【译】为何使用 Ramda

对Ramda的两种态度

当Buzzdecafe（Ramda库的主要贡献者）最近将Ramda介绍给世界时，有两种大相径庭的反应。那些习惯了函数式技术的人——不管是用JavaScript或其余语言——大多会回答“酷”。他们可能对此感到兴奋，或者只是随便地注意到另外一个潜在的工具，但他们理解它的用途。

第二种反应是：“哈？”

对于那些不习惯于函数式编程的人来讲，ramda彷佛毫无用处。它的大部分主要功能已经被诸如Underscore和lodash之类的库所实现了。

这些人是对的。若是你想用你一直使用的命令式和面向对象风格来编写代码，Ramda没有更多的功能提供给你。

然而，它确实提供了一种不一样的编码风格，这种风格在纯函数式编程语言中被认为是理所固然的：Ramda经过函数组合的方式使构建复杂逻辑变得简单。请注意，任何具备compose函数的库都容许您进行函数组合；但Ramda真正的要点是：“使其简单化”。

Ramda是如何运做

让咱们看看Ramda是如何运做的。

Web框架老是拿“todolist”当作事例，所以咱们也用它作事例：想象这样一个场景，筛选todolist以删除全部已完成的项。

使用内置的数组原型方法，咱们能够这样作：

// Plain JS
var incompleteTasks = tasks.filter(function(task) {
    return !task.complete;
});
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使用LoDash，会简单一点：

// Lo-Dash
var incompleteTasks = _.filter(tasks, {complete: false});

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上面两种状况，咱们都会获得一个通过过滤的任务列表。

如今使用Ramda，咱们能够这样作：

var incomplete = R.filter(R.where({complete: false});

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注意到什么东西不见了吗？任务列表tasks没有了。这个ramda代码只是给了咱们一个函数。

为了获得结果，咱们仍然须要用任务列表tasks来调用它。

var incompleteTasks = incomplete(tasks);
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这就是重点所在。

由于咱们如今有了一个函数，咱们能够很容易地将它与其余函数结合起来，而后再对数据进行操做。假设咱们有一个函数groupbyuser，它按用户对todo项进行分组。而后咱们能够简单地建立一个新的函数：

var activeByUser = R.compose(groupByUser, incomplete);
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上面代码实现了选择未完成的任务并按用户分组。

若是不使用Ramda的compose，而是本身手动实现函数组合，则须要写一个这样的函数：

// (if created by hand)
var activeByUser = function(tasks) {
    return groupByUser(incomplete(tasks));
};
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使用Ramda的好处就是不用每次手动实现函数组合。组合是函数式编程的关键技术之一。让咱们多考虑一些状况。若是咱们须要按截止日期对每一个用户的todolist进行排序呢？

var sortUserTasks = R.compose(R.map(R.sortBy(R.prop("dueDate"))), activeByUser);
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把全部函数合并一个函数？

观察力强的读者可能已经注意到咱们能够将上述全部内容合并起来。既然咱们的compose函数容许两个以上的参数，为何不在一个步骤中完成全部这些工做呢？

var sortUserTasks = R.compose(
    R.mapObj(R.sortBy(R.prop('dueDate'))),
    groupByUser,
    R.filter(R.where({complete: false})
);
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若是您没有其余地方调用函数activebyuser和incomplete，这样写多是合理的。可是，它也会使调试变得更困难，而且不会增长代码的可读性。

事实上，我认为咱们不该该把全部函数合并成一个函数。应该拆分可重用的部分。若是咱们这样作，可能会更好：

var sortByDateDescend = R.compose(R.reverse, sortByDate);
var sortUserTasks = R.compose(R.mapObj(sortByDateDescend), activeByUser);
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若是咱们肯定咱们只想先按最近的日期排序，那么咱们能够只单独保留SortByDatedDescend函数。若是业务有按升序或降序对数据进行排序两种需求，应该保留sortByDate和sortByDateDescend函数都在，方便后续的组合。

数据哪里去了？

咱们这回尚未处理数据。这是怎么回事？没有数据的数据处理只是过程。耐心写，当您使用函数式编程时，您所获得的只是组成管道的函数。一个函数向下一个函数提供数据，下一个函数向下下个函数提供数据，依此类推，直到须要的结果从末尾流出。

到目前为止，咱们已经构建了如下函数：

incomplete: [Task] -> [Task]
sortByDate: [Task] -> [Task]
sortByDateDescend: [Task] -> [Task]
activeByUser: [Task] -> {String: [Task]}
sortUserTasks: {String: [Task]} -> {String: [Task]}
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咱们已经使用前面的函数来构建sortUserTasks，也能够单独使用这些函数。这里面的activeByUser函数，其中的groupByUser函数，我尚未实现。咱们要怎样编写它呢？

如下是groupByUser函数的实现：

var groupByUser = R.partition(R.prop('username'));
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再等等，看看Ramda还有更多方法

从任务列表中选择前五个元素，咱们可使用ramda的take函数，咱们能够这样作：

var topFiveUserTasks = R.compose(R.mapObj(R.take(5)), sortUserTasks);
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咱们只须要返回的对象中属性的子集，好比标题和截止日期。在这个数据结构中，用户名显然是多余的，咱们不想传递给其余系统。

