مساعد المكرّر غير المتزامن في جافاسكريبت: Partition - تقسيم التدفقات غير المتزامنة لمعالجة البيانات بكفاءة

في تطوير جافاسكريبت الحديث، تعد البرمجة غير المتزامنة أمرًا بالغ الأهمية، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو العمليات المرتبطة بالإدخال/الإخراج. توفر المكرّرات والمولدات غير المتزامنة آلية قوية للتعامل مع تدفقات البيانات غير المتزامنة. يسمح المساعد `partition`، وهو أداة لا تقدر بثمن في ترسانة المكرّر غير المتزامن، بتقسيم تدفق غير متزامن واحد إلى تدفقات متعددة بناءً على دالة شرطية. وهذا يتيح معالجة فعّالة وموجهة لعناصر البيانات داخل تطبيقك.

فهم المكرّرات والمولدات غير المتزامنة

قبل الخوض في تفاصيل المساعد `partition`، لنسترجع بإيجاز المكرّرات والمولدات غير المتزامنة. المكرّر غير المتزامن هو كائن يلتزم ببروتوكول المكرّر غير المتزامن، مما يعني أنه يحتوي على دالة `next()` تعيد وعدًا (promise) يتم حله إلى كائن له خاصيتا `value` و `done`. أما المولد غير المتزامن فهو دالة تعيد مكرّرًا غير متزامن. يتيح لك هذا إنتاج سلسلة من القيم بشكل غير متزامن، مع إعادة التحكم إلى حلقة الأحداث (event loop) بين كل قيمة.

على سبيل المثال، لنأخذ مولدًا غير متزامن يجلب البيانات من واجهة برمجة تطبيقات بعيدة على شكل دفعات:

async function* fetchData(url, chunkSize) {
  let offset = 0;
  while (true) {
    const response = await fetch(`${url}?offset=${offset}&limit=${chunkSize}`);
    const data = await response.json();

    if (data.length === 0) {
      return;
    }

    for (const item of data) {
      yield item;
    }

    offset += chunkSize;
  }
}

يجلب هذا المولد البيانات على شكل دفعات بحجم `chunkSize` من `url` المحدد حتى لا تتوفر المزيد من البيانات. كل `yield` تعلق تنفيذ المولد، مما يسمح للعمليات غير المتزامنة الأخرى بالاستمرار.

تقديم المساعد `partition`

يأخذ المساعد `partition` كائنًا قابلاً للتكرار غير متزامن (مثل المولد غير المتزامن أعلاه) ودالة شرطية كمدخلات. ويعيد كائنين جديدين قابلين للتكرار غير متزامنين. الكائن الأول ينتج جميع العناصر من التدفق الأصلي التي تعيد الدالة الشرطية قيمة صحيحة (truthy) لها. أما الكائن الثاني فينتج جميع العناصر التي تعيد الدالة الشرطية قيمة خاطئة (falsy) لها.

لا يقوم المساعد `partition` بتعديل الكائن الأصلي القابل للتكرار غير المتزامن. بل يقوم فقط بإنشاء كائنين جديدين يستهلكان منه بشكل انتقائي.

إليك مثال توضيحي يوضح كيفية عمل `partition`:

async function* generateNumbers(count) {
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    yield i;
  }
}

async function main() {
  const numbers = generateNumbers(10);
  const [evenNumbers, oddNumbers] = partition(numbers, (n) => n % 2 === 0);

  console.log("Even numbers:", await toArray(evenNumbers));
  console.log("Odd numbers:", await toArray(oddNumbers));
}

// Helper function to collect async iterable into an array
async function toArray(asyncIterable) {
    const result = [];
    for await (const item of asyncIterable) {
        result.push(item);
    }
    return result;
}

// Simplified partition implementation (for demonstration purposes)
async function partition(asyncIterable, predicate) {
    const positive = [];
    const negative = [];

    for await (const item of asyncIterable) {
        if (await predicate(item)) {
            positive.push(item);
        } else {
            negative.push(item);
        }
    }

    return [positive, negative];
}

main();

ملاحظة: إن تنفيذ `partition` المقدم مبسط إلى حد كبير وغير مناسب للاستخدام في بيئة الإنتاج نظرًا لأنه يخزن جميع العناصر مؤقتًا في مصفوفات قبل إعادتها. التنفيذات الحقيقية تقوم ببث البيانات باستخدام المولدات غير المتزامنة.

