ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ. ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಕೋಡ್‌ಗಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕಲಿಯಿರಿ.
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್: ಸಂಕೀರ್ಣ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತಿ
ಆಧುನಿಕ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ, ದಕ್ಷ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅರೇ ವಿಧಾನಗಳು ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೂ, ಸಂಕೀರ್ಣ ರೂಪಾಂತರಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಅವು ತೊಡಕಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಓದಬಲ್ಲವಾಗಬಹುದು. ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸೊಗಸಾದ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಶೀಲ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳ ಜಗತ್ತನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಎಂದರೇನು?
ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜನರೇಟರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಘೋಷಣಾತ್ಮಕ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅರೇ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುಯೇಷನ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಮ್ಯಾಪ್: ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಫಿಲ್ಟರ್: ನೀಡಿದ ಷರತ್ತನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಟೇಕ್: ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನ ಮೊದಲ 'n' ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಡ್ರಾಪ್: ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನ ಮೊದಲ 'n' ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ.
- ಫ್ಲಾಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಚಪ್ಪಟೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ರಿಡ್ಯೂಸ್: ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನ ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಚಯಿಸುತ್ತದೆ.
- ಫಾರ್‌ಈಚ್: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗೆ ಒದಗಿಸಿದ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. (ಲೇಜಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸಿ!)
- ಟುಅರೇ: ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಅರೇ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್ ಎಂದರೆ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ರಚಿಸಲು ಬಹು ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೆಲ್ಪರ್ ಹಿಂದಿನದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಕೋಡ್ ಮರುಬಳಕೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೂಲ ಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವವರೆಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂತ-ಹಂತವಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಿಸುವ ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
ಸರಳ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ. ನಮ್ಮ ಬಳಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಒಂದು ಅರೇ ಇದೆ ಮತ್ತು ನಾವು ಸಮ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ ಉಳಿದ ಬೆಸ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ.
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
// ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನ (ಕಡಿಮೆ ಓದಬಲ್ಲದು)
const squaredOdds = numbers
.filter(num => num % 2 !== 0)
.map(num => num * num);
console.log(squaredOdds); // ಔಟ್‌ಪುಟ್: [1, 9, 25, 49, 81]
ಈ ಕೋಡ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರೂ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಅದನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು. ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್ ಬಳಸಿ ಇದನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆಯೋಣ.
function* numberGenerator(array) {
for (const item of array) {
yield item;
}
}
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
const stream = numberGenerator(numbers);
const squaredOddsStream = {
*[Symbol.iterator]() {
for (const num of stream) {
if (num % 2 !== 0) {
yield num * num;
}
}
}
}
const squaredOdds = [...squaredOddsStream];
console.log(squaredOdds); // ಔಟ್‌ಪುಟ್: [1, 9, 25, 49, 81]
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, `numberGenerator` ಒಂದು ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅರೇಯಿಂದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. `squaredOddsStream` ನಮ್ಮ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಬೆಸ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ರೂಪಾಂತರ ತರ್ಕದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಈಗ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕೆಲವು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.
1. ಬಹು ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು
ನಾವು ರೂಪಾಂತರಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಹು ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಮ್ಮ ಬಳಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಇದೆ ಮತ್ತು ನಾವು $10 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಬೆಲೆಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು, ನಂತರ ಉಳಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ 10% ರಿಯಾಯಿತಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ರಿಯಾಯಿತಿ ಪಡೆದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ.
function* productGenerator(products) {
for (const product of products) {
yield product;
}
}
const products = [
{ name: "Laptop", price: 1200 },
{ name: "Mouse", price: 8 },
{ name: "Keyboard", price: 50 },
{ name: "Monitor", price: 300 },
];
const stream = productGenerator(products);
const discountedProductNamesStream = {
*[Symbol.iterator]() {
for (const product of stream) {
if (product.price >= 10) {
const discountedPrice = product.price * 0.9;
yield { name: product.name, price: discountedPrice };
}
}
}
};
const productNames = [...discountedProductNamesStream].map(product => product.name);
console.log(productNames); // ಔಟ್‌ಪುಟ್: [ 'Laptop', 'Keyboard', 'Monitor' ]
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ರಚಿಸಲು ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಮೊದಲು ಬೆಲೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ನಂತರ ರಿಯಾಯಿತಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.
