JavaScript专题之函数组合

需求

我们需要写一个函数，输入 ‘kevin’，返回 ‘HELLO, KEVIN’。

尝试

var toUpperCase = function (x) {
  return x.toUpperCase();
};
var hello = function (x) {
  return 'HELLO, ' + x;
};

var greet = function (x) {
  return hello(toUpperCase(x));
};

greet('kevin');

还好我们只有两个步骤，首先小写转大写，然后拼接字符串。如果有更多的操作，greet 函数里就需要更多的嵌套，类似于 fn3(fn2(fn1(fn0(x))))。

优化

试想我们写个 compose 函数：

var compose = function (f, g) {
  return function (x) {
    return f(g(x));
  };
};

greet 函数就可以被优化为：

var greet = compose(hello, toUpperCase);
greet('kevin');

利用 compose 将两个函数组合成一个函数，让代码从右向左运行，而不是由内而外运行，可读性大大提升。这便是函数组合。

但是现在的 compose 函数也只是能支持两个参数，如果有更多的步骤呢？我们岂不是要这样做：

compose(d, compose(c, compose(b, a)));

为什么我们不写一个帅气的 compose 函数支持传入多个函数呢？这样就变成了：

compose(d, c, b, a);

compose

我们直接抄袭 underscore 的 compose 函数的实现：

function compose() {
  var args = arguments;
  var start = args.length - 1;
  return function () {
    var i = start;
    var result = args[start].apply(this, arguments);
    while (i--) result = args[i].call(this, result);
    return result;
  };
}

现在的 compose 函数已经可以支持多个函数了，然而有了这个又有什么用呢？

在此之前，我们先了解一个概念叫做 pointfree。

pointfree

pointfree 指的是函数无须提及将要操作的数据是什么样的。依然是以最初的需求为例：

// 需求：输入 'kevin'，返回 'HELLO, KEVIN'。

// 非 pointfree，因为提到了数据：name
var greet = function (name) {
  return ('hello ' + name).toUpperCase();
};

// pointfree
// 先定义基本运算，这些可以封装起来复用
var toUpperCase = function (x) {
  return x.toUpperCase();
};
var hello = function (x) {
  return 'HELLO, ' + x;
};

var greet = compose(hello, toUpperCase);
greet('kevin');

我们再举个稍微复杂一点的例子，为了方便书写，我们需要借助在《JavaScript专题之函数柯里化》中写到的 curry 函数：

// 需求：输入 'kevin daisy kelly'，返回 'K.D.K'

// 非 pointfree，因为提到了数据：name
var initials = function (name) {
  return name.split(' ').map(compose(toUpperCase, head)).join('. ');
};

// pointfree
// 先定义基本运算
var split = curry(function (separator, str) {
  return str.split(separator);
});
var head = function (str) {
  return str.slice(0, 1);
};
var toUpperCase = function (str) {
  return str.toUpperCase();
};
var join = curry(function (separator, arr) {
  return arr.join(separator);
});
var map = curry(function (fn, arr) {
  return arr.map(fn);
});

var initials = compose(join('.'), map(compose(toUpperCase, head)), split(' '));

initials('kevin daisy kelly');

从这个例子中我们可以看到，利用柯里化（curry）和函数组合 (compose) 非常有助于实现 pointfree。

也许你会想，这种写法好麻烦呐，我们还需要定义那么多的基础函数……可是如果有工具库已经帮你写好了呢？比如 ramda.js：

// 使用 ramda.js
var initials = R.compose(R.join('.'), R.map(R.compose(R.toUpper, R.head)), R.split(' '));

而且你也会发现：

Pointfree 的本质就是使用一些通用的函数，组合出各种复杂运算。上层运算不要直接操作数据，而是通过底层函数去处理。即不使用所要处理的值，只合成运算过程。

那么使用 pointfree 模式究竟有什么好处呢？

pointfree 模式能够帮助我们减少不必要的命名，让代码保持简洁和通用，更符合语义，更容易复用，测试也变得轻而易举。

实战

这个例子来自于 Favoring Curry：

假设我们从服务器获取这样的数据：

var data = {
  result: 'SUCCESS',
  tasks: [
    {
      id: 104,
      complete: false,
      priority: 'high',
      dueDate: '2013-11-29',
      username: 'Scott',
      title: 'Do something',
      created: '9/22/2013',
    },
    {
      id: 105,
      complete: false,
      priority: 'medium',
      dueDate: '2013-11-22',
      username: 'Lena',
      title: 'Do something else',
      created: '9/22/2013',
    },
    {
      id: 107,
      complete: true,
      priority: 'high',
      dueDate: '2013-11-22',
      username: 'Mike',
      title: 'Fix the foo',
      created: '9/22/2013',
    },
    {
      id: 108,
      complete: false,
      priority: 'low',
      dueDate: '2013-11-15',
      username: 'Punam',
      title: 'Adjust the bar',
      created: '9/25/2013',
    },
    {
      id: 110,
      complete: false,
      priority: 'medium',
      dueDate: '2013-11-15',
      username: 'Scott',
      title: 'Rename everything',
      created: '10/2/2013',
    },
    {
      id: 112,
      complete: true,
      priority: 'high',
      dueDate: '2013-11-27',
      username: 'Lena',
      title: 'Alter all quuxes',
      created: '10/5/2013',
    },
  ],
};