هذه النسخة المبسطة للتوضيح المفاهيمي فقط. التنفيذ الحقيقي يحتاج إلى إنتاج المكرّرين غير المتزامنين كتدفقات بحد ذاتها، حتى لا يتم تحميل جميع البيانات في الذاكرة مسبقًا.

تنفيذ `partition` أكثر واقعية (يعتمد على التدفق)

إليك تنفيذ أكثر قوة لـ `partition` يستخدم المولدات غير المتزامنة لتجنب تخزين جميع البيانات في الذاكرة، مما يتيح تدفقًا فعالًا للبيانات:

async function partition(asyncIterable, predicate) {
  async function* positiveStream() {
    for await (const item of asyncIterable) {
      if (await predicate(item)) {
        yield item;
      }
    }
  }

  async function* negativeStream() {
    for await (const item of asyncIterable) {
      if (!(await predicate(item))) {
        yield item;
      }
    }
  }

  return [positiveStream(), negativeStream()];
}

ينشئ هذا التنفيذ دالتين مولدتين غير متزامنتين، `positiveStream` و `negativeStream`. يكرر كل مولد عبر `asyncIterable` الأصلي وينتج العناصر بناءً على نتيجة الدالة `predicate`. هذا يضمن معالجة البيانات عند الطلب، مما يمنع التحميل الزائد للذاكرة ويتيح تدفقًا فعالاً للبيانات.

حالات استخدام `partition`

يتميز المساعد `partition` بتعدد استخداماته ويمكن تطبيقه في سيناريوهات مختلفة. إليك بعض الأمثلة:

1. تصفية البيانات بناءً على النوع أو الخاصية

تخيل أن لديك تدفقًا غير متزامن من كائنات JSON تمثل أنواعًا مختلفة من الأحداث (مثل تسجيل دخول المستخدم، تقديم طلب، سجلات الأخطاء). يمكنك استخدام `partition` لفصل هذه الأحداث إلى تدفقات مختلفة للمعالجة الموجهة:

async function* generateEvents() {
  yield { type: "user_login", userId: 123, timestamp: Date.now() };
  yield { type: "order_placed", orderId: 456, amount: 100 };
  yield { type: "error_log", message: "Failed to connect to database", timestamp: Date.now() };
  yield { type: "user_login", userId: 789, timestamp: Date.now() };
}

async function main() {
  const events = generateEvents();
  const [userLogins, otherEvents] = partition(events, (event) => event.type === "user_login");

  console.log("User logins:", await toArray(userLogins));
  console.log("Other events:", await toArray(otherEvents));
}

2. توجيه الرسائل في طابور الرسائل

في نظام طابور الرسائل، قد ترغب في توجيه الرسائل إلى مستهلكين مختلفين بناءً على محتواها. يمكن استخدام المساعد `partition` لتقسيم تدفق الرسائل الواردة إلى تدفقات متعددة، كل منها موجه إلى مجموعة مستهلكين محددة. على سبيل المثال، يمكن توجيه الرسائل المتعلقة بالمعاملات المالية إلى خدمة معالجة مالية، بينما يمكن توجيه الرسائل المتعلقة بنشاط المستخدم إلى خدمة تحليلية.

