JavaScript专题之函数组合

JavaScript 专题系列第十六篇,讲解函数组合,而且使用柯里化和函数组合实现 pointfree 模式git

需求

咱们须要写一个函数,输入 'kevin',返回 'HELLO, KEVIN'。github

尝试

var toUpperCase = function(x) { return x.toUpperCase(); };
var hello = function(x) { return 'HELLO, ' + x; };

var greet = function(x){
    return hello(toUpperCase(x));
};

greet('kevin');

还好咱们只有两个步骤,首先小写转大写,而后拼接字符串。若是有更多的操做,greet 函数里就须要更多的嵌套,相似于 fn3(fn2(fn1(fn0(x))))编程

优化

试想咱们写个 compose 函数:数组

var compose = function(f,g) {
    return function(x) {
        return f(g(x));
    };
};

greet 函数就能够被优化为:服务器

var greet = compose(hello, toUpperCase);
greet('kevin');

利用 compose 将两个函数组合成一个函数,让代码从右向左运行,而不是由内而外运行,可读性大大提高。这即是函数组合。app

可是如今的 compose 函数也只是能支持两个参数,若是有更多的步骤呢?咱们岂不是要这样作:函数

compose(d, compose(c, compose(b, a)))

为何咱们不写一个帅气的 compose 函数支持传入多个函数呢?这样就变成了:工具

compose(d, c, b, a)

compose

咱们直接抄袭 underscore 的 compose 函数的实现:测试

function compose() {
    var args = arguments;
    var start = args.length - 1;
    return function() {
        var i = start;
        var result = args[start].apply(this, arguments);
        while (i--) result = args[i].call(this, result);
        return result;
    };
};

如今的 compose 函数已经能够支持多个函数了,然而有了这个又有什么用呢?fetch

在此以前,咱们先了解一个概念叫作 pointfree。

pointfree

pointfree 指的是函数无须说起将要操做的数据是什么样的。依然是以最初的需求为例:

// 需求:输入 'kevin',返回 'HELLO, KEVIN'。

// 非 pointfree,由于提到了数据:name
var greet = function(name) {
    return ('hello ' + name).toUpperCase();
}

// pointfree
// 先定义基本运算,这些能够封装起来复用
var toUpperCase = function(x) { return x.toUpperCase(); };
var hello = function(x) { return 'HELLO, ' + x; };

var greet = compose(hello, toUpperCase);
greet('kevin');

咱们再举个稍微复杂一点的例子,为了方便书写,咱们须要借助在《JavaScript专题之函数柯里化》中写到的 curry 函数:

// 需求:输入 'kevin daisy kelly',返回 'K.D.K'

// 非 pointfree,由于提到了数据:name
var initials = function (name) {
    return name.split(' ').map(compose(toUpperCase, head)).join('. ');
};

// pointfree
// 先定义基本运算
var split = curry(function(separator, str) { return str.split(separator) })
var head = function(str) { return str.slice(0, 1) }
var toUpperCase = function(str) { return str.toUpperCase() }
var join = curry(function(separator, arr) { return arr.join(separator) })
var map = curry(function(fn, arr) { return arr.map(fn) })

var initials = compose(join('.'), map(compose(toUpperCase, head)), split(' '));

initials("kevin daisy kelly");

从这个例子中咱们能够看到,利用柯里化(curry)和函数组合 (compose) 很是有助于实现 pointfree。

也许你会想,这种写法好麻烦呐,咱们还须要定义那么多的基础函数……但是若是有工具库已经帮你写好了呢?好比 ramda.js

// 使用 ramda.js
var initials = R.compose(R.join('.'), R.map(R.compose(R.toUpper, R.head)), R.split(' '));

并且你也会发现:

Pointfree 的本质就是使用一些通用的函数,组合出各类复杂运算。上层运算不要直接操做数据,而是经过底层函数去处理。即不使用所要处理的值,只合成运算过程。

那么使用 pointfree 模式究竟有什么好处呢?

pointfree 模式可以帮助咱们减小没必要要的命名,让代码保持简洁和通用,更符合语义,更容易复用,测试也变得垂手可得。

实战

这个例子来自于 Favoring Curry

假设咱们从服务器获取这样的数据:

var data = {
    result: "SUCCESS",
    tasks: [
        {id: 104, complete: false,            priority: "high",
                  dueDate: "2013-11-29",      username: "Scott",
                  title: "Do something",      created: "9/22/2013"},
        {id: 105, complete: false,            priority: "medium",
                  dueDate: "2013-11-22",      username: "Lena",
                  title: "Do something else", created: "9/22/2013"},
        {id: 107, complete: true,             priority: "high",
                  dueDate: "2013-11-22",      username: "Mike",
                  title: "Fix the foo",       created: "9/22/2013"},
        {id: 108, complete: false,            priority: "low",
                  dueDate: "2013-11-15",      username: "Punam",
                  title: "Adjust the bar",    created: "9/25/2013"},
        {id: 110, complete: false,            priority: "medium",
                  dueDate: "2013-11-15",      username: "Scott",
                  title: "Rename everything", created: "10/2/2013"},
        {id: 112, complete: true,             priority: "high",
                  dueDate: "2013-11-27",      username: "Lena",
                  title: "Alter all quuxes",  created: "10/5/2013"}
    ]
};

