为什么使用Ramda(译)

当Buzzdecafe（Ramda库的主要贡献者）最近将Ramda介绍给世界时，有两种截然不同的反应。那些习惯了函数式技术的人——不论是用JavaScript或其他语言——大多会回答“酷”。他们可能对此感到兴奋，或者只是随便地注意到另一个潜在的工具，但他们理解它的用途。

第二种反应是：“哈？”

对于那些不习惯于函数式编程的人来说，ramda似乎毫无用处。它的大部分主要功能已经被诸如Underscore和lodash之类的库所实现了。

这些人是对的。如果你想用你一直使用的命令式和面向对象风格来编写代码，Ramda没有更多的功能提供给你。

然而，它确实提供了一种不同的编码风格，这种风格在纯函数式编程语言中被认为是理所当然的：Ramda通过函数组合的方式使构建复杂逻辑变得简单。请注意，任何具有compose函数的库都允许您进行函数组合；但Ramda真正的要点是：“使其简单化”。

Ramda是如何运作

让我们看看Ramda是如何运作的。

Web框架总是拿“todolist”当做事例，因此我们也用它做事例：想象这样一个场景，筛选todolist以删除所有已完成的项。

使用内置的数组原型方法，我们可以这样做：

// Plain JS
var incompleteTasks = tasks.filter(function(task) {
    return !task.complete;
});
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使用LoDash，会简单一点：

// Lo-Dash
var incompleteTasks = _.filter(tasks, {complete: false});

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上面两种情况，我们都会得到一个经过过滤的任务列表。

现在使用Ramda，我们可以这样做：

var incomplete = R.filter(R.where({complete: false});

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注意到什么东西不见了吗？任务列表tasks没有了。这个ramda代码只是给了我们一个函数。

为了得到结果，我们仍然需要用任务列表tasks来调用它。

var incompleteTasks = incomplete(tasks);
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这就是重点所在。

因为我们现在有了一个函数，我们可以很容易地将它与其他函数结合起来，然后再对数据进行操作。假设我们有一个函数groupbyuser，它按用户对todo项进行分组。然后我们可以简单地创建一个新的函数：

var activeByUser = R.compose(groupByUser, incomplete);
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上面代码实现了选择未完成的任务并按用户分组。

如果不使用Ramda的compose，而是自己手动实现函数组合，则需要写一个这样的函数：

// (if created by hand)
var activeByUser = function(tasks) {
    return groupByUser(incomplete(tasks));
};
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使用Ramda的好处就是不用每次手动实现函数组合。组合是函数式编程的关键技术之一。让我们多考虑一些情况。如果我们需要按截止日期对每个用户的todolist进行 排序 呢？

var sortUserTasks = R.compose(R.map(R.sortBy(R.prop("dueDate"))), activeByUser);
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把所有函数合并一个函数？

观察力强的读者可能已经注意到我们可以将上述所有内容合并起来。既然我们的compose函数允许两个以上的参数，为什么不在一个步骤中完成所有这些工作呢？

var sortUserTasks = R.compose(
    R.mapObj(R.sortBy(R.prop('dueDate'))),
    groupByUser,
    R.filter(R.where({complete: false})
);
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如果您没有其他地方调用函数activebyuser和incomplete，这样写可能是合理的。但是，它也会使调试变得更困难，并且不会增加代码的可读性。

事实上，我认为我们不应该把所有函数合并成一个函数。应该拆分可重用的部分。如果我们这样做，可能会更好：

var sortByDateDescend = R.compose(R.reverse, sortByDate);
var sortUserTasks = R.compose(R.mapObj(sortByDateDescend), activeByUser);
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如果我们确定我们只想先按最近的日期排序，那么我们可以只单独保留SortByDatedDescend函数。如果业务有按升序或降序对数据进行排序两种需求，应该保留sortByDate和sortByDateDescend函数都在，方便后续的组合。

数据哪里去了？

我们这回还没有处理数据。这是怎么回事？没有数据的数据处理只是过程。耐心写，当您使用函数式编程时，您所得到的只是组成管道的函数。一个函数向下一个函数提供数据，下一个函数向下下个函数提供数据，依此类推，直到需要的结果从末尾流出。

到目前为止，我们已经构建了以下函数：

incomplete: [Task] -> [Task]
sortByDate: [Task] -> [Task]
sortByDateDescend: [Task] -> [Task]
activeByUser: [Task] -> {String: [Task]}
sortUserTasks: {String: [Task]} -> {String: [Task]}
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我们已经使用前面的函数来构建sortUserTasks，也可以单独使用这些函数。这里面的activeByUser函数，其中的groupByUser函数，我还没有实现。我们要怎样编写它呢？

以下是groupByUser函数的实现：

var groupByUser = R.partition(R.prop('username'));
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再等等，看看Ramda还有更多方法

从任务列表中选择前五个元素，我们可以使用ramda的take函数，我们可以这样做：

var topFiveUserTasks = R.compose(R.mapObj(R.take(5)), sortUserTasks);
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我们只需要返回的对象中属性的子集，比如标题和截止日期。在这个数据结构中，用户名显然是多余的，我们不想传递给其他系统。

