జావాస్క్రిప్ట్ పనితీరులో తదుపరి ముందడుగు: ఇటరేటర్ హెల్పర్ స్ట్రీమ్ ఫ్యూజన్‌పై ఒక లోతైన విశ్లేషణ

సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి ప్రపంచంలో, పనితీరు కోసం అన్వేషణ ఒక నిరంతర ప్రయాణం. జావాస్క్రిప్ట్ డెవలపర్‌ల కోసం, డేటా మానిప్యులేషన్ కోసం ఒక సాధారణ మరియు సొగసైన పద్ధతి .map(), .filter(), మరియు .reduce() వంటి అర్రే మెథడ్స్‌ను చైన్ చేయడం. ఈ ఫ్లూయెంట్ API చదవడానికి మరియు భావవ్యక్తీకరణకు అనువుగా ఉంటుంది, కానీ ఇది ఒక ముఖ్యమైన పనితీరు అడ్డంకిని దాచిపెడుతుంది: మధ్యంతర శ్రేణుల సృష్టి. చైన్‌లోని ప్రతి దశ ఒక కొత్త శ్రేణిని సృష్టిస్తుంది, మెమరీ మరియు CPU సైకిల్స్‌ను వినియోగిస్తుంది. పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం, ఇది పనితీరుకు ఒక విపత్తు కావచ్చు.

ఇక్కడే TC39 ఇటరేటర్ హెల్పర్స్ ప్రతిపాదన రంగ ప్రవేశం చేస్తుంది, ఇది జావాస్క్రిప్ట్‌లో మనం డేటా సేకరణలను ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తామో పునర్నిర్వచించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న ECMAScript ప్రమాణానికి ఒక సంచలనాత్మక జోడింపు. దీని ప్రధాన లక్ష్యం స్ట్రీమ్ ఫ్యూజన్ (లేదా ఆపరేషన్ ఫ్యూజన్) అని పిలువబడే ఒక శక్తివంతమైన ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్. ఈ వ్యాసం ఈ కొత్త పద్ధతిపై ఒక సమగ్ర అన్వేషణను అందిస్తుంది, ఇది ఎలా పనిచేస్తుందో, ఎందుకు ముఖ్యమైనదో, మరియు ఇది డెవలపర్‌లకు మరింత సమర్థవంతమైన, మెమరీ-స్నేహపూర్వక, మరియు శక్తివంతమైన కోడ్‌ను వ్రాయడానికి ఎలా అధికారం ఇస్తుందో వివరిస్తుంది.

సాంప్రదాయ చైనింగ్‌తో సమస్య: మధ్యంతర శ్రేణుల కథ

ఇటరేటర్ హెల్పర్స్‌ యొక్క నూతనత్వాన్ని పూర్తిగా అభినందించాలంటే, మనం ముందుగా ప్రస్తుత, శ్రేణి-ఆధారిత విధానం యొక్క పరిమితులను అర్థం చేసుకోవాలి. ఒక సాధారణ, రోజువారీ పనిని పరిశీలిద్దాం: సంఖ్యల జాబితా నుండి, మనం మొదటి ఐదు సరి సంఖ్యలను కనుగొని, వాటిని రెట్టింపు చేసి, ఫలితాలను సేకరించాలనుకుంటున్నాము.

సాంప్రదాయిక విధానం

ప్రామాణిక శ్రేణి పద్ధతులను ఉపయోగించి, కోడ్ శుభ్రంగా మరియు సహజంగా ఉంటుంది:

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, ...]; // చాలా పెద్ద శ్రేణిని ఊహించుకోండి

const result = numbers .filter(n => n % 2 === 0) // దశ 1: సరి సంఖ్యల కోసం ఫిల్టర్ చేయండి .map(n => n * 2) // దశ 2: వాటిని రెట్టింపు చేయండి .slice(0, 5); // దశ 3: మొదటి ఐదు తీసుకోండి

ఈ కోడ్ చదవడానికి ఖచ్చితంగా బాగుంది, కానీ జావాస్క్రిప్ట్ ఇంజిన్ తెరవెనుక ఏమి చేస్తుందో విశ్లేషిద్దాం, ముఖ్యంగా numbers లో మిలియన్ల కొద్దీ ఎలిమెంట్స్ ఉన్నప్పుడు.