咱们须要写一个名为 getIncompleteTaskSummaries 的函数,接收一个 username 做为参数,从服务器获取数据,而后筛选出这个用户的未完成的任务的 ids、priorities、titles、和 dueDate 数据,而且按照日期升序排序。

以 Scott 为例,最终筛选出的数据为:

[
    {id: 110, title: "Rename everything", 
        dueDate: "2013-11-15", priority: "medium"},
    {id: 104, title: "Do something", 
        dueDate: "2013-11-29", priority: "high"}
]

普通的方式为:

// 初版 过程式编程
var fetchData = function() {
    // 模拟
    return Promise.resolve(data)
};

var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
     return fetchData()
         .then(function(data) {
             return data.tasks;
         })
         .then(function(tasks) {
             return tasks.filter(function(task) {
                 return task.username == membername
             })
         })
         .then(function(tasks) {
             return tasks.filter(function(task) {
                 return !task.complete
             })
         })
         .then(function(tasks) {
             return tasks.map(function(task) {
                 return {
                     id: task.id,
                     dueDate: task.dueDate,
                     title: task.title,
                     priority: task.priority
                 }
             })
         })
         .then(function(tasks) {
             return tasks.sort(function(first, second) {
                 var a = first.dueDate,
                     b = second.dueDate;
                 return a < b ? -1 : a > b ? 1 : 0;
             });
         })
         .then(function(task) {
             console.log(task)
         })
};

getIncompleteTaskSummaries('Scott')

若是使用 pointfree 模式:

// 第二版 pointfree 改写
var fetchData = function() {
    return Promise.resolve(data)
};

// 编写基本函数
var prop = curry(function(name, obj) {
    return obj[name];
});

var propEq = curry(function(name, val, obj) {
    return obj[name] === val;
});

var filter = curry(function(fn, arr) {
    return arr.filter(fn)
});

var map = curry(function(fn, arr) {
    return arr.map(fn)
});

var pick = curry(function(args, obj){
    var result = {};
    for (var i = 0; i < args.length; i++) {
        result[args[i]] = obj[args[i]]
    }
    return result;
});

var sortBy = curry(function(fn, arr) {
    return arr.sort(function(a, b){
        var a = fn(a),
            b = fn(b);
        return a < b ? -1 : a > b ? 1 : 0;
    })
});

var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
    return fetchData()
        .then(prop('tasks'))
        .then(filter(propEq('username', membername)))
        .then(filter(propEq('complete', false)))
        .then(map(pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])))
        .then(sortBy(prop('dueDate')))
        .then(console.log)
};

getIncompleteTaskSummaries('Scott')

若是直接使用 ramda.js,你能够省去编写基本函数:

// 第三版 使用 ramda.js
var fetchData = function() {
    return Promise.resolve(data)
};

var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
    return fetchData()
        .then(R.prop('tasks'))
        .then(R.filter(R.propEq('username', membername)))
        .then(R.filter(R.propEq('complete', false)))
        .then(R.map(R.pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])))
        .then(R.sortBy(R.prop('dueDate')))
        .then(console.log)
};

getIncompleteTaskSummaries('Scott')

固然了,利用 compose,你也能够这样写:

// 第四版 使用 compose
var fetchData = function() {
    return Promise.resolve(data)
};

var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
    return fetchData()
        .then(R.compose(
            console.log,
            R.sortBy(R.prop('dueDate')),
            R.map(R.pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])
            ),
            R.filter(R.propEq('complete', false)),
            R.filter(R.propEq('username', membername)),
            R.prop('tasks'),
        ))
};

getIncompleteTaskSummaries('Scott')

compose 是从右到左依此执行,固然你也能够写一个从左到右的版本,可是从右向左执行更加可以反映数学上的含义。

ramda.js 提供了一个 R.pipe 函数,能够作的从左到右,以上能够改写为:

// 第五版 使用 R.pipe
var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
    return fetchData()
        .then(R.pipe(
            ),
            R.prop('tasks'),
            R.filter(R.propEq('username', membername)),
            R.filter(R.propEq('complete', false)),
            R.map(R.pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])
            R.sortBy(R.prop('dueDate')),
            console.log,
        ))
};

专题系列

JavaScript专题系列目录地址:https://github.com/mqyqingfeng/Blog

JavaScript专题系列预计写二十篇左右,主要研究平常开发中一些功能点的实现,好比防抖、节流、去重、类型判断、拷贝、最值、扁平、柯里、递归、乱序、排序等,特色是研(chao)究(xi) underscore 和 jQuery 的实现方式。

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