《Scala函数式编程》一书中文版已经可以在京东或亚马逊上购买。因为相对小众领域，推荐对Scala或函数式感兴趣的人，尽快收一本，免的以后买不到，就像以前冰河翻译的那本《Practical Common Lisp》早已无法通过正常渠道购买。当然翻译的内容也难免会有问题，看到错别字或不顺畅的语句，或有些术语有更好的叫法的肯请指出来。

这里也把杨博和连城的推荐序转发一下，感谢他们为中文版写的推荐。

推荐序1

我可能是全中国程序员圈子里最不适合给《Scala函数式编程》写序的人。三年前我写过《Scala七大死穴》，算是把Scala批判了一番。前几天我则在准备 ThoughtWorks 咨询师大会上的讨论话题《没有函数的函数式编程》，又要杯葛函数式编程的样子。看起来，我无论对Scala还是对函数式编程，都没什么好评嘛。宏江莫不是疯了，居然要我来写序？

等等，事情似乎不是这样。最近几年， ThoughtWorks 的客户在越来越多的项目中采用了 Scala 技术栈，ThoughtWorks 也孵化出了若干基于 Scalaz 的开源项目。 我本人也在这些项目中起到了一些作用。为什么我会做这些“口嫌体正直”的事呢？这得从十年前说起。

我最早是在C++中开始接触到函数式编程的概念。C++ 和 Scala 一样，也是一门多范式语言。 C++ 的标准库 和 Boost 都提供了许多函数式编程的设施。但是，在我职业生涯初期，给我留下深刻印象的函数式编程库要数 Boost.Egg 。利用 Boost.Egg ，你可以写出 my_list|filtered(&is_not_X)|filtered(&is_not_Y) 这样的代码。你会注意到这种用法和 Scala 标准库非常相像，它大致相当于 Scala 的 myList.filter(isNotX _).filter(isNotY _)， 这种 filter 的用法，本书第 5 章“严格求值和惰性求值”中也有讲解。

Boost.Egg 的另一个特点是“非侵入”，比如上例的 filtered 函数，本身并不是 my_list的成员。相反，我们通过重载 | 运算符给原有的类型添加新功能。这种做法在 Scala 里面相当于隐式转换，本书 第9章“语法分析器组合子”中提供的例子正是利用隐式转换，给字符串添加了中缀操作符。虽然 Boost.Egg 没能流行起来，但对我个人而言很重要，因为它很大程度塑造了我对代码的品位。有趣的是，Boost.Egg 的作者 Shunsuke Sogame 近年来的开源项目，都是些 Scala 项目，可能这也是因为 C++ 和 Scala 非常相似的缘故吧。

另一个对我代码品位影响很大的技术是 Lua 中的协程 （coroutine）。 Lua的作者 Roberto Ierusalimschy 把协程称为“单趟延续执行流”（One-shot continuation）。有了协程或者延续执行流，程序员可以手动切换执行流，不再需要编写事件回调函数，而可以编写直接命令式风格代码但不阻塞真正的线程。我的前东家网易在开发游戏时，会大量使用协程来处理业务逻辑，一个游戏程序内同一时刻会运行成千上万个协程。

而在其他不支持协程或者延续执行流的语言中，程序员需要非阻塞或异步编程时，就必须采用层层嵌套回调函数的CPS（Continuation-Passing Style）风格。 这种风格在逻辑复杂时，会陷入“回调地狱”（Callback Hell）的陷阱，使得代码很难读懂，维护起来很困难。

Scala语言本身并不支持协程或者延续执行流。因此，一般来说，程序员需要非阻塞或异步编程时，就必须使用类似本书第13章“外部作用和 I/O”中介绍的技术，注册回调函数或者用 for/yield 语句来执行异步操作。如果流程很复杂的话，即使是 for/yield 语法仍然会陷入回调地狱。

