Аннотация
В сложных веб-приложениях низкоуровневые детали JavaScript-кода могут затруднить анализ программы и повлиять на работоспособность системы в целом. Функциональное программирование (ФП) как стиль написания кода способствует слабо связанным отношениям между отдельными компонентами приложений и позволяет составить общее представление о проекте, упростить его разработку, общение с заказчиками и сопровождение.
В этой книге поясняются методики усовершенствования веб-приложений, влияющие в том числе на их расширяемость, модульность, повторное использование и тестируемость, а также производительность. В удобной для чтения форме на конкретных примерах и доходчивых пояснениях демонстрируется, как пользоваться методиками ФП на практике. Начинающие осваивать ФП по достоинству оценят немало удачных примеров сравнения ФП с императивным и с объектно-ориентированным программированием, что позволяет лучше понять особенности функционального проектирования. Прочитав эту книгу, читатель научится осмысливать свои проекты функционально, а возможно, дорастет и до понимания монад!
Основные темы книги.
Применение ценных методик ФП на практике и там, где это наиболее целесообразно.
Отделение логики системы от подробностей ее реализации.
Обработка ошибок, тестирование и отладка прикладного кода в стиле ФП.
Демонстрация и обсуждение всех примеров кода на JavaScript, написанных по стандарту ES6 (ES 2015).
Книга адресована разработчикам, твердо усвоившим основы программирования на JavaScript и обладающим достаточным опытом проектирования веб-приложений.



![Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного
обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в... Прикладной анализ текстовых данных на Python [Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка]](https://www.rulit.me/data/programs/images/prikladnoj-analiz-tekstovyh-dannyh-na-python-mashinnoe-obuchenie-i-soz_603555.jpg)


![This practical guide provides nearly 200 self-contained recipes to help you solve machine learning challenges you may encounter in your daily work. If you’re comfortable with Python and its libraries, including pandas and scikit-learn, you’ll be able to address specific problems such as loading... Machine Learning with Python Cookbook [Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning]](https://www.rulit.me/data/programs/images/machine-learning-with-python-cookbook-practical-solutions-fr_554389.jpg)
Комментарии к книге "Функциональное программирование на JavaScript: как улучшить код JavaScript-пporpaмм."