《JavaScript Cookbook 2nd》之 Function

昨晚翻了一下，虽然都是一些旧知识，不过深刻下去对照着其余资料一块儿看，仍是能发现一些有意思的地方。

函数式编程

反正以前我是没搞懂函数式和命令式的区别，也很疑惑函数式编程中，若是出现分支怎么办，昨晚总算弄明白了。

// 咱们有4个基础函数，会根据不一样的业务逻辑进行组装使用
// 自动建立
function autoCreate () {}
// 自动同步
function autoSync () {}
// 流程 A
function processA () {}
// 流程 B
function processB () {}
// 流程 A 与流程 B 在业务上是互斥的

传统的命令式编程，咱们会这样写业务逻辑

function service (errorHandler) {
  
  var result;

  if (!id) {
    result = autoCreate();
    if (result.error) {
      errorHandler(result);
    }
  }

  if (type === 'a') {
    processA();
    if (result.error) {
      errorHandler(result);
    }
  }

  if (type === 'b') {
    result = processB();
    if (result.error) {
      errorHandler(result);
    }
  }

  if (!isSync) {
    result = autoSync();
    if (result.error) {
      errorHandler(result);
    }
  }
}

而函数式编程，咱们则能够这样写业务逻辑。

// service 自己不是一个异步业务，因此直接使用 Promise.resolve()
var service = Promise.resolve();

// 须要对autoCreate()等四个基础函数作 Promise 改造
service.then(autoCreate)
       .then(processA)
       .then(processB)
       .then(autoSync)
       .catch(errorHandler);

这里可能会有一个疑惑，互斥的 processA 和 processB 怎么进入了同一个处理流程，这样和需求就不符合了？

在这种状况下，咱们还须要在 processA 和 processB 的内部，把退出条件补上。

function processA () {
  return new Promise(function(resolve, reject){

    if (type !== 'A') {
      resolve();
    }

    // 这里继续 processA 的逻辑代码

  });
}

调用栈

JS 在执行的时候，有一个函数调用栈，栈里面放着一个个的函数调用帧，这些帧保存着所属函数所需的全部变量信息。

函数调用会在内存造成一个“调用记录”，又称“调用帧”（call
frame），保存调用位置和内部变量等信息。若是在函数A的内部调用函数B，那么在A的调用帧上方，还会造成一个B的调用帧。等到B运行结束，将结果返回到A，B的调用帧才会消失。若是函数B内部还调用函数C，那就还有一个C的调用帧，以此类推。全部的调用帧，就造成一个“调用栈”（call
stack）。

浏览器拦截 window.open

咱们发现有时候执行 window.open()，能正常打开新窗口或者新的标签页，而有时却又不行，会被浏览器拦截。

其缘由是浏览器会根据当前调用栈，找到最初的caller，若是不是用户触发的，则拦截。

尾调用优化

因为函数调用的时候会生成新的调用帧，当递归调用的时候，调用栈中的调用帧增加会很是厉害，最终致使内存耗尽而触发 RangeError。

若是把函数调用放在函数块的最后一条语句，且不在使用外层函数的变量了，则外层函数所占用的调用帧已无存在乎义。在进入内层函数的时候，能够直接用内层函数的调用帧替换掉外层函数的调用帧，从而大大减小内存占用。

其余

Partial Application 的模式，用来作 Library 和 SDK 都挺好的。一个可定制性高的底层接口，再经过相似 _.partial() 的方式，提供一个开箱即用的上层接口。就像 $.ajax() 和 $.get() 同样。

_.defer() 和 _.memoize() 能够用在有大运算量的业务场景。

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