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这篇“Ramda.js及传参实例分析”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Ramda.js及传参实例分析”文章吧。
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。
这样做有什么好处呢?
就是为了更好实现:柯里化。柯里化只需要参数一个一个的在后追加
var R = require('ramda'); R.map(square, [4, 8]) // 等同于 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 = [3, 5, 6]; R.filter(odd, data); // [3, 5] // 等同于 R.filter(odd)(data); // [3, 5] // 也可以延迟调用 const filter1 = R.filter(odd); // filter1 等待参数的传入 // 后续再传入 data const filter2 = filter1(data)
如果不借用 Ramda.js , 需要自行实现柯里化,就会显得麻烦:
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 非常强调:R.api(fn, data)
这样的范式;
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通过某个函数;
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)
Ramda 还有其它丰富的 api,也可以结合 compose/pipe 自定义特定功能函数,用这些方法来简化程序,让代码变成函数式风格;以上的例子都可在 jsrun.net/DTNKp/edit 可以在线运行测试。
以上就是关于“Ramda.js及传参实例分析”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注亿速云行业资讯频道。
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