心想事成

13.4.2 用度量单位格式化数据       当从 XML 数据读许多指标值的，我们只能将它们转换为浮点（float）值。那是可行的，因为面积和森林覆盖率都是数字，但是，它不能告诉我们数据的更多内容。将数据从非类型化的 XML 转换为 F# 类型化数据结构的目的是，用类型进行注释，有帮于了解这些值的含义。为了使类型更具体，我们可以使用在第 2 章中提到的度量单位。使用这个功能，可以指定面积以

13.4.3 收集有关地区的统计信息       我们的目标是，自 1990 年以来不同地区森林面积的变化。我们需要遍历所有地区，测试数据是否可用，并找到下载的指标值。这可以使用创建的映射非常轻松地完成，因为有年份和地区 ID 作为键值。     我们必须小心，因为一些数据可能会省略，所以，我们要过滤掉没有数据我们感兴趣的所有年份的任何地区。还想要显示森林的总面积，而不是百分比，所以，在返回

13.6 第十三章小结     这一章的重点是要演示了在 F# 中，典型的探究式编程（explorative programming）的生命周期。我们还介绍了一些 F# 语言和库功能，在其他的发展进程中非常重要。     我们首先从网络获取数据。为此，我们使用异步工作流，在标准的 F# 库中实现 F# 计算表达式。异步工作流可用于高效实现 I/O 和其他非常耗时的操作，而不会阻