我们需要写一个名为 getIncompleteTaskSummaries 的函数，接收一个 username 作为参数，从服务器获取数据，然后筛选出这个用户的未完成的任务的 ids、priorities、titles、和 dueDate 数据，并且按照日期升序排序。

以 Scott 为例，最终筛选出的数据为：

[
  { id: 110, title: 'Rename everything', dueDate: '2013-11-15', priority: 'medium' },
  { id: 104, title: 'Do something', dueDate: '2013-11-29', priority: 'high' },
];

普通的方式为：

// 第一版 过程式编程
var fetchData = function () {
  // 模拟
  return Promise.resolve(data);
};

var getIncompleteTaskSummaries = function (membername) {
  return fetchData()
    .then(function (data) {
      return data.tasks;
    })
    .then(function (tasks) {
      return tasks.filter(function (task) {
        return task.username == membername;
      });
    })
    .then(function (tasks) {
      return tasks.filter(function (task) {
        return !task.complete;
      });
    })
    .then(function (tasks) {
      return tasks.map(function (task) {
        return {
          id: task.id,
          dueDate: task.dueDate,
          title: task.title,
          priority: task.priority,
        };
      });
    })
    .then(function (tasks) {
      return tasks.sort(function (first, second) {
        var a = first.dueDate,
          b = second.dueDate;
        return a < b ? -1 : a > b ? 1 : 0;
      });
    })
    .then(function (task) {
      console.log(task);
    });
};

getIncompleteTaskSummaries('Scott');

如果使用 pointfree 模式：

// 第二版 pointfree 改写
var fetchData = function () {
  return Promise.resolve(data);
};

// 编写基本函数
var prop = curry(function (name, obj) {
  return obj[name];
});

var propEq = curry(function (name, val, obj) {
  return obj[name] === val;
});

var filter = curry(function (fn, arr) {
  return arr.filter(fn);
});

var map = curry(function (fn, arr) {
  return arr.map(fn);
});

var pick = curry(function (args, obj) {
  var result = {};
  for (var i = 0; i < args.length; i++) {
    result[args[i]] = obj[args[i]];
  }
  return result;
});

var sortBy = curry(function (fn, arr) {
  return arr.sort(function (a, b) {
    var a = fn(a),
      b = fn(b);
    return a < b ? -1 : a > b ? 1 : 0;
  });
});

var getIncompleteTaskSummaries = function (membername) {
  return fetchData()
    .then(prop('tasks'))
    .then(filter(propEq('username', membername)))
    .then(filter(propEq('complete', false)))
    .then(map(pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])))
    .then(sortBy(prop('dueDate')))
    .then(console.log);
};

getIncompleteTaskSummaries('Scott');

如果直接使用 ramda.js，你可以省去编写基本函数:

// 第三版 使用 ramda.js
var fetchData = function () {
  return Promise.resolve(data);
};

var getIncompleteTaskSummaries = function (membername) {
  return fetchData()
    .then(R.prop('tasks'))
    .then(R.filter(R.propEq('username', membername)))
    .then(R.filter(R.propEq('complete', false)))
    .then(R.map(R.pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])))
    .then(R.sortBy(R.prop('dueDate')))
    .then(console.log);
};

getIncompleteTaskSummaries('Scott');

当然了，利用 compose，你也可以这样写：

// 第四版 使用 compose
var fetchData = function () {
  return Promise.resolve(data);
};

var getIncompleteTaskSummaries = function (membername) {
  return fetchData().then(
    R.compose(
      console.log,
      R.sortBy(R.prop('dueDate')),
      R.map(R.pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])),
      R.filter(R.propEq('complete', false)),
      R.filter(R.propEq('username', membername)),
      R.prop('tasks')
    )
  );
};

getIncompleteTaskSummaries('Scott');

compose 是从右到左依此执行，当然你也可以写一个从左到右的版本，但是从右向左执行更加能够反映数学上的含义。

ramda.js 提供了一个 R.pipe 函数，可以做的从左到右，以上可以改写为：

// 第五版 使用 R.pipe
var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
    return fetchData()
        .then(R.pipe(
            ),
            R.prop('tasks'),
            R.filter(R.propEq('username', membername)),
            R.filter(R.propEq('complete', false)),
            R.map(R.pick(['id', 'dueDate', 'title', 'priority'])
            R.sortBy(R.prop('dueDate')),
            console.log,
        ))
};

专题系列

JavaScript专题系列目录地址：https://github.com/mqyqingfeng/Blog。

JavaScript专题系列预计写二十篇左右，主要研究日常开发中一些功能点的实现，比如防抖、节流、去重、类型判断、拷贝、最值、扁平、柯里、递归、乱序、排序等，特点是研(chao)究(xi) underscore 和 jQuery 的实现方式。

如果有错误或者不严谨的地方，请务必给予指正，十分感谢。如果喜欢或者有所启发，欢迎 star，对作者也是一种鼓励。