1. ఇటరేషన్ 1 (.filter()): ఇంజిన్ మొత్తం numbers శ్రేణిని ఇటరేట్ చేస్తుంది. ఇది మెమరీలో ఒక కొత్త మధ్యంతర శ్రేణిని సృష్టిస్తుంది, దానిని evenNumbers అని పిలుద్దాం, పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించిన అన్ని సంఖ్యలను నిల్వ చేయడానికి. numbers లో ఒక మిలియన్ ఎలిమెంట్స్ ఉంటే, ఇది సుమారు 500,000 ఎలిమెంట్స్ ఉన్న శ్రేణి కావచ్చు.
2. ఇటరేషన్ 2 (.map()): ఇంజిన్ ఇప్పుడు మొత్తం evenNumbers శ్రేణిని ఇటరేట్ చేస్తుంది. ఇది మ్యాపింగ్ ఆపరేషన్ ఫలితాన్ని నిల్వ చేయడానికి రెండవ మధ్యంతర శ్రేణిని సృష్టిస్తుంది, దానిని doubledNumbers అని పిలుద్దాం. ఇది మరో 500,000 ఎలిమెంట్స్ ఉన్న శ్రేణి.
3. ఇటరేషన్ 3 (.slice()): చివరగా, ఇంజిన్ doubledNumbers నుండి మొదటి ఐదు ఎలిమెంట్స్‌ను తీసుకొని ఒక మూడవ, చివరి శ్రేణిని సృష్టిస్తుంది.

దాగి ఉన్న ఖర్చులు

ఈ ప్రక్రియ అనేక కీలక పనితీరు సమస్యలను వెల్లడిస్తుంది:

• అధిక మెమరీ కేటాయింపు: మనం వెంటనే పారేయబడిన రెండు పెద్ద తాత్కాలిక శ్రేణులను సృష్టించాము. చాలా పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం, ఇది గణనీయమైన మెమరీ ఒత్తిడికి దారితీయవచ్చు, బహుశా అప్లికేషన్ నెమ్మదించడానికి లేదా క్రాష్ అవ్వడానికి కారణం కావచ్చు.
• గార్బేజ్ కలెక్షన్ ఓవర్‌హెడ్: మీరు ఎంత ఎక్కువ తాత్కాలిక ఆబ్జెక్ట్‌లను సృష్టిస్తారో, గార్బేజ్ కలెక్టర్ వాటిని శుభ్రం చేయడానికి అంత కష్టపడాలి, ఇది పాజ్‌లు మరియు పనితీరులో తడబాటును పరిచయం చేస్తుంది.
• వృధా అయిన గణన: మనం మిలియన్ల కొద్దీ ఎలిమెంట్స్‌పై చాలాసార్లు ఇటరేట్ చేశాము. ఇంకా దారుణం ఏమిటంటే, మన చివరి లక్ష్యం కేవలం ఐదు ఫలితాలను పొందడమే. అయినప్పటికీ, .filter() మరియు .map() పద్ధతులు మొత్తం డేటాసెట్‌ను ప్రాసెస్ చేశాయి, .slice() చాలా పనిని విస్మరించడానికి ముందు మిలియన్ల కొద్దీ అనవసరమైన గణనలను చేశాయి.

ఇటరేటర్ హెల్పర్స్ మరియు స్ట్రీమ్ ఫ్యూజన్ పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడిన ప్రాథమిక సమస్య ఇదే.

ఇటరేటర్ హెల్పర్స్‌ను పరిచయం చేయడం: డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం ఒక కొత్త పద్ధతి

ఇటరేటర్ హెల్పర్స్ ప్రతిపాదన Iterator.prototype కు నేరుగా అనేక సుపరిచితమైన పద్ధతులను జోడిస్తుంది. అంటే ఇటరేటర్ అయిన ఏ ఆబ్జెక్ట్ అయినా (జెనరేటర్లు, మరియు Array.prototype.values() వంటి పద్ధతుల ఫలితాలతో సహా) ఈ శక్తివంతమైన కొత్త సాధనాలకు యాక్సెస్ పొందుతుంది.

కొన్ని కీలక పద్ధతులు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• .map(mapperFn)
• .filter(filterFn)
• .take(limit)
• .drop(limit)
• .flatMap(mapperFn)
• .reduce(reducerFn, initialValue)
• .toArray()
• .forEach(fn)
• .some(fn)
• .every(fn)
• .find(fn)

మన మునుపటి ఉదాహరణను ఈ కొత్త హెల్పర్‌లను ఉపయోగించి తిరిగి వ్రాద్దాం:

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, ...];

const result = numbers.values() // 1. శ్రేణి నుండి ఒక ఇటరేటర్‌ను పొందండి .filter(n => n % 2 === 0) // 2. ఒక ఫిల్టర్ ఇటరేటర్‌ను సృష్టించండి .map(n => n * 2) // 3. ఒక మ్యాప్ ఇటరేటర్‌ను సృష్టించండి .take(5) // 4. ఒక టేక్ ఇటరేటర్‌ను సృష్టించండి .toArray(); // 5. చైన్‌ను అమలు చేసి ఫలితాలను సేకరించండి

మొదటి చూపులో, కోడ్ చాలా సారూప్యంగా కనిపిస్తుంది. ముఖ్యమైన తేడా ప్రారంభ స్థానం—numbers.values()—ఇది అర్రేకు బదులుగా ఒక ఇటరేటర్‌ను అందిస్తుంది, మరియు టెర్మినల్ ఆపరేషన్—.toArray()—ఇది చివరి ఫలితాన్ని ఉత్పత్తి చేయడానికి ఇటరేటర్‌ను వినియోగిస్తుంది. అయితే, నిజమైన మ్యాజిక్ ఈ రెండు పాయింట్ల మధ్య జరిగే దానిలో ఉంది.

ఈ చైన్ ఎలాంటి మధ్యంతర శ్రేణులను సృష్టించదు. బదులుగా, ఇది మునుపటి దాన్ని చుట్టి ఉండే ఒక కొత్త, మరింత సంక్లిష్టమైన ఇటరేటర్‌ను నిర్మిస్తుంది. గణన వాయిదా వేయబడుతుంది. .toArray() లేదా .reduce() వంటి టెర్మినల్ మెథడ్‌ను విలువలను వినియోగించడానికి పిలిచే వరకు ఏమీ జరగదు. ఈ సూత్రాన్ని లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ అంటారు.

స్ట్రీమ్ ఫ్యూజన్ యొక్క మ్యాజిక్: ఒకేసారి ఒక ఎలిమెంట్‌ను ప్రాసెస్ చేయడం

స్ట్రీమ్ ఫ్యూజన్ అనేది లేజీ ఎవాల్యుయేషన్‌ను అంత సమర్థవంతంగా చేసే యంత్రాంగం. మొత్తం సేకరణను వేర్వేరు దశలలో ప్రాసెస్ చేయడానికి బదులుగా, ఇది ప్రతి ఎలిమెంట్‌ను ఆపరేషన్ల చైన్ ద్వారా వ్యక్తిగతంగా ప్రాసెస్ చేస్తుంది.

అసెంబ్లీ లైన్ సారూప్యత

ఒక ఉత్పాదక కర్మాగారాన్ని ఊహించుకోండి. సాంప్రదాయిక శ్రేణి పద్ధతి ప్రతి దశకు వేర్వేరు గదులను కలిగి ఉండటం లాంటిది:

• గది 1 (ఫిల్టరింగ్): అన్ని ముడి పదార్థాలు (మొత్తం శ్రేణి) లోపలికి తీసుకురాబడతాయి. కార్మికులు చెడ్డ వాటిని ఫిల్టర్ చేస్తారు. మంచివన్నీ ఒక పెద్ద డబ్బాలో (మొదటి మధ్యంతర శ్రేణి) ఉంచబడతాయి.
• గది 2 (మ్యాపింగ్): మంచి పదార్థాలతో నిండిన మొత్తం డబ్బా తదుపరి గదికి తరలించబడుతుంది. ఇక్కడ, కార్మికులు ప్రతి వస్తువును సవరిస్తారు. సవరించిన వస్తువులు మరొక పెద్ద డబ్బాలో (రెండవ మధ్యంతర శ్రేణి) ఉంచబడతాయి.
• గది 3 (టేకింగ్): రెండవ డబ్బా చివరి గదికి తరలించబడుతుంది, ఇక్కడ ఒక కార్మికుడు కేవలం మొదటి ఐదు వస్తువులను పైనుండి తీసుకొని మిగిలిన వాటిని పారేస్తాడు.

ఈ ప్రక్రియ రవాణా (మెమరీ కేటాయింపు) మరియు శ్రమ (గణన) పరంగా వృధా.

ఇటరేటర్ హెల్పర్‌ల ద్వారా శక్తివంతమైన స్ట్రీమ్ ఫ్యూజన్, ఒక ఆధునిక అసెంబ్లీ లైన్ లాంటిది:

• అన్ని స్టేషన్‌ల గుండా ఒకే కన్వేయర్ బెల్ట్ నడుస్తుంది.
• ఒక వస్తువు బెల్ట్‌పై ఉంచబడుతుంది. ఇది ఫిల్టరింగ్ స్టేషన్‌కు వెళుతుంది. అది విఫలమైతే, అది తీసివేయబడుతుంది. అది ఉత్తీర్ణత సాధిస్తే, అది కొనసాగుతుంది.
• అది వెంటనే మ్యాపింగ్ స్టేషన్‌కు వెళుతుంది, అక్కడ అది సవరించబడుతుంది.
• అది తర్వాత కౌంటింగ్ స్టేషన్‌కు (టేక్) వెళుతుంది. ఒక సూపర్‌వైజర్ దానిని లెక్కిస్తాడు.
• సూపర్‌వైజర్ ఐదు విజయవంతమైన వస్తువులను లెక్కించే వరకు ఇది ఒకేసారి ఒక వస్తువు చొప్పున కొనసాగుతుంది. ఆ సమయంలో, సూపర్‌వైజర్ "ఆపండి!" అని అరుస్తాడు మరియు మొత్తం అసెంబ్లీ లైన్ ఆగిపోతుంది.

ఈ మోడల్‌లో, మధ్యంతర ఉత్పత్తుల పెద్ద డబ్బాలు లేవు, మరియు పని పూర్తయిన వెంటనే లైన్ ఆగిపోతుంది. ఇటరేటర్ హెల్పర్ స్ట్రీమ్ ఫ్యూజన్ ఖచ్చితంగా ఇలాగే పనిచేస్తుంది.

దశల వారీ విశ్లేషణ

మన ఇటరేటర్ ఉదాహరణ యొక్క ఎగ్జిక్యూషన్‌ను ట్రేస్ చేద్దాం: numbers.values().filter(...).map(...).take(5).toArray().