我们可以使用Ramda的类似于SQL select函数的方法来实现这一点，该函数被称为project：

var importantFields = R.project(['title', 'dueDate']);
var topDataAllUsers = R.compose(R.mapObj(importantFields), topFiveUserTasks);
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现在，我们的todolist应用程序中，可能有下面这些函数：

var incomplete = R.filter(R.where({complete: false}));
var sortByDate = R.sortBy(R.prop('dueDate'));
var sortByDateDescend = R.compose(R.reverse, sortByDate);
var importantFields = R.project(['title', 'dueDate']);
var groupByUser = R.partition(R.prop('username'));
var activeByUser = R.compose(groupByUser, incomplete);
var topDataAllUsers = R.compose(R.mapObj(R.compose(importantFields, 
    R.take(5), sortByDateDescend)), activeByUser);
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一直在说函数？数据呢？

现在是将数据传递到函数中的时候了。这些函数都接受相同类型的数据，即一个todo项数组。我们没有具体描述这些项目的结构，但我们知道它们必须至少具有以下属性：

complete: Boolean

dueDate: String, formatted YYYY-MM-DD

title: String

userName: String

所以，如果我们有一个任务数组，我们如何使用它？如下：

var results = topDataAllUsers(tasks);
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使用起来就是这么简单。 结果是一个对象，如下：

{
    Michael: [
        {dueDate: '2014-06-22', title: 'Integrate types with main code'},
        {dueDate: '2014-06-15', title: 'Finish algebraic types'},
        {dueDate: '2014-06-06', title: 'Types infrastucture'},
        {dueDate: '2014-05-24', title: 'Separating generators'},
        {dueDate: '2014-05-17', title: 'Add modulo function'}
    ],
    Richard: [
        {dueDate: '2014-06-22', title: 'API documentation'},
        {dueDate: '2014-06-15', title: 'Overview documentation'}
    ],
    Scott: [
        {dueDate: '2014-06-22', title: 'Complete build system'},
        {dueDate: '2014-06-15', title: 'Determine versioning scheme'},
        {dueDate: '2014-06-09', title: 'Add `mapObj`'},
        {dueDate: '2014-06-05', title: 'Fix `and`/`or`/`not`'},
        {dueDate: '2014-06-01', title: 'Fold algebra branch back in'}
    ]
}
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同样，我们也可以将任务数组传递给incomplete函数，得到一个筛选后的列表：

var incompleteTasks = incomplete(tasks);
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结果如下：

[
    {
        username: 'Scott',
        title: 'Add `mapObj`',
        dueDate: '2014-06-09',
        complete: false,
        effort: 'low',
        priority: 'medium'
    }, {
        username: 'Michael',
        title: 'Finish algebraic types',
        dueDate: '2014-06-15',
        complete: false,
        effort: 'high',
        priority: 'high'
    } /*, ... */
]
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当然，您也可以将任务数组传递给sortbydate、sortbydatedescend、importantfields、byuser或activebyuser。因为这些都在类似的类型上运行——任务数组——我们可以通过简单的组合构建一个大型的 工具 集合。

新需求

现在又有了一个新需求，我们的项目又要支持一个新特性，为特定用户筛选任务列表。拥有同上面相同的筛选，排序等功能。

var gloss = R.compose(importantFields, R.take(5), sortByDateDescend);
var topData = R.compose(gloss, incomplete);
var topDataAllUsers = R.compose(R.mapObj(gloss), activeByUser);
var byUser = R.use(R.filter).over(R.propEq("username"));
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下面是使用方式：

var results = topData(byUser('Scott', tasks));
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我不想使用函数合并，只操作数据，可以吗？

可以，如：

var incomplete = R.filter(R.where({complete: false}));
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我们不先得到复合函数，再操作，而是直接得到数据结果：

var incompleteTasks = R.filter(R.where({complete: false}), tasks);
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所有其他主要函数也是如此：只需在调用结束时添加一个tasks参数，就可以返回数据。

刚刚发生了什么？

Ramda的一个主要特性。就是所有函数都是自动柯里化的。这意味着，如果您没有提供函数期望的所有参数，将返回一个新的函数，此函数缓存了已经传递的参数，期望剩余的参数。上面的代码中，就是使用了柯里化这一特性，比如R.filter期待两个参数，我们只传递给它一个，那么它就返回一个新函数，期望再传递给新函数一个参数，才执行得到筛选出的最终数据。

自动柯里化特性，加上Ramda这种函数优先，数据最后的API设计风格，使Ramda非常适合编写函数式编程风格。

使用Ramda

node环境使用npm安装：

npm install ramda
var R = require('ramda')
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浏览器环境：

<script src="path/to/yourCopyOf/ramda.js"></script>
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或

<script src="path/to/yourCopyOf/ramda.min.js"></script>
复制代码

或使用一些CDN链接。

英文原文地址： fr.umio.us/why-ramda/