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