关于分布式:Java分布式架构设计与开发实战2022全新版某课附资料

万物皆可柯里化的 Ramda.js
咱们前段时间写过好几篇对于 RxJS 的文章，RxJS api 操作符理解起来确实比较简单，RxJS 是函数式编程中的 lodash 库，它消除了“时序”而带来的干扰，它中心思想是：函数式 + 响应式。
本篇，要讲的不是 RxJS，而是另外一个函数式编程库 Ramda.js，它同样也可能与 loadsh 对比理解，不过它的设计思路又不同了，它最大的个性是：所有函数都可能柯里化传参！以此来践行函数式编程思维。

往下看，前面咱们就能明确：Ramda 所有 Api 都能柯里化的意义所在。
Function first，Data last
在 lodash 中，咱们是这样写的，
var square = n => n * n;
_.map([4, 8], square)

参数在前，执行函数在后。
而在 Ramda 中，强调：函数在前，参数在后。
这样做有什么好处呢？
就是为了更好实现：柯里化。柯里化只需要参数一个一个的在后追加
var R = require(‘ramda’);
R.map(square, [4, 8])

// 同等于

var R = require(‘ramda’);
R.map(square)([4, 8])

再举个栗子：
var R = require(‘ramda’);

const odd = x => x%2 === 1
const data = [3, 5, 6];

R.filter(odd, data); // [3, 5]

// 同等于
R.filter(odd)(data); // [3, 5]

// 也可能提早调用
const filter1 = R.filter(odd);
// filter1 等待参数的传入
// 后续再传入 data
const filter2 = filter1(data)

如果不借用 Ramda.js , 需要自行实现柯里化，就会显得麻烦：
const _curry = f => a => b => f(a, b)
const odd = x => x%2 === 1

const _filter = _curry((fn, arr) => arr.filter(fn) );
_filter(odd)([3,5,6]) // [3, 5]

Ramda 非常强调：R.api(fn, data) 这样的范式；
API
来看看 Ramda 有哪些神奇的、好用的、罕用的 API~

map

map 让每个成员顺次执行通过某个函数；
const double = x => x * 2;

R.map(double, [1, 2, 3]); //=> [2, 4, 6]

R.map(double, {x: 1, y: 2, z: 3}); //=> {x: 2, y: 4, z: 6}

filter

用于过滤；
const isEven = n => n % 2 === 0;

R.filter(isEven, [1, 2, 3, 4]); //=> [2, 4]
R.filter(isEven, {a: 1, b: 2, c: 3, d: 4}); //=> {b: 2, d: 4}

add

求和；
R.add(2, 3); //=> 5
R.add(7)(10); //=> 17

multiply

求积；
R.multiply(2)(5) // 10

compose

函数组合，从右到左；
R.compose(Math.abs, R.add(1), R.multiply(2))(-4)

// |-4*2 + 1|，等于 7

pipe

函数组合，从左到右；
var negative = x => -1 * x;
var increaseOne = x => x + 1;

var f = R.pipe(Math.pow, negative, increaseOne)(3,4);

// -(3^4) + 1，等于 -80

curry

将多个参数转换为单个参数
const addFourNumbers = (a, b, c, d) => a + b + c + d;

const curriedAddFourNumbers = R.curry(addFourNumbers);

curriedAddFourNumbers(1, 2)(3)(4)

Ramda 还有其它丰富的 api，也可能拆散 compose/pipe 自定义特定功能函数，用这些方法来简化程序，让代码变成函数式风格；

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