别名:: transducer：强大的函数组合模式笔记本:: transducer: 一种强大的函数组合模式
地图和过滤器
map 的作用是对集合中的每个元素应用一个转换函数。
const list = [1, 2, 3, 4, 5];list.map(x => x + 1);// [2, 3, 4, 5, 6]
为了更清晰地展示 map 的实现，我们使用一个 for 循环：
function map(f, xs) { const ret = []; for (let i = 0; i x + 1, [1, 2, 3, 4, 5]);// [2, 3, 4, 5, 6]
这段代码明确说明了 map 的实现依赖于数组的特性：顺序执行，立即求值。
接下来看看 filter：
function filter(f, xs) { const ret = []; for (let i = 0; i [...Array(n).keys()];filter(x => x % 2 === 1, range(10));// [1, 3, 5, 7, 9]
同样，filter 也依赖于数组类型。
如何让 map 等函数支持不同数据类型，例如集合、Map 和自定义类型？一种通用的方法是依赖集合的接口（协议）。不同语言的实现方式不同。JavaScript 原生支持较弱，但可以通过 Symbol.iterator 进行迭代和使用 Object.constructor 获取构造函数来实现。
为了更灵活地处理不同数据类型，我们可以模仿 RamdaJS 库，使用自定义的 @@transducer/step 函数：
function map(f, xs) { const ret = new xs.constructor(); // 1. 构造函数 for (const x of xs) { // 2. 迭代 ret['@@transducer/step'](f(x)); // 3. 收集 } return ret;}Array.prototype['@@transducer/step'] = Array.prototype.push;// [function: push]map(x => x + 1, [1, 2, 3, 4, 5]);// [2, 3, 4, 5, 6]Set.prototype['@@transducer/step'] = Set.prototype.add;// [function: add]map(x => x + 1, new Set([1, 2, 3, 4, 5]));// Set(5) { 2, 3, 4, 5, 6 }
通过这种方式，我们实现了更通用的 map 函数。关键在于将构造、迭代和收集操作委托给具体的集合类型，因为只有集合本身才知道如何执行这些操作。
类似地，我们可以实现一个更通用的 filter 函数：
function filter(f, xs) { const ret = new xs.constructor(); for (const x of xs) { if (f(x)) { ret['@@transducer/step'](x); } } return ret;}filter(x => x % 2 === 1, range(10));// [1, 3, 5, 7, 9]filter(x => x > 3, new Set(range(10)));// Set(6) { 4, 5, 6, 7, 8, 9 }
组合
将 map 和 filter 组合使用时，会出现一些问题：
range(10) .map(x => x + 1) .filter(x => x % 2 === 1) .slice(0, 3);// [1, 3, 5]
尽管只使用了前三个元素，但整个集合都被遍历了，并且生成了多个中间集合对象。为了解决这个问题，我们使用 compose 函数：
function compose(...fns) { return fns.reduceRight((acc, fn) => x => fn(acc(x)), x => x);}
为了支持组合，我们将 map 和 filter 函数进行柯里化：
function curry(f) { return (...args) => data => f(...args, data);}const rmap = curry(map);const rfilter = curry(filter);
我们还需要一个 take 函数：
function take(n, xs) { const ret = new xs.constructor(); for (const x of xs) { if (n-- > 0) { ret['@@transducer/step'](x); } } return ret;}take(3, range(10));// [0, 1, 2]take(4, new Set(range(10)));// Set(4) { 0, 1, 2, 3 }
现在我们可以组合这些函数了：
const rtake = curry(take);const takefirst3odd = compose( rtake(3), rfilter(x => x % 2 === 1), rmap(x => x + 1));takefirst3odd(range(10));// [1, 3, 5]
虽然代码清晰简洁，但运行效率仍然不高。
函数类型
Transducer
柯里化后的 map 函数的类型如下：
const map = f => xs => ...
它返回一个单参数函数，这个函数就是一个 transformer：
type transformer = (xs: T) => R;
transformer 方便函数组合。它的输入是数据，输出是处理后的数据。
data -> map(...) -> filter(...) -> reduce(...) -> result
我们可以使用 pipe 函数来组合 transformer：
function pipe(...fns) { return x => fns.reduce((ac, f) => f(ac), x);}const reduce = (f, init) => xs => xs.reduce(f, init);const f = pipe( rmap(x => x + 1), rfilter(x => x % 2 === 1), rtake(5), reduce((a, b) => a + b, 0));f(range(100));// 25
transformer 是单参数函数，方便组合。
Reducer
reducer 是一个双参数函数，可以表达更复杂的逻辑：
type reducer = (ac: R, x: T) => R;
加法
// add is an reducerconst add = (a, b) => a + b;const sum = xs => xs.reduce(add, 0);sum(range(11));// 55
Map
function concat(list, x) { list.push(x); return list;}const map = f => xs => xs.reduce((ac, x) => concat(ac, f(x)), []);map(x => x * 2)(range(10));// [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
Filter
const filter = f => xs => xs.reduce((ac, x) => f(x) ? concat(ac, x) : ac, []);filter(x => x > 3 && x < 7, range(10));// [4, 5, 6]
Take
实现 take 需要 reduce 函数具有类似 break 的功能：
function reduced(x) { return x && x['@@transducer/reduced'] ? x : { '@@transducer/reduced': true, '@@transducer/value': x };}function reduce(f, init) { return xs => { let ac = init; for (const x of xs) { const r = f(ac, x); if (r && r['@@transducer/reduced']) { return r['@@transducer/value']; } ac = r; } return ac; };}function take(n) { return xs => { let i = 0; return reduce((ac, x) => { if (i === n) { return reduced(ac); } i++; return concat(ac, x); }, [])(xs); };}take(4)(range(10));// [0, 1, 2, 3]
Transducer
让我们重新审视 map 函数：
function map(f, xs) { const ret = []; for (let i = 0; i < xs.length; i++) { ret.push(f(xs[i])); } return ret;}
我们需要将依赖数组的逻辑抽象成一个 reducer：
function rmap(f) { return reducer => { return (ac, x) => { return reducer(ac, f(x)); }; };}
构造、迭代和收集操作都消失了。rmap 只包含其核心逻辑。
类似地，我们可以实现 rfilter：
function rfilter(f) { return reducer => (ac, x) => { return f(x) ? reducer(ac, x) : ac; };}
注意 rfilter 和 rmap 的返回类型：
reducer => (acc, x) => ...
它是一个 transducer，参数和返回值都是 reducer。transducer 是可组合的。
应用 Transducer
如何使用 transducer？
const compose = (...fns) => fns.reduceRight((acc, fn) => x => fn(acc(x)), x => x);const tf = compose( rmap(x => x + 1), rfilter(x => x % 2 === 1), rtake(5));const collect = (ac, x) => { ac.push(x); return ac;};const reducer = tf(collect);reduce(reducer, [])(range(100));// [1, 3, 5, 7, 9]
我们将逻辑封装成一个函数：
function into(init, tf) { const reducer = tf(collect); return reduce(reducer, init);}into([], compose( rmap(x => x + 1), rfilter(x => x % 2 === 1), rtake(8)))(range(100));// [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
迭代是按需的。
异步数据流
考虑一个异步的斐波那契数列生成器：
function sleep(n) { return new Promise(r => setTimeout(r, n));}async function* fibs() { let [a, b] = [0, 1]; while (true) { await sleep(10); yield a; ;[a, b] = [b, a + b]; }}const s = fibs();async function start() { let i = 0; for await (const item of s) { console.log(item); i++; if (i > 10) { break; } }}start();
我们需要修改 into 函数以支持异步迭代器：
const collect = (ac, x) => { ac.push(x); return ac;};const reduce = (reducer, init) => { return async iter => { let ac = init; for await (const item of iter) { if (ac && ac['@@transducer/reduced']) { return ac['@@transducer/value']; } ac = reducer(ac, item); } return ac; };};function sinto(init, tf) { const reducer = tf(collect); return reduce(reducer, init);}const task = sinto([], compose( rmap(x => x + 1), rfilter(x => x % 2 === 1), rtake(8)));task(fibs()).then(res => { console.log(res);});
相同的逻辑适用于不同的数据结构。
执行顺序
基于柯里化的 compose 和基于 reducer 的 compose 的参数顺序不同。
柯里化版本
函数执行是右关联的。
Transducer 版本
参考
Transducer – Clojure 参考
以上就是Transducer：强大的函数组合模式的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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