js-ramda-流相关函数

函数形式转换查询表

R.ap

先转换后将自己和转换的值作为参数传入函数处理。仅限于两个函数，都处理同一个参数
循环函数,依次调用参数为数组的子元素，并返回函数调用结果，最后铺平
函数（多）对参数（多）的关系
一般转换方式：[[fn1(n), fn1(n1), fn1(n2)], [fn2(n), fn2(n1), fn2(n2)]] => R.ap[fn1, fn2]([n, n1, n2])
特殊转换方式（两个函数作为参数时）：v => firstFn(v, nextFn(v)) => R.ap(firstFn, nextFn)(v)

// 一般转换方式
const fn = R.ap([R.add(1), R.add(2)]); //=> [2, 4, 6, 4, 5, 6]
let r2 = fn([1,2,3])
console.log(r2) // flatten后的结果
// 特殊转换方式
// 调用第一个函数后得到结果1，结果1和自己作为参数传入第二个函数调用。
R.ap(R.concat, R.toUpper)('Ramda') //=> 'RamdaRAMDA'

R.juxt

循环函数，传入一个参数，函数依次调用参数，返回结果
函数（多）对参数（1）的关系

[fn1(n), fn2(n)] => R.juxt([fn1, fn2])(n)
const jfn = R.juxt([R.add(2), R.add(1)]); //=> [2, 4, 6, 4, 5, 6]
let r3 = jfn(1) // [3, 2]
console.log(r3)

R.on

P combinator （粘合函数）：将两个值同时经过一个函数调用后，将两者的结果作为参数传入最终的函数进行最后处理。可以看作是R.coverage的定制版本(注1)
接收一个二元函数 f，一个一元函数 g 和两个值。将两个值应用到函数 g 上，在把返回的结果应用到函数 f 上。

注1：R.coverage可以多分支，这里是两个分支，主要区别是R.on两个数据都是经过同一个函数处理，而R.coverage是不同函数（当然也可以同个函数）处理，所以经过不同函数处理使用R.coverage，同个函数处理使用R.on，另外一个区别是，R.on接受两个参数。

特点总结：

两个参数
同一个函数处理过程
最后被作为参数传参给总函数调用

// f(g(v1), g(v2)) => R.on(f, g)(v1, v2)
// const eqBy = R.on((a, b) => a === b);
// let r = eqBy(R.prop('a'), {b:0, a:1}, {a:1}) //=> true;
// console.log(r) // true
const containsInsensitive = R.on(R.includes, R.toLower); // 文档里面有误
let r2 = containsInsensitive('o', 'FOO'); //=> true
console.log(r2) // true

R.promap

促销活动，当前，先后函数
函数调用一个参数将结果依次传递给其他两个函数
转换方式：g(h(f(x))) => promap(f, g, h)(x)

const a = R.append(4)
const b = R.prepend(2)
const c = R.concat([3])
// const c = R.take(2)
let fn = R.promap(a, c, b)
let r = fn([1,2,3])
console.log(r)

R.sequence

生成数组序列，并保留参数自身，这里暂时理解为：用于生成参数，方便传参。
将一个 Applicative 的 Traversable 转换成一个 Traversable 类型的 Applicative
Traversable 可穿越的
对一个参数经过各个函数处理后，返回处理的结果数组，并加上
转换方式：[[fn1(v), fn2(v), fn3(v)], fn()(v)] => R.sequence(fn, [fn1, fn2, fn3])(v)


const add = (n) => (x) => R.add(x, n)
let r3 = R.sequence(R.always(R.identity), [add(1), add(2), add(3)]);   //=> Just([1, 2, 3])
console.log(r3([1])) // [2,3,4,1]
const sequence = R.curry((fisrtFn, aryFn, v) => {return R.concat(R.map(f => f(v), aryFn), fisrtFn()(v))
})
let r4 = sequence(R.always(R.identity), [add(1), add(2), add(3)])
console.log(r4([1])) // [2,3,4,1]

多个参数的第一个参数相同则可以简写。fn2必须是R.map函数，参数必须是数组

// R.sequence(fn, fn2(ary)) => fn2 => R.map(n => v => { //...coding } )
// 多对一调用合并，并保留一这个参数
const Just = R.map(n => v => R.add(n, v))
let r5 = R.sequence(R.always(R.identity), Just([1, 2, 3])); //=> [Just(1), Just(2), Just(3)]
console.log(r5([1])) // [2,3,4,1]

不传参数的情况下，直接执行fn主函数并返回。

const Nothing = () => () => R.always()
let r6 = R.sequence(R.always(R.identity), Nothing());      //=> [Nothing()]
console.log(r6(123)) // [[]]

R.chain

如果第二个参数是函数，chain(f, g)(x) 等价于 f(g(x), x)
转换方式：f(g(x), x) => chain(f, g)(x)

// 分两种情况
// eg.1 每个函数调用一次，生成数组元素对应的数据.
// 区别于R.juxt（返回数据是数组），R.chain可以返回函数。
R.chain(at, modalKeys) // => [atModalKeys[0], atModalKeys[1]] 生成两个函数
// eg.2 每个函数调用一次，改变原来的数据
R.chain(R.append, R.head)([1, 2, 3]); //=> [1, 2, 3, 1]

R.converge

多个分支，将子分支的调用结果作为参数传入一个函数调用
被称为聚合再聚合

// converge
R.converge(R.equals,[R.length, R.pipe(R.intersection(v), R.length)]
)(ary)

R.compose&R.pipe

经常使用就不贴例子了，为了阐明作用，这里主要说明如下：

R.compose转换方式 => fn1(fn2(fn3(params))) => R.compose(fn1, fn2, fn3)(params) 跟平时写法顺序一致。写法转换使用compose
R.pipe转换方式 => fn1(fn2(fn3(params))) => R.compose(fn3, fn2, fn1)(params) 跟数据流向思路一致。强调数据流向使用pipe；另外如果参数是通过函数生成的，会使用到R.apply(R.pipe, fns)的写法。

R.composeWith&R.pipeWith

该Api主要是多了一个每调用一次函数后将结果进行处理的过程，比如参数防空验证
先执行第一个函数，第二个函数才开始进行with调用
注意：传参是函数数组

const handleFn = (fn, res) => {console.log('验证参数')return R.isNil(res) ? res : fn(res)
}
const composeWhileNotNil = R.composeWith(handleFn);
// let r = composeWhileNotNil([R.inc, R.prop('age')])({age: 1}) //=> 2
// let r2 = composeWhileNotNil([R.inc, R.prop('age')])({}) //=> undefined
// console.log(r, r2)const fn = v => {console.log('v', v)return v
}
let r3 = composeWhileNotNil([// R.inc,fn,R.prop('age'),fn,
])({age: 1}) //=> undefined
console.log(r3)
/* v { age: 1 }验证参数验证参数v 11
*/

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