3. التحقق من صحة البيانات ومعالجة الأخطاء

عند معالجة تدفق من البيانات، يمكنك استخدام `partition` لفصل السجلات الصالحة وغير الصالحة. يمكن بعد ذلك معالجة السجلات غير الصالحة بشكل منفصل لتسجيل الأخطاء أو تصحيحها أو رفضها.

async function* generateData() {
  yield { id: 1, name: "Alice", age: 30 };
  yield { id: 2, name: "Bob", age: -5 }; // Invalid age
  yield { id: 3, name: "Charlie", age: 25 };
}

async function main() {
  const data = generateData();
  const [validRecords, invalidRecords] = partition(data, (record) => record.age >= 0);

  console.log("Valid records:", await toArray(validRecords));
  console.log("Invalid records:", await toArray(invalidRecords));
}

4. التدويل (i18n) والتعريب (l10n)

تخيل أن لديك نظامًا يقدم محتوى بلغات متعددة. باستخدام `partition`، يمكنك تصفية المحتوى بناءً على اللغة المخصصة لمناطق أو مجموعات مستخدمين مختلفة. على سبيل المثال، يمكنك تقسيم تدفق المقالات لفصل المقالات باللغة الإنجليزية لأمريكا الشمالية والمملكة المتحدة عن المقالات باللغة الإسبانية لأمريكا اللاتينية وإسبانيا. وهذا يسهل تجربة مستخدم أكثر تخصيصًا وأهمية لجمهور عالمي.

مثال: فصل تذاكر دعم العملاء حسب اللغة لتوجيهها إلى فريق الدعم المناسب.

5. كشف الاحتيال

في التطبيقات المالية، يمكنك تقسيم تدفق المعاملات لعزل الأنشطة التي يُحتمل أن تكون احتيالية بناءً على معايير معينة (مثل المبالغ المرتفعة بشكل غير عادي، أو المعاملات من مواقع مشبوهة). يمكن بعد ذلك وضع علامة على المعاملات المحددة لمزيد من التحقيق من قبل محللي كشف الاحتيال.

فوائد استخدام `partition`

• تحسين تنظيم الكود: يعزز `partition` الوحداتية (modularity) عن طريق فصل منطق معالجة البيانات إلى تدفقات متميزة، مما يحسن من قابلية قراءة الكود وصيانته.
• تعزيز الأداء: من خلال معالجة البيانات ذات الصلة فقط في كل تدفق، يمكنك تحسين الأداء وتقليل استهلاك الموارد.
• زيادة المرونة: يسمح لك `partition` بتكييف خط أنابيب معالجة البيانات بسهولة مع المتطلبات المتغيرة.
• المعالجة غير المتزامنة: يتكامل بسلاسة مع نماذج البرمجة غير المتزامنة، مما يتيح لك التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والعمليات المرتبطة بالإدخال/الإخراج بكفاءة.

اعتبارات وأفضل الممارسات

• أداء الدالة الشرطية: تأكد من أن دالتك الشرطية فعّالة، حيث سيتم تنفيذها لكل عنصر في التدفق. تجنب العمليات الحسابية المعقدة أو عمليات الإدخال/الإخراج داخل الدالة الشرطية.
• إدارة الموارد: كن واعيًا لاستهلاك الموارد عند التعامل مع التدفقات الكبيرة. فكر في استخدام تقنيات مثل الضغط العكسي (backpressure) لمنع التحميل الزائد للذاكرة.
• معالجة الأخطاء: نفّذ آليات قوية لمعالجة الأخطاء للتعامل برشاقة مع الاستثناءات التي قد تحدث أثناء معالجة التدفق.
• الإلغاء: نفّذ آليات إلغاء لإيقاف استهلاك العناصر من التدفق عندما لا تكون هناك حاجة إليها. هذا أمر بالغ الأهمية لتحرير الذاكرة والموارد، خاصة مع التدفقات اللانهائية.

منظور عالمي: تكييف `partition` لمجموعات البيانات المتنوعة

عند العمل مع بيانات من جميع أنحاء العالم، من الأهمية بمكان مراعاة الاختلافات الثقافية والإقليمية. يمكن تكييف المساعد `partition` للتعامل مع مجموعات البيانات المتنوعة من خلال دمج مقارنات وتحويلات تراعي الإعدادات المحلية (locale-aware) داخل الدالة الشرطية. على سبيل المثال، عند تصفية البيانات بناءً على العملة، يجب عليك استخدام دالة مقارنة تراعي العملات وتأخذ في الاعتبار أسعار الصرف وقواعد التنسيق الإقليمية. عند معالجة البيانات النصية، يجب أن تتعامل الدالة الشرطية مع ترميزات الأحرف المختلفة والقواعد اللغوية.

مثال: تقسيم بيانات العملاء بناءً على الموقع لتطبيق استراتيجيات تسويقية مختلفة مصممة خصيصًا لمناطق معينة. يتطلب هذا استخدام مكتبة تحديد المواقع الجغرافية ودمج رؤى التسويق الإقليمية في الدالة الشرطية.

الأخطاء الشائعة التي يجب تجنبها

• عدم التعامل مع إشارة `done` بشكل صحيح: تأكد من أن الكود الخاص بك يتعامل برشاقة مع إشارة `done` من المكرّر غير المتزامن لمنع السلوك غير المتوقع أو الأخطاء.
• حظر حلقة الأحداث في الدالة الشرطية: تجنب إجراء عمليات متزامنة أو مهام طويلة الأمد في الدالة الشرطية، حيث يمكن أن يؤدي ذلك إلى حظر حلقة الأحداث وتدهور الأداء.
• تجاهل الأخطاء المحتملة في العمليات غير المتزامنة: تعامل دائمًا مع الأخطاء المحتملة التي قد تحدث أثناء العمليات غير المتزامنة، مثل طلبات الشبكة أو الوصول إلى نظام الملفات. استخدم كتل `try...catch` أو معالجات رفض الوعد (promise rejection handlers) لالتقاط الأخطاء ومعالجتها برشاقة.
• استخدام النسخة المبسطة من partition في بيئة الإنتاج: كما تم التأكيد عليه سابقًا، تجنب تخزين العناصر مؤقتًا بشكل مباشر كما يفعل المثال المبسط.

بدائل `partition`

بينما يعد `partition` أداة قوية، هناك طرق بديلة لتقسيم التدفقات غير المتزامنة:

• استخدام مرشحات (filters) متعددة: يمكنك تحقيق نتائج مماثلة من خلال تطبيق عمليات `filter` متعددة على التدفق الأصلي. ومع ذلك، قد يكون هذا النهج أقل كفاءة من `partition`، لأنه يتطلب التكرار عبر التدفق عدة مرات.
• تحويل تدفق مخصص: يمكنك إنشاء تحويل تدفق مخصص يقسم التدفق إلى تدفقات متعددة بناءً على معاييرك المحددة. يوفر هذا النهج أكبر قدر من المرونة ولكنه يتطلب المزيد من الجهد للتنفيذ.

الخلاصة

يعد مساعد المكرّر غير المتزامن في جافاسكريبت `partition` أداة قيمة لتقسيم التدفقات غير المتزامنة بكفاءة إلى تدفقات متعددة بناءً على دالة شرطية. إنه يعزز تنظيم الكود، ويحسن الأداء، ويزيد من المرونة. من خلال فهم فوائده واعتباراته وحالات استخدامه، يمكنك الاستفادة بشكل فعال من `partition` لبناء خطوط أنابيب قوية وقابلة للتطوير لمعالجة البيانات. ضع في اعتبارك المنظورات العالمية وقم بتكييف تنفيذك للتعامل مع مجموعات البيانات المتنوعة بفعالية، مما يضمن تجربة مستخدم سلسة لجمهور عالمي. تذكر أن تنفذ النسخة الحقيقية التي تعتمد على التدفق من `partition` وتجنب تخزين جميع العناصر مؤقتًا مسبقًا.