JavaScript-iteraattori `scan`: Puuttuva lenkki kumulatiivisessa virrankäsittelyssä

Nykyaikaisen web-kehityksen jatkuvasti kehittyvässä maisemassa data on kuningas. Käsittelemme jatkuvasti tietovirtoja: käyttäjätapahtumia, reaaliaikaisia API-vastauksia, suuria tietojoukkoja ja paljon muuta. Tämän datan tehokas ja deklaratiivinen käsittely on ensisijainen haaste. Vuosien ajan JavaScript-kehittäjät ovat luottaneet tehokkaaseen Array.prototype.reduce-metodiin tiivistääkseen taulukon yhdeksi arvoksi. Mutta mitä jos sinun täytyy nähdä matka, ei vain määränpäätä? Mitä jos sinun täytyy havaita jokainen kumulaation väliaskel?

Tässä astuu näyttämölle uusi, tehokas työkalu: iteraattori scan-apuohjelma. Osana TC39 Iterator Helpers -ehdotusta, joka on tällä hetkellä vaiheessa 3, scan mullistaa tavan, jolla käsittelemme peräkkäistä ja virtaan perustuvaa dataa JavaScriptissä. Se on funktionaalinen, elegantti vastine reduce-metodille, joka tarjoaa täydellisen historian operaatiosta.

Tämä kattava opas vie sinut syvälle scan-metodin maailmaan. Tarkastelemme ongelmia, joita se ratkaisee, sen syntaksia, sen tehokkaita käyttötapauksia yksinkertaisista juoksevista kokonaissummista monimutkaiseen tilanhallintaan, ja kuinka se sopii nykyaikaisen, muistitehokkaan JavaScriptin laajempaan ekosysteemiin.

Tutun haaste: `reduce`-metodin rajat

Arvostaaksemme täysin sitä, mitä scan tuo tullessaan, palautetaan ensin mieleen yleinen skenaario. Kuvittele, että sinulla on virta taloudellisia tapahtumia ja sinun on laskettava juokseva saldo jokaisen tapahtuman jälkeen. Data voisi näyttää tältä:

            const transactions = [100, -20, 50, -10, 75]; // Talletukset ja nostot
            

              
                Copy
              
            
          

Jos haluaisit vain lopullisen saldon, Array.prototype.reduce on täydellinen työkalu:

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

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

              
                Copy
              
            
          

Tämä on tiivistä ja tehokasta. Mutta entä jos sinun täytyy piirtää tilin saldo ajan mittaan kaavioon? Tarvitset saldon jokaisen tapahtuman jälkeen: [100, 80, 130, 120, 195]. reduce-metodi piilottaa nämä väliaskeleet meiltä; se antaa vain lopullisen tuloksen.

Joten, miten ratkaisisimme tämän perinteisesti? Todennäköisesti turvautuisimme manuaaliseen silmukkaan ulkoisen tilamuuttujan avulla:

            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); // Tuloste: [100, 80, 130, 120, 195]
            

              
                Copy
              
            
          

Tämä toimii, mutta sillä on useita haittapuolia:

• Imperatiivinen tyyli: Se on vähemmän deklaratiivinen. Hallitsemme manuaalisesti tilaa (currentBalance) ja tulosten keräämistä (runningBalances).
• Tilallinen ja runsassanaista: Se vaatii muuttuvien muuttujien hallintaa silmukan ulkopuolella, mikä voi lisätä kognitiivista kuormitusta ja virheiden mahdollisuutta monimutkaisemmissa skenaarioissa.
• Ei koostettavissa: Se ei ole puhdas, ketjutettava operaatio. Se rikkoo funktionaalisen metodiketjutuksen (kuten map, filter jne.) kulkua.

Tämä on täsmälleen se ongelma, jonka iteraattori scan-apuohjelma on suunniteltu ratkaisemaan eleganssilla ja teholla.

Uusi paradigma: Iterator Helpers -ehdotus

Ennen kuin hyppäämme suoraan scaniin, on tärkeää ymmärtää konteksti, jossa se elää. Iterator Helpers -ehdotus pyrkii tekemään iteraattoreista ensiluokkaisia kansalaisia JavaScriptissä datan käsittelyä varten. Iteraattorit ovat perustavanlaatuinen käsite JavaScriptissä – ne ovat moottori for...of-silmukoiden, spread-syntaksin (...) ja generaattoreiden takana.

Ehdotus lisää joukon tuttuja, taulukon kaltaisia metodeja suoraan Iterator.prototypeiin, mukaan lukien:

• map(mapperFn): Muuntaa jokaisen iteraattorin kohteen.
• filter(filterFn): Tuottaa vain testin läpäisevät kohteet.
• take(limit): Tuottaa ensimmäiset N kohdetta.
• drop(limit): Ohittaa ensimmäiset N kohdetta.
• flatMap(mapperFn): Mappaa jokaisen kohteen iteraattoriksi ja litistää tuloksen.
• reduce(reducer, initialValue): Tiivistää iteraattorin yhdeksi arvoksi.
• Ja tietenkin, scan(reducer, initialValue).

Avainetu on laiska evaluointi. Toisin kuin taulukkomenetelmät, jotka usein luovat muistiin uusia, välivaiheen taulukoita, iteraattoriapuohjelmat käsittelevät kohteita yksi kerrallaan, tarvittaessa. Tämä tekee niistä uskomattoman muistitehokkaita erittäin suurten tai jopa äärettömien datavirtojen käsittelyssä.

Syvällinen tarkastelu `scan`-metodiin

scan-metodi on käsitteellisesti samankaltainen kuin reduce, mutta sen sijaan, että se palauttaisi yhden lopullisen arvon, se palauttaa uuden iteraattorin, joka tuottaa reduktorifunktion tuloksen jokaisessa vaiheessa. Se antaa sinun nähdä kumulaation koko historian.

Syntaksi ja parametrit

Metodin allekirjoitus on suoraviivainen ja tuntuu tutulta kenelle tahansa, joka on käyttänyt reduce-metodia.

            iterator.scan(reducer [, initialValue])
            

              
                Copy
              
            
          

• reducer(accumulator, element, index): Funktio, jota kutsutaan jokaiselle iteraattorin kohteelle. Se vastaanottaa:
  • accumulator: Reduktorin edellisen kutsun palauttama arvo, tai initialValue, jos se on annettu.
  • element: Lähdeiteraattorista käsiteltävänä oleva nykyinen kohde.
  • index: Nykyisen kohteen indeksi.
  Reduktorin palautusarvoa käytetään accumulatorina seuraavassa kutsussa, ja se on myös arvo, jonka scan tuottaa.
• initialValue (valinnainen): Alkuarvo, jota käytetään ensimmäisenä accumulatorina. Jos sitä ei anneta, iteraattorin ensimmäinen kohde käytetään alkuarvona, ja iteraatio alkaa toisesta kohteesta.

Miten se toimii: Vaihe vaiheelta

Jäljitetään juoksevan saldon esimerkki nähdäksemme scanin toiminnassa. Muista, että scan toimii iteraattoreilla, joten ensin meidän on hankittava iteraattori taulukosta.

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

// 1. Hanki iteraattori taulukosta
const transactionIterator = transactions.values();

// 2. Käytä scan-metodia
const runningBalanceIterator = transactionIterator.scan(
  (balance, transaction) => balance + transaction,
  initialBalance
);

// 3. Tulos on uusi iteraattori. Voimme muuntaa sen taulukoksi nähdäksemme tulokset.
const runningBalances = [...runningBalanceIterator];

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

              
                Copy
              
            
          

Tässä tapahtuu sisäisesti:

1. scan kutsutaan reduktorilla (a, b) => a + b ja initialValue:lla 0.
2. Iteraatio 1: Reduktoria kutsutaan arvoilla accumulator = 0 (alkuarvo) ja element = 100. Se palauttaa 100. scan tuottaa 100.
3. Iteraatio 2: Reduktoria kutsutaan arvoilla accumulator = 100 (edellinen tulos) ja element = -20. Se palauttaa 80. scan tuottaa 80.
4. Iteraatio 3: Reduktoria kutsutaan arvoilla accumulator = 80 ja element = 50. Se palauttaa 130. scan tuottaa 130.
5. Iteraatio 4: Reduktoria kutsutaan arvoilla accumulator = 130 ja element = -10. Se palauttaa 120. scan tuottaa 120.
6. Iteraatio 5: Reduktoria kutsutaan arvoilla accumulator = 120 ja element = 75. Se palauttaa 195. scan tuottaa 195.

Tulos on puhdas, deklaratiivinen ja koostettavissa oleva tapa saavuttaa täsmälleen se, mitä tarvitsimme, ilman manuaalisia silmukoita tai ulkoista tilanhallintaa.

Käytännön esimerkkejä ja maailmanlaajuisia käyttötapauksia

scanin teho ulottuu paljon yksinkertaisia juoksevia kokonaissummia pidemmälle. Se on perustavanlaatuinen primitiivi virrankäsittelyyn, jota voidaan soveltaa monenlaisiin kehittäjille maailmanlaajuisesti relevantteihin aloihin.

Esimerkki 1: Tilanhallinta ja tapahtumalokitus (Event Sourcing)

Yksi scanin tehokkaimmista sovelluksista on tilanhallinta, joka jäljittelee kirjastojen, kuten Reduxin, malleja. Kuvittele, että sinulla on virta käyttäjätoimintoja tai sovellustapahtumia. Voit käyttää scania näiden tapahtumien käsittelyyn ja sovelluksesi tilan tuottamiseen joka hetki.

Mallinnetaan yksinkertainen laskuri, jossa on lisäys-, vähennys- ja nollaustoiminnot.

            // Generaattorifunktio simuloimaan tapahtumien virtaa
function* actionStream() {
  yield { type: 'INCREMENT' };
  yield { type: 'INCREMENT' };
  yield { type: 'DECREMENT', payload: 2 };
  yield { type: 'UNKNOWN_ACTION' }; // Pitäisi jättää huomiotta
  yield { type: 'RESET' };
  yield { type: 'INCREMENT', payload: 5 };
}

// Sovelluksemme alkutila
const initialState = { count: 0 };

// Reduktorifunktio määrittelee, miten tila muuttuu vastauksena tapahtumiin
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; // TÄRKEÄÄ: Palauta aina nykyinen tila käsittelemättömille toiminnoille
  }
}

// Käytä scania luomaan iteraattori sovelluksen tilahistoriasta
const stateHistoryIterator = actionStream().scan(stateReducer, initialState);

// Kirjaa jokainen tilanmuutos sen tapahtuessa
for (const state of stateHistoryIterator) {
  console.log(state);
}

/*
Tuloste:
{ count: 1 }
{ count: 2 }
{ count: 0 }
{ count: 0 }      // eli tila ei muuttunut UNKNOWN_ACTIONin vuoksi
{ count: 0 }      // RESETin jälkeen
{ count: 5 }
*/
            

              
                Copy
              
            
          

Tämä on uskomattoman tehokasta. Olemme deklaratiivisesti määritelleet, miten tilamme kehittyy, ja käyttäneet scania luodaksemme täydellisen, havaittavan historian tuosta tilasta. Tämä malli on perustavanlaatuinen aikamatkustusvianmäärityksessä, lokituksessa ja ennustettavien sovellusten rakentamisessa.

Esimerkki 2: Datan aggregointi suurilla virroilla

Kuvittele, että käsittelet valtavaa lokitiedostoa tai IoT-antureista tulevaa datavirtaa, joka on liian suuri muistiin mahtuvaksi. Iteraattoriapuohjelmat loistavat tässä. Käytetään scania korkeimman nähdyn arvon seuraamiseen numerovirrassa.

            // Generaattori simuloimaan erittäin suurta anturilukemien virtaa
function* getSensorReadings() {
  yield 22.5;
  yield 24.1;
  yield 23.8;
  yield 28.3; // Uusi maksimi
  yield 27.9;
  yield 30.1; // Uusi maksimi
  // ... voisi tuottaa miljoonia lisää
}

const readingsIterator = getSensorReadings();

// Käytä scania seuraamaan korkeinta lukemaa ajan mittaan
const maxReadingHistory = readingsIterator.scan((maxSoFar, currentReading) => {
  return Math.max(maxSoFar, currentReading);
});

// Emme tarvitse antaa initialValuea tässä. `scan` käyttää ensimmäistä
// kohdetta (22.5) alkumaksimina ja aloittaa toisesta kohteesta.

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

              
                Copy
              
            
          

Hmm, tuloste voi ensi silmäyksellä näyttää hieman oudolta. Koska emme antaneet alkuarvoa, scan käytti ensimmäistä kohdetta (22.5) alkuakkumulaattorina ja aloitti tuottamisen ensimmäisen reduktion tuloksesta. Nähdäksemme historian, mukaan lukien alkukohteen, voimme antaa sen eksplisiittisesti, esimerkiksi -Infinityllä.

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

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

              
                Copy
              
            
          

Tämä osoittaa iteraattoreiden muistitehokkuuden. Voimme käsitellä teoreettisesti ääretöntä datavirtaa ja saada juoksevan maksimin jokaisessa vaiheessa ilman, että koskaan pidämme enemmän kuin yhtä arvoa muistissa kerrallaan.

Esimerkki 3: Ketjutus muiden apuohjelmien kanssa monimutkaisen logiikan toteuttamiseksi

Iterator Helpers -ehdotuksen todellinen teho paljastuu, kun alat ketjuttaa metodeja. Rakennetaan monimutkaisempi putkilinja. Kuvittele verkkokaupan tapahtumien virta. Haluamme laskea kokonaistuotot ajan mittaan, mutta vain onnistuneesti suoritetuista tilauksista, jotka ovat VIP-asiakkailta.

            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 }; // Ei VIP
  yield { type: 'ORDER_COMPLETED', user: 'user999', amount: 250, isVip: true };
}

const revenueHistory = getECommerceEvents()
  // 1. Suodata oikeat tapahtumat
  .filter(event => event.type === 'ORDER_COMPLETED' && event.isVip)
  // 2. Muunna vain tilausmääräksi
  .map(event => event.amount)
  // 3. Käytä scania saadaksesi juoksevan kokonaissumman
  .scan((total, amount) => total + amount, 0);

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

// Jäljitetään datan kulkua:
// - Suodatuksen jälkeen: { amount: 120 }, { amount: 75 }, { amount: 250 }
// - Mapin jälkeen: 120, 75, 250
// - Scanin jälkeen (tuotetut arvot):
//   - 0 + 120 = 120
//   - 120 + 75 = 195
//   - 195 + 250 = 445

// Lopullinen tuloste: [ 120, 195, 445 ]
            

              
                Copy
              
            
          

Tämä esimerkki on kaunis osoitus deklaratiivisesta ohjelmoinnista. Koodi lukee kuin kuvaus liiketoimintalogiikasta: suodata suoritetut VIP-tilaukset, poimi määrä ja laske sitten juokseva kokonaissumma. Jokainen vaihe on pieni, uudelleenkäytettävä ja testattava osa suurempaa, muistitehokasta putkilinjaa.

`scan()` vs. `reduce()`: Selkeä ero

On ehdottoman tärkeää selkeyttää näiden kahden tehokkaan metodin ero. Vaikka ne jakavat reduktorifunktion, niiden tarkoitus ja tulos ovat pohjimmiltaan erilaiset.

• reduce() koskee yhteenvedon tekemistä. Se käsittelee koko sekvenssin tuottaakseen yhden, lopullisen arvon. Matka on piilotettu.
• scan() koskee muuntamista ja havainnointia. Se käsittelee sekvenssin ja tuottaa uuden, samanpituisen sekvenssin, näyttäen kertyneen tilan jokaisessa vaiheessa. Matka on tulos.

Tässä vertailu rinnakkain:

Koodivertailu

            const numbers = [1, 2, 3, 4].values(); // Hanki iteraattori

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

// Seuraavaa operaatiota varten tarvitaan uusi iteraattori
const numbers2 = [1, 2, 3, 4].values();

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

              
                Copy
              
            
          

Kuinka käyttää Iterator Helpers -työkaluja tänään

Tämän kirjoitushetkellä Iterator Helpers -ehdotus on vaiheessa 3 TC39-prosessissa. Tämä tarkoittaa, että se on hyvin lähellä lopullista ja tulevaan ECMAScript-standardiin sisällyttämistä. Vaikka se ei ehkä ole vielä natiivisti saatavilla kaikissa selaimissa tai Node.js-ympäristöissä, sinun ei tarvitse odottaa aloittaaksesi sen käyttöä.

Voit käyttää näitä tehokkaita ominaisuuksia jo tänään polyfillien avulla. Yleisin tapa on käyttää core-js-kirjastoa, joka on kattava polyfill moderneille JavaScript-ominaisuuksille.

Sen käyttämiseksi sinun tulisi tyypillisesti asentaa core-js:

            npm install core-js
            

              
                Copy
              
            
          

Ja sitten tuoda tietty ehdotuksen polyfill sovelluksesi aloituskohtaan:

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

// Nyt voit käyttää .scan() ja muita apuohjelmia!
const result = [1, 2, 3].values()
  .map(x => x * 2)
  .scan((a, b) => a + b, 0);

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

              
                Copy
              
            
          

Vaihtoehtoisesti, jos käytät transpilatoria kuten Babelia, voit määrittää sen sisällyttämään tarvittavat polyfillit ja muunnokset vaiheen 3 ehdotuksille.

Johtopäätös: Uusi työkalu uuteen datamaailmaan

JavaScript-iteraattori scan-apuohjelma on enemmän kuin vain kätevä uusi metodi; se edustaa siirtymistä kohti funktionaalisempaa, deklaratiivisempaa ja muistitehokkaampaa tapaa käsitellä datavirtoja. Se täyttää kriittisen aukon, jonka reduce jättää, antaen kehittäjille mahdollisuuden paitsi saavuttaa lopullisen tuloksen, myös havainnoida ja toimia koko kumulaation historian perusteella.

Ottamalla käyttöön scanin ja laajemman Iterator Helpers -ehdotuksen voit kirjoittaa koodia, joka on:

• Deklaratiivisempaa: Koodisi ilmaisee selkeämmin mitä yrität saavuttaa, sen sijaan että miten saavutat sen manuaalisilla silmukoilla.
• Koostettavampaa: Ketjuta yhteen yksinkertaisia, puhtaita operaatioita rakentaaksesi monimutkaisia datankäsittelyputkilinjoja, joita on helppo lukea ja ymmärtää.
• Muistitehokkaampaa: Hyödynnä laiskaa evaluointia käsitelläksesi massiivisia tai äärettömiä datasettejä kuormittamatta järjestelmäsi muistia.

Kun jatkamme entistä data-intensiivisempien ja reaktiivisempien sovellusten rakentamista, scanin kaltaisista työkaluista tulee korvaamattomia. Se on tehokas primitiivi, joka mahdollistaa kehittyneiden mallien, kuten tapahtumalokitus ja virrankäsittely, toteuttamisen natiivisti, elegantisti ja tehokkaasti. Aloita sen tutkiminen tänään, ja olet hyvin valmistautunut JavaScriptin datankäsittelyn tulevaisuuteen.