咱们可使用Ramda的相似于SQL select函数的方法来实现这一点，该函数被称为project：

var importantFields = R.project(['title', 'dueDate']);
var topDataAllUsers = R.compose(R.mapObj(importantFields), topFiveUserTasks);
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如今，咱们的todolist应用程序中，可能有下面这些函数：

var incomplete = R.filter(R.where({complete: false}));
var sortByDate = R.sortBy(R.prop('dueDate'));
var sortByDateDescend = R.compose(R.reverse, sortByDate);
var importantFields = R.project(['title', 'dueDate']);
var groupByUser = R.partition(R.prop('username'));
var activeByUser = R.compose(groupByUser, incomplete);
var topDataAllUsers = R.compose(R.mapObj(R.compose(importantFields, 
    R.take(5), sortByDateDescend)), activeByUser);
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一直在说函数？数据呢？

如今是将数据传递到函数中的时候了。这些函数都接受相同类型的数据，即一个todo项数组。咱们没有具体描述这些项目的结构，但咱们知道它们必须至少具备如下属性：

complete: Boolean

dueDate: String, formatted YYYY-MM-DD

title: String

userName: String

因此，若是咱们有一个任务数组，咱们如何使用它？以下：

var results = topDataAllUsers(tasks);
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使用起来就是这么简单。 结果是一个对象，以下：

{
    Michael: [
        {dueDate: '2014-06-22', title: 'Integrate types with main code'},
        {dueDate: '2014-06-15', title: 'Finish algebraic types'},
        {dueDate: '2014-06-06', title: 'Types infrastucture'},
        {dueDate: '2014-05-24', title: 'Separating generators'},
        {dueDate: '2014-05-17', title: 'Add modulo function'}
    ],
    Richard: [
        {dueDate: '2014-06-22', title: 'API documentation'},
        {dueDate: '2014-06-15', title: 'Overview documentation'}
    ],
    Scott: [
        {dueDate: '2014-06-22', title: 'Complete build system'},
        {dueDate: '2014-06-15', title: 'Determine versioning scheme'},
        {dueDate: '2014-06-09', title: 'Add `mapObj`'},
        {dueDate: '2014-06-05', title: 'Fix `and`/`or`/`not`'},
        {dueDate: '2014-06-01', title: 'Fold algebra branch back in'}
    ]
}
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一样，咱们也能够将任务数组传递给incomplete函数，获得一个筛选后的列表：

var incompleteTasks = incomplete(tasks);
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结果以下：

[
    {
        username: 'Scott',
        title: 'Add `mapObj`',
        dueDate: '2014-06-09',
        complete: false,
        effort: 'low',
        priority: 'medium'
    }, {
        username: 'Michael',
        title: 'Finish algebraic types',
        dueDate: '2014-06-15',
        complete: false,
        effort: 'high',
        priority: 'high'
    } /*, ... */
]
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固然，您也能够将任务数组传递给sortbydate、sortbydatedescend、importantfields、byuser或activebyuser。由于这些都在相似的类型上运行——任务数组——咱们能够经过简单的组合构建一个大型的工具集合。

新需求

如今又有了一个新需求，咱们的项目又要支持一个新特性，为特定用户筛选任务列表。拥有同上面相同的筛选，排序等功能。

var gloss = R.compose(importantFields, R.take(5), sortByDateDescend);
var topData = R.compose(gloss, incomplete);
var topDataAllUsers = R.compose(R.mapObj(gloss), activeByUser);
var byUser = R.use(R.filter).over(R.propEq("username"));
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下面是使用方式：

var results = topData(byUser('Scott', tasks));
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我不想使用函数合并，只操做数据，能够吗？

能够，如：

var incomplete = R.filter(R.where({complete: false}));
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咱们不先获得复合函数，再操做，而是直接获得数据结果：

var incompleteTasks = R.filter(R.where({complete: false}), tasks);
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全部其余主要函数也是如此：只需在调用结束时添加一个tasks参数，就能够返回数据。

刚刚发生了什么？

Ramda的一个主要特性。就是全部函数都是自动柯里化的。这意味着，若是您没有提供函数指望的全部参数，将返回一个新的函数，此函数缓存了已经传递的参数，指望剩余的参数。上面的代码中，就是使用了柯里化这一特性，好比R.filter期待两个参数，咱们只传递给它一个，那么它就返回一个新函数，指望再传递给新函数一个参数，才执行获得筛选出的最终数据。

自动柯里化特性，加上Ramda这种函数优先，数据最后的API设计风格，使Ramda很是适合编写函数式编程风格。

使用Ramda

node环境使用npm安装：

npm install ramda
var R = require('ramda')
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浏览器环境：

<script src="path/to/yourCopyOf/ramda.js"></script>
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或

<script src="path/to/yourCopyOf/ramda.min.js"></script>
复制代码

或使用一些CDN连接。

英文原文地址：fr.umio.us/why-ramda/