我对 Scala 开源社区的贡献之一是 stateless-future。这个库提供了一些宏，实现了延续执行流，可以把命令式风格的代码转换成 CPS 风格。 通过这种做法，程序员不再需要手写本书13.2节那样的代码了，编写的代码风格更像普通的 Java 或者 PHP 风格，直接像流水账一样描述顺序流程。后来，我把这种避免回调函数的思路，推广到了其他用途上。比如，我开发了基于 Scala.js 的前端框架 Binding.scala。使用 Binding.scala 的用户，编写普通的 HTML 模板，描述视图中的变量绑定关系，而不需要编写高阶函数就能做出交互复杂的网页。

而我的另一个开源库Each，则更进一步，支持一切 monad 。大多数情况下，使用了 Each 就不需要编写任何高阶函数，我称之为“没有函数的函数式编程”。 这意味，本书11章到15章的全部内容，你都可以直接编写类似 Java 的命令式语法，而 Each 则自动帮你生成使用 monad 的代码。

总之，我是 Scala 函数式编程的死对头，我写的 Scala 库，恰恰是为了避免使用本书中谆谆教导的各种高阶函数。如果你是个 Java 程序员，想在最短的时间内用 Scala 开始“搬砖”，那么，从实用角度出发，我建议你合上本书，直接用 Each 即可。因为，虽然 Each 最终会生成 Monad 风格代码，但是，本书中涉及的使用高阶函数的细节，就像汇编语言一样，就算你不知道也照样可以干活。

不过，如果你是个求道者，追求编程艺术的真理，希望刨根到底，理解函数式编程的内在理论和实现机制，那么本书很适合你。这本书绝不轻易放过每个知识点，全书包含有大量习题，要求你自己实现 Scala 标准库或者 Scalaz 中的既有功能。所以，当你读完本书，做完习题后，虽然你的应用开发能力并不会直接提升，但你会体会到构建函数式语言和框架时的难点和取舍，从而增进你的框架开发和语言设计的能力。

参考

Boost.Egg

关于 Lua 中的协程，参见A. L. de Moura, N. Rodriguez, and R. Ierusalimschy. Coroutines in Lua. Journal of Universal Computer Science, 10(7):910–925, 2004.

关于延续执行体的历史，参见Reynolds, John C. (1993). “The discoveries of continuations” (PDF). Lisp and Symbolic Computation 6 (3/4): 233–248.

关于 Scala 异步编程的“回调地狱”问题，参见Business-Friendly Functional Programming – Part 1: Asynchronous Operations

——ThoughtWorks Lead Consultant 杨博

推荐序2

函数式编程与命令式编程同样渊远流长，然而在计算机应用的历史进程中，二者的地位却颇不对等。命令式编程几乎自始至终都是大众的宠儿，函数式编程却长期局限于象牙塔和少数应用领域之内。尽管如此，函数式编程的重要性却从未被忽视，几十年来生机勃勃地发展，静静地等待着逆袭的时刻。事实上，即便是浸淫于命令式编程多年的工程师，也常常会与函数式编程亲密接触而不自知：例如 SQL、C++ 模板元编程，还有 C++ 标准库中的 STL 等，多少都带有一些函数式的色彩。早年，受软硬件水平的限制，函数式语言缺乏高效的编译器和运行时支持，这可能是函数式语言错失流行机会的一大原因。近年来，一方面程序语言理论和实现技术突飞猛进，函数式语言在性能上的劣势越来越不明显；另一方面，随着多核、高并发、分布式场景激增，大众也逐渐开始认识到函数式编程在这些领域得天独厚的优势。然而，流连于主流命令式语言多年积攒下的库、框架、社区等丰富资产，再加上长期的教育惯性与思维惯性，使得人们仍然难以在生产上完全转向函数式语言。

一个新的契机，来自于大数据。社交网络、个人移动设备、物联网等新技术的兴起，使得海量数据处理开始成为家常便饭。人们突然发现，自己在命令式世界的武器库中，竟找不出称手的兵器来攻打大数据这座堡垒。2008 年，Google 发表了跨时代的 MapReduce 论文。尽管学界对 MapReduce 颇有[非议][1]，MapReduce 的核心思想仍然旋风般席卷了整个工业界，为大数据技术的发展带来了及时而深远的影响。有趣的是，MapReduce 的核心思想，正是来自于天生擅长高并发和分布式场景的函数式编程。自此以后，各色大数据处理系统层出不穷，而其中的函数式成分也愈加浓重：在用户接口层面，这些系统往往以 DSL 的形式提供一套类 SQL 语义、具函数式特征的申明式查询接口；在实现层面，则仰仗不变性等约束来简化并发和容错。然而，出于种种原因，大部分系统的实现语言仍然以 C++、Java、C# 这些命令式语言为主。可谓操命令式之形而施函数式之实。