2. ಸಂಕೀರ್ಣ ತರ್ಕಕ್ಕಾಗಿ ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು
ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗಾಗಿ, ನೀವು ತರ್ಕವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ನಿಮಗೆ ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮ ಬಳಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಇದೆ ಮತ್ತು ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೇಶದಲ್ಲಿ (ಉದಾ. ಜರ್ಮನಿ) ಇರುವ ಮತ್ತು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಚಂದಾದಾರಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ.
function* userGenerator(users) {
for (const user of users) {
yield user;
}
}
const users = [
{ name: "Alice", email: "alice@example.com", country: "USA", subscription: "premium" },
{ name: "Bob", email: "bob@example.com", country: "Germany", subscription: "basic" },
{ name: "Charlie", email: "charlie@example.com", country: "Germany", subscription: "premium" },
{ name: "David", email: "david@example.com", country: "UK", subscription: "premium" },
];
const stream = userGenerator(users);
const premiumGermanEmailsStream = {
*[Symbol.iterator]() {
for (const user of stream) {
if (user.country === "Germany" && user.subscription === "premium") {
yield user.email;
}
}
}
};
const premiumGermanEmails = [...premiumGermanEmailsStream];
console.log(premiumGermanEmails); // ಔಟ್‌ಪುಟ್: [ 'charlie@example.com' ]
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ `premiumGermanEmails` ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಓದಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. APIಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ನಮ್ಮ ಬಳಿ API ನಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಇದೆ ಮತ್ತು ನಾವು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯರಾಗಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ ನಂತರ ಅವರ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ.
async function* fetchUsers() {
const response = await fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/users');
const users = await response.json();
for (const user of users) {
yield user;
}
}
async function processUsers() {
const stream = fetchUsers();
const activeUserNamesStream = {
async *[Symbol.asyncIterator]() {
for await (const user of stream) {
if (user.id <= 5) {
yield user.name;
}
}
}
};
const activeUserNames = [];
for await (const name of activeUserNamesStream) {
activeUserNames.push(name);
}
console.log(activeUserNames);
}
processUsers();
// ಸಂಭಾವ್ಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ (API ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕ್ರಮವು ಬದಲಾಗಬಹುದು):
// [ 'Leanne Graham', 'Ervin Howell', 'Clementine Bauch', 'Patricia Lebsack', 'Chelsey Dietrich' ]
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, `fetchUsers` ಒಂದು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು API ನಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ನಾವು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು `Symbol.asyncIterator` ಮತ್ತು `for await...of` ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಗಮನಿಸಿ, ಪ್ರದರ್ಶನ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಸರಳೀಕೃತ ಮಾನದಂಡದ (`user.id <= 5`) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್‌ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಸುಧಾರಿತ ಓದುವಿಕೆ: ಘೋಷಣಾತ್ಮಕ ಶೈಲಿಯು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ತರ್ಕಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ವರ್ಧಿತ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಕೋಡ್ ಮರುಬಳಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಹೆಚ್ಚಿದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುಯೇಷನ್ ಅನಗತ್ಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಉತ್ತಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕೋಡ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಕೋಡ್ ಮರುಬಳಕೆ: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರ: ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಿಸುವುದು.
- ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ: ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
- ಈವೆಂಟ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳು, ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಂದ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
- ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು: APIಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು.
- ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
ಉದಾಹರಣೆ 1: ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು
ನೀವು ಲಾಗ್ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪುಟವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದ ಅತ್ಯಂತ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬರುವ IP ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ನೀವು ಗುರುತಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.
// ನೀವು ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಓದುವ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಲಾಗ್ ನಮೂದನ್ನು ನೀಡುವ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ
async function* readLogFile(filePath) {
// ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಾಲು ಸಾಲಾಗಿ ಓದುವ ಮತ್ತು
// ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಲಾಗ್ ನಮೂದನ್ನು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಆಗಿ ನೀಡುವ ಅನುಷ್ಠಾನ.
// ಸರಳತೆಗಾಗಿ, ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾಕ್ ಮಾಡೋಣ.
const logEntries = [
"2024-01-01 10:00:00 - IP:192.168.1.1 - Page:/home",
"2024-01-01 10:00:05 - IP:192.168.1.2 - Page:/about",
"2024-01-01 10:00:10 - IP:192.168.1.1 - Page:/home",
"2024-01-01 10:00:15 - IP:192.168.1.3 - Page:/contact",
"2024-01-01 10:00:20 - IP:192.168.1.1 - Page:/home",
"2024-01-01 10:00:25 - IP:192.168.1.2 - Page:/about",
"2024-01-01 10:00:30 - IP:192.168.1.4 - Page:/home",
];
for (const entry of logEntries) {
yield entry;
}
}
async function analyzeTraffic(filePath, page, startTime, endTime) {
const logStream = readLogFile(filePath);
const ipAddressesStream = {
async *[Symbol.asyncIterator]() {
for await (const entry of logStream) {
const timestamp = new Date(entry.substring(0, 19));
const ip = entry.match(/IP:(.*?)-/)?.[1].trim();
const accessedPage = entry.match(/Page:(.*)/)?.[1].trim();
if (
timestamp >= startTime &&
timestamp <= endTime &&
accessedPage === page
) {
yield ip;
}
}
}
};
const ipCounts = {};
for await (const ip of ipAddressesStream) {
ipCounts[ip] = (ipCounts[ip] || 0) + 1;
}
const sortedIpAddresses = Object.entries(ipCounts)
.sort(([, countA], [, countB]) => countB - countA)
.map(([ip, count]) => ({ ip, count }));
console.log("Top IP Addresses accessing " + page + ":", sortedIpAddresses);
}
// ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ:
const filePath = "/path/to/logfile.log";
const page = "/home";
const startTime = new Date("2024-01-01 10:00:00");
const endTime = new Date("2024-01-01 10:00:30");
analyzeTraffic(filePath, page, startTime, endTime);
// ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ (ಮಾಕ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ):
// Top IP Addresses accessing /home: [ { ip: '192.168.1.1', count: 3 }, { ip: '192.168.1.4', count: 1 } ]
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಲಾಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು, ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬರುವ IP ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಸ್ವಭಾವವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಇದನ್ನು ಆದರ್ಶವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ 2: ಹಣಕಾಸು ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು
ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಹಣಕಾಸು ವಹಿವಾಟುಗಳ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಇದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಮಿತಿ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಮೀರುವುದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ದೇಶದಿಂದ ಹುಟ್ಟುವುದು ಮುಂತಾದ ಕೆಲವು ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಇದು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರಬೇಕಾದ ಜಾಗತಿಕ ಪಾವತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭಾಗವೆಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
function* transactionGenerator(transactions) {
for (const transaction of transactions) {
yield transaction;
}
}
const transactions = [
{ id: 1, amount: 100, currency: "USD", country: "USA", date: "2024-01-01" },
{ id: 2, amount: 5000, currency: "EUR", country: "Russia", date: "2024-01-02" },
{ id: 3, amount: 200, currency: "GBP", country: "UK", date: "2024-01-03" },
{ id: 4, amount: 10000, currency: "JPY", country: "China", date: "2024-01-04" },
];
const highRiskCountries = ["Russia", "North Korea"];
const thresholdAmount = 7500;
const stream = transactionGenerator(transactions);
const suspiciousTransactionsStream = {
*[Symbol.iterator]() {
for (const transaction of stream) {
if (
transaction.amount > thresholdAmount ||
highRiskCountries.includes(transaction.country)
) {
yield transaction;
}
}
}
};
const suspiciousTransactions = [...suspiciousTransactionsStream];
console.log("Suspicious Transactions:", suspiciousTransactions);
// ಔಟ್‌ಪುಟ್:
// Suspicious Transactions: [
// { id: 2, amount: 5000, currency: 'EUR', country: 'Russia', date: '2024-01-02' },
// { id: 4, amount: 10000, currency: 'JPY', country: 'China', date: '2024-01-04' }
// ]
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. `highRiskCountries` ಅರೇ ಮತ್ತು `thresholdAmount` ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ, ಇದು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
- ಅಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳೊಳಗಿನ ಅಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.
- ದೋಷಗಳನ್ನು ಸೌಮ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ: ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ.
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ: ಸೂಕ್ತವಾದ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
- ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ಕೋಡ್ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ನೀಡಿ.
- ಬಾಹ್ಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ RxJS ಅಥವಾ Highland.js ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
- ಅಡ್ಡ-ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗಾಗಿ forEach ಅನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಬಳಸಬೇಡಿ. `forEach` ಹೆಲ್ಪರ್ ತಕ್ಷಣವೇ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುಯೇಷನ್ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಮುರಿಯಬಹುದು. ಅಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ `for...of` ಲೂಪ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ದಕ್ಷವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಸೊಗಸಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲು ಸುಲಭವಾದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಫಂಕ್ಷನಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ, ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದುವುದು ನಿಮ್ಮ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಆಸ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ವಿವಿಧ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪೋಸಿಷನ್ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮರೆಯದಿರಿ.