本文是基于Ryan Mitchell的《Web Scraping With Pyhton》书本的第3篇笔记，通过前2篇笔记，您已经掌握了BeautifulSoup的基本用法。本文将用几个实战的例子，带您用BeautifulSoup在真实的互联网上获取数据。

本文是基于Ryan Mitchell的《Web Scraping With Pyhton》书本的第2篇笔记，将带您全面深入了解BeautifulSoup框架。

本文是基于Ryan Mitchell的《Web Scraping With Pyhton》书本的第1篇笔记。通过本文的阅读，您可以了解除了用Browser，我们还有什么途径来接触Network上的数据？Web Scraping是什么，在整个Network中处于什么位置， 如何在Python下用BeautifulSoup解析HTML文件。

文本检索是搜索引擎最核心的技术。本系列通过 Coursera上UIUC Prof. ChengXiang Zhai的《Text Retrieval and Search Engines》课程，对文本检索进行全面的了解和学习。该课程是Data Mining系列课程的第二门课。本文是第一周的一个Overview。

本文将对函数式编程做一个总结，回顾函数式数据类型(JSON实例)的实现(基于Pattern matching)，for语法本质，如何子类化函数(既然函数和数据一样，当然可以继承)，Collection Hierachy，以及如何实现随机数产生器(既然函数式编程是只和输入有关，如何才能产生随机数呢，即调用同一个函数，每次产生的结果不同)，最后介绍一下函数式编程的重要概念Monad(如何将数据上下文，包括failure(Maybe)，不确定性([])，IO等引入函数式编程)。本文内容属于响应式编程的一个基础，需要同学们牢牢掌握。

要学好函数式编程，离不开两个数学理论，一个是λ-Calculus，一个是Category Theory。前者从最小表达式的角度来合成所有的计算，后者从函数的组合角度来抽象函数。本系列是由于学习Coursera上Martin Oderskin的“Principles of Reactive Programming”中涉及到monoids, functor和monoid等Category Theory的概念，从而想从根本上了解函数式编程的数学基础而做的笔记。主要内容来自Bartosz Milewski的Category Theory的一系列文章。

List是函数式Data Structure的一个典型，结合函数式的pattern matching和递归，我们可以实现许多一阶和高阶的methods。这些methods高度抽象了list需要做什么，而不是怎么做。这也正是函数式编程和命令式编程的区别的一个集中体现。

List是函数式Data Structure的一个典型，结合函数式的pattern matching和递归，我们可以实现许多一阶和高阶的methods。这些methods高度抽象了list需要做什么，而不是怎么做。这也正是函数式编程和命令式编程的区别的一个集中体现。

List是函数式Data Structure的一个典型，结合函数式的pattern matching和递归，我们可以实现许多一阶和高阶的methods。这些methods高度抽象了list需要做什么，而不是怎么做。这也正是函数式编程和命令式编程的区别的一个集中体现。

什么是λ-Calculus，函数式编程的理论基础是什么，什么是高阶函数, 为什么有Currying, 函数式编程为什么需要单参数函数？本文将为您抽丝剥茧，一一梳理。