ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പർ സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷൻ: സങ്കീർണ്ണമായ സ്ട്രീം നിർമ്മാണത്തിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടാം

ആധുനിക ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് വികസനത്തിൽ, കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് വളരെ പ്രധാനമാണ്. പരമ്പരാഗത അറേ മെത്തേഡുകൾ അടിസ്ഥാനപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, സങ്കീർണ്ണമായ പരിവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ അവ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും വായിക്കാൻ പ്രയാസമുള്ളതുമായി മാറും. ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ കൂടുതൽ മികച്ചതും ശക്തവുമായ ഒരു പരിഹാരം നൽകുന്നു, ഇത് എക്സ്പ്രസ്സീവും കമ്പോസബിളുമായ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് സ്ട്രീമുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഈ ലേഖനം ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകളുടെ ലോകത്തേക്ക് ആഴത്തിൽ കടന്നുചെല്ലുകയും സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷൻ എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താമെന്ന് കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എന്താണ് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ?

ഇറ്ററേറ്ററുകളിലും ജനറേറ്ററുകളിലും പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം മെത്തേഡുകളാണ് ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ. ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് ഫംഗ്ഷണലും ഡിക്ലറേറ്റീവുമായ ഒരു മാർഗ്ഗം നൽകുന്നു. ഓരോ ഘട്ടവും ഉടനടി എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്ന പരമ്പരാഗത അറേ മെത്തേഡുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ ലേസി ഇവാലുവേഷൻ (lazy evaluation) ആണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, അതായത് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മാത്രം ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഇത്, പ്രത്യേകിച്ച് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും.

പ്രധാനപ്പെട്ട ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• map: സ്ട്രീമിലെ ഓരോ എലമെന്റിനെയും രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നു.
• filter: നൽകിയിട്ടുള്ള വ്യവസ്ഥ പാലിക്കുന്ന എലമെന്റുകളെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
• take: സ്ട്രീമിലെ ആദ്യത്തെ 'n' എലമെന്റുകളെ നൽകുന്നു.
• drop: സ്ട്രീമിലെ ആദ്യത്തെ 'n' എലമെന്റുകളെ ഒഴിവാക്കുന്നു.
• flatMap: ഓരോ എലമെന്റിനെയും ഒരു സ്ട്രീമിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുകയും അതിനുശേഷം ഫലം ഫ്ലാറ്റൻ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
• reduce: സ്ട്രീമിലെ എലമെന്റുകളെ ഒരുമിപ്പിച്ച് ഒരൊറ്റ മൂല്യമാക്കി മാറ്റുന്നു.
• forEach: നൽകിയിട്ടുള്ള ഫംഗ്ഷൻ ഓരോ എലമെന്റിനും വേണ്ടി ഒരിക്കൽ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നു. (ലേസി സ്ട്രീമുകളിൽ ഇത് ശ്രദ്ധയോടെ ഉപയോഗിക്കുക!)
• toArray: സ്ട്രീമിനെ ഒരു അറേ ആക്കി മാറ്റുന്നു.

സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷൻ മനസ്സിലാക്കാം

ഒരു ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഒന്നിലധികം ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കുന്നതിനെയാണ് സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷൻ എന്ന് പറയുന്നത്. ഓരോ ഹെൽപ്പറും അതിന് മുൻപുള്ളതിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, ഇത് സങ്കീർണ്ണമായ പരിവർത്തനങ്ങൾ വ്യക്തവും ലളിതവുമായ രീതിയിൽ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം കോഡിന്റെ പുനരുപയോഗം, ടെസ്റ്റ് ചെയ്യാനുള്ള എളുപ്പം, പരിപാലനം എന്നിവ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.

ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ ഘട്ടം ഘട്ടമായി രൂപാന്തരപ്പെടുത്തി ആവശ്യമുള്ള ഫലം ലഭിക്കുന്നതുവരെ ഒരു ഡാറ്റാ ഫ്ലോ ഉണ്ടാക്കുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ പ്രധാന ആശയം.

ഒരു ലളിതമായ സ്ട്രീം നിർമ്മിക്കാം

നമുക്ക് ഒരു അടിസ്ഥാന ഉദാഹരണത്തിലൂടെ തുടങ്ങാം. നമ്മുടെ കയ്യിൽ ഒരു കൂട്ടം നമ്പറുകൾ ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, അതിൽ നിന്ന് ഇരട്ട സംഖ്യകളെ ഒഴിവാക്കി ബാക്കിയുള്ള ഒറ്റ സംഖ്യകളുടെ വർഗ്ഗം (square) കാണണം.

