fp->compose

yuxue 发布于2019-08-20 17:02 / 326人阅读

摘要：说明数据和操作解耦抽象化的功能函数组件更易复用和维护。说明一言以蔽之就是为每个参数返回一个函数。总结通过已有的函数进行组合最大程度的复用已有函数需要提前构思好抽象单元函数。

引言

在fp编程中,compose是一个重要应用场景,下面谈论一些个人理解。

const R=require("ramda");
const data=[{
    name:"gcy",
    sex:"male"
},{
    name:"ycg",
    sex:"female"
}]
const getName=R.compose(
    R.map(d => d.name),
    R.filter(d => d.sex=="male")
);

console.log(getName(data));

说明数据和操作解耦,抽象化的功能函数组件更易复用和维护。

上面filter做到了只接受谓词函数作为唯一约束,自由变量是如何被过滤,这涉及到curry,如下所示。

var _ = require("lodash");

const Rfilter=function (predicate) {
    return function (data) {
        return _.filter(data,predicate);
    }
}
console.log(Rfilter( d => d.name=="gcy")(data));

说明 curry一言以蔽之就是为每个参数返回一个函数。好处是可以依赖透明,无观察副作用,哈哈,其实所有fp纯函数都有这个特性,其次简化函数使用难度(相对来说,为curry而curry就得不偿失了)和方便compose。

const {comp,pipeline,partial,inc,filter,sort}=require("mori");
const todos=[{
    name:"g1",
    age:"20"
},{
    name:"g2",
    age:"21"
},{
    name:"g1",
    age:"22"
}];
const sortByname=partial(sort,(x,y) => x.name x.age>=21);
console.log(pipeline(todos,filterByAge,sortByname))

说明无论普通的compose,partial,还是curry可读性都不好,上面既具有组合性,同时管道式的阅读方式看起来顺畅,而不是自内向外,自右向左的函数式组合读法。

总结

通过已有的函数进行组合,最大程度的复用已有函数,需要提前构思好抽象单元函数。最近挺忙的,维护一后端写的代码A(){B()|C()},B(){C()},C(){D()}都是些全局函数，然后依赖一些全局变量,有极大的观察副作用,同时没有模块化,零件无组织的散落个各个文件中,典型的反例,感触颇深（＞﹏＜)。

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