Java分布式架构设计与开发实战2022全新版【某课附资料】

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万物皆可柯里化的 Ramda.js
我们前段时间写过好几篇关于 RxJS 的文章,RxJS api 操作符了解起来的确比拟复杂,RxJS 是函数式编程中的 lodash 库,它消弭了“时序”而带来的搅扰,它中心思想是:函数式 + 响应式。
本篇, 要讲的不是 RxJS,而是另外一个函数式编程库 Ramda.js ,它同样也能够与 loadsh 比照了解,不过它的设计思绪又不同了,它最大的特性是:一切函数都能够柯里化传参!以此来践行函数式编程思想。
往下看,后面我们就能明白:Ramda 一切 Api 都能柯里化的意义所在。
Function first,Data last
在 lodash 中,我们是这样写的,
var square = n => n * n;
_.map([4, 8], square)
参数在前,执行函数在后。
而在 Ramda 中,强调:函数在前,参数在后。
这样做有什么益处呢?
就是为了更好完成:柯里化。柯里化只需求参数一个一个的在后追加
var R = require('ramda');
R.map(square, [4, 8])
// 同等于
var R = require('ramda');
R.map(square)([4, 8])
再举个栗子:
var R = require('ramda');
const odd = x => x%2 === 1
const data = https://www.it610.com/article/[3, 5, 6];
R.filter(odd, data); // [3, 5]
// 同等于
R.filter(odd)(data); // [3, 5]
// 也能够延迟调用
const filter1 = R.filter(odd);
// filter1 等候参数的传入
// 后续再传入 data
const filter2 = filter1(data)
假如不借用 Ramda.js , 需求自行完成柯里化,就会显得费事:
const _curry = f => a => b => f(a, b)
const odd = x => x%2 === 1
const _filter = _curry( (fn, arr) => arr.filter(fn) );
_filter(odd)([3,5,6]) // [3, 5]
Ramda 十分强调:R.api(fn, data) 这样的范式;
API
来看看 Ramda 有哪些神奇的、好用的、常用的 API~
map
map 让每个成员依次执行经过某个函数;
const double = x => x * 2;
R.map(double, [1, 2, 3]); //=> [2, 4, 6]
R.map(double, {x: 1, y: 2, z: 3}); //=> {x: 2, y: 4, z: 6}
filter
用于过滤;
const isEven = n => n % 2 === 0;
R.filter(isEven, [1, 2, 3, 4]); //=> [2, 4]
R.filter(isEven, {a: 1, b: 2, c: 3, d: 4}); //=> {b: 2, d: 4}
add
求和;
R.add(2, 3); //=> 5
R.add(7)(10); //=> 17
multiply
求积;
R.multiply(2)(5) // 10
compose
函数组合,从右到左;
R.compose(Math.abs, R.add(1), R.multiply(2))(-4)
// |-4*2 + 1|,等于 7
pipe
函数组合,从左到右;
var negative = x => -1 * x;
var increaseOne = x => x + 1;
var f = R.pipe(Math.pow, negative, increaseOne)(3,4);
// -(3^4) + 1 ,等于 -80
curry
将多个参数转换为单个参数
const addFourNumbers = (a, b, c, d) => a + b + c + d;
const curriedAddFourNumbers = R.curry(addFourNumbers);
curriedAddFourNumbers(1, 2)(3)(4)
【Java分布式架构设计与开发实战2022全新版【某课附资料】】Ramda 还有其它丰厚的 api,也能够分离 compose/pipe 自定义特定功用函数,用这些办法来简化程序,让代码变成函数式作风;

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