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

// Traditional approach (less readable)
const squaredOdds = numbers
  .filter(num => num % 2 !== 0)
  .map(num => num * num);

console.log(squaredOdds); // Output: [1, 9, 25, 49, 81]

ഈ കോഡ് പ്രവർത്തിക്കുമെങ്കിലും, സങ്കീർണ്ണത കൂടുന്തോറും ഇത് വായിക്കാനും പരിപാലിക്കാനും ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും. നമുക്ക് ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകളും സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷനും ഉപയോഗിച്ച് ഇത് മാറ്റിയെഴുതാം.

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); // Output: [1, 9, 25, 49, 81]

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, `numberGenerator` എന്നത് ഇൻപുട്ട് അറേയിലെ ഓരോ നമ്പറും യീൽഡ് ചെയ്യുന്ന ഒരു ജനറേറ്റർ ഫംഗ്ഷനാണ്. `squaredOddsStream` നമ്മുടെ പരിവർത്തനമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഒറ്റ സംഖ്യകളെ മാത്രം ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും സ്ക്വയർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സമീപനം ഡാറ്റാ സോഴ്‌സിനെ പരിവർത്തന ലോജിക്കിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നു.

വിപുലമായ സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

ഇനി, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സ്ട്രീമുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ചില വിപുലമായ ടെക്നിക്കുകൾ നമുക്ക് പരിശോധിക്കാം.

1. ഒന്നിലധികം പരിവർത്തനങ്ങൾ ഒരുമിപ്പിക്കൽ

തുടർച്ചയായ പരിവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ നമുക്ക് ഒന്നിലധികം ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, നമ്മുടെ കയ്യിൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ഒബ്‌ജക്റ്റുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, അതിൽ 10 ഡോളറിൽ താഴെ വിലയുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങളെ ഒഴിവാക്കി, ബാക്കിയുള്ളവയ്ക്ക് 10% കിഴിവ് നൽകി, അവസാനം കിഴിവ് ലഭിച്ച ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ പേരുകൾ മാത്രം എടുക്കണം.

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); // Output: [ 'Laptop', 'Keyboard', 'Monitor' ]

ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കാൻ ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കുന്നതിന്റെ ശക്തി ഈ ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു. നമ്മൾ ആദ്യം വിലയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങളെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് ഒരു കിഴിവ് പ്രയോഗിക്കുന്നു, ഒടുവിൽ പേരുകൾ മാത്രം എടുക്കുന്നു. ഓരോ ഘട്ടവും വ്യക്തമായി നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു, മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പവുമാണ്.

2. സങ്കീർണ്ണമായ ലോജിക്കിനായി ജനറേറ്റർ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ

കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ പരിവർത്തനങ്ങൾക്കായി, ലോജിക് ഉൾക്കൊള്ളാൻ നിങ്ങൾക്ക് ജനറേറ്റർ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഇത് കൂടുതൽ വൃത്തിയുള്ളതും പരിപാലിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായ കോഡ് എഴുതാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

നമ്മുടെ കയ്യിൽ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഒബ്‌ജക്റ്റുകളുടെ ഒരു സ്ട്രീം ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, ഒരു പ്രത്യേക രാജ്യത്ത് (ഉദാഹരണത്തിന്, ജർമ്മനി) ഉള്ളവരും പ്രീമിയം സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ ഉള്ളവരുമായ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഇമെയിൽ വിലാസങ്ങൾ മാത്രം നമുക്ക് വേർതിരിച്ചെടുക്കണം.

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); // Output: [ 'charlie@example.com' ]

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, `premiumGermanEmails` എന്ന ജനറേറ്റർ ഫംഗ്ഷൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് ലോജിക്കിനെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഇത് കോഡ് കൂടുതൽ വായിക്കാനും പരിപാലിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.

3. അസിൻക്രണസ് ഓപ്പറേഷനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ

അസിൻക്രണസ് ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. API-കളിൽ നിന്നോ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്നോ ഡാറ്റ എടുക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ഒരു API-യിൽ നിന്ന് ഉപയോക്താക്കളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ലഭ്യമാക്കുന്ന ഒരു അസിൻക്രണസ് ഫംഗ്ഷൻ നമ്മുടെ പക്കലുണ്ടെന്ന് കരുതുക, അതിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനരഹിതരായ ഉപയോക്താക്കളെ ഒഴിവാക്കി അവരുടെ പേരുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കണം.

