JS `Category Theory` `Profunctor`, `Adjunction`, `Monad Transformers` 在函数式编程

各位靓仔靓女们,晚上好!我是今晚的讲师,江湖人称“代码界的段子手”。今天咱们不聊八卦,不谈人生,就来唠唠函数式编程里那些听起来高大上,实际上也确实有点儿意思的概念:Profunctor(预函子),Adjunction(伴随)和 Monad Transformers(Monad 转换器)。 别害怕,虽然名字有点儿吓人,但保证用最接地气的方式,把它们扒个底朝天,让你听完之后,感觉自己也能对着电脑指点江山,成为朋友圈里最懂 Category Theory (范畴论) 的仔! 第一部分:Profunctor – 左右逢源的变形金刚 首先,咱们来聊聊 Profunctor。这玩意儿,你可以把它想象成一个“变形金刚”,但它变形的不是汽车飞机,而是函数。更准确地说,Profunctor 是一个接受两个类型参数的类型构造器,并且能对传入的函数进行“左右逢源”的变形。 听起来有点儿绕?没关系,咱们直接上代码: // 定义一个 Profunctor 的接口 class Profunctor { constructor(val) { this.val = val; } static of(val …

JS `Category Theory` `Monads`, `Applicatives`, `Functors` 在复杂异步流中的应用

各位靓仔靓女,晚上好!今天咱来聊聊编程界的“老干部”——范畴论,以及它在 JavaScript 异步世界里搞事情的那些事儿。别害怕,虽然名字听起来像哲学,但其实它能让你的代码更优雅、更可维护,还能让你在面试的时候显得特别有逼格。 今天咱们主要讲讲范畴论中的几个重要概念:Functor(函子)、Applicative(适用函子)和 Monad(单子),以及它们如何在复杂的 JavaScript 异步流程中大显身手。 第一部分:范畴论?那是啥玩意儿? 别急着关掉网页,我保证不讲让你头疼的数学公式。咱们用更接地气的方式来理解。 范畴(Category): 想象一下,你有一堆东西(对象),比如数字、字符串、函数等等。然后,你有一些操作(态射),可以把这些东西变成另外一些东西。范畴就是把这些对象和操作组织在一起的一个结构。 函子(Functor): 函子就像一个容器,它可以包裹住你的数据,并且提供一个 map 方法,让你可以在不打开容器的情况下,对容器里面的数据进行操作。 适用函子(Applicative): 适用函子比函子更强大,它可以让你把一个包裹在容器里的函数,应用到另一个包裹在容器里的数 …

JS `Category Theory` 概念在函数式编程中的应用 (`Functor`, `Monad`)

各位观众老爷,大家好!今天咱们不聊明星八卦,不聊房价涨跌,咱们来聊点硬核的——JavaScript 中的范畴论,特别是 Functor 和 Monad 这两个听起来高大上,实际上理解起来也…有点绕的概念。 别怕,咱们争取用最接地气的方式,把它们扒个精光! 范畴论是个啥玩意儿? 在开始 Functor 和 Monad 之前,我们需要简单了解一下什么是范畴论。 别担心,我们不会深入到数学的海洋,只会浅尝辄止。 范畴论是一种抽象的数学理论,它研究的是对象和对象之间的关系(称为态射)。 你可以把范畴想象成一个由点和箭头组成的网络: 对象 (Objects): 可以是任何东西,比如数字、类型、函数、甚至整个程序! 态射 (Morphisms): 就是对象之间的箭头,表示对象之间的关系。在编程中,通常是函数。 范畴论最重要的概念是组合 (Composition)。 如果有一个从 A 到 B 的态射 f,和一个从 B 到 C 的态射 g,那么就可以将它们组合成一个从 A 到 C 的态射 g ∘ f (读作 "g after f" 或者 "g composed with …

Pandas 内存优化:`astype(‘category’)`, 整数类型降级

Pandas 内存优化:让你的 DataFrame 苗条起来,跑得更快!🚀 各位亲爱的朋友们,欢迎来到今天的 Pandas 优化小课堂!我是你们的“内存瘦身”教练,今天我们要聊的是如何让你的 DataFrame 变得像模特一样苗条,跑得像猎豹一样飞快! 在数据分析的世界里,Pandas DataFrame 是我们最亲密的伙伴。它能处理各种数据,让我们洞察背后的规律。但是,就像我们人类一样,DataFrame 也会变胖!当数据量越来越大,我们的 DataFrame 也会变得臃肿不堪,占据大量的内存,让程序运行速度慢如蜗牛。🐌 别担心!今天我就要教你两招“瘦身秘诀”:astype(‘category’) 和整数类型降级。掌握了这两招,你的 DataFrame 就能焕发新生,跑得更快,内存占用更少! 秘诀一:astype(‘category’) – 化腐朽为神奇的魔法棒 🪄 什么是分类数据? 在深入 astype(‘category’) 之前,我们需要先了解一下什么是分类数据。想象一下,你正在处理一份关于顾客购买行为的数据。其中有一列是“顾客性别”,它的取值只有两个:男和女。 这 …