JavaScript专题之函数组合

摘要：专题系列第十六篇，讲解函数组合，并且使用柯里化和函数组合实现模式需求我们需要写一个函数，输入，返回。这便是函数组合。

JavaScript 专题系列第十六篇，讲解函数组合，并且使用柯里化和函数组合实现 pointfree 模式

我们需要写一个函数，输入 "kevin"，返回 "HELLO, KEVIN"。

var toUpperCase = function(x) { return x.toUpperCase(); };
var hello = function(x) { return "HELLO, " + x; };

var greet = function(x){
    return hello(toUpperCase(x));
};

greet("kevin");

还好我们只有两个步骤，首先小写转大写，然后拼接字符串。如果有更多的操作，greet 函数里就需要更多的嵌套，类似于 fn3(fn2(fn1(fn0(x))))。

试想我们写个 compose 函数：

var compose = function(f,g) {
    return function(x) {
        return f(g(x));
    };
};

greet 函数就可以被优化为：

var greet = compose(hello, toUpperCase);
greet("kevin");

利用 compose 将两个函数组合成一个函数，让代码从右向左运行，而不是由内而外运行，可读性大大提升。这便是函数组合。

但是现在的 compose 函数也只是能支持两个参数，如果有更多的步骤呢？我们岂不是要这样做：

compose(d, compose(c, compose(b, a)))

为什么我们不写一个帅气的 compose 函数支持传入多个函数呢？这样就变成了：

compose(d, c, b, a)

我们直接抄袭 underscore 的 compose 函数的实现：

function compose() {
    var args = arguments;
    var start = args.length - 1;
    return function() {
        var i = start;
        var result = args[start].apply(this, arguments);
        while (i--) result = args[i].call(this, result);
        return result;
    };
};

现在的 compose 函数已经可以支持多个函数了，然而有了这个又有什么用呢？

在此之前，我们先了解一个概念叫做 pointfree。

pointfree 指的是函数无须提及将要操作的数据是什么样的。依然是以最初的需求为例：

// 需求：输入 "kevin"，返回 "HELLO, KEVIN"。

// 非 pointfree，因为提到了数据：name
var greet = function(name) {
    return ("hello " + name).toUpperCase();
}

// pointfree
// 先定义基本运算，这些可以封装起来复用
var toUpperCase = function(x) { return x.toUpperCase(); };
var hello = function(x) { return "HELLO, " + x; };

var greet = compose(hello, toUpperCase);
greet("kevin");

我们再举个稍微复杂一点的例子，为了方便书写，我们需要借助在《JavaScript专题之函数柯里化》中写到的 curry 函数：

// 需求：输入 "kevin daisy kelly"，返回 "K.D.K"

// 非 pointfree，因为提到了数据：name
var initials = function (name) {
    return name.split(" ").map(compose(toUpperCase, head)).join(". ");
};

// pointfree
// 先定义基本运算
var split = curry(function(separator, str) { return str.split(separator) })
var head = function(str) { return str.slice(0, 1) }
var toUpperCase = function(str) { return str.toUpperCase() }
var join = curry(function(separator, arr) { return arr.join(separator) })
var map = curry(function(fn, arr) { return arr.map(fn) })

var initials = compose(join("."), map(compose(toUpperCase, head)), split(" "));

initials("kevin daisy kelly");

从这个例子中我们可以看到，利用柯里化（curry）和函数组合 (compose) 非常有助于实现 pointfree。

也许你会想，这种写法好麻烦呐，我们还需要定义那么多的基础函数……可是如果有工具库已经帮你写好了呢？比如 ramda.js：

// 使用 ramda.js
var initials = R.compose(R.join("."), R.map(R.compose(R.toUpper, R.head)), R.split(" "));

而且你也会发现：

Pointfree 的本质就是使用一些通用的函数，组合出各种复杂运算。上层运算不要直接操作数据，而是通过底层函数去处理。即不使用所要处理的值，只合成运算过程。

那么使用 pointfree 模式究竟有什么好处呢？

pointfree 模式能够帮助我们减少不必要的命名，让代码保持简洁和通用，更符合语义，更容易复用，测试也变得轻而易举。

这个例子来自于 Favoring Curry：

假设我们从服务器获取这样的数据：

var data = {
    result: "SUCCESS",
    tasks: [
        {id: 104, complete: false,            priority: "high",
                  dueDate: "2013-11-29",      username: "Scott",
                  title: "Do something",      created: "9/22/2013"},
        {id: 105, complete: false,            priority: "medium",
                  dueDate: "2013-11-22",      username: "Lena",
                  title: "Do something else", created: "9/22/2013"},
        {id: 107, complete: true,             priority: "high",
                  dueDate: "2013-11-22",      username: "Mike",
                  title: "Fix the foo",       created: "9/22/2013"},
        {id: 108, complete: false,            priority: "low",
                  dueDate: "2013-11-15",      username: "Punam",
                  title: "Adjust the bar",    created: "9/25/2013"},
        {id: 110, complete: false,            priority: "medium",
                  dueDate: "2013-11-15",      username: "Scott",
                  title: "Rename everything", created: "10/2/2013"},
        {id: 112, complete: true,             priority: "high",
                  dueDate: "2013-11-27",      username: "Lena",
                  title: "Alter all quuxes",  created: "10/5/2013"}
    ]
};

我们需要写一个名为 getIncompleteTaskSummaries 的函数，接收一个 username 作为参数，从服务器获取数据，然后筛选出这个用户的未完成的任务的 ids、priorities、titles、和 dueDate 数据，并且按照日期升序排序。

以 Scott 为例，最终筛选出的数据为：

[
    {id: 110, title: "Rename everything", 
        dueDate: "2013-11-15", priority: "medium"},
    {id: 104, title: "Do something", 
        dueDate: "2013-11-29", priority: "high"}
]

普通的方式为：

// 第一版 过程式编程
var fetchData = function() {
    // 模拟
    return Promise.resolve(data)
};

var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
     return fetchData()
         .then(function(data) {
             return data.tasks;
         })
         .then(function(tasks) {
             return tasks.filter(function(task) {
                 return task.username == membername
             })
         })
         .then(function(tasks) {
             return tasks.filter(function(task) {
                 return !task.complete
             })
         })
         .then(function(tasks) {
             return tasks.map(function(task) {
                 return {
                     id: task.id,
                     dueDate: task.dueDate,
                     title: task.title,
                     priority: task.priority
                 }
             })
         })
         .then(function(tasks) {
             return tasks.sort(function(first, second) {
                 var a = first.dueDate,
                     b = second.dueDate;
                 return a < b ? -1 : a > b ? 1 : 0;
             });
         })
         .then(function(task) {
             console.log(task)
         })
};

getIncompleteTaskSummaries("Scott")

如果使用 pointfree 模式：

// 第二版 pointfree 改写
var fetchData = function() {
    return Promise.resolve(data)
};

// 编写基本函数
var prop = curry(function(name, obj) {
    return obj[name];
});

var propEq = curry(function(name, val, obj) {
    return obj[name] === val;
});

var filter = curry(function(fn, arr) {
    return arr.filter(fn)
});

var map = curry(function(fn, arr) {
    return arr.map(fn)
});

var pick = curry(function(args, obj){
    var result = {};
    for (var i = 0; i < args.length; i++) {
        result[args[i]] = obj[args[i]]
    }
    return result;
});

var sortBy = curry(function(fn, arr) {
    return arr.sort(function(a, b){
        var a = fn(a),
            b = fn(b);
        return a < b ? -1 : a > b ? 1 : 0;
    })
});

var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
    return fetchData()
        .then(prop("tasks"))
        .then(filter(propEq("username", membername)))
        .then(filter(propEq("complete", false)))
        .then(map(pick(["id", "dueDate", "title", "priority"])))
        .then(sortBy(prop("dueDate")))
        .then(console.log)
};

getIncompleteTaskSummaries("Scott")

如果直接使用 ramda.js，你可以省去编写基本函数:

// 第三版 使用 ramda.js
var fetchData = function() {
    return Promise.resolve(data)
};

var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
    return fetchData()
        .then(R.prop("tasks"))
        .then(R.filter(R.propEq("username", membername)))
        .then(R.filter(R.propEq("complete", false)))
        .then(R.map(R.pick(["id", "dueDate", "title", "priority"])))
        .then(R.sortBy(R.prop("dueDate")))
        .then(console.log)
};

getIncompleteTaskSummaries("Scott")

当然了，利用 compose，你也可以这样写：

// 第四版 使用 compose
var fetchData = function() {
    return Promise.resolve(data)
};

var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
    return fetchData()
        .then(R.compose(
            console.log,
            R.sortBy(R.prop("dueDate")),
            R.map(R.pick(["id", "dueDate", "title", "priority"])
            ),
            R.filter(R.propEq("complete", false)),
            R.filter(R.propEq("username", membername)),
            R.prop("tasks"),
        ))
};

getIncompleteTaskSummaries("Scott")

compose 是从右到左依此执行，当然你也可以写一个从左到右的版本，但是从右向左执行更加能够反映数学上的含义。

ramda.js 提供了一个 R.pipe 函数，可以做的从左到右，以上可以改写为：

// 第五版 使用 R.pipe
var getIncompleteTaskSummaries = function(membername) {
    return fetchData()
        .then(R.pipe(
            ),
            R.prop("tasks"),
            R.filter(R.propEq("username", membername)),
            R.filter(R.propEq("complete", false)),
            R.map(R.pick(["id", "dueDate", "title", "priority"])
            R.sortBy(R.prop("dueDate")),
            console.log,
        ))
};

JavaScript专题系列目录地址：https://github.com/mqyqingfeng/Blog。

JavaScript专题系列预计写二十篇左右，主要研究日常开发中一些功能点的实现，比如防抖、节流、去重、类型判断、拷贝、最值、扁平、柯里、递归、乱序、排序等，特点是研(chao)究(xi) underscore 和 jQuery 的实现方式。

如果有错误或者不严谨的地方，请务必给予指正，十分感谢。如果喜欢或者有所启发，欢迎 star，对作者也是一种鼓励。