需求
我们需要写一个函数，输入 'kevin'，返回 'HELLO, KEVIN'。
尝试
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))))。
优化
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)
compose
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
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。
实战
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,
))
};
作者：冴羽
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