Question

2<c<5

我开始写跟踪2认为跟踪不起作用，因为“如何挖掘可能知道n或x的任何东西？”。

但是跟踪确实有效，我不明白它如何能够“注入”来自流量的x进入点击呼叫。任何解释将不胜感激：）

Answer 1

Silver Spoon评估

我们首先要跟踪

的评估

addSquare(3, 1) // ...

好的，这里是

= flow([add, trace('after add'), square]) (3, 1)
        add(3,1)
        4
             trace('after add') (4)
             tap(x => console.log(`== ${ 'after add' }:  ${ x }`)) (4)
             curry((interceptor, n) => { interceptor(n); return n; }) (x => console.log(`== ${ 'after add' }:  ${ x }`)) (4)
             (x => console.log(`== ${ 'after add' }:  ${ x }`)) (4); return 4;
             console.log(`== ${ 'after add' }:  ${ 4 }`); return 4;
~log effect~ "== after add: 4"; return 4
             4
                                 square(4)
                                 4 * 4
                                 16
= 16

所以基本＆＃34;技巧＆＃34;你很难看到trace('after add')返回一个等待最后一个参数的函数。这是因为trace是一个双参数函数 curried 。

<强>无用

我无法表达flow函数的无用和误解

function flow(funcs) {
  const length = funcs ? funcs.length : 0
  let index = length
  while (index--) {
    if (typeof funcs[index] != 'function') {
      throw new TypeError('Expected a function')
    }
  }
  return function(...args) {
    let index = 0
    let result = length ? funcs[index].apply(this, args) : args[0]
    while (++index < length) {
      result = funcs[index].call(this, result)
    }
    return result
  }
}

当然，＆＃34;工作＆＃34; 因为它被描述起作用，但它允许你创建可怕的，脆弱的代码。

循环通过所有提供的函数来键入检查它们
再次循环所有提供的功能以应用它们
由于某种原因，允许第一个功能（以及仅第一个功能）具有接受1个或更多参数的特殊行为传入
所有非首发函数最多只接受1个参数
如果使用空流，则除了第一个输入参数之外的所有参数都将被丢弃

非常奇怪的f＆＃39;合同，如果你问我。你应该问：

我们为什么要循环两次？
为什么第一个函数会出现特殊异常？
我以牺牲这种复杂性为代价获得了什么？

经典功能组合

两个函数f和g的组合 - 允许数据看似从状态A直接传送到状态C。当然，状态B仍然在幕后发生，但事实上我们可以从认知负荷中消除这一点是一个巨大的礼物。

因为

，构图和曲线一起玩得很好

函数组合最适合一元（单参数）函数
curried函数接受每个应用程序1个参数

让我们现在重写您的代码

＆＃13;

const add = a => b => a + b

const square = n => n * n;

const comp = f => g => x => f(g(x))

const comp2 = comp (comp) (comp)

const addSquare = comp2 (square) (add)

console.log(addSquare(3)(1)) // 16

＆＃13;

＆＃34;嘿，你欺骗了我！ comp2根本不容易理解！＆＃34; - 我很抱歉。但这是因为这个功能从一开始就注定失败了。为什么？

因为组合最适合一元功能！我们尝试使用一元函数add编写二进制函数square。

为了更好地说明经典构图及其简单性，让我们使用一元函数来查看序列。

＆＃13;

const mult = x => y => x * y

const square = n => n * n;

const tap = f => x => (f(x), x)

const trace = str => tap (x => console.log(`== ${str}: ${x}`))

const flow = ([f,...fs]) => x =>
  f === undefined ? x : flow (fs) (f(x))

const tripleSquare = flow([mult(3), trace('triple'), square])

console.log(tripleSquare(2))
// == "triple: 6"
// => 36

＆＃13;

哦，顺便说一句，我们也用一行代码重新实现了flow。

再次被逮捕

好的，所以您可能已经注意到3和2参数是在不同的地方传递的。你会认为你再次被骗了。

const tripleSquare = flow([mult(3), trace('triple'), square])

console.log(tripleSquare(2)) //=> 36

但事实是：只要在函数组合中引入单个非一元函数，您就可以重构代码。可读性立即急剧下降。如果它会损害可读性，那么试图保持代码无点是毫无意义的。

让我们说我们必须保留原始addSquare函数的两个参数......看起来会是什么样？

＆＃13;

const add = x => y => x + y

const square = n => n * n;

const tap = f => x => (f(x), x)

const trace = str => tap (x => console.log(`== ${str}: ${x}`))

const flow = ([f,...fs]) => x =>
  f === undefined ? x : flow (fs) (f(x))

const addSquare = (x,y) => flow([add(x), trace('add'), square]) (y)

console.log(addSquare(3,1))
// == "add: 4"
// => 16

＆＃13;

好的，所以我们必须将addSquare定义为此

const addSquare = (x,y) => flow([add(x), trace('add'), square]) (y)

它当然不像lodash版本那样聪明，但是显式如何组合这些术语并且实际上是零复杂性。

事实上，这里的7行代码实现了整个程序，而不是单独实现lodash flow函数。

大惊小怪，为什么

您计划中的所有内容都是权衡。我不愿意看到初学者在应该简单的事情上挣扎。与使这些事情变得如此复杂的图书馆合作非常令人沮丧 - 甚至不让我开始使用Lodash的curry实施（包括 复杂createWrap）

我的2美分：如果你刚刚开始使用这些东西，那么图书馆就是一把大锤。他们有自己做出的每一个选择的理由，但要知道每个人都需要权衡利弊。所有这些复杂性并非完全没有根据，但作为初学者，你并不需要关注它。切断基本功能并从那里开始工作。

<强>咖喱

自从我提到curry以来，这里有3行代码几乎取代了Lodash咖喱的任何实际用途。

如果您之后将这些用于更复杂的咖喱实施交易，请确保您知道自己从交易中获得了什么 - 否则您只需承担更多的开销而几乎没有收益。

// for binary (2-arity) functions const curry2 = f => x => y => f(x,y) // for ternary (3-arity) functions const curry3 = f => x => y => z => f(x,y,z) // for arbitrary arity const partial = (f, ...xs) => (...ys) => f(...xs, ...ys)

两种类型的功能组合

我还应该提一点：经典功能组合应用从右到左的功能。因为有些人发现难以阅读/推理，所以像flow和pipe这样的从左到右的函数作曲家出现在流行的库中

从左到右的作曲家，flow，恰如其分地命名，因为当你尝试追踪时，你的眼睛会以意大利面形状流动通过程序移动的数据。（LOL）

从右到左作曲家，composer，会让你觉得自己最初是在倒退，但经过一些练习，它开始感觉很自然。它不会受到意大利面形状数据追踪的影响。

如何使用Lodash流程了解咖喱和功能组成？

1 个答案: