જાવાસ્ક્રિપ્ટ ઇટરેટર `scan`: સંચિત સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગ માટે ખૂટતી કડી

આધુનિક વેબ ડેવલપમેન્ટના સતત વિકસતા પરિદ્રશ્યમાં, ડેટા જ સર્વસ્વ છે. આપણે સતત માહિતીના પ્રવાહ સાથે કામ કરીએ છીએ: યુઝર ઇવેન્ટ્સ, રીઅલ-ટાઇમ API પ્રતિસાદો, મોટા ડેટાસેટ્સ, અને ઘણું બધું. આ ડેટાને કુશળતાપૂર્વક અને ઘોષણાત્મક રીતે પ્રોસેસ કરવું એ એક સર્વોચ્ચ પડકાર છે. વર્ષોથી, જાવાસ્ક્રિપ્ટ ડેવલપર્સ એરેને એક જ મૂલ્યમાં ઘટાડવા માટે શક્તિશાળી Array.prototype.reduce મેથડ પર આધાર રાખતા હતા. પરંતુ જો તમારે માત્ર ગંતવ્ય જ નહીં, પણ આખી યાત્રા જોવાની જરૂર હોય તો? જો તમારે સંચયના દરેક મધ્યવર્તી પગલાનું નિરીક્ષણ કરવાની જરૂર હોય તો?

અહીં એક નવું, શક્તિશાળી સાધન મંચ પર પ્રવેશે છે: ઇટરેટર scan હેલ્પર. TC39 ઇટરેટર હેલ્પર્સ પ્રસ્તાવના ભાગ રૂપે, જે હાલમાં સ્ટેજ 3 પર છે, scan જાવાસ્ક્રિપ્ટમાં અનુક્રમિક અને સ્ટ્રીમ-આધારિત ડેટાને હેન્ડલ કરવાની રીતમાં ક્રાંતિ લાવવા માટે તૈયાર છે. તે reduce નું ફંક્શનલ, સુઘડ પ્રતિરૂપ છે જે ઓપરેશનનો સંપૂર્ણ ઇતિહાસ પ્રદાન કરે છે.

આ વ્યાપક માર્ગદર્શિકા તમને scan મેથડમાં ઊંડાણપૂર્વક લઈ જશે. આપણે તે જે સમસ્યાઓનું નિરાકરણ લાવે છે, તેની સિન્ટેક્સ, તેના સરળ રનિંગ ટોટલથી લઈને જટિલ સ્ટેટ મેનેજમેન્ટ સુધીના શક્તિશાળી ઉપયોગના કિસ્સાઓ અને તે આધુનિક, મેમરી-કાર્યક્ષમ જાવાસ્ક્રિપ્ટના વ્યાપક ઇકોસિસ્ટમમાં કેવી રીતે બંધબેસે છે તે શોધીશું.

પરિચિત પડકાર: `reduce` ની મર્યાદાઓ

scan શું લાવે છે તેની સાચી પ્રશંસા કરવા માટે, ચાલો પહેલા એક સામાન્ય દૃશ્ય પર પાછા જઈએ. કલ્પના કરો કે તમારી પાસે નાણાકીય વ્યવહારોનો એક સ્ટ્રીમ છે અને તમારે દરેક વ્યવહાર પછી રનિંગ બેલેન્સની ગણતરી કરવાની જરૂર છે. ડેટા આના જેવો દેખાઈ શકે છે:

            const transactions = [100, -20, 50, -10, 75]; // Deposits and withdrawals
            

              
                Copy
              
            
          

જો તમને ફક્ત અંતિમ બેલેન્સ જોઈતું હોત, તો Array.prototype.reduce એક ઉત્તમ સાધન છે:

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

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

              
                Copy
              
            
          

આ સંક્ષિપ્ત અને અસરકારક છે. પરંતુ જો તમારે ચાર્ટ પર સમય જતાં એકાઉન્ટ બેલેન્સ પ્લોટ કરવાની જરૂર હોય તો? તમારે દરેક વ્યવહાર પછીનું બેલેન્સ જોઈએ છે: [100, 80, 130, 120, 195]. reduce મેથડ આ મધ્યવર્તી પગલાંઓને આપણાથી છુપાવે છે; તે ફક્ત અંતિમ પરિણામ પ્રદાન કરે છે.

તો, આપણે પરંપરાગત રીતે આનો ઉકેલ કેવી રીતે લાવીશું? આપણે સંભવતઃ બાહ્ય સ્ટેટ વેરીએબલ સાથે મેન્યુઅલ લૂપ પર પાછા ફરીશું:

            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
              
            
          

આ કામ કરે છે, પરંતુ તેમાં ઘણા ગેરફાયદા છે:

• આદેશાત્મક શૈલી (Imperative Style): તે ઓછી ઘોષણાત્મક છે. આપણે મેન્યુઅલી સ્ટેટ (currentBalance) અને પરિણામ સંગ્રહ (runningBalances) નું સંચાલન કરી રહ્યા છીએ.
• સ્ટેટફુલ અને વર્બોઝ (Stateful and Verbose): તેને લૂપની બહાર મ્યુટેબલ વેરીએબલ્સનું સંચાલન કરવાની જરૂર છે, જે જ્ઞાનાત્મક ભાર અને વધુ જટિલ દૃશ્યોમાં ભૂલોની સંભાવના વધારી શકે છે.
• કમ્પોઝેબલ નથી (Not Composable): તે એક સ્વચ્છ, ચેન કરી શકાય તેવી કામગીરી નથી. તે ફંક્શનલ મેથડ ચેઇનિંગ (જેમ કે map, filter, વગેરે) ના પ્રવાહને તોડે છે.

આ જ તે સમસ્યા છે જેને ઇટરેટર scan હેલ્પર સુઘડતા અને શક્તિથી હલ કરવા માટે રચાયેલ છે.

એક નવો પેરાડાઈમ: ઇટરેટર હેલ્પર્સ પ્રસ્તાવ

આપણે સીધા scan માં ઝંપલાવીએ તે પહેલાં, તે જે સંદર્ભમાં રહે છે તે સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે. ઇટરેટર હેલ્પર્સ પ્રસ્તાવનો ઉદ્દેશ્ય ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે જાવાસ્ક્રિપ્ટમાં ઇટરેટર્સને પ્રથમ-વર્ગના નાગરિક બનાવવાનો છે. ઇટરેટર્સ જાવાસ્ક્રિપ્ટમાં એક મૂળભૂત ખ્યાલ છે—તેઓ for...of લૂપ્સ, સ્પ્રેડ સિન્ટેક્સ (...), અને જનરેટર્સ પાછળનું એન્જિન છે.

આ પ્રસ્તાવ Iterator.prototype પર સીધી રીતે પરિચિત, એરે-જેવી મેથડ્સનો સમૂહ ઉમેરે છે, જેમાં શામેલ છે:

• map(mapperFn): ઇટરેટરમાં દરેક આઇટમને રૂપાંતરિત કરે છે.
• filter(filterFn): ફક્ત તે જ આઇટમ્સને યીલ્ડ કરે છે જે પરીક્ષણ પાસ કરે છે.
• take(limit): પ્રથમ N આઇટમ્સને યીલ્ડ કરે છે.
• drop(limit): પ્રથમ N આઇટમ્સને છોડી દે છે.
• flatMap(mapperFn): દરેક આઇટમને એક ઇટરેટરમાં મેપ કરે છે અને પરિણામને ફ્લેટ કરે છે.
• reduce(reducer, initialValue): ઇટરેટરને એક જ મૂલ્યમાં ઘટાડે છે.
• અને, અલબત્ત, scan(reducer, initialValue).

અહીં મુખ્ય ફાયદો લેઝી ઇવેલ્યુએશન (lazy evaluation) છે. એરે મેથડ્સથી વિપરીત, જે ઘણીવાર મેમરીમાં નવા, મધ્યવર્તી એરે બનાવે છે, ઇટરેટર હેલ્પર્સ માંગ પર, એક સમયે એક આઇટમ પ્રોસેસ કરે છે. આ તેમને ખૂબ મોટા અથવા અનંત ડેટા સ્ટ્રીમ્સને હેન્ડલ કરવા માટે અવિશ્વસનીય રીતે મેમરી-કાર્યક્ષમ બનાવે છે.

`scan` મેથડમાં ઊંડાણપૂર્વકનો અભ્યાસ

scan મેથડ વૈચારિક રીતે reduce જેવી જ છે, પરંતુ એક અંતિમ મૂલ્ય પરત કરવાને બદલે, તે એક નવો ઇટરેટર પરત કરે છે જે દરેક પગલા પર રિડ્યુસર ફંક્શનનું પરિણામ યીલ્ડ કરે છે. તે તમને સંચયનો સંપૂર્ણ ઇતિહાસ જોવા દે છે.

સિન્ટેક્સ અને પેરામીટર્સ

મેથડ સિગ્નેચર સીધીસાદી છે અને જેણે પણ reduce નો ઉપયોગ કર્યો છે તેને પરિચિત લાગશે.

            iterator.scan(reducer [, initialValue])
            

              
                Copy
              
            
          

• reducer(accumulator, element, index): એક ફંક્શન જે ઇટરેટરમાં દરેક એલિમેન્ટ માટે કોલ કરવામાં આવે છે. તેને મળે છે:
  • accumulator: રિડ્યુસરના પાછલા ઇન્વોકેશન દ્વારા પરત કરાયેલ મૂલ્ય, અથવા જો પૂરું પાડવામાં આવ્યું હોય તો initialValue.
  • element: સોર્સ ઇટરેટરમાંથી પ્રોસેસ થઈ રહેલ વર્તમાન એલિમેન્ટ.
  • index: વર્તમાન એલિમેન્ટનો ઇન્ડેક્સ.
  રિડ્યુસરનું રિટર્ન મૂલ્ય આગલા કોલ માટે accumulator તરીકે વપરાય છે અને તે મૂલ્ય પણ છે જે scan યીલ્ડ કરે છે.
• initialValue (વૈકલ્પિક): પ્રથમ accumulator તરીકે વાપરવા માટેનું પ્રારંભિક મૂલ્ય. જો પૂરું પાડવામાં ન આવે, તો ઇટરેટરનો પ્રથમ એલિમેન્ટ પ્રારંભિક મૂલ્ય તરીકે વપરાય છે, અને ઇટરેશન બીજા એલિમેન્ટથી શરૂ થાય છે.

તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે: સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ

ચાલો આપણા રનિંગ બેલેન્સ ઉદાહરણને ટ્રેસ કરીએ અને જોઈએ કે scan કેવી રીતે કાર્ય કરે છે. યાદ રાખો, scan ઇટરેટર્સ પર કાર્ય કરે છે, તેથી પહેલા, આપણે આપણા એરેમાંથી એક ઇટરેટર મેળવવાની જરૂર છે.

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

// 1. Get an iterator from the array
const transactionIterator = transactions.values();

// 2. Apply the scan method
const runningBalanceIterator = transactionIterator.scan(
  (balance, transaction) => balance + transaction,
  initialBalance
);

// 3. The result is a new iterator. We can convert it to an array to see the results.
const runningBalances = [...runningBalanceIterator];

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

            

              
                Copy
              
            
          

આંતરિક રીતે શું થાય છે તે અહીં છે:

1. scan ને (a, b) => a + b રિડ્યુસર અને 0 ના initialValue સાથે કોલ કરવામાં આવે છે.
2. ઇટરેશન 1: રિડ્યુસરને accumulator = 0 (પ્રારંભિક મૂલ્ય) અને element = 100 સાથે કોલ કરવામાં આવે છે. તે 100 પરત કરે છે. scan યીલ્ડ્સ 100.
3. ઇટરેશન 2: રિડ્યુસરને accumulator = 100 (પાછલું પરિણામ) અને element = -20 સાથે કોલ કરવામાં આવે છે. તે 80 પરત કરે છે. scan યીલ્ડ્સ 80.
4. ઇટરેશન 3: રિડ્યુસરને accumulator = 80 અને element = 50 સાથે કોલ કરવામાં આવે છે. તે 130 પરત કરે છે. scan યીલ્ડ્સ 130.
5. ઇટરેશન 4: રિડ્યુસરને accumulator = 130 અને element = -10 સાથે કોલ કરવામાં આવે છે. તે 120 પરત કરે છે. scan યીલ્ડ્સ 120.
6. ઇટરેશન 5: રિડ્યુસરને accumulator = 120 અને element = 75 સાથે કોલ કરવામાં આવે છે. તે 195 પરત કરે છે. scan યીલ્ડ્સ 195.

પરિણામ એ છે કે મેન્યુઅલ લૂપ્સ અથવા બાહ્ય સ્ટેટ મેનેજમેન્ટ વિના, આપણને જે જોઈતું હતું તે બરાબર પ્રાપ્ત કરવાની એક સ્વચ્છ, ઘોષણાત્મક અને કમ્પોઝેબલ રીત.

વ્યવહારુ ઉદાહરણો અને વૈશ્વિક ઉપયોગના કિસ્સાઓ

scan ની શક્તિ સરળ રનિંગ ટોટલ કરતાં ઘણી આગળ વિસ્તરે છે. તે સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગ માટે એક મૂળભૂત પ્રિમિટિવ છે જે વિશ્વભરના ડેવલપર્સ માટે સંબંધિત વિવિધ ડોમેન્સ પર લાગુ કરી શકાય છે.

ઉદાહરણ 1: સ્ટેટ મેનેજમેન્ટ અને ઇવેન્ટ સોર્સિંગ

scan ના સૌથી શક્તિશાળી એપ્લિકેશન્સમાંનું એક સ્ટેટ મેનેજમેન્ટમાં છે, જે Redux જેવી લાઇબ્રેરીઓમાં જોવા મળતી પેટર્નની નકલ કરે છે. કલ્પના કરો કે તમારી પાસે યુઝર ક્રિયાઓ અથવા એપ્લિકેશન ઇવેન્ટ્સનો સ્ટ્રીમ છે. તમે આ ઇવેન્ટ્સને પ્રોસેસ કરવા અને સમયના દરેક બિંદુએ તમારી એપ્લિકેશનની સ્થિતિ ઉત્પન્ન કરવા માટે scan નો ઉપયોગ કરી શકો છો.

ચાલો ઇન્ક્રીમેન્ટ, ડિક્રીમેન્ટ અને રીસેટ ક્રિયાઓ સાથે એક સરળ કાઉન્ટરનું મોડેલ બનાવીએ.

            // A generator function to simulate a stream of actions
function* actionStream() {
  yield { type: 'INCREMENT' };
  yield { type: 'INCREMENT' };
  yield { type: 'DECREMENT', payload: 2 };
  yield { type: 'UNKNOWN_ACTION' }; // Should be ignored
  yield { type: 'RESET' };
  yield { type: 'INCREMENT', payload: 5 };
}

// The initial state of our application
const initialState = { count: 0 };

// The reducer function defines how state changes in response to actions
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; // IMPORTANT: Always return the current state for unhandled actions
  }
}

// Use scan to create an iterator of the application's state history
const stateHistoryIterator = actionStream().scan(stateReducer, initialState);

// Log each state change as it happens
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
              
            
          

આ અતિશય શક્તિશાળી છે. આપણે ઘોષણાત્મક રીતે વ્યાખ્યાયિત કર્યું છે કે આપણું સ્ટેટ કેવી રીતે વિકસિત થાય છે અને તે સ્ટેટનો સંપૂર્ણ, અવલોકનક્ષમ ઇતિહાસ બનાવવા માટે scan નો ઉપયોગ કર્યો છે. આ પેટર્ન ટાઇમ-ટ્રાવેલ ડિબગીંગ, લોગીંગ અને અનુમાનિત એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે મૂળભૂત છે.

ઉદાહરણ 2: મોટા સ્ટ્રીમ્સ પર ડેટા એગ્રીગેશન

કલ્પના કરો કે તમે એક વિશાળ લોગ ફાઇલ અથવા IoT સેન્સર્સમાંથી ડેટાનો સ્ટ્રીમ પ્રોસેસ કરી રહ્યા છો જે મેમરીમાં ફિટ થવા માટે ખૂબ મોટો છે. ઇટરેટર હેલ્પર્સ અહીં ચમકે છે. ચાલો નંબરોના સ્ટ્રીમમાં અત્યાર સુધી જોયેલ મહત્તમ મૂલ્યને ટ્રેક કરવા માટે scan નો ઉપયોગ કરીએ.

            // A generator to simulate a very large stream of sensor readings
function* getSensorReadings() {
  yield 22.5;
  yield 24.1;
  yield 23.8;
  yield 28.3; // New max
  yield 27.9;
  yield 30.1; // New max
  // ... could yield millions more
}

const readingsIterator = getSensorReadings();

// Use scan to track the maximum reading over time
const maxReadingHistory = readingsIterator.scan((maxSoFar, currentReading) => {
  return Math.max(maxSoFar, currentReading);
});

// We don't need to pass an initialValue here. `scan` will use the first
// element (22.5) as the initial max and start from the second element.

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

            

              
                Copy
              
            
          

થોભો, આઉટપુટ પ્રથમ નજરે થોડું વિચિત્ર લાગી શકે છે. કારણ કે આપણે પ્રારંભિક મૂલ્ય પૂરું પાડ્યું નથી, scan એ પ્રથમ આઇટમ (22.5) ને પ્રારંભિક એક્યુમ્યુલેટર તરીકે વાપરી અને પ્રથમ રિડક્શનના પરિણામથી યીલ્ડ કરવાનું શરૂ કર્યું. પ્રારંભિક મૂલ્ય સહિતનો ઇતિહાસ જોવા માટે, આપણે તેને સ્પષ્ટપણે પ્રદાન કરી શકીએ છીએ, ઉદાહરણ તરીકે -Infinity સાથે.

            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
              
            
          

આ ઇટરેટર્સની મેમરી કાર્યક્ષમતા દર્શાવે છે. આપણે સૈદ્ધાંતિક રીતે અનંત ડેટા સ્ટ્રીમ પ્રોસેસ કરી શકીએ છીએ અને દરેક પગલા પર રનિંગ મહત્તમ મેળવી શકીએ છીએ, એક સમયે મેમરીમાં એક કરતાં વધુ મૂલ્ય રાખ્યા વિના.

ઉદાહરણ 3: જટિલ તર્ક માટે અન્ય હેલ્પર્સ સાથે ચેઇનિંગ

ઇટરેટર હેલ્પર્સ પ્રસ્તાવની સાચી શક્તિ ત્યારે અનલોક થાય છે જ્યારે તમે મેથડ્સને એકસાથે ચેઇન કરવાનું શરૂ કરો છો. ચાલો એક વધુ જટિલ પાઇપલાઇન બનાવીએ. ઇ-કોમર્સ ઇવેન્ટ્સના સ્ટ્રીમની કલ્પના કરો. આપણે સમય જતાં કુલ આવકની ગણતરી કરવા માંગીએ છીએ, પરંતુ ફક્ત VIP ગ્રાહકો દ્વારા કરાયેલા સફળતાપૂર્વક પૂર્ણ થયેલા ઓર્ડરમાંથી.

            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 }; // Not 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]);

// Let's trace the data flow:
// - 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
              
            
          

આ ઉદાહરણ ઘોષણાત્મક પ્રોગ્રામિંગનું એક સુંદર પ્રદર્શન છે. કોડ બિઝનેસ લોજિકના વર્ણનની જેમ વાંચે છે: પૂર્ણ થયેલા VIP ઓર્ડર્સ માટે ફિલ્ટર કરો, રકમ કાઢો, અને પછી રનિંગ ટોટલની ગણતરી કરો. દરેક પગલું એક નાનો, પુનઃઉપયોગી અને પરીક્ષણક્ષમ ભાગ છે જે એક મોટી, મેમરી-કાર્યક્ષમ પાઇપલાઇનનો ભાગ છે.

`scan()` વિરુદ્ધ `reduce()`: એક સ્પષ્ટ તફાવત

આ બે શક્તિશાળી મેથડ્સ વચ્ચેનો તફાવત મજબૂત કરવો નિર્ણાયક છે. જ્યારે તેઓ એક રિડ્યુસર ફંક્શન શેર કરે છે, ત્યારે તેમનો હેતુ અને આઉટપુટ મૂળભૂત રીતે અલગ છે.

• reduce() સારાંશ (summarization) વિશે છે. તે એક જ, અંતિમ મૂલ્ય ઉત્પન્ન કરવા માટે આખા ક્રમ પર પ્રક્રિયા કરે છે. યાત્રા છુપાયેલી હોય છે.
• scan() રૂપાંતરણ અને અવલોકન (transformation and observation) વિશે છે. તે એક ક્રમ પર પ્રક્રિયા કરે છે અને સમાન લંબાઈનો નવો ક્રમ ઉત્પન્ન કરે છે, જે દરેક પગલા પર સંચિત સ્થિતિ દર્શાવે છે. યાત્રા જ પરિણામ છે.

અહીં એક બાજુ-બાજુની તુલના છે:

કોડ સરખામણી

            const numbers = [1, 2, 3, 4].values(); // Get an iterator

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

// You need a new iterator for the next operation
const numbers2 = [1, 2, 3, 4].values();

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

            

              
                Copy
              
            
          

આજે ઇટરેટર હેલ્પર્સનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો

આ લેખ લખતી વખતે, ઇટરેટર હેલ્પર્સ પ્રસ્તાવ TC39 પ્રક્રિયામાં સ્ટેજ 3 પર છે. આનો અર્થ એ છે કે તે અંતિમ સ્વરૂપ આપવાની ખૂબ નજીક છે અને ECMAScript સ્ટાન્ડર્ડના ભવિષ્યના સંસ્કરણમાં શામેલ કરવામાં આવશે. જ્યારે તે હજુ સુધી બધા બ્રાઉઝર્સ અથવા Node.js વાતાવરણમાં મૂળભૂત રીતે ઉપલબ્ધ ન હોય, ત્યારે તમારે તેનો ઉપયોગ શરૂ કરવા માટે રાહ જોવાની જરૂર નથી.

તમે આજે પોલિફિલ્સ દ્વારા આ શક્તિશાળી સુવિધાઓનો ઉપયોગ કરી શકો છો. સૌથી સામાન્ય રીત core-js લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરવો છે, જે આધુનિક જાવાસ્ક્રિપ્ટ સુવિધાઓ માટે એક વ્યાપક પોલિફિલ છે.

તેનો ઉપયોગ કરવા માટે, તમે સામાન્ય રીતે core-js ઇન્સ્ટોલ કરશો:

            npm install core-js
            

              
                Copy
              
            
          

અને પછી તમારી એપ્લિકેશનના એન્ટ્રી પોઇન્ટ પર ચોક્કસ પ્રસ્તાવ પોલિફિલને ઇમ્પોર્ટ કરશો:

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

// Now you can use .scan() and other helpers!
const result = [1, 2, 3].values()
  .map(x => x * 2)
  .scan((a, b) => a + b, 0);

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

              
                Copy
              
            
          

વૈકલ્પિક રીતે, જો તમે Babel જેવા ટ્રાન્સપાઈલરનો ઉપયોગ કરી રહ્યા હો, તો તમે તેને સ્ટેજ 3 પ્રસ્તાવો માટે જરૂરી પોલિફિલ્સ અને ટ્રાન્સફોર્મ્સ શામેલ કરવા માટે ગોઠવી શકો છો.

નિષ્કર્ષ: ડેટાના નવા યુગ માટે એક નવું સાધન

જાવાસ્ક્રિપ્ટ ઇટરેટર scan હેલ્પર માત્ર એક અનુકૂળ નવી મેથડ કરતાં વધુ છે; તે ડેટા સ્ટ્રીમ્સને હેન્ડલ કરવાની વધુ ફંક્શનલ, ઘોષણાત્મક અને મેમરી-કાર્યક્ષમ રીત તરફના પરિવર્તનનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. તે reduce દ્વારા છોડવામાં આવેલી એક નિર્ણાયક ખાલી જગ્યા ભરે છે, જે ડેવલપર્સને માત્ર અંતિમ પરિણામ પર પહોંચવાની જ નહીં, પરંતુ સંચયના સંપૂર્ણ ઇતિહાસનું અવલોકન અને તેના પર કાર્ય કરવાની મંજૂરી આપે છે.

scan અને વ્યાપક ઇટરેટર હેલ્પર્સ પ્રસ્તાવને અપનાવીને, તમે એવો કોડ લખી શકો છો જે:

• વધુ ઘોષણાત્મક હોય: તમારો કોડ વધુ સ્પષ્ટપણે વ્યક્ત કરશે કે તમે શું પ્રાપ્ત કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છો, તેના બદલે કે તમે મેન્યુઅલ લૂપ્સ સાથે કેવી રીતે તે પ્રાપ્ત કરી રહ્યા છો.
• વધુ કમ્પોઝેબલ હોય: સરળ, શુદ્ધ ઓપરેશન્સને એકસાથે ચેઇન કરીને જટિલ ડેટા પ્રોસેસિંગ પાઇપલાઇન્સ બનાવો જે વાંચવામાં અને તર્ક કરવામાં સરળ હોય.
• વધુ મેમરી-કાર્યક્ષમ હોય: તમારી સિસ્ટમની મેમરીને ઓવરલોડ કર્યા વિના વિશાળ અથવા અનંત ડેટાસેટ્સને પ્રોસેસ કરવા માટે લેઝી ઇવેલ્યુએશનનો લાભ લો.

જેમ જેમ આપણે વધુ ડેટા-સઘન અને રિએક્ટિવ એપ્લિકેશન્સ બનાવવાનું ચાલુ રાખીએ છીએ, તેમ scan જેવા સાધનો અનિવાર્ય બની જશે. તે એક શક્તિશાળી પ્રિમિટિવ છે જે ઇવેન્ટ સોર્સિંગ અને સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગ જેવી જટિલ પેટર્નને મૂળભૂત રીતે, સુઘડતાપૂર્વક અને અસરકારક રીતે અમલમાં મૂકવા સક્ષમ બનાવે છે. આજે જ તેનું અન્વેષણ કરવાનું શરૂ કરો, અને તમે જાવાસ્ક્રિપ્ટમાં ડેટા હેન્ડલિંગના ભવિષ્ય માટે સારી રીતે તૈયાર હશો.