జావాస్క్రిప్ట్ ఇటరేటర్ హెల్పర్ బ్యాచింగ్ వ్యూహం: సమర్థవంతమైన బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్

ఆధునిక జావాస్క్రిప్ట్ అభివృద్ధిలో, పనితీరు మరియు స్కేలబిలిటీని నిర్వహించడానికి పెద్ద డేటాసెట్‌లను సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయడం చాలా ముఖ్యం. ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లు, బ్యాచింగ్ వ్యూహంతో కలిపి, అటువంటి సందర్భాలను నిర్వహించడానికి శక్తివంతమైన పరిష్కారాన్ని అందిస్తాయి. ఈ విధానం ఒక పెద్ద ఇటరేబుల్‌ను చిన్న, నిర్వహించదగిన భాగాలుగా విభజించి, వాటిని వరుసగా లేదా ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

ఇటరేటర్లు మరియు ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లను అర్థం చేసుకోవడం

బ్యాచింగ్‌లోకి వెళ్లే ముందు, ఇటరేటర్లు మరియు ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లను క్లుప్తంగా సమీక్షిద్దాం.

ఇటరేటర్లు

ఇటరేటర్ అనేది ఒక క్రమాన్ని మరియు దాని ముగింపులో తిరిగి వచ్చే విలువను నిర్వచించే ఒక వస్తువు. ప్రత్యేకంగా, ఇది `next()` పద్ధతితో `Iterator` ప్రోటోకాల్‌ను అమలు చేసే ఒక వస్తువు. `next()` పద్ధతి రెండు లక్షణాలతో ఒక వస్తువును తిరిగి ఇస్తుంది:

• విలువ (value): క్రమంలో తదుపరి విలువ.
• పూర్తయింది (done): ఇటరేటర్ క్రమం ముగింపుకు చేరుకుందో లేదో సూచించే ఒక బూలియన్.

అర్రేలు, మ్యాప్‌లు మరియు సెట్‌ల వంటి అనేక అంతర్నిర్మిత జావాస్క్రిప్ట్ డేటా నిర్మాణాలు ఇటరేబుల్. మీరు మరింత సంక్లిష్టమైన డేటా సోర్స్‌ల కోసం కస్టమ్ ఇటరేటర్‌లను కూడా సృష్టించవచ్చు.

ఉదాహరణ (అర్రే ఇటరేటర్):

            
const myArray = [1, 2, 3, 4, 5];
const iterator = myArray[Symbol.iterator]();

console.log(iterator.next()); // { value: 1, done: false }
console.log(iterator.next()); // { value: 2, done: false }
console.log(iterator.next()); // { value: 3, done: false }
// ...
console.log(iterator.next()); // { value: undefined, done: true }

            

              
                Copy
              
            
          

ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లు

ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లు (అర్రేలతో పనిచేసేటప్పుడు కొన్నిసార్లు అర్రే పద్ధతులుగా కూడా సూచిస్తారు) అనేవి మ్యాపింగ్, ఫిల్టరింగ్ మరియు డేటాను తగ్గించడం వంటి సాధారణ కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి ఇటరేబుల్స్‌పై (మరియు ప్రత్యేకంగా అర్రే పద్ధతుల విషయంలో, అర్రేలపై) పనిచేసే ఫంక్షన్‌లు. ఇవి సాధారణంగా అర్రే ప్రోటోటైప్‌పై చైన్ చేయబడిన పద్ధతులు, కానీ ఫంక్షన్‌లతో ఇటరేబుల్‌పై పనిచేసే భావన సాధారణంగా స్థిరంగా ఉంటుంది.

సాధారణ ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లు:

• map(): ఇటరేబుల్‌లోని ప్రతి మూలకాన్ని మారుస్తుంది.
• filter(): ఒక నిర్దిష్ట పరిస్థితిని సంతృప్తిపరిచే మూలకాలను ఎంచుకుంటుంది.
• reduce(): విలువలను ఒకే ఫలితంలోకి కూడగడుతుంది.
• forEach(): ప్రతి ఇటరేబుల్ మూలకం కోసం అందించిన ఫంక్షన్‌ను ఒకసారి అమలు చేస్తుంది.
• some(): ఇటరేబుల్‌లోని కనీసం ఒక మూలకం అయినా అందించిన ఫంక్షన్ ద్వారా అమలు చేయబడిన పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించిందో లేదో పరీక్షిస్తుంది.
• every(): ఇటరేబుల్‌లోని అన్ని మూలకాలు అందించిన ఫంక్షన్ ద్వారా అమలు చేయబడిన పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించాయో లేదో పరీక్షిస్తుంది.

ఉదాహరణ (map మరియు filter ఉపయోగించి):

            
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6];

const evenNumbers = numbers.filter(num => num % 2 === 0);
const squaredEvenNumbers = evenNumbers.map(num => num * num);

console.log(squaredEvenNumbers); // Output: [ 4, 16, 36 ]

            

              
                Copy
              
            
          

బ్యాచింగ్ అవసరం

ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లు శక్తివంతమైనవి అయినప్పటికీ, వాటితో నేరుగా చాలా పెద్ద డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడం పనితీరు సమస్యలకు దారితీస్తుంది. మీరు ఒక డేటాబేస్ నుండి లక్షలాది రికార్డులను ప్రాసెస్ చేయాల్సిన పరిస్థితిని పరిగణించండి. అన్ని రికార్డులను మెమరీలోకి లోడ్ చేసి, ఆపై ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లను వర్తింపజేయడం సిస్టమ్‌ను ముంచెత్తవచ్చు.

బ్యాచింగ్ ఎందుకు ముఖ్యమో ఇక్కడ ఉంది:

• మెమరీ నిర్వహణ: బ్యాచింగ్ డేటాను చిన్న భాగాలుగా ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది, అవుట్-ఆఫ్-మెమరీ లోపాలను నివారిస్తుంది.
• మెరుగైన ప్రతిస్పందన: పెద్ద పనులను చిన్న బ్యాచ్‌లుగా విభజించడం అప్లికేషన్‌ను ప్రతిస్పందించేలా ఉంచుతుంది, మెరుగైన వినియోగదారు అనుభవాన్ని అందిస్తుంది.
• లోపం నిర్వహణ: వ్యక్తిగత బ్యాచ్‌లలో లోపాలను వేరు చేయడం లోపం నిర్వహణను సులభతరం చేస్తుంది మరియు క్యాస్కేడింగ్ వైఫల్యాలను నివారిస్తుంది.
• సమాంతర ప్రాసెసింగ్: బ్యాచ్‌లను ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయవచ్చు, మల్టీ-కోర్ ప్రాసెసర్‌లను ఉపయోగించి మొత్తం ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.

ఉదాహరణ దృశ్యం:

గత నెలలో పెట్టిన అన్ని ఆర్డర్‌ల కోసం ఇన్‌వాయిస్‌లను రూపొందించాల్సిన ఒక ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను మీరు నిర్మిస్తున్నారని ఊహించుకోండి. మీకు పెద్ద సంఖ్యలో ఆర్డర్‌లు ఉంటే, వాటన్నింటికీ ఒకేసారి ఇన్‌వాయిస్‌లను రూపొందించడం మీ సర్వర్‌పై ఒత్తిడిని కలిగిస్తుంది. బ్యాచింగ్ ఆర్డర్‌లను చిన్న సమూహాలుగా ప్రాసెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ఈ ప్రక్రియను మరింత నిర్వహించదగినదిగా చేస్తుంది.

ఇటరేటర్ హెల్పర్ బ్యాచింగ్‌ను అమలు చేయడం

ఇటరేటర్ హెల్పర్ బ్యాచింగ్ వెనుక ఉన్న ప్రధాన ఆలోచన ఇటరేబుల్‌ను చిన్న బ్యాచ్‌లుగా విభజించి, ఆపై ప్రతి బ్యాచ్‌కు ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లను వర్తింపజేయడం. ఇది కస్టమ్ ఫంక్షన్‌లు లేదా లైబ్రరీల ద్వారా సాధించవచ్చు.

మాన్యువల్ బ్యాచింగ్ అమలు

మీరు జనరేటర్ ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించి మాన్యువల్‌గా బ్యాచింగ్‌ను అమలు చేయవచ్చు.

            
function* batchIterator(iterable, batchSize) {
  let batch = [];
  for (const item of iterable) {
    batch.push(item);
    if (batch.length === batchSize) {
      yield batch;
      batch = [];
    }
  }
  if (batch.length > 0) {
    yield batch;
  }
}

// Example usage:
const data = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => i + 1);
const batchSize = 100;

for (const batch of batchIterator(data, batchSize)) {
  // Process each batch
  const processedBatch = batch.map(item => item * 2);
  console.log(processedBatch);
}

            

              
                Copy
              
            
          

వివరణ:

1. batchIterator ఫంక్షన్ ఒక ఇటరేబుల్ మరియు ఒక బ్యాచ్ సైజ్‌ను ఇన్‌పుట్‌గా తీసుకుంటుంది.
2. ఇది ఇటరేబుల్ ద్వారా ఇటరేట్ అవుతుంది, అంశాలను ఒక batch అర్రేలోకి కూడగడుతుంది.
3. batch నిర్దిష్ట batchSizeకు చేరుకున్నప్పుడు, అది batchను అందిస్తుంది (yields).
4. మిగిలిన ఏవైనా అంశాలు చివరి batchలో అందించబడతాయి (yielded).

లైబ్రరీలను ఉపయోగించడం

అనేక జావాస్క్రిప్ట్ లైబ్రరీలు ఇటరేటర్‌లతో పనిచేయడానికి మరియు బ్యాచింగ్‌ను అమలు చేయడానికి యుటిలిటీలను అందిస్తాయి. ఒక ప్రసిద్ధ ఎంపిక లోడాష్ (Lodash).

ఉదాహరణ (లోడాష్ యొక్క chunk ఉపయోగించి):

            
const _ = require('lodash'); // or import _ from 'lodash';

const data = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => i + 1);
const batchSize = 100;

const batches = _.chunk(data, batchSize);

batches.forEach(batch => {
  // Process each batch
  const processedBatch = batch.map(item => item * 2);
  console.log(processedBatch);
});

            

              
                Copy
              
            
          

లోడాష్ యొక్క _.chunk ఫంక్షన్ ఒక అర్రేను బ్యాచ్‌లుగా విభజించే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది.

అసమకాలిక (Asynchronous) బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్

అనేక వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో, బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్‌లో అసమకాలిక కార్యకలాపాలు ఉంటాయి, যেমন డేటాబేస్ నుండి డేటాను పొందడం లేదా బాహ్య APIని కాల్ చేయడం వంటివి. దీన్ని నిర్వహించడానికి, మీరు బ్యాచింగ్‌ను async/await లేదా Promises వంటి అసమకాలిక జావాస్క్రిప్ట్ ఫీచర్‌లతో కలపవచ్చు.

ఉదాహరణ (async/awaitతో అసమకాలిక బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్):

            
async function processBatch(batch) {
  // Simulate an asynchronous operation (e.g., fetching data from an API)
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500)); // Simulate network latency
  return batch.map(item => item * 3); // Example processing
}

async function processDataInBatches(data, batchSize) {
  for (const batch of batchIterator(data, batchSize)) {
    const processedBatch = await processBatch(batch);
    console.log("Processed batch:", processedBatch);
  }
}

const data = Array.from({ length: 500 }, (_, i) => i + 1);
const batchSize = 50;

processDataInBatches(data, batchSize);

            

              
                Copy
              
            
          

వివరణ:

1. processBatch ఫంక్షన్ setTimeout ఉపయోగించి ఒక అసమకాలిక ఆపరేషన్‌ను అనుకరిస్తుంది మరియు ఒక Promiseను తిరిగి ఇస్తుంది.
2. processDataInBatches ఫంక్షన్ బ్యాచ్‌ల ద్వారా ఇటరేట్ అవుతుంది మరియు తదుపరి దానికి వెళ్లే ముందు ప్రతి processBatch పూర్తి కావడానికి వేచి ఉండటానికి awaitను ఉపయోగిస్తుంది.

సమాంతర అసమకాలిక బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్

ఇంకా ఎక్కువ పనితీరు కోసం, మీరు Promise.all ఉపయోగించి బ్యాచ్‌లను ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయవచ్చు. ఇది బహుళ బ్యాచ్‌లను సమాంతరంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, సంభావ్యంగా మొత్తం ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది.

            
async function processDataInBatchesConcurrently(data, batchSize) {
  const batches = [...batchIterator(data, batchSize)]; // Convert iterator to array
  
  // Process batches concurrently using Promise.all
  const processedResults = await Promise.all(
    batches.map(async batch => {
      return await processBatch(batch);
    })
  );

  console.log("All batches processed:", processedResults);
}

const data = Array.from({ length: 500 }, (_, i) => i + 1);
const batchSize = 50;

processDataInBatchesConcurrently(data, batchSize);

            

              
                Copy
              
            
          

సమాంతర ప్రాసెసింగ్ కోసం ముఖ్యమైన పరిగణనలు:

• వనరుల పరిమితులు: బ్యాచ్‌లను ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు వనరుల పరిమితుల (ఉదా., డేటాబేస్ కనెక్షన్‌లు, API రేట్ పరిమితులు) గురించి జాగ్రత్తగా ఉండండి. చాలా ఎక్కువ ఏకకాల అభ్యర్థనలు సిస్టమ్‌ను ముంచెత్తవచ్చు.
• లోపం నిర్వహణ: సమాంతర ప్రాసెసింగ్ సమయంలో సంభవించే సంభావ్య లోపాలను నిర్వహించడానికి బలమైన లోపం నిర్వహణను అమలు చేయండి.
• ప్రాసెసింగ్ క్రమం: బ్యాచ్‌లను ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయడం మూలకాల అసలు క్రమాన్ని కాపాడకపోవచ్చు. క్రమం ముఖ్యం అయితే, సరైన క్రమాన్ని నిర్వహించడానికి మీరు అదనపు తర్కాన్ని అమలు చేయాల్సి ఉంటుంది.

సరైన బ్యాచ్ సైజ్‌ను ఎంచుకోవడం

ఉత్తమ పనితీరును సాధించడానికి సరైన బ్యాచ్ సైజ్‌ను ఎంచుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఆదర్శ బ్యాచ్ సైజ్ వంటి కారకాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది:

• డేటా పరిమాణం: ప్రతి వ్యక్తిగత డేటా ఐటమ్ పరిమాణం.
• ప్రాసెసింగ్ సంక్లిష్టత: ప్రతి ఐటమ్‌పై నిర్వహించే కార్యకలాపాల సంక్లిష్టత.
• సిస్టమ్ వనరులు: అందుబాటులో ఉన్న మెమరీ, CPU, మరియు నెట్‌వర్క్ బ్యాండ్‌విడ్త్.
• అసమకాలిక ఆపరేషన్ లాటెన్సీ: ప్రతి బ్యాచ్‌ను ప్రాసెస్ చేయడంలో పాల్గొన్న ఏవైనా అసమకాలిక ఆపరేషన్ల లాటెన్సీ.

సాధారణ మార్గదర్శకాలు:

• ఒక మోస్తరు బ్యాచ్ సైజ్‌తో ప్రారంభించండి: ప్రతి బ్యాచ్‌కు 100 మరియు 1000 ఐటమ్‌ల మధ్య ఉండటం మంచి ప్రారంభ స్థానం.
• ప్రయోగం మరియు బెంచ్‌మార్క్: విభిన్న బ్యాచ్ సైజ్‌లను పరీక్షించండి మరియు మీ నిర్దిష్ట దృశ్యం కోసం సరైన విలువను కనుగొనడానికి పనితీరును కొలవండి.
• వనరుల వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించండి: సంభావ్య అడ్డంకులను గుర్తించడానికి మెమరీ వినియోగం, CPU వినియోగం మరియు నెట్‌వర్క్ కార్యకలాపాలను పర్యవేక్షించండి.
• అడాప్టివ్ బ్యాచింగ్‌ను పరిగణించండి: సిస్టమ్ లోడ్ మరియు పనితీరు మెట్రిక్‌ల ఆధారంగా బ్యాచ్ సైజ్‌ను డైనమిక్‌గా సర్దుబాటు చేయండి.

వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు

డేటా మైగ్రేషన్

ఒక డేటాబేస్ నుండి మరొక దానికి డేటాను మైగ్రేట్ చేసేటప్పుడు, బ్యాచింగ్ పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. మొత్తం డేటాను మెమరీలోకి లోడ్ చేసి, ఆపై దాన్ని కొత్త డేటాబేస్‌కు వ్రాయడానికి బదులుగా, మీరు డేటాను బ్యాచ్‌లలో ప్రాసెస్ చేయవచ్చు, మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గించి, మొత్తం మైగ్రేషన్ వేగాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.

ఉదాహరణ: పాత CRM సిస్టమ్ నుండి కొత్త క్లౌడ్-ఆధారిత ప్లాట్‌ఫారమ్‌కు కస్టమర్ డేటాను మైగ్రేట్ చేస్తున్నారని ఊహించుకోండి. బ్యాచింగ్ పాత సిస్టమ్ నుండి కస్టమర్ రికార్డులను నిర్వహించదగిన భాగాలుగా సంగ్రహించడానికి, కొత్త సిస్టమ్ యొక్క స్కీమాకు సరిపోయేలా వాటిని మార్చడానికి, ఆపై ఏ సిస్టమ్‌ను ముంచెత్తకుండా కొత్త ప్లాట్‌ఫారమ్‌లోకి వాటిని లోడ్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

లాగ్ ప్రాసెసింగ్

పెద్ద లాగ్ ఫైల్‌లను విశ్లేషించడానికి తరచుగా విస్తారమైన డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం అవసరం. బ్యాచింగ్ లాగ్ ఎంట్రీలను చిన్న భాగాలుగా చదివి, ప్రాసెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, విశ్లేషణను మరింత సమర్థవంతంగా మరియు స్కేలబుల్‌గా చేస్తుంది.

ఉదాహరణ: ఒక భద్రతా పర్యవేక్షణ వ్యవస్థ అనుమానాస్పద కార్యకలాపాలను గుర్తించడానికి లక్షలాది లాగ్ ఎంట్రీలను విశ్లేషించాలి. లాగ్ ఎంట్రీలను బ్యాచింగ్ చేయడం ద్వారా, సిస్టమ్ వాటిని సమాంతరంగా ప్రాసెస్ చేయగలదు, సంభావ్య భద్రతా బెదిరింపులను త్వరగా గుర్తిస్తుంది.

ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్

పెద్ద సంఖ్యలో చిత్రాలకు రీసైజింగ్ లేదా ఫిల్టర్‌లను వర్తింపజేయడం వంటి ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ పనులు, గణనపరంగా తీవ్రంగా ఉంటాయి. బ్యాచింగ్ చిత్రాలను చిన్న సమూహాలుగా ప్రాసెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, సిస్టమ్ మెమరీ అయిపోకుండా నివారిస్తుంది మరియు ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరుస్తుంది.

ఉదాహరణ: ఒక ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్ అన్ని ఉత్పత్తి చిత్రాల కోసం థంబ్‌నెయిల్‌లను రూపొందించాలి. బ్యాచింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ వినియోగదారు అనుభవాన్ని ప్రభావితం చేయకుండా, నేపథ్యంలో చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఇటరేటర్ హెల్పర్ బ్యాచింగ్ యొక్క ప్రయోజనాలు

• మెరుగైన పనితీరు: ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది, ముఖ్యంగా పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం.
• మెరుగైన స్కేలబిలిటీ: అప్లికేషన్‌లు పెద్ద పనిభారాలను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది.
• తగ్గిన మెమరీ వినియోగం: అవుట్-ఆఫ్-మెమరీ లోపాలను నివారిస్తుంది.
• మెరుగైన ప్రతిస్పందన: దీర్ఘకాలం నడిచే పనుల సమయంలో అప్లికేషన్ ప్రతిస్పందనను నిర్వహిస్తుంది.
• సులభతరమైన లోపం నిర్వహణ: వ్యక్తిగత బ్యాచ్‌లలో లోపాలను వేరు చేస్తుంది.

ముగింపు

జావాస్క్రిప్ట్ ఇటరేటర్ హెల్పర్ బ్యాచింగ్ అనేది పెద్ద డేటాసెట్‌లను నిర్వహించే అప్లికేషన్‌లలో డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఒక శక్తివంతమైన టెక్నిక్. డేటాను చిన్న, నిర్వహించదగిన బ్యాచ్‌లుగా విభజించి, వాటిని వరుసగా లేదా ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా, మీరు పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరచవచ్చు, స్కేలబిలిటీని పెంచవచ్చు మరియు మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గించవచ్చు. మీరు డేటాను మైగ్రేట్ చేస్తున్నా, లాగ్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తున్నా లేదా ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ చేస్తున్నా, బ్యాచింగ్ మీకు మరింత సమర్థవంతమైన మరియు ప్రతిస్పందించే అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడంలో సహాయపడుతుంది.

మీ నిర్దిష్ట దృశ్యం కోసం సరైన విలువను కనుగొనడానికి విభిన్న బ్యాచ్ సైజ్‌లతో ప్రయోగాలు చేయడం గుర్తుంచుకోండి మరియు సమాంతర ప్రాసెసింగ్ మరియు వనరుల పరిమితుల మధ్య సంభావ్య లావాదేవీలను పరిగణించండి. ఇటరేటర్ హెల్పర్ బ్యాచింగ్‌ను జాగ్రత్తగా అమలు చేయడం ద్వారా, మీరు మీ జావాస్క్రిప్ట్ అప్లికేషన్‌ల పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయవచ్చు మరియు మెరుగైన వినియోగదారు అనుభవాన్ని అందించవచ్చు.

మరింత చదవడానికి

• ఇటరేటర్లు మరియు జనరేటర్లు - MDN వెబ్ డాక్స్
• లోడాష్ _.chunk
• Promise.all() - MDN వెబ్ డాక్స్