1. .toArray() పిలువబడుతుంది. దానికి ఒక విలువ కావాలి. అది దాని మూలం, take(5) ఇటరేటర్‌ను దాని మొదటి ఐటెమ్ కోసం అడుగుతుంది.
2. take(5) ఇటరేటర్‌కు లెక్కించడానికి ఒక ఐటెమ్ కావాలి. అది దాని మూలం, map ఇటరేటర్‌ను ఒక ఐటెమ్ కోసం అడుగుతుంది.
3. map ఇటరేటర్‌కు మార్చడానికి ఒక ఐటెమ్ కావాలి. అది దాని మూలం, filter ఇటరేటర్‌ను ఒక ఐటెమ్ కోసం అడుగుతుంది.
4. filter ఇటరేటర్‌కు పరీక్షించడానికి ఒక ఐటెమ్ కావాలి. అది మూల శ్రేణి ఇటరేటర్ నుండి మొదటి విలువను లాగుతుంది: 1.
5. '1' యొక్క ప్రయాణం: ఫిల్టర్ 1 % 2 === 0 ను తనిఖీ చేస్తుంది. ఇది false. ఫిల్టర్ ఇటరేటర్ 1 ను విస్మరించి, మూలం నుండి తదుపరి విలువను లాగుతుంది: 2.
6. '2' యొక్క ప్రయాణం:
   • ఫిల్టర్ 2 % 2 === 0 ను తనిఖీ చేస్తుంది. ఇది true. ఇది 2 ను map ఇటరేటర్‌కు పంపుతుంది.
   • map ఇటరేటర్ 2 ను అందుకుంటుంది, 2 * 2 ను గణిస్తుంది, మరియు ఫలితం, 4 ను, take ఇటరేటర్‌కు పంపుతుంది.
   • take ఇటరేటర్ 4 ను అందుకుంటుంది. ఇది దాని అంతర్గత కౌంటర్‌ను తగ్గిస్తుంది (5 నుండి 4 వరకు) మరియు 4 ను toArray() వినియోగదారునికి అందిస్తుంది. మొదటి ఫలితం కనుగొనబడింది.
7. toArray() లో ఒక విలువ ఉంది. అది take(5) ను తదుపరి దాని కోసం అడుగుతుంది. మొత్తం ప్రక్రియ పునరావృతమవుతుంది.
8. ఫిల్టర్ 3 ను లాగుతుంది (విఫలమవుతుంది), తర్వాత 4 (ఉత్తీర్ణమవుతుంది). 4 అనేది 8 కు మ్యాప్ చేయబడుతుంది, అది తీసుకోబడుతుంది.
9. take(5) ఐదు విలువలను అందించే వరకు ఇది కొనసాగుతుంది. ఐదవ విలువ అసలు సంఖ్య 10 నుండి వస్తుంది, ఇది 20 కు మ్యాప్ చేయబడుతుంది.
10. take(5) ఇటరేటర్ దాని ఐదవ విలువను అందించిన వెంటనే, దాని పని పూర్తయిందని దానికి తెలుసు. తదుపరిసారి దానిని ఒక విలువ కోసం అడిగినప్పుడు, అది పూర్తయిందని సంకేతం ఇస్తుంది. మొత్తం చైన్ ఆగిపోతుంది. 11, 12 సంఖ్యలు, మరియు మూల శ్రేణిలోని మిలియన్ల కొద్దీ ఇతరులు ఎప్పుడూ చూడబడరు.

ప్రయోజనాలు అపారమైనవి: మధ్యంతర శ్రేణులు లేవు, కనీస మెమరీ వాడకం, మరియు గణన వీలైనంత త్వరగా ఆగిపోతుంది. ఇది సామర్థ్యంలో ఒక స్మారక మార్పు.

ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలు మరియు పనితీరు లాభాలు

ఇటరేటర్ హెల్పర్ల శక్తి సాధారణ శ్రేణి మానిప్యులేషన్‌కు మించి విస్తరించింది. ఇది సంక్లిష్టమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ పనులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది.

దృశ్యం 1: పెద్ద డేటాసెట్‌లు మరియు స్ట్రీమ్‌లను ప్రాసెస్ చేయడం

మీరు ఒక మల్టీ-గిగాబైట్ లాగ్ ఫైల్‌ను లేదా నెట్‌వర్క్ సాకెట్ నుండి డేటా స్ట్రీమ్‌ను ప్రాసెస్ చేయాల్సి ఉందని ఊహించుకోండి. మొత్తం ఫైల్‌ను మెమరీలోని శ్రేణిలోకి లోడ్ చేయడం తరచుగా అసాధ్యం.

ఇటరేటర్లతో (మరియు ముఖ్యంగా అసింక్ ఇటరేటర్లతో, దాని గురించి తర్వాత చర్చిస్తాము), మీరు డేటాను చంక్-బై-చంక్ ప్రాసెస్ చేయవచ్చు.

// ఒక పెద్ద ఫైల్ నుండి లైన్లను అందించే ఒక జెనరేటర్‌తో సంభావిత ఉదాహరణ function* readLines(filePath) { // ఫైల్ మొత్తాన్ని లోడ్ చేయకుండా లైన్-బై-లైన్ చదివే అమలు // yield line; } const errorCount = readLines('huge_app.log').values() .map(line => JSON.parse(line)) .filter(logEntry => logEntry.level === 'error') .take(100) // మొదటి 100 ఎర్రర్లను కనుగొనండి .reduce((count) => count + 1, 0);

ఈ ఉదాహరణలో, పైప్‌లైన్ ద్వారా వెళ్ళేటప్పుడు ఫైల్ యొక్క ఒకే ఒక లైన్ మాత్రమే ఒక సమయంలో మెమరీలో ఉంటుంది. ప్రోగ్రామ్ టెరాబైట్ల డేటాను కనీస మెమరీ ఫుట్‌ప్రింట్‌తో ప్రాసెస్ చేయగలదు.

దృశ్యం 2: ముందస్తుగా ఆపడం మరియు షార్ట్-సర్క్యూటింగ్

మనం ఇప్పటికే .take() తో ఇది చూశాము, కానీ ఇది .find(), .some(), మరియు .every() వంటి పద్ధతులకు కూడా వర్తిస్తుంది. ఒక పెద్ద డేటాబేస్‌లో అడ్మినిస్ట్రేటర్ అయిన మొదటి వినియోగదారుని కనుగొనడాన్ని పరిగణించండి.

శ్రేణి-ఆధారిత (అసమర్థమైనది):

const firstAdmin = users.filter(u => u.isAdmin)[0];

ఇక్కడ, మొదటి వినియోగదారు అడ్మిన్ అయినా కూడా, .filter() మొత్తం users శ్రేణిని ఇటరేట్ చేస్తుంది.

ఇటరేటర్-ఆధారిత (సమర్థవంతమైనది):

const firstAdmin = users.values().find(u => u.isAdmin);

.find() హెల్పర్ ప్రతి వినియోగదారుని ఒక్కొక్కరిగా పరీక్షిస్తుంది మరియు మొదటి మ్యాచ్ కనుగొనబడిన వెంటనే మొత్తం ప్రక్రియను ఆపివేస్తుంది.

దృశ్యం 3: అనంతమైన శ్రేణులతో పనిచేయడం

లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ అనంతమైన డేటా సోర్స్‌లతో పనిచేయడాన్ని సాధ్యం చేస్తుంది, ఇది శ్రేణులతో అసాధ్యం. జెనరేటర్లు అటువంటి శ్రేణులను సృష్టించడానికి సరైనవి.

function* fibonacci() { let a = 0, b = 1; while (true) { yield a; [a, b] = [b, a + b]; } } // 1000 కంటే ఎక్కువ ఉన్న మొదటి 10 ఫిబొనాక్సీ సంఖ్యలను కనుగొనండి const result = fibonacci() .filter(n => n > 1000) .take(10) .toArray(); // result will be [1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657, 46368, 75025, 121393]

ఈ కోడ్ ఖచ్చితంగా పనిచేస్తుంది. fibonacci() జెనరేటర్ ఎప్పటికీ నడుస్తూ ఉండగలదు, కానీ ఆపరేషన్లు లేజీగా ఉండటం మరియు .take(10) ఒక స్టాప్ కండిషన్‌ను అందించడం వలన, ప్రోగ్రామ్ అభ్యర్థనను సంతృప్తి పరచడానికి అవసరమైనన్ని ఫిబొనాక్సీ సంఖ్యలను మాత్రమే గణిస్తుంది.

విస్తృత పర్యావరణ వ్యవస్థపై ఒక దృష్టి: అసింక్ ఇటరేటర్లు

ఈ ప్రతిపాదన యొక్క అందం ఏమిటంటే ఇది కేవలం సింక్రోనస్ ఇటరేటర్లకు మాత్రమే వర్తించదు. ఇది AsyncIterator.prototype పై అసింక్ ఇటరేటర్ల కోసం ఒక సమాంతర హెల్పర్‌ల సమితిని కూడా నిర్వచిస్తుంది. ఆధునిక జావాస్క్రిప్ట్ కోసం ఇది ఒక గేమ్-ఛేంజర్, ఇక్కడ అసమకాలిక డేటా స్ట్రీమ్‌లు సర్వసాధారణం.

పేజినేటెడ్ APIని ప్రాసెస్ చేయడం, Node.js నుండి ఒక ఫైల్ స్ట్రీమ్‌ను చదవడం, లేదా WebSocket నుండి డేటాను హ్యాండిల్ చేయడం ఊహించుకోండి. ఇవన్నీ సహజంగా అసింక్ స్ట్రీమ్‌లుగా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయి. అసింక్ ఇటరేటర్ హెల్పర్స్‌తో, మీరు వాటిపై అదే డిక్లరేటివ్ .map() మరియు .filter() సింటాక్స్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.

// పేజినేటెడ్ API ప్రాసెసింగ్ యొక్క సంభావిత ఉదాహరణ async function* fetchAllUsers() { let url = '/api/users?page=1'; while (url) { const response = await fetch(url); const data = await response.json(); for (const user of data.users) { yield user; } url = data.nextPageUrl; } } // ఒక నిర్దిష్ట దేశం నుండి మొదటి 5 క్రియాశీల వినియోగదారులను కనుగొనండి const activeUsers = await fetchAllUsers() .filter(user => user.isActive) .filter(user => user.country === 'DE') .take(5) .toArray();

ఇది జావాస్క్రిప్ట్‌లో డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్‌ను ఏకీకృతం చేస్తుంది. మీ డేటా ఒక సాధారణ ఇన్-మెమరీ శ్రేణిలో ఉన్నా లేదా రిమోట్ సర్వర్ నుండి అసమకాలిక స్ట్రీమ్‌లో ఉన్నా, మీరు అదే శక్తివంతమైన, సమర్థవంతమైన, మరియు చదవగలిగే పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు.

ప్రారంభించడం మరియు ప్రస్తుత స్థితి

2024 ప్రారంభం నాటికి, ఇటరేటర్ హెల్పర్స్ ప్రతిపాదన TC39 ప్రక్రియలో స్టేజ్ 3 వద్ద ఉంది. అంటే డిజైన్ పూర్తయింది, మరియు కమిటీ దీనిని భవిష్యత్ ECMAScript ప్రమాణంలో చేర్చాలని ఆశిస్తోంది. ఇది ఇప్పుడు ప్రధాన జావాస్క్రిప్ట్ ఇంజిన్‌లలో అమలు కోసం మరియు ఆ అమలుల నుండి ఫీడ్‌బ్యాక్ కోసం ఎదురుచూస్తోంది.

ఈరోజు ఇటరేటర్ హెల్పర్స్‌ను ఎలా ఉపయోగించాలి

• బ్రౌజర్ మరియు Node.js రన్‌టైమ్‌లు: ప్రధాన బ్రౌజర్‌ల (Chrome/V8 వంటివి) మరియు Node.js యొక్క తాజా వెర్షన్లు ఈ ఫీచర్లను అమలు చేయడం ప్రారంభిస్తున్నాయి. వాటిని స్థానికంగా యాక్సెస్ చేయడానికి మీరు ఒక నిర్దిష్ట ఫ్లాగ్‌ను ఎనేబుల్ చేయాల్సి రావచ్చు లేదా చాలా ఇటీవలి వెర్షన్‌ను ఉపయోగించాల్సి రావచ్చు. ఎల్లప్పుడూ తాజా అనుకూలత పట్టికలను (ఉదాహరణకు, MDN లేదా caniuse.com లో) తనిఖీ చేయండి.
• పాలిఫిల్స్: పాత రన్‌టైమ్‌లకు మద్దతు ఇవ్వాల్సిన ప్రొడక్షన్ పరిసరాల కోసం, మీరు ఒక పాలిఫిల్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. అత్యంత సాధారణ మార్గం core-js లైబ్రరీ ద్వారా, ఇది తరచుగా బేబెల్ వంటి ట్రాన్స్‌పైలర్‌ల ద్వారా చేర్చబడుతుంది. బేబెల్ మరియు core-jsను కాన్ఫిగర్ చేయడం ద్వారా, మీరు ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లను ఉపయోగించి కోడ్ వ్రాసి, దానిని పాత పరిసరాలలో పనిచేసే సమానమైన కోడ్‌గా మార్చవచ్చు.

ముగింపు: జావాస్క్రిప్ట్‌లో సమర్థవంతమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు

ఇటరేటర్ హెల్పర్స్ ప్రతిపాదన కేవలం కొత్త పద్ధతుల సమితి మాత్రమే కాదు; ఇది జావాస్క్రిప్ట్‌లో మరింత సమర్థవంతమైన, స్కేలబుల్, మరియు భావవ్యక్తీకరణతో కూడిన డేటా ప్రాసెసింగ్ వైపు ఒక ప్రాథమిక మార్పును సూచిస్తుంది. లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ మరియు స్ట్రీమ్ ఫ్యూజన్‌ను స్వీకరించడం ద్వారా, ఇది పెద్ద డేటాసెట్‌లపై అర్రే మెథడ్స్ చైనింగ్‌తో సంబంధం ఉన్న దీర్ఘకాల పనితీరు సమస్యలను పరిష్కరిస్తుంది.

ప్రతి డెవలపర్‌కు కీలకమైన అంశాలు:

• డిఫాల్ట్‌గా పనితీరు: ఇటరేటర్ పద్ధతులను చైన్ చేయడం మధ్యంతర సేకరణలను నివారిస్తుంది, మెమరీ వాడకాన్ని మరియు గార్బేజ్ కలెక్టర్ లోడ్‌ను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
• లేజీనెస్‌తో మెరుగైన నియంత్రణ: గణనలు అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే నిర్వహించబడతాయి, ఇది ముందస్తుగా ముగించడం మరియు అనంతమైన డేటా సోర్స్‌లను సునాయాసంగా నిర్వహించడం సాధ్యం చేస్తుంది.
• ఒక ఏకీకృత మోడల్: అదే శక్తివంతమైన పద్ధతులు సింక్రోనస్ మరియు అసమకాలిక డేటా రెండింటికీ వర్తిస్తాయి, కోడ్‌ను సులభతరం చేస్తాయి మరియు సంక్లిష్ట డేటా ఫ్లోల గురించి తర్కించడం సులభం చేస్తాయి.

ఈ ఫీచర్ జావాస్క్రిప్ట్ భాషలో ఒక ప్రామాణిక భాగంగా మారినప్పుడు, ఇది కొత్త స్థాయిల పనితీరును అన్‌లాక్ చేస్తుంది మరియు డెవలపర్‌లకు మరింత దృఢమైన మరియు స్కేలబుల్ అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి అధికారం ఇస్తుంది. స్ట్రీమ్‌లలో ఆలోచించడం ప్రారంభించి, మీ కెరీర్‌లో అత్యంత సమర్థవంతమైన డేటా-ప్రాసెసింగ్ కోడ్‌ను వ్రాయడానికి సిద్ధంగా ఉండవలసిన సమయం ఇది.