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();

// Possible Output (order may vary based on API response):
// [ 'Leanne Graham', 'Ervin Howell', 'Clementine Bauch', 'Patricia Lebsack', 'Chelsey Dietrich' ]

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, `fetchUsers` എന്നത് ഒരു API-യിൽ നിന്ന് ഉപയോക്താക്കളെ ലഭ്യമാക്കുന്ന ഒരു അസിൻക്രണസ് ജനറേറ്റർ ഫംഗ്ഷനാണ്. ഉപയോക്താക്കളുടെ അസിൻക്രണസ് സ്ട്രീമിലൂടെ ശരിയായി ഇറ്ററേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് നമ്മൾ `Symbol.asyncIterator`, `for await...of` എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ലളിതമായ ഒരു മാനദണ്ഡം (`user.id <= 5`) ഉപയോഗിച്ചാണ് നമ്മൾ ഇവിടെ ഉപയോക്താക്കളെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നത് എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക.

സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷൻ ചെയ്യുന്നത് നിരവധി ഗുണങ്ങൾ നൽകുന്നു:

• മെച്ചപ്പെട്ട വായനാക്ഷമത: ഡിക്ലറേറ്റീവ് ശൈലി കോഡ് മനസ്സിലാക്കാനും വിലയിരുത്താനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
• മെച്ചപ്പെട്ട പരിപാലനം: മോഡുലാർ ഡിസൈൻ കോഡിന്റെ പുനരുപയോഗം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ഡീബഗ്ഗിംഗ് ലളിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• വർദ്ധിച്ച പ്രകടനം: ലേസി ഇവാലുവേഷൻ അനാവശ്യമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നു, ഇത് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
• മെച്ചപ്പെട്ട ടെസ്റ്റബിലിറ്റി: ഓരോ ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറും தனித்தனியாக ടെസ്റ്റ് ചെയ്യാൻ സാധിക്കും, ഇത് കോഡിന്റെ ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കാൻ എളുപ്പമാക്കുന്നു.
• കോഡ് പുനരുപയോഗം: സ്ട്രീമുകൾ കമ്പോസ് ചെയ്യാനും നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ വിവിധ ഭാഗങ്ങളിൽ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും.

പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളും ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളും

ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ ഉപയോഗിച്ചുള്ള സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷൻ പലതരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും, അവയിൽ ചിലത്:

• ഡാറ്റാ പരിവർത്തനം: വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കൽ, ഫിൽട്ടർ ചെയ്യൽ, രൂപാന്തരപ്പെടുത്തൽ.
• ഡാറ്റാ അഗ്രഗേഷൻ: സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കണക്കാക്കൽ, ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യൽ, റിപ്പോർട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കൽ.
• ഇവന്റ് പ്രോസസ്സിംഗ്: യൂസർ ഇന്റർഫേസുകൾ, സെൻസറുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഇവന്റ് സ്ട്രീമുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ.
• അസിൻക്രണസ് ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ: API-കൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് അസിൻക്രണസ് സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യൽ.
• തത്സമയ ഡാറ്റാ വിശകലനം: ട്രെൻഡുകളും അപാകതകളും കണ്ടെത്താൻ സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ തത്സമയം വിശകലനം ചെയ്യൽ.

ഉദാഹരണം 1: വെബ്സൈറ്റ് ട്രാഫിക് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യൽ

നിങ്ങൾ ഒരു ലോഗ് ഫയലിൽ നിന്ന് വെബ്സൈറ്റ് ട്രാഫിക് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയാണെന്ന് കരുതുക. ഒരു നിശ്ചിത സമയപരിധിക്കുള്ളിൽ ഒരു പ്രത്യേക പേജ് ആക്സസ് ചെയ്ത ഏറ്റവും കൂടുതൽ തവണ വന്ന ഐപി വിലാസങ്ങൾ കണ്ടെത്തണം.

// Assume you have a function that reads the log file and yields each log entry
async function* readLogFile(filePath) {
  // Implementation to read the log file line by line
  // and yield each log entry as a string.
  // For simplicity, let's mock the data for this example.
  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);
}

// Example usage:
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);

// Expected output (based on mocked data):
// Top IP Addresses accessing /home: [ { ip: '192.168.1.1', count: 3 }, { ip: '192.168.1.4', count: 1 } ]

ലോഗ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും, മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് എൻട്രികൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും, ഏറ്റവും കൂടുതൽ തവണ വന്ന ഐപി വിലാസങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ഫലങ്ങൾ ഒരുമിപ്പിക്കാനും സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഈ ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു. ഈ ഉദാഹരണത്തിന്റെ അസിൻക്രണസ് സ്വഭാവം യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ലോഗ് ഫയൽ പ്രോസസ്സിംഗിന് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം 2: സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യൽ

നിങ്ങളുടെ പക്കൽ സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകളുടെ ഒരു സ്ട്രീം ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, ഒരു നിശ്ചിത തുകയേക്കാൾ കൂടുതലുള്ളതോ അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള രാജ്യത്ത് നിന്ന് വന്നതോ ആയ ചില മാനദണ്ഡങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി സംശയാസ്പദമായ ഇടപാടുകൾ കണ്ടെത്തണം. ഇത് അന്താരാഷ്ട്ര നിയമങ്ങൾ പാലിക്കേണ്ട ഒരു ആഗോള പേയ്മെന്റ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഭാഗമാണെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക.

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);

// Output:
// 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' }
// ]

മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച നിയമങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് ഇടപാടുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും തട്ടിപ്പുകൾ കണ്ടെത്താനും ഈ ഉദാഹരണം സഹായിക്കുന്നു. `highRiskCountries` അറേയും `thresholdAmount`-ഉം കോൺഫിഗർ ചെയ്യാൻ സാധിക്കുന്നതിനാൽ, മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന നിയമങ്ങൾക്കും റിസ്ക് പ്രൊഫൈലുകൾക്കും അനുസരിച്ച് ഈ പരിഹാരം ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയും.

സാധാരണയായി സംഭവിക്കുന്ന പിഴവുകളും മികച്ച രീതികളും

• സൈഡ് എഫക്റ്റുകൾ ഒഴിവാക്കുക: പ്രവചിക്കാവുന്ന പെരുമാറ്റം ഉറപ്പാക്കാൻ ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾക്കുള്ളിൽ സൈഡ് എഫക്റ്റുകൾ കുറയ്ക്കുക.
• പിശകുകൾ കൃത്യമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക: സ്ട്രീം തടസ്സപ്പെടാതിരിക്കാൻ എറർ ഹാൻഡ്ലിംഗ് നടപ്പിലാക്കുക.
• പ്രകടനത്തിനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക: ഉചിതമായ ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും അനാവശ്യമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്യുക.
• വിവരണാത്മകമായ പേരുകൾ ഉപയോഗിക്കുക: കോഡ് വ്യക്തത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകൾക്ക് അർത്ഥവത്തായ പേരുകൾ നൽകുക.
• പുറമെയുള്ള ലൈബ്രറികൾ പരിഗണിക്കുക: കൂടുതൽ വിപുലമായ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് കഴിവുകൾക്കായി RxJS അല്ലെങ്കിൽ Highland.js പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.
• സൈഡ് എഫക്റ്റുകൾക്കായി forEach അമിതമായി ഉപയോഗിക്കരുത്. `forEach` ഹെൽപ്പർ ഉടനടി എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും ലേസി ഇവാലുവേഷന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും. സൈഡ് എഫക്റ്റുകൾ ശരിക്കും ആവശ്യമാണെങ്കിൽ `for...of` ലൂപ്പുകളോ മറ്റ് സംവിധാനങ്ങളോ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

ഉപസംഹാരം

ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകളും സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷനും ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായും എളുപ്പത്തിൽ പരിപാലിക്കാവുന്ന രീതിയിലും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ശക്തവും മനോഹരവുമായ ഒരു മാർഗ്ഗം നൽകുന്നു. ഈ ടെക്നിക്കുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാക്കാനും ടെസ്റ്റ് ചെയ്യാനും പുനരുപയോഗിക്കാനും എളുപ്പമുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ ഫംഗ്ഷണൽ പ്രോഗ്രാമിംഗിലേക്കും ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിലേക്കും ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങുമ്പോൾ, ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകളിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടുന്നത് നിങ്ങളുടെ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ടൂൾകിറ്റിലെ ഒരു അമൂല്യമായ മുതൽക്കൂട്ടായി മാറും. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോകളുടെ മുഴുവൻ സാധ്യതകളും പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ വിവിധ ഇറ്ററേറ്റർ ഹെൽപ്പറുകളും സ്ട്രീം കോമ്പോസിഷൻ പാറ്റേണുകളും ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കാൻ തുടങ്ങുക. പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള കാര്യങ്ങൾ എപ്പോഴും പരിഗണിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ഉപയോഗത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ടെക്നിക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുക.