Iterator `scan` de JavaScript: El eslabón perdido para el procesamiento de flujos acumulativos

En el panorama en constante evolución del desarrollo web moderno, los datos son el rey. Constantemente tratamos con flujos de información: eventos de usuario, respuestas de API en tiempo real, grandes conjuntos de datos y más. Procesar estos datos de manera eficiente y declarativa es un desafío primordial. Durante años, los desarrolladores de JavaScript han confiado en el poderoso método Array.prototype.reduce para reducir una matriz a un único valor. Pero, ¿y si necesitas ver el viaje, no solo el destino? ¿Qué pasa si necesitas observar cada paso intermedio de una acumulación?

Aquí es donde una nueva y poderosa herramienta entra en escena: el helper scan del Iterator. Como parte de la propuesta TC39 Iterator Helpers, actualmente en Stage 3, scan está destinado a revolucionar la forma en que manejamos datos secuenciales y basados en flujos en JavaScript. Es la contraparte funcional y elegante de reduce que proporciona el historial completo de una operación.

Esta guía completa te llevará a una inmersión profunda en el método scan. Exploraremos los problemas que resuelve, su sintaxis, sus potentes casos de uso desde totales parciales simples hasta la gestión de estados complejos, y cómo encaja en el ecosistema más amplio de JavaScript moderno y eficiente en memoria.

El desafío familiar: Los límites de `reduce`

Para apreciar realmente lo que scan aporta a la mesa, primero revisemos un escenario común. Imagina que tienes un flujo de transacciones financieras y necesitas calcular el saldo corriente después de cada transacción. Los datos podrían verse así:

            const transactions = [100, -20, 50, -10, 75]; // Depósitos y retiros
            

              
                Copy
              
            
          

Si solo quisieras el saldo final, Array.prototype.reduce es la herramienta perfecta:

            const finalBalance = transactions.reduce((balance, transaction) => balance + transaction, 0);

console.log(finalBalance); // Output: 195
            

              
                Copy
              
            
          

Esto es conciso y efectivo. Pero, ¿y si necesitas trazar el saldo de la cuenta a lo largo del tiempo en un gráfico? Necesitas el saldo después de cada transacción: [100, 80, 130, 120, 195]. El método reduce nos oculta estos pasos intermedios; solo proporciona el resultado final.

Entonces, ¿cómo solucionaríamos esto tradicionalmente? Probablemente recurriríamos a un bucle manual con una variable de estado externa:

            const transactions = [100, -20, 50, -10, 75];
const runningBalances = [];
let currentBalance = 0;

for (const transaction of transactions) {
  currentBalance += transaction;
  runningBalances.push(currentBalance);
}

console.log(runningBalances); // Output: [100, 80, 130, 120, 195]
            

              
                Copy
              
            
          

Esto funciona, pero tiene varios inconvenientes:

• Estilo imperativo: Es menos declarativo. Estamos gestionando manualmente el estado (currentBalance) y la recopilación de resultados (runningBalances).
• Con estado y verbose: Requiere la gestión de variables mutables fuera del bucle, lo que puede aumentar la carga cognitiva y la posibilidad de errores en escenarios más complejos.
• No es composable: No es una operación limpia y encadenable. Rompe el flujo del encadenamiento de métodos funcionales (como map, filter, etc.).

Este es precisamente el problema que el helper scan del Iterator está diseñado para resolver con elegancia y poder.

Un nuevo paradigma: La propuesta de Iterator Helpers

Antes de saltar directamente a scan, es importante entender el contexto en el que vive. La propuesta de Iterator Helpers tiene como objetivo convertir a los iteradores en ciudadanos de primera clase en JavaScript para el procesamiento de datos. Los iteradores son un concepto fundamental en JavaScript: son el motor detrás de los bucles for...of, la sintaxis de propagación (...) y los generadores.

La propuesta agrega un conjunto de métodos familiares, similares a los de las matrices, directamente al Iterator.prototype, que incluyen:

• map(mapperFn): Transforma cada elemento del iterador.
• filter(filterFn): Produce solo los elementos que pasan una prueba.
• take(limit): Produce los primeros N elementos.
• drop(limit): Omite los primeros N elementos.
• flatMap(mapperFn): Mapea cada elemento a un iterador y aplana el resultado.
• reduce(reducer, initialValue): Reduce el iterador a un único valor.
• Y, por supuesto, scan(reducer, initialValue).

El beneficio clave aquí es la evaluación perezosa. A diferencia de los métodos de matriz, que a menudo crean nuevas matrices intermedias en la memoria, los helpers de iterador procesan los elementos de uno en uno, bajo demanda. Esto los hace increíblemente eficientes en memoria para manejar flujos de datos muy grandes o incluso infinitos.

Una inmersión profunda en el método `scan`

El método scan es conceptualmente similar a reduce, pero en lugar de devolver un único valor final, devuelve un nuevo iterador que produce el resultado de la función reductora en cada paso. Te permite ver el historial completo de la acumulación.

Sintaxis y parámetros

La firma del método es sencilla y resultará familiar para cualquiera que haya utilizado reduce.

            iterator.scan(reducer [, initialValue])
            

              
                Copy
              
            
          

• reducer(accumulator, element, index): Una función que se llama para cada elemento del iterador. Recibe:
  • accumulator: El valor devuelto por la invocación anterior del reductor, o initialValue si se proporciona.
  • element: El elemento actual que se está procesando del iterador fuente.
  • index: El índice del elemento actual.
  El valor de retorno del reductor se utiliza como accumulator para la siguiente llamada y también es el valor que scan produce.
• initialValue (opcional): Un valor inicial que se utilizará como el primer accumulator. Si no se proporciona, el primer elemento del iterador se utiliza como el valor inicial y la iteración comienza desde el segundo elemento.

Cómo funciona: Paso a paso

Vamos a rastrear nuestro ejemplo de saldo corriente para ver scan en acción. Recuerda, scan opera en iteradores, por lo que primero, necesitamos obtener un iterador de nuestra matriz.

            const transactions = [100, -20, 50, -10, 75];
const initialBalance = 0;

// 1. Obtener un iterador de la matriz
const transactionIterator = transactions.values();

// 2. Aplicar el método scan
const runningBalanceIterator = transactionIterator.scan(
  (balance, transaction) => balance + transaction,
  initialBalance
);

// 3. El resultado es un nuevo iterador. Podemos convertirlo en una matriz para ver los resultados.
const runningBalances = [...runningBalanceIterator];

console.log(runningBalances); // Output: [100, 80, 130, 120, 195]
            

              
                Copy
              
            
          

Esto es lo que sucede bajo el capó:

1. scan se llama con un reductor (a, b) => a + b y un initialValue de 0.
2. Iteración 1: El reductor se llama con accumulator = 0 (el valor inicial) y element = 100. Devuelve 100. scan produce 100.
3. Iteración 2: El reductor se llama con accumulator = 100 (el resultado anterior) y element = -20. Devuelve 80. scan produce 80.
4. Iteración 3: El reductor se llama con accumulator = 80 y element = 50. Devuelve 130. scan produce 130.
5. Iteración 4: El reductor se llama con accumulator = 130 y element = -10. Devuelve 120. scan produce 120.
6. Iteración 5: El reductor se llama con accumulator = 120 y element = 75. Devuelve 195. scan produce 195.

El resultado es una forma limpia, declarativa y composable de lograr exactamente lo que necesitábamos, sin bucles manuales ni gestión de estado externa.

Ejemplos prácticos y casos de uso globales

El poder de scan se extiende mucho más allá de los totales parciales simples. Es una primitiva fundamental para el procesamiento de flujos que se puede aplicar a una amplia variedad de dominios relevantes para los desarrolladores de todo el mundo.

Ejemplo 1: Gestión de estados y abastecimiento de eventos

Una de las aplicaciones más poderosas de scan es en la gestión de estados, lo que refleja patrones que se encuentran en bibliotecas como Redux. Imagina que tienes un flujo de acciones de usuario o eventos de aplicación. Puedes usar scan para procesar estos eventos y producir el estado de tu aplicación en cada momento.

Modelaremos un contador simple con acciones de incremento, decremento y reinicio.

            // Una función generadora para simular un flujo de acciones
function* actionStream() {
  yield { type: 'INCREMENT' };
  yield { type: 'INCREMENT' };
  yield { type: 'DECREMENT', payload: 2 };
  yield { type: 'UNKNOWN_ACTION' }; // Debe ser ignorada
  yield { type: 'RESET' };
  yield { type: 'INCREMENT', payload: 5 };
}

// El estado inicial de nuestra aplicación
const initialState = { count: 0 };

// La función reductora define cómo cambia el estado en respuesta a las acciones
function stateReducer(state, action) {
  switch (action.type) {
    case 'INCREMENT':
      return { ...state, count: state.count + (action.payload || 1) };
    case 'DECREMENT':
      return { ...state, count: state.count - (action.payload || 1) };
    case 'RESET':
      return { count: 0 };
    default:
      return state; // IMPORTANTE: Siempre devuelve el estado actual para las acciones no gestionadas
  }
}

// Usa scan para crear un iterador del historial de estados de la aplicación
const stateHistoryIterator = actionStream().scan(stateReducer, initialState);

// Registra cada cambio de estado a medida que ocurre
for (const state of stateHistoryIterator) {
  console.log(state);
}

/*
Output:
{ count: 1 }
{ count: 2 }
{ count: 0 }
{ count: 0 }      // a.k.a state was unchanged by UNKNOWN_ACTION
{ count: 0 }      // after RESET
{ count: 5 }
*/
            

              
                Copy
              
            
          

Esto es increíblemente poderoso. Hemos definido declarativamente cómo evoluciona nuestro estado y hemos usado scan para crear un historial completo y observable de ese estado. Este patrón es fundamental para la depuración de viaje en el tiempo, el registro y la construcción de aplicaciones predecibles.

Ejemplo 2: Agregación de datos en flujos grandes

Imagina que estás procesando un archivo de registro masivo o un flujo de datos de sensores IoT que es demasiado grande para caber en la memoria. Los helpers de iterador brillan aquí. Usaremos scan para rastrear el valor máximo visto hasta ahora en un flujo de números.

            // Un generador para simular un flujo muy grande de lecturas de sensores
function* getSensorReadings() {
  yield 22.5;
  yield 24.1;
  yield 23.8;
  yield 28.3; // Nuevo máximo
  yield 27.9;
  yield 30.1; // Nuevo máximo
  // ... podría producir millones más
}

const readingsIterator = getSensorReadings();

// Usa scan para rastrear la lectura máxima a lo largo del tiempo
const maxReadingHistory = readingsIterator.scan((maxSoFar, currentReading) => {
  return Math.max(maxSoFar, currentReading);
});

// No necesitamos pasar un initialValue aquí. `scan` usará el primero
// elemento (22.5) como el máximo inicial y comenzará desde el segundo elemento.

console.log([...maxReadingHistory]);
// Output: [ 24.1, 24.1, 28.3, 28.3, 30.1 ]
            

              
                Copy
              
            
          

Espera, la salida podría parecer ligeramente incorrecta a primera vista. Como no proporcionamos un valor inicial, scan usó el primer elemento (22.5) como el acumulador inicial y comenzó a producir a partir del resultado de la primera reducción. Para ver el historial, incluido el valor inicial, podemos proporcionarlo explícitamente, por ejemplo, con -Infinity.

            const maxReadingHistoryWithInitial = getSensorReadings().scan(
  (maxSoFar, currentReading) => Math.max(maxSoFar, currentReading),
  -Infinity
);

console.log([...maxReadingHistoryWithInitial]);
// Output: [ 22.5, 24.1, 24.1, 28.3, 28.3, 30.1 ]
            

              
                Copy
              
            
          

Esto demuestra la eficiencia de la memoria de los iteradores. Podemos procesar un flujo de datos teóricamente infinito y obtener el máximo actual en cada paso sin mantener más de un valor en la memoria a la vez.

Ejemplo 3: Encadenamiento con otros helpers para una lógica compleja

El verdadero poder de la propuesta de Iterator Helpers se desbloquea cuando empiezas a encadenar métodos. Construyamos una canalización más compleja. Imagina un flujo de eventos de comercio electrónico. Queremos calcular los ingresos totales a lo largo del tiempo, pero solo de los pedidos completados con éxito realizados por clientes VIP.

            function* getECommerceEvents() {
  yield { type: 'PAGE_VIEW', user: 'guest' };
  yield { type: 'ORDER_PLACED', user: 'user123', amount: 50, isVip: false };
  yield { type: 'ORDER_COMPLETED', user: 'user456', amount: 120, isVip: true };
  yield { type: 'ORDER_FAILED', user: 'user789', amount: 200, isVip: true };
  yield { type: 'ORDER_COMPLETED', user: 'user101', amount: 75, isVip: true };
  yield { type: 'PAGE_VIEW', user: 'user456' };
  yield { type: 'ORDER_COMPLETED', user: 'user123', amount: 30, isVip: false }; // No VIP
  yield { type: 'ORDER_COMPLETED', user: 'user999', amount: 250, isVip: true };
}

const revenueHistory = getECommerceEvents()
  // 1. Filter for the right events
  .filter(event => event.type === 'ORDER_COMPLETED' && event.isVip)
  // 2. Map to just the order amount
  .map(event => event.amount)
  // 3. Scan to get the running total
  .scan((total, amount) => total + amount, 0);

console.log([...revenueHistory]);

// Analicemos el flujo de datos:
// - After filter: { amount: 120 }, { amount: 75 }, { amount: 250 }
// - After map: 120, 75, 250
// - After scan (yielded values):
//   - 0 + 120 = 120
//   - 120 + 75 = 195
//   - 195 + 250 = 445

// Final Output: [ 120, 195, 445 ]
            

              
                Copy
              
            
          

Este ejemplo es una hermosa demostración de la programación declarativa. El código se lee como una descripción de la lógica comercial: filtra los pedidos VIP completados, extrae la cantidad y luego calcula el total parcial. Cada paso es una pequeña pieza reutilizable y comprobable de una canalización más grande y eficiente en memoria.

`scan()` vs. `reduce()`: Una clara distinción

Es crucial solidificar la diferencia entre estos dos métodos poderosos. Si bien comparten una función reductora, su propósito y salida son fundamentalmente diferentes.

• reduce() trata sobre la summarización. Procesa una secuencia completa para producir un único valor final. El viaje está oculto.
• scan() trata sobre la transformación y la observación. Procesa una secuencia y produce una nueva secuencia de la misma longitud, mostrando el estado acumulado en cada paso. El viaje es el resultado.

Aquí hay una comparación lado a lado:

Comparación de código

            const numbers = [1, 2, 3, 4].values(); // Obtener un iterador

// Reduce: El destino
const sum = numbers.reduce((acc, val) => acc + val, 0);
console.log(sum); // Output: 10

// Necesitas un nuevo iterador para la siguiente operación
const numbers2 = [1, 2, 3, 4].values();

// Scan: El viaje
const runningSum = numbers2.scan((acc, val) => acc + val, 0);
console.log([...runningSum]); // Output: [1, 3, 6, 10]
            

              
                Copy
              
            
          

Cómo usar Iterator Helpers hoy

En el momento de escribir esto, la propuesta de Iterator Helpers se encuentra en la etapa 3 en el proceso TC39. Esto significa que está muy cerca de finalizarse e incluirse en una versión futura del estándar ECMAScript. Si bien es posible que aún no esté disponible de forma nativa en todos los navegadores o entornos de Node.js, no tienes que esperar para comenzar a usarlo.

Puedes usar estas potentes funciones hoy a través de polyfills. La forma más común es usando la biblioteca core-js, que es un polyfill completo para las características modernas de JavaScript.

Para usarlo, normalmente instalarías core-js:

            npm install core-js
            

              
                Copy
              
            
          

Y luego importarías el polyfill de la propuesta específica en el punto de entrada de tu aplicación:

            import 'core-js/proposals/iterator-helpers';

// ¡Ahora puedes usar .scan() y otros helpers!
const result = [1, 2, 3].values()
  .map(x => x * 2)
  .scan((a, b) => a + b, 0);

console.log([...result]); // [2, 6, 12]
            

              
                Copy
              
            
          

Alternativamente, si estás usando un transpilador como Babel, puedes configurarlo para incluir los polyfills y transformaciones necesarias para las propuestas de Stage 3.

Conclusión: Una nueva herramienta para una nueva era de datos

El helper scan del Iterator de JavaScript es más que un nuevo método conveniente; representa un cambio hacia una forma más funcional, declarativa y eficiente en memoria de manejar los flujos de datos. Llena un vacío crítico dejado por reduce, lo que permite a los desarrolladores no solo llegar a un resultado final, sino también observar y actuar sobre todo el historial de una acumulación.

Al adoptar scan y la propuesta más amplia de Iterator Helpers, puedes escribir código que es:

• Más declarativo: Tu código expresará con mayor claridad qué estás intentando lograr, en lugar de cómo lo estás logrando con bucles manuales.
• Más composable: Encadena operaciones simples y puras para construir canalizaciones complejas de procesamiento de datos que sean fáciles de leer y comprender.
• Más eficiente en memoria: Aprovecha la evaluación perezosa para procesar conjuntos de datos masivos o infinitos sin abrumar la memoria de tu sistema.

A medida que continuamos construyendo aplicaciones más intensivas en datos y reactivas, herramientas como scan se volverán indispensables. Es una primitiva poderosa que permite implementar patrones sofisticados como el abastecimiento de eventos y el procesamiento de flujos de forma nativa, elegante y eficiente. Comienza a explorarlo hoy, y estarás bien preparado para el futuro del manejo de datos en JavaScript.