自 2009 年起，我先后接触了 Erlang、Scheme、ML 等函数式语言。但出于显而易见的原因，未能有机会将之用于工程实战。2013 年春节前后，我参加了由 Scala 之父 Martin Odersky 在 Coursera 上开设的 Functional Programming Principles in Scala 课程。凑巧的是，就在课程结束后不久，我便得到一个机会加入 Intel 参与有关大数据和 Apache Spark 的工作。函数式语言和分布式系统一直是我的两大兴趣点，由 Scala 开发的 Spark 恰恰是二者的一个完美融合。于是，Scala 便成了我的第一门实战函数式语言。近年来 Spark 的火爆，更是对 Scala 和函数式编程的推广起到了推波助澜的作用。

与我所熟悉的其他函数式语言相比，我想 Scala 最大的优点之一就是过渡平滑。立足于 JVM 并将函数式融入如日中天的面向对象，这样的设计带来了两大明显的好处。第一，顺畅地集成了 Java 社区多年积累的财富。第二，Scala 和 C++ 类似，也是一门“广谱”多范式语言；不熟悉函数式编程的 Scala 初学者，随时可以安全地回退，转用熟悉的命令式面向对象范式编程，从而保证交付速度。这个设计的背后，应该与 Martin Odersky “学术工业两手抓、两手都很硬”的风格不无关系。论学术，他师承 Pascal 之父 Niklaus Wirth，在代码分析和程序语言设计方面建树颇丰；论工业应用，他一手打造了 Generic Java 和新一代的 javac 编译器。可以说 Martin 既具备了用以高瞻远瞩的理论基础，又十分了解普罗大众的痛点。两相结合，这才造就了 Scala 这样一个平衡于阳春白雪和下里巴人之间的作品。

其实函数式编程本身并没有多难。对于接受过若干年数学训练，却没有任何编程经验的人来说，相较于命令式编程中的破坏性赋值，函数式编程中的不变性、递归等概念反而应该更加亲切。譬如中学做证明题时，我们从不会先令 a = x，隔上几行再令 a = a + 1。真正的困难在于，函数式编程中的一些概念和手法——如用尾递归代替循环——与命令式编程的直觉相冲突。对于那些有着多年命令式语言编程经验，把 Java 用得比母语还溜的工程师们而言，一边要学习新的知识，一边还要克服多年编程训练所造成的思维定势，无异于逆水行舟。而在 Scala 中，你永远有机会在实战中回退至自己的舒适区。实际上，我们完全可以无视 Scala 的函数式特性，仅仅将 Scala 当作语法更加洗练的 Java。因此，对于那些操持主流命令式面向对象语言多年的工程师们而言，Scala 特别适合用作涉猎函数式编程的起步语言。

这本书所讲授的，正是基于 Scala 的函数式编程基础。基于 Scheme、Haskell 等老牌函数式语言的传统教材的问题在于，相关语言的语法和思维方式与读者现有的知识体系迥异，容易造成较为陡峭的入门门槛。此外，由于这些语言本身的实际应用机会不多，初学者也难以在实战中获得宝贵的直觉和经验。而在 Scala 的帮助下，这本书并不要求你抛开现有的思维方式另起炉灶，它所做的更像是为你现有的思维方式添砖加瓦，从而令你如虎添翼。

最后，作为曾经的译者，我深知在国内当前的大环境下技术翻译之不易。每一本优秀技术书籍的中译本背后都是译者数月乃至十数月的艰苦付出。感谢诸位译者为我们带来又一本好书！

——连城
2016.03.20

引用1: David J. DeWitt and Michael Stonebraker, MapReduce: A major step backwards, https://homes.cs.washington.edu/~billhowe/mapreduce_a_major_step_backwards.html