识符就更有趣了。 let printMessages =     let message = "fun value"     printfn "%s" message;     let innerFun  =         let message = "inner fun value"         printfn "%s" message     innerFun      printfn "%s" message      printMessages 打印结果： fun value inner fun valuefun value 最后一次不是inner fun value，因为在innerFun仅仅将值重新绑定而不是赋值，其有效范围仅仅在innerFun内部。递归（Recursion）递归是编程中的一个极为重要的概念，它表示函数通过自身进行定义，亦即在定义处调用自身。在FP中常用于表达命令式编程的循环。很多人认为使用递归表示的算法要比循环更易理解。 使用rec关键字进行递归函数的定义。看下面的计算阶乘的函数： let rec factorial x =     match x with     | x when x < 0 -> failwith "value must be greater than or equal to 0"       | 0 -> 1     | x -> x * factorial(x - 1) 这里使用了模式匹配（F#的一个很棒的特性），其C#版本为： public static long Factorial(int n) {     if (n < 0) { throw new ArgumentOutOfRangeException("value must be greater than or equal to 0"); }     if (n == 0) { return 1; }     return n * Factorial (n - 1); } 递归在解决阶乘、Fibonacci数列这样的问题时尤为适合。但使用的时候要当心，可能会写出不能终止的递归。匿名函数（Anonymous Function） 定义函数的时候F#提供了第二种方式：使用关键字fun。有时我们没必要给函数起名，这种函数就是所谓的匿名函数，有时称为lambda函数，这也是C#3.0的一个新特性。比如有的函数仅仅作为一个参数传给另一个函数，通常就不需要起名。在后面的“列表”一节中你会看到这样的例子。除了fun，我们还可以使用function关键字定义匿名函数，它们的区别在于后者可以使用模式匹配（本文后面将做介绍）特性。看下面的例子： let x = (fun x y -> x + y) 1 2let x1 = (function x -> function y -> x + y) 1 2let x2 = (function (x, y) -> x + y) (1, 2) 我们可优先考虑fun，因为它更为紧凑，在F#类库中你能看到很多这样的例子。 注意：本文中的代码均在F# 1.9.4.17版本下编写，在F# CTP 1.9.6.0版本下可能不能通过编译。 F#系列随笔索引页面